Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012) ISBN Semarang, 23 Juni 2012

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW. Riris Niken Pratiwi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT

JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN KREDIT PADA KSP MITRA RAKYAT BERSAMA NGANJUK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Tinjauan Pustaka Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diungkapkan pada tahun 1970-an oleh Michael S.Cott Morton d

Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada Pd. Bpr Bkk Demak Cabang Sayung Dengan Metode Fuzzy Madm (Multiple Attribute Decision Making

Desi Reskika Sari ( )

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN TERHADAP NASABAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT. BPR LAKSANA GUNA PERCUT

Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT DENGAN METODE SAW PADA KJKS AR RAHMAH. Ervin Fightorini 1, Bowo Nurhadiono 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKKAN LOKASI UMAH MAKAN YANG STRATEGIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

PERENCANAAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KRITERIA PENCAIRAN DANA KREDIT NASABAH BMT EL-IHSAN. Siti Nurjanah 1, Zulkifli 2

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Patah Herwanto; Agus Sopandi; Rosida; ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL

Jasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMBING POTONG MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TELADAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : DI SMP NEGERI 3 TASIKMALAYA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

BAB IV DESAIN DAN UJI COBA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI

FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENILAI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA BPR ARTO MORO SEMRARANG

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

PENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN

Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN LETAK LOKASI PASAR SWALAYAN BARU KOTA SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMP DHARMA BHAKTI PUBIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD DAN PUNISHMENT MENGGUNAKAN METODE SIMLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KANTOR PAJAK PRATAMA BIREUEN

SISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR

SISTEM REKOMENDASI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PADA PT BPR PRIMA DADI ARTA PARE DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOST DI SEKITAR KAMPUS UNP KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.

Ila Fitrotin Rosyidah 1, Agus Winarno, M.Kom 2 Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi 1, Dosen Pembimbing 2 Universitas Dian Nuswantoro Semarang.

Rita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara

Prosiding SENTIA 2016 Politeknik Negeri Malang Volume 8 ISSN:

IMPLEMENTASI METODE SAW UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN BERAS MISKIN DI KELURAHAN PANGGUNG KECAMATAN TEGAL TIMUR KOTA TEGAL

LAPORAN SISTEM PENUJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASIWA BAGI MAHASISWA

KORELASI NORMATIF PEMILIHAN JURUSAN DI SMK BERBASIS WEB

Daniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA

ARTIKEL APLIKASI PEMILIHAN TEMPAT WISATA KABUPATEN TULUNGAGUNG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT DI BMT EKA MANDIRI DENGAN LOGIKA FUZZY

Rudi Hartoyo ( )

Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan pada PT.Intan Sengkuyit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN GURU TELADAN DI SMP N 24 SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika OLEH :

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW

SISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih

Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)

Wiwin Wijayanti Kustanto Sri Tomo

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA KOPERASI MITRA MANDIRI SEJAHTERA KOTA SEMARANG

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN

Sistem Pendukung Keputusan Pembagian Raskin dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN KARYAWAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITVE WEIGHTING ( SAW ) PADA CV.GARUDA PLASTIK KURIPAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN BANTUAN DANA ATAU KREDIT UNTUK USAHA KECIL MENENGAH (UKM) PADA BANK NEGARA INDONESIA (BNI)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

PENERAPAN METODE FUZZY SAW UNTUK PENYELEKSIAN BEASISWA BIDIKMISI (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA)

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, Simple Additive Weighting (SAW). *) = pembimbing

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PROMOSI JABATAN PEGAWAI PADA BMKG MARITIM SEMARANG.

Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SMK KRISTEN TOMOHON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

STUDI KASUS PEMILIHAN RUMAH

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KEBUTUHAN RESEPSI PERNIKAHAN MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PORTAL WEBSITE PERNIKAHAN

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN WIRAUSAHA PADA RUMAH ZAKAT PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN SEKOLAH ADIWIYATA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT

P13 Fuzzy MCDM. A. Sidiq P.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PERANGKAT KANTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PANTI ASUHAN PENERIMA DANA DONATUR BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING(SAW)

PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW

SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK

Prosiding SENATEK 2015 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto Purwokerto, 28 November 2015, ISBN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA PADA SMK IPT KARANGPANAS SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN LOGIKA FUZZY TAHANI

Zahra Sakti Saputro A Teknik Informatika S1 Universitas Dian Nuswantoro Semarang

M. Ari Effendi 1, Oktafianto 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS RAMBUT MANUSIA DENGAN MENERAPKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS SMK BINA LATIH KARYA BANDAR LAMPUNG

Transkripsi:

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KELAYAKAN KREDIT PINJAMAN PADA BANK RAKYAT INDONESIA UNIT SEGIRI SAMARINDA DENGAN METODE Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) MENGGUNAKAN SAW (Simple Additive Weighting) Ita Arfyanti 1, Edy Purwanto 2 1 Jurusan Sistem Informasi STMIK Widya Cipta Dharma E-mail :baak.wicida@yahoo.com 2 Jurusan Teknik Informatika STMIK Widya Cipta Dharma E-mail :baak.wicida@yahoo.com ABSTRAK KUR adalah kredit yang bersifat umum, individual, selektif yang berbunga wajar bertujuan untuk mengembangkan atau meningkatkan usaha mikro yang layak, yang dilayani oleh BRI unit dan diberikan dalam mata uang rupiah. Sistem pendukung Keputusan untuk menentukan alternatif nilai terbaik yang layak menerima kredit menggunakan Metode Simple additive weighting (SAW) dengan kriteriakriteria yang telah ditentukan. Alat bantu pengembangan yang digunakan Flowchart dengan bahasa pemrograman Borland Dlphi 7 serta database Microsoft Acces.Konsep dasar metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.adapaun kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah lima kriteria. Dari kriteria yang ada dilakukan proses perhitungan dari masing-masing keriteria untuk mendapatkan hasil alternatif terbaik yang layak menerima kredit. Kata Kunci : Sistem, Keputusan, Fuzzy MADM,SAW, Kredit, Kriteria. 1. Pendahuluan Sistem penunjang keputusan merupakan salah satu produk perangkat lunak yang dikembangkan secara khusus untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan. Sesuai dengan namanya tujuan dari sistem ini adalah sebagai information sources atau second opinion yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan atau kebijakan tertentu, merupakan satu model yang fleksibel yang memungkinkan pribadi-pribadi atau kelompok-kelompok untuk membentuk gagasan-gagasan dan membatasi masalah dengan membuat asumsi mereka sendiri dan menghasilkan pemecahan yang diinginkan. Sistem penunjang keputusan dengan metode Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) menggunakan SAW (Simple additive weighting) ini dibuat untuk dapat membantu dan meningkatkan proses serta kualitas hasil pengambilan keputusan dengan memadukan data dan pengetahuan untuk meningkatkan efektivitas dalam proses pengambilan keputusan. Dalam pemberian KUR (Kredit Usaha Rakyat) perlu menganalisa kebutuhan kreditur maka yang harus diketahui terlebih dahulu adalah prinsip-prinsip yang perlu ditegakan dalam rangka pemberian KUR. Pada dasarnya prinsip dasar dikenal dalam 5 of Credit yaitu Character (Keadaan Watak), Capacity (Kemampuan), Capital (Modal), Condition (Kondisi Sosial Ekonomi) dan Collateral (Barang yang diserahkan) kreditur yang bersangkutan. Dalam mengadakan pemeriksaan data kreditur prinsip-prinsip tadi tidak dimunculkan secara sendiri-sendiri tetapi diterjemahkan dalam setiap aspek yang ada. Proses penilaian masing-masing kriteria pada kreditur KUR BRI unit Segiri Samarinda dalam hal ini masih kurang memadai dalam membuat keputusan yang spesifik untuk memecahkan permasalahan, khususnya untuk penilaian data kreditur. Oleh karena itu Sistem Penunjang Keputusan salah satu komponen yang cukup penting dalam sistem informasi dibuat sebagai suatu cara untuk memenuhi kebutuhan. Dengan permasalahan tersebut maka, perlu adanya solusi pemecahan masalah yang ada dengan membuat suatu sistem pendukung keputusan tujuan utama dari SPK adalah adalah membantu dalam proses pengambilan keputusan adalah untuk meningkatkan kemampuanya dalam memutuskan masalah. Keputusan yang dihasilkan nantinya dapat memenuhi batasan yang ditentukan. Sitem Penunjang Keputusan pemberian KUR pada BRI unit Segiri Samarinda ini menggunakan metode SAW dengan konsep dasar mencari penjumlahan tebobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut atau kriteria kreditur. Sistem ini berusaha membantu mengatasi problem-problem yang terjadi diatas dan sistem ini lebih bersifat memberikan dukungan atau pertimbangan bagi pihak penyeleksi dan membantu pihak penyeleksi dalam pengambilan keputusan sehingga dapat meningkatkan efektivitas dan efesiensi dari proses pengambilan keputusan itu sendiri. INFRM 119

2. Ruang Lingkup Pembahasan Dari beberapa pinjaman KUR yang ada membataskan masalah pada KUR Ritel/Umum dan pada penelitian ini memberikan batasan masalah hanya pada : a. Input Data Nasabah/Pemohon. b. Proses SPK Pemberian Kredit berdasarkan kriteria sebagai berikut : 1. Formulir Pengajuan Pinjaman 1) Lengkap 2) Tidak Lengkap 2. Jaminan 1) Akta Tanah 2) Sertifikat Rumah 3) BPKB 3. Penghasilan 1) Lebih ( > 10 juta) 2) Cukup (> 1 juta) 3) Kurang (< 1 juta) 4. Surat Ijin Usaha Pendirian (SIUP) 1) Ada 2) Tidak Ada 5. Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) 1) Lunas 2) Tidak Lunas c.laporan 3. Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diungkapkan pada tahun 1970-an oleh Michael S.Cott Morton dengan istilah Management Decision System (Turban dkk, 2005). Sistem tersebut adalah sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstuktur. Pada dasarnya sistem pendukung keputusan adalah sistem yang tidak bisa dipisahkan dari teknologi komputer hampir mustahil ketika sistem pendukung keputusan tidak melibatkan teknologi didalam proses pengambil keputusannya yaitu komputer, secara umum sistem pendukung keputusan berfungsi untuk membantu dalam pengambilan keputusan secara efektif dimana nantinya permasalahan yang dihadapi dapat dengan cepat mendapat solusinya. Menurut Kendal dan Kendal, 2002, Decision Support System (DSS) atau sistem pendukung keputusan hampir sama dengan sistem informasi manajemen tradisional karena keduanya sama-sama tergantung pada basisdata sebagai sumber data dimana DSS menekankan pada fungsi pendukung pembuatan keputusan diseluruh tahap-tahapnya, walaupun keputusan aktual masih tetap wewenang eksekutif sebagai pembuat keputusan. Tujuan dari sistem pendukung keputusan (Turban, 2005) : 1. Membantu manajer dalam mengambil keputusan atas masalah semi terstuktur. 2.Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukanx dimaksudkan untuk menggantikan manajer. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efesiensinya. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. Meningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambilan keputusan, terutama para pakar, bisa mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbeda-beda. 1. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. 2. Berdaya asing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. 3. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Simple Additive Weighting (SAW) Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. INFRM 120

4. Variabel - Variabel / Kriteria Yang di butuhkan Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambialan keputusan, berdasarkan persyaratan kredit secara umum. Adapun kriteria yang telah ditentukan yaitu Jaminan (C1), FPP (C2), Penghasilan (C3), PBB (C4), dan SIUP (C5). Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingakat kepentingan kriteria berdasarkan nialai bobot yang telah ditentukan kedalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatife pada setiap kriteria sebagai berikut : Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Cukup (C) = 3 Baik(B) = 4 Sangat Baik(SB) = 5 Parameter yang digunaka dalam sistem dan perhitungan Kriteria Jaminan Kriteria Jaminan merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jumlah nilai Jaminan yang diperoleh oleh mahasiswa selama studi berlangsung. Berikut interval nilai jaminan yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 1. Jaminan Jaminan Kriteria Penghasilan Kriteria penghasilan merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jumlah penghasilan tetap maupun tidak setiap bulannya. Berikut penjabaran interval jumlah penghasilan orangtua yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 2. Penghasilan Penghasilan Lebih (>10000000) 5 Cukup (>1000000) 4 Kurang (<1000000) 2 Kriteria FPP Kriteria FPP merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan semester yang telah ditempuh. Berikut penjabaran interval semester yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 3. Formulir Pengajuan Pinjaman FPP Akta Tanah 5 Sertifikat Rumah 4 BPKB 3 Tidak Lengkap 1 Lengkap 5 Kriteria SIUP Kriteria SIUP merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jumlah anak yang masih menjadi tanggungan orangtua berupa biaya hidup. Berikut penjabaran jumlah interval anak yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 4. SIUP SIUP Tidak Ada 1 Ada 5 INFRM 121

Kriteria PBB Kriteria PBB merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan usia mahasiswa. Berikut penjabaran interval usia yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 5. PBB PBB Tidak Lunas 1 Lunas 5 Rumus Perhitungan Normalisasi Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative Ai dan atribut Cj; i = 1, 2,, m dan j = 1, 2,, n. = (2.5) preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai : Vi yag lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih. Langkah penyelesaian Fuzzy MADM menggunakan metode SAW : 1. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan. 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matrik ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative terbaik sebagai solusi. Flowchart Sistem Menetukkan alternatif pemohon yang layak di berikan kredit Gambar 1. Diagram Alir SPK Kredit KUR Penjelasan Sistem Flowchart menentukkan alternatif pemohon yang di terima adalah diawali dengan memasukkan input nilai dan bobot kriteria dan atribut, kemudian input data pemohon stelah itu di proses dan dari hasil proses ini akan menghasilkan alternatif pemohon terbaik dari nilai yang didapatkan. INFRM 122

4. Implementasi Form Login Form login adalah form yang digunakan admin atau user untuk memasukkan username dan password dan dapat mengakses aplikasi. Berikut desainnya: Gambar 2. Form Login Gambar 3. Form Menu Gambar 4. Form Kriteria Pada form login seorang admin atau user harus menginputkan username dan password. Bila username, password dan status login benar maka seorang user akan mendapatkan konfirmasi Login Berhasil dan sebaliknya bila salah user akan mendapatkan konfirmasi Password atau Username Salah. Untuk admin dapat login ke semua form sementara user hanya tidak dapat masuk ke form kriteria dan subkriteria. Form Menu Form menu pilihan adalah form yang berisi tombol untuk menuju form lain seperti form Kriteria, Sub Kriteria, Input Data Pemohon, Proses, dan laporan dapat dilihat pada Gambar 3. Pada Form Menu Admin atau User dapat menggunakannya untuk membuka menu yang ada seperti Menu Input Data Pemohon, Input Kriteria dengan memasukkan nilai bobot kriteria, Input Subkriteria dan nilai pada subkriteria, Proses Nrmalisasi Data Pemohon, dan Laporan yang terdiri dari daftar data pemohon dan daftar nilai normalisasi pemohon. Form Kriteria Form Kriteria adalah form yang di gunakan untuk menginputkan kriteria dan status criteria seperti pada Gambar 4.. Pada form kriteria ini hanya admin yang dapat mengakses dan menginputkan kriteria dan status kriteria. Serta dapat mengubah nilai dari status menjadi benifit atau cost. Kriteria yang ada pada form kriteria ini memiliki lima kriteria yang terdiri dari Jaminan, Penghasilan, Formulir Pengajuan Kredit (FPP), Pajak Bumi dan Bangunan (PBB), dan Surat Ijin Pendirian Usaha (SIUP). Dalam kriteria form ini tidak dinamis yang artinya kriteria tidak dapat diubah atau ditambahkan dengan kriteria yang lain. Form Sub Kriteria Form Sub Kriteria adalah form yang di gunakan untuk menginputkan kriteria, sub kriteria, nilai, dan bobot. Berikut desainnya: Gambar 5. Form Sub Kriteria Gambar 6. Form Data Pemohon Gambar 7. Form Proses Normalisasi Pada form sub kriteria ini hanya admin yang dapat mengakses. Form subkriteria ini terdiri dari beberapa subkriteria didalamnya. Admin kemudian juga dapat menginputkan kriteria, sub kriteria, nilai, dan bobot, serta dapat menambahkan atau menghapus subkriteia, juga menginputkan nilai subkriteria dan bobot pada kriteria. Keterangan pada form ini hanya INFRM 123

untuk menunjukkan menunjukkan penghasilan apakah di atas sepuluh juta, di atas satu juta atau dibawah satu juta penghasilan yang didapat pemohon. Form Data Pemohon Form Data Pemohon adalah form yang di gunakan admin atau user untuk menginputkan data pemohon dapat dilihat pada Gambar 6. Pada Form Pemohon user dapat menambahkan data pemohon dengan menekan tombol Tambah dan menginputkan No.Pemohon, Nama Pemohon, Alamat, No.Tlp/Hp, Pekerjaan, No. Rek, Tgl.Permohonan, FPP, Jaminan, Penghasilan, SIUP, dan PBB. Lalu untuk menyimpannya dapat menggunakan tombol simpan. Apabila terdapat kesalahan atau update data maka user dapat memilih data pada tabel dan menekan tombol Edit. Untuk menghapus data user dapat memilih data pada tabel dan menekan tombol Hapus. Untuk pencarian user dapat memilih berdasarkan No atau Nama Pemohon pada button yang tersedia kemudian tekan tombol Cari maka datagird akan menampilkan data yang dicari. Form Proses Normalisai Form Proses Normalisai adalah form yang di gunakan user untuk memproses data pemohon pada Gambar 7. Pada Form Proses Normalisasi data pemohon user dapat memsukkan input nilai (pemohon yang ada) kemudian langsung dapat terhitung secara otomatis sesuai Data Pemohon tersebut. Kemudian user dapat pula klik tombol priview untuk melihat laporan alternatif data pemohon yang terbaik. 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1 Kesimpulan Dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem pendukung keputusan ini dibuat dengan pemodelan yang memperhatikan berbagai faktor yang dipakai sebagai kriteria penilaian dan pemberian bobot. 2. Sistem Pendukung keputusan ini memiliki kriteria-kriteria dan sub kriteria yang dapat dirubah bobot nilainya secara dinamis. 3. Hasil yang diperoleh dari sistem yang terbentuk akan memberikan alternatif penilaian bagi para pengambil keputusan untuk menentukan kelayakan pemberian kredit. 5.2 Saran Berdasarkan dari hasil penelitian ini, menyarankan beberapa Hal yaitu sebagai berikut : 1. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan pemberian kredit pada BRI Unit Samarinda ini dapat dikembangkan dengan kriteria yang dinamis sesuai kebutuhan pengguna. 2. Sistem pendukung keputusan ini masih sederhana, sehingga masih dapat dikembangkan agar menjadi acuan yang lebih baik. Daftar Pustaka [1] Alam, J, Agus, M, 2003, Membuat Database menggunakan Delphi 7, Pt Elex Media Komputindo Gramedia, Jakarta. [2] Akhmad, 2006, Aplikasi Exel dalam Pengambilan Keputusan Memilih Kredit, Penerbit Elex Media Komputindo, Jakarta. [3] Departemen Pendidikan dan Kebudayaan, 2002, Kamus Besar Bahasa Indonesia edisi ketiga, Penerbit Balai Pustaka, Jakarta. [4] Fathansyah, 2007, Basis Data, Informatika, Bandung. [5] Iqbal Hasan, M, 2004, Teori Pengambilan Keputusan, Ghalia Indonesia, Jakarta. [6] Jogiyanto H.M, 2001, Analisis dan Desaign Sistem Informasi, Andi Offset, Yogyakarta. [7] Jogiyanto, H.M, 2003, Pemograman Borland Delphi 7, Jilid II, Andi Offset, Yogyakarta. [8] Julius, Hermawaan, 2005, Membangun Decision Support system, Andi, Yogyakarta. [9] Kasmir, 2002, Dasar-dasar Perbankan, RajaGrafindo Persada, Jakarta. [10] Kendall Keneth E, Kendal Julie E, 2006, Analisis dan Perancangan Sistem edisi lima jilid 1, Gramedia, Jakarta. [11] Kristanto, Andri, 2003, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Edisi Pertama, Gava Media, Yogyakarta. [12] Kusmadewi Sri, Hartati Sri, Harjoko Agus, Wardoyo Retantyo, 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making, Graha Ilmu, Yogyakarta. [13] Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, CV Andi Offset, Yogyakarta. [14] Oetomo, Budi Sutedjo Darma, 2002. Perencanaan & Pembagian Sistem Informasi, Yogyakarta: Penerbit Andi. [15] Simarmata Janner, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak, Andi Offset, Yogyakarta. [16] Simarmata Janner, Paryudi Iman, 2006, Basis Data, Andi Offset, Yogyakarta. [17] Turban E, Jaye Aronson, Peng-Liang Ting, 2005, Decision Support System and Intelegent System, Andi, Yogyakarta INFRM 124