PEMILIHAN RANGE PLAFOND PEMBIAYAAN TERBAIK BMT DENGAN METODE AHP. Dwi Yuniarto, S.Sos., M.Kom. Program Studi Teknik Informatika STMIK Sumedang

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN METODE ANALYTICHAL HIERARCHY PROCESS

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN. evaluasi terhadap Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan STMIK Terbaik Di

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP)

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

Sistem Pendukung Keputusan Pembiayaan Mitra Madani Metode Analytycal Hierarchy Process (AHP) Pt. BPR Syariah Artha Madani Bekasi

Rici Efrianda ( )

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL

IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia)

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 1 NO. 1 MARET 2010

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN PADA BAYI LIMA TAHUN (BALITA) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

MODEL PENUNJANG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PEMBERIAN BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERRARCHI PROCESS (AHP) UNTUK MEMILIH PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM. Indonesia I cabang Belawan masih bersifat manual, yaitu surat-surat bukti

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

Pemanfaatan Analytical Hierarchy Process(AHP) sebagai Model Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan

PENERAPAN METODE AHP PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. lebih berarti bagi yang menerimanya. Definisi atau pengertian sistem secara

Implementasi Metode AHP dalam Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Kuota Pembimbing Mahasiswa. Irfan Dwi Jaya

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ABSTRAK. Kata kunci : SPK, metode AHP, penentuan lokasi.

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB (STUDI KASUS CV. WISMA ANUNGKRIYA DEMAK) ARTIKEL ILMIAH

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II LANDASAN TEORI. Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN BIDAN DI DESA MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Irfandi Ricon 1), Rini Sovia, S.Kom, M.Kom 2), Shary Armonitha Lusinia, S.Kom, M.Kom 3)

Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN

Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V2.i1( )

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS

Okta Veza Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Ibnu Sina 1

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Sistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi melalui jalur SNMPTN pada SMA N 16 Semarang

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Dengan Metode AHP

Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan XYZ

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA

SISTEM PENERIMAAN DOSEN MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN EXPERT COICE

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI TOKO BUKU BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (Studi Kasus : Tembilahan) Darmawati

PENERAPAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MEMILIH SUPPLIER Rudin Himu 1, Arip Mulyanto 2, Dian Novian 3 S1 Sistem Informasi /

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU KELUARGA MISKIN METODE AHP BERBASIS WEB DINAMIS STUDY KASUS KELURAHAN KETAON, BANYUDONO, BOYOLALI

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

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

Analytic Hierarchy Process

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PONDOK PESANTREN DI PURWOKERTO (STUDI KASUS : MAHASISWA STAIN PURWOKERTO)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HIERARCY PROCESS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Perhitungan Contoh Kasus AHP

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN LOKASI CABANG BARU USAHA CLOTHING MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS

Penerapan Metode AHP dalam Penentuan Prioritas Pengadaan Sepeda Motor Yamaha

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)

JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE MULTIPLE AHP

Jurnal SCRIPT Vol. 3 No. 1 Desember 2015

INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masal

Freza Surya Asrina Strata Satu Sistem Informasi Universitas Dian Nuswantoro ABSTRAK

IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas

Penentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP)

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta

SPK Evaluasi Peserta LBD (Local Business Development) Dengan Metode AHP (Studi Kasus Chevron Indonesia Company)

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

PENGOLAHAN DATA PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN MOTOR JENIS YAMAHA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS

PEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

Transkripsi:

PEMILIHAN RANGE PLAFOND PEMBIAYAAN TERBAIK BMT DENGAN METODE AHP Dwi Yuniarto, S.Sos., M.Kom. Program Studi Teknik Informatika STMIK Sumedang ABSTRAK Penentuan range plafond diperlukan untuk menentukan pemilihan dan memberikan masukan dalam bentuk analisis yang komprehensif terhadap calon nasabah yang mengajukan permohonan pembiayaan untuk memastikan bahwa pembiayaan yang diberikan dapat memberikan nilai tambah yang positif, baik bagi nasbah maupun bagi lembaga yang memberikan pembiayaan. AHP sebagai salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan dipandang perlu diterapkan pada salah satu proses di BMT, yakni penentuan pemilihan range plafond, yang nantinya bisa diharapkan dapat membantu dalam memberikan masukan untuk pengambilan keputusan, khususnya dalam penentuan range plafond. Kata kunci : Range Plafond, AHP, SPK PENDAHULUAN Penentuan dalam memilih plafond merupakan proses pengambilan keputusan yang komplek, dimana keputusan diambil berdasarkan perbandingan preferensi dari beberapa kriteria yang ada. Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode yang dipergunakan dalam sistem pengambilan keputusan, dan umumnya digunakan dengan tujuan untuk menyusun prioritas dari berbagai alternatif atau pilihan yang ada yang bersifat kompleks. Dengan menggunakan AHP, prioritas yang dihasilkan akan bersifat konsisten dengan teori, logis, dan partisipatif. Atas permaslahan diatas perlu dibangun sebuah model pengambilan keputusan dengan metode Analytic Hierarchy Proses (AHP) pada proses penentuan range plafond pembiayaan terbaik di Baitul Mal Wa tamwil (BMT). Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 111

Rumusan Variabel Penelitian Berdasarkan Studi terhadap mekanisme yang digunakan oleh manajer pembiayaan dapat disimpulkan bahwa terdapat lima faktor yang mempengaruhi keputusan manager dalam menentukan range plafond yaitu : karakter nasabah, kemampuan nasabah, modal nasabah, kondisi ekonomi, dan jaminan nasabah. Dimana dalam setiap faktor terdapat tiga kondisi yang salah satunya akan terpenuhi yaitu kondisi baik, kondisi cukup, dan kondisi kurang. Sementara itu terdapat tiga alternatif plafond yang disediakan bagi nasabah yaitu : range plafond 1 5 juta, range plafond 5 10 juta, dan 10 20 juta. Kelima faktor tersebut kemudian dimasukan kedalam level kriteria pada skema AHP. Kemudian setiap kondisi dimasukan kedalam level sub kriteria. Didapatkan rumusan variabel yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan model AHP pada permasalahan ini, variabel-variabel tersebut adalah : 1. Nilai perbandingan berpasangan untuk setiap level kriteria 2. Nilai perbandingan berpasangan untuk setiap level sub kriteria Dimana nilai nilai tersebut didapatkan dari pembobotan yang dilakukan oleh manager dengan berdasarkan pada tabel skala prioritas sebagai berikut : Tabel 1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbanganpertimbangan yang berdekatan Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 112

Data Hasil Penelitian 1. Perbandingan berpasangan Level kriteria Tabel 2 Pemisalan level kriteria PEMISALAN KRITERIA karakter kemampuan modal kondisi ekonomi jaminan KODE A B C D E Tabel 3 Hasil perbandingan level kriteria PERBANDINGAN BERPASANGAN LEVEL KRITERIA KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS 1 2 3 4 A B A 5 A C A 7 A D A 9 A E A 9 B C B 7 B D B 3 B E B 3 C D C 5 C E C 5 D E D 5 2. Perbandingan berpasangan level sub kriteria karakter Tabel 4 Pemisalan sub kriteria karakter PEMISALAN KARAKTER Baik Cukup Kurang KODE A B C Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 113

Tabel 5 Hasil perbandingan berpasangan sub karakter PERBANDINGAN SUB KRITERIA KARAKTER KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS A B A 9 A C A 9 B C B 9 3. Perbandingan berpasangan sub kriteria modal Tabel 6 Pemisalan sub kriteria modal PEMISALAN MODAL BAIK CUKUP KURANG KODE A B C Tabel 7 Hasil perbandingan berpasangan sub kriteria modal PERBANDINGAN SUB KRITERIA MODAL KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS A B A 9 A C A 9 B C B 9 4. Perbandingan berpasangan sub kriteria jaminan Tabel 8 Pemisalan sub kriteria jaminan PEMISALAN JAMINAN BAIK CUKUP KURANG KODE A B C Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 114

Tabel 9 Hasil perbandingan berpasangan jaminan PERBANDINGAN SUB KRITERIA JAMINAN KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS A B A 9 A C A 9 B C B 9 5. Perbandingan berpasangan sub kriteria kondisi ekonomi Tabel 10 Pemisalan sub kondisi ekonomi PEMISALAN KONDISI EKONOMI BAIK CUKUP KURANG KODE A B C Tabel 11 Hasil perbandingan sub kondisi ekonomi PERBANDINGAN SUB KRITERIA KONDISI EKONOMI KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS A B A 9 A C A 9 B C B 9 6. Perbandingan berpasangan sub kriteria kemampuan Tabel 12 Pemisalan sub kemampuan PEMISALAN KEMAMPUAN BAIK CUKUP KURANG KODE A B C Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 115

Tabel 13 Hasil perbandingan sub kemampuan KRITERIA LEBIH PENTING INTENSITAS A B A 9 A C A 9 B C B 9 Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process Setelah variabel variabel yang dibutuhkan teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan metode AHP berdasarkan pada variabel variabel tesebut. Berikut ini urutan langkah implementasi metode Analytic Hierarchy Process pada masalah penentuan plafond pembiayaan terbaik bagi nasabah. Penyusunan Hirarki Penyusunan hirarki bertujuan untuk menggambarkan hubungan antara tujuan yang ingin dicapai (Goal), Kriteria pencapaian tujuan (Kriteria), sub kriteria, dan alternatif alternatif untuk mencapai tujuan (Altenatives). Dibawah ini adalah hirarki Analytic Hierarchy Process untuk mencapai tujuan plafond pembiayaan terbaik. Penentuan range plafond u? nasabah X KARAKTER KEMAMPUAN MODAL SITUASI PEREKONOMIAN JAMINAN BAIK CUKUP KURANG BAIK CUKUP KURANG BAIK CUKUP KURANG BAIK CUKUP KURANG BAIK CUKUP KURANG Plafond 1 5 jt Plafond 5 10 jt Plafond 10 20 jt Plafond 1 5 jt Plafond 1 5 jt Plafond 1 5 jt Plafond 1 5 jt Plafond 5 10 jt Plafond 5 10 jt Plafond 5 10 jt Plafond 5 10 jt Plafond 10 20 jt Plafond 10 20 jt Plafond 10 20 jt Plafond 10 20 jt Gambar 2 Skema AHP Pengambilan Keputusan pemilihan plafond Penentuan Prioritas Elemen Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif yang didapat dari hasil penelitian kemudian diolah dengan memanipulasi matrik, ukuran matriks disesuaikan dengan jumlah elemen yang akan diolah. Pada permasalahan ini untuk matriks perbandingan nilai kriteria berukuran 5, ini didasarkan pada jumlah elemen kriteria, sedangkan pada level subkriteria diolah pada matriks beukuran 3 sesuai dengan jumlah elemen level sub kriteria. Hasil dari langkah ini adalah didapatkannya prioritas masing masing elemen baik pada level kriteria dan elemen subkriteria 1. Penentuan prioritas elemen kriteria a. Matriks Perbandingan Berpasangan level kriteria Matriks ini di isi oleh nilai-nilai perbandingan yang telah didapatkan dari hasil perbandingan nilai kriteria. Nilai nilai tersebut dimasukan pada elemen matriks diagonal atas, sedangkan nilai nilai diisi dengan nilai 1/nilai elemen diagonal atas. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 116

Tabel 14 Pemisalan level kriteria PEMISALAN KRITERIA karakter kemampuan modal kondisi ekonomi jaminan KODE A B C D E Tabel 15 Matriks perbandingan nilai kriteria UKURAN NILAI IR 5 1.12 KRITERIA A B C D E A 1.00 5.00 7.00 9.00 9.00 B 0.20 1.00 7.00 3.00 3.00 C 0.14 0.14 1.00 5.00 5.00 D 0.11 0.33 0.20 1.00 5.00 E 0.11 0.33 0.20 0.20 1.00 JUMLAH 1.57 6.81 15.40 18.20 23.00 b. Matriks nilai kriteria Matriks ini dibuat untuk mengetahui nilai prioritas masing-masing kriteria, dengan rumus : Nilai baris kolom baru = nilai baris kolom lama/jumlah masing-masing kolom lama Tabel 16 Matriks nilai kriteria MATRIKS NILAI KRITERIA KRITERIA A B C D E jumlah prioritas A 0.64 0.73 0.45 0.49 0.39 2.71 0.54 B 0.13 0.15 0.45 0.16 0.13 1.02 0.20 C 0.09 0.02 0.06 0.27 0.22 0.67 0.13 D 0.07 0.05 0.01 0.05 0.22 0.41 0.08 E 0.07 0.05 0.01 0.01 0.04 0.19 0.04 Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 117

c. Matriks penjumlahan Setiap baris Matriks ini dibuat sebagai referensi bagi matriks penghitungan konsistensi logis, matriks ini dibuat dengan cara mengalikan nilai prioritas elemen pada matriks nilai kriteria dengan nilai elemen pada matriks perbandingan berpasangan. Tabel 17 Matriks penjumlahan tiap baris KRITERIA A B C D E Jumlah A 0.54 1.02 0.94 0.73 0.34 3.57 B 0.04 0.20 0.94 0.24 0.11 1.54 C 0.02 0.03 0.13 0.41 0.19 0.77 D 0.01 0.07 0.03 0.08 0.19 0.37 E 0.00 0.07 0.03 0.02 0.04 0.15 d. Pengukuran rasio konsistensi Pengukuran ini dilakukan untuk memastikan bahwa nilai judgment pada perbandingan berpasangan konsisten. Dengan mengacu pada aturan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) <= 0.1. namun jika ternyata nilai CR lebih besar daripada 0.1 maka nilai judgment pada matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi terlebih dahulu dibuat tabel berikut : Tabel 18 Perhitungan rasio konsistensi JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 3.57 0.54 4.11 B 1.54 0.20 1.74 C 0.77 0.13 0.91 D 0.37 0.08 0.45 E 0.15 0.04 0.19 JUMLAH 7.41 Hasil dari tabel diatas kemudian digunakan untuk menghitung konsistensi index, berikut ini data hasil penghitungan konsistensi index. Tabel 19 Hasil perhitungan rasio konsistensi Komponen Hasil Formula JUMLAH KRITERIA (n) 5 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 1.48 Jumlah tabel 3.18 / n CI -0.70 (lambda maks-n)/n) CR -0.63 (CI/IR) Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 118

Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk kriteria adalah : Tabel 20 Nilai prioritas kriteria Nama sub Nilai prioritas karakter 0.54 kemampuan 0.20 modal 0.13 kondisi ekonomi 0.08 jaminan 0.04 2. Penentuan prioritas subkriteria a. Penentuan prioritas subkriteria karakter Pembuatan matriks dilakukan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pada level kriteria. b. Matriks perbandingan berpasangan Tabel 21 Pemisalan sub karakter PEMISALAN KARAKTER KODE Baik A Cukup B Kurang C Tabel 22 Matriks perbandingan sub karakter UKURAN NILAI IR 3 0.58 SUB KRITERIA A B C A 1.00 9.00 9.00 B 0.11 1.00 9.00 C 0.11 0.11 1.00 JUMLAH 1.22 10.11 19.00 c. Matriks nilai prioritas sub kriteria karakter Langkah ini sama seperti pada langkah pembuatan matriks nilai kriteria, perbedaannya adalah adanya tambahan kolom prioritas sub kriteria.nilai pada kolom tersebut didapatkan dari nilai prioritas pada baris tersebut dibagi dengan nilai maksimum prioritas. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 119

Tabel 23 Matriks nilai prioritas sub kriteria karakter SUB KRITERIA A B C jumlah prioritas pioritas sub A 0.82 0.89 0.47 2.18 0.44 1.00 B 0.09 0.10 0.47 0.66 0.13 0.30 C 0.09 0.01 0.05 0.15 0.03 0.07 d. Matriks Penjumlahan tiap baris sub kriteria karakter Tabel 24 Matriks penjumlahan tiap baris sub karakter prioritas max 0.44 SUB KRITERIA A B C Jumlah A 0.44 1.19 0.28 1.91 B 0.01 0.13 0.28 0.43 C 0.00 0.01 0.03 0.05 1. Pengukuran Rasio Konsistensi Tabel 25 Perhitungan rasio konsistensi sub karakter JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 1.91 0.44 2.35 B 0.43 0.13 0.56 C 0.05 0.03 0.08 JUMLAH 2.98 Hasil Perhitungan nilai CR : Tabel 26 Nilai CR sub karakter JUMLAH KRITERIA (n) 3 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 0.99 Jumlah tabel 3.25 / n CI -1.00 (lambda maks-n)/(n-1) CR -1.73 (CI/IR) Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk sub kriteria karakter adalah : Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 120

Tabel 27 Nilai prioritas sub kriteria karakter Nama sub Nilai prioritas Baik 0.44 Cukup 0.13 Kurang 0.03 3. Penentuan prioritas elmemen sub kriteria Jaminan Pembuatan matriks dilakukan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pada level sub kriteria sebelumnya. a. Matriks perbandingan berpasangan Tabel 28 Pemisalan sub kriteria jaminan PEMISALAN JAMINAN KODE Baik A Cukup B Kurang C Tabel 29 Perbandingan berpasangan sub jaminan UKURAN NILAI IR 3 0.58 SUB KRITERIA A B C A 1.00 9.00 9.00 B 0.11 1.00 9.00 C 0.11 0.11 1.00 JUMLAH 1.22 10.11 19.00 c. Matriks nilai prioritas sub kriteria Tabel 30 Matriks prioritas sub jaminan SUB KRITERIA A B C jumlah prioritas pioritas sub A 0.82 0.89 0.47 2.18 0.44 1.00 B 0.09 0.10 0.47 0.66 0.13 0.30 C 0.09 0.01 0.05 0.15 0.03 0.07 prioritas maksimum 0.44 Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 121

d. Matriks Penjumlahan tiap baris Tabel 31 Matriks penjumlahan tiap baris sub jaminan SUB KRITERIA A B C jumlah A 0.44 1.19 0.28 1.91 B 0.01 0.13 0.28 0.43 C 0.00 0.01 0.03 0.05 e. Pengukuran Rasio Konsistensi Tabel 32 Perhitungan rasio konsistensi sub jaminan Perhitungan nilai CR : JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 1.91 0.44 2.35 B 0.43 0.13 0.56 C 0.05 0.03 0.08 JUMLAH 2.98 Tabel 33 Nilai CR sub jaminan JUMLAH KRITERIA (n) 3 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 0.99 Jumlah tabel 3.30 / n CI -1.00 (lambda maks-n)/(n-1) CR -1.73 (CI/IR) Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk sub kriteria karakter adalah : Tabel 34 Nilai prioritas sub kriteria jaminan Nama sub Nilai prioritas Baik 0.44 Cukup 0.13 Kurang 0.03 4. Penentuan prioritas Sub kriteria Modal Pembuatan matriks dilakukan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pada level kriteria. a. Matriks perbandingan berpasangan Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 122

Baik Cukup Kurang Tabel 35 Pemisalan sub modal PEMISALAN MODAL KODE A B C Tabel 36 Matriks perbandingan sub modal UKURAN NILAI IR 3 0.58 SUB KRITERIA A B C A 1.00 9.00 9.00 B 0.11 1.00 9.00 C 0.11 0.11 1.00 JUMLAH 1.22 10.11 19.00 b. Matriks nilai prioritas sub kriteria Tabel 37 Matriks nilai kriteria sub modal SUB KRITERIA A B C jumlah prioritas pioritas sub A 0.82 0.89 0.47 2.18 0.44 1.00 B 0.09 0.10 0.47 0.66 0.13 0.30 C 0.09 0.01 0.05 0.15 0.03 0.07 prioritas maksimum 0.44 c. Matriks Penjumlahan tiap baris Tabel 38 Matriks penjumlahan tiap baris sub modal SUB KRITERIA A B C Jumlah A 0.44 1.19 0.28 1.91 B 0.01 0.13 0.28 0.43 C 0.00 0.01 0.03 0.05 Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 123

d. Pengukuran Rasio Konsistensi Tabel 39 Perhitungan rasio konsistensi sub modal JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 1.91 0.44 2.35 B 0.43 0.13 0.56 C 0.05 0.03 0.08 JUMLAH 2.98 Tabel 40 Nilai CR sub modal JUMLAH KRITERIA (n) 3 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 0.99 Jumlah tabel 3.30 / n CI -1.00 (lambda maks-n)/(n- 1) CR -1.73 (CI/IR) Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk sub kriteria modal adalah : Tabel 41 Nilai prioritas sub kriteria modal Nama sub Nilai prioritas Baik 0.44 Cukup 0.13 Kurang 0.03 5. Penentuan prioritas Sub kriteria kemampuan Pembuatan matriks dilakukan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pada level kriteria. a. Matriks perbandingan berpasangan Tabel 42 Pemisalan sub kemampuan PEMISALAN KEMAMPUAN KODE Baik A Cukup B Kurang C Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 124

Tabel 43 Matriks perbandingan sub kemampuan UKURAN NILAI IR 3 0.58 SUB KRITERIA A B C A 1.00 9.00 9.00 B 0.11 1.00 9.00 C 0.11 0.11 1.00 JUMLAH 1.22 10.11 19.00 b. Matriks nilai prioritas sub kriteria Tabel 44 matriks nilai kriteria sub kemampuan SUB KRITERIA A B C jumlah prioritas pioritas sub A 0.82 0.89 0.47 2.18 0.44 1.00 B 0.09 0.10 0.47 0.66 0.13 0.30 C 0.09 0.01 0.05 0.15 0.03 0.07 c. Matriks Penjumlahan tiap baris Tabel 45 Matriks penjumlahan tiap baris sub kemampuan prioritas maksimum 0.44 SUB KRITERIA A B C jumlah A 0.44 1.19 0.28 1.91 B 0.01 0.13 0.28 0.43 C 0.00 0.01 0.03 0.05 d. Pengukuran Rasio Konsistensi Tabel 46 Perhitungan rasio konsistensi sub kemampuan JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 1.91 0.44 2.35 B 0.43 0.13 0.56 C 0.05 0.03 0.08 JUMLAH 2.98 Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 125

Tabel 47 Nilai CR sub kemampuan JUMLAH KRITERIA (n) 3 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 0.99 Jumlah tabel 3.30 / n CI -1.00 (lambda maks-n)/(n- 1) CR -1.73 (CI/IR) Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk sub kriteria modal adalah : Tabel 48 Nilai prioritas sub kriteria kemampuan Nama sub Nilai prioritas Baik 0.44 Cukup 0.13 Kurang 0.03 6. Sintesis pada Sub kriteria Kondisi Ekonomi Pembuatan matriks dilakukan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pada level kriteria. a. Matriks perbandingan berpasangan Tabel 49 Pemisalan sub kondisi ekonomi Baik Cukup Kurang PEMISALAN MODAL KODE A B C Tabel 50 Matriks perbandingan sub kondisi ekonomi UKURAN NILAI IR 3 0.58 SUB KRITERIA A B C A 1.00 9.00 9.00 B 0.11 1.00 9.00 C 0.11 0.11 1.00 JUMLAH 1.22 10.11 19.00 Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 126

b. Matriks nilai prioritas sub kriteria Tabel 51 Matriks nilai kriteria sub kondisi ekonomi SUB KRITERIA A B C jumlah prioritas pioritas sub A 0.82 0.89 0.47 2.18 0.44 1.00 B 0.09 0.10 0.47 0.66 0.13 0.30 C 0.09 0.01 0.05 0.15 0.03 0.07 c. Matriks Penjumlahan tiap baris prioritas maksimum 0.44 Tabel 52 Matriks penjumlahan tiap baris sub kondisi ekonomi SUB KRITERIA A B C jumlah A 0.44 1.19 0.28 1.91 B 0.01 0.13 0.28 0.43 C 0.00 0.01 0.03 0.05 d. Pengukuran Rasio Konsistensi Tabel 53 Perhitungan rasio konsistensi sub kondisi ekonomi JUMLAH PER BARIS PRIORITAS HASIL A 1.91 0.44 2.35 B 0.43 0.13 0.56 C 0.05 0.03 0.08 JUMLAH 2.98 Tabel 54 Nilai CR sub kondisi ekonomi JUMLAH KRITERIA (n) 3 Ukuran matriks LAMBDA MAKS 0.99 Jumlah tabel 3.30 / n CI -1.00 (lambda maks-n)/(n- 1) CR -1.73 (CI/IR) Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 127

Dari hasil pengukuran CR diketahui bahwa nilai CR < 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa penilaian pada perbandingan berpasangan dapat diterima. Dengan demikian nilai prioritas untuk sub kriteria kondisi ekonomi adalah : Tabel 55 Nilai prioritas sub kriteria kondisi ekonomi Nama sub Nilai prioritas Baik 0.44 Cukup 0.13 Kurang 0.03 Tabel 56 Hasil analisis LEVEL KRITERIA PRIORITAS KRITERIA KRITERIA KARAKTER 0.54 KEMAMPUAN 0.20 MODAL 0.13 KONDISI EKONOMI 0.08 JAMINAN 0.04 LEVEL SUB KRITERIA SUB PRIORITAS KRITERIA SUB BAIK 1.00 CUKUP 0.30 KURANG 0.07 BAIK 1.00 CUKUP 0.30 KURANG 0.07 BAIK 1.00 CUKUP 0.30 KURANG 0.07 BAIK 1.00 CUKUP 0.30 KURANG 0.07 BAIK 1.00 CUKUP 0.30 KURANG 0.07 Setelah melakukan serangakaian langkah pada metode Analytic Hierarchy Process, kenudian hasil dari proses tersebut di tuangkan kedalam tabel diatas yang berisi nilai variabel untuk tiap elemen pada hirarki AHP yang nantinya akan digunakan sebagai referensi pengambilan keputusan. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak Hasil dari tahap analisa persepsi menggunakan metode Analityc Hierarchy Process, kemudian dituangkan kedalam perancangan model sebuah perangkat lunak sistem pendukung keputusan. Dengan mengacu pada metodologi Unified Modelling Languange. Definisi kebutuhan perangkat lunak dilakukan untuk mengakomodasi seluruh kebutuhan baik data maupun proses yang diperlukan dalam pembentukan model. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 128

Analisis kebutuhan fungsional (Use Case Diagram) Use case diagram merupakan diagram yang menggambarkan semua proses (case) yang akan ditangani oleh perangkat lunak beserta aktor (pelaku) yang melakukan proses tersebut. Tabel 57 Definisi kebutuhan sistem NO KODE NAMA USE CASE 1 U 1 OLAH PERSEPSI 2 U 1.1 MENENTUKAN PRIORITAS KRITERIA 3 U 1.2 MENENTUKAN PRIORITAS SUBKRITERIA 4 U 2 PEMILIHAN ALTERNATIF 5 U 2.1 PENILAIAN PLAFOND A 6 U 2.2 PENILAIAN PLAFOND B 7 U 2.3 PENILAIAN PLAFOND C Perangkat lunak pendukung keputusan pemilihan plafond pembiayaan <<extend>> penentuan prioritas kriteria olah persepsi <<extend>> penentuan prioritas sub kriteria MANAGER <<extend>> scoring plafond A <<extend>> pemilihan laternatif Scoring Plafond B <<extend>> Scoring Plafond C Gambar 3 Diagram Use-case Flow of Event (Skenario) Flow of event merupakan tabel yang berisi tentang penjelasan dari use case yang telah teridentifikasi. Menyajikan informasi tentang aksi aktor terhadap sistem dan reaksi sistem terhadap event yang diberikan oleh aktor. 1. Flow of event U 1 Tabel dibawah ini menyajikan flow of event dari use case olah persepsi yang bertujuan untuk mengolah persepsi seorang manajer terhadap kriteria dan sub kriteria ahp. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 129

Tabel 58 Flow of event case U 1 Identifikasi Nomor U 1 Nama Olah Persepsi Tujuan Proses mengelola persepsi manajer Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal Menu utama tampil Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. klik menu olah persepsi 2. form olah persepsi tampil Kondisi Akhir Fom olah persepsi tampil dengan menampilkan persepsi yang aktif. 2. Flow of event U 1.1 Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case menentukan prioritas kriteria. Yang bertujuan untuk menghitung nilai prioritas pada level kriteria Tabel 59 Flow of event case U 1.1 Identifikasi Nomor U 1.1 Nama Menentukan prioritas kriteria Tujuan Menentukan nilai prioritas masing masing kriteria Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal - Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. aktor memilih menu olah 2. sistem menampilkan form olah persepsi persepsi 3. pilih ubah prioritas kriteria 4. sistem menampilkan form matrik banding kriteria 5. aktor mengimputkan elemen matrik, kemudian menekan tombol proses Kondisi Akhir 6. sistem melakukan perhitungan sintesis prioritas untuk level kriteria, kemudian hasilnya ditampilkan dan di simpan Prioritas kriteria ditampilkan dan di simpan Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 130

3. Flow of event U 1.2 Tabel dibawah ini memuat use case menentukan prioritas sub kriteria, dengan tujuan untuk melakukan sintesis terhadap level sub kriteria dan mendapatkan nilai prioritas dari masing-masing subkriteria. Tabel 60 Flow of event case U 1.2 Identifikasi Nomor U 1.2 Nama Menentukan prioritas sub kriteria Tujuan Menentukan nilai prioritas masing masing sub kriteria Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal - Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. aktor memilih menu olah 2. sistem menampilkan form olah persepsi persepsi 3. pilih ubah prioritas kriteria 4. sistem menampilkan form matrik banding subkriteria 5. aktor mengimputkan elemen matrik, kemudian menekan tombol proses Kondisi Akhir 6. sistem melakukan perhitungan sintesis prioritas untuk level subkriteria, kemudian hasilnya ditampilkan dan di simpan Prioritas subkriteria ditampilkan dan di simpan 4. Flow of event U 2 Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case pemilihan alternatif. Yang bertujuan untuk melakukan proses pemilihan alternatif setelah dilakukan penilaian terhadap masing-masing kriteria. Tabel 61 Flow of event U 2 Identifikasi Nomor U 2 Nama Pemilihan alternatif Tujuan Menampilkan alterntif alternatif dengan bobot penilaian Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal Form olah persepsi tampil Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 131

Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. pilih menu pemilihan alternatif 2. form pilihan alternatif tampil pada menu utama Kondisi Akhir Form pemilihan alternatif tampil 5. Flow of event U 2.1 Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case penilaian plafond A. Memasukan bobot penilaian pada alterntif plafond A. Tabel 62 Flow of event U 2.1 Identifikasi Nomor U 2.1 Nama Penilaian Plafond A Tujuan Memberikan penilaian kondisi kriteria pada plafon 1 5 jt Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal form pemilihan alternatif tampil Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. Aktor memilih menu penilaian 2. form penilaian plafond A tampil plafond A 3 aktor menginputkan penilaian, dan mengklik tombol proses Kondisi Akhir 4. sistem akan memproses penilaian dan menampilkan hasil pada form pemilihan alternatif Hasil penilaian tampil pada form pemilihan alterntif 6. Flow of event U 2.2 Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case penilaian plafond B. Untuk menginputkan bobt nilai bagi setiap kriteria pada range plafond B. Tabel 63 Flow of event U 2.2 Identifikasi Nomor U 2.2 Nama Penilaian Plafond B Tujuan Memberikan penilaian kondisi kriteria pada plafon 5 10 jt Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal form pemilihan alternatif tampil Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 132

Aksi Aktor 1. Aktor memilih menu penilaian plafond B 3 aktor menginputkan penilaian, dan mengklik tombol proses Kondisi Akhir Reaksi Sistem 2. form penilaian plafond B tampil 4. sistem akan memproses penilaian dan menampilkan hasil pada form pemilihan alternatif Hasil penilaian tampil pada form pemilihan alterntif 7. flow of event U 2.3 Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case Tabel dibawah ini memuat tentang flow of event use case penilaian plafond C. Tabel 64 Flow of event U 2.3 Identifikasi Nomor U 2.3 Nama Penilaian Plafond C Tujuan Memberikan penilaian kondisi kriteria pada plafon 5 10 jt Deskripsi Tipe Primary, Essential Relasi <<extend>> Aktor Manajer Skenario Utama Kondisi Awal form pemilihan alternatif tampil Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. Aktor memilih menu penilaian 2. form penilaian plafond C tampil plafond C 3 aktor menginputkan penilaian, dan mengklik tombol proses Kondisi Akhir 4. sistem akan memproses penilaian dan menampilkan hasil pada form pemilihan alternatif Hasil penilaian tampil pada form pemilihan alterntif Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 133

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Berdasarkan uraian hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Pemilihan plafond merupakan permasalahan yang bersifat multikriteria. Dari hasil penelitian bahwa metode AHP dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan pengambilan keputusan pemilihan range plafond terbaik. 2. Hirarki AHP tersusun dari empat level, yaitu level Goal (tujuan), level kriteria, level sub kriteria, dan level alternatif. 3. Dari hasil implementasi metode AHP pada proses pengambilan keputusan pemilihan plafond pembiayaan terbaik di Baitul Mal Watamwil diperoleh bahwa faktor yang paling dominan yang dijadikan referensi bagi pengambilan keputusan adalah faktor karakter dengan intensitas 0.54 Saran Selama penelitian terdapat temuan temuan, dan penulis jadikan sebagai saran bagi peneliti yang akan melakukan penelitian dalam ruang lingkup yang sama: 1. Untuk menambah akurasi pengambilan keputusan sebaiknya perangkat lunak dilengkapi dengan layanan untuk menghitung faktor faktor kuantitatif dalam hal pembiayaan. 2. Agar keputusan yang diambil semakin objektif dapat dilakukan penambahan level kriteria dan sub kriteria hirarki hendaknya. 3. Bagi peneliti yang bermaksud mengimplementasikan model perangkat lunak ini penulis saranakan untuk menggunakan bahasa pemograman berorientasi objek. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 134

DAFTAR PUSTAKA Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. ANDI. Yogyakarta. Nugroho, Adi. 2005. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek. Informatika. Bandung. Sholiq. 2006. Pemodelan Sistem Informasi Berorientasi Objek dengan UML. Graha Ilmu. Yogyakarta. Subakti, Irfan.2002.Sistem Pendukung Keputusan.Institut teknologi Sepuluh November.Surabaya. Sudarsono, D.T.E. 2004.Penerapan Analytic Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Metode Audit PDE Oleh Auditor Internal.Hal 71-74. Suryadi, Kadarsih. Dan Ramdhani, Ali. M. 2002.Sistem Pendukung Keputusan Suatu wacana Struktural dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan.PT Remaja Rosdakarya.Bandung. Tim Absindo Jabar.2007.Modul Pelatihan Tingkat Dasar Bagi Pengelola BMT Se-Jawa Barat.ABSINDO.Bandung. Jurnal Infoman s Volume 5 Nomor 1 Mei 2012 135