APLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

Transkripsi

1 APLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Zainollah Effendy, A. Febrio Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Madura ABSTRAK Adanya kegiatan perkreditan pada sebuah peusahaan tentunya merupakan salah satu keuntungan bagi pihak perusahaan temasuk juga pada nasabah. Dalam perkreditan perlu adanya penilaian sebagai bahan pertimbangan bagi calon nasabah sebelum pihak perusahaan memberi keputusan menerima atau menolak permintaan calon nasabah, hal ini dilakukan mengingat resiko tidak tertagih cukup besar. Sejauh ini beberapa mekanisme pengambilan keputusan pemberian kredit masih dikerjakan secara manual. Untuk itu perlu membangun suatu sistem yang dapat membantu pihak perusahaan memberikan keputusan secara tepat dan sesuai. Penelitian ini mengangkat suatu kasus untuk mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria kriteria seperti pekerjaan, jumlah tanggungan, status rumah, penghasilan, umur dan berkas pemohon dengan mengggunakan metode TOPSIS untuk melakukan perhitungan pada kasus tersebut. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima kredit berdasarkan kriteria kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu pemohon kredit terbaik. Kata Kunci : Kredit, SPK, TOPSIS Latar Belakang Berbagai macam jenis kebutuhan sekarang ini dapat kita miliki tanpa harus mengeluarkan uang dari saku secara langsung, karena semua itu dapat kita peroleh melalui jalan yang lebih cepat, mudah dan ringkas yaitu dengan melalui kredit. Segala barang dapat kita peroleh dari kredit. Mulai dari kendaraan, rumah, pakaian, perlengkapan rumah tangga yang berwujud elektronik misalnya televisi, lemari es, radio, tape, dan berbagai barang elektronik yang lain bahkan sampai dengan barang pecah belah dan bumbu dapur yang kita perlukan untuk memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari. PT. Adira Quantum Multifinance (Adira Kredit) merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pembiayaan berbagai macam barang elektronik. Adira Kredit memberikan kredit kepada setiap calon pembeli barang barang elektronik dengan kriteria yang sudah ditentukan perusahaan.

2 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 Dengan berkembangnya teknologi yang semakin pesat maka suatu instansi ataupun perusahaan tidak dapat lepas dari penggunaan komputer sebagai pengolah data. Cara-cara manual mungkin juga dapat dilakukan jika jumlah data yang diolah sedikit, tetapi jika jumlah data sangat banyak kemungkinan dapat menyebabkan kesalahan dalam pengolahan data yang mungkin disebabkan oleh kesalahan manusia. Banyaknya data pemohon kredit karena meningkatnya permintaan akan barang barang elektronik dari tahun ke tahun kemungkinan menyebabkan kesulitan bagi perusahaan dalam memutuskan siapa pemohon yang layak menjadi penerima kredit. Guna membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan, diperlukan suatu bentuk Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) dalam menentukan siapa pemohon kredit yang layak menjadi penerima kredit dan siapa yang tidak layak menjadi penerima kredit dengan kriteria yang diberikan oleh pihak perusahaan. Banyak metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan yang memiliki beberapa kriteria yang dijadikan pertimbangan untuk pengambilan keputusan. Penelitian ini menawarkan penggunaan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang merupakan salah satu kelompok pemecah masalah Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang diatas dapat di rumuskan permasalahan yang akan diselesaikan yaitu bagaimana membuat dan merancang sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak manajemen PT. Adira Quantum Multifinance dengan menggunakan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menilai kelayakan pemberian kredit kepada pemohon kredit. Batasan Masalah Pada penelitian ini diperlukan batasan batasan agar tujuan penelitian dapat tercapai. Adapun batasan masalah yang dibahas pada penelitian ini adalah: 1. Penelitian ini ditujukan untuk Sistem Pendukung Keputusan Perusahaan dalam menentukan prioritas dari pemohon kredit sebagai acuan pemberian kredit bagi perusahaan, berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh pihak Adira Kredit. Namun keputusan akhir tetap berada di pihak Adira Kredit. 2. Kriteria yang digunakan sebagai dasar penilaian diperoleh dari PT Adira Quantum Multifinance (cabang pamekasan), yaitu pekerjaan, jumlah tanggungan, status rumah, penghasilan, umur dan berkas pemohon. 3. Output dari SPK ini berupa rangking dari pemohon kredit mulai dari yang tertinggi sampai yang terendah yang dapat dijadikan acuan Adira Kredit dalam memberikan kredit. 59

3 Zainulloh E. : Aplikasi Pemberian Kredit.. 4. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0. Tujuan Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Membuat dan merancang sistem pendukung keputusan untuk manajemen PT. Adira Quantum Multifinance. 2. Memberikan keputusan penerimaan kredit berdasarkan penilaian data pemohon kredit dengan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Manfaat Manfaat dari penelitian ini adalah membantu pihak perusahaan dalam menentukan siapa pemohon kredit yang layak menjadi penerima kredit berdasarkan kriteria yang diberikan oleh pihak perusahaan, dan juga sebagai alat pendukung perusahaan dalam mengambil keputusan sehingga keputusan yang dibuat merupakan keputusan yang lebih objektif yang berdasarkan pada standar yang telah ditentukan. Metodologi Penelitian Dalam penelitian ini dilakukan beberapa penerapan metode untuk menyelesaikan permasalahan. metodologi penelitian yang dilakukan adalah dengan cara: 1. Study Literatur Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku buku referensi atau sumber sumber yang berkaitan dengan perangkat lunak yang akan dibuat dan metode yang akan digunakan yaitu metode pengambilan keputusan multikriteria Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), baik dari text book maupun internet. 2. Wawancara Pada tahap ini, akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh data atau informasi secara langsung dari pihak adira kredit dengan cara mewawancarai pihak yang berkompeten dalam masalah kredit. 3. Perancangan Sistem Metode ini dilakukan dengan melakukan perancangan pemrograman dan desain tampilan program aplikasi menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0. Kredit Kredit berasal dari bahasa Yunani yaitu credere yang artinya kepercayaan dan dari bahasa latin yaitu Creditum yang berarti kepercayaan atau kebenaran. Menurut Mahmoeddin (2004:2) Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat disamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain 60

4 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga imbalan atau pembagian hasil keuntungan. Dari pengertian di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa: 1. Adanya suatu penyerahan uang / tagihan atau barang yang menimbulkan tagihan kepada pihak lain dengan harapan bank dapat memperoleh pendapatan yang berasal dari bunga yang dibebankan kepada pinjaman tersebut. 2. Kredit diawali dengan adanya perjanjian atas dasar kepercayaan dimana masing-masing pihak yang terikat oleh perjanjian kredit tersebut harus mematuhi kewajiban yang telah disepakati. Dalam perjanjian kredit terdapat kesepakatan pelunasan hutang dan bunga yang diselesaikan dalam jangka waktu tertentu sesuai dengan kesepakatan bersama. Ada beberapa kriteria yang digunakan untuk memutuskan layak atau tidak layaknya pemohon kredit dalam menerima kredit. Berikut merupakan kriteria yang digunakan sebagai penilaian pemohon kredit PT. Adira Quantum Multifinance sebagai berikut: 1. Berkas Pemohon 2. Jumlah penghasilan 3. Status rumah 4. Umur 5. Pekerjaan 6. Jumlah tanggungan FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternative bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. ( Kusumadewi, 2007). Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang (1981). Dengan ide dasarnya adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Berikut ini adalah contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria. 61

5 Zainulloh E. : Aplikasi Pemberian Kredit.. V =... (2.3) D =... (2.1) Keterangan : D = matriks m = alternatif n = kriteria TOPSIS memperhatikan baik jarak ke solusi ideal maupun jarak ke solusi ideal negatif dengan mengambil hubungan kedekatan menuju solusi ideal. Dengan melakukan perbandingan kepada keduanya, urutan pilihan dapat di tentukan. Langkah langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut: 1. Normalisasi matriks keputusan Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut: =... (2.2) Keterangan : i=1,2,3,,m j=1,2,3,,n 2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan Diberikan bobot W = (w1,w2,,wn), sehingga weighted normalized matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut: 3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Solusi ideal positif dinotasikan dengan A dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A-, seperti berikut : Menentukan Solusi Ideal () dan (-)... (2.4)... (2.5) Keterangan : vij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke- j J ={j=1,2,3,,n dan j berhubung dengan benefit criteria} J ={j=1,2,3,,n dan j berhubung dengan cost criteria} 4. Menghitung Separation Measure Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut: Separation measure untuk solusi ideal positif =, i = 1,2,3,.,n... (2.6) Separation measure untuk solusi ideal negatif =, i = 1,2,3,.,n... (2.7) 5. Menghitung kedekatan relatif dengan ideal positif. 62

6 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 Kedekatan relatif dari alternatif A dengan solusi ideal A- di representasikan dengan: =, 0 < Ci < 1 dan i = 1,2,3,.,n...(2.8) 6. Mengurutkan Pilihan Pilihan akan dirutkan berdasarkan pada nilai Ci, sehingga alternatif dengan jarak terpendek dengan solusi ideal adalah yang terbaik. Analisis masalah dengan Metode TOPSIS Analisis masalah merupakan sebuah asumsi dari masalah yang akan diuraikan dalam prosedur prosedur pengolahan data pada program Sistem Pendukung Keputusan yang berada pada PT. Adira Quantum Multifinance. Analisis masalah dari prosedur yang ada adalah kurang akuratnya keputusan pemberian kredit yaitu bagaimana menentukan keputusan yang tepat dalam melakukan pemberian kredit. dan kurangnya efisiensi waktu dalam melakukan proses pengolahan data. Ada beberapa kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan ini dalam menentukan seseorang layak atau tidak layak dalam menerima kredit. Berikut merupakan kriteria yang digunakan sebagai penilaian pemohon kredit: Kriteria yang digunakan sebagai penilaian dalam memberikan kredit. 1. Pekerjaan : (1.Wiraswasta Produktivitas Rendah/ Lain-lain, 3. Wiraswasta Produktivitas Tinggi, 5. PNS/BUMN/Profesi) 2. Jumlah tanggungan : (1.> 6 orang, 2. 5 orang, orang, orang, 5. Tidak Ada) 3. Status rumah : (1.Bukan Milik Sendiri, 3. Milik Sendiri tidak Permanen 4. Milik Sendiri Semi Permanen, 5. Milik Sendiri Permanen) 4. Penghasilan : (1. < 1 Juta, ,5 Juta, Juta, juta, 5. > 3 Juta) 5. Umur : 1. Tidak diantara 21 65, 5. Diantara Berkas Pemohon : 3. Cukup 4. Baik 5. Sangat Baik Keterangan : Cukup : Hanya memiliki KTP Baik : Memiliki KTP, namun salah satu dari KK atau slip gaji tidak ada. Sangat Baik : Memiliki KTP, KK dan slip gaji. Kriteria diatas memiliki pilihan yang berbobot 1 5 yang digunakan sebagai penilaian pemohon kredit. Rancangan yang dibuat adalah pada bagian proses mengggunakan metode TOPSIS seperti gambar 1. Mulai Input Data Pemohon Proses Rating Kecocokan Normalisasi Matrik Keputusan Pembobotan Pada Matrik yang telah di Normalisasi Menentukan Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif 63 Menghitung Separation Measure Menghitung Kedekatan relatif dengan Solusi Ideal Perangkingan Selesai

7 Zainulloh E. : Aplikasi Pemberian Kredit.. Gambar 1. Flowchart TOPSIS Perhitungan dengan TOPSIS Pengujian di lakukan pada 3 alternatif pemohon kredit dimana kriteria yang di tentukan adalah pekerjaan, jumlah tanggungan, status rumah, penghasilan, umur dan berkas pemohon. Tabel 1 Tabel Uji Coba Kriteria Alterna Jumlah Berkas Pekerjaa Status Penghasila tif Tanggung Umur Pemoho n Rumah n an n A Wiraswasta 3 Orang Bukan Milik 1 Juta 18 Baik B PNS 2 Orang Semi 3 Juta 36 Cukup permanen C Wiraswasta 5 Orang permanen 2 Juta 20 Sangat baik Bobot atau nilai kepentingan setiap kriteria di nilai dengan 1 sampai 3, yaitu nilai 1 = Tidak Penting, nilai 2 = Penting dan nilai 3 = Sangat Penting. Pihak perusahaan dalam hal ini Adira Kredit memberikan nilai bobot tiap kriteria yaitu : W = (2,2,3,3,3,3) Tabel 2 Tabel Rating Kecocokan Kriteria Alternat Jumlah Status Berkas Pekerjaa Penghasila Umu if Tanggunga Ruma Pemoho n n r n h n A B C Pertama dilakukan normalisasi pada Tabel 1 tiap kriteria menggunakan persamaan 2.2. x1 = = 6,5574 r11 = = 0,4574 r21 = = 0,7624 r31 = = 0,4574 Sehingga setelah dilakukan normalisasi tiap kriteria di peroleh matrik R R = Setelah diperoleh matrik R kemudian setiap nilai dari kriteria dikalikan dengan nilai bobot untuk mencari matrik V menggunakan persamaan 2.3. v11 = 2 x 0,4574 = 0,9149 v12 = 2 x 0,5571 = 1,1141 v13 = 3 x 0,1543 = 0,4629 v14 = 3 x 0,3244 = v15 = 3 x 0,1401 = 0,4200 v16 = 3 x 0,5657 = 1,6970. Setelah semua elemen matrik R dikalikan nilai bobot maka diperoleh matrik V. V = Kemudian langkah selanjutnya menentukan A dan A -,diperoleh dengan mengambil nilai terbesar dan terkecil dari setiap kriteria menggunakan persamaan 2.4 dan 2.5. A = (1,5249 1,4855 2,3145 2,4333 2,1004 2,1213) dan 64

8 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 A- = (0,9149 0,7427 0,4629 0,9733 0,4200 1,2727) Sehingga nilai separation measure positif dapat dihasilkan menggunakan persamaan 2.6. S1 = = 3,0122 Begitu juga penghitungan untuk S2 dan S3, diperoleh nilai sebagai berikut. S2 = 0,9665 S3 = 1,3679 Sehingga nilai separation measure negatif dapat dihasilkan menggunakan persamaan 2.7. S1 = = 0,5638 Begitu juga penghitungan untuk S2 dan S3, diperoleh nilai sebagai berikut. S2 = 2,7941 S3 = 2,6849 Penghitungan kedekatan relatif dengan solusi ideal menggunakan persamaan 2.8. C1 = = 0,1576 C2 = = 0,7429 C3 = = 0,6624 Dari hasil penghitungan diatas maka sistem memberikan saran atau rekomendasi bahwa pemohon kredit ke-2, yaitu B dengan nilai 0,7429 sebagai pemohon kredit ideal untuk mendapatkan kredit karena nilai B paling mendekati solusi ideal yaitu 1. Perancangan System Diagram Aliran Data atau Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data bergerak dari input menjadi output. DFD Level 0 DFD Level 0 menggambarkan proses aliran data yang terjadi dalam sistem secara garis besarnya. Selanjutnya DFD Level 0 dapat diubah menjadi DFD level 1 yang menjelaskan proses pada level yang lebih tinggi. Gambar 2. DFD Level 0 Pemberian Kredit menggunakan Metode TOPSIS DFD level 0 merepresentasikan seluruh elemen pemberian kredit menggunakan metode TOPSIS sebagai sebuah proses dengan data input adalah data pengguna dan output adalah data keputusan dalam bentuk laporan yang dinyatakan oleh anak panah yang masuk dan keluar. DFD Level 1 65

9 Zainulloh E. : Aplikasi Pemberian Kredit.. Pada Gambar 2 DFD Level 1 memiliki tiga proses yaitu proses Input data mahasiswa, input data kriteria dan proses seleksi menggunakan metode TOPSIS yang berguna untuk pengelolaan data master dan proses seleksi yang menggambarkan langkah langkah penyeleksian. Data Flow Diagram pada level 2 proses seleksi TOPSIS menggambarkan proses seleksi dengan metode TOPSIS. Gambar 3. DFD Level 1 DFD Level 2 Data Flow Diagram pada level 2 proses input data pemohon menggambarkan proses input dan simpan data pemohon kedalam database pemohon. Gambar 4. Proses 1 Input Data Pemohon Data Flow Diagram pada level 2 proses input data kriteria menggambarkan proses input dan simpan data kriteria kedalam database kriteria. Gambar 6. DFD Level 2 Proses 3 seleksi TOPSIS DFD level 2 Proses 3 ini merupakan proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. DFD level ini memiliki 7 proses meliputi pemilihan alternatif mahasiswa, normalisasi matrik keputusan, pembobotan matrik, menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, menghitung separation measure, menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal dan mengurutkan pilihan, dimana tiap prosesnya menggambarkan perhitungan TOPSIS terhadap kriteria dan pemohon. Gambar 5. Proses 2 Input Data Kriteria Implementasi Berikut akan dilakukan uji coba untuk 15 alternatif pemohon kredit dengan rincian 66

10 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 data yang akan ditampilkan pada Gambar 6 sebagai tampilan awal dari proses penyeleksian, dimana kriteria yang digunakan dalam penilaian adalah pekerjaan, jumlah tanggungan, status rumah, penghasilan, umur dan berkas pemohon. normalisasi matrik tiap kriteria maka akan diperoleh matrik R. seperti yang terlihat pada Gambar 8. Gambar 8. Normalisasi Matrik Gambar 7. Rating kecocokan dengan TOPSIS Pada proses rating kecocokan gambar 7, semua data mentah akan dirubah kedalam bentuk angka yang telah ditetapkan dalam metode TOPSIS yaitu dari satu sampai lima. Angka angka tersebut mempunyai makna tersendiri yang bisa dideskripsikan sebagai berikut: 1 = Sangat Buruk 2 = Buruk 3 = Cukup 4 = Baik 5 = Sangat Baik Setelah diperoleh Matrik R seperti yang terlihat pada Gambar 8, kemudian langkah selanjutnya adalah pembobotan matrik. setiap nilai dari kriteria dikalikan dengan nilai bobot untuk mencari matrik V dimana bobot yang telah ditentukan oleh pihak perusahaan adalah W = ( ). Langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam menyelesaikan penghitungan metode TOPSIS adalah melakukan normalisasi matrik keputusan. Nilai yang sudah dikonversi seperti yang terlihat pada Gambar 7 akan dilakukan normalisasi tiap kriteria. Sehingga setelah dilakukan Gambar 9. Pembobotan Matrik Dari hasil penghitungan pembobotan matrik gambar 9, membuktikan bahwa kriteria yang paling diprioritaskan adalah status rumah, penghasilan, umur dan berkas 67

11 Zainulloh E. : Aplikasi Pemberian Kredit.. pemohon dibandingkan dengan kriteria lainnya seperti pekerjaan dan jumlah tanggungan. terendah adalah pemohon ke 4 dan 9 dengan nilai 0,1447. Dan untuk separation measure negatif yang mendapatkan nilai tertinggi adalah pemohon ke 4 dan 9 dengan nilai 1,3906 sedangkan yang mendapatkan nilai terendah adalah pemohon ke 14 dengan nilai 0,7751. Kemudian dilanjutkan Gambar 12, Untuk solusi ideal yang mendapatkan nilai tertinggi adalah pemohon ke 4 dan 9 dengan nilai 0,9057 sedangkan yang mendapatkan nilai terendah adalah pemohon ke 14 dengan nilai 0,3998. Gambar 10. Solusi Ideal Positif dan Negatif Gambar 10 adalah menentukan solusi ideal positif yang dinotasikan dengan A dan solusi ideal negatif yang dinotasikan dengan A -, diperoleh dengan mengambil nilai terbesar dan terkecil dari matrik V pada setiap kriteria. Gambar 12. Solusi Ideal yang di rangking Gambar 11. Separation Measure Pada Gambar 11, Untuk separation measure positif yang mendapatkan nilai tertinggi adalah pemohon ke 14 dengan nilai 1,1636 sedangkan yang mendapatkan nilai Seperti yang terlihat pada gambar 12, Dari 15 pemohon kredit yang diuji coba maka sistem memberikan saran atau rekomendasi kepada 3 pemohon kredit, yaitu: 1. Pemohon kredit ke 4 dengan perolehan nilai 0, Pemohon kredit ke 9 dengan perolehan nilai 0, Pemohon kredit ke 12 dengan perolehan nilai 0, Kesimpulan 68

12 Jurnal Monitor, Vol. 2, No. 2, Juli 2013 Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari penelitian ini, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode TOPSIS dapat digunakan untuk memecahkan masalah pemberian kredit. Dengan penghitungan metode tersebut didapatkan bahwa kriteria yang paling diprioritaskan adalah status rumah, penghasilan, umur dan berkas pemohon dibandingkan dengan kriteria lainnya seperti pekerjaan dan jumlah tanggungan. 2. Pemberian nilai bobot dan kriteria berpengaruh terhadap urutan prioritas dari pemohon kredit yang memiliki nilai alternatif terbaik dari alternatif yang lain. 3. Aplikasi pemberian kredit menggunakan metode TOPSIS ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pihak perusahaan dalam menentukan keputusan dari pemohon kredit, berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh pihak Adira Kredit. Kadarsah, Suryadi; Ramdhani, M Ali, 2002, Sistem Pendukung Keputusan Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan, PT Remaja Rosdakarya, Bandung. Ladjamuddin, Al-bahra, 2004, Konsep Sistem Basis Data dan Implementasinya, Graha Ilmu, Yogyakarta. Turban, Efraim; E Anderson, Jay; Ting-Peng, Liang, 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), PT Andi, Yogyakarta. ar-nasional-aplikasi-teknologi.html, 02 Desember pendukung-keputusan-dengan.html, 02 Desember 2011 Daftar Pustaka Elmasri, Ramez; Navathe, Shamkant, Fundamentals of Database System. Pearson Education, Inc. Hadi, Rahadian, 2004, Membuat Laporan Dengan Crystal Report 8.5 Dan Visual Basic 0.6, PT Elex Media Komputindo, Jakarta. 69