Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.369 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1231-1238 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING CUSTOMER FEASIBILITY TO GRANT CREDIT ON SAVING AND LOAN COOPERATIVES USING COMPARISONS OF TOPSIS AND SAW METHOD
Dian Ayu Wigasari *1 , Jati Sasongko Wibowo 2
1 Program Studi Teknik Informatika , Universitas Stikubank, Indonesia Email: 1 dianayuws16@gmail.com , 2 jatisw@edu.unisbank.ac.id
(Naskah masuk: 8 Juni 2022, Revisi: 16 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Cooperative is one of the institutions engaged in the financial sector with the business of providing savings and loan funds to its members to improve the welfare of the community's economy however currently there are still many  errors  that  occur  in  the  calculation  process  and  it  takes  a  very  long  time,  so  we  need  a  system  that  can simplify the selection process in determining a decision. This research aims to support a decision support system for determining the eligibility of customers by comparing the two, so that it can be determined which method is more  relevant  to  be  implemented  in  the  case  of  customers  selection  in  grant  credit.  In  its  application,  this research uses a comparison of two methods, namely the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. At the system design stage, the design model and system development flow are used as an illustration in the operation of the decision support system that has been  carried  out  based  on  system  analysis.  Based  on  the  results  of  the  research  and  discussion,  it  can  be concluded that the comparison of TOPSIS and SAW methods has inequality in the final results that can be seen from the ranking process. The test results show that the SAW method produces  a value of 0.82% for customers named lintang with the highest, while TOPSIS with a value of 0.65% for highest value, so that the SAW method is more recommended in providing solutions to the decision support system.
Keywords: Cooperative, Support System, SAW, TOPSIS.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN NASABAH PEMBERIAN KREDIT PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM MENGGUNAKAN PERBANDINGAN METODE TOPSIS DAN SAW

## Abstrak
Koperasi merupakan salah satu lembaga yang bergerak di bidang keuangan dengan usaha kegiatan menyediakan dana  simpan  pinjam  kepada  anggotanya  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  perekonomian  masyarakat,  namun saat  ini  masih  banyak  kesalahan  yang  terjadi  pada  proses  perhitungan  dan  membutuhkan  waktu  yang  sangat lama, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah proses pemilihan dalam menentukan suatu keputusan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mendukung  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kelayakan  nasabah dengan  membandingkan  kedua  metode,  sehingga  dapat  ditentukan  metode  mana  yang  lebih  relevan  untuk diimplementasikan  pada  kasus  kelayakan  nasabah  dalam  pemberian  kredit.  Dalam  penerapannya,  digunakan perbandingan  dua  metode,  yaitu  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Pada  tahap  perancangan  sistem,  model  desain  dan  alur pengembangan  sistem  digunakan  sebagai  gambaran  dalam  pengoperasian  sistem  pendukung  keputusan  yang telah  dilakukan  berdasarkan  analisis  sistem.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan bahwa perbandingan metode TOPSIS dan SAW memiliki ketidaksamaan pada hasil akhir yang dapat dilihat dari rangkingnya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode  SAW  menghasilkan  nilai  0,82  untuk  nasabah  yang bernama Lintang dengan nilai tertinggi, sedangkan TOPSIS dengan nilai 0,65 untuk nilai tertingginya, sehingga metode SAW lebih direkomendasikan dalam memberikan solusi pada sistem pendukung keputusan ini. Kata kunci : Koperasi, Sistem Pendukung, SAW, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  era  industri  4.0  saat ini  sangat  berkembang  pesat  dan  tidak  dapat
terpisahkan  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Teknologi sendiri  membawa  dampak  perubahan  yang  cukup besar di kalangan masyarakat menengah atas hingga
menengah bawah, hal itu terbukti dimana masyarakat memanfaatkan teknologi sebagai pengganti  sumber  daya  manusia.  Dengan  adanya pengembangan  teknologi  banyak  lembaga  atau perusahaan  yang  berusaha  menerapkan  sistem komputerisasi  dalam  meningkatkan  kinerja  sesuai dengan  kebutuhan,  Di  samping  itu  teknologi  juga digunakan  dalam  perekonomian  yang  menyangkut mengenai  bidang  keuangan,  salah  satunya  adalah koperasi.
Koperasi  merupakan  salah  satu  lembaga keuangan  yang  mempunyai  kegiatan  dalam  jasa peminjaman  dan  penyimpanan  dana  dengan  tujuan untuk  modal  usaha  atau  keperluan  pribadi  dalam memajukan  ekonomi  masyarakat[1][2],  namun masih  terdapat  beberapa  koperasi  yang  kurang maksimal  dalam  penanganannya  sehingga  masih banyak  terjadi  kesalahan  dalam  pengelolaan  dana. Untuk  menghindari  hal  tersebut,  maka  dalam penentuan  harus  ada  penilaian  kriteria-kriteria  yang sudah  ditetapkan  sebagai  parameter  dengan  tujuan untuk menghindari terjadinya masalah yang menyebabkan  kerugian  pada  pihak  koperasi. Koperasi  Citra  Mandiri  Jaya  misalnya,  koperasi  ini sangat  berhati-hati  dalam  memberikan  pinjaman dana  kepada  calon  nasabahnya,  karena  koperasi  ini merupakan  koperasi  kecil  menengah  yang  memiliki modal  terbatas.  Saat  penentuan  kelayakan  nasabah koperasi  Citra  Mandiri  Jaya  masih  menggunakan cara  manual  dalam  pengecekan  berkas-berkas,  hal itu  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  rawan terjadi  kesalahan,  sehingga  koperasi  Citra  Mandiri Jaya harus lebih selektif dan teliti dalam menyeleksi nasabah.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem yang  dapat  dipergunakan  dalam  menentukan  calon nasabah  secara  cepat  dan  akurat.  Sehingga  dapat meningkatkan efektivitas penanganan dalam penentuan dan dapat meninimalisir kesalahan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
merupakan  sistem  yang  mempunyai  kemampuan dalam memberikan keputusan secara semi terstruktur  dan  tidak  terstruktur.    Salah  satu  sistem yang  diterapkan  oleh  SPK  yaitu  dimana  sistem termasuk  dalam  sistem  interaktif  yang  dapat membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan  data  dan  metode  yang  digunakan  [3]. Aplikasi SPK menggunakan Computer Basic System (CBS)  yang  fleksibel  dan  dapat  dikembangkan  [4]. Di sisi lain SPK merupakan bagian sistem informasi yang  berguna  untuk  membantu  dalam  mengambil keputusan berdasarkan pertimbangan yang sederhana,  mudah  dan  dapat  terkontrol  agar mencapai  tujuan  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan [5].
Dalam penerapannya penelitian ini menggunakan  perbandingan  kedua  metode,  yaitu Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS)  dan Simple  Additive Weighting (SAW).  Perbandingan  kedua  metode dapat  dijadikan  sebagai  cara  alternatif  dalam
pengambilan  sebuah  keputusan.  Hal  itu  terbukti dalam  sistem  pendukung  keputusan  di  berbagai berbagai  kasus  [6]–[12].  Oleh  karena  itu  hasil perbandingan  dari  penelitian  ini  dapat  ditetapkan metode mana yang lebih efisien untuk merekomendasikan  nasabah  yang  layak  mendapat pinjaman dana.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [13] menjelaskan  mengenai  termasuk  dalam  kategori Multi-Attribute  Decision  Making (MADM)  karena dalam penghitungannya memerlukan nilai bobot dan hasil  matriks  keputusan.  Dalam  penerapannya metode  TOPSIS  berfungsi  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  terjadi  pada  saat  penentuan kelayakan  nasabah  dalam  memberikan  pinjaman dana.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil perbandingan dari kedua metode menghasilkan nilai yang  berbeda.  Hasil  perbandingan  kedua  metode yaitu,  metode  SAW  dengan  nilai  0,74  perumahan pesona kayangan  sebagai  pilihan terbaik, sedangkan berdasarkan  metode  TOPSIS    ditujukan  atas  nama perumahan  sawangan  permai  ditetapkan  sebagai pilihan  terbaik  dengan  nilai  0,73.  Meski  selisih kedua  metode  tersebut  sangat  sedikit,  namun  faktor perbedaan  algoritma  dan  nilai  skala  pembobotan sangat mempengaruhi hasil akhir, sehingga perhitungan  menggunakan  metode  SAW  lebih direkomendasikan  dalam  pemilihan  rumah  tinggal dibandingkan metode TOPSIS.
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  [14], penelitian  ini  membahas  tentang  analisis  penentuan penerima  bantuan  pembangunan  rumah  dengan perbandingan  metode  topsis  dan  saw  pada masyarakat kurang mampu. Penelitian ini menggunakan pendekatan alternatif dalam menentukan penerima bantuan pembangunan rumah kepada  masyarakat  yang  kurang  mampu,  dengan melakukan  perbandingan  uji  perhitungan  metode TOPSIS dan metode SAW dalam memutuskan suatu keputusan  atau Decision  Support  System (DSS). Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan didapatkan  nilai  yang  cukup  berbeda,  yaitu  14,65% untuk  metode  SAW  sedangkan  metode  TOPSIS sebesar  4,02%.  Hal  itu  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  kedua  metode  tersebut  mampu  untuk menyelesaikan suatu permasalahan dengan beberapa kondisi yang ditentukan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terbagi  menjadi  beberapa  tahapan  pengembangan sebagai berikut :

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  diawali  dengan melakukan  wawancara  terhadap  pihak  manajemen koperasi,  serta  melakukan  observasi  mengenai  hal
yang  terkait  dengan  penentuan  kelayakan  nasabah pada koperasi Citra Mandiri Jaya.

## 3.2. Analisis
Setelah  data  terkumpul  pada  tahap  ini dilakukan analisis data spasial berdasarkan kebutuhan  sistem  yang  telah  ditetapkan  pihak koperasi  dalam  penentuan  kelayakan  nasabah dengan  melakukan  analisa  perbandingan  kedua metode.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  observasi diperoleh  kriteria  alternatif  yang  dapat  digunakan sebagai  parameter  dalam  menentukan  kelayakan nasabah.  Presentase  bobot  kriteria  ditunjukkan  pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot C1 Pekerjaan benefit 30% C2 Penghasilan benefit 20% C3 C4 Kepribadian Jaminan benefit benefit 15% 15% C5 Tanggungan cost 10% C6 Jangka angsuran cost 10%
Adapun  data  alternatif  merupakan  kriteria terhadap  tingkat  kepentingan  pelayanan  yang  sudah dilakukan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif No Data Alternatif Tingkat 1 Sangat Kurang 1 2 Kurang 2 3 Cukup 3 4 Baik 4 5 Sangat Baik 5

## 3.3. Rancangan Sistem
Pada  tahap  perancangan  sistem  model  desain dan  alur  pengembangan  sistem  digunakan  sebagai gambaran  dalam  pengoperasian  sistem  pendukung keputusan yang  telah dilakukan berdasarkan analisis sistem.

## 3.4.  Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada tahap implementasi menggunakan metode SAW  sebagai  perbandingan  dalam  mencari  hasil perangkingan  terakhir  dari  penjumlahan  terbobot pada  setiap  alternatif  penilaian  dari  semua  atribut kemudian  melakukan  perhitungan  nilai  ranking ternormalisasi  dari  setiap  alternatif  pada  kriteria [15].
Proses  yang  dibutuhkan  dalam  metode  SAW adalah melakukan normalisasi pada matriks keputusan (X) ke suatu rasio dengan membandingkan semua data  alternatif yang ada [16]
Proses normalisasi
dilakukan dengan menggunakan  rumus  yang  ditunjukkan  pada persamaan (1).
       = x Min Max x r ij ij ij ij ij (1)
Keterangan : rij : nilai rating ternomalisasi xij : nilai atribut setiap kriteria Max xij : nilai maksimum setiap kriteria Min xij : nilai minimum setiap kriteria Dimana rij merupakan rating ternormalisasi dari setiap alternatif pada atribut.
Untuk melakukan perangkingan nilai preferensi (Vi) rumus ditunjukkan oleh persamaan (2).
r w v ij n j j i  = = 1 (2)
Keterangan : vi : nilai preferensi wj : nilai bobot setiap kriteria
Nilai  terbesar  dari  Vi  menandakan  bahwa  alternatif Ai merupakan pilihan terbaik.

## 3.5.  Metode  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  TOPSIS  atau Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution termasuk dalam metode dimana perhitungannya diperoleh dari alternatif  dan  bobot  pada  setiap  kriteria  yang kemudian dilakukan perhitungan untuk menghasilkan sebuah matriks keputusan ternormalisasi    [17].  TOPSIS menjadi  salah  satu metode  dengan  konsep  perhitungan  alternatif menggunakan  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal positif  dan  jarak  terjauh  dengan  solusi  ideal  negatif sebagai bahan pertimbangannya [18].
Proses  normalisasi  matriks  R  keputusan dilakukan dengan membutuhkan ranking pada setiap alternatif, rumus ditunjukkan pada persamaan (3).
 = = m i ij ij ij x x r
1 2 (3)
Dengan i = 1,2,3,4…m dan j = 1,2,3,4…n
Menghitung  pembobotan  pada  matriks  yang telah  dinormalisasi,  rumus  dilihat  pada  persamaan (4).
r w y ij j ij * = (4)
Dengan i = 1,2,3,4...m dan j = 1,2,3,4..n Keterangan :
Jika j adalah atribut benefit
Jika j adalah atribut cost
yij : elemen matriks normalisasi terbobot wj : nilai bobot setiap kriteria
Solusi ideal positif dan negatif dapat ditentukan berdasarkan  bobot  ranking  ternomalisasi (yij), ditunjukkan pada rumus persamaan (5) dan (6).
      = + + + + y y y A n ,..., , max 2 1 (5)       = − − − − y y y A n ,..., , max 2 1 (6)
Penentuan  jarak  alternatif  dengan  solusi  ideal positif (D+) ditunjukkan pada persamaan (7).
2 1  =       − = + + n j ij i i y y D (7)
Sedangkan  jarak  alternatif  dengan  solusi  ideal negatif (D-) ditunjukkan pada persamaan (8).
2 1  =       − = − − n j ij i i y y D
(8)
Untuk  melakukan  perangkingan  pada  nilai preferensi  (Vi)  rumus  dapat  ditunjukkan  oleh persamaan (9).
D D D v I I i i + − − + = (9)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perhitungan Metode SAW
Dalam  perhitungan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  memiliki  beberapa  tahapan  yang berdasarkan analisis data spasial sebagai berikut : a. Menentukan matriks keputusan berdasarkan nilai data alternatif untuk  setiap kriteria terdapat  pada tabel 3.
Tabel 3. Data Alternatif Nasabah Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 Supriyadi 3 4 4 4 2 2
Lintang 5 5 5 3 4 3
Rahma 4 5 5 2 3 2 Bambang
3 5 5 4 3 1
Dodit 2 3 4 4 1 3
b. Melakukan  perhitungan  normalisasi  matriks  X menjadi matriks ternomalisasi R dapat ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi (R)
Nasabah Nilai Normalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 C6
Supriyadi 0,6 0,8 0,8 1 0,5 0,5
Lintang 1 1 1 0,75 0,25 0,333 Rahma 0,8 1 1 0,5 0,333 0,5 Bambang 0,6 1 1 1 0,333 1 Dodit 0,4 0,6 0,8 1 1 0,333
c. Nilai Preferensi (V1) dilakukan dengan perkalian wj*rij,  dimana  wj  merupakan  nilai  bobot  setiap kriteria  rumus  ditunjukkan  oleh  persamaan  2. Maka  perhitungan  hasil  perankingan  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Ranking Nasabah Ranking Lintang 0,8208 Bambang 0,8133 Rahma 0,7483 Supriyadi 0,71 Dodit 0,6433

## 4.2. Perhitungan Metode TOPSIS
Sedangkan  tahapan  pada Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai berikut :
a. Sama  dengan  hal  sebelumnya  langkah  pertama menentukan  matriks  keputusan  pada  data alternatif  untuk  setiap  kriteria  ditunjukkan  pada tabel 6.
Tabel 6. Data Alternatif Nasabah Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Supriyadi 3 4 4 4 2 2 Lintang 5 5 5 3 4 3
Rahma 4 5 5 2 3 2 Bambang 3 5 5 4 3 1 Dodit 2 3 4 4 1 3
b. Melakukan  perhitungan  untuk  hasil  normalisasi matriks  X  menjadi  R  yang  ditunjukkan  pada tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi Matriks (R) Nasabah Nilai Normalisasi C1 C2 C3
C4 C5 C6 Supriyadi 0,378 0,4 0,386 7 0,512 1 0,320 3 0,384 9 Lintang 0,629 0,5 0,483 4 0,384 1 0,640 5 0,577 4 Rahma 0,504 0,5 0,483 4 0,256 1 0,480 4 0,384 9 Bambang 0,378 0,5 0,483 4 0,512 1 0,480 4 0,192 5 Dodit 0,252 0,3 0,386 7 0,512 1 0,160 1 0,577 4
c. Langkah selanjutnya menghitung matriks normalisasi  dengan  bobot.  Hasil  perhitunngan dari persamaan seperti pada  matriks Y ditunjukkan pada tabel 8.
Dian Ayu Wigasari, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Nasabah … 1235
Tabel 8. Normalisasi Matriks (Y)
Nasabah Nilai Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 Supriyadi 0,113 4 0,08 0,058 0,076 8 0,032 0,038 5 Lintang 0,189 0,1 0,072 5 0,057 6 0,064 1 0,057 7 Rahma 0,151 2 0,1 0,072 5 0,038 4 0,048 0,038 5 Bambang 0,113 4 0,1 0,072 5 0,768 0,048 0,019 2 Dodit 0,075 6 0,06 0,058 0,768 0,016 0,057 7
d. Berdasarkan  normalisasi  matriks  terbobot  (Y) terdapat  nilai  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  nilai solusi ideal negatif (A-) ditunjukkan pada tabel 9 dan tabel 10.
Tabel 9. Solusi Ideal Positif  (A+) C1 C2 C3 C4 C5
C6 0,189 0,1 0,0726 0,0768 0,016 0,0192 Tabel 10. Solusi Ideal Negatif (A-) C1 C2 C3
C4 C5 C6 0,0756 0,06 0,058 0,0384 0,0641 0,0577
e. Menentukan  jarak  ideal  positif  dan  jarak  ideal negatif  berdasarkan  nilai  pada    setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negatif,  yang  digambarkan  pada  tabel  11 dan tabel 12.
Tabel 11. Jarak Ideal Positif Nasabah Ranking Supriyadi 0,0834 Lintang 0,0645 Rahma 0,0656 Bambang 0,0821 Dodit 0,1271 Tabel 12. Jarak Ideal Negatif Nasabah Ranking Supriyadi 0.0686 Lintang 0,1226 Rahma 0,0903 Bambang 0,0803 Dodit 0.0615
f. Langkah terakhir yaitu menentukan nilai preferensi  ranking  berdasarkan  jarak idea  positif dan  jarak  ideal  negatif,  ditunjukkan  pada  tabel 13. Tabel 13. Hasil Ranking Nasabah Ranking Lintang 0,6554 Rahma 0,5793 Bambang 0,4945 Supriyadi 0,4512 Dodit 0,3261

## 4.3. Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS
Menurut  hasil  perhitungan  ranking  yang  telah dilakukan pada  kedua metode  didapatkan  nilai  yang berbeda. Dimana hasil nilai tersebut akan digunakan sebagai  perbandingan  kedua  metode  yang  layak untuk diterapkan dalam sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Perbandingan SAW dan TOPSIS Nasabah SAW TOPSIS Nilai R Nilai R Supriyadi 0,71 4 0,4512 4 Lintang 0,8208 1 0,6554 1 Rahma 0,7483 3 0,5793 2 Bambang 0,8133 2 0,4945 3 Dodit 0,6433 5 0,3261 5
Dari  hasil  perbandingan  metode  SAW  dan metode  TOPSIS  pada  tabel  di  atas  ranking  pertama dari kedua metode menghasilkan nilai tertinggi pada metode  SAW  dengan  nilai  0,82  sedangkan  nilai tertinggi metode TOPSIS 0,65. Langkah perhitungan terakhir  pada  kedua  metode  dapat  disimpulkan bahwa terdapat ketidaksamaan metode yang dipengaruhi oleh hasil ranking dan nilai.

## 4.4. Implementasi Hasil
Langkah  ini  merupakan  proses  perubahan analisa  perancangan  yang  telah  disusun  menjadi tampilan desain yang siap untuk digunakan.
a. Interface Login Tampilan login digunakan untuk
mengakses  pertama  kali  pada  sistem.  Pada halaman  ini  user  harus  memasukan  username dan  password.  Tampilan  login  ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Login
b. Interface Menu Utama Pada halaman ini menu utama merupakan tampilan  awal  sistem  pendukung  keputusan. Menu  ini  dapat  diakses  jika  sudah  masuk  ke tampilan dashboard..Tampilan Beranda ditunjukkan oleh gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Beranda
c. Interface Menu Nasabah
Dimana  pada  tampilan  nasabah  dapat
melihat  daftar  data  nasabah  dan  kriteria nasabah  yang  sudah  ditambah  sebelumnya berdasarkan kebutuhan masing-masing nasabah..Tampilan  menu  nasabah  ditunjukkan oleh gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Menu Nasabah
d. Interface Menu Kriteria Pada  tampilan    kriteria  dapat  melihat daftar  kriteria  yang  sudah  ditambahkan berdasarkan  kebutuhan  pada  sistem.  Tampilan menu kriteria ditunjukkan oleh gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Menu Kriteria
e. Interface Perhitungan Ranking SAW
Pada tampilan ranking terdapat
perhitungan  metode  SAW.  Tampilan  menu ranking  perhitungan  SAW  ditunjukkan  oleh gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Tampilan Perhitungan SAW

## Gambar 6. Tampilan Ranking SAW
f. Interface Perhitungan Ranking TOPSIS Pada tampilan ranking terdapat
perhitungan  metode  TOPSIS.  Tampilan  menu ranking  perhitungan  TOPSIS  ditunjukkan  oleh gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 7. Tampilan Perhitungan TOPSIS
Gambar 8. Tampilan Ranking TOPSIS

## 5. KESIMPULAN
Menurut hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan,  bahwa  metode Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat digunakan dalam menyelesaikan pemilihan berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasil perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS  memiliki perbedaan  perhitungan  nilai  dalam  hasil  akhir,  pada metode  SAW  nasabah  Lintang  dengan  nilai preferensi  0,82  ditetapkan  sebagai  pilihan  utama sedangkan  berdasarkan  metode  TOPSIS  nasabah Lintang  ditetapkan  sebagai  pilihan  utama  dengan nilai  preferensi  0,65.    Pada  kasus  ini,  metode  SAW telah  ditentukan  oleh  pihak  koperasi  untuk  menjadi metode  yang  digunakan  dalam  menyeleksi  nasabah dikarenakan  hasil  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  metode  TOPSIS.  Metode  ini  juga  dapat digunakan dalam menyelesaikan pemilihan alternatif dalam  pemberian  dana  berdasarkan  kriteria  yang sudah ditetapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Nurdiyanto  and  S.  Y.  Minarto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Pada  Koperasi  Serba  Usaha  Berkah  Tiram Jaya Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp)”. [2] I. Hasan, “Penerapan Metode Technique For Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution (Topsis) Dalam Penentuan
Dian Ayu Wigasari, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Nasabah … 1237
Pengambilan  Keputusan  Pemberian  Kredit Pada Kjks Bmt Fastabiq Kota Kudus,” 2017.
[3] T. Ayu, I. Sari, and N. Manurung, “The Best Harvesters Assessment System At Pt. Padasa Enam Utama By Simple Addictive Weighting  (Saw)  Method,” J.  Tek.  Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 237–243, 2022.
[4] S.  Rosad,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Pinjaman  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi
Kasus:  Koperasi  Serba  Usaha  Ikatan
Pedagang Mie Bakso Nusantara Wonogiri),” 2019.
[5]
A.  Sellyana,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Kartu
Identitas  Miskin  (  Kim  )  Berbasis  Web,” J. Mahajana Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[6] M.  Mentari  and  R.  Wahyu,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Guru  Berprestasi Berbasis Java Desktop Dengan Penggabungan Metode SAW dan Topsis,” J. Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 112–122, 2020.
[7] A.  A.  Fauzi,  H.  Zulfia  Zahro’,  and  R. Prismaswara Prasetya, “Analisis Perbandingan  Metode  Topsis  Dan  Saw
Dalam  Penentuan  Prioritas  Perbaikan  Jalan Di Kabupaten Rembang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 29–36, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2676.
[8] Sunarti,  “Perbandingan  Metode  SAW  Dan Topsis  Dalam  Pemilihan,” Techno.COM , vol. 18, no. 1, pp. 76–87, 2019.
[9] A.  A.  Azhari,  Y.  Nyura,  and  A.  Najib, “Perbandingan  Metode  SAW  dan  TOPSIS Pada  Penerimaan  Siswa  Praktek  Kerja Lapangan,” Semin.  Nas.  Ilmu  Komput.  dan Teknol.  Inf.  2018 ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  71–77, 2018.
[10] W.  E.  Sari,  M.  B,  and  S.  Rani, “Perbandingan  Metode  SAW  dan  Topsis pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Beasiswa,” J.  Sisfokom  (Sistem
Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  52– 58, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027. [11] D.  Supiyan,  “Perbandingan  Metode  SAW, WP Dan Topsis Dalam Penentuan
Pembiayaan,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,
pp. 88–94, 2019, doi: 10.35316/jimi.v4i2.544. [12] I.  M.  Budiman,  N.  D.  Nathasia,  P.  Minggu, and J. Selatan, “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Tata Usaha Biro  Administrasi  Universitas  Nasional Menggunakan  Metode  Saw  Dan  Topsis,” J. Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  25,  no.  2, 2020.
[13] Sunarti, “Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW  Untuk  Pemilihan  Rumah  Tinggal,” J. Inf.  Syst. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  69–79,  2018, [Online].
Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/
article/view/1883/1289
[14] Fatkhurrochman  and  D.  Astuti,  “Analisis Perbandingan  Metode  Topis  Dan  Saw Dalam Penentuan Penerima Bantuan Pengembangan  Rumah  Masyarakat  Kurang Mampu,” Semnasteknomedia  Online , vol. 6, no. 1, pp. 2-8–67, 2018, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnaste
knomedia/article/view/1980 [15] M. Akhiroh and F. Nugrahanti, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Dana  Pinjaman  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
(SAW),” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  42– 44, 2019.
[16] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting  Decision  Support  System  For Best  Employee  Selection  Using,” J.  Tek.
Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020.
[17] B.  Fredika,  A.  Santoso,  and  I.  Susilawati, “Decision Support System Of Public Service Satisfaction  Using  Topsis  Method  At Regional  I  Bkn  Yogyakarta  Menggunakan Metode  Topsis  Di  Kantor  Regional  I  Bkn,”
J.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  27–32, 2021.
[18] E.  Yulianti  and  D.  Abrar,  “…  Pinjaman Dana Di Koperasi Perempuan Pulau Punjung  Menggunakan  Metode  Technique for Order of Preference By Similarity …,” J. TeknoIf , vol. 7, no. 2, pp. 89–97, 2019, doi:
10.21063/JTIF.2019.V7.2.