PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSETUJUAN PEMBIAYAAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB (Study Kasus: KJKS BMT SAM Wonogiri) NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Eko Trimakno Susilo 11.11.4669 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2015
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSETUJUAN PEMBIAYAAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB (Study Kasus: KJKS BMT SAM Wonogiri) Eko Trimakno Susilo 1), Armadyah Amborowati 2), 1,2) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283 Email : eko.4669@students.amikom.ac.id 1), armadyah.a@amikom.ac.id 2) Abstract - Baitul Mal wat Tamwil (BMT) Surya Artha Mandiri an Islamic financial institution engaged in the field of micro finance to hold funds from the society in the form of deposits and channeled back to the society in the form of financing. To obtain financing approval, customers must go through the process of evaluating the requirements specified by BMT. Things are emerging from the assessment process is a BMT does not have a system with a standard method of decisionmaking, so that there is a difficulty to assess quickly and accurately. In addition, there is no database of media files for storage before analysis. Based on these constraints, we need a decision support system funding approval using AHP (Analytical Hierarchy Process) based websites. Through this system, customers fill out the form requirements for approval of financing that provides information directly whether the application is accepted or rejected. If accepted, the prospective customer print out the form that contains the customer ID and then bring the form to the BMT to complete the requirements of the next financing request. Making this system using the PHP programming language and MySQL as database. Keywords: Decision Support System, Analytical Hierarchy Process, funding. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pengambilan keputusan pembiayaan di BMT SAM Wonogiri hingga saat ini masih menggunakan proses manual. Akibat dari belum adanya sistem komputerisasi yang baik dalam menentukan pengambilan keputusan pembiayaan menyebabkan timbulnya beberapa masalah. Masalah yang sering kali dihadapi adalah proses penilaian calon nasabah pembiayaan membutuhkan waktu yang lama. Masalah yang lain adalah kurang tepatnya pemberian dana pembiayaan, misalnya calon nasabah yang seharusnya tidak layak mendapatkan pembiayaan tetapi mendapatkan pembiayaan, sebaliknya ada calon nasabah yang seharusnya layak mendapatkan pembiayaan tetapi tidak mendapatkan pembiayaan tersebut. Masalah seperti ini disebabkan karena kurangnya ketelitian dan belum adanya proses penilaian yang tetap. Dari beberapa permasalahan yang dihadapi oleh BMT SAM Wonogiri tersebut maka diambil solusi sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan calon nasabah yang layak mendapatkan pembiayaan di BMT SAM Wonogiri. Penilaian dilakukan berdasarkan dari kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan oleh BMT. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang diatas dapat dirumuskan permasalahan yang akan diselesaikan yaitu bagaimana merancang sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memudahkan penentuan penerimaan pembiayaan dengan cepat dan tepat di BMT SAM. 1.3 Batasan Masalah Batasan masalah dari sistem pendukung keputusan persetujuan pembiayaan ini adalah: 1. Sistem pendukung keputusan persetujuan pembiayaan ini ditujukan pada pihak BMT SAM Wonogiri. 2. Sample data penentu kriteria penilaian yang digunakan sesuai dasar penilaian persetujuan pembiayaan di BMT SAM Wonogiri. 3. Informasi yang dihasilkan oleh sistem akan menjadi data pembantu pembuatan keputusan. 4. Model yang digunakan untuk pengambilan keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). 2. Landasan Teori 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Little (1970) mendefinisikan DSS sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian 1
guna membantu para manajer mengambil keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isuisu penting, dan mudah berkomunikasi [1]. 2.2 Pengertian AHP Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg, Amerika Serikat pada awal tahun 1970-an. AHP merupakan salah satu model pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berfikir manusia. Dasar berfikirnya metode AHP adalah proses membentuk skor secara numerik untuk menyusun rangking setiap alternatif keputusan yang berbasis pada bagaimana sebaiknya alternatif itu dicocokkan dengan kriteria pembuat keputusan [2]. 3. Analisis dan Perancangan 3.1 Profil BMT SAM Wonogiri Koperasi Jasa Keuangan Syariah BMT Surya Artha Mandiri Wonogiri tepatnya berdiri 12 Desember 2005 dengan alamat di jalan Dokter Cipto II Nomor 39 Kelurahan Giripurwo Kecamatan Wonogiri. KJKS BMT SAM Wonogiri merupakan badan usaha yang dalam pelaksanaan kegiatannya mengorganisir pemanfaatan dan pendayagunaan sumber daya ekonomi para anggotanya atas dasar prinsip-prinsip koperasi.. 3.2 Variabel Seleksi Pembiayaan Dalam melakukan seleksi permohonan pembiayaan nasabah, BMT SAM Wonogiri menggunakan beberapa variabel, yaitu: 1. Kelayakan pembiayaan 2. Nilai agunan 3. Kelayakan usaha 4. Kelengkapan adminstrasi 3.3 Analisis Model 3.3.1 Perhitungan AHP Ada 3 level dalam perhitungan AHP, yaitu: Goal, Kriteria, dan Alternatif. 3.3.2 Gambaran Umum Diagram AHP Secara umum, diagram AHP pada sistem ini adalah sebagai berikut: Gambar 1. Diagram AHP Sistem 3.3.3 Contoh Perhitungan Bobot Kriteria 1. Membuat Matrik Perbandingan Berpasangan Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Tabel 2. Penentuan nilai perbandingan antar kriteria Kelayakan Agunan Usaha Administrasi Kelayakan 1 2 2 3 Agunan 0.5 1 2 2 Usaha 0.5 0.5 1 2 Administrasi 0.33 0.5 0.5 1 Jumlah 2.33 4 5.5 8 Angka 1 pada kolom kelayakan baris kelayakan menggambarkan tingkat kepentingan yang sama antara kelayakan dengan kelayakan, Sedangkan angka 3 pada kolom administrasi baris kelayakan menunjukkan kelayakan lebih penting dari administrasi. Angka 0.5 pada kolom kelayakan baris agunan merupakan hasil perhitungan dari 1/nilai pada kolom agunan baris kelayakan. Angka-angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama. 2. Membuat matriks nilai kriteria Matrik ini diperoleh dengan rumus berikut: nilai baris kolom baru = nilai baris kolom lama/ jumlah masingmasing kolom lama. Tabel 3. Matrik Nilai Kriteria Kelayakan Agunan Usaha Administrasi Jml Prio Kelayakan 0.43 0.50 0.36 0.38 1.67 0.42 Agunan 0.21 0.25 0.36 0.25 1.08 0.27 Usaha 0.21 0.13 0.18 0.25 0.77 0.19 Administrasi 0.14 0.13 0.09 0.13 0.48 0.12 Nilai 0.43 pada kolom kelayakan baris kelayakan diperoleh dari nilai kolom kelayakan Tabel 3.3. Nilai kolom jumlah pada tabel 3.4 diperoleh dari penjumlahan siteap baris. Untuk baris pertama, nilai 1.67 merupakan hasil penjumlahan dari 0.43+0.50+0.36+0.38. Nilai kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria, dalam hal ini 4 kriteria. 3. Membuat matrik perkalian prioritas dengan elemen Matrik ini dibuat dengan mengambil nilai kolom prioritas dari tabel 3.4 dan nilai perbandingan antar kriteria tabel 3.3 Tabel 4. Matrik Perkalian Prioritas Dengan Elemen Kelayakan Agunan Usaha Administrasi Prioritas 0.42 0.27 0.19 0.12 Kelayakan 1 2 2 3 Agunan 0.5 1 2 2 Usaha 0.5 0.5 1 2 Administrasi 0.33 0.5 0.5 1 4. Membuat matrik penjumlahan tiap baris Matrik ini dibuat dengan mengalikan nilai prioritas dengan matrik perbandingan berpasangan tabel 3.5. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel 3.4. 2
Tabel 5. Matrik Penjumlahan Tiap Baris Kelayakan Agunan Usaha Administrasi Jml Kelayakan 0.42 0.54 0.38 0.36 1.70 Agunan 0.21 0.27 0.38 0.24 1.10 Usaha 0.21 0.14 0.19 0.24 0.78 Administrasi 0.14 0.14 0.10 0.12 0.49 Nilai 0.42 pada baris kelayakan kolom kelayakan diperoleh dari kolom kelayakan baris prioritas dikalikan dengan kolom kelayakan baris kelayakan. Nilai 0.21 diperoleh dari kolom kelayakan baris prioritas dikalikan dengan kolom kelayakan baris agunan. Kolom jumlah diperoleh dengan menjumlahkan nilai masing-masing baris pada tabel tersebut. 5. Penghitungan rasio konsistensi Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa rasio konsistensi (CR) <= 0,1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0,1 maka matrik perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi, dibuat tabel seperti berikut : 3.4 Flowchart Sistem Gambar 2. Flowchart Sistem 3.5 DFD 3.5.1 DFD Level 0 Tabel 6. Perhitungan Rasio Konsistensi Jml per brs Prioritas Hasil Kelayakan 1.70 0.42 2.12 Agunan 1.10 0.27 1.37 Usaha 0.78 0.19 0.97 Administrasi 0.49 0.12 0.61 Jumlah 5.06 ג Maks 1.27 CI (Maks-n)/(n-1) -0.91 CR (CI/IR) -1.01 Kolom jumlah perbaris diperoleh dari kolom jumlah tabel 3.6, sedangkan kolom prioritas diperoleh dari kolom prioritas tabel 3.4. Dari tabel 3.7 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlah dari nilai-nilai hasil) : 5,06 n (nilai kriteria) : 4 : 1,27 (jumlah/n) Maksג CI(( ( maks-n)/nג : -0,91 CR(CI/IR) : -1,01 Oleh karena CR<=0,1, maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima. 3.5.2 DFD Level 1 Gambar 3. DFD Level 0 Gambar 4. DFD Level 1 4. Implementasi dan Pembahasan 4.1 Pembuatan Database Pembuatan database dilakukan dengan menjalankan service di xampp terlebih dahulu. Selanjutnya buka browser dan akses alamat http://localhost/phpmyadmin dan buat basis data dengan nama bmtsam. Gambar 5. Pembuatan Database 3
4.2 Manual Program Manual program digunakan sebagai panduan bagi user dalam mengoperasikan program aplikasi. Berikut petunjuk menjalankan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Permohonan Pembiayaan BMT SAM Wonogiri. 1. Halaman Login Halaman ini berfungsi untuk memberikan informasi tentang data operator, menambah data operator baru dengan menekan tombol tambah, dan jika terjadi kesalahan pada data tersebut pengguna bisa menghapus atau mengubahnya pada kolom aksi. 4. Halaman Data Status Nilai Gambar 6. Halaman Login Halaman login merupakan tampilan utama ketika pengguna akan masuk kedalam sistem. Pengguna harus memasukkan username dan password pada kolom yang tersedia. 2.Halaman Utama Admin Gambar 9. Halaman Data Status Nilai Halaman ini berfungsi untuk menampilkan data parameter nilai diterima atau ditolak. Untuk mengubah data parameter, tekan tombol edit. 5. Halaman Data Kriteria Utama Gambar 7. Halaman Utama Admin Menu utama akan mucul apabila Admin berhasil memasukkan username dan password dengan benar pada form login. Pada halaman ini terdapat berbagai menu yang digunakan untuk pengolahan data permohonan pembiayaan. 3. Halaman Data Admin Gambar 10. Halaman Data Kriteria Utama Halaman ini berfungsi untuk memberi informasi hasil pembobotan kriteria utama. Untuk mengubah bobot nilai perbandingan tekan tombol Edit pada kolom aksi. 6. Halaman Data Subkriteria Kelayakan Gambar 11. Halaman Data Subkriteria Kelayakan Gambar 8. Halaman Data Admin 4
Halaman ini berfungsi untuk memberi informasi hasil pembobotan subkriteria kelayakan. Untuk mengubah bobot nilai perbandingan tekan tombol Edit pada kolom aksi. 7. Halaman Tambah Data Perhitungan 5.2 Saran Pada penelitian ini tentu masih banyak kekurangan dan perlu adanya pengembangan yang lebih baik dari sisi penulisan laporan maupun dari sistem. Oleh karena itu sangat diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan oleh pembaca. Untuk lebih menyempurnakan aplikasi ini ada beberapa saran, diantaranya: 1. Dalam sistem ini dapat ditambah fitur untuk menambah, mengubah, atau menghapus kriteria dan subkriteria data perbandingan. 2. Sistem dapat ditambah fitur untuk menampilkan data yang belum disurvey, proses survey, dan hasil survey. Daftar Pustaka Gambar 12. Halaman Tambah Data Perhitungan Pada halaman ini pengguna harus memasukkan data pada form yang sudah tersedia kemudian tekan tombol Tambah untuk melihat hasil perhitungan. 8. Halaman Data Laporan [1] E. Turban, J. E. Aronson dan T. P. Liang. 2005. Decision Support System and Intelegent Systems 7th Ed. Jilid 1 (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Yogyakarta: Andi Offset. [2] T. L. Saaty. 1999. Decision Making for Leaders: AHP in a Complex Word, 3rd penyunt. Pittsburgh: RWS Publication. Biodata Penulis Eko Trimakno Susilo, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta, lulus tahun 2015. Armadyah Amborowati, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom) di STMIK AMIKOM Yogyakarta. Memperoleh gelar Magister Teknologi Informasi (M.Eng) di Universitas Gajah Mada. Saat ini menjadi dosen di STMIK AMIKOM Yogyakarta. Gambar 13. Halaman Data Laporan Pada halaman ini pengguna dapat menampilkan serta mencetak data laporan yang diinginkan. Dalam contoh diatas berupa laporan hasil perhitungan. Untuk mencetak laporan tersebut pengguna harus menekan tombol Print yang berada di pojok kanan atas. 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan di bab-bab sebelumnya hingga tahap implementasi sistem maka dapat diambil kesimpulan, yaitu: sistem pendukung keputusan persetujuan pembiayaan telah berhasil dibuat. Hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem mampu membantu memberi keputusan diterima atau ditolak permohonan pembiayaan yang diajukan serta sistem terbukti lebih cepat dan tepat dibanding sistem yang sebelumnya yang masih menggunakan proses manual. 5