## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Volume 09, Nomor 01, Juni 2019
JUDUL HAL SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (DECISION  SUPPORT  SYSTEM) PENILAIAN  KEDISIPLINAN  SISWA  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS (STUDI KASUS: SMK MA’ARIF SUKOHARJO) 1 - 7 METODE  AUDIT  TATA  KELOLA  TEKNOLOGI  INFORMASI  PADA  BADAN USAHA MILIK NEGARA 8 - 12 METODE  TOPSIS  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA DI STMIK PRINGSEWU 14 - 18 METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN LOKASI HOME INDUSTRI DI KABUPATEN PRINGSEWU 19 - 26 SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  PADA  AYAM  BROILER  DENGAN METODE FORWARD CHAINING 27 - 32 PENERAPAN  METODE  SAW  (SIMPLE  ADDITEVE  WIEGHT)  DALAM PENENTUAN  KONSUMEN  KREDIT  KENDARAAN  BERMOTOR  (STUDI KASUS FIF GROUP) 33- 42 Fakultas Ilmu Komputer

## Universitas Bandar Lampung
JMSIT  Volume 09  Nomor 01 Lampung, Juni 2019 ISSN 2088-5555
TIM PENYUNTING

## Penanggung Jawab
Ahmad Cucus, S.Kom., M.Kom.
Ketua Tim Redaksi: Taqwan Thamrin, ST, M.Sc.

## Penyunting Ahli (Mitra Bestari):
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Dra. Wamiliana, MA., Ph.D (Universitas Lampung) Iing Lukman, M.Sc., Ph. D (Universitas Malahayati)

## Penyunting:
Fenty Ariani, S.Kom, M.Kom Robby Yuli Endra, S.Kom.,M.Kom Ayu Kartika Puspa, S.Kom, M.TI Erlangga, S.Kom, M.Kom Wiwin Susanty, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kusuma, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lt.2
Jl. ZA Pagar Alam No.89, Gedong Meneng, Rajabasa Bandar Lampung e-mail: jurnalfik@ubl.ac.id
PENERAPAN METODE SAW (SIMPLE ADDITEVE WIEGHT) DALAM PENENTUAN KONSUMEN KREDIT KENDARAAN BERMOTOR (STUDI KASUS FIF GROUP)
Sushanty Saleh #1 , Dona Yulawati *2
Jurusan Sistem Informasi - Fakultas Ilmu Komputer Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. Z.A Pagar Alam No 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142 Telp. (0721) 787214 Fax. (0721)700261
1 sushantysaleh@darmajaya.ac.id
2 donayuliawati@darmajaya.ac.id

## ABSTRAK
FIFGROUP  adalah  grup  manajemen  dari  beberapa  perusahaan  yang  memiliki  unit  bisnis  yang  berbeda- beda. Dalam melaksanakan kegiatan jasa layanan pembiayaan khususnya kredit sepeda motor, FIFGROUP bekerjasama  dengan  dealer  resmi  Honda  yang  dimana  CS  (Costumer  Service)  menjadi  penyedia  informasi untuk para konsumen yang mengajukan permohonan kredit sepeda motor, kemudian CS (Costumer Service) menghubungi  surveyor  untuk  melakukan  survey  konsumen  dimulai  dari  kelengkapan  berkas,  pekerjaan, penghasilan,  status  tempat  tinggal.  pihak  perusahaan  memiliki  sistem  evaluasi  dan  seleksi  konsumen  yang dirasa kurang efektif ketika harus melakukan penilaian untuk menentukan konsumen dalam pembelian kredit motor, karena kriteria yang digunakan dalam evalausi dan seleksi konsumen tidak bersifat objektif. Metode pengembangan  system  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memakai  fase  pengambilan  keputusan  yang terdiri dari fase intelegence, desain, choice dan implementasi. Kreteria yang digunakan meliputi kepemilikan ,  empat  tinggal,  pekerjaan  konsumen,  penghasilan,  riwayat  pembelian    dan  uang  muka.  Adapun  yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  rancangan  input  output,  rancangan  sistem  dan  database.  Dengan adanya  sistem  ini  Pengambilan  keputusan  penentuan  konsumen  dalam  pembelian  kredit  motor  dapat  lebih optimal sehingga meminimalisir terjadinya masalah selama proses kredit

## Kata Kunci : SAW,  Kredit Kendaraan Bermotor

## 1. PENDAHULUAN
FIFGROUP  adalah  grup  manajemen  dari beberapa  perusahaan  yang  memiliki  unit  bisnis yang berbeda-beda. FIFGROUP saat ini menaungi PT  Federal  International  Finance  dan  PT  Astra Multi  Finance. FIFGROUP  adalah  Perusahaan yang bergerak di bisnis layanan pembiayaan Astra seperti FIFASTRA dan FIFSPEKTRA.
Dalam  melaksanakan  kegiatan jasa layanan pembiayaan  khususnya  kredit  sepeda  motor, FIFGROUP  bekerjasama  dengan dealer resmi Honda  yang  dimana  CS  ( Costumer  Service ) menjadi  penyedia  informasi  untuk  para  konsumen yang  mengajukan  permohonan  kredit  sepeda motor, kemudian CS ( Costumer Service ) menghubungi surveyor untuk  melakukan survey konsumen  dimulai  dari  kelengkapan  berkas, pekerjaan,  penghasilan,  status  tempat  tinggal, kondisi lingkungan rumah konsumen dan kelengkapan  aplikasi  kredit.  Setelah  syarat  berkas dan aplikasi kredit terisi lengkap barulah surveyor melanjutkan ketahap selanjutnya dengan menyerahkan  berkas  konsumen  beserta  aplikasi kredit  dan  hasil  survey  konsumen  kepada  CA ( Credit  Analisys  ) )  untuk  dilakukan  penilaian terhadap hasil survey konsumen, apakah ACC atau di  REJECT.  Akan  tetapi  kegiatan  dilapangan
berbeda dengan prosedur yang ada pada perusahaan,  setelah  mendapat  ACC  pembelian kredit  dan  unit  motor  diterima  konsumen,  kadang kala terjadi konsumen tidak melanjutkan pembayaran kredit kemudian menjual kembali unit sepeda  motor  ke  pihak  lain  tanpa  pemberitahuan kepada  pihak  perusahaan  yang  mengakibatkan kerugian  pada  perusahaan.  Berdasarkan  riset  dan analisis  kualitatif  yang  dilakukan,  menunjukan bahwa  pihak  perusahaan  memiliki  sistem  evaluasi dan  seleksi  konsumen  yang  dirasa  kurang  efektif ketika harus melakukan penilaian untuk menentukan konsumen dalam pembelian  kredit  motor,  karena  kriteria  yang digunakan  dalam  evalausi  dan  seleksi  konsumen tidak bersifat objektif, sedangkan kriteria yang non cost (  non  finansial  )  sangat  mempengaruhi penilaian  dan  dapat  digunakan  untuk  menilai konsistensi  pembayaran  kredit  konsumen.  Salah satu  disiplin    ilmu  yang  mempelajari  tuntunan dalam  pengambilan  keputusan    adalah Decision Support  System (DSS).    Terdapat  banyak  metode yang  dapat digunakan untuk menetapkan alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan beberapa  kriteria  tertentu.  Salah  satu  metode tersebut    adalah    metode Simple  Additive Weighting (SAW). ( Yuliawati, D, 2015 )
2. Landasan Teori

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
SPK  sebagai  sebuah  sistem  berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan  keputusan.  SPK  sebagai  sistem informasi berbasis komputer yang adaptif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  dari pemasalahan  manajemen  yang  tidak  terstruktur untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.  Dengan  demikian  dapat  ditarik  satu definisi  tentang  SPK  yaitu  sebuah  sistem  berbasis komputer  yang  adaptif,  fleksibel,  dan  interaktif yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah- masalah  tidak  terstruktur  sehingga  meningkatkan nilai  keputusan  yang  diambil.  (Kusumadewi , 2006)

## 2.2 Proses Pengambilan Keputusan
Ada  4  tahap  yang  harus  dilalui  dalam  proses pengambilan  keputusan  sebagai  berikut  (Marimin, 2004) : 1. Fase Intelegensi
Fase  ini  meliputi  scanning  (pemindaian) lingkungan,  baik  intermiten  maupun  terus- menerus.  Inteligensia  mencakup  berbagai aktifitas  yang  menekankan  identifikasi  situasi atau  peluang-peluang  masalah.  Berikut  ini tahap-tahap yang harus dilakukan:
1) Identifikasi Masalah, dimulai dengan identifikasi tujuan, sasaran, dan determinasi apakah  tujuan  tersebut  telah  terpenuhi. Disini  kita  harus  menentukan  apakah  ada suatu  masalah,  mengidentifikasi  gejala- gejalanya,  menentukan  keluasannya,  dan mendefinisikannya secara eksplisit.
2) Klasifikasi Masalah, konseptualisasi terhadap  suatu  masalah  dalam  rangka menempatkannya  dalam  suatu  kategori yang dapat didefinisikan. 3) Masalah Terprogram Vs Tidak Terprogram, masalah terprogram merupakan masalah yang terstruktur dengan baik  ayng  berulang  serta  rutin.  Sedangkan masalah tidak terprogram merupakan masalah  yang  belum  pernah  dikenal  dan tidak terjadi lagi.
4) Dekomposisi Masalah
merupakan pembagian/pemecahan masalah-masalah yang kompleks.
5) Kepemilikan masalah merupakan hal penting  dalam  fase  inteligensia.  Pembagian tanggung jawab dalam mengatasi submasalah dapat mempercepat penyelesaian suatu masalah. 2. Fase Desain Fase desain meliputi penemuan atau mengembangkan  dan  menganalisis  tindakan yang  mungkin  untuk  dilakukan.  Sebuah  model
masalah  pengambilan  keputusan  dibangun, dites,  dan  divalidasi.  Pemodelan  meliputi konseptualisasi  masalah  dan  mengabstraksikan masalah  ke  dalam  bentuk  kuantitatif  dan  atau kualitatif.
3. Fase Pilihan
Fase  pilihan  adalah  fase  di  mana  dibuat  suatu keputusan  yang  nyata  dan  diambil  suatu komitmen  untuk  mengikuti  tindakan  tertentu. Fase  pilihan  meliputi  pencarian,  evaluasi,  dan rekomendasi  terhadap  suatu  solusi  yang  tepat untuk model.
4. Fase Implementasi Fase  implementasi  meliputi  membuat  suatu solusi yang direkomendasikan bisa bekerja.
Gambar 1. Fase Proses Pengambilan Keputusan

## 2.3 Metode Simple Addtive Weighting
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.    Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada. (Marimin, 2004)

## 3. Metodelogi
Penelitian 3.1 Metode Pengumpulan Data
Adapun metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut
:
a. Wawancara
Wawancara  merupakan  salah  satu  usaha  atau percobaan secara sistematis, untuk mengumpulkan  informasi  yang  dibutuhkan. Penulis melakukan wawancara langsung dengan Credit  Analys FIFGROUP  dalam menentukan  konsumen  untuk  pembelian  kredit Motor, dengan tujuan mendapatkan keterangan-keterangan yang diperlukan sebagai bahan  penulisan  laporan  seperti  keriteria- kriteria  yang harus dimiliki dalam  menentukan konsumen  dalam  pembelian  kredit  dan  berapa besar  pengaruh  dari  kriteria-kriteria  tersebut (bobot) sehingga dapat menghasilkan keputusan dalam menentukan konsumen
terbaik  untuk  pembelian  kredit  Motor  baik dalam  proses  pembayaran  kredit,  keamanan unit/motor  dan  untuk  membuat  sebuah  sistem yang baru agar sesuai dengan kebutuhan sistem yang diinginkan di dalam penentuan konsumen dalam pembelian kredit Motor pada FIFGROUP Cabang Lampung.
b. Obsevasi
Pengumpulan  data  yang  dilaksanakan  dengan peninjauan  secara  langsung  melihat  dan mempelajari  sistem  yang  terjadi  di  Dealer Resmi Honda dan FIFGROUP untuk mendapatkan data-data pendukung yang digunakan dalam pembuatan laporan ini.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan cara membaca, mengutip,  dan  membuat  serta  mempelajari catatan, buku-buku dan literatur- literatur  yang bersumber  pada  bahan-bahan  pustaka  yang mendukung dan berkaitan dengan penelitian ini khususnya dalam pengembangan sistem pendukung keputusan. Selanjutnya dengan cara mempelajari  dan  memahami  jurnal  dan  buku- buku  refrensi,  yang  berhubungan  dengan masalah yang akan dibahas dalam karya ilmiah ini. Hal ini dimaksudkan agar penulis memiliki landasan  teori  yang  kuat  dalam  menarik kesimpulan.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  system  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  memakai  fase  pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah  bentuk  pemilihan  dari  berbagai alternative tindakan  yang  mungkin  dipilih  yang  prosesnya melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan  akan menghasilkan suatu keputusan yang terbaik. Proses pengambilan  keputusan  adalah  suatu  proses memilih alternative tindakan  untuk  mencapai tujuan.
Berikut ini aktivitas-aktivitas yang dilakukan pada tiap fase Proses sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada gambar 2. (Turban, 2011).
Gambar 2. Fase – Fase Proses Pengambilan Keputusan

## 4. Hasil dan Pembahasan
Kebutuhan  informasi  pada  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  konsumen  yang layak  diberikan  kredit  motor,  membutuhkan kriteria  untuk  setiap  alternatif  dimana  setiap kriteria tersebut dibobotkan terlebih dahulu.

## 4.1 Diagram Alir Dokumen Sistem Yang Berjalan

## Sistem Pembelian Kredit yang Berjalan
Kepala Cabang Konsumen Surveyor
Credit Analys Costumer Service Start Beri Price List + Tanya Motor pilihan + Minta ID Konsumen Konfirmasi motor pilihan & Biaya kredit + Beri ID Input Data konsumen + Bukti Pembayaran Saat ada pembelian Kredit Motor Hubungi Surveyor untuk Survey Konsumen + Beri Data konsumen Survey Konsumen, Lingkungan/Tempat tinggal + Cek Syarat Kredit +
Berkas Kredit
Lengkap? Cek Data Konsumen + siapkan Berkas Kredit + Info Syarat Kredit Berkas Kredit + Info Syarat Kredit Menyiapkan Syarat Kredit + mengisi Berkas Kredit Price List + Info Syarat + Tanya Motor Pilihan Berkas kredit terisi + Syarat Kredit Berkas kredit terisi + Syarat
Kredit Berkas kredit + Syarat Kredit tdk lengkap
Berkas kredit + Syarat Kredit lengkap Motor & Biaya Kredit Terkondfirmasi + DP Menyiapkan Lap. Survey Lap. Survey + Berkas kredit + Syarat Kredit Verifikasi Lap.
Survey & Berkas Konsumen Lap. Survey + Berkas kredit + Syarat Kredit
ACC? Lap. Survey +
Berkas kredit + Syarat Kredit Valid
Lap. Survey + Berkas kredit+Syarat Kredit tdk Valid Cetak Laporan
ACC Kredit
Lap. ACC Kredit Lap. ACC Kredit Menyiapkan Motor untuk di kirim ke konsumen Berkas Motor Lap. ACC Kredit M ot or M ot or Berkas Motor End M ot or Price List + Info Syarat + Tanya Motor Pilihan Motor & Biaya Kredit Terkondfirmasi + DP Data Konsumen + Bukti Pembayaran Data Konsumen + Bukti Pembayaran Data Konsumen + Bukti Pembayaran Data Konsumen + Bukti Pembayaran Data Konsumen + Bukti Pembayaran Berkas Kredit + Info Syarat Kredit Arsip 1 1 T Y 2 2 T Y Data Konsumen + Bukti Pembayaran Arsip Arsip 4 4 Lap. ACC Kredit Pembuatan Lapporan Bulanan Lap. Bulanan Lap. Bulanan Lap. Bulanan Arsip Arsip Cetak Laporan REJECT Kredit Lap. ACC Kredit Lap. ACC Kredit Lap. REJECT Kredit Arsip 3 Lap. REJECT Kredit 3 Hubungi Konsumen Permohonan Kredit REJECT Permohonan Kredit REJECT
Gambar 3. Bagan Alir Dokumen ( Flowchat Document ) Yang Berjalan
Dari  analisa  proses  penentuan  konsumen  dalam pembelian  kredit  motor  yang  berjalan  di FIFGROUP cabang Lampung, terdapat beberapa masalah yang ditemukan, yaitu sebagai berikut:
1. Proses  pengambilan  keputusan  yang  kurang optimal.
2. Proses  pengambilan  keputusan  yang  kurang optimal  memungkinkan  terjadinya  masalah dan  kekeliruan  dalam  penentuan  konsumen pembelian  kredit  motor  yang  mengakibatkan kerugian dalam perusahaan.
3. Hasil  keputusan  yang  kurang  optimal  tidak dapat dipertanggung jawabkan  karena belum adanya sistem yang dapat membantu memberikan keputusan secara optimal.

## 4.2 Kriteria dan Bobot
Kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan konsumen adalah sebagai berikut..
Tabel 1. Kriteria penentuan konsumen pembelian kredit motor No Jenis Kriteria Keterangan 1 C1 Kepemilikan Tempat Tinggal ( benefit ) 2 C2 Pekerjaan Konsumen ( benefit ) 3 C3 Penghasilan Konsumen ( benefit ) 4 C4 Riwayat Pembelian Konsumen ( benefit ) 5 C5
Uang Muka/DP ( Down payment ) ( cost )

## 4.3 Simulasi Metode
Data-data konsumen ditunjukkan tabel berikut: Tabel 2. Data konsumen
Keterangan : T = Tetap K
= Kontrak TT = Tidak Tetap TB = Tidak Bekerja
Berdasarkan  langkah-langkah  penilaian  untuk menentukan  konsumen  dalam  pembelian  kredit motor  pada  FIFGROUP  Cabang  Lampung dengan  menggunakan  metode MADM ( Multiple Attribut Decision Making ) dengan metode SAW ( Simple  Additive  Weighting ).  Maka  yang  harus dilakukan yaitu:
1. Memberikan  nilai  setiap alternative (Ai) pada  setiap  Kriteria  (Cj)  yang  sudah ditentukan.
a. Kriteria Kepemilikan Tempat Tinggal (C1)
Semakin  aman  dan  strategis  Lingkungan  dan Daerah  Tempat  Tinggal  maka  kualitas  nilai semakin baik.
Tabel 3. Nilai Kriteria Kepemilikan Tempat
Tinggal No Kepemilikan Tempat Tinggal Nilai 1 Milik Pribadi 40 2 Mengontrak 30 3 Menumpang 20 4 Tidak Ada Tempat Tinggal 10 b. Kriteria Pekerjaan Konsumen (C2) Semakin baik Pekerjaan Konsumen  maka  kualitas  nilai semakin baik.
Tabel 4. Nilai Kriteria Pekerjaan Konsumen
No Pekerjaan Konsumen Nilai 1 Tetap 40 2 Kontrak 30 3 Tidak Tetap 20 4 Tidak Bekerja 10 c. Kriteria Penghasilan Konsumen  (C3) Semakin tinggi Penghasilan Konsumen  maka  kualitas  nilai semakin baik.
Tabel 5. Nilai Kriteria Penghasilan Konsumen
No Penghasilan Konsumen Nilai 1 > Rp. 3.500.000 40 2 < Rp. 3.500.000 - Rp. 2.000.000 30 3 < Rp. 2.000.000 - Rp. 1.000.000 20 4 < Rp. 1.000.000 10 d. Riwayat Pembelian Konsumen (C4)
Semakin  Lancar  Pembelian  Konsumen maka kualitas nilai semakin baik.
Tabel 6. Nilai Kriteria Riwayat Pembelian
Konsumen
No Uang Muka/DP ( Down payment ) Nilai 1 Sangat Baik 40 2 Baik 30 3 Kurang baik 20 4 Buruk 10
e. Kriteria Uang Muka/DP ( Down payment )
(C5) Semakin  tinggi  Uang  Muka/DP  ( Down payment )  yang  diberikan  maka  kualitas nilai semakin baik.
Tabel 7. Nilai Kriteria Uang Muka/DP ( Down payment )
No Uang Muka/DP ( Down payment ) Nilai 1 DP > 30% dari Harga 10 2 DP 25-30% dari Harga 20 3 DP 16-25% dari Harga 30 4 DP < 15% dari Harga 40
Dari  tabel  nilai  Kriteria  tersebut  terdapat kriteria benefit ( Maksimal ) dan kriteria cost ( Minimal ) dari kriteria yang ada.
2. Menentukan bobot pada setiap kriteria Dari  informasi  yang  di  dapat  dari Credyt Analys penilaian  bobot  untuk  penentuan konsumen  dalam  pembelian  kredit  motor sebagai berikut:
Tabel 8. Bobot penentuan konsumen pembelian kredit motor
No Kriteria Bobot (%) 1 C1
20 2 C2 20 3 C3 25
4 C4 15
5 C5 20
3. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternative (Ai) dari setiap Kriteria (Cj) yang sudah ditentukan.
Tabel 9. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
4. Membuat  matrik  keputusan  X  dari  setiap alternative (Ai) dari setiap Kriteria (Cj) yang sudah ditentukan.
40   20   20  30  40 30   30   30  30  30
X = 30   10   20  30  40 20   20   30  30  10 40   40   30  30  30 5. Melakukan proses normalisasi untuk keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai rating  kerja  ternormalisasi  (R ij )  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis kriteria. a. Kriteria Benefit
1) Kepemilikan Tempat Tinggal r 11 = 40 𝑀𝑎𝑥 (40:30:30:20:40) = 1,00
r 21 = 30 𝑀𝑎𝑥 (40:30:30:20:40) = 0,75
r 31 =
30 𝑀𝑎𝑥 (40:30:30:20:40) = 0,75
r 41 = 20
Max (40:30:30:20:40) = 0,50
r 51 = 40 𝑀𝑎𝑥 (40:30:30:20:40) = 1,00
2) Pekerjaan Konsumen : r 12 = 20
Max (20:30:10:20:40) = 0,50
r 22 = 30 Max (20:30:10:20:40) = 0,75
r 32 = 10 Max (20:30:10:20:40) = 0,25
r 42 = 20
Max (20:30:10:20:40) = 0,50
r 52 =
40 Max (20:30:10:20:40) = 1,00
3) Penghasilan Konsumen r 13 = 20
Max (20:30:20:30:30) = 0,67
r 23 = 30 Max (20:30:20:30:30) = 1,00
r 33 = 20 Max (20:30:20:30:30) = 0,67
r 43 =
30 Max (20:30:20:30:30) = 1,00
r 53 = 30 Max (20:30:20:30:30) = 1,00
4) Riwayat Pembelian Konsumen r 14 = 30
Max (30:30:30:30:30) = 1,00
r 24 =
30 Max (30:30:30:30:30) = 1,00 r 34 = 30 Max (30:30:30:30:30) = 1,00
r 44 = 30 Max (30:30:30:30:30) = 1,00 r 54 = 30
Max (30:30:30:30:30) = 1,00
b. Kriteria Cost Uang Muka/DP ( Down Payment )
r 15 = Min (40:30:40:10:30) 40 = 0,25
r 25 = Min (40:30:40:10:30) 30 = 0,33 r 35 = Min (40:30:40:10:30) 40 = 0,25 r 45 = Min (40:30:40:10:30) 10 = 1,00
r 55 = Min (40:30:40:10:30) 30 = 0,33
Matriks R:
1,00   0,50   0,67   1,00  0,25 0,75   0,75   1,00   1,00  0,33 R jj = 0,75   0,25   0,67   1,00  0,25
0,50   0,50   1,00   1,00  1,00 1,00   1,00   1,00   1,00  0,33
Tabel 10. Tabel Matriks Normalisasi
R jj = 1,00 0,50 0,67 1,00 0,25 0,75 0,75 1,00 1,00 0,33 0,75 0,25 0,67 1,00 0,25 0,50 0,50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,33
6. Melakukan  perhitungan  nilai  prefensi  (Vi) yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dari perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi (R)  dengan  bobot  kriteria  (W)  yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
V 1 =  {(1,00)  (0,20)  +  (0,50)  (0,20)  + (0,67) (0,25) + (1,00) (0,15)
+ (0,25) (0,15)}
= 1,20 + 0,10 + 0,13 + 0,20 + 0,05 = 1,68
V 2 =  {(0,75)  (0,20)  +  (0,75)  (0,20)  + (1,00) (0,25) + (1,00) (0,15)
+ (0,33) (0,15)}
= 0,95 + 0,15 + 0,20 + 0,20 + 0,07 = 1,57
V 3 =  {(0,75)  (0,20)  +  (0,25)  (0,20)  + (0,67) (0,25) + (1,00) (0,15)
+ (0,25) (0,15)} = 1,00 + 0,06 + 0,17 + 0,25 + 0,06 = 1,54
V 4 =  {(0,50)  (0,20)  +  (0,50)  (0,20)  + (1,00) (0,25) + (1,00) (0,15)
+ (1,00) (0,15)}
= 0,65 + 0,08 + 0,15 + 0,15 + 0,15 = 1,18
V 5 =  {(1,00)  (0,20)  +  (1,00)  (0,20)  +
(1,00) (0,25) + (1,00) (0,15) + (0,33) (0,15)} = 1,20 + 0,20 + 0,20 + 0,20 + 0,07
= 1,87 Berdasarkan Perhitungan nilai penentuan konsumen dalam pembelian  kredit  motor,  konsumen terbaik  dalam  pembelian  kredit motor    pada  FIFGROUP  Cabang Lampung  adalah  konsumen  yang memiliki nilai tertinggi yaitu V 2 , V 4 , V 5 yang bernama Ari Purbowo, Okta
Ardiansyah,  Enny  Kurniati.  Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada
Tabel
11. di bawah ini

## Tabel 11. Hasil Rangking

## 4.4 Desain Sistem
Alur sistem yang diusulkan tersebut ditampilkan dalam bentuk Data flow diagram.
Gambar 4. ContextDiagram SPK Penentuan Konsumen
4.5 Rancangan input output
4.5.1 Rancangan Form Konsumen
Gambar 5. Form konsumen
4.5.2 Form Penilaian
Gambar 6. Form penilaian

## 4.6 Rancangan Database
5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, simpulan berikut :
1. Pengambilan  keputusan  penentuan  konsumen dalam  pembelian  kredit  motor  dapat  lebih optimal  sehingga  meminimalisir  terjadinya masalah selama proses kredit.
2. Dengan  penerapan    metode Simple  Additive Weighting (SAW) dapat menghasilkan sebuah nilai terbesar sebagai alternative terbaik pada penentuan  konsumen  dalam  pembelian  kredit motor  sehingga  menghasilkan  keputusan optimal.

## 5.2 Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  ini  agar mengoptimalkan program yang digunakan dan untuk menghindari  kesalahan,  sebaiknya  memberikan pelatihan  kepada  user  yang  akan  mengoprasikan program.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Marimin, 2004. Teknik Dan Aplikasi Pengambilan  Keputusan  Kriteria  Majemuk, Jakarta: Grasindo.
[2]. Saleh,  S.  and  Widakdo,  D.T.,  2016.  Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Prestasi Kepengurusan Pada Organisasi  Kemahasiswaan  Ibi  Darmajaya Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi Magister, 1.
[3]. Sri  Kusumdewi,  dkk.  2006.  Fuzzy  Multy- Atribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Graha Ilmu ,Yogyakarta.
[4]. Turban,  E.,  dkk,  2005  Decicion  Sup.port System  and  Intelligent  Systems,  Penerbit  : Andi, Yogyakarta
[5]. Yuliawati,  D.,  2015.  Peningkatan  Efektifitas
Penjurusan Mahasiswa Ilmu Komputer Menggunakan Otomatisasi Penerapan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Informatika, 13.