SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOLOSAN KREDIT NASABAH DENGAN METODE SAW PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM MAKMUR INTI SENTOSA Disusun sebagai salah satu syarat memperoleh Gelar Strata I Pada Jurusan Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Oleh: ROHANA MURNIATI FURSHOTUN L200180132 PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2022
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOLOSAN KREDIT NASABAH DENGAN METODE SAW PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM MAKMUR INTI SENTOSA Abstrak Koperasi Simpan Pinjam Makmur Inti Sentosa merupakan koperasi yang di dirikan atas dasar keresahan masyarakat Panjangan, Gondangsari, Juwiring, Klaten terhadap transaksi simpan pinjam di bank yang memerlukan banyaknya data atau persyaratan yang harus dipenuhi untuk tersetujuinya transaksi tersebut, terutama transaksi kredit pada masyarakat menengah ke bawah. Ada banyak transaksi yang dapat dilakukan di Koperasi Simpan Pinjam Makmur Inti Sentosa ini, diantaranya transaksi kredit, menabung/debit, dan deposito berjangka. Namun, dalam berjalannya transaksi di koperasi ini, analisis penerimaan atau pencairan dana kredit yang diajukan oleh nasabah masih menggunakan analisis manual yang dilakukan oleh bendahara bersama manager koperasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat pengarsipan khusus dari transaksi kredit yang diajukan oleh nasabah, mulai dari persyaratan kredit tersebut hingga kondisi sosial dan ekonomi nasabah. Serta terbangunnya sistem pendukung keputusan dengan metode SAW untuk penerimaan pengajuan kredit nasabah yang terdigitalisasi. Untuk pembuatan dan pengembangan sistem sendiri menggunakan metode SDLC dengan model waterfall, serta untuk perancangan sistem menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai database sistem. Sistem terdiri dari beberapa fitur atau menu untuk proses pengambilan keputusan secara kuantitatif, di antaranya menu nasabah, menu kredit, menu kriteria, menu subkriteria, menu arsip, menu penilaian nasabah, dan menu hasil untuk mendapatkan keputusan akhir kelayakan atau kelolosan kredit nasabah. Pengujian sistem menggunakan blackbox testing dan uji validitas antara analisis yang telah dilakukan dengan penilaian sistem yang mencapai 88% dengan 9 data aktual pengajuan kredit. Kata Kunci: koperasi, kredit, sistem pendukung keputusan, SAW. Abstract Makmur Inti Sentosa Savings and Loans Credit union is a credit union that was founded on the basis of the concerns of the people of Panjangan, Gondangsari, Juwiring, Klaten towards savings and loan transactions at banks that require a large amount of data or requirements that must be met for the approval of the transaction, especially credit transactions for the lower middle class. . There are many transactions that can be done at the Makmur Inti Sentosa Savings and Loans Credit union, including credit transactions, savings/debit transactions, and time deposits. However, in the course of transactions in this credit union, the analysis of the receipt or disbursement of credit funds submitted by customers still uses manual analysis carried out by the treasurer with the credit union manager. The purpose of this research is to create a special archive of credit transactions submitted by customers, from the credit terms to the customer's social and economic conditions. As well as the establishment of a decision support system using the SAW method for accepting digitalized customer credit applications. For the manufacture and development of the system itself using the SDLC method with the waterfall model, as well as for system design using PHP as the programming language and MySQL as the 1
system database. The system consists of several features or menus for quantitative decision-making processes, including customer menus, credit menus, criteria menus, sub- criteria menus, archive menus, customer assessment menus, and results menus to obtain a final decision on customer credit eligibility or pass. Testing the system using blackbox testing and testing the validity of the analysis that has been done with the system assessment with 88% over 9 credit datas. Keywords: credit union, credit, decision support sytem, SAW. 1. PENDAHULUAN Koperasi Simpan Pinjam adalah sebuah lembaga keuangan non bank dengan penawaran jasa atau usaha penerimaan simpanan dan pemberian pinjaman uang bagi anggotanya. Pendapatan utama perusahaan perbankan adalah penghasilan bunga dari penyaluran kredit. Semakin besar jumlah kredit yang disalurkan, maka semakin besar pula pendapatan bunga yang akan diperoleh perusahaan (Lailaa & Kurniawati, 2018) . Koperasi Simpan Pinjam Makmur Inti Sentosa merupakan koperasi yang di dirikan atas dasar keresahan masyarakat Panjangan, Gondangsari, Juwiring, Klaten terhadap transaksi simpan pinjam di bank yang memerlukan banyaknya data atau persyaratan yang harus dipenuhi untuk tersetujuinya transaksi tersebut, terutama transaksi kredit pada masyarakat menengah ke bawah. Koperasi yang berdiri pada tahun 2021 ini memiliki 7 karyawan tetap sebagai pengelola koperasi, dengan jumlah anggota 38 orang, nasabah atau pengguna jasa yang dilayani sejumlah 589 orang, serta dana atau aset yang dikelola 1 milyar 900 juta rupiah. Kredit adalah salah satu transaksi yang dilakukan oleh nasabah di sebuah koperasi. Sama seperti transaksi kredit pada bank, di koperasi pun ada analisis tersendiri untuk menerima pengajuan kredit dari nasabah. Pihak koperasi perlu menilai dan menentukan debitur terlebih dahulu sebelum memberikan keputusan untuk menerima atau menolak permintaan pengajuan kredit pemohon, hal ini dilakukan mengingat resiko tidak tertagihnya kredit cukup besar. Sehingga seorang debitur harus memenuhi kriteria- kriteria yang telah ditentukan oleh pihak bank untuk bisa mendapatkan kredit (Supiyandi, 2020) . Namun, pada zaman modern seperti sekarang ini banyak dari koperasi di Indonesia yang belum memanfaatkan teknologi informasi, seperti pada pengumpulan data nasabah dan penentuan keputusan kelolosan kredit nasabah. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi, pemodelan, dan 2
pemanipulasian data (Duwiyanti & Ardhiansyah, 2019) . Sistem ini digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data sehingga penggunanya dapat membuat keputusan dengan lebih (Marbun & Hansun, 2019) . Sifat interaktif yang dimiliki sistem dimaksudkan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan, seperti prosedur, kebijakan, teknik analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel (Amiruddin, 2016) . Metode yang digunakan pada pendukung pengambilan keputusan di sistem ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW adalah suatu metode untuk pengambilan keputusan multi-atribut. Dengan pertimbangan metode Sistem Pendukung Keputusan yang lain, yaitu metode TOPSIS yangmana metode tersebut melakukan pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris menggunakan jarak Euclidean (Muzakkir, 2017) . Akan tetapi pada penerapan secara langsung, belum ada penentuan prioritas bobot kriteria pada perhitungannya. Sedangkan pada metode SAW, ada penentuan bobot kriteria yang menjadi prioritas perhitungan pengambilan keputusan. Hal ini menjadi nilai tambah metode SAW pada penerapan perhitungan pengambilan keputusan kredit nasabah. Metode SAW juga dapat membandingkan dengan semua alternatif yang ada dengan perhitungan kriteria yang simple untuk menentukan alternatif terbaik dari banyak alternatif (Beti & Yati, 2019) . Oleh karena itu, admin di bagian Mikro Business Unit pun dapat menggunakan sistem ini dengan mudah (Wibowo & Kunendra, 2017). Berdasarkan latar belakang permasalahan diatas, dapat diambil rumusan masalah yaitu bagaimana sistem informasi berbasis komputer dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan di sebuah Koperasi Simpan Pinjam dengan menyeleksi nasabah yang mengajukan kredit/pinjaman berdasarkan kriteria yang telah di tentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memaparkan bagaimana pencatatan data nasabah terdigitalisasi pada zaman modern ini, mengetahui persyaratan apa saja yang diperlukan nasabah untuk pengajuan transaksi berupa kredit di Koperasi Simpan Pinjam yang dimaksud, menganalisis kelolosan kredit yang diajukan oleh nasabah dengan persyaratan yang telah ditentukan, dan menganalisis serta mengetahui keputusan terbaik dari beberapa nasabah yang mengajukan kredit di koperasi yang akan terrealisasi 3
pengajuan kredit nya, juga sebagai pemanfaatan komputer untuk pengambilan keputusan agar keputusan tersbut diambil secara waktu yang relatif singkat (Setyawan, Arini, & Akhlis, 2018). 2. METODE Metode penelitian yang digunakan untuk penyusunan Tugas Akhir ini adalah metode penelitian kuantitatif dengan jenis penelitian berupa penelitian aplikatif, atau biasa disebut dengan penelitian terapan. Menggunakan metode penelitian aplikatif guna menemukan solusi dari permasalahan organisasi atau dalam penerapan dunia kerja itu sendiri. Juga dalam pengembangan serta penyelesaian permasalahan pada suatu organisasi ini, mengambil metode penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif biasanya menggunakan desain eksplanasi, di mana objek telaahan penelitian eksplanasi (explanatory research) adalah untuk menguji hubungan antar-variabel yang dihipotesiskan (Mulyadi, 2011) . Dengan penggunaan metode kuantitatif pada pengerjaan tugas akhir ini, diharapkan nantinya memperoleh data berupa angka atau memperoleh data kualitatif yang di jadikan angka. Metode penelitian Tugas Akhir yang digunakan penulis untuk menyusun laporan Tugas Akhir antara lain: 2.1 Metode Pengumpulan Data 2.1.1 Metode Wawancara Metode wawancara ini digunakan peneliti untuk melakukan tahapan awal dari pengembangan sistem, yaitu analisis kebutuhan sistem. Pengumpulan data dengan metode wawancara ini dilakukan melalui proses Tanya jawab secara lisan terhadap manager dan analis kredit pihak koperasi. 2.1.2 Metode Dokumen Metode dokumen merupakan metode pengumpulan data berdasarkan data yang dimiliki oleh pihak koperasi simpan pinjam tersebut, seperti dokumen terkait nasabah beserta transaksi yang dilakukannya. Juga studi dokumen berupa persyaratan kredit yang telah dahulu di setujui untuk pencairan dana kredit tersebut. 2.1.3 Metode Survei Metode survei dilakukan secara langsung terhadap calon nasabah yang akan mengajukan pinjaman atau kredit pada koperasi simpan pinjam tersebut, dengan survei lapangan di daerah yang ditempati nasabah. 4
2.2 Metode Pengembangan Sistem Metode waterfall merupakan metode pengembangan sistem yang harus dikerjakan secara bertahap dan tidak dapat melewati tahap. Metode waterfall banyak digunakan tim pengembang perangkat lunak. Dapat dilihat pada Gambar 1, terdapat 5 tahapan yaitu analisis kebutuhan (requirement analysis), desain, pemrograman (coding), uji coba (testing) dan implementasi. Proses metode waterfall sistem tercantum pada gambar 1 (Anggoro & Syahputri, 2020). Gambar 1. Metode Waterfall 2.2.1 Analisis Kebutuhan (Requirement Analysis) Pada tahap analisis kebutuhan ini, peneliti melakukan analisis terkait kebutuhan apa saja yang diperlukan untuk pengembangan sistem guna memenuhi Tugas Akhir ini, mulai dari kebutuhan hardware, software dan fungsional. a. Analisis Kebutuhan Hardware Hardware atau perangkat keras dibutuhkan pengguna untuk melakukan proses input data nasabah atau data koperasi lain yang nantinya dapat ditampilkan pada sistem pendukung keputusan pengajuan kredit nasabah Koperasi Simpan Pinjam Makmur Inti Sentosa. Perangkat keras yang dibutuhkan antara lain, Portable Computer (PC) atau menggunakan laptop yang tersambung dengan koneksi internet. b. Analisis Kebutuhan Software Perangkat lunak (software) dibutuhkan pula untuk mendukung proses pengembangan 5
sistem yang akan dibuat, software yang digunakan diantaranya: Operating System (OS) dengan menggunakan Windows 10 yang juga mendukung jalannya aplikasi XAMPP. Di dalam XAMPP sendiri ada modular berupa Apache yang digunakan sebagai web server untuk bertanggung jawab pada request-response HTTP dan logging informasi secara detail. Untuk pengkodean sistem, peneliti menggunakan framework CodeIgniter versi 4 dengan bahasa pemrograman PHP versi 7.4 dan menggunakan software code editor berupa Visual Studio Code versi 1.67. MySQL sebagai database server populer digunakan peneliti untuk gudang data pada sistem. Kemudian web browser yang digunakan yaitu Google Chrome. c. Analisis Kebutuhan Fungsional Kebutuhan fungsional ini adalah kebutuhan yang disediakan oleh sistem pendukung keputusan yang berisi elemen elemen pendukung keputusan manager untuk memutuskan kredit dari nasabah mana saja yang layak untuk disetujui. Adapun hasil analisis kebutuhan fungsional yang ada, sebagai berikut : 1) Sistem Mampu Melakukan Pendataan Nasabah Koperasi Simpan Pinjam a) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat menambahkan data nasabah koperasi yang mengajukan transaksi kredit. b) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat melakukan pengubahan/update data nasabah koperasi yang mengajukan transaksi kredit apabila ada perubahan data. c) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat melakukan penghapusan/delete data nasabah koperasi yang mengajukan transaksi kredit apabila data tersebut tidak valid atau terdapat banyak kesalahan. d) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat menambahkan data kriteria dan sub kriteria untuk penilaian pengajuan kredit nasabah koperasi. e) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat melakukan pengubahan/update data kriteria dan sub kriteria untuk penilaian pengajuan kredit nasabah koperasi apabila ada perubahan pada 2 elemen tersebut. f) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat melakukan penghapusan/delete data kriteria dan sub kriteria untuk penilaian pengajuan kredit nasabah koperasi apabila ada perubahan pada 2 elemen tersebut. 6
2) Sistem Mampu Menampilkan Data Nasabah terkait Transaksi Kredit di KSP Makmur Inti Sentosa User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat melihat kembali data yang telah di masukkan ke sistem. 3) Sistem Mampu Melakukan Penilaian terhadap Kredit yang Diajukan oleh Nasabah a) User yang merupakan bendahara serta manager koperasi dapat menganalisis pengajuan kredit dari nasabah dan nantinya memasukkan kriteria beserta penilaian dari bendahara ke dalam sistem, lalu sistem akan menampilkan penilaian kredit yang lolos untuk nantinya di realisasikan. b) Sistem akan menampilkan hasil keputusan sistem terhadap penilaian pengajuan kredit tersebut urut dari yang teratas (layak/direkomendasikan oleh sistem) sampai yang terbawah. 2.2.2 Desain a. Use case diagram Pengguna Sistem Pendukung Keputusan ini hanya ada pada 1 admin, dan di handle oleh bendahara dengan koordinasi bersama manager koperasi. User di sistem ini dapat melihat data nasabah, melakukan proses olah data berupa input, edit, dan delete data terkait dengan melakukan proses login terlebih dahulu (Duwiyanti & Ardhiansyah, 2019) . Use case diagram yang digunakan pada sistem dijelaskan pada Gambar 2. Gambar 2. Use case diagram 7
b. Activity diagram Di dalam activity diagram ini dijelaskan aktivitas apa saja yang dapat dilakukan admin sebagai user sistem, seperti melihat data, menambahkan data, mengubah data, menghapus data, dan mencetak hasil penilaian. Activity diagram sistem secara keseluruhan dijelaskan pada gambar 3. tidak ya Gambar 3. Activity Diagram sistem keseluruhan 1) Menu kredit Alur pengaksesan menu kredit sistem pendukung keputusan pegajuan kredit nasabah Koperasi Makmur Inti Sentosa. Activity diagram sistem pada menu kredit untuk fitur tambah data kredit tercantum pada gambar 4. 8
Gambar 4. Activity Diagram tambah data kredit Gambar 4 merupakan activity diagram untuk penambahan data kredit untuk memasukkan jenis kredit mana yang dipilih oleh nasabah. Activity diagram sistem pada menu kredit untuk fitur ubah data kredit tercantum pada gambar 5. Gambar 5. Activity Diagram ubah data kredit Gambar 5 merupakan activity diagram untuk pengubahan data kredit jika terdapat kesalahan dari admin saat memasukkan data jenis kredit. Activity diagram sistem pada menu kredit untuk fitur hapus data kredit tercantum pada gambar 6. 9
Gambar 6. Activity Diagram hapus data kredit Gambar 6 merupakan activity diagram untuk penghapusan data kredit jika terdapat kesalahan dari admin saat memasukkan data jenis kredit dan admin menghendaki untuk menghapus data tersebut. 2) Menu nasabah Alur pengaksesan menu nasabah sistem pendukung keputusan pegajuan kredit nasabah Koperasi Makmur Inti Sentosa. Activity diagram sistem keseluruhan pada menu nasabah untuk fitur tambah data nasabah tercantum pada gambar 7. Gambar 7. Activity Diagram tambah data nasabah 10
Gambar 7 merupakan activity diagram untuk penambahan data nasabah yang mengajukan kredit di koperasi. Dibutuhkan penambahan data nasabah berupa nama untuk nantinya mempermudah proses pencairan dana kredit. Activity diagram sistem pada menu nasabah untuk fitur ubah data nasabah tercantum pada gambar 8. Gambar 8. Activity Diagram ubah data nasabah Gambar 8 merupakan activity diagram untuk pengubahan data nasabah yang mengajukan kredit di koperasi. Apabila ada kesalahan dari admin untuk memasukkan nama nasabah, data tersebut dapat diubah. Activity diagram sistem pada menu nasabah untuk fitur hapus data nasabah tercantum pada gambar 9. Gambar 9. Activity Diagram hapus data nasabah 11
Gambar 9 merupakan activity diagram untuk penghapusan data nasabah yang mengajukan kredit di koperasi. Apabila ada kesalahan memasukkan nama nasabah, dapat di hapus juga pada sistem ini. 3) Logout sistem Logout digunakan ketika admin telah selesai menggunakan sistem. Logout ini dirancang tanpa dialog button, jadi ketika tombol logout di klik maka akan otomatiskeluar dari sistem. Activity diagram untuk logout sistem tercantum pada gambar 10. Gambar 10. Activity Diagram logout sistem Gambar 10 merupakan activity diagram untuk keluar/logout dari sistem. Ketika admin telah mengklik tombol logout, maka akan dikembalikan ke halaman awal sistem. c. Perancangan basis data Basis data yang dirancang untuk kebutuhan sistem serta kebutuhan pemrosesan data pada sistem yangmana basisdata tersebut nantinya akan menyimpan permintaan pemrosesan data oleh user kepada sistem. Rancangan basis data yang digunakan pada sistem tercantum pada gambar 11. Gambar 11. Rancangan basis data sistem 12
2.2.3 Pengkodean/Implementation Sistem Pendukung Keputusan Pengajuan Kredit Koperasi Makmur Inti Sentosa ini dibuat dan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, Visual Studio Code sebagai editor, database MySQL, dan Sistem Operasi Windows 10. Dalam tahapan pengkodean/implementasi ini, peneliti akan menjelaskan mengenai : a. Sistem ini dibuat secara sistematis sehingga pada implementasinya, kriteria pada sistem diambil atas diskusi dan penyesuaian dengan pengambil keputusan. (Ferrans, Torres, Temprano, & Sanchez, 2022) . Keputusan yang diambil atau dibuat oleh sistem ini juga tidak sepenuhnya menjadi keputusanakhir pengambil keputusan karena sistem yang dibuat tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasi pengambil keputusan tetapi sebagai alat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan melakukan analisis dengan model yang tersedia (Meri, 2020). b. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Hardita, Utami, & Luthfi, 2018) . Proses perhitungan hasil akhir menggunakan metode SAW dengan cara membuat matriks keputusan, melakukan normalisasi matriks dan menghitung nilai akhir dengan cara menjumlahkan hasil kali nilai kriteria masing-masing alternatif dengan bobot tiap kriteria (Kharisma & Indra, 2019) . Langkah yang dilakukan untuk perhitungan pada Sistem Pendukung Keputusan metode SAW ini adalah sebagai berikut. 1) Menentukan kriteria untuk perhitungan pengambilan keputusan yang akan dijadikan sistem tersebut, kriteria yang diambil untuk pengambilan keputusan pada sistem ini diantaranya penghasilan/gaji, tanggungan, nilai agunan, jumlah kredit dan jangka waktu 2) Bersama pengambil keputusan, peneliti menentukan subkrirteria atau data crips untuk masing masing kriteria yang telah ditentukan tersebut. 3) Menentukan dan memberikan nilai bobot (W) masing masing kriteria dan subkriteria oleh peneliti beserta pengambil keputusan pada sistem untuk masing-masing kriteria yang sudah ditentukan (Mufizar, 2015). W = {W1, W2, W3, W4, ... Wj} 4) Melakukan normalisasi matriks keputusan Z dari hasil input nilai sistem dengan cara menghitung nilai matriks ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj seperti yang dituliskan pada persamaan 1. 13
rij = { 𝑥𝑖𝑗 max 𝑥𝑖𝑗 min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (1) 5) Melakukan perankingan dari hasil perhitungan normalisasi, yaitu mengalikan setiap satu kolom kriteria dengan masing- masing bobot kriteria nya dan menjumlahkan sesuai dengan objeknya seperti yang dituliskan pada persamaan 2. 𝑛 𝑣𝑖 = ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 (2) 𝑗=1 2.2.4 Pengetesan/Testing Sistem ini dilakukan pengujian sistem menggunakan pengujian BlackBox setelah tahap pengkodean sistem selesai, pengujian akurasi antara sistem dengan analisis koperasi dan pengujian validitas dan realibilitas menggunakan software SPSS (Statistical Product and Service Solutions). Teknik pengujian BlackBox didasarkan pada detail sistem dari luar, termasuk tampilan/user interface sistem, fungsi yang ada di dalam sistem, kesesuaian jalannya sistem dengan yang direncanakan/diharapkan. Blackbox testing ini lebih fokus kepada tampilan luar sistem/user interface daripada pengkodean sistem. Pada pengujian ini pula, penguji dapat mengidentifikasi kesalahan sistem, ketidakselarasan antarmuka, maupun ketidaksesuaian fungsi atau kinerja sistem di mata pengguna. 2.2.5 Pemeliharaan/Maintenance Tahap akhir pada pengembangan sistem adalah pemeliharaan sistem itu sendiri, yaitu dimaksudkan untuk mengurangi resiko atau kemungkinan buruk yang dapat terjadi pada sistem kedepannya, serta terhindar dari kesalahan pada tahap pengembangan sistem. Pada tahap ini juga, dimaksudkan untuk menjaga sistem tersebut tetap berjalan sama dan sesuai dengan analisis awal pembuatan sistem. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini membahas seluruh tampilan dari Sistem Pendukung Keputusan Kelolosan Kredit Nasabah dengan metode simple additive weighting pada KSP Makmur Inti Sentosa yang telah dirancang. Dimana pada sistem ini, admin yang merupakan bendahara dengan koordinasi bersama manager koperasi berperan untuk mengelola data pada sistem seperti input, edit, delete data yang nantinya akan diproses di dalam database sistem tersebut. 14
Sebelum masuk kedalam hasil perancangan dan pengembangan Sistem Pendukung Keputusan, peneliti mencoba menjelaskan mengenai analisis kinerja metode simple additive weighting yang bekerja didalam sistem, sebagai berikut. 3.1 Pembahasan Metode Simple Additive Weighting Tahapan awal dari implementasi sistem adalah menentukan kriteria, tipe dan bobot. Kriteria diartikan sebagai faktor-faktor yang terlibat dalam ruang lingkup keputusan. kriteria tercantum pada tabel 1. Tabel 1. Nama, Sifat, dan Bobot Variabel Nama Kriteria Sifat Bobot Kriteria C1 Penghasilan/Gaji Benefit 20 C2 Tanggungan Keluarga Cost 10 C3 Nilai Agunan Benefit 35 C4 Jumlah Kredit yang diajukan Cost 20 C5 Jangka Waktu Kredit Benefit 15 Kriteria - kriteria di atas ditentukan oleh peneliti dengan di damping pihak koperasi serta dengan mempertimbangkan faktor mana sajakah yang terlibat dan dapat mempengaruhi kelolosan kredit nasabah. Kriteria yang akan dilakukan proses perhitungan SAW memiliki kerangka kerja perhitungan dengan teknik maksimal- minimal nilai per kriteria ditentukan berdasar sifat kriteria tersebut (Vafaei, Ribeiro, & Camarinha-Matos, 2022) . Begitu juga dengan memperhatikan 5 faktor yang ada pada analisa kredit, diantaranya character (karakteristik), capacity (kemampuan membayar kredit), capital (gaji), collateral (agunan), dan condition of economic (kondisi perekonomian). Setelah mendapatkan beberapa kriteria di atas, di butuhkan subkriteria yang menjadi pecahan dari kriteria-kriteria nya dengan masing-masing nilai yang akan di gunakan pada perhitungan SPK metode SAW. Peneliti beserta pihak koperasi membuat beberapa subkriteria dari analisis pengajuan kredit dan pengumpulan data pengajuan kredit terdahulu sebagai rentang nilai untuk subkriteria yang digunakan pada tabel 2 dibawah. 15
Tabel 2. Kriteria, Subkriteria, dan Nilai Subkriteria Kriteria Subkriteria Penghasilan 1-4 Juta 25 C1 (Penghasilan/Gaji) Penghasilan 5-8 Juta Penghasilan 9-11 Juta 50 75 Penghasilan 12-15 Juta 100 Jumlah tanggungan tidak ada 25 C2 (Tanggungan Keluarga) Jumlah tanggungan 1-2 orang Jumlah tanggungan 3-4 orang 50 75 Jumlah tanggungan 5-6 orang 100 Total Nilai 10-20 Juta 10 Total Nilai 21-40 Juta 20 Total Nilai 41-60 Juta 30 Total Nilai 61-80 Juta 40 C3 (Nilai Agunan) Total Nilai 81-100 Juta Total Nilai 101-300 Juta 50 60 Total Nilai 301-500 Juta 70 Total Nilai 501-800 Juta 80 Total Nilai 801 Juta-1 Milyar 90 Total Nilai lebih dari 1 Milyar 100 Kredit 20-40 Juta 25 C4 (Jumlah Kredit yang Kredit 50-90 Juta 50 Diajukan Kredit 100-140 Juta 75 Kredit 140-350 Juta 100 Kurang dari 1 tahun 25 C5 (Jangka Waktu Kredit) 1-2 tahun 3-4 tahun 50 75 5-8 tahun 100 Pada tabel 2 tercantum kriteria, subkriteria dan nilai masing-masing subkriteria dengan penentuan nilai masing masing subkriteria dari kriteria/atribut ditentukan oleh peneliti dengan arahan dan rekomendasi dari pihak koperasi. Dengan pertimbangan range nilai antara 10 sampai dengan 100 agar di dapatkan nilai satuan kelolosan kredit nasabah antara range tersebut, yangmana nilai kelolosan kredit nasabah merupakan ketetapan dari pihak koperasi. Suatu kredit dapat dikatakan layak atau lolos untuk di 16 Nilai
analisis ke tahap kualitas nasabah apabila nilai dari nasabah tersebut lebih dari 75. 3.2 Pembahasan Metode TOPSIS Metode TOPSIS adalah metode pengambilan keputusan yang memiliki kondisi dimana alternatif terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif , namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Mude, 2017) . Dalam penerapannya, langkah perhitungan pendukung pengambilan keputusan menggunakan metode TOPSIS lebih panjang dimana langkah-langkah penyelesaiannya meliputi (1) membuat matriks keputusan yang ternormalisasi, (2) membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot, (3) menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif, (4) menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Pada sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan kredit nasabah ini diperlukan adanya bobot prioritas yang ada pada perhitungan sistem pendukung keputusan seperti yang tertera pada Tabel. 1 Nama, Sifat, dan Bobot diatas. Namun, pada metode TOPSIS belum adanya langkah penentuan bobot prioritas yang menjadikan prioritas perhitungan guna mendukung bobot kriteria pada perhitungan sistem pendukung keputusan tersebut. Pada metode TOPSIS juga perankingan dan pembobotan kriteria memiliki nilai yang pasti, namun pada penerapan sistem ini masih berdasarkan pengumpulan data pengajuan kredit nasabah yang sewaktu waktu data tersebut dapat bertambah apabila ada penilaian baru dari pengajuan kredit tersebut. Maka jika dibandingkan dengan metode SAW, metode SAW lebih cocok untuk digunakan sebagai perhitungan dalam pengambilan keputusan kelayakan kredit nasabah pada Koperasi Makmur Inti Sentosa. 3.3 Perhitungan Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyank digunakan dalam menghadapi situasi MADM (Multiple Attribute Decision Making). Membuat matrik keputusan X yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan (Rikki, 2017) . Terdapat 3 langkah utama yang ada pada perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) ini, yaitu tahap analisa, tahap normalisasi dan tahap sorting nilai atau biasa disebut perankingan. (1) Pada tahap awal atau tahap analisa, menganalisis nilai dari masing masing kriteria untuk di masukkan nilai dari subkriteria yang sesuai dengan nilai subkriteria objek analisa. (2) 17
Tahap normalisasi dilakukan untuk mendapatkan bentuk normal pada tahap analisa awal dimana untuk kriteria yang bersifat benefit, setiap elemen matriks dibagi dengan max dari baris matriks, lalu untuk kriteria yang bersifat cost, min dari kolom matriks dibagi dengan setiap elemen matriks. (3) Pada tahap perankingan, mengalikan masing masing bobot kriteria dengan setiap baris matriks nilai normalisasi. Pada tahap akhir perankingan, peneliti beserta pihak koperasi sepakat untuk menjadikan nilai akhir sebagai penentu pada seleksi analisis berikutnya yaitu analisis kriteria. Jadi, nilai kelayakan kredit pada segi kuanitatif di ambil jika nilai nasabah lebih dari 75. Untuk seluruh proses perhitungan nilai dari setiap nasabah dengan masing masing kriteria, terdapat pada menu hasil. Mulai dari matriks kecocokan nilai subkriteria dengan bobot yang di inginkan, lalu matriks bentuk normal/normalisasi terhadap 1 kolom kriteria, yang terakhir adalah sorting dengan mengalikan matriks normalisasi dengan masing masing bobot dari kriteria yang ada. Akan didapatkan kemungkinan solusi terbaik dengan berusaha mendapatkan titik penyelesaian yang optimal dengan mempertimbangkan semua faktor yang ada walaupun tidak paling memuaskan pada salah satu faktor (Supriyono & Sari, 2015). Hasil perhitungan data testing nasabah yang dilakukan sistem tercantum pada gambar 12 dan gambar 13. Gambar 12. Perhitungan data testing nasabah 18
Gambar 13. Perhitungan data testing nasabah 3.4 Hasil Tampilan Sistem Sistem dirancang untuk 1 user saja, yaitu admin yang akan di handle langsung oleh manajer beserta analis kredit. 3.4.1 Halaman Login Halaman login ini merupakan halaman pertama ketika sistem diakses oleh admin. Dibutuhkan username beserta password yang telah di daftarkan di database untuk masuk pada Sistem Pendukung Keputusan ini. Gambar 14 menampilkan halaman login. Gambar 14. Halaman Login 3.4.2 Halaman Beranda Sistem Halaman beranda ini muncul ketika admin berhasil masuk atau melewati proses verifikasi login sistem. Halaman ini hanya berisi halaman penjelasan singkat mengenai sistem yang 19
dibuat beserta kriteria penilaian analisis yang diterapkan. Gambar 15 menampilkan halaman beranda sistem. Gambar 15. Halaman Beranda Sistem 3.4.3 Halaman Data Kredit Nasabah Halaman kredit merupakan elemen penting dari sistem ini, dimana pada halaman 'kredit' ini memuat jenis kredit dengan jaminan apa yang diambil oleh nasabah Koperasi Simpan Pinjam. Ada beberapa tool untuk melakukan pengolahan data, diantaranya melakukan penambahan, pengubahan, serta pengapusan data jenis kredit. Selain tool utama pada menu kredit nasabah, ada tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 16 menampilkan halaman halaman data kredit nasabah. Gambar 16. Halaman Data Kredit 3.4.4 Halaman Data Nasabah Halaman data nasabah memuat identitas nasabah berupa nama, kemudian untuk data nasabah terkait kredit yang diajukan akan di masukkan pada kriteria kredit nasabah. Ada beberapa tool juga untuk melakukan pengolahan data, diantaranya melakukan 20
penambahan, pengubahan, serta pengapusan data nasabah. Selain tool utama pada menu kredit nasabah, ada tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 17 menampilkan halaman data nasabah. Gambar 17. Halaman Data Nasabah 3.4.5 Halaman Kriteria Pada halaman kriteria, terdapat kriteria apa saja yang menjadi penilaian nasabah untuk penentu kelayakan atau kelolosan kredit nasabah tersebut. Di menu ini juga dijelaskan tentang sifat dan bobot dari masing masing kriteria. Ada tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 18 menampilkan halaman kriteria penilaian. Gambar 18. Halaman Kriteria Penilaian 21
3.4.6 Halaman Subkriteria Pada halaman subkriteria, terdapat rincian dari masing masing kriteria yang mengelompokkan kriteria berdasar range yang telah ditentukan oleh peneliti beserta pihak koperasi. Di menu ini terdapat nilai yang telah di tetapkan dan juga keterangan nilai dari masing masing subkriteria. Ada tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 19 menampilkan halaman subkriteria penilaian. Gambar 19. Halaman Subkriteria 3.4.7 Halaman Arsip Pada halaman arsip, menampilkan nama nasabah beserta arsip pengajuankredit nasabah. Ada tool utama menu arsip diantaranya tambah data arsip, ubah data arsip dan hapus data arsip. Ada juga tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 20 menampilkan halaman arsip. Gambar 20. Halaman Arsip 22
3.4.8 Halaman Nilai Halaman nilai adalah halaman penting pada sistem ini, dimana pada halaman ini admin akan melakukan proses input penilaian nasabah untuk nantinya di proses pada perhitungan di halaman hasil. Ada tool utama menu nilai diantaranya tambah data nilai, ubah data nilai dan hapus data nilai. Ada juga tool pencarian, ada tool sorting berdasarkan kolom, lalu ada tool untuk next page. Gambar 21 menampilkan halaman nilai nasabah. Gambar 21. Halaman Nilai Nasabah 3.4.9 Halaman Hasil Halaman hasil merupakan halaman akhir penentu keputusan sistem ini, hasil berupa nilai dan pernyataan apakah nasabah tersebut dapat dikatakan layak untuk melanjutkan ke proses analisis selanjutnya yang dilakukan oleh pihak koperasi. Ada tool export untuk mencetak atau mengunduh file pdf hasil penilaian dari sistem. Gambar 22 dan gambar 23 menampilkan halaman hasil. Gambar 22. Halaman Hasil (Matriks Penilaian) 23
Gambar 23. Halaman Hasil (Matriks Perhitungan) 3.5 Hasil Pengujian Sistem Pada tahap pengujian ini, peneliti menggunakan metode blackbox testing untuk pengujian sistem, pengujian akurasi antara sistem dengan analisis koperasi dan pengujian validitas realibilitas menggunakan SPSS (Statistical Product and Service Solutions). 3.5.1 Blackbox Testing Sesuai dengan hasil pengujian sistem dari blackbox testing, maka di dapatkan hasil dari pengujian sistem ini yang tercantum pada tabel 3 di bawah ini. Tabel 3. Tabel hasil blackbox testing sistem No Fungsi yang di uji Input Output Keterangan 1 2 3 Menu login (Admin) Memasukkan Username dan Password yang benar. Memasukkan Username dan atau Password yang salah. Menu Kredit Nasabah Sistem dapat melakukan input, update, delete data kredit nasabah. Menu Data Nasabah Sistem dapat melakukan input, update, delete data nasabah. Masuk ke halaman dashboard admin. Kembali ke halaman login dengan pesan 'Username atau Password Salah'. Menampilkan data keseluruhan jenis kredit yang diajukan oleh nasabah. Menampilkan data nasabah keseluruhan yang telah di input kan oleh admin. Valid Valid Valid Valid 24
4 5 6 7 8 9 Menu Kriteria Menu Subkriteria Menu Arsip Menu Nilai Menu Hasil Logout sistem Sistem menampilkan permintaan user, yaitu menampilkan kriteria penilaian suatu kredit yang layak untuk di loloskan ke analisis characteristic. Sistem menampilkan permintaan user, yaitu menampilkan subkriteria penilaian suatu kredit yang layak untuk di loloskan ke analisis characteristic, juga dapat menampilkan data subkriteria berdasar sorting kriteria, menampilkan data subkriteria di halaman selanjutnya. Sistem dapat melakukan input, update, delete arsip nasabah berupa form pengajuan kredit nasabah. Sistem dapat melakukan lihat, input, update, delete penilaian dari pihak koperasi terhadap nasabah. Sistem dapat melakukan proses perhitungan matriks berupa normalisasi dan perangkingan kelayakan penilaian nasabah yang telah di input kan oleh admin Sistem dapat melakukan logout untuk keluar dari sistem pendukung keputusan. Menampilkan data kriteria penilaian kredit yang layak untuk di loloskan ke analisis characteristic. Menampilkan data subkriteria penilaian kredit sesuai permintaan admin. Menampilkan data arsip nasabah keseluruhan yang telah di input kan oleh admin. Menampilkan data nama nasabah beserta kredit yang di ajukan yang telah di input kan oleh admin. Menampilkan data perhitungan sistem hasil matriks penilaian. Kembali ke halaman login. Valid Valid Valid Valid Valid Valid 3.5.2 Pengujian akurasi sistem Untuk pengujian akurasi sistem dengan implementasi kelayakan pengajuan kredit nasabah koperasi secara analisis kuantitatif nasabah tepat dengan analisis dari pihak koperasi, seperti tabel 4 dibawah ini. Tabel 4. Tabel hasil akurasi kelayakan pengajuan kredit Nama Penghasilan/ Gaji Tanggungan Keluarga Agunan/Jaminan Jumlah Kredit Jangka waktu Status Mulyadi Sunarno Slamet S.Sos 2,5 juta 1,6 juta >10 juta 1 1 4 Sertifikat Tanah (101-300 Juta) BPKB Motor (21- 40 Juta) Sertifikat Tanah (501-800 Juta) 20 juta 24 juta 350 juta 6 bulan Layak 1 tahun Layak 6 bulan Layak 25 Hasil SPK Layak Layak Layak
Suripto Hastarini Mifta Amalia 8 juta 12 juta 13,5 juta 2 5 3 Sertifikat Tanah + Rumah (101- 300 Juta) Sertifikat Rumah (101- 300 Juta) Sertifikat Tanah + Rumah +Pekarangan (801 Juta-1 Milyar) 50 juta 100 juta 130 juta 3 tahun Layak 5 tahun Layak 3 tahun Layak Sriyono 3,5 juta 3 BPKB Motor (21- 40 Juta) 80 juta 6 bulan Tidak Layak Agus Warsono Sapitri Dwi Hastuti 3 juta 3,8 juta 4 5 BPKB Motor (10- 20 Juta) Sertifikat Rumah (81-100 Juta) 40 juta 120 juta 1 tahun Tidak Layak 1 tahun Tidak Layak Data di atas merupakan data real dari pengajuan kredit nasabah yang telah terlebih dahulu mendapatkan status kelayakan untuk selanjutnya di proses ke analisis secara kualitas nasabah, yaitu analisis karakteristik nasabah. Hasil pada sistem juga menunjukkan nilai kecocokan sebesar 88% didapatkan dari kecocokan analisis pengambil keputusan pada koperasi dengan perhitungan sistem pendukung keputusan yang mana dari 9 data penilaian nasabah, ada 8 data analisis yang sama seperti yang dituliskan pada persamaan 3. Persentase = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥 100% (3) = 8 100% 9 = 0,88 100% = 88% 3.5.3 Pengujian validitas dan realibilitas Pengujian ini digunakan untuk menguji apakah instrumen yang digunakan valid serta meyakinkan bahwa kuesioner yang kita susun valid dan sesuai dalam mengukur suatu gejala (Yusup, 2018) . Responden pada uji validitas dan realibilitas ini merupakan anggota koperasi yang terdiri dari 1 orang manager, 1 orang sekretaris, 1 orang bendahara, 1 orang analis kredit, 2 orang frontliner, 4 orang pengawas dan 2 orang pemilik saham. 26 Layak Layak Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak
Nilai kuesioner yang diambil menggunakan skala likert dengan rentang nilai 1-5, seperti pada tabel 5 dibawah ini. Tabel 5. Tabel nilai kuesioner skala likert Nilai 1 2 3 4 5 Pernyataan Sangat Tidak Tidak Setuju Netral Setuju Sangat Setuju Setuju Kuesioner terdiri dari 6 pernyataan diantaranya, (1) Sistem mudah digunakan dan dipahami, (2) Sistem layak digunakan di kantor, (3) Penentuan kriteria beserta bobot prioritas pada sistem sudah sesuai, (4) Hasil perhitungan sesuai dengan analisis pada koperasi, (5) Sistem masih dibutuhkan pengembangan, (6) Sistem cocok digunakan secara online. Dari beberapa pertanyaan diatas, didapatkan nilai validitas seperti pada tabel 6. Tabel 6. Nilai validitas kuesioner Correlations Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q1 Pearson Correlation 1 .000 .408 .258 .488 Sig. (2-tailed) 1.000 .188 .418 .108 N 12 12 12 12 12 Q2 Pearson Correlation .000 1 .378 .837** .181 Sig. (2-tailed) 1.000 .226 .001 .574 N 12 12 12 12 12 Q3 Pearson Correlation .408 .378 1 .316 .120 Sig. (2-tailed) .188 .226 .317 .711 N 12 12 12 12 12 Q4 Pearson Correlation .258 .837** .316 1 .378 Sig. (2-tailed) .418 .001 .317 .226 N 12 12 12 12 12 Q5 Pearson Correlation .488 .181 .120 .378 1 Sig. (2-tailed) .108 .574 .711 .226 27 Q7 .375 .230 12 .217 .499 12 .229 .473 12 .508 .092 12 .439 .154 total .653* .021 12 .605* .037 12 .625* .030 12 .791** .002 12 .622* .031
N 12 12 12 12 12 Q6 Pearson Correlation .375 .217 .229 .508 .439 Sig. (2-tailed) .230 .499 .473 .092 .154 N 12 12 12 12 12 total Pearson Correlation .653* .605* .625* .791** .622* Sig. (2-tailed) .021 .037 .030 .002 .031 N 12 12 12 12 12 Dari 12 responden uji validitas diatas, maka didapatkan nilai rtabel dengan N = 12 sebesar 0,576. Suatu kuesioner dinyatakan valid apabila nilai rhitung lebih besar daripada nilai rtabel, seperti tabel 7 dibawah ini. Tabel 7. Hasil pernyataan validitas kuesioner Kode Pernyataan rhitung rtabel Keterangan Q1 0,653 0,576 Valid Q2 0,605 0,576 Valid Q3 0,625 0,576 Valid Q4 0,791 0,576 Valid Q5 0,622 0,576 Valid Q6 0,711 0,576 Valid Nilai realibilitas dinyatakan sempurna apabila alpha lebih dari 0.90, lalu dikatakan tinggi apabila alpha 0,70 - 0.90, dikatakan moderat apabila nilai alpha 0,50 - 0,70, dan dikatakan realibilitas rendah apabila memiliki nilai alpha kurang dari 0,50. Dari uji realibilitas didapatkan nilai reliabel sebesar 0,702 yang berarti kuesioner tersebut memiliki realibilitas yang tinggi, seperti yang terantum pada tabel 8 dibawah. Tabel 8. Nilai realibilitas kuesioner Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .702 6 28 12 1 12 .711** .010 12 12 .711** .010 12 1 12
4. PENUTUP Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan metode blackbox, maka dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan tersebut dapat membantu proses perhitungan penentu kelayakan kredit nasabah dari Koperasi Makmur Inti Sentosa sehingga proses analisis secara kuantitatif dari masing-masing nasabah dapat di proses dengan nilai kecocokan antara analisis kredit pada koperasi dengan perhitungan sistem sebesar 88%. Namun dalam pengerjaan maupun penyelesaian sistem tersebut masih memiliki kekurangan antara lain (1) pengelompokan subkriteria berdasarkan data yang telah terkumpul atau data pengajuan kredit nasabah yang telah masuk di Koperasi Makmur Inti Sentosa, (2) keputusan sistem tidak mutlak, ada campur tangan pihak koperasi untuk melakukan analisis selanjutnya (analisis kualitatif nasabah), nasabah yang di loloskan oleh sistem belum tentu pada akhir keputusan yang dilakukan oleh pihak koperasi akan sama. Oleh karena itu, peneliti berharap nantinya sistem dapat dikembangkan lagi sehingga sistem menghasilkan hasil akhir dengan nilai yang berbeda dan sistem dapat melakukan proses rangking atau urutan berdasarkan penilaian nasabah. DAFTAR PUSTAKA Amiruddin. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Pengembangan Usaha Agribisnis Pedesaan (Puap) Kepada Gapoktan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Ilkom Jurnal Ilmiah, 8, 153-159. Anggoro, D. A., & Syahputri, A. N. (2020). Penerapan Sistem Informasi Penjualan Dengan Platform E-Commerce Pada Perusahaan Daerah Apotek Sari Husada Demak. Sintech Journal, 59-70. Beti, & Yati, I. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting. Ilkom Jurnal Ilmiah, 11, 252-259. Duwiyanti, F., & Ardhiansyah, M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Di Smk Pustek Serpong. International Journal Of Education, Science, Technology And Engineering, 45-67. Ferrans, P., Torres, M. N., Temprano, J., & Sanchez, J. P. (2022). Sustainable Urban Drainage System Modelling Supporting Decision Making: A Sistematic Quantitative Review. Science Of The Total Environment, 1-14. Hardita, V. C., Utami, E., & Luthfi, E. T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik. Citec Journal, 138-150. Kharisma, & Indra, L. P. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Seleksi 29
Penerimaan Dosen Menggunakan Metode Ahp Dan Saw. Jtim : Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia, 160-165. Lailaa, N., & Kurniawati, E. P. (2018). Penyaluran Kredit Usaha Rakyat Bagi Kinerja Bank Pembangunan Daerah. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 23-42. Marbun, E., & Hansun, S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp. Ilkom Jurnal Ilmiah, 175-183. Meri, R. (2020). Simple Additive Weighting (Saw) Method On The Selection Of New Teacher Candidates At Integrated Islamic Elementary School . International Journalof Information System & Technology, 428-435. Mude, M. A. (2017). Perbandingan Metode Saw Dan Topsis Pada Kasus Umkm. Jurnal Ilmiah Ilkom, 76-81. Mufizar, T. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di Stmik Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Csrid Journal, 155-166. Mulyadi, M. (2011). Penelitian Kuantitatif Dan Kualitatif Serta Pemikiran Dasar Menggabungkannya. Studi Komunikasi Dan Media, 15, 127-138. Muzakkir, I. (2017). Penerapan Metode Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii. Ilkom Jurnal Ilmiah, 274- 281. Rikki, A. (2017). Pengujian Sistem Pendukung Keputusan Metode Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Dengan Matlab. Means (Media Informasi Analisa Dan Sistem), 47-51. Setyawan, A., Arini, F. Y., & Akhlis, I. (2018). Comparative Analysis Of Simple Additive Weighting Method And Weighted Product Method To New Employee Recruitment Decision Support System (Dss) At Pt. Warta Media Nusantara. Scientific Journal Of Informatics, 34-42. Supiyandi, R. N. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Koperasi Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Media Informatika Budidarma, 1132-1139. Supriyono, H., & Sari, C. P. (2015). Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 23-28. Vafaei, N., Ribeiro, R. A., & Camarinha-Matos, L. M. (2022). Assessing Normalization Techniques For Simple Additive Weighting Method. Procedia Computer Science, 1229-1236. Wibowo, A., & Kunendra, K. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kelayakan Kredit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Journal Of Applied Informatics And Computing (Jaic), 22-25. 30
Yusup, F. (2018). Uji Validitas Dan Realibilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif. Jurnal Tarbiyah: Jurnal Kependidikan, 17-23. 31