Sistem Pendukung Keputusan Untuk Manajemen Resiko Kredit Berbasis Web Dengan Menggunakan Topsis

(1)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MANAJEMEN RESIKO KREDIT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN TOPSIS

PROPOSAL SKRIPSI

WINDA NITA MARIA SIMAMORA 091421039

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

(2)

1. Rencana Judul

“Sistem Pendukung Keputusan Untuk Resiko Kredit Manajemen Berbasis Web dengan Menggunakan Topsis”

2. Bidang Ilmu

Sistem Pendukung Keputusan 3. Latar Belakang

Dalam kehidupan nyata terdapat bermacam-macam jenis keputusan. Ada keputusan yang mudah diambil, dan sudah tentu ada juga keputusan yang baru dapat diambil setelah dipertimbangkan segala macam aspek secara cermat. Ada keputusan yang hasilnya hanya membawa konsekuensi bagi pihak yang mengambil keputusan tersebut, ada juga keputusan yang menyangkut nasib orang banyak, seperti keputusan dalam bidang politik ekonomi yang diambil pemerintah suatu negara.

Manusia senantiasa dihadapkan pada kewajiban untuk pada waktu-waktu tertentu mengambil keputusan. Berhasil dan tidaknya suatu keputusan tergantung dari berbagai faktor. Semakin banyak faktor yang harus dipertimbangkan, semakin relatif sulit juga untuk mengambil keputusan terhadap suatu permasalahan. Apalagi jika upaya pengambilan keputusan dari suatu permasalahan tertentu, selain mempertimbangkan berbagai faktor/kriteria yang beragam, juga melibatkan beberapa orang pengambil keputusan.

Manajemen resiko adalah sebuah bagian yang terintegrasi pada kebanyakan perusahaan pada jaman sekarang dan salah satu resiko terbesar yang dilakukan oleh perusahaan dan Bank yaitu menerapkan transaksi penjualan secara kredit kepada konsumen, dimana konsumen membeli produk atau jasa suatu perusahaan tapi dengan sistem kredit dengan suatu bunga dan utang pokok tertentu. Perusahaan menghadapi

“resiko kredit” dalam hal misalnya perusahaan tidak menerima “pembayaran di muka”

(3)

depan dan menagih pembayaran kelak maka perusahaan akan menanggung suatu resiko selama tenggang waktu penyerahan barang dan jasa dengan waktu pembayaran. Resiko kredit ini tidak dengan sungguh-sungguh dikelola oleh perusahaan kecil yang hanya memiliki 1 atau 2 gagal bayar atau keterlambatan oleh konsumennya. Pelunasannya akan lebih terjamin apabila perusahaan menerapkan credit management

yang tepat.

Manajemen Resiko Kredit secara kasarnya dapat bermanfaat yaitu bagaimana peminjam atau kredit bisa diberikan kepada seorang pelanggan dengan meminimalkan resiko yang mungkin muncul. Resiko yang muncul yaitu kredit yang bermasalah ataupun kredit macet, kredit dengan agunan fiktif, transfer fiktif sampai yang skala besar berupa jumlah yang fenomenal. Kesemuanya terjadi akibat kurangnya kontrol operasional dan tidak adanya pemisahan tugas antara pelaksana dan manajemen resiko. Hal ini tentu saja dapat mempengaruhi tingkat NPL (Non Performing Loan) suatu Bank, dan seperti yang kita ketahui semakin tinggi tingkat NPL maka hal tersebut dapat mempengaruhi tingkat kesehatan bank dan mempengaruhi eksistensi bank.

Pada awal perkembangannya penggunaan komputer hanya terbatas untuk aplikasi Akuntansi berbasis komputer atau yang dikenal dengan SIA (System

Information Āccouting) digunakan untuk menggambarkan sistem yang memproses

Aplikasi pengolahan data perusahaan. Seiring dengan berkembangnya teknologi komputer yang memiliki kemampuan proses yang lebih cepat, maka sipenulis ingin membuat suatu konsep Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System

(DSS) yang dapat membantu para kreditur khususnya perbankan dalam memberikan kredit kepada nasabah. Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu para kreditur dalam meminimalkan resiko kredit yang akan muncul nantinya, dimana pada saat sekarang ini karena kurangnya pengawasan dan analisis dalam pemberian kredit tidak tertutup kemungkinan banyak terdapat debitur dengan agunan fiktif yang akhirnya merugikan bagi pihak bank, sedangkan biaya untuk mendirikan sistem manajemen resiko dibandingkan potensi mencegah kerugian yang fenomenal, maka dapat ditarik perbandingan bahwa biaya manajemen resiko relatif murah.

(4)

4. RUMUSAN MASALAH

Masalah yang akan diselesaikan adalah bagaimana mengembangkan perangkat lunak berbasis web dengan fitur-fitur terintegrasi untuk menangani permohonan kredit, pengkategorian permohonan kredit, pengambilan keputusan kredit dan pemantauan pelunasan kredit dengan tingkat kustomisasi yang cukup tinggi.

5. BATASAN MASALAH

Batasan-batasan yang terdapat didalam pengerjaan tugas akhir ini diantaranya adalah : 1. Aplikasi ini hanya menangani proses perkreditan dari data pemohon masuk,

sampai keputusan atas permohonan kredit itu dikeluarkan.

2. Aplikasi ini tidak menghasilkan suatu keputusan akan permohonan kredit, melainkan mendukung terjadinya suatu pengambilan keputusan dengan melakukan analisis permohonan kredit.

3. Jenis kredit yang ditangani oleh perangkat lunak ini adalah jenis Kredit Modal Kerja (KMK) yaitu kredit untuk modal suatu perusahaan dengan jangka waktu minimal 1 tahun dan maksimal 3 tahun dan dapat diperpanjang.

4. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang akan dipelajari adalah menggunakan metode topsis.

5. Perumusan dan skala yang dibangun oleh Aplikasi yang akan dikembangkan adalah standar kredit Hotel Grand Antares dengan bank BRI.

6. TUJUAN PENELITIAN

Tujuan yang ingin dicapai dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Mendapatkan pengetahuan tentang sistem pendukung keputusan khususnya

Credit Risk Management dan aplikasinya pada perusahaan.

2. Menghasilkan sebuah perangkat lunak yang mampu menangani masalah kredit

(5)

7. MANFAAT PENELITIAN

Manfaat dari penelitian ini adalah :

1. Sebagai pendukung keputusan bagi suatu bank dalam melakukan aktivitas kredit dan meminimalkan resiko kredit yang akan muncul nantinya.

2. Proses pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan cepat.

8. TINJAUAN PUSTAKA

8.1 Credit Risk Management

8.1.1 Kredit

1. Pengertian Kredit

Kata kredit berasal dari bahasa latin yaitu “credere”, yang artinya percaya atau to believe atau to trust. Dasar pemikiran persetujuan pemberian kredit oleh bank pada seseorang atau badan usaha adalah kepercayaan. Bila dikaitkan dengan kegiatan usaha, kredit berarti suatu kegiatan memberikan nilai ekonomi (economi value) kepada seseorang atau badan usaha yang berlandaskan kepercayaan saat itu, bahwa nilai ekonomi yang sama akan dikembalikan pada kreditur (bank) setelah jangka waktu sesuai dengan kesepakatan yamg sudah disetujui antara kreditur dan debitur.

8.1.2 Resiko Kredit

Resiko kredit adalah suatu resiko yang disebabkan oleh gagal bayar dari pihak klien yang memohon kredit atas kewajiban pembayaran utangnya, dimana hutangnya berupa hutang pokoknya dan bunga dari pokoknya.

(6)

bisa digadaikan, asset yang bergerak, properti, surat jaminan dan lain-lain. Cara termudah untuk menekan resiko kredit yaitu mengenakan suku bunga tinggi pada konsumen yang beresiko tinggi dan sebaliknya. Pihak pemberi kredit menganggap suku bunga ini kompensasi dari resiko pemberian kredit yang mereka lakukan.

8.2 Sistem Pendukung Keputusan

Ada beberapa definisi tentang pengambilan keputusan (decision making), satu diantaranya, pengambilan keputusan adalah pemilihan alternatif perilaku dari dua alternatif atau lebih. Dapat pula dikatakan bahwa pengambilan keputusan adalah tindakan pimpinan untuk memecahkan masalah yang dihadapi dalam organisasi yang dipimpinnya dengan melalui pemilihan satu di antara alternatif-alternatif yang dimungkinkan.

8.3 Metode Topsis

TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.

TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.

(7)

Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien,dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.

8.3.1 Multiple Criteria Decision Making dan Metode TOPSIS

Suatu permasalahan multiple criteria decision making dapat digambarkan sebagai berikut:

C1 C2

C1 C2 … Cn

(1)

dengan A1, A2,…Am adalah alternatif-alternatif fisibel yang akan dipilih oleh

pengambil keputusan, C1,C2,…Cn menyatakan kriteria performanced yang diukur

bagi alternatif A1, A2,…Am, dan xij sebagai nilai dari alternatif Ai untuk kriteria Cj, serta wj adalah bobot kriteria dari Cj.

Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan multiple criteria decision making adalah metode TOPSIS, dan berikut adalah prosedurnya :

Langkah 1

Hitunglah nilai rata-rata untuk setiap alternatif Ai berdasarkan kriteria Cj (j = 1, 2, …, n) dengan menggunakan formula berikut :

(2)

dengan xLij adalah nilai yang diberikan oleh pengambil keputusan L untuk alternatif Ai berdasarkan kriteria Cj, dan N adalah jumlah pengambil keputusan.

Langkah 2

Hitung matriks keputusan normal, dengan nilai normalisasi rij dihitung dengan menggunakan formula berikut :

(3)

(8)

Langkah 3

Hitung matriks keputusan bobot normalnya, dengan nilai normasilasi bobot vij dihitung dengan menggunakan formula berikut :

vij = rij . wj ; i = 1, 2, 3, …, m dan j = 1, 2, 3, …, n (4)

dengan wi adalah bobot ke-i dari suatu kriteria. Langkah 4

Tentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatifnya, berturut-turut sebagai berikut:

(5)

dengan I adalah himpunan kriteria keuntungan (benefit) dan I’ adalah himpunan

kriteria biaya. Langkah 5

Hitunglah jarak Euclide berdimensi-n untuk solusi ideal positif sebagai berikut : ; i = 1, 2, …, m (6)

dan jarak Euclide berdimensi-n untuk solusi idel negatif sebagai berikut :

; i = 1, 2, …, m (7)

Langkah 6

Hitunglah hampiran relatif untuk solusi idealnya. Hampiran relatif alternatif ai terhadap A* didefinisikan sebagai berikut :

; i = 1, 2, …, m (8)

Langkah 7

Rankinglah alternatif-alternatif tersebut berdasarkan nilai Ci* pada langkah 6.

a. Menghitung separation measure

b. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif

(9)

9. Metode Penelitian

Tahapan-tahapan yang akan dilakukan didalam pengerjaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Studi literatur sistem pendukung keputusan dan Credit Risk Management. Mempelajari buku, artikel, atau situs yang memuat mengenai Sistem Pendukung Keputusan dan Credit Risk Management serta mempelajari perangkat lunak PHP untuk mengetahui fungsi dan aplikasi pada perusahaan.

2. Studi kasus sistem kredit di Hotel Grand Antares dan BRI

Mempelajari sistem kredit di Hotel Grand Antares berupa proses kredit, aspek-aspek penilaian yang digunakan dalam melakukan analisis kredit, konfigurasi yang diperlukan untuk proses kredit BRI.

3. Analisis

Melakukan analisis masalah proses kredit di Bank, mempelajari perangkat lunak PHP secara umum, analisis kebutuhan umum sistem, analisis kerja dan analisis kebutuhan perangkat lunak serta modul.

4. Perancangan

Melanjutkan hasil analisis perangkat lunak yang sudah dilaksanakan sebelumnya ke tahapan selanjutnya, yaitu perancangan arsitektur perangkat lunak, kerja, modul, basis data dan antarmuka, serta lingkungan pengembangan perangkat lunak.

5. Implementasi

Melakukan implementasi dari hasil perancangan yang sudah dilakukaan sebelumnya kedalam suatu aplikasi Credit Risk Management.

6. Pengujian Perangkat Lunak

Pengujian perangkat lunak yang sudah dikembangkan dengan sistematika yang sudah dirancang sedemikian rupa untuk melihat perangkat lunak memberikan hasil yang diinginkan.

(10)

10. Rencana Jadwal Kegiatan Penyusunan Tugas Akhir

Dosen Pembimbing I

(Syahril Efendi, S.Si, MIT) NIP 196711101996021001

Mahasiswa

Winda Nita Maria S NIM:09142103

No. Nama Kegiatan Tahun 2011

Januari Februari Maret April Mei Juni

1. Pengajuan Judul

2. Pembuatan Proposal

3. ACC Proposal

4. Pengajuan Seminar Proposal

5. Seminar Proposal

7. Studi Literatur

8. Perbaikan Proposal 9. Perancangan Sistem 10. Implementasi Sistem

11. Coding

12. Penulisan Skripsi

13. ACC Skripsi

14. Pengajuan Seminar Hasil

15. Seminar Hasil

16. Perbaikan Skripsi 17 Sidang Meja Hijau

(11)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MANAJEMEN RESIKO KREDIT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN TOPSIS

SKRIPSI

WINDA NITA MARIA SIMAMORA 091421039

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

(12)

PERSETUJUAN

Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK

MANAJEMEN RESIKO KREDIT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN TOPSIS

Kategori : SKRIPSI

Nama : WINDA NITA MARIA SIMAMORA

Nomor Induk Mahasiswa : 091421049

Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

Departemen : ILMU KOMPUTER

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, Juni 2011 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Ade Candra, ST, M.Kom Syahril Efendi, S.Si, MIT

NIP. 197909042009121002 NIP. 196711101996021001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA USU Ketua,

Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001

(13)

PERNYATAAN

STUDI PERBANDINGAN BEBERAPA ALGORITMA THINNING DALAM PENGENALAN POLA

SKRIPSI

Penulis mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja penulis sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2010

JERNIHTA PARDEDE 081421006

(14)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa dengan limpah kurnia-Nya Skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang ditetapkan.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Syahriol Sitorus, S.Si, M.I.T, selaku Ketua dan Sekretaris Ilmu Komputer sekaligus pembimbing pada penyelesaian Skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas, padat dan professional telah diberikan kepada penulis agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga kepada Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, Semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, pegawai di Ilmu Komputer FMIPA USU, dan yang terkasih ayahanda R.S Pardede, R.Simbolon, abang-abang saya: J.E.Binhot Pardede, ST, Jhonny Pardede, Jenri Pardede, adik saya Roy Carles Pardede, dan kakanda Friska Nadeak, Amd. Sahabat-sahabat Faithful: Dermawani Sitohang, Lindawati, Mirawati Barus, Novita Ginting, adik PA saya Alexandro Fleeming Marbun dan Fatresha Aritonang. Dan yang tak terlupakan Antoni Siahaan, Serta semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan, doa, dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Kuasa membalasnya.

Akhirnya penulis berharap bahwa tugas akhir ini bermanfaat terutama kepada penulis maupun para pembaca serta semua pihak yang berhubungan dengannya. Penulis menyadari sepenuhnya bahwa kajian ini sangat jauh dari sempurna. Oleh karena itu kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan demi perbaikan.

(15)

ABSTRAK

Zaman sekarang ini, manusia dihadapi bermacam-macam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria disebut Multiple Criteria

Decision Making. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi

permasalahan ini adalah TOPSIS (Technique for Other Preference by Similaraty to

Ideal Solution). Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Resiko Kredit ditentukan

oleh beberapa kriteria yaitu Laba bersih, Karakter, Posisi pasar, Situasi persaingan, Manajemen, dan Agunan. Dalam kajian ini telah dibangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam menentukan resiko kredit dengan menggunakan TOPSIS. Langkah-langkah TOPSIS adalah: 1. membangun sebuah matriks keputusan, 2. membuat keputusan ternormalisasi, 3. membuat keputusan ternormalisasi terbobot, 4. menentukan solusi ideal positif dan negatif, 5. menghitung separasi, 6. menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif, 7. merangking alternatif. Hasil akhir berupa pengurutan data calon nasabah yang dijadikan alat bantu dalam pengambilan keputusan.

(16)

ABSTRACT

Today, man faces a variety of decision making problems. Decision making become involves a few criteria is called Multiple Criteria Decision Making. One of the methods that can be used to solve this problem is TOPSIS. Decision making in credit risk management is determined by a few criteria, there are profit, character, position of market, situation of competition, management and multi criteria problems. In the objective in this study, a decision supporting system has been built to help in determining credit risk management by using TOPSIS. The step of TOPSIS are: 1. Construct a decision matrix, 2. construct the normalized decision matrix , 3. construct the weighted normalized decision matrix, 4. determine ideal and negative ideal solution, 5. calculate the separation measure, 6. calculate the relative to ideal solution, 7. rank the preference order. The output of the process is a ranked of new customer candidates that is used as a helping tool in decision making.

(17)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar isi vii

Daftar Gambar ix

Daftar Tabel xi

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 3 1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 4 1.5 Manfaat Penelitian 4 1.6 Metode Penelitian 4 1.7 Sistematika Penulisan 5 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 7 2.1 Kredit 7

2.1.1 Pengertian Kredit 7 2.2 Sistem Pengawasan Kredit 9

2.3 Resiko Kredit 12

2.4 Sistem Pendukung Keputusan (DSS) 13 2.4.1 Komponen-komponen DSS 15 2.5 TOPSIS 17

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 22 3.1 Analisis Masalah 22 3.1.1 Proses Bisnis Kredit Bank BRI 22 3.2 Analisis Kerja 23

3.2.1 Analisis Kebutuhan Data 26 3.3 Perancangan Sistem 31 3.4.1 Diagram Dekomposisi 31 3.4.2 DFD dan Spesifikasi Proses 32 3.4.3 DFD Level 1 33 3.4.4 DFD Level 2 36 3.5 Kamus Data 38

3.6 ERD 40

3.6.1 Penyusun Basis Data 42 3.7 Flowchart 47

(18)

BAB 4 IMPLEMENTASI APLIKASI 50

4.1 Implementasi 50

4.2 Tampilan Antarmuka Pemakai 50

4.3 Pengujian Sistem 56

BAB 5 PENUTUP 67

5.1 Kesimpulan 67

5.1 Saran 67

DAFTAR PUSTAKA 69

(19)

DAFTAR TABEL

Halaman

3.1 Matriks Keputusan 27

3.2 Matriks Keputusan Ternormalisasi 27

3.3 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot 28

3.4 Solusi Ideal Positif 29

3.5 Solusi Ideal Negatif 29

3.6 Seperatif Positif 30

3.7 Seperatif Negatif 30

3.8 Nilai C+ 31

3.9 Dekomposi Proses DFD-Proses Bisnis 34

3.10 Data Debitur 42

3.11 Laba 43

3.12 Neraca 44

3.13 Data NonFinansial 45

3.14 Detail Data NonFinansial 45

3.15 Ranking 46

3.16 Rating 46

3.17 User 47

4.1 Matriks Keputusan 57

4.2 Matriks Keputusan Ternormalisasi 57

4.3 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot 58

4.4 Solusi Ideal Positif 58

4.5 Solusi Ideal Negatif 58

4.6 Seperasi Positif 58

4.7 Seperasi Negatif 59

4.8 Nilai C+ 59

(20)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 15

2.2 Matriks Keputusan X 18

3.1 Diagram Dekomposisi 32

3.2 Context Diagram 33

3.3 DFD Level 1 35

3.4 DFD Level 2 Proses 3 37

3.5 DFD Level 2 Proses 4 37

3.6 ERD 41

3.7 Flowchart 48

4.1 Tampilan Menu Awal 51

4.2 Form Data CIF 52

4.3 Form Data Finansial 53

4.4 Form Data Non Finansial 54

4.5 Form Data Agunan 55

4.6 Form Rating 56

4.7 Matriks Keputusan Ternormalisasi 60

4.8 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot 61

4.9 Solusi Ideal Positif 62

4.10 Solusi Ideal Negatif 63

4.11 Seperasi Positif 64

4.12 Seperasi Negatif 65

(21)

ABSTRAK

Zaman sekarang ini, manusia dihadapi bermacam-macam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria disebut Multiple Criteria

Decision Making. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi

permasalahan ini adalah TOPSIS (Technique for Other Preference by Similaraty to

Ideal Solution). Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Resiko Kredit ditentukan

(22)

ABSTRACT

(23)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Manajemen resiko adalah sebuah bagian yang terintegrasi pada kebanyakan perusahaan pada jaman sekarang dan salah satu resiko terbesar dilakukan oleh perusahaan dan Bank yaitu menerapkan transaksi penjualan secara kredit kepada konsumen, dimana konsumen membeli produk atau jasa suatu perusahaan tapi dengan sistem kredit dengan suatu bunga dan utang pokok tertentu. Perusahaan menghadapi

“resiko kredit” dalamhal misalnya perusahaan tidak menerima “pembayaran di muka”

secara tunai untuk produk atau jasa yang dijualnya. Penyerahan barang atau jasa di depan dan menagih pembayaran kelak maka perusahaan akan menanggung suatu resiko selama tenggang waktu penyerahan barang dan jasa dengan waktu pembayaran.

(24)

Resiko kredit ini tidak dengan sungguh-sungguh dikelola oleh perusahaan kecil yang hanya memiliki 1 atau 2 gagal bayar atau keterlambatan oleh konsumennya. Pelunasannya akan lebih terjamin apabila perusahaan menerapkan manajemen kredit yang tepat (Hardanto, 2006).

Manajemen Resiko Kredit digunakan untuk memastikan kredit bisa diberikan kepada seorang pelanggan dengan meminimalkan resiko yang mungkin muncul. Resiko yang muncul yaitu kredit yang bermasalah ataupun kredit macet, kredit dengan agunan fiktif, transfer fiktif sampai yang skala besar berupa jumlah yang fenomenal. Semuanya bisa terjadi akibat kurangnya pengawasan dalam operasional dan tidak adanya pemisahan tugas antara pelaksana dan manajemen resiko. Hal ini tentu saja dapat mempengaruhi tingkat NPL (Non Performing Loan) suatu Bank, dan seperti yang kita ketahui semakin tinggi tingkat NPL maka hal tersebut dapat mempengaruhi tingkat kesehatan bank dan mempengaruhi eksistensi bank (Abdullah, 2005).

Pada awal perkembangannya penggunaan komputer terbatas pada proses komputasi sederhana. Seiring perkembangan teknologi maka komputer saat ini dapat digunakan di berbagai bidang, salah satunya untuk pendukung keputusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sebuah sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pembuatan keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur (DeSanctis dan R. B. Gallupe, 1985). SPK dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan keputusan dimulai dari tahapan identifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pembuatan keputusan sampai pada kegiatan mengevaluasi pemilihan alternatif.

Mencermati hal-hal diatas maka penulis tertarik untuk mengembangkan suatu SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MANAJEMEN RESIKO KREDIT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN TOPSIS yang dapat membantu para kreditur khususnya perbankan dalam memberikan kredit kepada nasabah. Sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membantu para kreditur dalam meminimalkan resiko kredit yang akan muncul nantinya.

(25)

1.2 Perumusan Masalah

Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana mengembangkan perangkat lunak berbasis web dengan fitur-fitur terintegrasi untuk menangani permohonan kredit, analisis permohonan kredit dan pengambilan keputusan kredit dengan tingkat kustomisasi yang cukup tinggi.

1.3 Batasan Masalah

Agar pembahasan penelitian ini tidak menyimpang dari apa yang telah dirumuskan, maka diperlukan batasan-batasan. Batasan-batasan dalam penelitian ini adalah:

6. Aplikasi ini hanya menangani proses perkreditan dari data pemohon masuk, sampai keputusan atas permohonan kredit itu dikeluarkan.

7. Aplikasi ini tidak metapkan suatu keputusan akan permohonan kredit, melainkan mendukung terjadinya suatu pengambilan keputusan dengan melakukan analisis permohonan kredit.

8. Jenis kredit yang ditangani oleh perangkat lunak ini adalah jenis Kredit Modal Kerja (KMK) yaitu kredit untuk modal suatu perusahaan dengan jangka waktu minimal 1 tahun dan maksimal 3 tahun dan dapat diperpanjang.

9. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang akan dibangun adalah menggunakan Topsis.

10.Perumusan dan skala yang akan dibangun dengan sistem mengacu pada standar kredit bank BRI.

(26)

Tujuan yang ingin dicapai dalam pengerjaan skripsi ini adalah sebagai berikut:

3. Mendapatkan pengetahuan tentang sistem pendukung keputusan khususnya Manajemen Resiko Kredit dan aplikasinya pada perusahaan.

4. Menghasilkan sebuah perangkat lunak yang mampu menangani masalah kredit yaitu manajemen resiko kedit.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai pendukung keputusan bagi bank dalam melakukan aktivitas kredit dan meminimalkan resiko kredit yang akan muncul nantinya.

1.6 Metode Penelitian

Dalam menyusun skripsi ini penulis melakukan beberapa penerapan metode penelitian untuk menyelesaikan permasalahan. Adapun metode penelitian yang dilakukan adalah dengan cara:

7. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan informasi yang diperlukan untuk proses perancanaan sistem yaitu mempelajari buku, artikel, atau situs yang memuat mengenai Sistem Pendukung Keputusan dan Manajemen Resiko Kredit serta mempelajari perangkat lunak PHP untuk mengetahui fungsi dan aplikasi pada perusahaan.

8. Studi kasus sistem kredit di BRI

Mempelajari sistem kredit di BRI berupa proses kredit, aspek-aspek penilaian yang digunakan dalam melakukan analisis kredit, konfigurasi yang diperlukan untuk proses kredit BRI.

(27)

Melakukan analisis masalah proses kredit di Bank, mempelajari perangkat lunak PHP secara umum, analisis kebutuhan umum sistem, analisis kerja dan analisis kebutuhan perangkat lunak serta modul.

10.Perancangan

11.Implementasi

Melakukan implementasi dari hasil perancangan yang sudah dilakukaan sebelumnya kedalam suatu aplikasi Manajemen Resiko Kredit.

12.Pengujian Perangkat Lunak

Pengujian perangkat lunak yang sudah dikembangkan dengan sistematika yang sudah dirancang sedemikian rupa untuk melihat perangkat lunak memberikan hasil yang diinginkan.

13.Penyusunan Buku Skripsi

Pada tahap ini dilakukan penyusunan laporan yang menjelaskan dasar teori dan sistem pendukung keputusan yang digunakan dalam skripsi ini serta hasil dari implementasi aplikasi perangkat lunak yang telah dibuat. Penyusunan buku skripsi ini berpedoman kepada aturan penulisan skripsi yang dikeluarkan oleh USU.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan skripsi ini dibagi dalam lima bab, masing-masing bab diuraikan sebagai berikut:

(28)

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan skripsi. Dari uraian tersebut diharapkan gambaran umum permasalahan dan pemecahan yang diambil dapat dipahami dengan baik.

BAB II TINJAUAN TEORITIS

Bab ini berisikan tentang dasar teori yang mendukung pembuatan sistem pendukung keputusan untuk manajemen resiko kredit dengan menggunakan TOPSIS yang meliputi penjelasan kredit, resiko kredit, Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System dan TOPSIS.

BAB III ANALISIS PERANCANGAN APLIKASI

Bab ini berisikan tentang Analisis perancangan dan implementasi dari aplikasi yang dibuat terdiri dari analisa kredit dan cara kerja TOPSIS, flowchart urutan rancangan bentuk arsitektur aplikasi, desain antarmuka dari aplikasi yang dibuat.

BAB IV IMPLEMENTASI APLIKASI

Bab ini membahas tentang hasil ujicoba yang telah dilaksanakan dan melakukan analisis terhadap hasil dari ujicoba.

BAB V PENUTUP

Bab ini berisikan kesimpulan yang diambil dari pengerjaan skripsi dan juga berisi saran untuk pengembangan aplikasi selanjutnya.

(29)

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Kredit

2.1.1. Pengertian Kredit

Istilah kredit tidak asing lagi bagi orang awam sekalipun. Kebanyakan orang awam menyamakan istilah kredit dengan hutang, memang tidak bisa dikatakan salah. Kredit adalah semacam hutang, tetapi ditambah dengan beberapa ketentuan seperti waktu pelunasan, tahapan pembayaran, bunga yang harus dibayarkan dan lain-lain. Bahkan dari jaman Romawi, orang-orang sudah menggunakan hal-hal yang berkaitan dengan perkreditan. Contoh istilahnya adalah Fair Letter, yaitu semacam promissory notes

yang segera akan dilunasi pada akhir Fair tersebut atau dapat juga dilunasi Fair yang akan datang sesuai dengan perjanjian. Hal ini memungkinkan pedagang yang kekurangan Cash untuk memperoleh barang-barang yang diperlukan secara kredit dan menjual barang-barang yang dimiliki secara kredit pula (Rivai dan Andriana, 2006).

Sekarang istilah perkreditan sangat melekat pada perbankan. Hal ini berkaitan dengan tujuan umum dari bank sendiri yaitu menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkan dana tersebut kembali ke masyarakat atau pengusaha yang membutuhkannya. Kredit adalah bisnis dengan proses terbesar yang dimiliki oleh bank. Bila dicermati lebih dalam, tidak hanya bank saja yang menawarkan kredit, banyak perusahaan lainnya yang menawarkan pemberian produk atau layanan yang dimilikinya secara kredit. Biasanya mereka melakukan hal ini agar tidak kehilangan pasar konsumen dari produk dan jasanya.

Kata kredit berasal dari bahasa latin yaitu “credere”, yang artinya percaya atau to believe atau to trust. Dasar pemikiran persetujuan pemberian kredit oleh bank

(30)

pada seseorang atau badan usaha adalah kepercayaan. Bila dikaitkan dengan kegiatan usaha, kredit berarti suatu kegiatan memberikan nilai ekonomi (economi value) kepada seseorang atau badan usaha yang berlandaskan kepercayaan saat itu, bahwa nilai ekonomi yang sama akan dikembalikan pada kreditur (bank) setelah jangka waktu sesuai dengan kesepakatan yamg sudah disetujui antara kreditur dan debitur.

Berdasarkan pengertian-pengertian kredit di atas, dapat diketahui bahwa kredit mempunyai beberapa unsur, yaitu adanya dua pihak, adanya kerjasama , adanya persetujuan, adanya penyerahan barang atau jasa, adanya unsur waktu, adanya unsur resiko dan adanya unsur bunga.

1. Adanya dua pihak, yaitu pemberi kredit (kreditur) dan penerima kredit (nasabah). Hubungan pemberi kredit dan penerima kredit merupakan hubungan kerjasama yang saling menguntungkan.

2. Adanya kerjasama pemberi kredit kepada penerima kredit bahwa kredit yang diberikan akan benar-benar diterima kembali di masa tertentu pada masa yang akan datang. Kepercayaan ini diberikan oleh kreditur, dimana sebelumnya sudah melakukan penelitian penyelidikan tentang nasabah baik secara intern maupun dari ekstern. Penelitian ini meliputi kondisi masa lalu dan sekarang nasabah.

3. Adanya persetujuan, berupa kesepakatan pada kreditur dengan pihak lainnya yang berjanji akan membayar dari penerima kredit kepada pemberi kredit. Kesepakatan ini dituangkan dalam suatu perjanjian dimana masing-masing pihak menandatangani hak dan kewajibannya masing-masing- masing-masing. 4. Adanya penyerahan barang, jasa, atau uang dari pemberi kredit kepada

(31)

5. Adanya unsur waktu. Setiap kredit yang diberikan memiliki jangka waktu tertentu, jangka waktu ini mencakup masa pengembalian kredit yang telah disepakati.

6. Adanya unsur resiko (degree of risk), baik di pihak pemberi kredit maupun dipihak penerima kredit. Suatu tenggang waktu pengembalian akan menyebabkan suatu resiko tidak tertagihnya/macet pemberi kredit. Semakin panjang suatu kredit, semakin besar resiko gagal bayar atau ketidakmampuan membayar. Resiko di pihak nasabah adalah kecurangan pihak kreditur, antara lain keinginan dari pihak pemberi kredit untuk mencaplok perusahaan yang diberi kredit atau tanah yang dijaminkan. 7. Adanya unsur bunga sebagai kompensasi kepada pemberi kredit.

2.2 Sistem Pengawasan Kredit 2.2.1. Prosedur Pemberian Kredit

a. Tahap Permohonan Kredit

Tahap ini merupakan pernyataan awal yang harus dipenuhi oleh nasabah apabila hendak mengajukan kredit, yaitu dengan mengajukan terlebih dahulu surat permohonan dan mengisi daftar isian yang disediakan oleh bank. Pada tahap ini nasabah melengkapi persyaratan berupa data atau informasi berikut:

1) identitas diri,

(32)

3) badan usaha atau profesi terdiri dari: berbentuk badan usaha, susunan pengurus dan alamatnya, bidang usaha dan kegiatannya, dan susunan permodalan,

4) informasi mengenai posisi keuangan perusahaan,

5) praspek dari nasabah yang bersangkutan untuk waktu yang akan datang,

6) informasi sosial ekonomi,

7) jumlah dan perincian penggunaan kredit,

8) rencana kapan penarikan dan pengembalian kredit,

9) informasi mengenai jaminan yang akan diberikan nasabah, 10) membuka rekening di bank bersangkutan.

b. Tahap Analisa Kredit

Permohonan kredit yang sehat harus didasarkan pada suatu analisa yang cermat atas permohonan kredit yang dimaksud. Biasanya kriteria penilaian yang umum dan harus dilakukan oleh bank untuk diberikan, dilakukan dengan 5C. Penilaian dengan 5C ini berisi penilaian mengenai

character, capital, capacity, collateral, dan condition.

1) Character, merupakan keadaan watak/sifat, baik dalam kehidupan

pribadi maupun dalam lingkungan usaha. Ini dapat dilihat dengan meneliti riwayat hidup nasabah, reputasi calon nasabah tersebut dilingkungan usaha, dan meminta bank to bank information. Hal ini merupakan ukuran kemauan untuk membayar.

2) Capital, adalah jumlah modal sendiri yang dimiliki oleh calon

(33)

dengan melakukan pengukuran seperti dari segi likuiditas, rentabilitas, dan solvablitas.

3) Capacity, adalah kemampuan yang dimiliki oleh nasabah dalam

menjalankan usahanya guna memperoleh laba yang diharapkan. Ini digunakan mengetahui/mengukur sampai sejauh mana calon nasabah mampu untuk mengembalikan atau melunasi hutang-hutangnya secara tepat waktu dari usaha yang diperoleh.

4) Collateral, adalah barang-barang diserahkan nasabah sebagai agunan

terhadap kredit yang diterimanya, ini digunakan untuk menilai sejauh mana resiko kewajiban finansial nasabah kepada bank.

5) Condition, adalah situasi politik, ekonomi, sosial, budaya yang

mempengarui kelancaran perusahaan calon nasabah.

c. Tahap Keputusan kredit

Keputusan kredit dilakukan setelah melalui tahapan tersebut dan melalui proses rekomendasi dari pejabat bank yang terkait, maka akan ada keputusan kredit yang disetujui atau ditolak. Jika permohonan ditolak, maka akan dikirimkan surat penolakan yang disertai alasannya, dan jika kredit disetujui maka akan dibuat persetujuan kredit yang berisi jenis kredit, jumlah kredit yang diterima, jangka waktu, biaya-biaya yang harus dibayar, suku bunga, jaminan kredit dan ketentuan lainnya. Setelah dilakukan penandatanganan surat-surat yang diperlukan, maka kredit dapat direalisasikan. Realisasi kredit ini dapat dilakukan secara bertahap ataupun sekaligus, sesuai dengan ketentuan dan tujuan kredit.

(34)

2.3 Resiko Kredit

Setiap pekerjaan atau kejadian pasti memiliki satu atau lebih resiko, resiko yang dimana sudah diprediksikan sebelumnya ataupun yang tidak diduga sama sekali. Dalam bidang finansial, manajemen resiko kredit yang dimaksud adalah sebuah proses untuk mengestimasikan resiko sebagai investasi. Ketika sebuah resiko diestimasi atau diukur, maka keputusan-keputusan investasi akan bisa dihasilkan. Cara utama dalam mengurangi resiko kredit adalah dengan melakukan analisis ketat mengenai calon klien dan mengawasi atau memonitor klien-klien yang ingin memohon kredit dari enterprise. Para klien ini dapat berbentuk perseorangan, perusahaan, ataupun suatu negara.

Dalam istilah perkreditan dikenal istilah debitur yaitu para klien yang memohon kredit dan istilah kreditur, yaitu pihak yang memberikan kredit, juga ada istilah Collateral atau bisa disebut dengan jaminan, bisa berupa barang-barang yang bisa digadaikan, asset yang bergerak, properti, surat jaminan dan lain-lain. Cara termudah untuk menekan resiko kredit yaitu mengenakan suku bunga tinggi pada konsumen yang beresiko tinggi dan sebaliknya. Pihak pemberi kredit menganggap suku bunga ini kompensasi dari resiko pemberian kredit yang mereka lakukan.

Cara-cara lain yang bisa menekan resiko kredit adalah sebagai berikut :

1. melakukan pembatasan terhadap pihak-pihak debitur yang dapat mempengaruhi finansial dari debitur tesebut, seperti pembelian saham atau melakukan permintaan kredit baru ke enterprise lain.

2. mengawasi kondisi finansial dari debitur dengan mensyaratkan adanya audit dan laporan keuangan bulanan.

3. dapat melakukan permintaaan pelunasan seketika atas kredit yang diberikannya apabila terjadi situasi khusus seperti nilai uang yang menurun, kondisi finansial kreditur yang lagi turun.

(35)

Tentunya cara-cara seperti diatas tidak dapat dilakukan dikondisi secara umum. Cara-cara diatas hanya dapat dilakukan apabila sudah terjadi persetujuan diantara kedua belah pihak yang akan sangat susah untuk dicapai mengingat cara-cara diatas lebih merugikan pihak debitur dibandingkan kreditur. Sedangkan pihak kreditur juga tidak ingin kehilangan pelanggannya, seperti bank yang tidak ingin kehilangan pemasukkannya dibidang perkreditan, ataupun perusahaan minyak yang tidak ingin kehilangan perusahaan pemakai produknya yang sudah berlangganan sejak lama tapi tidak mampu membayar secara tunai. Perusahaan semacam ini menyerahkan barang atau jasa yang sudah ditawarkannya di depan, dan menagih pembayaran kelak, dengan menanggung suatu resiko selama tenggang waktu penyerahan barang atau jasa dengan waktu pembayaran.

2.4 Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)

Menurut Prof. Dr. Prajudi Atmosudirjo, SH, keputusan adalah suatu pengakhiran daripada proses pemikiran tentang suatu masalah atau problema untuk menjawab pertanyaan apa yang harus diperbuat guna mengatasi masalah tersebut, dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternatif (Hasan, 2002). Pada dasarnya pengambilan keputusan (Simon, 1960), merupakan suatu bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih, yang prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik (Umar, 2001).

Penyusunan sebuah model keputusan merupakan suatu cara untuk mengembangkan hubungan-hubungan logis yang mendasari persoalan keputusan ke dalam suatu bentuk model matematis yang mencerminkan hubungan di antara faktor-faktor yang terlibat. Simon (1960) mengajukan model yang menggambarkan proses pengambilan keputusan. Proses ini terdiri dari empat fase (Kosasi, 2002), yaitu:

1. Penelusuran (Intelligence)

Tahap ini merupakan tahap pendefenisian masalah serta indentifikasi informasi yang dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang dihadapi serta keputusan yang akan diambil.

(36)

2. Perancangan (Design)

Tahap ini merupakan suatu proses untuk merepresentasikan model sistem yang akan dibangun berdasarkan pada asumsi yang telah ditetapkan. Dalam hal ini, suatu model dari masalah dibuat, diuji, dan divalidasi.

3. Pemilihan (Choice)

Tahap ini merupakan suatu proses melakukan pengujian dan memilih keputusan terbaik berdasarkan kriteria tertentu yang telah ditentukan dan mengarah kepada tujuan yang akan dicapai.

4. Implementasi (Implementation)

Tahap ini merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini perlu disusun tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan-perbaikan.

Dalam membuat sebuah keputusan seringkali akan dihadapi berbagai bentuk kerumitan dan lingkup permasalahan yang sangat banyak. Untuk kepentingan tersebut, sebagian besar pembuat keputusan dengan mempertimbangkan berbagai rasio manfaat/biaya, dihadapkan pada suatu keharusan untuk mengandalkan seperangkat sistem yang mampu memecahkan masalah secara efisien dan efektif, yang kemudian disebut Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Keen dan Scott Morton (1978) mengemukakan bahwa SPK merupakan suatu sistem untuk merangkaikan dan mengintegrasikan setiap sumber daya intelektual dari individu dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan (Kosasi, 2002). Memahami SPK dan penggunaanya sebagai sistem yang menunjang dan mendukung keputusan dilakukan melalui tinjauan relatif atas peranan manusia dan komputer guna mengetahui bidang fungsi masing-masing, keunggulan serta kelemahannya. Tujuan pembentukan SPK yang efektif adalah memanfaatkan keunggulan kedua unsur, yaitu manusia dan perangkat elektronik.

(37)

2.4.1 Komponen-komponen Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tiga buah komponen utama. Setiap komponen dalam sistem akan saling terhubung dan memiliki sifat ketergantungan terhadap komponen lain.

Gambar 2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

2.4.1.1 Subsistem Manajemen Basis Data

Data Base Management System (DBMS) merupakan komponen penting dari suatu

sistem pendukung keputusan, karena terdapat perbedaan kebutuhan data. Database merupakan mekanisme integrasi berbagai jenis data internal dan eksternal. Sebuah pengelolaan database yang efektif dapat menunjang segala aktivitas manajemen, terutama perannya sebagai fungsi utama penyajian informasi dalam pembuatan keputusan.

Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen database adalah sebagai berikut:

1. Kemampuan untuk mengombinasikan berbagai data melalui pengambilan ekstraksi data.

(38)

2. Kemampuan untuk manambahkan sumber data secara cepat dan mudah. 3. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data.

2.4.1.2 Subsistem Manajemen Basis Model

Salah satu keunggulan sistem pendukung keputusan adalah kemampuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan. Model cenderung tidak mencukupi karena adanya kesulitan dalam mengembangkan model yang terintegrasi untuk menangani sekumpulan keputusan yang saling bergantungan. Cara untuk menangani persoalan ini dengan menggunakan koleksi berbagai model yang terpisah, diman setiap model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah tersebut. Komunikasi antara berbagai model yang saling berhubungan diserahkan kepada pengambil keputusan sebagai proses intelektual dan manual.

2.4.1.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog

Kekuatan dan fleksibilitas dari sistem pendukung keputusan timbul dari kemampuan interaksi antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsistem dialog. Bennet membagi subsistem dialog menjadi tiga bagian (Suryadi dan Ramdhani, 1998), yaitu: 1. Bahan aksi, meliputi apa yang dapat digunakan oleh pemakai dalam

berkomunikasi dengan sistem. Hal ini meliputi pemilihan-pemilihan seperti papan ketik (keyboard), panel-panel sentuh, joystick perintah suara dan sebagainya. 2. Bahasa tampilan dan presentasi, meliputi apa yang dapat digunakan untuk

menampilakan sesuatu. Bahasa tampilan meliputi pilihan-pilihan seperti printer, layar tampilan, grafik, warna, keluaran suara dan sebagainya.

3. Basis pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai agar pemakaian sistem bisa efektif. Basis pengetahuan dapat berada dalam pikiran pemakai, pada kartu referensi atau petunjuk, dalam buku manual dan sebagainya. Kemampuan yang dimiliki sistem pendukung keputusan untuk mendukung dialog pemakai sistem meliputi:

(39)

1. Kemampuan untuk menangani berbagai dialog, bahkan jika mungkin untuk mengombinasikan berbagai gaya dialog sesuai dengan pilihan pemakai.

2. Kemampuan untuk mengakomodasikan tindakan pemakai dengan berbagai peralatan masukan.

3. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai format dan peralatan keluaran.

4. Kemampuan untuk memberikan dukungan yang fleksibel untuk mengetahui basis pengetahuan pemakai.

2.5 TOPSIS

Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.

(40)

Yoon dan Hwang mengembangkan TOPSIS berdasarkan intuisi yaitu alternatif pilihan merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean (Sachdeva, 2009). Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Maka dari itu, TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi optimal dalam metode TOPSIS didapat dengan menentukan kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Alternatif-alternatif yang telah dirangking kemudian dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.

Berikut adalah langkah-langkah dari TOPSIS:

1. TOPSIS dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan.

Matriks keputusan X mengacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria. Matriks keputusan X dapat dilihat pada Gambar 2.1

x₁ x₂ x₃ . . . x_n a1 x11 x12 x13 . . . x1n

a₂ x₂₁ x₂₂ x23. . . x2n

a x₃₁ x₃₂ x₃₃ . . . x₃_n

X =

. . . . .

. . . . . . . . . . m

a x_m₁ x_m₂ x_m₃ . . . x_mn

(41)

dimana a₁( i = 1,2,3,…,m) adalah alternatif-alternatif yang mungkin,

xj ( j = 1,2,3,…,n ) adalah atribut dimana performansi alternatif diukur, xij adalah performansi alternatif ai dengan acuan atribut xj

2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi

Persamaan yang digunakan untuk mentransformasikan setiap elemen xij adalah:

r

₌

i ij ij

x

2 ...(2.1)

Dengan i = 1,2,3,...,m; dan j = 1,2,3,...,n;

Dimana rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R, xij adalah elemen dari matriks keputusan X.

3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.

Dengan bobot w_j= (w₁,w₂,w₃,...,w_n), dimana w_j adalah bobot dari kriteria ke-j dan n_j ₁wj 1, maka normalisasi bobot matriks V adalah:

v

= w

r

ij ...(2.2)

dengan i = 1,2,3,...,m; dan j = 1,2,3,...,n.

Dimana vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, wj adalah bobot dari kriteria ke-j,

rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R. 4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.

Solusi ideal positif dinotasikan A+ , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-. Berikut ini adalah persamaan dari A+ dan A-:

a. A+ = {(max vij | j € J), (min vij | j € J’), i = 1,2,3,...,m}

(42)

b. A-= {(min vij | j € J), (max vij | j € J’), i = 1,2,3,...,m}

= {v1 ,v2,v3,..., vn } ...(2.4)

J = { j = 1,2,3,...,n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria)}.

J’ = { j = 1,2,3,...,n dan J’ merupakan himpunan kriteria biaya (cost criteria).

Dimana v_ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V,

v ( j = 1,2,3,...,n) adalah elemen matriks solusi ideal positif, j

v ( j = 1,2,3,...,n) adalah elemen matriks solusi ideal negatif, 5. Menghitung seperasi

a. S adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif didefenisikan sebagai:

j ij

v

S

)

(

_{, dengan i = 1,2,3...,m ...(2.5)}

b. S adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif didefenisikan sebagai:

j ij

v

S

)

(

_{, dengan i = 1,2,3...,m ...(2.6)}

dimana S adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif, S adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif,

v adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V,

v_j adalah elemen matriks solusi ideal positif, v_j adalah elemen matriks solusi ideal negatif. 6. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif

Kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:

(43)

) ( _i _i

i i

s s

c , 0 ≤ ci ≤ 1, ...(2.7) dengan i = 1,2,3,...,m

dimana ci adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal positif, Si adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif,

Si adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif. 7. Merangking alternatif

Alternatif diurutkan dari nilai C+ terbesar ke nilai terkecil. Alternatif dengan nilai C+ terbesar merupakan solusi yang terbaik.

(44)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN

3.1 Analisis masalah

Pada subbab analisis masalah ini akan dibahas proses perkreditan pada PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk juga akan dibahas aplikasi Credit Risk Management dan hubungannya mengenai masalah perkreditan.

3.1.1Proses Bisnis Kredit Bank BRI

Untuk mengetahui proses kredit pada perbankan pada bank BRI, maka dipelajari studi literatur yang ada. Tahapan kegiatan yang umumnya terjadi di lingkungan perbankan pada saat bank menerima permohonan kredit dari nasabah sebagai berikut:

1. Bank menerima permohonan secara tertulis dari nasabah

2. Surat permohonan diteruskan ke pimpinan cabang untuk diketahui dan didisposisi dengan jelas

3. Account officer meneliti surat permohonan lalu segera ditentukan apakah

permohonan dapat dipertimbangkan atau ditolak. Permohonan dapat ditolak apabila;

a. Untuk kredit yang diminta ada larangan pemerintah/Bank Indonesia b. Pengusaha/perusahaan yang bersangkutan termasuk dalam daftar kredit

macet atau daftar buku waspada atau termasuk black list.

c. Berdasarkan data yang tersedia dan penelitian pendahuluan bahwa kredit ditolak. Penolakan harus segera diberitahukan kepada pemohon secara bijaksana dan persoalan permohonan ini dianggap selesai.

4. Pemohon yang dapat dipertimbangkan segera diteliti kelengkapan datanya untuk kemudian dibuatkan catatan singkat mengenai bahan-bahan/keterangan apa saja yang masih dibutuhkan oleh bank, surat-surat/formulir/daftar-daftar,

(45)

dan sebagainya yang masih harus dilengkapi oleh nasabah pada surat permohonan.

5. Nasabah akan segera diminta datang untuk;

a. Memperoleh penjelasan lebih lanjut mengenai hal-hal yang berhubungan dengan kredit yang diminta, misalkan jumlah kredit, tujuan penggunaan kredit, dan lain-lain.

b. Melengkapi data yang harus dipenuhi oleh bank.

c. Nasabah diminta mengisi formulir surat permohonan kredit beserta lampiran-lampiran yang disediakan oleh bank.

3.2 Analisis Kerja

Proses bisnis sistem kredit yang didefenisikan dalam skripsi ini didefenisikan melalui studi kasus dan penyederhanaan proses bisnis yang didapat dari hasil studi literatur. Proses bisnis yang ada ditambahkan dengan hasil analisis kebutuhan umum sistem yaitu tingkat kustomisasi atau fleksibilitas yang tinggi dalam pengaturan kredit itu sendiri. Proses bisnis sistem kredit yang didefenisikan pada skripsi ini dapat dilihat sebagai berikut:

1. Administrasi user 2. Administrasi debitur

3. Rating

4. Analisis kredit

5. Pengambilan keputusan

6. Pencetakan surat keputusan

Setelah mendefenisikan proses kredit yang terdapat pada sistem kredit, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis kerja untuk mendekomposisikan proses bisnis menjadi pekerjaan untuk setiap kategori pengguna dalam interaksinya dengan sistem. Tetapi sebelumnya didefenisikan terlebih dahulu pengguna-pengguna yang berkepentingan yaitu adalah sebagai berikut:

(46)

2. Account Officer, kategori pengguna untuk memelihara data dan memasukkannya ke sistem, mengatur konfigurasi penilaian, pengguna yang mengerti akan keseluruhan proses penilaian atau analisis permohonan kredit. 3. Pemutus, kategori pengguna untuk melihat laporan analisis kredit dan laporan

kredit lainnya, bersifat sebagai pimpinan atau pengambilan keputusan.

Task/kerja yang dimiliki oleh perangkat lunak ini dapat dikelompokkan sesuai dengan 3 kategori pengguna yang menggunakan perangkat lunak ini. Kelompok task/kerja yang dimaksud adalah:

1. Task Administrator

a. Login

Administrator sebelum menggunakan sistem harus melewati proses otentifikasi dahulu dengan memberikan username dan passwordnya. b. Mengelola data pengguna

Administrator dapat mengelola data pengguna yang menggunakan sistem ini.

c. Mengatur konfigurasi pengguna

Administrator dapat melakukan pengaturan konfigurasi kategori pengguna sistem ini yaitu nama kategori maupun hak akses yang diberikan.

2. Account Officer

a. Login

Account Officer sebelum dapat menggunakan haknya dalam

menggunakan sistem sebelumnya harus memberikan username dan

password untuk diotentifikasi.

b. Mengelola data pemohon

Account Officer dapat mengelola data setiap pemohon kredit yang

mengajukan pemohon kredit. Jika permohonan kredit diterima, maka pemohon kredit akan dijadikan pelanggan.

c. Mengelola data finansial

Account Officer dapat mengelola data finansial mengenai keadaan

finansial dari usaha pemohon kredit. d. Mengelola data non finansial

(47)

Account Officer dapat mengelola data non finansial mengenai karakter si pemohon kredit, manajemen, posisi pasar, dan situasi persaingan. e. Mengatur Data Agunan

Account Officer dapat mengelola data agunan si pemohon kredit.

f. Mengatur konfigurasi aspek penilaian

Account Officer dapat memberikan pengaturan terhadap aspek

penilaian untuk analisis kredit nantinya, dengan mengelola setiap parameter penilaian yang diperlukan.

g. Mengatur konfigurasi rating

Account Officer dapat memberikan pengaturan terhadap konfigurasi

rating, bobot dari setiap rating dan nama rating.

3. Pemutus

a. Login

Dalam mengakses sistem, pemutus harus terlebih dahulu memasukkan

username dan password yang dimilikinya untuk proses otentifikasi.

b. Melakukan analisis kredit

Pemutus melakukan analisis kredit yang telah dilakukan Account Officer sebelum mengambil keputusan.

c. Memberikan keputusan kredit

Pemutus memberikan keputusan suatu permohonan kredit yang sudah dianalisis ke dalam sistem

d. Membuat surat keputusan kredit

Pemutus dapat memerintahkan sistem untuk membuat sebuah surat keputusan kredit untuk pemohon kredit yang bersangkutan yang berisi keputusan kredit dan limit kredit yang diberikan.

3.2.1 Analisis Kebutuhan Data

Dalam membangun sistem pendukung keputusan manajemen resiko kredit dengan menggunakan TOPSIS diperlukan data sebagai berikut:

(48)

Data kriteria yaitu laba bersih, data non finansial (karakter,posisi pasar, situasi persaingan, dan manajemen), dan data agunan.

2. Data Calon Nasabah Kredit

Data calon nasabah kredit yaitu CIF, Nama, No. KTP, Tgl lahir, Nama gadis ibu kandung, dan lain-lain.

3. Data Bobot Kriteria

Data bobot kriteria akan ditentukan oleh pihak PT. Bank Rakyat Indonesia dengan jumlah semua bobot kriteria sama dengan 1.

4. Data Nilai Kriteria

Data nilai kriteria untuk setiap calon nasabah kredit yang dimasukkan oleh user berkisar antara 1 sampai 5 dengan ketentuan:

a. 1 = sangat buruk b. 2 = buruk c. 3 = cukup d. 4 = baik e. 5 = sangat baik

3.3 Pembuatan Keputusan dengan TOPSIS

Pembuatan keputusan dengan TOPSIS adalah sebagai berikut:

1. TOPSIS dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan. Pada matriks keputusan, kolom matriks menyatakan atribut yaitu kriteria-kriteria yang ada, sedangkan baris matriks menyatakan alternatif yaitu calon nasabah kredit yang adan dibandingkan. Matriks keputusan dapat dilihat pada Tabel 3.1.

(49)

Tabel 3.1 Matriks Keputusan Laba

Bersih

Karakter Posisi Pasar

Situasi Persaingan

Manajemen Agunan

a x11 x12 x13 x14 x15 x16

a x21 x22 x23 x24 x25 x26

a x31 x32 x33 x34 x35 x36

Catatan: pemisahan perbandingan tiga buah data

Pada Tabel 3.1, simbol x₁₁,...,x36 menyatakan performansi alternatif dengan

acuan atribut yaitu data nilai kriteria untuk setiap calon nasabah kredit. Jumlah data alternatif yang akan dibandingkan minimal 2.

2. Setelah matriks keputusan dibangun, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan yang ternormalisasi R yang elemen-elemennya ditentukan dengan rumus berikut ini:

r

₌

i ij ij

x

2 ...(3.1)

dengan i = 1,2,3,...,m; dan j = 1,2,3,...,n.

Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada Tabel 3.2

Tabel 3.2 Matriks Keputusan Ternormalisasi Laba

Bersih

Karakter Posisi Pasar

Situasi Persaingan

Manajemen Agunan

1 a 2 31 2 21 2 11 11

x

2 32 2 22 2 12 12

x

2 33 2 23 2 13 13

x

2 34 2 24 2 14 14

x

2 35 2 25 2 15 15

x

2 36 2 26 2 16 16

x

(50)

2 a 2 31 2 21 2 11 21 x x x x 2 32 2 22 2 12 22 x x x x 2 33 2 23 2 13 23 x x x x 2 34 2 24 2 14 24 x x x x 2 35 2 25 2 15 26 x x x x 2 36 2 26 2 16 27 x x x x 3 a 2 31 2 21 2 11 31 x x x x 2 31 2 21 2 11 32 x x x x 2 33 2 23 2 13 33 x x x x 2 34 2 24 2 14 34 x x x x 2 35 2 25 2 15 35 x x x x 2 36 2 26 2 16 16 x x x x

Catatan: pemisalan perbandingan tiga buah data

3. Setelah matriks keputusan ternormalisasi dibuat, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot V yang elemen-elemennya ditentukan dengan menggunakan rumus berikut:

v

= w

r

ij ...(3.2)

Dengan i = 1,2,3,...,m; dan j = 1,2,3,...,n

w

j adalah bobot dari kriteria ke-j dan

j 1

w

j = 1. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot dapat dilihat pada Tabel 3.3

Tabel 3.3 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Laba

Bersih

Karakter Posisi Pasar

Situasi Persaingan

Manajemen Agunan

a w₁r₁₁ w₂r₁₂ w₃r₁₃ w₄r₁₄ w₅r₁₅ w₆r₁₆

a w₁r₂₁ w₂r₂₂ w3r23 w4r24 w5r25 w6r26 1

a w₁r₃₁ w₂r₃₂ w₃r₃₃ w₄r₃₄ w₅r₃₅ w₆r₃₆ Catatan: pemisalan perbandingan tiga buah data

4. Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-). Kriteria yang ditetapkan oleh PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk merupakan benefit criteria. Persamaan yang digunakan untuk menentukan solusi ideal positif adalah:

A+ = {(max vij | j € J), i = 1,2,3,...,m}

(51)

dan persamaan untuk menentukan solusi ideal negatif adalah: A-= {(min vij | j € J), i = 1,2,3,...,m}

= {v1 ,v2,v3,...,vn } ...(3.4)

J = { j = 1,2,3,...,n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria)}.

Pada Tabel...dapat dilihat penentuan matriks solusi ideal positif untuk masing-masing kolom.

Tabel 3.4 Solusi Ideal Positif

A+ max(v₁₁_,v₂₁_,v₃₁) max(v₁₂_,v₂₂_,v₃₂) max(v₁₃_,v₂₃_,v₃₃) max(v₁₄_,v₂₄_,v₃₄) max(v₁₅_,v₂₅_,v₃₅) max(v₁₆_,v₂₆_,v₃₆) Catatan: pemisalan perbandingan tiga buah data

Pada Tabel 3.5 dapat dilihat penentuan matriks solusi ideal negatif untuk masing-masing kolom.

Tabel 3.5 Solusi Ideal Negatif

A- min(v11,v21,v31) min(v12,v22,v32) min(v13,v23,v33) min(v14,v24,v34) min(v15,v25,v35) min(v16,v26,v36)

Catatan: pemisalan perbandingan tiga buah data

5. Selanjutnya menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif (S+) dan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S-). Persamaan untuk menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif (S+) adalah:

j ij

v

S

)

(

_{, dengan i = 1,2,3...,m ...(3.5)}

dan persamaan untuk menghitung jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S-) adalah:

j ij

v

S

)

(52)

Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif (S+) dapat dilihat pada Tabel 3.6.

Tabel 3.6 Seperasi Positif

Alternatif S+

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 16 5 15 4 14 2 3 13 2 2 12 2 1 11

1 v v v v v v v v v v v v

S 2

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 26 5 25 4 24 2 3 23 2 2 22 2 1 21

2 v v v v v v v v v v v v

S 3

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 36 5 35 4 34 2 3 33 2 2 32 2 1 31

3 v v v v v v v v v v v v

Catatan: pemisalan perbandingan tiga buah data

Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S-) dapat dilihat pada Tabel 3.7.

Tabel 3.7 Seperasi Negatif

Alternatif S-

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 16 5 15 4 14 2 3 13 2 2 12 2 1 11

1 v v v v v v v v v v v v

S 2

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 26 5 25 4 24 2 3 23 2 2 22 2 1 21

2 v v v v v v v v v v v v

S 3

a ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎ ₍ ₎

6 36 5 35 4 34 2 3 33 2 2 32 2 1 31

3 v v v v v v v v v v v v

6. Setelah menghitung jarak alternatif jarak dari solusi ideal positif (S+) dan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S-), selanjutnya adalah menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif dengan menggunakan rumus di bawah ini:

) ( _i _i

i i

s s

c , dengan i = 1,2,3...,m ...(3.7)

Perhitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif dapat dilihat pada Tabel 3.8.

(53)

Tabel 3.8 Nilai C+ Alternatif C+

) ( ₁ ₁

1 1 s s s c 2 a ) ( ₂ ₂

2 2 s s s c 3 a ) ( ₃ ₃

3 3 s s s c

7. Berikutnya alternatif diurutkan dari nilai C+ terbesar ke nilai C- terkecil. Alternatif dengan nilai C+ terbesar merupakan solusi yang terbaik.

3.4 Perancangan Sistem

Berikut ini tahapan-tahapan yang diperlukan dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk calon nasabah kredit di PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk dengan TOPSIS.

3.4.1 Diagram Dekomposisi

Diagram dekomposisi dari sistem pendukung keputusan untuk manajemen resiko kredit dengan menggunakan TOPIS dapat dilihat pada Gambar 3.1 berikut:

(54)

3.4.2 Data Flow Diagram (DFD) dan Spesifikasi Proses

DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data tersebut. DFD menunjukkan hubungan antar data pada sistem dan proses pada sistem.

5 Surat Keputusan 4 Analisis Kredit 1 Login 1.1 Input 2 Mengolah Data 3 Konfigurasi Data 2.1 Data CIF 2.2 Data Finansial 2.3 Data Non Finansial 3.1 Matriks Perhitungan 2.2 Besar Pinjaman 4.1 Data Kriteria 5.2 Hasil Perhitungan Rating 6.1 Hasil Keputusan 6.2 Preview Surat Keputusann 0 Credit Risk Application 2.4 Data Agunan 2.1 Data CIF 2.2 Data Finansial 2.3 Data Non Finansial

(55)

Pada DFD level 0 atau yang disebut dengan Context Diagram pada Gambar 3.2, terdapat Credit Risk Application (CRA) yang merupakan satu proses utama yang berinteraksi dengan entitas luar yang dalam hal ini adalah pengguna aplikasi yaitu Administator, Account Officer dan Pemutus.

Masing-masing entitas luar semuanya memberikan masukan berupa Data login

yang akan digunakan untuk validasi dan verifikasi pengguna. Selain itu, proses utama CRA mendapatkan masukan berupa data pengguna, data pemohon, aspek penilaian kredit, rating dan keputusan kredit. Sedangkan hasil akhir yang akan dikeluarkan oleh proses utama ini adalah surat keputusan kredit.

Gambar 3.2 Context Diagram

3.4.3 Data Flow Digram Level 1

Pada DFD level 1, adalah proses-proses yang merupakan inti atau kebutuhan fungsional dari perangkat lunak CRA ini. Proses-proses yang telah teridentifikasi mengacu dari proses bisnis yang telah teridentifikasi sebelumnya.

(56)

Tabel 3.9 Dekomposisi Proses DFD-Proses Bisnis

No. Proses DFD Proses Bisnis

1 Login Single Point Of Contact

2 Megolah Data Administrator User

Administrasi debitur, data pemohon dan informasi pelengkapnya

3 Melakukan Konfigurasi Data Pengaturan Konfigurasi Kredit 4 Melakukan Analisis Kredit Analisis data pemohon dengan

informasi pelengkapnya 5 Membuat Surat Keputusan Penghasilan keputusan

Pencetakan surat keputusan

Proses-proses yang saling berinteraksi dengan aliran data dapat dilihat pada Gambar 3.3.

(57)

Deskripsi proses pada DFD level 1:

1. Login

Proses ini melakukan validasi dan verifikasi terhadap masukan data login dari empat kategori pengguna yang ada. Bila berhasil, maka proses ini akan memberikan hal akses sesuai dengan kepentingan masing-masing pengguna. Bila gagal maka akan diberikan pesan kesalahan.

2. Mengelola data

Proses ini melakukan penambahan, pengubahan, dan penghapusan terhadap

data store pengguna dari masukan data pengguna dan pemohon kredit.

3. Melakukan konfigurasi kredit

Proses ini melakukan penambahan, pengubahan, dan penghapusan terhadap struktur data store konfigurasi pengguna, konfigurasi rating.

4. Melakukan analisis kredit

Proses ini adalah proses utama dari perangkat lunak ini. Proses ini melakukan analisis kredit dari data masukan berupa data pemohon dan aspek penilaian. 5. Membuat surat keputusan

Proses ini melakukan pembuatan surat keputusan yang memperoleh data masukan berupa data pemohon yang menghasilkan data surat keputusan kredit. Proses ini dilakukan oleh pimpinan sebagai pemutus.

3.4.4 Data Flow Diagram Level 2

Pada subbab ini, akan dibahas tentang proses-proses yang terdapat pada DFD level 1. Proses-proses yang akan dibuat DFD level 2-nya hanyalah proses-proses yang merupakan inti dari perangkat lunak CRA yaitu proses konfigurasi kredit dan analisis kredit.

(58)

(59)

Deskripsi proses:

1. Mengambil data pemohon baru

Proses ini menerima masukan berupa data pemohon dan menghasilkan data pemohon baru, proses ini akan mengambil satu data pemohon yang belum dinilai pada data store pemohon kredit.

2. Mengkaitkan data pemohon dengan aspek penilaian dan membuat matriks keputusan

Proses ini menerima masukan berupa data pemohon yang belum dinilai dan data aspek penilainnya yaitu data finansial, data non finansial, dan data agunan. Semua kriteria aspek penilaian tersebut dihitung dalam matriks keputusan.

3. Melakukan proses seleksi

Proses ini menerima masukan berupa data pemohon yang telah dihitung dalam matriks keputusan dan selanjutnya data tersebut diseleksi dalam proses rating.

4. Melakukan perangkingan.

Proses ini menerima data berupa hasil penilaian data pemohon yang telah dihitung dalam kongfigurasi rating selanjutnya dilakukan perangkingan. Proses ini akan membuat hasil penilaian data pemohon yang terkait.

5. Mengkaitkan data pemohon dengan aspek penilaian

Proses ini menerima masukan berupa data pemohon yang telah dinilai dengan aspek penilaiannya yaitu data finansial, data non finansial, dan data agunan. 6. Melakukan kesimpulan

Proses ini akan membuat hasil analisis penilaian berupa hasil keputusan.

3.5 Kamus Data

Kamus data merupakan suatu data yang disusun untuk memudahkan selama proses analisis dan desain. Sebagai suatu dokumen, kamus data mengumpulkan dan mengkoordinasi istilah-istilah data tertentu, dan menjelaskan apa arti setiap istilah yang ada.

(1)

Gambar 4.10 Solusi Ideal Negatif

(2)

(3)

Gambar 4.12 Seperasi Negatif

(4)

(5)

BAB 5

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan dari bab-bab terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

1. Perangkat lunak ini tidak memberikan keputusan diterima atau ditolaknya sebuah permohonan kredit, melainkan menganalisa data permohonan kredit menurut konfigurasi yang sudah ada sebelumnya, dan menghasilkan hasil analisa yang akan membantu bank khususnya pimpinan dalam menentukan keputusan. 2. Perangkat lunak CRM yang dikembangkan dapat membantu proses pengelolaan

resiko kredit yang menerapkan prinsip dari pengelolaan resiko kredit itu sendiri.

5.2 Saran

Untuk pengembangan selanjutnya dapat dipertimbangkan hal-hal sebagai berikut: 1. Hasil keluaran dari perangkat lunak CRM murni sangat tergantung dari kualitas

data masukan. Penambahan fitur untuk menangani kualitas data ini perlu ditambahkan.

2. Penambahan interfacing dengan perangkat lunak lain dengan menggunakan data keluaran dari perangkat lunak lain dan menghasilkan data keluaran sebagai masukan perangkat lunak lain.

3. Sistem pendukung keputusan CRM dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan metode pengambilan keputusan lainnya.

4. Kriteria yang menjadi parameter dalam mengambil keputusan dapat ditambah lagi sehingga sifatnya lebih dinamis.

(6)

Daftar Pustaka

Abdullah, Faisal, 2005. Manajemen Perbankan, Cetakan Ketiga, UMM Press, Malang.

Bodily, S.E 1985. Modern Decision Making; A Guide to Modeling with Decision Support Systems. MeGraw Hill, Singapore.

DeSanctis, Gerardine. And R. B. Gallupe. Group Decision Support System: Ā New Frontier. Database. 1985, Singapore.

Hardanto, Sulad, 2006. Manajemen Resiko Bagi Bank Umum, Elex Media Komputindo, Jakarta.

Hasan, Iqbal. 2002. Pokok-pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan, Ghalia Indonesia, Bogor.

Kosasi, Sandy. 2002. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer, Pontianak.

Rivai, veithzal dan Andriana Permata Vethzal, 2006. Credit Manajemen Handbook, Edisi Pertama, Jakarta.

Sachdeva, Anish, et all. 1 Mei 2011. Multi-Factor Failure mode critically Analysis Using TOPSIS. http://www.sid.ir/En/VEWSSIDIJpdf/117320090801.pdf Sastradipoera, komaruddin, 2004. Strategi Manajemen Bisnis Perbankan: Konsep dan

Inplementasi Untuk Bersaing, Penerbit Kappa Sigma, Bandung.

Suryadi, Kadarsah dan Ramdhani, M. Ali. 1998. Sistem Pendukung Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Bandung: Remaja Rosdakarya Offset.

Tanius, Sonavia. 2010. Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Tenaga Pengajar Baru Di Libra Education Institute (LEI) Menggunakan Metode TOPSIS. Skripsi. Medan : Universitas Sumatera Utara (USU).

Tjoekam, Moh., 1999. Perkreditan Bisnis Inti Bank Komersil: Konsep, Teknik & Kasus, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Turban, Efraim dan Jaye Aronson. 1998. Decision Support Systems and Intelligent

Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Jilid 1.

Yogyakarta: Andi.

Umar, Daihani dan Dadan. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Manajemen Resiko Kredit Berbasis Web Dengan Menggunakan Topsis

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

X =

r

=

x

x

v

= w

r

v

v

S

)

(

v

v

S

)

(

r

=

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

v

= w

r

w

w

v

v

S

)

(

v

v

S

)

Parts

Dokumen yang terkait

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tujuan Wisata Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Clustering Studi Kasus Pulau Batam

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelatihan Dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web.

Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web untuk Pemilihan Kamera Menggunakan Metode Tahani.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Di Universitas Muhammadiyah Surakarta Berbasis Web Dengan Metode Topsis.

₌

₌