sistem pendukung keputusan untuk pemberian …teknik.usni.ac.id/jurnal/hernalom.pdf · berdasarkan...
TRANSCRIPT
1 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMBERIAN KREDIT HANDPHONE MENGGUNAKAN
METODE TOPSIS
Hernalom Sitorus, Herlan Sinaga
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknik Universitas Satya Negara Indonesia
ABSTRAK
Perkembangan teknologi yang pesat dalam beberapa tahun terakhir tidak dapat disangkal. Banyak barang elektronik
yang diimpor menjadi bidang usaha yang menarik bagi para pengusaha. Tak terkecuali dari pengusaha kecil,
pengusaha menengah, dan pengusaha kelas atas yang berlomba-lomba mencari peluang bisinis dari kemajuan
teknologi ini. Dalam penelitian ini terutama permintaan untuk ponsel yang menjadi sangat populer. Banyak orang
menginginkan ponsel pintar ini tetapi, tidak dapat membeli secara tunai, sehingga kredit menjadi salah satu pilihan
solusi.
Penelitian yang berjudul "Sistem Pendukung Keputusan untuk kredit ponsel menggunakan metode SPK TOPSIS"
yang dilakukan oleh peneliti di PT. Garasi Ponsel ini bertujuan untuk membantu memudahkan perusahaan dalam
mengambil keputusan terutama jika kedatangan banyak pelanggan pada saat yang bersamaan. Penelitian ini
menggunakan metode wawancara dan studi pustaka. Selain itu, sedangkan sumber data yang digunakan adalah data
sekunder yaitu pengolahan data yang sudah ada di perusahaan.
Berdasarkan analisis data, dapat disimpulkan bahwa kebijakan pembiayaan kredit akan mempengaruhi perputaran
transaksi dan metode SPK TOPSIS akan lebih efektif dan mengurangi biaya karena dapat mengurangi tenaga kerja.
Sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membawa dampak yang lebih baik terhadap pertumbuhan
perusahaan dengan memprioritaskan layanan cepat dan akurat.
Kata Kunci : Metode TOPSIS, Kredit
ABSTRACT
The rapid development of technology in recent years cannot be denied. Many imported electronic goods
become attractive business fields for entrepreneurs. No exception from small entrepreneurs, middle entrepreneurs,
and upper-class entrepreneurs are competing to find opportunities bisinis from this technological progress. In this
research is especially the demand for mobile phones that become very popular. Many people want this smart phone
but, unable to buy in cash, so credit becomes one of the solution options.
The research titled "Decision Support System for handphone credit using SPK TOPSIS method" conducted
by researcher in PT.Garasi Ponsel is aimed to help facilitate the company in taking the decision especially if the
arrival of many customers at the same time. The research used interview and literature method. In addition, while
the data source used is secondary data that is processing data that already exist in the company.
Based on data analysis, it can be concluded that the credit financing policy will influence the transaction
rotation and SPK TOPSIS method will be more effective and reduce the expense because it can reduce the
manpower. This decision support system is expected to bring a better impact to the growth of the company by
prioritizing fast and accurate service.
Keywords : Mobile Credit, TOPSIS Methods.
A. LATAR BELAKANG MASALAH
PT.Garasi Ponsel merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang jual-beli dan kredit handphone di
beberapa kawasan sekitar Jakarta. PT.Garasi Ponsel sudah berdiri sejak february tahun 2004. Alternatif penjualan
dengan kredit sudah diterapkan dan berjalan sejak 2015. Seiring dengan meningkatnya permintaan akan kredit
handphone, maka perusahaan membutuhkan kecepatan untuk menentukan pemberian kredit agar konsumen tidak
terlalu lama ngantri menunggu proses konsumen lain selesai dan juga untuk meminimalkan penggunaan sumber
daya manusia.
Perusahaan lambat menentukan konsumen yang layak diberikan kredit dengan cepat dan akurat karena
hanya menggunakan sumber daya manusia. Dalam kasus ini peneliti mencoba menerapkan sebuah aplikasi sistem
2 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS (Technique for order of preference by similarity to ideal
solution).
Kredit menjadi solusi alternatif karena melihat kebutuhan hidup kota metropolitan Jakarta yang semakin
hari semakin meningkat. Banyak kebutuhan atau keinginan masyarakat yang tidak mampu dibeli secara cash. Dalam
hal ini penelitian yang dilakukan khususnya kebutuhan atau keinginan memiliki handphone. Strategi ini dapat
membantu masyarakat untuk memiliki handphone yang sesuai dengan keinginan atau kebutuhan. Kredit diminati
masyarakat dipengaruhi juga oleh pengahasilan yang minim serta adanya pengeluaran tetap kebutuhan wajib. Oleh
karena itu, penulis tertarik untuk mengangkat topic ini menjadi sebuah penelitian.
B. TUJUAN PENELITIAN
Adapun tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu menerapkan sistem pendukung keputusan untuk pemberian
kredit handphone dengan metode TOPSIS.
C. LANDASAN TEORI
1. TOPSIS (Technic for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)
Metode TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali
diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. Metode ini merupakan salah satu metode yang banyak
digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. TOPSIS memiliki konsep dimana
alternatif yang terpilih merupakan alternatif yang terbaik yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif.
Semakin banyak faktor yang harus dipertimbangkan dalam proses pengambilan keputusan, maka semakin
relatif sulit juga untuk mengambil keputusan pada suatu permasalahan. Apalagi jika upaya pengambilan
keputusan dari suatu permasalahan tertentu, selain mempertimbangkan berbagai faktor/kriteria yang beragam,
juga melibatkan beberapa orang pengambil keputusan.
Permasalahan yang demikian dikenal dengan permasalahan Multiple Criteria Decision Making (MCDM).
Dengan kata lain, MCDM juga dapat disebut sebagai suatu pengambilan keputusan untuk memilih alternatif
terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria terterntu. Metode TOPSIS digunakan sebagai suatu upaya
untuk menyelesaikan permasalahan multiple criteria decision making. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana
dan mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari
alternatif-alternatif keputusan.
1. Langkah-Langkah Metode TOPSIS
Langkah-langkah yang dilakukan dalam metode TOPSIS (Tecnique For Others Reference By Similarity To
Ideal Solution) meliputi (Wibowo S Henry,Dkk 2009 : B62) :
1. Mengganbarkan alternatif (m) dan kriteria (n) ke dalam sebuah matriks, dimana Xij adalah
pengukuran pilihan dari alternatif ke-i dan kriteria ke-j.
D = [
] .............................(1)
2. Membuat matriks R yaitu matriks keputusan ternormalisasi setiap normalisasi dari nilai Rij dapat
dilakukan dengan menggunakan persamaan:
√∑
Dimana:
R = Mtatriks normalisasi terbobot
Rij = Nilai normalisasi
i = 1,2...,m; dan j=1,2,....,n .............(2)
Xij = performansi dari perhitungan ke-i terhadap atribut ke-j
3. Membuat pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi, setelah dinormalisasi setiap kolom pada
matriks R dikalikan dengan bobot (wj) untuk menghasilkan matriks pada persamaan tiga.
3 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
[
]..................(3)
Dimana : D = Normalisasi bobot matriks
R = Matriks normalisasi terbobot D
Wj = Bobot ke-j
4. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.solusi ideal dinotasikan A+, sedangkan
solusi ideal negatif dinotasikan A-. Persamaan untuk menentukan solusi ideal dapat dilihat pada
persamaan empat.
{( ) ( ) }
{( ) ( ) }
* +
* +
Dimana : A+ = Solusi ideal Positif
: A- = Solusi ideal negatif
: Max Vij = Elemen dari alternatif
5. Menghitung separation measure. Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu
alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
a. Perhitungan solusi ideal positif dapat dilihat pada persamaan lima:
√∑ ( )
..................................(5)
b. Perhitungan solusi ideal negatif dapat dilihat pada persamaan enam :
√∑ ( )
..................................(6)
Dimana : D = Jarak alternatif
Y = Hasil matriks normalisasi terbobot W
6. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif. Untuk menentukan ranking tiap-tiap alternatif
yang ada maka perlu dihitung terlebih dahulu nilai preferensi dari tiap alternatif. Perhitungan nilai
preferensi dapat dilihat melalui persamaan tujuh.
.....................................................(7)
V = Vektor
Setelah didapat nilai , maka alternatif dapat diranking berdasarkan
. Dari hasil perankingan ini
dapat dilihat alternatif yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal dan berjarak terjauh dari solusi
ideal negatif.
D. METODE PENELITIAN
Pada tahap ini akan diurutkan bagaimana menghitung data pemohon kredit sesuai dengan metode yang digunakan
oleh peneliti yaitu sistem pendukung keputusan metode TOPSIS.
1. Ketetapan Skor Kriteria
Untuk melakukan Proses perhitungan metode ini, maka peneliti harus menentukan skor/skala nilai kriteria yang
akan dilanjutkan untuk tahap proses perhitungan sistem pendukung keputusan TOPSIS. Dalam hal ini, skor atau
skala bobot yang akan dihitung adalah ketetapan yang diperoleh atau diberikan oleh perusahaan tempat peneliti
melakukan penelitian. Adapun nilai skalanya dapat dilihat pada tabel ketetapan skor kriteria di bawah ini:
4 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Tabel 1 Ketetapan Skor Kriteria KRITERIA SUB.KRITERIA SKALA
Penghasilan/Bln ≥ 3.100.000 1
1.500.000-3.099.000 0.75
≤ 1.499.000 0.5
Pengeluaran/Bln ≤ 499.000 1
500.000-1.499.000 0.75
≥ 1.500.000 0.5
Status Pekerjaan Pegawai Negeri Sipil 1
Tanggungan Orang Tua 0.75
Karyawan Swasta 0.5
Usia Pemohon ≥ 25tahun 1
21-24 0.75
17-20 0.5
Status Tempat Tinggal Milik Sendiri 1
Sewa 0.5
Bersama Orang Tua 0,75
Harga Handphone ≥ 3.500.000 1
1.500.000-3.499.000 0,75
≤ 1.499.000 0.5
Uang Muka 25 % 1
10 % 0.75
5 % 0.5
Jangka Waktu 6 bulan 0.5
10 bulan 0.75
18 bulan 1
Tabel 2 Data Sampel Garasi Ponsel Tahun 2016
KRITERIA
PEMOHON KREDIT
Danu Gideon Richard Erwin Galih
Penghasilan/bln 3.500.000 2.000.000 1.200.000 6.000.000 1.800.000
Pengeluaran/bln 1.500.000 1.000.000 800.000 1.000.000 800.000
Pekerjaan Karyawan Karyawan Karyawan PNS karyawan
Usia 21 tahun 19 tahun 16 tahun 25 tahun 19 tahun
Tempat Tinggal Sewa Sewa Sewa Bersama Orang
Tua
Sewa
Harga HP 4.500.000 3.500.000 1.700.000 6.900.000 2.500.000
Uang Muka 10% 4% 25% 10% 10%
Jangka Waktu 10 bln 5 bln 10 bln 6 bln 10bln
Untuk data sampel yang digunakan oleh peneliti diatas diambil dari data Garasi Ponsel tahun 2016. Dan banyak
data yang akan dihitung pada sampel ini sebanyak 5 data yang diambil secara random.
2. Konversi Data Awal
Pada tahap ini, data pemohon kredit akan diubah atau dikonversi ke dalam tabel baru dengan ketetapan skor
kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya. Berikut adalah tabel hasil konversi analisa kredit berdasarkan nilai
tolak ukur yang telah dipertimbangkan oleh perusahaan:
5 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Tabel 3 Hasil Konversi
ALTERNATIF KRITERIA
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8
P 1 1 0.5 0.5 0.75 0.5 1 0.75 0.75
P2 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 1 0 0
P3 0.5 0.75 0.5 0 0.5 0.75 1 0.75
P4 1 0.75 1 1 0.75 1 0.75 0.5
P5 0.75 0.75 0.5 0.5 0.5 0.75 0.75 0.75
Pada hasil tabel konversi di atas (P) adalah menyatakan pemohon kredit dan (K) adalah kriteria kredit. Nilai
yang ada pada kolom adalah hasil yang telah diubah sesuai dengan ketetapan skala yang diberikan oleh pihak
perusahaan. Setelah hasil konversi ini, maka akan dilanjutkan dengan perhitungan metode SPK TOPSIS.
3. Proses Perhitungan metode SPK TOPSIS
Menghitung matriks yang ternormlisasi
Rumus:
√∑
Dimana: ( )
1. Proses perhitungan matriks yang ternormalisasi
√( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
6 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
√( ) ( ) ( ) ( ) ( )
7 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Sehingga, dihasilkan matriks yang ternormalisasi (R):
Tabel 4 Hasil matriks ternormalisasi
Alt K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8
P1 0.5443 0.3162 0.3536 0.5222 0.4 0.4924 0.4575 0.5388
P2 0.4082 0.4743 0.3536 0.3482 0.4 0.4924 0 0
P3 0.2722 0.4743 0.3536 0 0.4 0.3693 0.61 0.5388
P4 0.5443 0.4743 0.7071 0.6963 0.6 0.4924 0.4575 0.3592
P5 0.4082 0.4743 0.3536 0.3482 0.4 0.3693 0.4575 0.5388
Tabel 5 Bobot Kepentingan (W)
No. Nilai Variabel Bobob Kriteria
01 Sangat Penting 1
02 Penting 0.75
03 Cukup Penting 0.5
Tabel 6 Bobot Kepentingan
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8
Nilai 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0.75 0.5
Bobot 0.1739 0.1739 0.1739 0.087 0.087 0.087 0.1304 0.087
4
9
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi yang Terbobot (Y)
Rumus: .
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
8 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( )
( )( ) Sehingga dihasilkan matriks yang ternormalisasi terbobot (Y) :
Tabel 7 Hasil matriks ternormalisasi terbobot Y
Alt K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8
P1 0.0947 0.055 0.0615 0.0454 0.0348 0.0428 0.0597 0.0469
P2 0.071 0.0825 0.0615 0.0303 0.0348 0.0428 0 0
P3 0.0473 0.0825 0.0615 0 0.0348 0.0321 0.0795 0.0469
P4 0.0947 0.0825 0.123 0.0606 0.0522 0.0428 0.0597 0.0313
P5 0.071 0.0825 0.0615 0.0303 0.0348 0.0321 0.0597 0.0469
3. Menentukan Solusi Ideal Positif ( ) dan Ideal Negatif ( ).
Rumus: ( ) (
)
( ) (
)
Tabel 8 Solusi Ideal
Status Solusi Ideal Max Min
P1 P2 P3 P4 P5
k1 Benefit 0.0947 0.071 0.0473 0.0947 0.071 0.0947 0.0473
9 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
k2 Cost 0.055 0.0825 0.0825 0.0825 0.0825 0.055 0.0825
k3 Benefit 0.0615 0.0615 0.0615 0.123 0.0615 0.123 0.0615
k4 Benefit 0.0454 0.0303 0 0.0606 0.0303 0.0606 0
k5 Benefit 0.0348 0.0348 0.0348 0.0522 0.0348 0.0522 0.0348
k6 Cost 0.0428 0.0428 0.0321 0.0428 0.0321 0.0321 0.0428
k7 Benefit 0.0597 0 0.0795 0.0597 0.0597 0.0795 0
k8 Cost 0.0469 0 0.0469 0.0303 0.0469 0 0.0469
Sehingga Solusi Ideal positif ( ) dan Solusi Ideal Negatif dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9 Solusi ideal positif (A+ ) dan solusi ideal negatif (A-)
0.0947 0.055 0.123 0.0606 0.0522 0.0321 0.0795 0
0.0473 0.0825 0.0615 0 0.0348 0.0428 0 0.0469
4. Menghitung jarak solusi ideal positif ( ).
Rumus: √
( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
Sehingga dihasilkan jarak solusi ideal positif ( ) :
10 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Tabel 10 Jarak solusi ideal positif (A+)
0.0838
0.1129
0.1138
0.0474
0.0944
5. Menghitung jarak solusi ideal negatif ( ) .
Rumus: √
( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
√
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
Sehingga dihasilkan jarak solusi ideal negatif ( ) :
Tabel 11 Jarak solusi ideal negatif (A-)
0.0928
0.0606
0.0803
0.1176
0.0718
6. Menghitung Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
Rumus:
.
11 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Sehingga dihasilkan nilai preferensi setiap alternatif:
Tabel 12 Nilai preferensi alternatif
V1 0.5255
V2 0.3493
V3 0.4137
V4 0.7124
V5 0.4320
Urutan rangking :
Dari nilai V dapat dilihat bahwa memiliki nilai terbesar.
Berdasarkan hasil preferensi di atas, dapat diketahui urut rangkingnya sebagai
Berikut
Tabel 13 Pengurutan rangking
Alternatif Total
Nilai
Persentase
P4 0.7124 71,24%
P1 0.5255 52,55%
P5 0.4320 43,2%
P3 0.4137 41,37%
P2 0.3493 34,93%
Lalu dari hasil total setiap alternatif dapat menentukan status kreditnya, dengan rentang nilainya sebagai berikut:
Tabel 14 Rentang nilai dan status kredit
Rentang Nilai Status Kredit
1 - 0.51 (100% - 51%) Diterima
0.50 - 0.31 (50% - 31%) Dipertimbangkan
0.30 – 0 (30% - 0) Ditolak
12 Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S Vol.14 No 1 Maret 2018
Sehingga status kredit alternatif di atas adalah
Tabel 15 Status kredit alternatif Alternatif Total Persentase Status Kredit
P4 0.71,24 % Diterima
P1 0.52,55 % Diterima
P5 0.43,2 % Dipertimbangkan
P3 0.41,37 % Dipertimbangkan
P2 0.35,93 % Dipertimbangkan
F. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh tentang sistem pendukung keputusan metode TOPSIS
(Technic for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) kredit handphone dengan studi kasus PT.Garasi
Ponsel. sebagai berikut:
a) Penerapan sistem pendukung keputusan dengan metode TOPSIS dapat membantu dalam proses mendukung
keputusan pemohon kredit secara cepat dan tepat.
b) Penerapan sistem pendukung keputusanmampu memberikan kepuasan kepada karyawan dan pelanggan dalam
upaya percepatan pelayanan sehingga pemohon kredit tidak perlu mengantri atau menunggu berhari-hari.
c) Sistem pendukung keputusan metode TOPSIS (Technic for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)
juga mampu mengurangi sumber daya manusia sehingga menekan cost/pengeluaran berupa upah tenaga kerja
perusahaan tanpa mengurangi kinerja perusahaan.
DAFTAR PUSTAKA
Andi. (2016). Pemrograman PHP dan MYSQL. Yogyakarta: MADCOMS.
Fowler, M. (2005). Sistem Informasi Berbasis Web. Activity Diagram, 163.
Kusumadewi, H. s. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decisin Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Munawar. (2005). Class Diagram. Sistem Informasi Nilai Berbasis Web, 28.
Pressman, R. S. (2008). Web engineering : a practitioner's approach. Analisa Kebutuhan.
Suharjono. (2003). Perkreditan usaha kecil dan menengah. UPP AMP YKPN ikut mencerdaskan bangsa.
Syafii. (2004). Membangun Aplikasi Berbasis PHP dan MySQL. Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia: CV.ANDI.