SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN USAHA KREDIT MIKRO (UKM) DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDY KASUS : PD. BPR BOJONEGORO)

## Muhammad Ihsan Bahreisy
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Ihsan.bahreisy05@gmail.com

## ABSTRAK
PD.  BPR  Bojonegoro  merupakan  sebuah  Perusahaan  Milik  Daerah  dibawah  naungan  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Bojonegoro.  PD.  BPR  Bojonegoro  memiliki  masalah  dalam  hal  penentuan  kredit  UKM  yang  akan diberikan oleh masyarakat. Kredit yang diberikan belum memenuhi syarat (SOP) yang ditetapkan oleh PD. BPR Bojonegoro. Kredit yang diberikan PD. BPR Bojonegoro belum transparan.
Dalam  hal  penentuan  kredit  di  Bank  tersebut,  (SPK)  Sistem  Pendukung  Keputusan  sangatlah  dibutuhkan dalam  keputusan  pemberian  pinjaman  kredit  karena  beresiko  untuk  sebuah  kredit  diberikan  oleh  bank  supaya tidak  menimbulkan  masalah  dari  pihak  nasabah  maupun  merugikan  dari  pihak  bank.    Dalam  pemberian keputusan  kredit  yang  dipakai  di  PD.  BPR  Bojonegoro  didapatkan  dari  hasil  survey  dari  surveyor,  belum menggunakan metode terakurasi dalam menentukan calon kreditur.
Oleh karena  itu diperlukan  metode yang  mampu  mendukung pengambilan keputusan dengan  lebih cepat, tepat dan akurat. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode TOPSIS. Metode TOPSIS dirasa bisa membantu AO atau pemutus kredit untuk menentukan siap yang berhak menerima kredit atau tidak. Karena menggunakan  unsur  yang  telah  ditentukan  PD.  BPR  Bojonegoro.  ada  14  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Dari kriteria  tersebut  bisa  dihitung  dan  diambil  keputusan  siap  yang  mendapat  kredit tersebut.  Hasil  dari  penelitian ini melakukan pengujian akurasi dengan hasil 89% dan pengujian usability testing sebesar 72,82%.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution, Kredit UKM, PD BPR Bojonegoro
1. PENDAHULUAN
Kredit bukan hanya ditujukkan untuk masyarakat golongan menengah ke bawah, melainkan untuk  semua  lapisan  masyarakat  yang  ingin mengembangkan usaha yang dimiliki. Beberapa jenis kredit  yang  ditawarkan  oleh  Bank  antara  lain  Kredit Usaha  Rakyat  (KUR)  serta  Usaha  Kredit  Mikro (UKM). UKM merupakan jenis kredit yang diberikan oleh  pemerintah  bagi  pelaku  Usaha,  Mikro,  Kecil, Menengah dan Koperasi (UMKM-K) di bidang usaha produktif  dan  layak  namun  belum  bankable (memenuhi  persyaratan  bank).  Salah  satu  Bank  yang memberikan  fasilitas  kredit tersebut  adalah  PD.  BPR Bojonegoro.  PD.  BPR  Bojonegoro  merupakan  salah satu  Bank  yang  dinaungi  oleh  Pemerintahan Bojonegoro  untuk  memberikan  fasilitas  kredit tersebut  khususnya  pada  kredit  UKM  kepada masyarakat Bojonegoro.
Sebelumnya proses menentukan kredit pada PD. BPR  Bojonegoro  dilakukan  secara  manual.  Proses pencairan  kredit  dilakukan  dengan  cara  mensurvei terlebih  dahulu  usaha  yang  dimiliki  oleh  masyarakat yang  hendak  melakukan  kredit.  Survey  dilakukan oleh AO atau yang sering disebut Accounting Official yang  ada  dalam  perusahaan  tersebut.  Survey  ini biasanya  dilakukan  selama  satu  minggu.  Setelah  itu, jika  UKM  dinyatakan  layak  menerima  kredit,  akan dilakukan  pengecekan  apakah  pemilik  UKM  pernah
terlibat  kasus  kredit  macet.  Jika  iya,  maka  pinjaman tidak akan diberikan. Proses ini biasanya membutuhkan waktu dua minggu. Sehingga masyarakat  terlalu  lama  menunggu  keputusan  untuk diberi  atau  tidaknya  kredit  yang  diajukan  di perusahaan tersebut. Selain permasalahan waktu, ada masalah lain yaitu kredit macet dan proses penentuan pemberian kredit yang kurang transparan.
Ada  berbagai  metode  yang  sering  digunakan dalam  pengambilan  keputusan,  salah  satunya  adalah TOPSIS  (Technique  For  Other  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution).  Metode  TOPSIS merupakan  pemilihan  nilai  alternativ  yang  memiliki jarak  terkecil  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar solusi  ideal  terbesar.  Dengan  menggunakan  metode TOPSIS  ini  menentukan  calon  nasabah  apakah  layak menerima  kredit  atau  tidak  dengan  mengambil intensitas prioritas calon nasabah tertinggi berdasarkan indikator analisis 5C (Character, Capital, Capacity, Condition of economy, Collateral). Metode TOPSIS lebih efisien dibandingkan metode lain yang termasuk dalam penyelesaian masalah MADM (Multi Attibute  Decision  Making),  karena  waktu  yang dibutuhkan  dalam  perhitungan  lebih  singkat.  Pada metode  TOPSIS  ini  sangat  efisien  dan  cepat  dalam penentuan keputusan kredit tersebut. Serta mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dalam  pemberian kredit  dengan  melihat  hasil  perhitungan  dengan
metode  tersebut.  Sebelum  melakukan  pemutusan kredit,  maka  sebuah  bank  harus  memikirkan  apakah kredit  yang  diberikan  akan  dikembalikan  atau  tidak. Sehingga  adanya  proses  penilaian  kredit  oleh  bank tersebut  untuk  mendapatkan  sebuah  keyakinan tentang  nasabah  yang  akan  melakukan  proses  kredit. Pada proses kredit ada 5 yang sering dilakukan  yaitu (Character, Capital, Capacity, Collateral dan Condition of economic) (Dendawijaya,2005).
Ada beberapa karakteristik dari sistem pendukung keputusan (Turban, 2001):
1. SPK  merupakan  sebuah  sistem  yang  berbasis komputer dengan pembuatan sebuah keputusan
2. Mendukung  keputusan  dengan  cara  terstruktur dan tidak terstruktur
3. SPK  menggunakan  sebuah  data  dan  melakukan analitis dari metode keputusan tersebut.
4. Memberi hak penuh dalam pembuatan keputusan
5. Melakukan  adaptasi  setiap  saat  dan  bersifat fleksibel
Fase-fase  dalam  pengambilan  keputusan  ini tidaklah  begitu  saja  dengan  mengambil  alternatif- alternatif yang ada secara acak. Dipeprlukan berbagai proses untuk mengambil sebuah keputusan diantaranya (Turban, 2005): 1. Fase Intelegensi
2. Fase Desain
3. Fase Pilihan
4. Fase Implementasi
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. PD BPR Bojonegoro
Merupakan  sebuah  Perusahaan  Milik  Daerah yang dibawah naungan Daerah Kabupaten Bojonegoro.  PD.  BPR  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  1  ini  merupakan  sebuah  bank  perkreditan rakyat yang amanahkan oleh Bapak Bupati Bojonegoro  dengan  dana  APBD  Kota  Bojonegoro. PD. BPR Bojonegoro dibangun pada tahun 1995. PD. BPR  didirikan  dengan  maksud  dan  tujuan  untuk membantu dan mendorong pertumbuhan perekonomian  dan  pembangunan  daerah  disegala bidang  serta  sebagai  salah  satu  sumber  Pendapatan Daerah  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup rakyat.
Serta  prinsip  pelayanan  dari  PD.  BPR Bojonegoro  adalah  kesederhaan,  kejelasan,  kepastian waktu, akurasi, keamanan, tanggung jawab, kelengkapan sarana dan prasarana, kemudahan akses, kedisiplinan,  kenyamanan.  Serta  pelayanan  yang dilakukan  dalam  PD.  BPR  Bojonegoro  ini  adalah dengan  adanya  pelayanan  simpanan  dan  kredit. Contoh  dari  simpanan  yang  diberikan  oleh  PD.  BPR Bojonegoro adalah:
1.  Deposito Berjangka
2.  Tabungan
 Tabungan Tamasya
 Tabungan Tapeda
 Tabungan  SWP  (Simpanan  Wajib Peminjam)
3.  Kredit pegawai
4.  Kredit modal usaha

## 2.2. TOPSIS
Technique For Other Reference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS)  merupakan  sebagian  dari metode  SPK  yang  dikembangkan  Yoon  serta  Hwang (1981).  Metode  tersebut  adalah  metode  alternatif terpilih yang memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif  serta  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif. Selanjutnya pilihan tersebut akan dirangking berdasarkan  nilai,  maka  alternatif  yang  mempunyai jarak  terpendek  beserta  solusi  ideal  positif  ialah sebuah  alternatif  yang  terbagus.  Istilah  lainnya, bahwa  alternatif  tersebut  mempunyai  sebuah  nilai yang  lebih  tinggi  dan  bagus  untuk  digunakan  atau diambil sebagai keputusan (Juliyanti et al., 2011).
Gambar 1  PD. BPR Bojonegoro
Berikut  adalah  tahapan  dari  metode  TOPSIS yang dijelaskan oleh (Kusumadewi, et al., 2006). 1. TOPSIS memerlukan rating kinerja tiap alternatif Ai pada kriteria Cj yang ternormalisasi, dijelaskan dalam Persamaan 2.3.
  
2 1 ij m i ij ij x x r (2.3)
(0.4
2. Pemberian  nilai  bobot  matriks  keputusan ternormalisasi  sesuai  dengan  kriteria  yang diperlukan, dijelaskan dalam Persamaan 2.4 .
ij i ij r w y  (2.4)
(0.5)
3. Menghitung  nilai  tertinggi,  maka  bisa  mencari solusi  ideal  positif  (A + )  yang  dijelaskan  dalam
Persamaan  2.5. Sebaliknya  nilai  terendah  bisa dicari  solusi  ideal  negatif  (A - )  yang  dijelaskan dalam Persamaan 2.6 .
) ,... , ( 2 1 m y y y A    (2.5)
(0.6)
) ,... , ( 2 1 m y y y A    (2.6) (0.7)
4. Mencari  jarak  terhadap  nilai  setiap  alternatif bersama  matriks  solusi  ideal  positif  serta matriks  solusi  ideal  negatif.  Jarak  alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  (D i + )  dijelaskan dalam Persamaan 2.7 sedangkan jarak
alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  (D i - ) dijelaskan dalam Persamaan 2.8. .
2 1 ) (       i ij n i i y y D (2.7)
(0.8)
2
1 ) (       i ij n i i y y D (2.8) (0.9)
5. SSetelah  itu  mencari  nilai  preferensi  V i dalam tiap alternatif untuk perhitungan terakhir metode
TOPSIS, dijelaskan dalam Persamaan 2.9 .
     i i i i D D D V
(2.9)
(0.10)
6. Pengurutan  hasil  alternatif  selaras  dengan  nilai
V .

## 3. PERANCANGAN
Proses penyelesaian permasalahan Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemberian Usaha Kredit Mikro (UKM) dengan Metode TOPSIS (Study  Kasus:  PD.  BPR  Bojonegoro)  memiliki langkah-langkah yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 Flowcart Sistem
Pengambilan keputusan sudah menjadi bagian dalam kehidupan, kadangkala diperhadapkan pada dua atau lebih pilihan, atau pilihan mudah hingga yang paling sulit. Pada pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  sesuatu  sistem (sederhana  atau  kompleks)  atau  keputusan  yang  sifatnya menentukan  perjalanan  perusahaan/organisasi  bahkan negara  maka  keputusan  tentu  akan  sulit  jika  hanya mengandalkan  intuisi,  sehingga  pengambilan  keputusan dilakukan  setelah  suatu  melalui  proses  tertentu. Kemungkinan anda sudah pernah mendengar TOPSIS.
start END J==benefit J==cost Buat matriks keputusan Input data alternatif dan kriteria Normalisasi matriks keputusan matriks keputusan ternormalisasi terbobot Matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Jarak tiap alternatif Preferensi tiap alternatif

## Gambar 3 Diagram Alir TOPSIS
Langkah-Langkah perhitungan TOPSIS, yaitu :
1. Buat  sebuah  matriks  Xij  yang  terdiri  atas  m alternatif  dan  n  kriteria.  Matriks  ini  berisi bobot/grade dari masing-masing alternatif terhadap  tiap  kriteria  yang  ada.  Menentukan grade  dari  masing-masing  alternatif  terhadap kriteria sehingga terbentuk matriks Xij
2. Hitung  Normalized  Decision  Matrix  (Matriks Keputusan Ternormalisasi).
3. Hitung  weighted  normalized  decision  matrix (matriks  keputusan  ternormalisasi  dan  terbobot). Nilai bobot ternormalisasi dapat dihitung dengan: dimana Wj adalah bobot dari kriteria atau atribut
ke jth 4. Menghitung  besar  jarak  (separation  measure) menggunakan perhitungan jarak Euclidean.Rumus untuk memperoleh nilai separation  measure untuk solusi  ideal positif S*i dan  nilai  separation  measure  untuk  solusi  ideal negatif S-i

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada pengujian dan analisis ini digunakan untuk menguji  sistem  yang  telah  dibuat.  Dalam  pengujian ini dilakukan 2 pengujian yaitu pengujian akurasi dan pengujian  usability  testing,  yang  dapat  dilihat  pada sub bab ini.

## 4.1. Pengujian Akurasi
Pada  sub  bab  ini  menjelaskan  bagaimana pengujian  akurasi  dari  sistem  yang  dibuat  yaitu “ Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemberian  Usaha  Kredit  Mikro  (UKM)  dengan Metode TOPSIS (Study Kasus: PD. BPR Bojonegoro) ”. Pengujian dilakukan untuk mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan dari sistem.
Pada  skenario  pengujian  ini,  metode  TOPSIS digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana  hasil  dari data  dengan  melakukan  proses  perangkingan  data. Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  jumlah  data sebanyak  10%,  20%,  30%  ,  40%    dan  seterusnya sampai  dengan  100%  dari  jumlah  data  sebanyak  100 data.  Ini  merupakan  hasil  dari  persen(%)  data  yang mulai 10 data input hingga 100 data input yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1  Hasil Pengujian Banyak Data Hasil Akurasi 10 90% 20 85% 30 90% 40 88% 50 88% 60 90% 70 89% 80 89% 90 90% 100 86%
Dengan  hasil  persentase  yang  telah  di  jelaskan pada  Tabel  4  ini,  dapat  di  spesifikasikan  dengan menggunakan  data  berikut.  Dengan  mengambil  1 sample pengujian sistem tersebut.
a. Pada  jumlah  data  10  penerima  kredit  tersebut, ada  1  data  yang  tidak  layak  diberikan  kredit tersebut. Dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 2 Hasil Pengujian Akurasi Pada Sistem
Hasil data yang didapatkan dengan melihat hasil akurasi sistem
=
Nilai  kecocokan  di  dapatkan  dari  perbandingan nilai  yang  berada  di  tengah  yaitu  jumlah  data seluruhnya adalah 10 data dengan dibagi 2 yaitu hasil 5, dan nilai tengah dari data tersebut adalah Santemi . Dengan membandingkan nilai data pertama dengan data yang ada di tengah. Dengan Rata-rata nilai akurasi dari 10 kali pengujian dengan  mengambil  dari  100  data  hingga  10  data kelipatan  adalah  89  %  untuk  nilai  akurasi  yang didapatkan.

## 4.2. Pengujian Usability Testing
Pada pengujian Usability Testing ini merupakan pegujian tingkat kualitas dari sistem yang dibuat. Pada pengujian ini dibutuhkan responden untuk mengetahui  bagaimana  cara  kerja  dan  penggunaan sistem  yang  dibuat.  Menurut  Jacob  Nielsen(1993) pada  bukunya  terdapat  5  syarat  utama  yang  harus dipenuhi untuk mencapai tingkat usability yang ideal, yaitu
2. Learnabiliy (Mudah dipelajari)
3. Efficiency (Efisien)
4. Memorability (Kemudahan dalam mengingat)
5. Errors(Pencagahan kesalahan)
6. Satisfaction (Kepuasan pengguna)
Pada  pengujian  ini,  dibutuhkan  responden. Disini  ada  20  responden  untuk  mengetahui  apakah sistem  yang dibuat cocok dan  mudah di pahami oleh pengguna  dan  pegawai  dari  PD.  BPR  tersebut.  Data tersebut  yang  dibutuhkan  untuk  responden  adalah Nama, Umur, Pekerjaan, Jenis Kelamin.
Yang  didapatkan  dari  pengujian  sistem  usability testing ini adalah seperti Gambar 4.
Gambar 4 Hasil Pengujian Usability Testing
Sehingga,  dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini diperoleh hasil yaitu presentase usability testing untuk mengukur  penggunaan  Mengukur  Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  Pemberian  Usaha  Kredit Mikro (UKM) dengan Metode TOPSIS (Study Kasus: PD.  BPR  Bojonegoro).  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi website dinyatakan baik. Dengan presentase yang didapatkan adalah 72,83%.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat berbagai kesimpulan seperti:
1. Penerapan  dari  metode  TOPSIS  ini  adalah dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  website dan  diimplementasikan  dengan  cara  menentukan nilai kriteria dan data alternative yang didapatkan dari  PD.  BPR  Bojonegoro.  Data  tersebut  diolah dengan  metode  TOPSIS,  sehingga  mendapatkan data  perangkingan  dari  yang  diterima  atau  tidak diterima.  PD.  BPR  Bojonegoro  sendiri  memiliki
ketentuan  batas  nilai  layak  atau  tidak  layak sebesar 0.40.
2. Metode  yang  mampu  mendukung  pengambilan keputusan  dengan  lebih  cepat,  tepat  dan  akurat. Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan adalah  metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS ( Technique  For  Others  Reference  by  Similarity to  Ideal  Solution )  dipilih  karena  kemampuan TOPSIS  untuk  menyelesaikan  pengambilan keputusan  secara  praktis.  Hal  ini  karena konsepnya  yang sederhana dan mudah dipahami, komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan. TOPSIS memiliki jarak terdekat yaitu solusi  ideal  negatif  dan  solusi  ideal  negatif. Solusi  ideal  positif  memiliki  nilai  terbaik  pada setiap  atribut.  Solusi  ideal  negatif  memiliki  nilai terburuk dari setiap atribut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdul  kadir  (2013).  Pengertian  mysql.  Tersedia dalam  :  buku  pintar  programer  pemula  php. Yogyakarta. Mediakom.
[2] Daniel.  P.,  2012,  penerapan  metode  topsis  untuk perekrutan tenaga kerja, universitas negeri gorontalo, gorontalo.
[3] Dewi.  S.t.p.,  2013,  sistem  penunjang  keputusan menggunakan  metode  ahp  dan  topsis,  universitas islam negeri sunan kalijaga, yogyakarta.
[4] Fishburn,p.c.1967.” Additive utilities with incomplete product set: application to priorities and assignments”.
[5] Jusuf,  jopie.  2008.  Analis  kredit  untuk  account officer. Jakarta : gramedia pustaka.
[6] Jogiyanto,  h.m.,  2005,  analisis  dan  desain  sistem informasi, andi, yogyakarta.
[7] Kasmir.2000.  Management  perbankan.  Jakarta:  pt. Rajagrafindo persada.
[8] Kusumadewi. S., 2006, fuzzy multi-attribute decision making, graha ilmu, yogyakarta.
[9] Maccrimmon,k.r.1968.”  Decision  making  among multiple atribut alternatifs: a survey and consolidated approach”.
[10] Mulyadi. 2010. Sistem akuntansi, edisi ke-3, cetakan ke-5. Penerbit salemba empat, jakarta.
[11] Nielsen,  j.  (1993).  Usability  engineering.  Academic press, boston, isbn 0-12-518405-0 (hardcover), 0-12- 518406-9  (softcover).  Japanese  translation  isbn  4- 8101-9009-9.
[12] Rosmilia, rita. 2009. Pelaksanaan penyelesaian kredit bermasalah. Thesis
[13] Suryadi,  k.  Dan  m.ali  ramdhani.1998.  Sistem pendukung  keputusan.  Bandung  :  pt  remaja rosdakarya.
[14] Turban  ,  efraim  &  aronson,  jay  e.  2001.  Decision support  sistems  and  intelligent  sistems.  6th  edition. Prentice hall: upper saddle river, nj.
[15] Turban,e.,j.e.  aronson  dan  t.liang.2005.  Decision support  sistem  and  intelligent  sistems  edisi  7. Yogyakarta : andi.
[16] Wibowo,  2014.  Manajemen  kinerja,  edisi  keempat, rajawali pers, jakarta