## Sistem Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan WASPAS
Sitti Nur Alam*
Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis, Papua, Indonesia Email: azkadzar@gmail.com
Email Koresponding: azkadzar@gmail.com
Submitted 05-12-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  model  dan memanipulasi informasi, atau membantu seseorang membuat keputusan yang akurat dan tepat sasaran. Maka diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan nasabah dalam mengambil pinjaman ekuitas rumah (HPR). Dalam penelitian ini, Metode Penilaian Komprehensif atau disebut WASPAS digunakan untuk menentukan kelayakan calon pemegang hipotek. Beberapa kriteria  digunakan untuk membuat keputusan, termasuk usia, pendapatan,  hutang, pekerjaan, dan peringkat kredit.
Kata Kunci: SPK; Kredit Pemilikan Rumah; Metode WASPAS

## Abstrak
Decision Support System (DSS) is an interactive information system that provides information, models and manipulates information, or helps someone make accurate and targeted decisions. So a decision support system is needed to determine the eligibility of customers to take home equity loans (HPR). In this study, the Comprehensive Assessment Method or WASPAS is used to determine the eligibility of prospective mortgage holders. Several criteria are used to make decisions, including age, income, debt, occupation, and credit rating.
Keywords : SPK; Home Ownership Loans; WASPAS Method

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dasarnya,  orang  memiliki  kebutuhan  dasar  seperti  rumah.  Rumah  adalah  tempat  paling  nyaman  untuk  keluarga, tempat  berteduh  dari  terik  matahari  dan  tempat  berteduh  dari  hujan.  Rumah  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  tempat berteduh, tetapi juga  sebagai tempat berkumpulnya keluarga untuk saling terhubung. Saat ini, sedikit orang yang membeli rumah dengan pinjaman berjangka karena dapat dengan mudah dibeli dengan cara mencicil atau pinjaman. Banyak orang membutuhkan apartemen atau rumah, sehingga dunia perbankan telah mengembangkan program atau produk perbankan yang disebut KPR (Kredit Pemilikan Rumah).
Saat ini, sedikit orang yang membeli rumah dengan pinjaman berjangka karena dapat dengan mudah dibeli dengan cara mencicil  atau  pinjaman.  Banyak  orang  membutuhkan  apartemen  atau  rumah,  sehingga  dunia  perbankan  telah mengembangkan program atau produk perbankan yang disebut KPR (Kredit Pemilikan Rumah) [1], [2].
Saat ini sistem penentuan pemberian kredit masih dilakukan secara manual oleh pihak bank. Sehubungan dengan permasalahan di atas, maka bank perlu mengambil keputusan untuk mendukung bank dalam menentukan penawaran atau pembayaran kepada pihak yang berkepentingan sesuai dengan kriteria yang  ditetapkan oleh bank.  SPK adalah sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemrosesan  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur dimana tidak ada yang tahu persis bagaimana membuat keputusan  [3], [4], [5]. Saat ini perkembangan metode yang digunakan dalam Sistem  Pendukung Keputusan sangat pesat,  dari metode  sederhana hingga metode  kompleks yang mampu mengambil keputusan  terbaik dari  beberapa  alternatif  input  dan  metode  yang  dapat  seperti  ELECTRO,  TOPSIS,  SAW,  VIKOR,  PSI  seharusnya digunakan. .
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  Nur  Suchi  Atmavati  menjelaskan  bahwa  penggunaan  sistem  KPR  di  PT. Cabang Bank Sentral Tbk. Kedir sudah baik, dan pada saat penandatanganan perjanjian pinjaman, pelayanan pinjaman cabang berjalan dengan baik sesuai dengan tugas dan kewajibannya [1].
Selain  itu,  Mohammad  Ihsan  dalam  Penelitiannya  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kredit  Usaha Menggunakan Metode  Penilaian Produk Terintegrasi (WASPAS)”  menemukan bahwa  keputusan yang dibuat dengan menggunakan  komputer  lebih  efektif    daripada  tanpa  komputer.  ,  dan  dengan  demikian  membantu  untuk  membuat keputusan [4].
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  estimasi  produk  kumulatif  Atau  WASPAS  yang merupakan  gabungan  dari  metode  WP  dan  SAW.  Dengan  menggunakan  metode  WASPAS  ini  dan  menggunakan beberapa  kriteria  yang  ada,  membantu  untuk  menentukan  kelayakan  pemberian  pinjaman  ekuitas  rumah  kepada pelanggan [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) pertama kalinya diperkenalkan oleh  Michael S.Scott Morton pada tahun 1970-an, yang kemudian dikenal dengan istilah Management Decision System Sistems. Sistem pendukung  keputusan  adalah  sebuah  proses  dalam pengambilan  keputusan. Sebuah  sistem  ini  difokuskan    pada  suatu masalah  tertentu  yang  semestinya  harus  dapat  dipecahkan  oleh  manager  dan  dapat  membantu  manager  dalam pengambilan keputusan. Dalam sebuah sistem pendukung keputusan terdapat unsur-unsur yang saling melengkapi dalam mencapai suatu tujuan dan sasaran, unsur tersebut disebut dengan subsistem [7], [8].

## 2.2 KPR
KPR  adalah  singkatan  dari  Kredit  Pemilikan  Rumah,  yaitu  produk  pembiayaan  untuk  membeli  rumah  dengan  skema pembiayaan sampai dengan 90% dari harga murah. Hingga saat ini KPR disediakan oleh perbankan, walaupun sudah ada perusahaan pembiayaan yang menyalurkan pembiayaan dari lembaga sekunder untuk pembiayaan perumahaan ( housing financing) [9] , [10] .
Maksud dan tujuan pemberian layanan KPR adalah untuk membantu  nasabah yang ingin memiliki rumah namun tidak memiliki banyak uang tunai. Tujuannya adalah untuk lebih mementingkan kebutuhan dasar, karena rumah adalah tempat tinggal dan  kegiatan lainnya. KPR adalah sarana  untuk mendapatkan pinjaman, terutama rumah [9], [11], [12], [3].

## 3.3 Metode WASPAS
Metode WASPAS merupakan kombinasi unik dari pendekatan MCDM yang terkenal, yaitu model penjumlahan terbobot (WSM) dan model produk tertimbang (WPM), yang pada awalnya memerlukan normalisasi linier elemen-elemen matriks keputusan  menggunakan dua persamaan [12], [11]. Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS yaitu:
1. Membuat Matriks Keputusan
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 11 … 𝑥 2𝑛 …
… … … 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Dimana  m  adalah  jumlah  alternatif  kandidat  ,  n  adalah  jumlah  kriteria  evaluasi  dan  xij  adalah  kinerja  alternatif sehubungan dengan kriteria j.
2. Menormalisasikan matriks x Kriteria keuntungan:
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 (2)
kriteria biaya
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (3)
3. Menghitung Preferensi (Q i )
𝑄 1 = 0,5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 + 0,5  ∏ (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (4)
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki 𝑄 𝑖 dengan nilai tertinggi.

## 3.4 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, penulis melakukan beberapa tahapan penelitian, yang diantaranya adalah. a. Studi kepustakaan, penulis melakukan studi pustaka dengan menggunakan metode studi literatu
b. Analisa masalah, penulis menganalisa masalah  yang terjadi pada saat pemberian kredit dan solusi untuk  mengatasi masalah tersebut.
c. Menerapkan metode WASPAS saat mengambil keputusan untuk memecahkan masalah yang muncul, saat mengambil keputusan untuk menyelesaikan masalah yang muncul.
d. Kesimpulan,  setelah  melakukan  penerapan  metode  WASPAS  selanjutnya  penulis  menyimpulkan  seluruh  tahapan- tahapan yang sudah dibuat oleh penulis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menganalisis  beberapa  atribut  atau  kriteria  penentuan  penerimaan  bantuan.  Dalam menentukan  kelayakan  nasabah  untuk  menerima  KPR  secara  efektif,  maka  dibutuhkan  sebuah  metode  untuk  dapat memperhitungkan tingkat kelayakan nasabah tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut maka metode yang digunakan adalah metode  WASPAS  yang  dapat  memperhitungkan  kelayakan  tersebut  berdasarka  kriteria-kriteria  yang  terdapat  dalam
peraturan.  Dalam  Menerapkan  metode  WASPAS  untuk  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan,  diharapkan  dapat membantu pihak bank dalam menentukan kelayakan nasabah untuk menerima KPR dengan efektif dan tepat. Dibawah ini  tabel atribut atau kriteria bobot yang akan digunakan
Tabel 1. Kriteria pembobotan Kriteria Keterangan Bobot  W K1 Umur 0.6 K2 Penghasilan 0.6 K3 Banyak pinjaman 0.6 K4 Pekerjaan 0.4 K5 Status kredit 0.4
Pada tabel 1 terdapat  5 kriteria, untuk penjelasan nilai setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 2. Keterangan nilai kriteria Kriteria Nilai Range Jenis Umur (K1) Baik 51 – 100  Benefit Buruk 10 – 50 penghasilan(K2) Baik 60 – 100  Cost Cukup 40 – 59 Banyak Pinjaman(K3)  Sangat baik 91 – 100  Benefit Baik 81 – 90 Cukup 71 – 80 Buruk 51 – 60 Sangat buruk 10 – 30 pekerjaan(K4) Baik 60 – 100  Cost Cukup 40 – 59 Status kredit(K5) Baik 51 – 100  Cost Buruk 10 – 50
Berdasarkan tabel 2, maka diperoleh data rating kecocokan.
Tabel 3. Nilai Alternatif Kriteria Alternative  K1  K2  K3  K4  K5 A1 90 80 70 60 45 A2 80 70 60 50 40 A3 92 75 65 45 30 A4 81 72 60 55 45 A5 91 80 70 55 30
Setelah mengetahui nilai alternatif pada kriteria. Berikutnya merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan.
X =
[
90 80 70 60 45 80 70 60 50 40 92 75 65 45 30 81 72 60 55 45 91 80 70 55 30]
Selanjutnya melakukan normalisasi dengan melakukan persamaan dibawah ini.
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖  𝑥𝑖𝑗 (benefit)
𝑥 11 = 90 92 = 0.978 𝑥 21 = 80 92 = 0.870 𝑥 31 = 92 92 = 1 𝑥 41 = 81 92 = 0.880 𝑥 51 = 91 92 = 0.989
𝑥 𝑖𝑗 = min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ( cost)
𝑥 12 = 80 70 = 0.875 𝑥 22 = 70 70 = 1 𝑥 32 = 75 70 = 0.933 𝑥 42 = 72 70 = 0.972 𝑥 52 = 80 70 = 0.875 𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖  𝑥𝑖𝑗 (benefit)
𝑥 13 = 70 70 = 1 𝑥 23 = 60 70 = 0.857
𝑥 33 = 65 70 = 0.929
𝑥 43 = 60 70 = 0.857
𝑥 53 = 70 70 = 1 𝑥 𝑖𝑗 = min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ( cost)
𝑥 14 = 60 45 = 0.500 𝑥 24 = 50 45 = 0.600 𝑥 34 = 45 45 = 0.667 𝑥 44 = 55 45 = 0.545 𝑥 54 = 55 45 = 0.545
𝑥 𝑖𝑗 = min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ( cost)
𝑥 15 = 45 30 = 0.500 𝑥 25 = 40 30 = 0.600 𝑥 35 = 30 30 = 0.667 𝑥 45 = 45 30 = 0.545 𝑥 55 = 30 30 = 0.545
Berdasarkan perhitungan di atas, maka terbentuk matriks keputusan  sebagai berikut.
[ 0.978 0.875 1 0.500 0.667 0.870 1 0.857 0.600 0.750 1 0.933 0.929 0.667 1 0.880 0.972 0.857 0.545 0.667 0.989 0.875 1 0.545 1 ]
Langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai preferensi (Q 1 )  menggunakan persamaan dibawah ini.
𝑄 1 = 0.5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 + 0.5  ∏ (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
𝑄 1 = 0.5  ∑(0.978 ∗ 0.6) + (0.875 ∗ 0.6) + (1 ∗ 0.6) + (0.500 ∗ 0.4) + (0.667 ∗ 0.4)
= 0.5  ∑(0.587 + 0.525 + 0.6 + 0.2 + 0.267)
= 0.5  ∑(2.18)
= 0.5 ∗ 2.18
= 1.09 0
= 0.5  ∏(0.978) 0.6 ∗ (0.875 0.6 ) ∗ (1 0.6 ) ∗ (0.500 0.4 ) ∗ (0.667 0.4 )
= 0.5  ∏(0.987 ∗ 0.923 ∗ 1 ∗ 0.758 ∗ 0.850)
= 0.5  ∏(0.587)
= 0.5 ∗ 0.587
= 0.293
= 1.090 + 0.293 = 1.383
𝑄 2 = 0.5  ∑(0.870 ∗ 0.6) + (1 ∗ 0.6) + (0.857 ∗ 0.6) + (0.600 ∗ 0.4) + (0.750 ∗ 0.4)
= 0.5  ∑( 0.522 + 0.6 + 0.514 + 0.240 + 0.3)
= 0.5  ∑(2.176) = 0.5 ∗ 2.176 = 1.088
= 0.5  ∏(0.870) 0.6 ∗ (1 0.6 ) ∗ (0.857 0.6 ) ∗ (0.600 0.4 ) ∗ (0.750 0.4 )
= 0.5  ∏(0.920 ∗ 1 ∗ 0.912 ∗ 0.815 ∗ 0.891)
= 0.5  ∏(0.609)
= 0.5 ∗ 0.609
= 0.305
= 1.088 + 0.305 = 1.393
𝑄 3 = 0.5  ∑(1 ∗ 0.6) + (0.933 ∗ 0.6) + (0.929 ∗ 0.6) + (0.667 ∗ 0.4) + (1 ∗ 0.4)
= 0.5  ∑( 0.6 + 0.560 + 0.557 + 0.267 + 0.4)
= 0.5  ∑(2.384)
= 0.5 ∗ 2.384
= 1.192
= 0.5  ∏(1 0.6 ) ∗ (0.933 0.6 ) ∗ (0.929 0.6 ) ∗ (0.667 0.4 ) ∗ (1 0.4 )
= 0.5  ∏(1 + 0.959 + 0.957 + 0.850 + 1)
= 0.5  ∏(0.78) = 0.5 ∗ 0.78 = 0.390
= 1.192 + 0.390 = 1.582
𝑄 4 = 0.5  ∑(0.880 ∗ 0.6) + (0.972 ∗ 0.6) + (0.857 ∗ 0.6) + (0.545 ∗ 0.4) + (0.667 ∗ 0.4)
= 0.5  ∑( 0.528 + 0.583 + 0.514 + 0.218 + 0.267)
= 0.5  ∑(2.111) = 0.5 ∗ 2.111
= 1.055
= 0.5  ∏(0.880 0.6 ) ∗ (0.972 0.6 ) ∗ (0.857 0.6 ) ∗ (0.545 0.4 ) ∗ (0.667 0.4 )
= 0.5  ∏(0.926 + 0.983 + 0.912 + 0.785 + 0.850)
= 0.5  ∏(0.554)
= 0.5 ∗ 0.554
= 0.277
= 1.055 + 0.277 = 1.332
𝑄 5 = 0.5  ∑(0.989 ∗ 0.6) + (0.875 ∗ 0.6) + (1 ∗ 0.6) + (0.545 ∗ 0.4) + (1 ∗ 0.4)
= 0.5  ∑( 0.593 + 0.525 + 0.600 + 0.218 + 0.400)
= 0.5  ∑(2.337)
= 0.5 ∗ 2.337
= 1.168
= 0.5  ∏(0.989 0.6 ) ∗ (0.875 0.6 ) ∗ (1 0.6 ) ∗ (0.545 0.4 ) ∗ (1 0.4 )
= 0.5  ∏(0.993 + 0.923 + 1 + 0.785 + 1)
= 0.5  ∏(0.72)
= 0.5 ∗ 0.72
= 0.360
= 1.168 + 0.360 = 1.528
Maka menurut hasil perhitungan tingkat tinggi Nilai pada tabel di atas diolah dengan prosedur WASPAS untuk menghasilkan nilai rating sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Peringkat Alternatif Nilai   Rangking A3 1.582 1 A5 1.528 2 A2 1.393 3 A1 1.383 4 A4 1.332 5

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan berikut dapat ditarik dari pembahasan bab sebelumnya  yang dimana  Sistem Pendukung Keputusan kredit pemilikan  rumah  (KPR)  dapat  membantu  bank  untuk  mengidentifikasi  pelanggan  yang  akan  menjadi  penerima  KPR dengan  menggunakan  hasil  nilai  akhir  tertinggi.  Keputusan  yang  diambil  lebih  efisien,  karena  dengan  menggunakan Proses  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  WASPAS,  pihak  bank  dapat  menghitung  kemungkinan  diterima  atau tidaknya sebagai nasabah penenerima KPR.

## REFERENCES
[1] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, 2018.
[2] L. D. Jayanti, “Implementasi Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada BPR BKK KARANGANYAR Kab. Pekalongan,” J. Tek. Inform. Univ. Dian Nuswantoro , 2014.
[3] M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and R. Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[4] P.  Fitriani  and T.  S.  Alasi, Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  WASPAS,  COPRAS dan  EDAS:  Menentukan  Judul Skripsi Mahasiswa . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] S. Sugiarti, D. K. Nahulae, S. Syafrizal, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[6] N. K. Sukerti, “Analisis perbandingan penerima bantuan kemiskinan dengan metode Weighted Product (WP) dan TOPSIS,” Data Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 17, no. 3, pp. 1–7, 2016.
[7] R. D. Arista, “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis MOORA sebagai Sistem Pendukung Keputusan dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen,” vol. 2, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[8] E.  D.  S.  Mulyani,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  SAW  Dengan  WP  Dalam Pemberian Pinjaman,” Cogito Smart J. , vol. 5, no. 2, pp. 239–251, 2019.
[9] G. A. Tumangkeng and N. Fatmasari, “Kualitas Produk, Suku Bunga dan Kualitas Pelayanan Pengaruhnya Terhadap Kepuasan Pelanggan KPR Bank BTN Cabang Manado,” Univ. Negeri Surabaya , vol. 1, no. 4, pp. 1–25, 2013.
[10]  A. Widodo, W. Waridin, and J. M. Kodoatie, “Analisis pengaruh pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan terhadap  pengentasan  kemiskinan  melalui  peningkatan  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Jawa  Tengah,” J.  Din.  Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 1, pp. 25–42, 2011.
[11]  S.  R.  Simbolon,  B.  Andika,  and  E.  F.  Ginting,  “PENERAPAN  METODE  WEIGHTED  AGGREGATED  SUM  PRODUCT ASSSESMENT (WASPAS) DALAM PEMBERIAN PINJAMAN UANG PADA CU MEDAN AMPLAS,” J. Cyber Tech , vol. 3, no. 6, pp. 1077–1092, 2020.
[12]  M. R. DWITA, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Nasabah PNM Mekaar Cabang Delitua Dengan Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Cendikia Teknol. Mulia , vol. 1, no. 1, 2021.