## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466

## Penerapan Metode AHP dan SAW Dalam Kelayakan Pemberian Kredit Motor
Sarwindah 1,* , Marini 2 , Syarah 3
1 Program Studi Bisnis Digital, ISB Atma Luhur, Pangkalpinang, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, ISB Atma Luhur, Pangkalpinang, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Dharma Putra, Jakarta, Indonesia Email: 1,* indah_syifa@atmaluhur.ac.id, 2 arinimarini44@atmaluhur.ac.id, 3 sarah.setiaji20@gmail.com Email Penulis Korespondensi: indah_syifa@atmaluhur.ac.id
Abstrak− Dalam penelitian ini membandingan dua metode dalam pengambilan keputusan kelayakan pemberian kredit motor yaitu  Analitical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk  mengetahui  bobot  nilai akurasi dalam kelayakan pemberian kredit motor. Hasil berdasarkan Matrik Faktor Pembobotan Hirarki dengan AHP Untuk Semua  Kritera  yang  dinormalkan  pembobotan  hirarki  untuk  semua  kriteria  dengan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom  dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan, maka akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris menunjukan bahwa kriteria yang paling penting bagi nasabah yang ingin mengajukan pengajuan kredit. Penghasilan dengan bobot 0,649 atau 64,9 %, kemudian disusul Kartu keluarga deng an nilai  bobot  0,088  atau  8,8  %,  dan  Domisili  adalah  0,21  atau  21  %  .  Sedangkan    Hasil  berdasarkan  perengkingan menggunakan metode SAW Untuk Semua Kritera yang dinormalkan pembobotannya adalah didapatkan hasil perankingn V 1 merupakan peringkat pertama karena memiliki nilai yang lebih besar dari nilai yang lain sebesar 1.03 dimana V 1 merupakan nilai  preferensi  dari  alternatif  A 1 ,  sehingga  A 1 dalam  kasus  ini  Yogi  Danuarta  yang  menjadi  alternatif  terbaik  atau  Calon nasabah yang terpilih untuk mendapatkan kredit motor.
Kata Kunci: Penunjang Keputusan; Pemberian Kredit; AHP dan SAW
Abstract− In this study, two methods were used to determine the feasibility of giving motorbike credit, namely the Analytical Hierarchy Process (AHP) and the Simple Additive Weighting (SAW) method to determine the weight of the accuracy value in the feasibility of granting motor loans. Results based on the Hierarchical Weighted Factor Matrix with AHP for all criteria normalized  hierarchical  weighting  for  all  criteria  with  the  elements  in  each  column  divided  by  the  total  number  in  the respective  column,  then  you  will  get  the  normalized  relative  weight.  The  eigenvector  value  generated  from  the  average relative  weight  value  for  each  row  shows  that  the  most  important  criterion  for  customers  who  wish  to  apply  for  credit. Income with a weight of 0.649 or 64.9%, then followed by a family card with a weight of 0.088 or 8.8%, and domicile is 0.21 or 21%. Whereas the results based on ranking using the SAW method for all Kritera whose weighting is normalized is that the V1 ranking is the first rank because it has a value greater than the other values of 1.03 where V1 is the preference value of alternative A1, so that A1 in this case is Yogi Danuarta who be the best alternative or selected prospective customers  to get motorbike loans.
Keywords : Decision Support; Credit Extension; AHP and SAW

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan memegang teguh dan selalu berkomitmen untuk memberikan pelayanan  terbaik terhadap  konsumen dan mitra bisnis, melalui pelayanan optimal yang didukung oleh pengelolaan sumber daya manusia yang terarah, terpadu dan berkesinambungan, serta ketersediaan infrastruktur yang memadai.PT. Mandala Multifinance adalah adalah  perusahaan  yang  bergerak  pada  leasing,    Perusahaan  yang  memfokuskan  diri  pada  kegiatan  usaha pembiayaan  konsumen,  khususnya  pembiayaan  kendaraan  roda  dua.  Banyaknya  pemohon  kredit  yang mengajukan  kredit  dengan  kondisi  ekonomi  yang  berbeda-beda  menuntut  kejelian Credit  Analyst dalam pengambilan  keputusan.  Pada  sistem  yang  berjalan  saat  ini  Kriteria  yang  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan  pemberian  kelayakan  kredit  kepada  konsumen  kredit  oleh  bagian Credit  Analyst ,  Yaitu  kepribadian pemohon  kredit,  kemampuan  membayar  pemohon  kredit  (slip  gaji),  Jumlah  tanggungan (kartu  keluarga),  uang muka  pemohon  kredit  dan  jaminan  pemohon.Sistem  yang  berjalan  saat  ini  belum  berjalan  dengan  baik  karena masih  terdapatnya  beberapa  konsumen  yang  memiliki  kredit  macet  seperti  pembayaran  kredit  yang  terlambat maupun pembayaran kredit yang tidak di bayarkan oleh konsumen sehingga  menyebabkan berkurangnya  profit perusahaan leasing. Perhitungan penilaian kriteria pemohon kredit dengan menentukan perubahan acuan kriteria yaitu penghasilan (slip gaji), Jumlah Tanggungan (Kartu keluarga), Domisi  (KTP). Dalam penelitian ini sistem dibuat  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan  database  Mysql  dengan  metode  pengembangan  perangkat lunak System  Development  Life  Cycle ( SDLC) yang  memiliki  tahapan  pengembangan  yaitu  Tahapan  Analisa Kebutuhan  Sistem,  Tahapan  Perancangan  Sistem,  Tahapan  Desain  Sistem,  dan  Tahapan  Implementasi  Sistem. Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu Credit  Analyst dalam  kegiatan  pengambilan  keputusan konsumen  layak kredit.  Tujuan yang ingin dicapai  pada peneltian ini adalah untuk  membuat sistem pendukung keputusan pemberian kelayakan kredit kepada konsumen dengan menerapkan kriteria penilaian kelayakan kredit yaitu  penghasilan  (slip  gaji),  jumlah  tanggungan  (kartu  keluarga),  domisi  (KTP)  disertai  bobot  penilaian  pada setiap kriteria.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
Penelitian  penelitian  terdahulu  terkait  sistem  pendukung  keputusan  sudah  banyak  di  lakukan  oleh kalangan peneliti, seperti yang dilakukan oleh Wardani (2010) dengan judul Aplikasi Pemberian Bantuan Modal Usaha  Pertanian  Menggunakan  Metode  AHP  dan  Model  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode  AHP model SAW digunakan untuk mencari penjumlahan terbobot dari rating  kepentingan pada setiap alternatif pada semua kriterianya. Hasil akhir dari penelitian tersebut berupa SPK dalam pemberian pinjaman modal usaha yang dapat membantu melakukan pemilihan dalam menyalurkan bantuan pinjaman usaha pertanian sehingga bantuan pinjaman  menjadi  tepat  sasaran.  Dengan  menggunakan  metode  AHP  model  SAW,  SPK  tersebut  memiliki keakurasian nilai sebesar 82% dalam menentukan prioritas penerima pinjaman modal usaha berdasarkan kriteria yang digunakan [1].
Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oktapura  dan  Noersasongko  (2009)  dengan  judul  SPK Kelayakan  Pemberian  Kredit  Motor  Menggunakan  Metode  SAW  Pada  Perusahaan  Leasing  HD  Finance menghasilkan  SPK  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  dan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan realisasi  kredit  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan    [2].  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sarwindah  dan marini (2020) dengan judul Penunjang Keputusan Dalam Kelayakan Pemberian Kredit Motor Pada PT.Mandala Multifinance  dengan tujuan untuk membantu Credit Analyst dalam kegiatan pengambilan keputusan konsumen layak kredit.  Tujuan yang ingin dicapai  pada peneltian ini adalah untuk membuat  sistem pendukung keputusan pemberian  kelayakan  kredit  kepada  konsumen  dengan  menerapkan  kriteria  penilaian  kelayakan  kredit  yaitu penghasilan  (slip  gaji), jumlah tanggungan  (kartu  keluarga),  domisi  (KTP)  disertai  bobot  penilaian  pada  setiap kriteria  [3].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amardyah  Amborowati  (2004).  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Perumahan  dengan  Metode  AHP  menggunakan  Expert  Choice.sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan dengan  skoring melalui kuesioner dan diolah menggunakan metode AHP dengan  Process Analytical methods  using  a  software expert  choicebahwa  kebutuhan  akan perumahan  KPR  sangat  penting  bagi  calon konsumen.[4], pada penelitian sebelumnya penelitian Sarwindah (2018). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan  Subsidi  BerdasarkanKebutuhanKonsumen  dengan  metodeAHP.KNSI2018,  pp.  668-673.Dengan mengacu  kepada  solusi  Analytical  Hierarki  Process  (AHP)  dalam  membantu  membuat  keputusan,  seorang decision maker dapat mengambil keputusan tentang perumahan yang sesuai dengan yang dinginkan secara cepat dengan membandingkan semua kriteria yang ada . Berdasarkan hasil analisis dan kuisioner yang telah di edarkan pada  responden  didapatlah  kriteria  tertinggi  adalah  kualitas  bangunannya  yang  kokoh  menjadi  prioritas  utama konsumen [5].
Pada  penelitian  Erikson  S.Sinaga,  Strategi  Process  Migrasi  Proprietary  Software  Ke  Open  Source Software  di  Perusahaan  Dengan  Pendekatan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  Studi  Kasus:  SGU, Tangerang,  2008.Teknik  analisa  dalam  menentukan  bobot  prioritas  langkah  yang  hendak  dilakukan menggunakan pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP). Sebagai ruang lingkup penulisan tesis, dilakukan penelitian di Swiss German University, Tangerang, yang saat ini sedang melakukan proses migrasi pemanfaatan software  dari  proprietary  ke  open  source  software  [6],  pada  penelitian  Sarwindah,  2013.  Kajian  Pemilihan Software  Desain  Grafis  Untuk  Pembelajaran  Dengan  Metode  AHP  Pada  SMK  Muhamadiyah    9. SEMNASTEKNOMEDIA.  2013Permasalahan  pemilihan  software  desain  grafis  di  SMK  Muhammadiyah  9 merupakan objek penelitian,yang menghasilkan jawaban yang di inginkan yaitu software Adobe Photoshop yang menjadi prioritas dan dapat di implementasikan untuk pembelajaran di sekolahan SMK Muhammadiyah 9 [7].
Tanto (2014) melakukan penelitian dengan judul  Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit  Pemilikan  Rumah  (Kpr)  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting.  Penerapan  metode  SAW  dalam pemberian  KPR  memiliki  beberapa  kriteria  yang  menjadi  dasar  pengambilan  keputusan  antara  lain character , capacity , capital , collateral dan condition .  Hasil  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pemberian  KPR  untuk  memberikan  kemudahan  dalam  pengambilan  keputusan  pemberian  KPR.  [8], pada penelitian Adianto, Tomy Reza, dkk. 2017. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Rumah Tinggal di  Perumahan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (STUDI  KASUS  :  KOTA SAMARINDA).  Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  Vol.  2,  No.  1,  hlm.  197-201. Metode Simple  Additive  Weighting   (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  untuk  penyelesaian  masalah multi- attribute  decision  making. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dengan  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [9].
Pada penelitian Butar-Butar, Oktovantua Tp. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  Dengan  Metode  Simple  AdditiveWeighting  (SAW)  (Studi  Kasus  :  SMP  N2 Tarabintang).Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IX, Nomor: 3, hlm. 162-165.Hasil akhirdari penelitian ini didapatkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  SAW  mampu  mengatasipermasalahan  dalam menyeleksi  calon  penerima  bantuan  siswa  miskin  (BSM)[10].  Pada  penelitian  Bunafit,  N.,  2013,  Dasar Pemrograman Web PHP – MySQL Dengan Dreamweaver, GavaMedia[11] dan Pada penelitian yang dilakukan oleh Amardyah Amborowati (2004). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan dengan  Metode AHP menggunakan  ExpertChoice.sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan dengan    skoring  melalui  kuesioner  dan diolah menggunakan  metode  AHP dengan    Process  Analytical  methods  using  a  software expert  choicebahwa kebutuhan  akan perumahan  KPR  sangat  penting  bagi  calon  konsumen  [12].  kemudian  penelitian  yang dilakukanSotir,  Sotirov  and  Andrey,  Nenov  .Tutorials  Expert  Choice,  Vol.4  No.1,  Maret  2006,  ISSN:1693  –

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
5373,  Computer  Science  Journal  [13],  dan  pada  penelitian  sebelumnya  penelitianSarwindah  (2018).  Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan Subsidi BerdasarkanKebutuhanKonsumen dengan metodeAHP.KNSI2018, pp. 668-673.Dengan mengacu kepada solusi Analytical Hierarki Process ( AHP ) dalam membantu  membuat  keputusan,  seorang  decision  maker  dapat  mengambil  keputusan  tentang  perumahan  yang sesuai dengan yang dinginkan secara cepat dengan membandingkan semua kriteria yang ada . Berdasarkan hasil analisis  dan  kuisioner  yang  telah  di  edarkan  pada  responden  didapatlah  kriteria  tertinggi  adalah  kualitas bangunannya yang kokoh menjadi prioritas utama konsumen [14].
Pada penelitian Haerani, Ellin dan Ramdaril. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Zakat pada  BAZNAS  Kota  Pekanbaru  Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission  Making  (FMADM)  dan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal  Ilmiah Teknik Informatika. Vol.10 No.2,hlm. 159-168. Pada sistem ini  akan  melakukan  pengolahan  terhadap  data  masukan  yang  diberikan  sehingga menghasilkan keluaran data berupa mustahik yang memiliki nilai  V tertinggi  yang otomatis menjadi  mustahik yang direkomendasikan untuk mendapatkan zakat sesuai dengan program kerja yang ada [15]. dan pada penelitian Lipursari, Anastasia. 2013.  Peran  Informasi  Manajemen  (SIM)  DalamPengambilan  Keputusan.  Jurnal  STIE  SEMARANG,  Vol.  5, No.  1,  hlm  26-37.Metode  pengolahan  data  adalah  suatu  proses  menerima  data  sebagai  masukan,  memproses menggunakan program tertentu, dan mengeluarkan hasil proses data tersebut dalam bentuk informasi [16].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  maka  penulis  berinisiatif  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  AHP dalam menghasilkan bobot  dan menggunakan metode SAW dalam menentukan perangkingan  dalam  kelayakan pemberian  kredit  motor  pada  PT.Mandala  Multifinance.  Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan keputusan yang tepat dalam kelayakan pemberian kredit motor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini metode Analitycal Hierarcy Process(AHP) digunakan untuk menentukan bobot dari kriteria kriteria yang telah ditetapkan di PT. Mandala Multifinance. Kriteria kriteria yang digunakan adalah Penghasilan, Kartu Keluarga dan Domisili.
Gambar 1. Kriteria dalam penetapan penentuan kelayakan pemberian kredit motor
Dalam penentuan bobot menggunakan metode memiliki langkah-langkah, sebagai berikut: 1. Membuat matrik perbandingan berpasangan dari setiap kriteria yang ditentukan
W = [ 𝑊 𝑖 𝑊 𝑗 ⁄ ] = [ 𝑊 1 𝑊 1 ⁄ ⋯ 𝑊 1 𝑊 𝑛 ⁄ 𝑊 2 𝑊 1 ⁄ … 𝑊 2 𝑊 𝑛 ⁄ 𝑊 𝑛 𝑊 1 ⁄ ⋯ 𝑊 𝑛 𝑊 𝑛 ⁄ ] (1)
2. Menentukan prioritas elemen
a. Membuat  perbandingan  pasangan  dengan  cara  membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai kriteria yang diberikan
b. Setiap  matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  dengan  menggunakan  bilangan  untuk  mendeskripsikan tingkat prioritas relatif antar elemen
A = [ 𝑎 𝑖𝑗 ] =   [ 1 ⋯ 𝑎 1𝑛 1 𝑎 1 ⁄ … 𝑎 2𝑛 1 𝑎 1𝑛 ⁄ ⋯ 1 ] (2)
3. Sintesis  merupakan  perpaduan  tentang  pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpsangan untuk memperoleh prioritas yang terurut dengan cara :
a. Jumlahkan setiap kolom pada matriks
b. Bagikan  semua  nilai  dari  setiap  kolom  dengan  jumlah  kolom  matrik  untuk  mendapatkan  normalisasi matriks
c. Jumlahkan semu nilai barsi kemudin bagikn dengn jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata- rata. 𝑎 𝑖𝑗 ∗ = 𝑎 𝑖𝑗 ∑ = 𝑛 𝑖𝑗 ⁄ 𝑎 𝑖𝑗 (3)
4. Mengukur  Konsistensi  yang  artinya  dalam  membuat  sebuah  keputusan,  penting  untuk  mengetahui sebeberapa  baik  konsistensi  yang  ada  untuk  menghindari  adanya  konsistensi  yang rendah.  Caranya  adalah sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
a. Kalikan  nilai  setiap  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  dua dikalikan dengan prioritas  relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan nilai setiap baris.
c. Nilai total penjumlahan nilai baris dibagi dengan nilai elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Cari nilai 𝜆 Maks dengan cara menjumlahkan hasil bagi dengan banyaknya elemen yang ada.
𝑊 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 ⁄ 𝑛 𝑖=1 (4)
5. Menghitung Consistency Index dengan persamaan berikut.
CI = (λ maks – n) / (n-1)
(5)
6. Menghitung Rasio Consistency Ratio (CR) dengan persamaan berikut.
CR = CI/IR
(6)
7. Melakukan  pemeriksaan  terhadap  konsistensi  hierarki.  Jika  nilai  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data judgment  harus  diperbaiki.  Akan  tetapi,  jika  rasio  konsistensi  (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1  maka hasil prhitungan yang telah dilakukan dapat dinyatakan benar.
Dalam  penetapan  rangking  pada  penelitian  ini  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Perangkingan dalam  perhitungan  terakhir  berdasarkan  penghasilan,  kartu  keluarga  dan  domisili.  Langkah-langkah  metode dalam metode SAW adalah:
1. Menghitung matrik ternormalisasi
Untuk kriteria keuntungan
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (7)
Untuk kriteria biaya
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (8)
2. Menghitung preferensi untuk penetapan rangking v i = ∑ 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=0 (9)

## 2.1 Tahapan Pengembangan Sistem
Dan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  statistik  deskriptif.  Metode  statistik  deskriptif  yaitu metode  yang  meneliti  mengenai  fakta-fakta,  objek  serta  sifat  dari  permasalahan  dan  kebutuhan  yang dikumpulkan  kemudian  dianalisis  sehingga  menghasilkan  kesimpulan  dari  deskripsi  secara  sistematis,  faktual dan akurat.Dalam perancangan perangkat lunak, penelitian ini menggunakan metode SDLC.
Gambar 2. Metode SDLC (System Development Life-Cycle)
Setelah merumuskan Kerangka konsep maka dilanjutkan ke Tahapan Pembangunan Sistem yakni:
1) Analisa Kebutuhan Sistem
Tahap menganalisis data yang telah dikumpulkan merupakan tahap analisis berkaitan dengan proses dan data yang  dibutuhkan  oleh  sistem.  Analisis  harus  mencakup  kebutuhan  pengguna,  interface,  dan  fungsi  yang dibutuhkan. Hasil analisa yaitu berupa model sistem yang telah terstruktur.
2) Perancangan Sistem
Berdasarkan kebutuhan sistem yang telah dianalisis maka sistem penunjang keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW).
3) Implementasi Sistem
Implementasi sistem pada tahap ini, peneliti berfokus pada penerapan metode Analytical Hierarchy  Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan pemberian kredit kepada nasabah.
4) Pengujian dan Analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
Pengujian  dilakukan  terhadap  sistem  yang  telah  dibangun.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan konsep  dan  sesuai  kebutuhan  pengguna.  Pengujian  kualitas  dari  perangkat  lunak  yang  dibangun menggunakan pengujian Mc’Call
5) Penarikan Kesimpulan
Penarikan Kesimpulan dilakukan berdasarkan hasil analisa dan pengujian yang telah dilakukan, apakah hasil dari perancangan sistem dapat menjawab pertanyaan pada rumusan masalah dan sesuai dengan hipotesis serta kebutuhan pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan AHP Dalam Menentukan Bobot
Pada langkah awal penulis menggunakan metode AHP dalam penentuan bobot terhadap sejumlah kriteria yang digunakan.  Berikut  langkah  perhitungan  bobot  yang  digunakan.  Hasil  analis  prefensi  gabungan  dari  10 responden menunjukkan bahwa : kriteria penghasilan 4 kali lebih penting kriteria kartu keluarga dan 8 kali lebih penting dibanding dengan kriteria domisili. Sedangkan kartu keluarga 6 kali penting dibanding kriteria domisili. Maka matrik perbandingan hasil referensi diatas adalah :
Tabel  1. Matrik faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria Kriteria Penghasilan Kartu Keluarga Domisili Penghasilan 1 6 4 Kartu Keluarga 1/6 1 1/3 Domisili 1/4 3 1
Tabel  1  merupakan  gambaran  matrik  faktor  pembobotan  hirarki  untuk  semua  kriteria.  Adapun  kriteria  yang menjadi acuan yaitu bakat, minat, kualitas jurusan dan peluang karir.
Tabel 2. Matriks faktor pembobotan hiraki untuk semua kriteria yang disederhanakan Kriteria Penghasilan Kartu Keluarga Domisili Penghasilan 1 6 4 Kartu Keluarga 0.167 1 0.333333 Domisili 0.250 3.000 1 ∑ 1.4167 10.0000 5.3333
Tabel  2  merupakan  tabel  pembobotan  hirarki  untuk  semua  kriteria  yang  telah  disederhanakan  dan  kemudian menjumlahkan dari masing-masing kriteria.
Tabel 3. Matrik Faktor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kritera yang dinormalkan
Tabel  3 merupakan tabel  pembobotan hirarki  untuk semua kriteria dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan, maka akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris.
(λmaksimum) = (1.417 x 0.685) + (10 x 0.093) + (5.333 x 0.21) = 3.08505
Selanjutnya mencari nilai eigen maksimum (λ maksimum) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom  dengan  vektor  eigen.    Pada  persamaan  5  dihitung  nilai  indeks  konsistensi.  Dimana  Matrik  berordo  3 (yakni terdiri dari 3 kriteria)
CI = ( 3.08505-3 ) / (3-1) = 0.04252 CR = 0.58 / 0.04252 = 0.07332 Pada  persamaan  6  mencari  nilai  CR.  Dimana  untuk  n=  3, IR =0.58  (Tabel  Saaty).  Karena CR <0.100  berarti prefensi responden adalah konsisten.
Dari  Hasil  perhitungan  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  kriteria  yang  paling  penting  bagi  nasabah  yang ingin mengajukan pengajuan kredit, yaitu:
Kriteria Penghasilan Kartu Keluarga Domisili Vector Eigen Penghasilan 0.7059 0.6000 0.7500 0.685 Kartu Keluarga 0.1176 0.1000 0.0625 0.093 Domisili 0.1765 0.3000 0.1875 0.221

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
a. Penghasilan dengan bobot 0.685 atau 68.5 %, b. Kartu keluarga dengan nilai bobot 0.093 atau 9.3 %, c. Domisili adalah 0.221 atau 22.1 %

## 3.2 Penerapan SAW Dalam Perangkingan
Metode  SAW  digunakan  untuk  perhitungan  terakhir  atau  menentukan  rangking  yang  paling  sesuai  untuk kelayakan pemberian kredit motor berdasarkan kriteria yaitu penghasilan, kartu kelurga dan domisili. Adapun langkah langkah dalam penentukan perangkingan, yaitu:
1) Menentukan Kandidat simulasi Calon Nasabah, yaitu:
A1 : Yogi Danuarta A2 : Suherman A3 : Riko Setiadi A4 : Diki Setiawan A5 : Chandra Wijaya
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap  alternatif  di  setiap  kriteria  merupakan  nilai  kecocokan (benefit  nilai  terbesar  adalah  terbaik,  sedangkan  cost  nilai  terkecil  adalah  yang  terbaik),  maka  kriteria  yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan ( benefit ) dan biaya ( cost ):
Tabel 4. Tabel kriteria dan atribut kriteria No Nama Kriteria Atribut Nama Kriteria 1 Penghasilan (Slip Gaji) Cost C1 2 Kartu Keluarga (KK) Benefit C2 3 Domisi (KTP) Benefit C3
Berikut rating kecocokan antara alternatif dan kriteria yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tabel kriteria dan atribut kriteria No  Alternatif C1 C2 C3 1 A1 80 90 95 2 A2 95 95 95 3 A3 85 80 80 4 A4 80 75 85 5 A5 75 75 80
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  normalisasi  matrik  untuk  menghitung  masing-masing  kriteria, bedasarkan  kriteria  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan  ( benefit )  menggunakan  persamaan  7  dan  biaya ( cost) menggunakan persamaan 8. Kriteria C1 A 1,1 = Min (80,95,85,80,75) / 80 = 75/80 = 0.938 A 2,1 = Min (80,95,85,80,75) / 95 = 75/95 = 0.789 A 3,1 = Min (80,95,85,80,75) / 85 = 75/85 = 0.882 A 4,1 = Min (80,95,85,80,75) / 80 = 75/80 = 0.938 A 5,1 = Min (80,95,85,80,75) / 75 = 75/75 = 1
Kriteria C2 A 1,2 = 90 / Max (90,95,80,75,75)  = 90/95 = 0.947 A 2,2 = 95 / Max (90,95,80,75,75)  = 95/95 = 1 A 3,2 = 80 / Max (90,95,80,75,75)  = 80/95 = 0.847 A 4,2 = 75 / Max (90,95,80,75,75)  = 75/95 = 0.789 A 5,2 = 75 / Max (90,95,80,75,75)  = 75/95 = 0.789
Kriteria C3 A 1,3 = 95 / Max (95,95,80,85,80)  = 95/95 = 1 A 2,3 = 95 / Max (95,95,80,85,80)  = 95/95 = 1 A 3,3 = 80 / Max (95,95,80,85,80)  = 80/95 = 0.842 A 4,3 = 85 / Max (95,95,80,85,80)  = 85/95 = 0.895 A 5,3 = 80 / Max (95,95,80,85,80)  = 80/95 = 0.842
Untuk  nilai  bobot  preferensi  vektor  bobot  (W)  oleh  pengambilan  keputusan  utuk  masing-masing  kriteria  yang sudah ditentukan yaitu:
W = [0.685,  0.093,  0.221]   yang diperoleh dari metode AHP sebelumnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
Langkah terakhir yaitu proses perankingan dengan menjumlahkan setiap alternatif dari matrik ternormalisasi (A) setiap baris di kalikan bobot (W) dengan menggunakan persamaan 9. V 1 = (0.685 x 0.938) + (0.093 x 0.947) + (0.221 x 1) = 0.951 V 2 = (0.685 x 0.789) + (0.093 x 1) + (0.221 x 1) = 0.855 V 3 = (0.685 x 0.882) + (0.093 x 0.847) + (0.221 x 0.842) = 0.869 V 4 = (0.685 x 0.938) + (0.093 x 0.789) + (0.221 x 0.895) = 0.913 V 5 = (0.685 x 1) + (0.093 x 0.789) + (0.221 x 0.842)
= 0.945
Dari perhitngan di atas didapatkan hasil perankingan seperti pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Tabel Hasil Nilai Alternatif Hasil Nilai (Vi) A1 0.951 A2 0.855 A3 0.869 A4 0.913 A5 0.945
Dari  hasil  perhitungan  dapat  disimpulan  bahwa  alternatif  V 1 merupakan  peringkat  pertama  karena memiliki nilai yang lebih besar dari nilai yang lain, V 1 merupakan nilai preferensi dari alternatif A 1 , sehingga A 1 dalam  kasus  ini  Yogi  Danuarta  yang  menjadi  alternatif  terbaik  atau  Calon  nasabah  yang  terpilih  untuk mendapatkan kredit motor.

## 3.3 Implementasi Program
Berikut  merupakan tampilan dari  implementasi  program  dari kelayakan pemberian kredit motor. Pada program terdapat  beberapa  form  diantaranya  Form  Login,  Form  Daftar  Nasabah,  Form  Daftar  Kriteria,  dan  Form Penilaian.
Gambar 3. Halaman Login
Gambar 4. Halaman Nasabah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2466
Gambar 6. Halaman Hasil Perangkingan dan Seleksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini memiliki kesimpulan dimana hasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris  menunjukan  bahwa  kriteria  yang  paling  penting  bagi  nasabah  yang  ingin  mengajukan  pengajuan  kredit dengan  metode  AHP.  Penghasilan  dengan  bobot  0,685  atau  68,5  %,  kemudian  disusul  Kartu  keluarga  dengan nilai  bobot  0,093  atau  9,3  %,  dan  Domisili  adalah  0,221  atau  22.1  %.  Hasil  berdasarkan  perengkingan menggunakan  metode  SAW  Untuk  Semua  Kritera  yang  dinormalkan  pembobotannya  adalah  didapatkan  hasil perankingn V 1 merupakan peringkat pertama karena memiliki nilai yang lebih besar dari nilai yang lain sebesar 0.951 dimana V 1 merupakan nilai preferensi dari alternatif A 1 , sehingga A 1 dalam kasus ini Yogi Danuarta yang menjadi alternatif terbaik atau Calon nasabah yang terpilih untuk mendapatkan kredit motor.

## REFERENCES
[1] Biasti handayani,  “Perbandingan Metode AHP-SAWDengan FMCDM-SAWPada Pemberian Pinjaman Modal Usaha Pertanian",  Jutisi,  ,  Vol.3,No.3,  2014,  AntokoWardani,  2013.  Aplikasi  Pemberian  Bantuan  Modal  Usaha  Pertanian menggunakan Metode SAW. Banjarbaru: STMIK Banjarbaru
[2] Oktaputra,  Alif    Wahyu    And    Noersasongko  "  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  kredit  motor menggunakan metode SAW pada  perusahaan  Leasing HD Finance",2014
[3] Sarwindah,  marini  (2020)  "Penunjang  Keputusan  Dalam  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Motor  Pada  PT.Mandala Multifinance ", JATISI,Vol.7,No.2,  pp.299-309,2020.
[4] Amardyah  Amborowati  (2004).  "Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  dengan  Metode  AHP menggunakan ExpertChoice",2004
[5] Sarwindah,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Subsidi  Berdasarkan  KebutuhanKonsumen  dengan metodeAHP,” KNSI2018 , pp. 668–673, 20018.
[6] E.  Sinaga  and  Erikson, Strategi  Process  Migrasi  Proprietary  Software  Ke  Open  Source  Software  Di  Perusahaan Dengan Pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP), Studi Kasus: SGU . Tanggerang, 2007.
[7] Sarwindah,  “Kajian  Pemilihan  Software  Desain  Grafis  Untuk  Pembelajaran  Dengan  Metode  AHP  Pada  SMK Muhamadiyah 9,” SEMNASTEKNOMEDIA , 2013.
[8] Tanto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah (Kpr) Dengan Metode Simple Additive Weighting,” 2014.
[9] Adianto  and  T.  dkk  Reza,  .  “Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  PemilihanRumah  Tinggal  di  Perumahan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (STUDI  KASUS :  KOTA  SAMARINDA),” Pros.  Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. Vol. 2, No, pp. 197–201, 2017.
[10]  Butar-Butar and Oktovantua, . “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin  (BSM) Dengan Metode Simple AdditiveWeighting (SAW) (Studi Kasus : SMP N2 Tarabintang).,” Inform. Budi Darma , vol. IX Nomor:, pp. 162–165, 2016.
[11]  Bunafit, N., 2013, Dasar Pemrograman Web PHP – MySQL Dengan Dreamweaver, GavaMedia, Yogyakarta
[12]  A. Amborowati, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode AHP menggunakan ExpertChoice,” AMIKOM , 2004.
[13]  Sotir, Sotirov, Andrey, and Nenov, “Tutorials Expert Choice,” Comput. Sci. J. , vol. Vol.4 No.1, 2006.
[14]  Sarwindah, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan Subsidi Berdasarkan KebutuhanKonsumen dengan metodeAHP,” KNSI2018 , pp. 668–673, 20018.
[15]  Haeran  Ellin  and  Ramdaril,  .  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendistribusian  Zakat  pada  BAZNAS  Kota  Pekanbaru Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ilm. Tek. Inform. , vol. vol.10 No., pp. 159–168, 2017.
[16]  Lipursari and Anastasia, . “Peran Informasi Manajemen (SIM) DalamPengambilan Keputusan,” J. STIE SEMARANG , vol. Vol. 5, No, pp. 26–37, 2013.