## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan
Customer Dalam Proses Pengkreditan dengan Metode Scoring System
Khusaeri Andesa 1 , Herwin 2 , Torkis Nasution 3
1 STMIK Amik Riau, khusaeri@sar.ac.id, Jl.Cemara, Pekanbaru, Indonesia
2 STMIK Amik Riau, herwin@sar.ac.id, Jl.Purwodadi KM 10 , Pekanbaru, Indonesia
3 STMIK Amik Riau, torkisnasution@sar.ac.id, Jl.Purwodadi KM 10, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 12, 2022 : Oktober 30, 2022 : Desember 12, 2022 Kegiatan  kredit  merupakan  hal  yang  wajar  dikalangan masyarakat.  Pengkreditan  adalah  kemampuan  untuk melaksanakan  suatu  pembelian  atau  mengadakan  suatu pinjaman  dengan  suatu  janji  pembayaran  pada  jangka waktu  yang  telah  disepakati.  Penentuan  kelayakan pengajuan  kredit  adalah  salah  satu  syarat  dalam melakukan  proses  pengkreditan.  PT.  Taruna  Sinar  Laut belum  adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan kelayakan customer dalam proses pengkreditan, sehingga menimbulkan banyaknya customer yang macet didalam pembayaran kredit. Dari permasalahan  tersebut  memunculkan  gagasan  untuk membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan analisis  menggunakan  metode Scoring  System ,  yang memiliki kemampuan menyajikan informasi dalam bentuk angka    yang  awalnya  berbentuk  kualitatif  menjadi informasi  yang  berbentuk  kuantitatif  yang  dapat memecahkan masalah tersebut. Akhir penelitian menunjukkan  bahwa  metode  scoring  system  mampu mengetahui  tingkat  kelayakan customer dalam  proses pengkreditan.
Kata Kunci :
Scoring System
Sistem Pengkreditan

## Abstract
Credit activity is a natural thing among the people. Credit is the ability to carry out a purchase or make a loan with a promise of payment at an agreed time period. Determining the feasibility of applying for credit is one of the requirements in the crediting process. PT. Taruna Sinar Laut does not yet have a decision support system to determine customer eligibility in the crediting process, causing many  customers to  be  stuck in credit  payments.  From  these problems  led  to the idea  to create  a  decision  support system  with  analysis  using the  Scoring System method,  which  has the ability  to  present  information  in  the  form  of  numbers  that  were  originally  in  the  form  of qualitative to quantitative information that can solve the problem. The end of the study shows that the  scoring  system  method  is  able  to  determine  the  level  of  customer  eligibility  in  the  crediting process.

## 1. Pendahuluan
Dewasa ini permintaan kredit berkembang dengan  sangat  pesat,  kredit  bukan  hanya digunakan bagi masyarakat golongan menengah  ke  bawah  saja  melainkan  oleh semua  lapisan  masyarakat  untuk  memenuhi kebutuhan hidup mereka.
Kegiatan kredit adalah kemampuan untuk melaksanakan suatu pembelian atau mengadakan  suatu  pinjaman  dengan  suatu janji  pembayaran  pada  jangka  waktu  yang telah disepakati. Penentuan kelayakan pengajuan  kredit  menjadi  salah  satu  syarat yang  harus  dilalui  seorang  pemohon  kredit sebelum melakukan proses pengkreditan. Hal tersebut  sangat  penting  untuk  menghindari kredit macet.
PT. Taruna Sinar Laut merupakan sebuah perusahaan  manufaktur  yang  berada  di Pekanbaru  Riau.  Perusahaan  ini  bergerak dibidang  distributor,  khususnya  produk Nippon  Paint    yang  menyediakan  berbagai pilihan  produk  berkualitas  tinggi  dan terobosan  yang  inovatif.  Sejalan  dengan komitmen  perusahaan  untuk  menarik  minat customer,  saat  ini  PT.  Taruna  Sinar  Laut menyediakan  layanan  pembelian  produk secara  cash  dan  layanan  pembelian  secara kredit.  Sistem  manajemen  pengkreditan  PT. Taruna Sinar Laut yang digunakan selama ini belum  adanya  sistem  pendukung  keputusan untuk  menentukan  kelayakan  customer dalam proses pengkreditan, sehingga menimbulkan  adanya  customer  yang  macet didalam pembayaran kredit.
Berdasarkan permasalahan tersebut, memunculkan gagasan untuk membuat suatu sistem  pendukung  keputusan  dengan  analisa perhitungannya menggunakan metode scoring system, dimana memiliki kemampuan  menyajikan  informasi  dalam bentuk  angka    yang  nantinya  dapat menyajikan informasi yang awalnya berbentuk  kualitatif  menjadi  informasi  yang berbentuk  kuantitatif.  Dengan  ditetapkannya metode  scoring  system  pada  permasalahan ini,  maka  dihasilkan  data  akurat  yang
disajikan  dalam  bentuk  kuantitatif  berupa nilai kelayakan kredit yang sudah ditentukan standarisasi  kategorinya.  Nilai  kelayakan kredit  tersebut  digunakan  oleh  pengambil keputusan  sebagai  bahan  pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan  sehingga proses  pengambilan  keputusan  terjadi  dalam waktu yang lebih cepat.
Scoring  System  merupakan  suatu  metode penentuan  urutan  atau  prioritas  dalam analisis  multikriteria.  Dengan    ertimbangan yang  tepat,  metode  ini  bisa  menjadi  salah satu  alat  untuk  menentukan  kebijakan  bagi manajemen  dalam  mengambil  keputusan terutama  penentuan  urutan  atau  prioritas terhadap  produk  yang  akan  dibuat (Irfan Rizky Pulungan, 2017).
2. Scoring System
2.1 Scoring System
Metode Scoring System adalah salah satu metode  yang  memerlukan  suatu  norma pembanding  agar  dapat  diinterpretasikan secara  kualitatif.  Pada  dasarnya  interpretasi skor  skala  selalu  bersifat  normatif,  artinya makna skor diacukan pada posisi relatif skor dalam  suatu  kelompok  yang  telah  dibatasi terlebih dahulu (Dedi Darwis, 2019).
Sisi  diagnosis  suatu  proses  pengukuran atribut  adalah  pemberian  makna  atau interpretasi terhadap skor skala yang bersangkutan.  Sebagai  suatu  hasil  ukur berupa  angka  kuantitatif,  scoring  system, yang  disebut  juga  sebagai  skor  skala, memerlukan  suatu  norma  pembanding  agar dapat diinterpretasikan secara kualitatif. Pada dasarnya,  interpretasi  skor  skala  selalu bersifat  normatif,  artinya  makna  skor diacukan pada posisi relatif skor dalam suatu kelompok yang telah dibatasi terlebih dahulu. Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  bantuan statistik  deskriptif  dari  distribusi  data  skor kelompok yang umumnya mencakup banyaknya subjek (n) dalam kelompok, mean skor  skala  (M),  devisiasi  standar  skor  skala (s)  dan  varians  (s2),  skor  minimum  (Xmin) dan maksimum (Xmax), dan statistik-statistik
lain  yang  dirasa  perlu.  Deskripsi  data  ini memberikan  gambaran  penting  mengenai keadaan distribusi skor skala pada kelompok subjek yang dikenai pengukuran dan berfungsi sebagai sumber informasi mengenai  keadaan  subjek  pada  aspek variabel yang diteliti (Rudy Setiawan, 2011).
Suatu  skor  yang  ditentukan  melalui prosedur  pengskalaan  akan  menghasilkan angka-angka  pada  level  pengukuran  interval dan  interpretasi  hanya  dapat  dihasilkan kategori-kategori  atau  kelompok-kelompok skor  pada  level  ordinal.  Skor-skor  mentah row  score  yang  dihasilkan  suatu  skala merupakan  penjumlahan  dari  skor  item-item dalam skala itu.
Langkah-langkah  penentuan  kategorisasi berdasarkan  jenjang  (ordinal)  menurut  Rudy Setiawan (2011) adalah sebagai berikut: A. Menentukan data statistik secara
deskriptif  berupa  rentang  minimum (X min ),  rentang  maksimum  (X max ),  luas jarak  sebaran, mean teoritis  (μ)  dan deviasi standar (σ).
B. Menghitung data statistik secara deskriptif sebagai berikut:
X min =  banyaknya  pertanyaan  *  nilai minimum X max =  banyaknya  pertanyaan  *  nilai maksimum luas jarak sebaran = X max - X min σ = luas jarak sebaran / 6 μ  =  banyaknya  pertanyaan  *  banyaknya kategori
X min = n data * score minimum X max = n data * score maksimum luas jarak sebaran = X max - X min σ = luas jarak sebaran / 6 μ = n data * n kategori dengan  n data adalah banyaknya data atau item  dan  n kategori adalah  banyaknya kategorisasi.
C. Menghitung    p  dengan  menggunakan tabel  distribusi  normal,  terlebih  dahulu menentukan Z min dan Z max dengan rumus:
Z min = (X min - μ ) / σ Z max = (X max - μ ) / σ
D. Memilih  P  dengan  nilai  yang  maksimal sehingga  dapat  ditemukan  rentang  skala prioritas dengan 3 tiga kategori,yaitu: X < (μ - (p * σ)) kategorinya tidak layak (μ  -  (p  *  σ))  ≤  X  <  (μ  +  (p  *  σ)) kategorinya layak (μ  +  (p  *  σ))  ≤  X  kategorinya  sangat layak Keterangan:
X = skor atau nilai μ = mean teoritis σ = standar deviasi 2.2 Model Unified Modeling  Language
Model UML digunakan untuk pemodelan  secara  visual  dalam  sarana perancangan  sistem  berorientasi  objek,  atau definisi  UML  yaitu  sebagai  suatu  bahasa yang sudah menjadi standar pada visualisasi, perancangan  dan  juga  pendokumentasian sistem.
A. Use case Diagram
Use  case diagram  digunakan  untuk menjelaskan manfaat sistem menurut perspektif  orang  yang  berada  diluar  sistem. Sehingga kebutuhan masukan, keluaran serta interaksi  aktor  terhadap  sistem    dapat digambarkan sebelum pembuatan dari sistem itu dilakukan.
Gambar 1 merupakan Use case Diagram Sistem  kelayakan  kredit  dengan  dua  aktor yang  terlibat  antara  customer  dengan  bagian analisis kredit seperti pada gambar berikut:
System Kelayakan Kredit dengan Metode Scoring System Customer Bagian Analisi Kredit Login Melakukan Input data customer Melakukan Input kategori kriteria Melakukan Input item kategori kriteria Melakukan pengajuan kredit kali kedua «extends» «extends» «extends» Laporan hasil kelayakan kredit «extends»
Gambar 1. Use case Diagram Sistem Kelayakan Kredit
Untuk mendiskripsikan use case apa saja dan  siapa  saja  aktor  yang  terlibat,  maka untuk  lebih  jelas  digunakan  tabel  sebagai beriktu:

## Tabel 1. Kategori Kriteria dan Item Kriteria
Actor Use Case Deskripsi Bagian Analisis Kredit Melakukan Input data customer Di dalam sistem Bagian Analisis dapat melakukan manajemen semua menu, meliputi menambah, mengedit dan menghapus data. Melakukan Input kategori kriteria Melakukan Input item kategori kriteria Melihat Laporan hasil kelayakan kredit Customer Melakukan Pengajuan Kredit kali kedua Dalam penelitian ini Customer yang dimaksud adalah Customer yang sudah pernah melakukan kredit

## B. Activity Diagram
Activity  Diagram  adalah  diagram  yang menggambarkan aktivitas dari sebuah sistem atau  worlflow  aliran  kerja.  Yang  perlu diperhatikan  adalah  bahwa  diagram  aktivitas menggambarkan  aktivitas  sistem  bukan  apa yang  dilakukan  aktor,  jadi  aktivitas  yang dapat dilakukan oleh sistem.
Gambar  2.  Pada Activity diagram  input data customer aktivitas  kerja  antara  system dan  bagian  analisis  kredit  dapat  dilihat seperti pada gambar dibawah ini :
Bagian Analisis Kredit Sistem
Buka Halaman Utama Halaman Utama Pilih Input Customer Tambah Customer Simpan Data True False Pilih Hapus Hapus user Hapus User True False Gambar 2. Activity Diagram input data
Customer
Pada  Gambar  3 Activity diagram  input kategori  kriteria  aktivitas  kerja  sistem  dapat dilihat seperti pada gambar dibawah ini :
Bagian Analisis Kredit Sistem Buka Halaman Utama Halaman Utama Pilih Input kategori kriteria Tambah kategori kriteria Simpan Data True False Pilih Hapus Hapus user Hapus User True False
Gambar 3. Activity Diagram Input kategori criteria
Pada  Gambar  4 Activity diagram  input item  kategori  kriteria  aktivitas  kerja  sistem dapat dilihat seperti pada gambar dibawah ini :
Bagian Analisis Kredit Sistem Buka Halaman Utama Halaman Utama Pilih Input item kategori kriteria Tambah item kategori kriteria Simpan Data True False Pilih Hapus Hapus user Hapus User True False
Gambar 4. Activity Diagram Input item kategori criteria C. Sequence Diagram Sequence diagram menggambarkan
interaksi  antar  objek  di  dalam  dan  di  sekitar sistem  termasuk  pengguna, display ,  dan sebagainya berupa message yang digambarkan  terhadap  waktu. Sequence diagram  terdiri  atas  dimensi  vertikal  waktu dan  dimensi  horizontal  objek-objek  yang terkait.  Berikut  adalah sequence diagram yang dibutuhkan .
Menu Utama
Input Laporan user Halaman utama Menampilkan Laporan Buka Sistem Pilih Input Customer Tampilkan data Customer Pilih Input Ketegori kriteria Tampilkan data Kategori Kriteria Pilih Input Ketegori Item kriteria Tampilkan data Item Kategori Kriteria Laporan Hasil Kelayakn Kredit Gambar 5. Squence Diagram

## D. Class  Diagram
Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diinstall  akan  menghasilkan  sebuah  objek dan  merupakan  inti  dari  pengembangan  dan desain  berorientasi  objek.  Berikut  adalah class diagram yang dibutuhkan.
customer PK id_customer nama_customer no_telp nama_toko alamat_toko kabupaten kecamatan kelurahan distribusi PK id_dis batas nilai hasil_keseluruhan PK id_hasil_keseluruhan id_customer total_nilai ket_total_nilai Fk item PK id_item id_kategori_kriteria item_pertanyaan Fk kategori_kriteria PK id_kategori_kriteria kategori_kriteria skala_kategori_all PK kat min max tabel_kelayakan PK id_tabel_kelayakan id_customer id_item nilai Fk user PK user pass nama email status hasil_kelayakan PK id_hasil_kelayakan id_customer id_kategori_kriteria hasil Fk Fk Fk
Gambar 6. Class Diagram
Class menggambarkan  keadaan  atribut
atau properti suatu sistem, sekaligus menawarkan  layanan  untuk  memanipulasi keadaan  tersebut    metoda  atau  fungsi. Class
diagram menggambarkan struktur dan
deskripsi class,  package dan  objek  beserta hubungan satu sama lain seperti containment , pewarisan, asosiasi, dan lain-lain.

## 3. Metode Penelitian
3.1. Analisa Perangkat Lunak
Analisa  perangkat  lunak  merupakan penguraian  dari  suatu  sistem  informasi kedalam  komponennya  dengan  maksud mengidentifikasi dan
mengevaluasi permasalahan,  sehingga  dapat  diusulkan perbaikan-perbaikan  untuk  mencapai  suatu sistem yang diinginkan.
Gambar  7. Tahapan  Metode Scoring System
3.2. Analisa Metode Scoring System
Analisis metode  scoring system  ini merupakan  penganalisaan  metode  yang  akan diterapkan  pada  sistem  yang  akan  dibuat. Dalam  tahapan  metode  scoring  system terdapat langkah-langkah penentuan
kategorisasi  berdasarkan  jenjang  ordinal dengan contoh sebagai berikut:
Diketahui  kategori  kriteria  penilaian terdiri dari lima kategori Character (kepribadian  /  Watak  )  memiliki  6  kriteria  , Capacity ( kemampuan ) memiliki 2 kriteria, Capital  (  modal  )  memiliki  1  kriteria, Collateral ( jaminan ) memiliki 1 kriteria dan Condition  of  Economic  (  kondisi  ekonomi  ) memiliki 1 kriteria. Dari masing masing item kriteria  memiliki  skor  yang  berkisar  1,2,3 dan 5 dan lebih jelas dapat di lihat pada table berikut:

## Tabel 2. Kategori Kriteria dan Item Kriteria
1 Character ( kepribadian / Watak ) (C1) Skor 1 Apakah customer mudah untuk diajak berdiskusi? 1  2  3  4  5 2 Apakah Menurut Anda customer ini pintar? 1  2  3  4  5 3 Apakah customer terlihat suka bekerja dengan angka? 1  2  3  4  5 4 Apakah customer memiliki kejujuran yang tinggi ? 1  2  3  4  5 5 Apakah customer punya jiwa kompetitif ? 1  2  3  4  5 6 Apakah customer memiliki kepatuhan akan janji ? 1  2  3  4  5 2 Capacity ( kemampuan ) (C2)
1 Apakah customer memiliki usaha yang besar dan memiliki kemampuan untuk kredit ? 1  2  3  4  5 2 Apakah customer memiliki beberapa toko dan mampu membayar angsuran ? 1  2  3  4  5 3  Capital ( modal )
Input data statistik deskriptif (jumlah pertanyaan,nilai minimum jawaban,nilai maksimum jawaban,jumlah kategori) Perhitungan Xmin, Xmax, Luas jarak sebaran, Standart deviasi, Mean teoritis, Zmin, dan Zmax Penentuan Pmin dan Pmax dengan distribusi nornal (p=(X-mean teoritis)/ standart deviasi) Cetak Range Tidak Layak Cetak Range Layak
Cetak Range Sangat Layak

## (C3)
1
Apakah customer
memiliki modal yang besar ? 1  2  3  4  5
4 Collateral ( jaminan ) (C4)
1 Apakah customer memiliki Jaminan dalam proses pengkreditan ? 1  2  3  4  5 5 Condition of
Economic ( kondisi ekonomi ) (C5) 1 Apakah kondisi ekonomo mendukung pertumbuhan usaha calon customer ? 1  2  3  4  5
Dari  tabel  kategori  kriteria  dan  item  kriteria diatas  nantinya  akan  dihitung  dalam  tiga  range banyak kategori yaitu seperti tabel dibawah ini:
Tabel 3. Kategori Kriteria dan Item Kriteria Nomor Range Kategori 1 Tidak Layak 2 Layak 3 Sangat Layak Untuk menghitung skala range kategori di atas  yang  nantinya  akan  dihitung  dengan menggunakan metode scoring system membutuhkan  tabel  distribusi  normal  pada tahapan perhitungan PMin dan PMax yang di ambil  dari  penelitian  dalam  bentuk  jurnal oleh Devie Rosa Anamisa (2015).
Langkah-langkah  penentuan  kategorisasi berdasarkan  jenjang  (ordinal)  dengan  skala kategorisasi perkriteria dengan metode scoring  system  yang  ditulis  dalam  bentuk tabel dengan tujuan mempermudah perhitungan  agar  lebih  dipahami  sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Perhitungan Skala Kategori
Perkriteria Keteran gan/Krit eria C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Item/Per tanyaan 6 2 1 1 1
Nilai Minimal (Xmin) 6 2 1 1 1 Nilai Maksim al (Xmax) 30 10 5 5 5 Luas Jarak Sebaran = (Xmax - Xmin) 24 8 4 4 4 Mean Teoritis (μ) = ( Jumlah Item * Banyak Kategori ) 18 6 3 3 3
Luas Standart Dev (σ) = ( Luas Jarak Sebara / 6 ) 4 1.333 3333 33 0.666 6666 67 0.666 6666 67 0.666 6666 67 Nilai Z Min (Zmin) = (Xmin - μ ) / σ -3 -3 -3 -3 -3
Nilai P Min = Nilai Z Min pada tabel distribus i 0.0 01 35 0.001 35 0.001 35 0.001 35 0.001 35 Nilai Z Max (Zmax) = (Xmax - μ ) / σ 3 3 3 3 3 Nilai P Max = Nilai Z Max 0.9 98 7 0.998 7 0.998 7 0.998 7 0.998 7
pada tabel
distribus
i Range Tidak Layak = X < (μ - (p * σ)) 6 < 14 2 < 5 1 < 2 1 < 2 1 < 2 Range Layak = (μ - (p * σ)) ≤ X < (μ + (p * σ)) 14 ≤ X < 22 5  ≤ X < 7 2  ≤ X < 4 2  ≤ X < 4 2  ≤ X < 4 Range Sangat Layak = (μ + (p * σ)) ≤ X 22 ≤ 30 7 ≤ 10 4 ≤ 5 4 ≤ 5 4 ≤ 5
Sedangkan perhitungan skala kategorisasi keseluruhan  dengan  metode  scoring  system dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Skala Kategori
Keseluruhan Keterangan/Kriteria Keseluruh an Jumlah Item/Pertanyaan 11 Nilai Minimal (Xmin) 11 Nilai Maksimal (Xmax) 55 Luas Jarak Sebaran =  (Xmax - Xmin) 44 Mean Teoritis (μ) = ( Jumlah Item * Banyak Kategori) 33 Luas Standart Dev (σ) = ( Luas Jarak Sebara / 6 ) 7.3333333 33 Nilai Z Min (Zmin) = (Xmin - μ ) / σ -3 Nilai P Min = Nilai Z Min pada tabel distribusi 0.00135 Nilai Z Max (Zmax) = (Xmax - μ ) / σ 3 Nilai P Max = Nilai Z Max pada tabel distribusi 0.9987 Range Tidak Layak = X < (μ - (p * σ)) 11 < 26 Range Layak = (μ - (p * σ)) ≤ X < (μ + (p * σ)) 26 ≤ X < 40
Range Sangat Layak = (μ + (p * σ)) ≤ X 40 ≤ 55
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan bahwa berdasarkan hasil perhitungan dengan metode  scoring  system  dalam  penentuan range  kategori  untuk  sistem  pendukung keputusan  kelayakan  kredit  berkisar  antara, Range tidak layak 11 < 26, Range layak 26 ≤ X < 40 dan Range Sangat layak 40 ≤ 55.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dan  pembahasan  adalah  tahapan penggunaan atau penerapan desain perancangan input output yang telah dirancang  dan  diimplementasi  pada  sistem yang  telah  dibuat  dapat  dilihat  seperti  pada gambar dibawah ini :
A. Login sistem
Login sistem adalah halaman utama pada saat  pertama  kali  sistem  di  akses. Halaman  login  sistem  dapat  dilihat seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Login sistem
B. Data Customer
Menu customer adalah halaman tampilan data  customer  pada  sistem  dan  tempat penginputan  data  customer  yang  dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 9. Data customer

## C. Menu Item Kriteria
Menu item kriteria adalah sub menu dari kategori  kriteria  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini :
Gambar 10. Menu Item Kriteria D. Hasil Perhitungan Skala Kategorisasi per
Kriteria Pada  menu  hasil  perhitungan  skala kategorisasi  per  kriteria  ini  sistem  akan melakukan proses perhitungan scoring system  yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini :
Gambar 11. Perhitungan skala kategorisasi per kriteria
E. Hasil Perhitungan Skala Kategorisasi
Keseluruhan
Gambar 12. Hasil perhitungan skala kategorisasi keseluruhan

## 5. Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  Metode scoring  system telah  mampu diterapkan  pada  sistem  PT.  Taruna  Sinar Laut dengan tiga kategori “ Tidak layak “, “
Layak  “  dan  “Sangat  Layak  “  dan  Sistem mampu memberikan penilaian secara otomatis  yang  sesuai  dengan  perhitungan Scoring  System .  Sistem  juga  memberikan range-range  yang  telah  dihasilkan  secara otomatis  berupa  angka-angka  untuk  dapat dijadikan  bahan  pertimbangan    dalam membantu  merekomendasi  atau  menentukan kelayakan kredit.

## 6. Referensi
A. S, R., & Shalahuddin, M. 2014. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung, Informatika. Hasbi,M. 2015. Perancangan Sistem Informasi  Akademik  Pada  SMK  Negeri 2 Simbang Maros. Makasar, Universitas Negeri Makassar. Indrayani,  Etin.  2011.  Pengelolaan  Sistem
Informasi  Akademik  Perguruan  Tinggi Berbasis Teknologi Informasi dan Komunikasi. Bandung, Universitas Pendidikan Indonesia. Kadir,  Abdul.  2013.  Pengenalan  Algoritma
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 48-57 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.884
Pendekatan Secara Visual dan Interaktif Menggunakan Raptor.
Yogyakarta,
ANDI. Noviandi,  Fedi  Rahadi.2015.  Pengembangan Sistem  Informasi  Akademik  Fakultas Teknik Universitas Tanjung Pura.
Kalimantan  Barat,  Universitas  Tanjung
Pura.
Yasin,  Verdi.  2012.  Rekayasa  Perangkat Lunak  Berorientasi  Objek.  Jakarta,
Mitra Wacana Media.
Hidayatullah,  Priyanto.  2015.  Pemograman
Web. Bandung, Informatika.
Rosa A.S . 2015. Rekayasa Perangkat Lunak
Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek.
Bandung , Informatika.
Nugroho,  Adi.  2011.  Perancangan  dan
Implementasi Sistem Basis Data. Yogyakarta, Andi. Sugiarti, Yuni. 2013. Analisis & Perancangan  UML  [Unified  Medoling Language] Generated VB.6. Yogyakarta, Graha Ilmu.
Munawar.  2005.  Pemodelan  Visual  dengan
UML. Yogyakarta, Graha Ilmu.
Irfan  Rizky  Pulungan,  (2017),  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Pemberian kredit  Konsumen  Kendaraan  Bermotor
Menggunakan  Metode Scoring  system
pada PT. adira finance, Teknik Informatika, STMIK Budi Darma Medan Dedi  Darwis,  (2019)  Komparasi  Metode Scoring  System  dan  Profile  Matching untuk  Mengukur  Kinerja  Karyawan pada  PT  Wahana  Rahardja,  Jurnal Komputasi, Vol 7 No. 2 , 2019