## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Jumlah Pinjaman Kepada Calon Nasabah Bumdes Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Bumdes Gergas Mandiri Kecamatan Wampu)

## Decision Support System For Providing Lending Amount
To Customers Of Bumdes Using Topsis Method (Case Study Of Gergas Mandiri Bumdes, Wampu Kecamatan)
Dwi Krismawati 1)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama Jl.Veteran No.4A-9A,Binjai, Sumatera Utara, Indonesia
Riwayat: Copyright ©2022, JITU, Submitted: 30 Maret 2021; Revised: 05 April 2021; Accepted: 10 Agustus 2021; Published: 31 Maret 2022
Abstract  -  The  development  of  the  savings  and  loan business  is  currently  growing  rapidly  as  a  financial institution in alleviating poverty . BumDes is a business owned  by  a  village  or  sub-district  that  is  engaged  in lending  or  channeling  funds  to  people  who  need  to develop  their  business.  The  BUMDes  conducts deliberation  meetings  in  determining  loan  granting. There  is  often  disagreement  between  the  parties  that will  borrow.  This  resulted  in  unequal  distribution  of loans to BUMDes members. Although the determination  of  the  granting  of  the  loan  amount  is fully  determined  by  the  BUMDes  However,  this Decision  Support  System  will  display  the  highest  to lowest priorities of the prospective customer , so that it will  facilitate  and  assist  the  BUMDes  in  making decisions.  TOPSIS  uses  the  principle  that  the  chosen alternative  must  have  the  closest  distance  from  the positive  ideal  solution  and  the  longest  distance (farthest) from the negative ideal solution to determine the  relative  proximity  of  an  alternative  to  the  optimal solution.
Keywords  -  BUMDes;  Decision  Support  System; TOPSIS.
Abstrak  -  Perkembangan  usaha  simpan  pinjam  pada saat  ini  semakin  pesat  sebagai  lembaga  keuangan dalam mengentaskan kemiskinan. BumDes merupakan suatu  usaha  yang  dimiliki  oleh  suatu  desa  atau kelurahan  yang  bergerak  dalam  bidang  peminjaman atau  penyaluran  dana  kepada  masyarakat  yang membutuhkan  untuk  mengembangkan  usahanya. Pihak  BUMDes  melakukan  rapat  musyawarah  dalam penentuan  pemberian  pinjaman.  Sering  terjadi ketidaksepakatan  antara  pihak  yang  akan meminjam. Sehingga mengakibatkan tidak meratanya pemberiaan pinjaman  kepada  anggota  BUMDes.  Walaupun penetuan pemberian jumlah pinjaman yang ditentukan
sepenuhnya  oleh  pihak  BUMDes,  namun  Sistem Pendukung Keputusan ini akan menampilkan prioritas-prioritas tertinggi hingga terendah dari calon nasabah  tersebut,  sehingga  akan  memudahkan  dan membantu pihak BUMDes dalam mengambil keputusan.  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.
Kata  kunci  -  BUMDes;  Sistem  Pendukung  Keputusan; TOPSIS.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  usaha  simpan  pinjam  pada  saat  ini semakin  pesat  sebagai  lembaga  keuangan  dalam mengentaskan  kemiskinan.  Teknologi  informasi  yang semakin berkembang dapat mempengaruhi suatu  sistem dan efesiensi  operasional faham dalam dunia kerja baik personal  maupun  organisasi  dalam  dunia  pemerintahan yang  berada  di  desa.  Hal  ini  sesuai  dengan  fungsinya yaitu  guna  menghindari  terjadinya  penyimpangan  atau untuk menjamin pengembalian kredit oleh peminjam.
Pihak BUMDes melakukan rapat musyawarah dalam penentuan pemberian pinjaman. Sering terjadi ketidaksepakatan  antara  pihak  yang  akan  meminjam. Sehingga  mengakibatkan  tidak  meratanya  pemberiaan pinjaman kepada anggota BUMDes.[1]
Faktor penyebab kredit macet adalah Penyimpangan pemberian kredit, penyalahgunaan dana yang diberikan, pendapatan  dan  pengeluaran  nasabah  yang  tidak seimbang dan etika baik nasabah dalam pembayaran.
Walaupun  penetuan  pemberian  jumlah  pinjaman yang  ditentukan  sepenuhnya  oleh  pihak  BUMDes, namun  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  akan menampilkan prioritas-prioritas tertinggi hingga terendah  dari  calon  nasabah  tersebut,  sehingga  akan memudahkan  dan  membantu  pihak  BUMDes  dalam mengambil keputusan.
*) Penulis korespondensi (Dwi Krismawati) Email: dwikrismawati13@gmail.com
Berdasarkan  Penelitian  [2]  “Penerapan  Metode Topsis  Dalam  Penentuan  Kelayakan  Calon  Penerima dana Bantuan Masyarakat Miskin”, yang bertujuan untuk mempermudah menyeleksi masyarakat dibutuhkan suatu program  aplikasi  sistem  pengambilan  keputusan  yang dapat  membantu  dalam  pengambilan  suatu  keputusan secara  cepat,  tepat,  dan  akurat.Dalam  melakukan penyeleksian  keluarga  miskin  pada  Desa  Gelam  Sei Serimah sebagian masih menggunakan cara yang bersifat konvensional.  Dengan    adanya    kriteria  yang  harus dipenuhi  serta    banyaknya    pula  keluarga  yang  harus diseleksi menjadi salah satu hal yang  menyulitkan dalam melakukan penyeleksian penentuan keluarga miskin.Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  bisa  menjadi  keputusan  alternatif pendukung  dalam  menentukan  masyarakat  yang  layak menerima bantuan menggunakan metode TOPSIS .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi berbasis komputer yang interaktif, dengan cara mengolah data dengan berbagai model untuk memecahkan  masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  bisa digunakan  oleh  para  pengambil  keputusan    dalam membuat     sebuah     keputusan.
Sistem pendukung keputusan atau Decision Support System  (DSS)  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasi data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semitersuktur  dan  situasi yang  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. [3][4]

## B. Pengertian Backpropagation
MADM    menyelesaikan    masalah-masalah      dalam ruang   diskret.   Oleh karena itu, pada MADM biasanya digunakan  untuk  melakukan  penilaian  atau      seleksi terhadap   beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas.
Menurut  [4].  Pada  dasarnya,  proses  MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen- komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen,  komponen  situasi,  akan dibentuk    table  taksiran    yang    berisi    identifikasi alternatif  dan    spesifikasi    tujuan,    kriteria  dan    tribut. Salah satu  cara untuk menspesifikasikan  tujuan  situasi |  Oi,  i=1,    ...,  t  |    adalah    dengan    cara    mendaftar konsekuensi-konsekuensi  yang  mungkin  dari  alternatif yang telah teridentifikasi | Ai, i=1,..., n |. Selain itu juga disusun atribut-atribut yang akan digunakan | ak, k=1, ... m|.

## C. Metode Topsis
TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution)  merupakan  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  multikriteria.  Metode TOPSIS  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi  ideal  negatif untuk  menentukan kedekatan  relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.
Menurut  [5]  Metode    TOPSIS    adalah    salah    satu metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah MADM.  Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari  solusi  ideal negatif. Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model MADM    untuk  menyelesaikan  masalah    keputusan secara  praktis.  Hal    ini  disebabkan  karena  konsepnya yang  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya efisien, dan   memiliki   kemampuan   untuk   mengukur kinerja  relatif   dari   alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.[6][7]

## D. Badan Usaha Milik Desa (BUMDES)
Badan usaha milik desa yang sering  disebut  dengan BUMDes  adalah  sebuah  lembaga  usaha  desa  yang dikelolah  oleh  pemerintah  desa  juga  masyarakat  desa tersebut dengan tujuan untuk memperkuat perekonomian desa  dan  dibentuk  berdasarkan  kebutuhan  dan  potensi yang ada di  desa tersebut. BUMDes merupakan sebuah badan usaha yang mampu membantu masyarakat dalam segala  hal  antara  lain  memnuhi  kebutuhan  sehari-hari, menjadi  peluang  usaha  atau  lapangan  pekerjaan, menambah wawasan masyarakat desa.
Pendirian  Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDES), dilandasi  “Desa    dapat  mendirikan  Badan  Usaha  Milik Desa  yang  disebut  BUMDesa”.  PP  Nomor  71  Tahun 2005 tentang dana desa yang bersumber dari APBN.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Sistem Perancangan Proses
Adapun  proses  Sistem  Pendukung  Keputusan pemberian  jumlah  pinjaman  kepada  calon  nasabah
Gambar 1. Skema Sistem Pendukung Keputusan
menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  dilihat  pada rancangan flowchart berikut:

## B. Hasil
Berikut  adalah  data  yang  diperoleh  dari  Kantor BUMDes Gergas Mandiri Kecamatan Wampu Kabupaten Langkat; Start Input Alternatif Input Kriteria Input Himpunan Kriteria Input Pembobotan Nilai Setiap Alternatif Analisa Metode TOPSIS Hasil Perhitungan Metode TOPSIS Perangkingan Metode TOPSIS Hasil Perangkingan End
Gambar 2. Flowchart Rancangan SPK Pemberian Jumlah Pinjaman Kepada Calon Nasabah Menggunakan Metode TOPSIS
Tabel 2. Bobot Preferensi Error! Reference source not found.
Bilangan Bobot Nilai 1 Tidak Terlalu Penting 2 Kurang Penting 3 Cukup Penting 4 Penting 5 Sangat Penting Tabel  3. Nilai  Rating  Kecocokan Error!  Reference source not found.
Nilai Keterangan 1 Sangat Tinggi 2 Tinggi 3 Cukup 4 Rendah 5 Sangat Rendah Tabel 1. Kriteria Error! Reference source not found. Kriteria Keterangan Bobot C1 Pendapatan 5 C2 Status Pernikahan 3 C3 Usia 4 C4 Tanggungan Anak 3 C5 Jumlah Pinjaman 5
Tabel  4. Kriteria Pendapatan Error! Reference source not found. Pendapatan Nilai < Rp 600.000 1 Rp 600.000 – Rp 999.000 2 Rp 1.000.000 – Rp 1.399.000 3 Rp 1.400.000 – Rp 1.799.000 4 > Rp 1.800.000 5
Tabel  5. Kriteria  Status  Pernikahan Error!  Reference source not found.
Status Pernikahan Nilai Belum Menikah 5 Menikah 4 Duda 3 Janda 2 Tabel  6. Kriteria  Usia Error!  Reference  source  not found. Usia Nilai 17 Tahun – 29 Tahun 5 30 Tahun – 39 Tahun 4 40 Tahun – 49 Tahun 3 50 Tahun – 59 Tahun 2 >= 60 Tahun 1 Tabel  7. Kriteria  Tanggungan  Anak Error!  Reference source not found. Tanggungan Anak Nilai <= 1.000.000 1 >1.000.000 - <= 2.000.000 2 >2.000.000 - <= 3.000.000 3 >3.000.000 - <= 4.000.000 4 >= 5.000.000 5 Tabel  8. Kriteria  Jumlah  Pinjaman Error!  Reference source not found.
Jumlah Pinjaman Nilai <= 1.000.000 1 >1.000.000 - <= 2.000.000 2 >2.000.000 - <= 3.000.000 3 >3.000.000 - <= 4.000.000 4 >= 5.000.000 5
Tabel 9. Data Calon Nasabah Bumdes Error! Reference source not found.
No A lt er n at if P en d ap at an S tat u s P er n ik ah an U sia T an ggu n gan A n ak J um la h P inja m a n 1 Andre Rp1.300.000 Menikah 29 1 Rp 5.000.000 2 Eka Rp 700.000 Menikah 35 3 Rp 5.000.000 3 Supri Rp1.500.000 Menikah 26 2 Rp 5.000.000 4 Katinem Rp 800.000 Janda 50 0 Rp 3.000.000 5 Yogi Rp1.750.000 B Menikah 23 0 Rp 5.000.000 6 Syafitri Yani Rp1.500.000 Menikah 30 2 Rp 4.000.000 7 Junaidi Rp 1.400.000 B Menikah 25 0 Rp 4.000.000 8 Murni Rp 1.300.000 Menikah 27 1 Rp 5.000.000 9 Surya Rp 1.000.000 Janda 48 1 Rp 4.000.000 10 Sukarsih Rp 2.000.000 Menikah 35 1 Rp 5.000.000
1. Matriks Ternormalisasi R
Rumus = r ij = xij √∑ 1 xij² m i ; dengan i =1.2.3........m;
dan j = 1.2.3......n
Matriks  keputusan  yang  dibentuk  dari  tabel ranting kecocokan
[ 3 2 4 2 4 4 4 3 3 5 4 4 4 2 5 4 5 4 2 4 5 4 5 2 5 4 5 5 3 4 4 2 3 5 5 3 5 4 4 4 5 5 5 3 5 4
4 5 4 5] 2. Matriks Keputusan Ternormalisasi
3.  Dilakukan  perhitungan  Matriks  R  dikalikan  dengan Bobot Preferce (W)
[5,  3,  4,  3,  5]  sehingga  menghasilkan  Matriks  Y sebagai berikut :
Lakukan perhitungan sampai Y510 dan didapat Matriks dibawah ini.
[ 1.35 0.97 1.47 0.95 1.74
0.90 0.97 1.17 0.47 1.74 1.80 0.90 1.80 1.80 1.80 1.35 1.35 2.25 0.97 0.48 1.21 0.97 1.21 0.97 0.48 0.97 1.47 0.71 1.74 0.59 1.18 1.04 1.47 1.18 1.74 1.17 0.71 1.39 1.47 1.18 1.39 1.47 0.95 1.74 0.88 0.95 1.39 1.17 0.95 1.74] 4.  Solusi Ideal Positif y1 + = max {1.35; 0.90; 1.80; 0.90; 1.80; 1.80; 1.80; 1.35; 1.35; 2.25;} = 2.25 y2 + = max {0.97; 0.97; 0.97; 0.48; 1.21; 0.97; 1.21; 0.97; 0.48; 0.97} = 1.21 y3 + = max {1.47; 1.17; 1.47; 0.59; 1.47; 1.17; 1.47; 1.47; 0.88; 1.17} = 1.47 y4 + = max {0.95; 0.47; 0.71; 1.18; 1.18; 0.71; 1.18; 0.95; 0.95 0.95} = 1.18 y5 + = max {1.74; 1.74; 1.74; 1.04; 1.74; 1.39; 1.39; 1.74; 1.39; 1.74} = 1.74 A + = {2.25; 1.21; 1.47; 1.18; 1.74} 5. Solusi Ideal Negatif y1 ¯ = min  {1.35; 0.90; 1.80; 0.90; 1.80; 1.80; 1.80; 1.35; 1.35; 2.25;} = 0.90 y2 ¯ = min  {0.97; 0.97; 0.97; 0.48; 1.21; 0.97; 1.21; 0.97; 0.48; 0.97} = 0.48 y3 ¯ = min  {1.47; 1.17; 1.47; 0.59; 1.47; 1.17; 1.47; 1.47; 0.88; 1.17} = 0.59 y4 ¯ = min  {0.95; 0.47; 0.71; 1.18; 1.18; 0.71; 1.18; 0.95; 0.95 0.95} = 0.47 y5 ¯ = min  {1.74; 1.74; 1.74; 1.04; 1.74; 1.39; 1.39; 1.74; 1.39; 1.74} = 1.04 A ¯ = {0.90; 0.48; 0.59; 0.47; 1.04}
6 . Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif  terhadap solusi ideal positif
D1 + = √
(1,35 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.47 − 1,47) 2 + (0,95 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)²
= 0,96
D2 + = √ (0.90 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.17 − 1,47) 2 + (0,47 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)²
= 1,57
D3 + = √ (1,80 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.47 − 1,47) 2 + (0,71 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)²
= 0,70
Tabel  11. Matriks  Yang  Ternormalisasi Error! Reference source not found.
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.27 0.32 0.37 0.32 0.35 A2 0.18 0.32 0.29 0.16 0.35 A3 0.36 0.32 0.37 0.24 0.35 A4 0.18 0.16 0.15 0.39 0.21 A5 0.36 0.40 0.37 0.39 0.35 A6 0.36 0.32 0.29 0.24 0.21 A7 0.36 0.40 0.37 0.39 0.28 A8 0.27 0.32 0.37 0.32 0.38 A9 0.27 0.16 0.22 0.32 0.28 A10 0.45 0.32 0.29 0.32 0.35 Error!  Reference source not found. y11  =  (5)  (0.27) = 1.35 y12 = (5) (0.18) = 0.90 y21 = (3) (0.32) = 0.97 y22 = (3) (0.32) = 0.97 y31 = (4) (0.37) = 1.47 y32 = (4) (0.29) = 1.17 y41 = (3) (0.32) = 0.95 y42 = (3) (0.16) = 0.47 y51 = (5) (0.35) = 1.74
y52 = (5) (0.35) = 1.74
Tabel  10. Pembobotan  Pada  Setiap  Kriteria Error! Reference source not found.
No
A lterna
ti f P enda pa ta n Sta tus P erni ka ha n
U si a Ta ng g un g a n A na k J um la h P inja m a n
1 Andre 3 4 5 4 5 2 Eka 2 4 4 2 5 3 Supri 4 4 5 3 5 4 Katinem 2 2 2 5 3 5 Yogi 4 5 5 5 5 6 Syafitri Yani 4 4 4 3 4 7 Junaidi 4 5 5 5 4 8 Murni 3 4 5 4 5 9 Surya 3 2 3 4 4 10 Sukarsih 5 4 4 4 5
D4 + = √ (0.90 − 2.25) 2 + (0,48 − 1,21) 2 + (0,59 − 1,47) 2 + (1,18 − 1,18) 2 +(1,04 − 1,74)² = 1,90 D5 + = √ (1,80 − 2.25) 2 + (1,21 − 1,21) 2 + (1.47 − 1,47) 2 + (1,18 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)² = 0,45 D6 + = √ (1,80 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.17 − 1,47) 2 + (0,71 − 1,18) 2
+(1,39 − 1,74)² = 0,83
D7 + = √ (1,80 − 2.25) 2 + (1,21 − 1,21) 2 + (1.47 − 1,47) 2 + (0,18 − 1,18) 2
+(1,39 − 1,74)² = 0,57
D8 + = √ (1,35 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.47 − 1,47) 2 + (0,95 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)² = 0,96
D9 + = √ (1,35 − 2.25) 2 + (0,48 − 1,21) 2 + (0,88 − 1,47) 2 + (0,95 − 1,18) 2 +(1,39 − 1,74)²
= 1,36 D10 + = √ (2,25 − 2.25) 2 + (0,97 − 1,21) 2 + (1.17 − 1,47) 2 + (0,95 − 1,18) 2 +(1,74 − 1,74)²
= 0,45
10. Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif
D1¯ = √ (1,35 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.47 − 0,59) 2 + (0,95 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)²
= 1,38
D2¯ = √ (0,90 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.17 − 0,59) 2 + (0,47 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)² = 1,03 D3¯ = √ (1,80 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.47 − 0,59) 2 + (0,71 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)²
= 1,53
D4¯ = √ (0,90 − 0,90) 2 + (0,48 − 0,48) 2 + (0,59 − 0,59) 2 + (1,18 − 0,47) 2 +(1,04 − 1,04)²
= 0,71
D5¯ = √ (1,80 − 0,90) 2 + (1,21 − 0,48) 2 + (1.47 − 0,59) 2 + (1,18 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)²
= 1,76 D6¯ = √ (1,80 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.17 − 0,59) 2 + (0,71 − 0,47) 2 +(1,39 − 1,04)²
= 1,25
D7¯ = √ (1,80 − 0,90) 2 + (1,21 − 0,48) 2 + (1.47 − 0,59) 2 + (1,18 − 0,47) 2 +(1,39 − 1,04)²
= 1,65
D8¯ = √ (1,35 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.47 − 0,59) 2 + (0,95 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)²
= 1,38
D9¯ = √ (1,35 − 0,90) 2 + (0,48 − 0,48) 2 + (0,88 − 0,59) 2 + (0,95 − 0,47) 2 +(1,39 − 1,04)² = 0,79 D10¯ = √ (2,25 − 0,90) 2 + (0,97 − 0,48) 2 + (1.17 − 0,59) 2 + (0,95 − 0,47) 2 +(1,74 − 1,04)²
= 1,76
7.  Kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal dihitung sebagai berikut:
V1 = 1,38 1,38+0,96 = 0,59
V2 = 1,03 1,03+1,57 = 0,40
V3 = 1,53 1,53+0,70 = 0,69 V4 = 0,71 0,71+1,90 = 0,27
V5 = 1,76 1,76+0,45 = 0,80
V6 = 1,25 1,25+0,83 = 0,60
V7 = 1,65 1,65+0,57 = 0,74
V8 = 1,38 1,38+0,96 = 0,59
V9 = 0,79 0,79+1,36 = 0,37
V10 = 1,76 1,76+0,45 = 0,80
Tabel  12. Rangking  Hasil Error!  Reference  source  not found. Nama Hasil Rangking Sukarsih 0,80 1 Yogi 0,80 2 Junaidi 0,74 3 Supri 0,69 4 Syahfitri Yani 0,60 5 Andre 0,59 6 Murni 0,59 7 Eka 0,40 8 Surya 0,37 9 Katinem 0,27 10 Tabel 13. Interval Error! Reference source not found. Nilai Keterangan >0,78 Rp 5.000.000 0,62 – 0,77 Rp 4.000.000 0,46 – 0,61 Rp 3.000.000 0,30 –0, 45 Rp 2.000.000 <0,30 Rp 1.000.000

## C. Pembahasan Antar Muka (Interface)
1. Tampilan Halaman Login
Form  ini  adalah  form  awal  digunakan  untuk melakukan  klik  login  sebagai  pintu  masuk  kehalaman tertentu  dimana  hanya  admin  dan  ketua  yang  bisa memiliki username dan password yang benar dan dapat mengaksesnya.

## 2. Tampilan Halaman Beranda
Halaman ini adalah tampilan awal saat admin masuk setelah  halaman  login.  Tampilan  dari  halaman  beranda adalah sebagai berikut:

## 3. Tampilan Halaman Alternatif
Halaman ini merupakan halaman saat user menginput Data Pemohon kredit yang menjadi alternatif.

## 4. Tampilan Halaman Bobot Kriteria
Halaman ini merupakan halaman saat user menginput Bobot Kriteria yang menjadi Bobot untuk setiap kriteria.

## 5. Tampilan Halaman Hasil

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  permasalahan,  maka diambil kesimpulan yaitu sebagai berikut : 1. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan pemberian  jumlah  pinjaman  kepada  calon  nasabah menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  diambil keputusan bahwa pemberian jumlah pinjaman kepada calon  nasabah  yang  mendapatkan  nilai  tertinggi berhak  mendapatkan  jumlah  pinjaman  pertama adalah  A10  dengan  nilai  perhitungan  TOPSIS  yaitu 0,80 dan berhak menerima jumlah pinjaman sebesar Rp 5.000.000
2. Pengambilan  keputusan  dengan  metode  TOPSIS ini dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dalam pemberian jumlah pinjaman kepada calon nasabah.
3. Sistem Pendukung keputusan yang dirancang mampu menyeleksi  penerima  yang  berhak  mendapatkan jumlah pinjaman yang sesuai melalui penilaian yang cepat dan tepat sehingga dapat mengefektifkan proses kerja Bumdes Gergas Mandiri.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Nurul  Putri  Utami,  Hasanul  Fahmi,  and  Anita Sindar,  “Spk  Penentuan  Pemberian  Pinjaman Kepada  Anggota  Bumdes  Dengan  Metode Simple Additive Weighting,” SINTECH (Science
Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, pp. 124–130, 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i2.317.
[2] M. Topsis and C. P. Bantuan, “Penerapan metode topsis  dalam  penentuan  kelayakan  calon  pen erimadana  bantuan  masyarakat  miskin,”  vol.  1, no. 2, pp. 14–22, 2017.
Tabel  14. Rangking  Jumlah  Pinjaman Error!  Reference source not found.
Alternatif Nama Vi Ranking Pinjaman A10 Sukarsih 0,80 1 Rp. 5.000.000 A5 Yogi 0,80 2 Rp. 5.000.000 A7 Junaidi 0,74 3 Rp. 4.000.000 A3 Supri 0,69 4 Rp. 4.000.000 A6 Syafitri Yani 0,60 5 Rp. 3.000.000 A1 Andre 0,59 6 Rp. 3.000.000 A8 Murni 0,59 7 Rp. 3.000.000 A2 Eka 0,40 8 Rp. 2.000.000 A9 Surya 0,37 9 Rp. 2.000.000 A4 Katinem 0,27 10 Rp. 1.000.000
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Gambar 4. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 5. Tampilan Halaman Alternatif
Gambar 6. Tampilan Halaman Bobot Kriteria
Gambar 7. Tampilan Halaman Hasil
[3] Kusrini, Konsep dan aplikasi  sistem pendukung keputusan . YOGYAKARTA: Andi, 2007.
[4] Kusumadewi, Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making  (Fuzzy  MADM) .  YOGYAKARTA:
Graha Ilmu, 2006.
[5] R.  Doni,  F.  Amir,  and  D.  Juliawan,  “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan
Menggunakan  Metode  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol.
1, no. 1, p. 69, 2019, doi:
10.30645/senaris.v1i0.9.
[6] UUD  RI,  “Undang-Undang  No.06  Tahun  2014 tentang Desa Pasal 87 ayat (1).” 2014.
[7] Nababan,  Darsono,  and  Robi  Rahim.  "Sistem Pendukung Keputusan
Reward Bonus Karyawan  Dengan  Metode  Topsis." Journal
Information  System  Development  (ISD) 3.1 (2018).