62
4.3. Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja sistem dalam analisis kelayakan penerima KPR berdasarkan tipe rumah yang ada di CV. Karya
Bersama menggunakan Profile Matching PM dan Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation PROMETHEE. Hasil yang
diberikan oleh segi akurasi yaitu hasil kelayakan konsumen berdasarkan tipe rumah dan pendapatan calon penerima KPR. Lalu akan dibandikan dari segi running time
dari kedua metode tersebut. Berikut akan ditampilkan hasil pengujian dari metode Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation
PROMETHEE.
4.3.1. Pengujian Perhitungan Kelayakan Penerima KPR Tipe Rumah B12 dengan
Metode Profile Matching
Pada Gambar 4.9 terlihat hasil perhitungan kelayakan penerima KPR menggunakan metode Profile Matching. Tabel perhitungan merupakan data nilai kriteria setiap
alternatif dan hasil nilai Profile Matching. Sedangkan tabel kelayakan merupakan tabel kelayakan penerima KPR. Profil merupakan nilai profil yang digunakan untuk
setiap kriteria.
Universitas Sumatera Utara
63
Gambar 4.9 Hasil Perhitungan dengan Metode Profile Matching dengan Tipe Rumah B12
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Profile Matching pada gambar 4.9 diatas, alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah Agung Putu
Yoga. Berdasarkan pemilihan rumah dengan tipe B12, terdapat beberapa calon penerima KPR. Setelah dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan
metode Profile Matching dengan penyesuaian syarat yang ada di CV. Karya Bersama, maka penerima KPR yang layak adalah konsumen yang memiliki nilai
total = 3 yaitu Anhar Ismail, Nur Sabrina dan Disty Restari.
4.3.2. Pengujian Perhitungan Analisis Kelayakan Penerima KPR Tipe Rumah A2
dengan Metode Profile Matching Pada Gambar 4.10 terlihat hasil perhitungan kelayakan penerima KPR
menggunakan metode Profile Matching. tabel yang berada diatas merupakan data nilai kriteria setiap alternatif. Profil merupakan nilai profil yang digunakan untuk
setiap kriteria.
Universitas Sumatera Utara
64
. Gambar 4.10 Hasil Perhitungan dengan Metode Profile Matching dengan Tipe Rumah A2
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Profile Matching pada gambar 4.10 diatas, alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah Ully
Rohania. Berdasarkan pemilihan rumah dengan tipe A2, terdapat beberapa calon penerima KPR. Setelah dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan
metode Profile Matching dengan pencocokan syarat yang ada di CV. Karya Bersama, maka penerima KPR yang layak adalah yang memiliki nilai total = 3
yaitu Ully Rohania, Hamidah dan Naila Ansharia.
4.3.3. Pengujian Analisis Kelayakan Penerima KPR Tipe Rumah B12 dengan
Metode PROMETHEE Pada Gambar 4.11 terlihat hasil perhitungan kelayakan penerima KPR
menggunakan metode Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation PROMETHEE. tabel yang berada diatas merupakan data nilai kriteria
setiap alternatif. Sedangkan tabel yang berada di bawah merupakan tabel hasil
Universitas Sumatera Utara
65
PROMETHEE.
Gambar 4.11. Hasil Perhitungan dengan Metode PROMETHEE Tipe B12
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Profile Matching pada gambar 4.11 diatas, alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah Disty
Restari. Berdasarkan pemilihan rumah dengan tipe B12, terdapat beberapa calon penerima KPR. Setelah dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan
metode Profile Matching dengan pencocokan syarat yang ada di CV. Karya Bersama, maka penerima KPR yang layak adalah konsumen yang memperoleh
nilai net flow=0 yaitu Anhar Ismail, Nur Shabrina dan Disty Restari.
Universitas Sumatera Utara
66
4.3.4. Pengujian Perhitungan Analisis Kelayakan Penerima KPR Tipe A2 dengan
Metode Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation PROMETHEE
Pada Gambar 4.12 terlihat hasil perhitungan kelayakan penerima KPR menggunakan metode Preference Ranking Organizational Method for Enrichment
Evaluation PROMETHEE. tabel yang berada diatas merupakan data nilai kriteria setiap alternatif. Sedangkan tabel yang berada di bawah merupakan table hasil
PROMETHEE.
Gambar 4.12. Hasil Perhitungan Pada Metode PROMETHEE Tipe Rumah A2
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode PROMETHEE pada gambar 4.12 diatas, alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah Ully Rohania.
Berdasarkan pemilihan rumah dengan tipe B12, terdapat beberapa calon penerima KPR. Setelah dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan metode Profile
Matching dengan pencocokan syarat yang ada di CV. Karya Bersama, maka penerima KPR yang paling layak adalah yang memperoleh nilat net_flow =0 yaitu
Ully Rohania, Hamidah dan Naila Ansharia.
Universitas Sumatera Utara
67
4.3.5. Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan Kelayakan Penerima Kredit
Kepemilikan Rumah Menggunakan Metode Profile Matching dan PROMETHEE
4.3.5.1 Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma Profile Matching
Perhitungan kompleksitas waktu dalam menentukan analisis kelayakan penerima KPR berdasarkan ranking konsumen yang paling layak dalam
memilih tipe perumahan KPR dengan menggunakan metode Profile Matching dapat dilihat pada tabel 4.18.
Tabel 4.18 Perhitungan Kompleksitas Waktu Algortima Profile Matching
No Code
C C.
void Button1Clickobject sender, EventArgs e
string tipe = cmbTipe.Text; 1
try{ C
1
1 C
1
2 int
i = Convert.ToInt32lblMatch.Text; C
2
1 C
2
3 if i = 1 {
C
3
1 C
3
4 MySqlCommand kueri = new MySqlCommand;
C
4
1 C
4
5 kueri.Connection = koneksi;
C
5
1 C
5
6 string qw = SELECT FROM konsumen Where tipe =
+tipe+; C
6
1 C
6
7 kueri.CommandText = qw;
C
7
1 C
7
8 koneksi.Open;
C
8
1 C
8
9 MySqlDataReader dr;
C
9
1 C
9
Universitas Sumatera Utara
68
No Code
C C.
10
dr = kueri.ExecuteReader;
C
10
1 C
10
11 int c1, c2, c3, sc1, sc2, sc3;
C
11
1 C
11
12 double b1, b2, b3, cf, sf, pres;
C
12
1 C
12
while dr.Read { C
13
N C
13
n 13
c1= get_C1Convert.ToDoubledr[gaji].ToString; C
14
N C
14
n 14
c2= get_C2Convert.ToDoubledr[cicilan].ToString; C
14
N C
14
n 15
c3= get_C3Convert.ToDoubledr[_35gaji].ToString; C
14
N C
14
n 16
sc1 = getSelisihC1c1; C
15
N C
15
n 17
sc2 = getSelisihC2c2; C
15
N C
15
n 18
sc3 = getSelisihC3c3; C
15
N C
15
n 19
b1 = getBobotsc1; C
16
N C
16n
20 b2 = getBobotsc2;
C
16
N C
16
n 21
b3 = getBobotsc3; C
16
N C
16
n 22
cf = getCoreFactorb1, b2; C
17
N C
17
n 23
sf = getSecondaryFactorb3; C
18
N C
18
n 24
pres = getPresentationcf, sf; C
19
N C
19
n 25
string[] row = { dr[nama].ToString, C
20
N C
20
n 26
dr[gaji].ToString, C
20
N C
20
n 27
dr[cicilan].ToString,
C
20
N C
20
n 28
dr[_35gaji].ToString, C
20
N C
20
n 29
c1.ToString, C
20
N C
20
n 30
c2.ToString, C
20
N C
20
n 31
c3.ToString,
C
20
N C
20
n 32
sc1.ToString, C
20
N C
20
n 33
sc2.ToString, C
20
N C
20
n
Universitas Sumatera Utara
69
34 sc3.ToString,
C
20
N C
20
n 35
b1.ToString, C
20
N C
20
n 36
b2.ToString, C
20
N C
20
n 37
b3.ToString, C
20
N C
20
n 38
cf.ToString, C
20
N C
20
n 39
sf.ToString, C
20
N C
20
n 40
pres.ToString }; C
Kategori