Vol. 16, No. 4, Dec 2023, pp. 309~322 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.21040  309

## Implementasi Metode Perbandingan Eksponensial Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Nasabah Pada PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim
Riri Fajriah 1 , Melyana 2 , Gandung Triyono 3
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer, 3 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia
1 2211600941@student.budiluhur.ac.id, 2 2211600214@student.budiluhur.ac.id , 3 gandung.triyono@budiluhur.ac.id
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Nov 13, 2023 Revised Dec 05, 2023 Accepted Jan 03, 2024 PT Bank DKI Sharia Branch Wahid Hasyim is a business unit that serves the Sharia  market  segment  of  PT  Bank  DKI  as  a  regional  government-owned enterprise  (BUMD)  of  the  Jakarta  Provincial  Government.  The  bank  offers various types of financial services and credit products to potential borrowers, such as Home Ownership Loans (KPR), Micro, Small and Medium Enterprises (UMKM) Loans, Multiguna Loans, and Bank Guarantees. Currently, the bank is  facing  significant  cases  of  non-performing  loans  due  to  erroneous  credit decision-making  based  on  the  feasibility  analysis  of  potential  borrowers. Therefore, the purpose of this research is to design a decision support system using the waterfall analysis method with an exponential comparison model. This  system  will  be  used  by  Relationship  Managers  (RMs)  to  evaluate  the creditworthiness of potential borrowers more accurately. The research results present  a  design  of  a  decision  support  system  using  the  exponential comparison method, which can assist in the credit analysis process of potential borrowers to generate a ranking of creditworthiness assessment. The credit decision  will be  based  on  the  highest  value  of  the  Exponential  Comparison Model and will serve as the basis for RMs to prioritize potential borrowers for further credit approval process by the Branch Leader as the credit supervisor at PT Bank DKI Sharia Branch Wahid Hasyim. Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan Metode Perbandingan
Eksponensial
Waterfall Analysis
Kredit
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Riri Fajriah, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budiluhur, Jakarta Selatan, Indonesia. Email: 2211600941@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
PT Bank DKI Cabang  Syariah Wahid Hasyim  merupakan salah satu unit  usaha dibawah PT Bank DKI yang bergerak di pelayanan jasa keuangan berbasis syariah.  Beberapa produk yang ditawarkan kepada para nasabah terkait dengan produk simpanan yang terdiri dari Tabungan, Giro dan Deposito, produk Kredit terdiri  dari  Kredit  pemilikan Rumah (KPR),  Kredit  Multi  Guna (KMG),  dan Kredit Mikro UMKM.  Dalam pemasaran produk kredit dipasarkan oleh Relationship Manager (RM), dengan target eskpansi pasar adalah ke segmentasi  nasabah  di  instansi  sekolah,  pasar,  instansi-instansi  pemerintahan  dan  perusahaan-perusahaan swasta.
Setiap  ekspansi  yang  dilakukan  oleh Relationship  Manager (RM)  tidak  hanya  dituntut  untuk menyelesaikan target yang diberikan oleh manajemen, namun perlu memperhatikan kredibilitas calon debitur untuk menilai apakah calon debitur layak untuk diberikan kredit atau tidak, mengingat angka kredit macet pada awal  tahun  2023  mencapai  2,4%  dimana  angka  tersebut  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan  jika dibandingkan tahun 2022 mencapai 3,5%. Melihat kondisi tersebut pada suatu penelitian dapat dianalisa bahwa pada  perusahaan  jasa  keuangan  seperti  bank  yang  memberikan  peminjaman  kredit  kepada  debitur  dapat
310
menjadi  salah  satu  sumber  penghasilan  yang  dimiliki  oleh  perusahaan, namun  apabila  sering  terjadi  resiko kredit macet maka berdampak pada terjadinya penurunan pendapatan perusahaan yang meminjamkan kredit. Oleh karena itu salah satu upaya untuk mencegah resiko terjadinya kredit macet peranan solusi teknologi sepert i  pada  sistem  pendukung  keputusan dapat menjadi  pilihan alternatif  solusi  dalam assessment  kriteria calon debitur sebelum pengambilan keputusan terkait dengan kelayakan pemberian kredit dari pihak bank [1].
Permasalahan  kredit  macet  yang  sering  dihadapi  oleh  Bank  yang  memberikan  kredit  seperti  yang terjadi pada PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim, dapat diantisipasi dengan salah satu strategi yaitu melakukan assessment kelayakan  bagi  calon  debitur.  Proses assessment tersebut  dapat  menerapkan  solusi digital  dengan  implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem  pendukung  keputusan  memiliki kemampuan dalam  mendukung pencarian solusi  dari  masalah  yang  kompleks,  dan merespon secara efektif pada  kondisi  semi  atau  tidak  tersruktur  mengolah  pada  model  keputusan  pada  proses  konfigurasi  data menjadikan  informasi  terstruktur  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  [2].  Sistem pendukung keputusan pun merupakan pengembangan sistem informasi yang saat ini banyak dikolaborasikan dengan  perkembangan Internet  of  Things (IoT)  dalam  model  transformasi  digital  pada  proses-proses pengambilan  keputusan di  organisasi  bisnis  [3].  Oleh  karena  itu,  permasalahan dalam  analisa  calon debitur untuk mencegah terjadinya resiko kredit macet dapat menggunakan pemodelan sistem pendukung keputusan yang menempatkan kriteria-kriteria kelayakan potensi kemampuan debitur secara finansial dalam komitmen pembayaran angsuran secara tepat waktu.
Beberapa  komponen  dalam  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  terdiri  dari  subsistem manajemen data, subsistem manajemen model, subsistem manajemen pengetahuan dan subsistem antarmuka pengguna  [4].  Pemodelan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  Metode  Perbandingan Eksponensial (MPE)  yaitu metode yang digunakan untuk mengatasi masalah perbandingan alternatif  dalam berdasarkan jumlah kriteria yang telah ditentukan. Dalam metode perbandingan eksponensial, perbandingan dilakukan dengan mempertimbangkan eksponen dari perbedaan antara alternatif  [5]. Dalam  penelitian yang pernah dilakukan terkait implementasi metode perbandingan eksponensial pada perusahaan yang bergerak di bidang jasa keuangan pemberian kredit didapatkan analisa kriteria yang bisa dievaluasi kepada calon debitur adalah  informasi-informasi  terkait  :  raport  anggota,  BI cheking ,  maksud  permohonan,  sumber  pendapatan, pendapatan perbulan, jangka waktu angsuran, kelengkapan berkas, jaminan, status, dan jumlah yang diminta dimana kriteria-kriteria ini akan digunakan dalam penentuan pemberian pinjaman dengan implementasi sistem pendukung keputusan menggunakan MPE Model [6].
Penelitian  yang  dilaksanakan  bertujuan  memberikan  solusi  bagaimana  mengurangi  resiko  kredit macet  pada  pemberian  kredit  kepada  calon  debitur  PT  Bank  DKI  Cabang  Syariah  Wahid  Hasyim  dengan implementasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode perbandingan eksponensial. Penelitian ini juga  bertujuan  dalam  memperbaiki  penelitian  sebelumnya  dimana  fase  perancangan  sistem  pendukung keputusan  tidak  menerapkan  tahapan  perancangan  sistem  informasi  yang  sistematis  seperti  metode System Development Life Cycle (SDLC)  dan hanya terfokus pada implementasi algoritma fuzzy yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan seleksi karyawan di Bank BNI Syariah  [7]. Penelitian lainnya dengan konteks yang  sama  dalam  penerapan  metode  MPE  dalam  sistem  pendukung  keputusan  tidak  menjelaskan  secara spesifik mengenai kriteria yang digunakan pada penilaian pemberian kredit kepada lembaga perkreditan desa dan  juga tidak terlihat  pembobotan nilai  dalam  implementasi MPE,  penelitian hanya mencapai  pengukuran akurasi informasi relevan nilai aktual sebesar 80,48% dan tidak dijelaskan mengenai peringkat keputusan pada opsi lembaga perkreditan desa yang memiliki kualifikasi terbaik untuk menerima kredit  [8]. Selain itu, pada analisa literature review lainnya peneliti melihat hal yang sama tidak dijelaskan analisa perhitungan peringkat penilaian menggunakan metode MPE pada kasus menentukan topik skripsi, dosen pembimbing beserta dosen pembanding, penelitian lebih terfokus menjelaskan pada proses perancangan sistem pendukung keputusan [9]. Selain itu pada penelitian lainnya tidak dijelaskan hasil evaluasi pada implementasi metode MPE terkait dengan penentuan data penelitian, penentuan kriteria dan sub kriteria, pembuatan matriks keputusan, perhitungan total nilai dan proses perangkingan hasil [10].
Berdasarkan  pertimbangan  hal-hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  akan  menyempurnakan penelitian sebelumnya dengan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan membantu PT Bank DKI  Cabang  Syariah  Wahid  Hasyim  dalam  penerapan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  untuk membantu  proses  analisa  kelayakan  calon  debitur  agar  mengurangi  potensi  resiko  kredit  macet  di  masa mendatang.  Penyempurnaan  penelitian  yang  dimaksud  tidak  hanya  dengan  menganalisa  hasil  akurasi  dari perhitungan bobot kriteria dengan menggunakan metode perbandingan eksponensial, namun juga melakukan proses  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode waterfall  analysis .  Sistem pendukung keputusan yang akan dikembangkan bertujuan untuk membantu tim Relationship Manager (RM) di  PT  Bank  DKI  Cabang  Syariah  Wahid  Hasyim  saat  melakukan  analisa  kelayakan  calon  debitur  sebelum pengambilan keputusan pemberian kredit nasabah.

## 2. METODE
Metode perbandingan eksponensial (MPE) secara konsep dasar adalah suatu metode yang digunakan untuk  menentukan  nilai  pembobotan  melalui  hasil rating pada  setiap  alternatif  untuk  seluruh  atribut  pada parameter  data  [11].  Peranan  penting  Metode  Perbandingan  Eksponensial  adalah  memberikan  dampak terhadap urutan prioritas alternatif keputusan menjadi lebih nyata, sehingga metode ini dianggap sangat efektif dalam  mencari  suatu  alternatif  yang  memiliki  banyak  kriteria  dibandingkan  metode  lainnya  pada pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  [12].  Dalam  penelitian  yang  akan  dilakukan  terbagi  menjadi beberapa tahapan sebagai berikut :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Pada Gambar 1 dapat dijelaskan bahwa penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menyempurnakan penelitian  terdahulu  dengan  pembaharuan  konsep  penerapan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  pada Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang pada implementasi operasional kredit di Bank Syariah DKI  Cabang  Wahid  Hasyim  sebagai  objek  penelitian.  Penelitian  juga  menerapkan  implementasi  Metode Analisa  Waterfall  dalam  proses  perancangan  sistem  informasi  sampai  dengan  proses  pemeliharaan  sistem secara berkala untuk optimalisasi pemanfaatan Aplikasi SPK yang telah dirancang.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam  tinjauan  untuk  mendapatkan  data  pendukung  perlunya  aktivitas  pengumpulan  data  melalui proses  observasi  dan  wawancara  kepada  pihak  terkait  yang  memahami  proses  bisnis  berjalan  dan  dapat menjelaskan permasalahan  yang  dapat  diselesaikan dengan perancangan sistem  pendukung  keputusan  yang tepat [13]. Proses observasi dan wawancara yang dilakukan untuk pengumpulan data adalah dengan melakukan observasi  kepada  proses  dan  pengumpulan  dokumen  pengajuan  kredit  KPR  yang  diterima  oleh  para Relationship Manager (RM)  di PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim serta peneliti melakukan kepada pimpinan  di  PT  Bank  DKI  Cabang  Syariah  Wahid  Hasyim  serta  para  RM untuk  mengetahui  proses  bisnis berjalan terkait dengan pemberian kredit KPR dan permasalahan kredit macet yang sering dihadapi oleh bank.
Selain  itu  proses  pengumpulan  data  dapat  didukung dengan melaksanakan tinjauan pustaka terkait dengan  teori  dari  topik  penelitian  yang  akan  dilakukan  seperti  kaitannya  dengan  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  yang  saat  ini  dapat  mengadopsi  perkembangan  teknologi  machine  learning  pada perkembangan  dunia  kesehatan  [14].  Sedangkan  pada  penelitian  ini  tinjauan  pustaka  adalah  terkait perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  implementasi  Metode  Perbandingan  Eksponensial  pada bidang  jasa  keuangan.  Terakhir  proses  pengumpulan  data  bisa  didukung  dengan  melakukan review terkait dengan  penelitian  sebelumnya  untuk  melaksanakan  penyempurnaan  penelitian  dengan  metode literature review . Penelitian ini melanjutkan dari beberapa penelitian, khususnya terkait dengan metode selection process berdasarkan eksponensial antara perbedaan nilai kriteria  yang dapat dibedakan tergantung pada pembobotan nilai yang sudah dikelola pada beberapa parameter penilaian khusus [15].
312

## 2.2 Metode Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan implementasi  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE).  Namun,  proses  merancang  sistem  informasi memerlukan pendekatan suatu metode yaitu waterfall analysis .  Alasan utama penggunaan metode waterfall analysis adalah  karena  proses  perencanaan  dan  pelaksanaan  dalam  perancangan  sistem  informasi,  dapat dikomunikasikan dengan relatif jelas oleh klien di awal proyek, pelaksanaan proyek dilakukan secara holistik, mulai  dari  awal  hingga  selesai,  dengan  paket  kerja,  tanggung  jawab,  dan  tenggat  waktu.  Fokusnya  adalah menerapkan rencana awal setepat mungkin. Hal ini memberikan stabilitas dan struktur, sumber daya yang dapat diprediksi,  dan  perencanaan  yang  terdokumentasi  [16].  Tahapan  perancangan  sistem  pendukung  keputusan dimulai  dari  tahap  analisa  kebutuhan  dengan  menggunakan  Metode  PIECES.  Metode  PIECES  merupakan metode  analisis  sebagai  dasar  untuk  mendapatkan  pokok  permasalahan  yang  lebih  spesifik  [17].  Metode PIECES  digunakan dalam  penelitian ini untuk melakukan evaluasi, yaitu yang pertama adalah performance yaitu menilai apakah proses atau prosedur pemberian kredit yang ada masih memungkinkan untuk ditingkatkan kinerjanya dan response time yaitu waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan serangkaian aktivitas untuk menghasilkan  output  tertentu,  lalu  aspek  penilaian  berikutnya  adalah information .  Informasi  merupakan penilaian apakah prosedur evaluasi debitur dalam pemberian keputusan persetujuan kredit  yang ada saat ini masih  dapat  ditingkatkan  sehingga  kualitas  informasi  yang  dihasilkan  semakin  baik.  Variabel  ketiga  pada analisa PIECES adalah ekonomi, yaitu menilai apakah prosedur yang ada saat ini masih dapat ditingkatkan manfaatnya  (nilai  gunanya)  atau  diturunkan  biaya  pelaksanaannya.  Variabel  keempat  adalah  pengendalian. Pengendalian adalah menilai apakah prosedur yang ada saat ini masih dapat ditingkatkan kualitasnya sehingga kualitas  pengendaliannya  semakin  baik,  dan  kemampuannya  dalam  mendeteksi  kesalahan  atau  kecurangan semakin baik pula. Variabel kelima dari metode PIECES adalah efisiensi. Efficiency adalah menilai apakah prosedur keputusan pemberian KPR yang ada saat ini masih dapat diperbaiki, sehingga tercapai peningkatan efisiensi operasi, dan variabel keenam atau variabel terakhir adalah Service yaitu menilai apakah prosedur yang ada pada PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim dalam pemberian kredit nasabah saat ini masih dapat diperbaiki untuk mencapai peningkatan kualitas pelayanan.
Tahapan selanjutnya adalah menentukan persyaratan sistem dengan metode requirement  elicitation model dalam menentukan fitur utama kebutuhan sistem pendukung keputusan. Setelah itu proses perancangan sistem pendukung keputusan pada penelitian ini akan menyesuaikan dengan tahapan pada metode waterfall analysis yaitu melakukan desain sistem dengan      pendekatan Teknik Unified Modelling Language (UML) serta  penerapan model algoritma MPE  pada SPK. Tahapan-tahapan terakhir  pada  perancangan SPK adalah dengan melakukan implementasi, integrasi dan pengujian sistem, serta tahapan pemeliharaan sistem.

## 2.3 Pemodelan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)
Terdapat  beberapa  prosedur  yang  perlu  dilakukan  dalam  pemodelan  sistem  pendukung  keputusan dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) yaitu dengan tahapan sebagai berikut [18]:
1. Menyusun alternatif keputusan yang akan dipilih
2. Menentukan kriteria atau perbandingan kriteria keputusan yang penting untuk dievaluasi.
3. Menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria keputusan atau pertimbangan kriteria.
4. Melakukan penilaian terhadap semua alternatif pada setiap kriteria.
5. Menghitung skor atau nilai total dari setiap alternatif.
6. Menentukan urutan prioritas keputusan berdasarkan pada skor atau nilai total masing-masing alternatif. Formula yang digunakan dalam perhitungan metode perbandingan eksponensial yaitu sebagai berikut :
Total nilai (TNi) = ∑ (𝑹𝑲𝒊𝒋) 𝑻𝑲𝑲𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 Keterangan : TNi = Total nilai alternatif ke-i RKij = Derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan Keputusan i TKKj = Derajat kepentingan relatif keputusan ke-j;
TKKi > 0; bulat n = Jumlah pilihan keputusan m = Jumlah kriteria
Dalam implementasi Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) dapat membantu menentukan urutan prioritas  alternatif  keputusan  dengan  kriteria  jamak,  selain  itu  metode  ini  merupakan  salah  satu  metode
313 pengambilan keputusan yang mengkuantifikasikan pendapat  seseorang atau lebih dalam skala tertentu pada konsepnya  metode  ini  menggunakan  perhitungan  secara  eksponensial,  perbedaan  nilai  antara  kriteria  dapat dibedakan tergantung kepada kemampuan orang yang menilai [19]. Metode MPE menghasilkan nilai alternatif yang perbedaannya kontras sehingga memberi keuntungan dalam mengurangi, biasanya yang mungkin saja terjadi dalam analisis [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Observasi Analisa Sistem Berjalan
Proses analisa pemberian kelayakan kredit pada PT. Bank DKI  Cabang Syariah Wahid Hasyim yang ada saat ini masih bersifat semi computerized , dimana penggunaan perangkat komputer belum dioptimalkan secara maksimal, misalnya dengan penggunaan software yang dapat membantu dalam proses input data calon debitur,  analisa  kredit,  dan  laporan  kredit,  Proses  tersebut  masih  dilakukan  secara file  based  system ,  yaitu dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Microsoft  excel dan Microsoft  word. Kondisi  ini  akan memperlambat  dalam  keputusan  pemberian  kredit  pada  calon  debitur  yang  mengajukan  kredit  pinjaman, dimana alur proses pengajuan kredit calon debitur tidak diketahui sejauh mana progressnya.
Berikut ini akan dijelaskan diagram alir dokumen sistem berjalan saat ini pada PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim pada Gambar 2, dalam proses pemberian kelayakan kredit nasabah :
Gambar 2. Diagram Alir Dokumen Sistem Berjalan (Sumber Hasil Observasi Penelitian di PT Bank DKI Syariah Cabang Wahid Hasyim)
Proses bisnis dari sistem berjalan sesuai dengan penggambaran pada Gambar 2 adalah sebagai berikut :
314
1. Relationship Manager (RM) menerima dokumen pengajuan kredit calon debitur, kemudian  melakukan pengecekan dokumen pengajuan kredit.
2. Jika dokumen belum lengkap, maka RM akan menginformasikan kepada calon debitur untuk melengkapi dokumen tersebut, jika sudah lengkap selanjutnya diserahkan kepada petugas PKWT untuk diregistrasi.
3. Petugas PKWT (Perjanjian kerja waktu tertentu) menerima dokumen pengajuan kredit dari relationship manager ,  kemudian  diinput  pada  proses  registrasi  calon  debitur  kredit.  Setelah  itu  diserahkan  kembali kepada relationship manager .
4. Relationship manager menerima dokumen kredit dari petugas PKWT yang sudah diregistrasi kemudian melakukan input data calon debitur.
5. Setelah relationship  manager melakukan input  data calon debitur kredit selanjutnya melakukan analisa kredit. Hasil perhitungan analisa kredit menghasilkan calon debitur mendapatkan rekomendasi kredit atau tidak, jika direkomendasikan layak mendapatkan kredit kemudian diserahkan kepada Pemimpin seksi RM untuk  diverifikasi.  Jika  hasil  analisa  tidak  direkomendasikan  mendapatkan  kredit  maka relationship manager menginformasikan kepada calon debitur pengajuan kredit belum disetujui/ditolak.
6. Pemimpin seksi RM akan menerima dan melakukan verifikasi terhadap rekomendasi kelayakan kredit.
7. Jika hasil analisa kredit sudah sesuai, Pemimpin Seksi RM merekomendasikan untuk approval kredit, jika tidak sesuai maka dikembalikan lagi kepada relationship manaer untuk dianalisa ulang.
8. Pemimpin Cabang melakukan approval kredit.

## 3.2 Analisa Permasalahan
Analisis permasalahan dapat digambarkan dengan sebuah kerangka kerja Performance , Information , Economics , Control , Efficiency , Service (PIECES) dijelaskan seperti pada tabel dibawah ini :
Tabel  1. Analisa PIECES [17] Kerangka PIECES Kendala Solusi Performance ( Kinerja) Double input  data  calon  debitur  dapat terjadi  karena  belum  melalui system yang  dapat  memproteksi  jika  terjadi double input. Input  data  calon  debitur  akan  dapat diproses  melalui  Sistem  Pendukung Keputusan oleh Relationship Manager ,  sehingga  meminimalisir adanya double input data. Hasil analisa kredit belum konsisten. Adanya  parameter  analisa  kredit dapat memberikan hasil yang konsisten. Information (Informasi) Alur  proses  input  sampai  dengan keputusan kredit belum dapat dimonitoring oleh sistem. Proses input data calon debitur sampai dengan keputusan kredit dapat dimonitoring oleh Sistem Pendukung Keputusan, sehingga proses keterlambatan  dalam  pengambilan keputusan dapat diminimalisir. Economics (Ekonomi) Beberapa dokumen masih dilakukan print out , Jika data sudah terinput pada system, dokumen yang dicetak lebih sedikit. Control (Pengendalian) Dapat terjadi kecurangan karena
keputusan dilakukan  manual  dengan mengecek   dokumen  dan analisa untuk disetujui oleh Pemimpin Cabang. Semua  input  data  calon  debitur sampai  dengan  pemberian  keputusan kredit  melalui  sistem  pendukung keputusan, dapat terlihat arah informasi,  penyalahan  kewenangan kecil kemungkinan  karena  keputusan harus melalui SPK. Efficiency (Efisiensi) Analisa  kredit  belum  dilakukan  oleh sistem  yang  dapat  mempermudah analisa kredit. Proses pengajuan kredit menjadi lebih termonitor, serta mempercepat proses pengambilan  keputusan keputusan pemberian kredit kepada debitur. Service (Pelayanan) Waktu tunggu calon debitur mendapatkan informasi pengajuan kredit diproses atau ditolak tidak pasti. Pelayanan  dapat  membaik  dengan adanya  sistem  yang  baru  proses analisa  dapat  dilakukan  dengan cepat,sehingga hasil. keputusan analisa kredit dapat dilakukan dengan cepat.
315

## 3.3 Analisa Kebutuhan Sistem
Berdasarkan hasil requirement elicitation yang dilakukan pada proses perancangan Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  kredit  calon  debitur  baru  menggunakan  Metode  Perbandingan  Eksponensial,  dapat disimpulkan kebutuhan utama dari rencana sistem yang akan dirancang yaitu sebagai berikut :
 Kebutuhan dalam input data calon debitur yang mengajukan kredit dapat dilakukan lebih cepat.
 Kebutuhan dalam analisa kredit dapat dilakukan lebih konsisten dan akurat dalam perhitungannya
 Kebutuhan dalam mengelola calon debitur potensial dalam peemberian kredit nasabah.
 Kebutuhan untuk mengelola laporan bulanan nasabah kredit yang disetujui
 Kebutuhan untuk mengelola laporan performance Relationship Manager.

## 3.4 Analisa Dengan Perhitungan Metode Perbandingan Eksponensial
Pada Bank DKI Cabang  Syariah  Wahid Hasyim  sebelum  melakukan analisa  pemberian  kelayakan kredit  terlebih  dulu dilakukan penentuan alternatif,  dalam  penelitian  ini alternatif  yang  dipilih adalah calon debitur baru yang mengajukan kredit. Berikut tabel alternatif calon debitur baru yaitu sebagai berikut :
Tabel  2. Alternatif Calon Debitur Baru No No Registrasi Alternatif 1 REG-01/03/18/CWH Dilla 2 REG-02/03/18/CWH Sufia 3 REG-03/03/18/CWH Mutmainah
Setelah alternatif keputusan dibuat, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kumpulan kriteria. Identifikasi kumpulan kriteria pada seleksi calon penerima kredit merupakan aktifitas mengumpulkan kriteria atau  syarat  dalam  penentuan  calon  penerima  kredit  yang  akan  diseleksi,  dengan  melihat  dan memppertimbangkan seluruh aspek. Kriteria yang diperlukan untuk seleksi penerima kredit dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel  3. Kriteria dan Nilai Kriteria Yang Digunakan Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot K-01 Jenis Usaha 3 K-02 Sektor usaha 3 K-03 Alamat usaha 3 K-04 Tujuan pengajuan kredit 3 K-05 Jumlah Pengajuan kredit 2 K-06 Jangka waktu kredit 3 K-07 BI-Cheking 4 K-08 Jaminan 3 Tabel  4. Nilai Tingkat Kelayakan Calon Debitur
Pada tabel 4 diatas merupakan tabel tingkat  kepentingan untuk penelitian terhadap sub kriteria dan pemberian bobot pada setiap kriteria. Berikut tabel nilai dan bobot pada sub kriteria :
Tabel  1. Nilai Kriteria Kriteria Sub kriteria Nilai Bobot Jenis usaha Bidang sembako 3 3 Bidang kuliner 3 Jasa 3 Sektor usaha Usaha mikro 3 3 Usaha kecil 2 Usaha menengah 3 Alamat usaha JABODETABEK 4 3 Luar jabodetabek 3 Tujuan pengajuan kredit Pembelian Rumah baru 4 2 Investasi 3 Renovasi 2 Take over dari Bank lain 1 Jumlah pengajuan kredit 50 jt - 250jt 4 2 251jt  -500jt 3 501jt – 1M 2 Jangka waktu kredit 5th – 10th 4 3 Tingkat Keterangan 1 Tidak layak 2 Kurang layak 3 Layak 4 Sangat layak
316
10 th – 20th 3 BI Checking Kolektibiltas lancar 4 4 Kolektibiltas kurang lancar 2 Daftar Hitam Nasional (DHN) 1 Jaminan Sertifikat Hak Milik (SHM) 4 3 Sertifkat Hak Guna Bangunan (SHGB) 3
Pada  studi  kasus  pengujian  model  MPE  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  diberikan  batas  nilai alternatif  yang  dikategorikan  layak  mendapat  kredit  adalah  jika  perbandingan  perhiitungan  MPE  >=450. Berikut adalah contoh pengujian kriteria untuk salah satu calon debitur atas nama : Dilla
 Jenis usaha ; Bidang sembako
 Sektor usaha : Usaha mikro
 Alamat usaha : Jabodetabek
 Tujuan pengajuan kredit: Investasi
 Jumlah pengajuan kredit : 270jt
 Jangka waktu kredit : 10th
 Bi Cheking : Kolektibiltas lancer
 Nilai Jaminan : Sertifkat Hak Milik (SHM)
Adapun hasil analisa penilaian kredit ditampilkan pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Hasil Analisa Penilaian Kredit Kriteria Bobot Nilai alternatif Nilai MPE Hasil Jenis usaha 3 3 520 Rekomendasi Layak untuk mendapatkan  kredit Sektor usaha 3 3 Alamat usaha 3 4 Tujuan pengajuan kredit 2 3 Jumlah pengajuan kredit 2 3 Jangka waktu kredit 3 4 BI Cheking 4 4 Jaminan 3 4 Keterangan Proses Perhitungan : MPE : (3^3)+ (3^3)+ (4^3) + (3^2) + (3^2) + (4^3) + (4^4) + (4^3)
MPE : 27+27+64+9+9+64+256+64 Hasil Nilai Perhitungan MPE : 520

## 3.5 Perancangan Sistem Pendukung Keputusan 3.5.1 Use Case Diagram
Use  Case  Diagram  yang  diusulkan  pada  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini  terdiri  dari Relationship  manaer ,  Pemimpin  seksi Relationship  Manager dan  Pemimpin  Cabang. Use  case  diagram menggambarkan  relasi  input  dan  output  aktor  dengan  sistem.  Berikut  adalah use  case  diagram dari  sistem pendukung  keputusan  pemberian  kelayakan  kredit  KPR  calon  debitur  menggunakan  metode  perbandingan eksponensial :
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit KPR pada PT Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim
3.5.2 Activity Diagram
Salah satu penggambaran activity diagram untuk melihat proses verifikasi rekomendasi kelayakan kredit bagi calon debitur ditampilkan pada Gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Activity Diagram Proses Verifikasi Rekomendasi Kelayakan Kredit Bagi Calon Debitur
318
Pada Gambar 4 memperlihatkan proses verifikasi rekomendasi kelayakan kredit bagi calon debitur pada Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.

## 3.5.3 Sequence Diagram
Perancangan  desain  SPK  dengan  menggunakan Sequence  Diagram bertujuan  untuk  menunjukkan urutan pesan atau panggilan metode antara objek-objek yang berpartisipasi dalam suatu proses atau interaksi. Diagram  ini membantu dalam  memodelkan  logika aliran kontrol  dalam  sistem,  dan  dapat  digunakan untuk memahami bagaimana objek-objek berkomunikasi satu sama lain.
Gambar 5. Sequence Diagram Proses Analisa Kredit
Gambar 5 menggambarkan proses analisa kredit dengan secara sistematis pada Aplikasi SPK.

## 3.5.4 Class Diagram
Class Diagram  merupakan  model  statis  yang  menggambarkan  kelas  dan  relasi  antar  kelas  yang konstan di dalam sistem dari waktu ke waktu. Class diagram menggambarkan kelas, yang mencakup perilaku dan kedudukan, dengan hubungan antar kelas dimana pada SPK yang dirancang pada penelitian ini terdiri pada beberapa class yang tergambar pada Gambar 6 berikut ini :
Gambar 7. Class Diagram Database SPK Kredit pada PT  Bank DKI Cabang Syariah Wahid Hasyim
Adapun  beberapa  class  yang  saling  memiliki  asosiasi  yang  digambarkan  pada  Gambar  7  pada perancangan SPK di penelitian ini yaitu class login , calon debitur potensial, calon debitur, pasangan debitur, ceklist dokumen, analisa kredit, kriteria, nilai, dan nilai kriteria.

## 3.6 Implementasi Sistem
Implementasi sistem ditampilkan pada Gambar 8 dimulai untuk proses login system sebagai berikut  :
Gambar 8. Tampilan Antar Muka Login Sistem Pendukung Keputusan Kredit
320
Gambar 9. Tampilan SPK Fitur Data Debitur Sub Menu Checklist Kelengkapan Dokumen
Pada Gambar 9. adalah persyaratan dokumen pengajuan kredit yang harus dilengkapi calon debitur dan termasuk dalam proses evaluasi penilaian pada Aplikasi SPK untuk menentukan nilai kelayakan kredit.
Gambar 10. Hasil Rangking Penilaian
Pada Gambar 10. sesuai dengan model perhitungan dengan Metode Perbandingan Eksponensial yang diimplementasikan  pada  Aplikasi  SPK,  disini  kita  dapat  melihat  contoh  dari  dua  calon  debitur  yang  sudah dilakukan  evaluasi  terdapat  nilai  tertinggi  yaitu  520  untuk  peringkat  kelayakan  pemberian  kredit.  Dasar penilaian mengikuti pembobotan yang diperhitungkan pada MPE model pada Aplikasi SPK yang dirancang.
Gambar 11. Proses Verifikasi Rekomendasi Approval
321
Selain itu proses utama dari outcome process yang ada di hasil perhitungan SPK ini adalah  di sub menu Verifikasi Rekomendasi Approval untuk persetujuan pemberian kredit KPR berdasarkan pertimbangan nilai pembobotan di setiap kriteria penilaian calon debitur dengan implementasi pemodelan MPE.

## 4. PENUTUP
Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini  adalah  menerapkan  Metode Perbandingan  Eksponensial  (MPE),  tujuannya  adalah  agar  memudahkan  dalam    pemberian  keputusan kelayakan  kredit  bagi  Pemimpin  Cabang.  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  dapat  membantu menentukan  urutan  prioritas  alternatif  keputusan  dengan  kriteria  jamak.  Dalam  penelitian  ini  kriteria  yang diperhitungkan  adalah  jenis  usaha,  sektor  usaha,  alamat  usaha,  tujuan  pengajuan  kredit,  jumlah  pengajuan kredit, jangka waktu kredit, BI checking dan jaminan yang disertakan debitur. Pada simulasi penelitian dengan penerapan  model  MPE  dari  beberapa  data  yang  dimasukkan  terdapat  nilai  520  sebagai  nilai  tertinggi  pada peringkat kelayakan pemberian kredit kepada calon debitur. Aplikasi SPK yang telah dirancang memberikan kontribusi yang baik kepada PT Bank DKI Syariah Cabang Wahid Hasyim dalam seleksi kelayakan penilaian calon debitur, untuk menghindari terjadi kendala kredit macet dalam masa pembayaran angsuran kredit di masa mendatang. Untuk penelitian selanjutnya dapat menerapkan beberapa model algoritma machine learning pada klusterisasi  tingkat  kelayakan debitur  dengan status pembayaran cicilan tepat waktu, tidak tepat waktu  dan kredit macet dimana pemodelan ini akan diintegrasikan dengan Aplikasi SPK yang telah digunakan. Penelitian lanjutan  ini  diperlukan  oleh  perusahaan  sebagai  pertimbangan  analisa  prediksi  untuk  mengemas  strategi pemasaran  produk  kredit  dan  seleksi  kriteria  debitur  yang  ideal  untuk  menghindari  potensi-potensi permasalahan terkait dengan distribusi kredit di masa mendatang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  banyak  atas  bimbingan  Bapak  Dr.  Ir.  Gandung  Triyono, S.Kom., M.Kom atas bimbingannya dalam proses penelitian perancangan SPK ini serta ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Universitas Budi Luhur atas dukungan proses pembelajaran ilmu komputer di program Magister Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Jasmir, X. Sika, M. Mulyadi, and R. Amelia, “Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Pada Calon Debitur Menggunakan Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 1833, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5131.
[2] R. T. Sutton, D. Pincock, D. C. Baumgart, D. C. Sadowski, R. N. Fedorak, and K. I. Kroeker, “An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success,” npj  Digit. Med. , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1038/s41746-020-0221-y.
[3] M.  Abdel-Basset,  G. Manogaran,  A.  Gamal, and  V. Chang, “A Novel  Intelligent  Medical Decision Support Model Based on Soft Computing and IoT,” IEEE Internet Things J. , vol. 7, no. 5, pp. 4160– 4170, 2020, doi: 10.1109/JIOT.2019.2931647.
[4] R. Kumar and P. Rani, “Comparative analysis of decision support system for heart disease,” Adv. Math. Sci. J. , vol. 9, no. 6, pp. 3349–3356, 2020, doi: 10.37418/amsj.9.6.15.
[5] F.  M.  Ulumi  and  R.  Rismayati,  “Implementasi  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  dalam Pendukung Keputusan Penilaian Kepala Madrasah Terbaik di Kota Mataram,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 3, pp. 188–197, 2019, doi: 10.35746/jtim.v1i3.30.
[6] A.  Warseno,  Y.  R.  W.  Utami,  and  A.  Kusumaningrum,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Pemberian Pinjaman Dengan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Pada Koperasi XYZ,” J. Ilm. SINUS , vol. 19, no. 1, p. 49, 2021, doi: 10.30646/sinus.v19i1.527.
[7] F. Islami, “Application of the Fuzzy Method in the Decision Support System of Employees Receiver in BNI Syariah (Penerapan Metode Fuzzy pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai di BNI Syariah),” J. KomtekInfo , vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i1.94.
[8] N. K. Ariasih and N. M. W. Anjani, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial Dalam Penentuan Keputusan Pemberian Kredit Pada Lembaga Perkreditan Desa,” J. Inform. , vol. 23, no. 1, pp. 67–77, 2023, doi: 10.30873/ji.v23i1.3535.
[9] G. H. Haloho, S. Manurung, and N. F. Saragih, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam  Menentukan  Topik  Skripsi,  Dosen  Pembimbing  Beserta  Dosen  Pembanding  Studi  Kasus Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 36–40, 2022, doi: 10.32938/jitu.v2i2.2992.
[10] B. H. Alwi, E. P. Rohmawan, U. D. Bengkulu, and U. D. Bengkulu, “Application of the Exponential Comparison Method ( Mpe ) in the Decision Support System for Teacher Performance Assessment at Special  Service  Education  (  Pk-  Plk  )  Sma  Lb  Mutiara  Bunda  Penerapan  Metode  Perbandingan
322
Eksponensial ( Mpe ) Dalam Sistem Penduk,” vol. 1, no. 2, pp. 81–90, 2023.
[11] G. Purwanti and W. Chandra, “Decision support system for the best employee performance appraisal using the web-based exponential comparison method (ecm) at bank mandiri palembang,” J. Mantik , vol. 6, no. 4, 2023.
[12] D. Suranti, “Application of Exponential Comparison Method and Simple Additive Weighting Method in Assessment of Agricultural Extension Performance,” Sci. J. Informatics , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.16128.
[13] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Metode  Profile Matching Pada Uptd Plut  Kumkm  Provinsi Lampung,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  74–79,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[14] F. Liu,  G. Bao, M. Yan, and  G.  Lin, “A  decision support  system  for  primary headache developed through machine learning,” PeerJ , vol. 10, pp. 1–16, 2022, doi: 10.7717/peerj.12743.
[15] M.  Khair  and  A.  M.  Syafar,  “Implementasi  Metode  Perbandingan  Eksponensial  dalam  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Penerima Beasiswa,” Agents , vol. 2, no. 2, 2022.
[16] T. Thesing, C. Feldmann, and M. Burchardt, “Agile versus Waterfall Project Management: Decision model for selecting the appropriate approach to a project,” Procedia Comput. Sci. , vol. 181, pp. 746– 756, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.227.
[17] M. Ula, R. Tjut Adek, and B. Bustami, “Emarketplace Performance Analysis Using PIECES Method,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 4, pp. 1–6, 2021, doi: 10.52088/ijesty.v1i4.138.
[18] H. Santoso, R. Azhar, H. Husain, and M. Muliadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Binaan  Inkubator  Wirausaha Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” J.  Bumigora  Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 151–160, 2022, doi: 10.30812/bite.v3i2.1586.
[19] V.  E.  Syafitri  and  H.  Hasugian,  “Penerapan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (Mpe)  Sebagai Alternatif Untuk Menunjang Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Pd. Tiaramas Glassindo,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 56–62, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i1.1505.
[20] M. A. Suandi, H. K. Sirajuddin, and S. Do Abdullah, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (Mpe) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pekerja Kontrak Menjadi Tetap Pada Pt Putra Buana Membangun,” IJIS - Indones. J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, p. 100, 2022, doi: 10.36549/ijis.v7i2.209.