LAPORAN EVALUASI BLACK BOX TESTING SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN PINJAMAN Untuk memenuhi tugas akhir semester Matakuliah Sistem Pendukung Keputusan Oleh kelompok: Shofi Mubarok (180441100028) Rizqi Andika Wahyudi (180441100054) Moch. Sulthon Alif Des Safri (180441100152) PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA 2020 DAFTAR ISI DAFTAR ISI .........................................................................................................1 BAB I PENDAHULUAN .....................................................................................2 1.1.Latar Belakang...……......................................................................................2 1.2.Permasalahan.....……......................................................................................2 1.3.Tujuan………....……......................................................................................3 1.4.Manfaat……......……......................................................................................3 BAB II STUDI PUSTAKA...................................................................................4 2.1.Referensi...……...............................................................................................4 2.2.Tabel Summary................................................................................................7 BAB III KONSEP SPK…...................................................................................11 3.1.Analisa Variabel Kebutuhan……..................................................................11 3.2.Analisa Alternatif keputusan.........................................................................12 3.3.Metode Yang Digunakan...............................................................................13 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Koperasi Mitra Masyarakat Sejahtera merupakan salah satu koperasi yang hadir di lingkungan masyarakat Desa Sidokumpul untuk membantu perekonomian warga setempat. Salah satunya adalah dengan memberikan pinjaman dana untuk membantu menyelesaikan permasalahan ekonomi pada warga. Dalam proses pemberian pinjaman kepada calon peminjam, pihak koperasi perlu melakukan perhitungan dan survei kepada calon peminjam agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan sasaran calon peminjam. Dalam pengambilan keputusan dibutuhkan pengolahan data yang cepat, tepat dan akurat. Seiring dengan meningkatnya teknologi informasi, data yang diproses nantinya akan menghasilkan informasi sesuai dengan yang dibutuhkan. Begitu pula pada dunia perekonomian yang mengalami kemajuan yang pesat, terutama dalam proses pemberian pinjaman pada anggota koperasi. Semakin tidak stabilnya perekonomian akhir-akhir ini yang disebabkan oleh pandemi, tingkat peminjam juga mengalami kenaikan. Hal ini membuat pihak koperasi harus lebih jeli dalam menyaring siapa saja calon peminjam yang sesuai dengan kriteria dari pihak koperasi itu sendiri. Untuk itu, guna membantu pihak koperasi dalam hal peminjaman dana kepada calon peminjam, maka dibuatkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk menyaring para pemohon pinjaman guna membantu pihak koperasi dalam hal peminjaman. 1.2 Permasalahan Berdasarkan latar belakang yang telah disampaikan sebelumnya, maka di dapat suatu permasalahan yang dihadapi Koperasi Mitra Masyarakat Sejahtera adalah bagaimana membuat sistem pendukung 2 keputusan (SPK) yang dapat meningkatkan efektivitas dan efesiensi koperasi dalam melakukan proses pelayanan pinjaman. 1.3 Tujuan Tujuan sistem pendukung keputusan ini yaitu memecahkan permasalahan yang dihadapi oleh Koperasi Mitra Masyarakat Sejahtera dalam menaggulangi lonjakan calon peminjam dan membantu petugas koperasi dalam hal penerimaan calon peminjam agar tidak terjadi kesalahan yang disebabkan sering terjadinya manipulasi yang dilakukan oleh calon peminjam. 1.4 Manfaat Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu serta memberikan informasi untuk pihak koperasi dalam memberikan pinjaman kepada calon peminjam. 3 BAB II STUDI PUSTAKA 2.1 Referensi 1. Jurnal 1 Judul Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan PT. Dos Ni Roha Jambi Menggunakan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory) Permasalahan Penrrimaan karyawan di PT. Dos Ni Roha Jambi yang sedang berjalan saat ini masih manual sehingga memerlukan waktu yang lama dalam penyeleksian penerimaan karyawan baru dan manipulasi terhadap hasil ujian sangat memungkinkan untuk dilakukan. Oleh karena itu dibuatkanlah sebua SPK untuk mengatasi masalah tersebut. 2. Jurnal 2 Judul Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada Koperasi Serba Usaha Berkah Tiram Jaya Menggunakan Metode AHP Permasalahan Seiring dengan sering terjadinya penunggakan atau keterlambatan dalam pembayaran dikarenakan berbagai alasan nasabah. Oleh karena itu, koperasi menentukan kebijakan dalam pemberian kredit antara lain menetapkan standar untuk menerima atau menolak resiko tersebut, yaitu dengan menentukan siapa yang berhak menerima kredit yang telah memenuhi standar yang ditetapkan koperasi dengan menggunakan sistem yang telah dibuat. 4 3. Jurnal 3 Judul Sistem Pendukung kesehatan teladan keputusan pemilihan menggunakan tenaga metode Multi- Attribute Utility Theory Permasalahan Pemilihan petugas kesehatan yang terbaik atau teladan, masih menggunakan cara manual, terutama dalam menentukan nilai akhir dari seluruh tahapan penilaian. Hal ini tentu kurang produktif dan menambah waktu kerja bagi tim penilai. Selain itu, tim penilai masih dianggap tidak transparan dalam memutuskan siapa petugas kesehatan yang mendapat prestasi nilai tertinggi atau terbaik. Oleh karena itu, Pengembangan sistem komputasi menjadi sangat diperlukan untuk memudahkan pekerjaan tim juri dalam memilih dan menetapkan petugas kesehatan terbaik secara objektif, profesional dan transparan.. 4. Jurnal 4 Judul Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Renovasi Rumah Dhuafa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory Permasalahan Dalam menentukan pemberian bantuan, pihak Baitul Mal Abdya menyeleksi dari data yang masuk. Pada tahap penyeleksian ada beberapa kriteria dalam memutuskan seseorang berhak menerima atau tidak. Akan tetapi pada pelaksanaan masih menggunakan cara yang lama yaitu dengan faktor kedekatan petugas. Pada tahun 2017 setelah pergantian ketua Baitul Mal Abdya cara lama tersebut diganti dengan cara turun kelapangan untuk mengecek status kelayakan penerimaan bantuan. Untuk mendukung keputusan tersebut penulis akan membuat suatu 5 sistem pendukung keputusan untuk menentukan kepada siapa saja yang berhak menerima bantuan rumah dhuafa berdasarkan data yang masuk 5. Jurnal 5 Judul Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Destinasi Tujuan Wisata Lokal Di Kota Sidamanik Permasalahan Kota Sidamanik merupakan kota yang mempunyai banyak wisata alam yang masih alami. Dan juga suasana alam yang indah dikelilingi perkebunan teh yang sangat menarik perhatian para wisatawan lokal maupun asing. Dalam hal ini terkadang banyak para wisatawan bingung untuk menentukan wisata mana yang akan mereka kunjungi untuk dapat menyesuaikan keinginan mereka. Oleh karena itu peneliti membuat suatu perangkingan menggunakan metode (MultiAttribute Utility Theory) MAUT untuk mengatasi hal tersebut. 6. Jurnal 6 Judul Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemberian Usaha Kredit Mikro (UKM) dengan Metode AHP-SAW Permasalahan Semakin tingginya minat masyarakat untuk mendapatkan kredit UKM ini membuat pihak Bank kesulitan untuk menentukan siapa yang layak menerima kredit tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang terkomputerisasi untuk emndukung kinerja petugas Bank. 6 2.2 Tabel summary 1. Jurnal pertama Judul Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan PT. Dos Ni Roha Jambi Menggunakan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory) Masalah Penrimaan karyawan yang masih mnual sehingga kurang efisen dalam proses bisnis perusahaan. Serta sering terjadi manipulasi terhadap hasil ujian Variabel Pengalaman kerja, umur, nilai tes, jenjang pendidikan, dan status perkawinan. Metode Multi Attribute Utility Theory Akurasi - 2. Jurnal kedua Judul Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada Koperasi Serba Usaha Berkah Tiram Jaya Menggunakan Metode AHP Masalah Menentukan kebijakan dalam pemberian kredit antara lain menetapkan standar untuk menerima atau menolak ajuan pinjaman kredit dari calon nasabah. Variabel Usia, Pekerjaan, Status Keanggotaan, Pendidikan, Produktivitas, Kolektabilitas, Besar Simpanan, Jangka Waktu, Besar Bunga, Penghasilan, Pengeluaran, Tanggungan, Jaminan, Status Kredit, Kredabilitas. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Akurasi - 7 3. Jurnal ketiga Judul Sistem Pendukung keputusan pemilihan tenaga kesehatan teladan menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory Masalah Pemilihan petugas karywan yang masih manual Variabel Metode Multi Attribute Utility Theory Akurasi 4. Jurnal keempat Judul Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Renovasi Rumah Dhuafa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory Masalah Penentuan penerima bantuan yang masih menggunakan sistem lama yaitu pendekatan petugas. Variabel Kondisi Ekonomi (penghasilan dan harta.) 8 Kondisi Sosial (usia, status pencari nafkah, status pernikahan, tanggungan, pekerjaan, jumlah anggota keluarga, sosialisasi dan kondisi kesehatan) Kondisi bangunan (jenis atap, tembak layar, papan lesplang, rangka atap, jenis lantai, ketinggian lantai, jenis dinding, jenis pintu depan, jenis daun jendela depan, kondisi kusen pintu/jendela, perkiraan jenis renovasi dan pertimbangan lainnya.) Metode Metode Multi Attribute Utility Theory Akurasi 5. Jurnal kelima Judul Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Destinasi Tujuan Wisata Lokal Di Kota Sidamanik Masalah Menentukan desnitasi wisata terbaik di kota Sidamanik dikarenakan banyak sekali objek wisata yang bagus. Variabel Keindahan alam, biaya, keamanan, jarak, dan waktu Metode Multi Attribute Utility Theory Akurasi - 6. Jurnal keenam Judul Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemberian Usaha Kredit Mikro (UKM) dengan Metode AHP Masalah Semakin tingginya minat masyarakat untuk 9 mendapatkan kredit UKM ini membuat pihak Bank kesulitan untuk menentukan siapa yang layak menerima kredit tersebut. Variabel Usaha, Besar Pinjaman, Jaminan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Akurasi 10 BAB III KONSEP SPK 3.1 Analisa Variabel Kebutuhan Dalam studi kasus di atas, digunakan beberapa kriteria untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan dalam peminjaman dana di Koperasi Mitra Masyarakat Sejahtera antara lain, yaitu: a) Usia (CI) Usia Bobot 20-27 Tahun 5 28-35 Tahun 4 36-43 Tahun 3 44-50 Tahun 2 >50 Tahun 1 b) Pekerjaan (C2) Pekerjaan Bobot Pegawai 5 Buruh 4 Petani 3 Mengurus rumah tangga 2 Belum memiliki pekerjaan 1 c) Gaji/Pemasukan perbulan (C3) Gaji/Pemasukan Bobot >4,7 5 3,6jt-4,6jt 4 2,1jt-3,5jt 3 1,1jt-2jt 2 0-1jt 1 11 d) Penghasilan lain (C4) Penghasilan lain Bobot >2jt 5 1,6jt-2jt 4 1,1jt-1,5jt 3 501rb-1jt 2 0-500rb 1 e) Jaminan (C5) Jaminan Bobot >5jt 5 4jt-5jt 4 3jt-4jt 3 2jt-3jt 2 1jt-2jt 1 f) Jangka waktu (C6) 3.2 Jangka waktu Bobot 3 minggu 5 6 minggu 4 9 minggu 3 12 minggu 2 >3 bulan 1 Analisa Alternatif Keputusan Alternatif keputusan yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini yaitu para nasabah yang mengajukan pinjaman. Nantinya setiap alternatif tersebut memiliki kriteria-kriteria seperti di atas untuk kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunkan metode yang sesuai. Alternatif (nasabah) dengan tingkat rangking paling tinggi makan pengajuan peminjamannya di approved oleh pihak koperasi. 12 3.3 Metode Yang Digunakan Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan kali ini adalah metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Metode MAUT merupakan salah satu metode kuantitatif yang dijadikan dasar pengambilan keputusan melalui prosedur sistematis yang mengidentifikasi dan menganalisa beberapa variabel. Seorang pembuat keputusan dapat menghitung bobot dari setiap alternatif menggunakan fungsi MAUT dan dapat memilih alternatif dengan rangking tertinggi. Keseluruhan informasi tentang kriteria yang bersifat multidimensional dibagi menjadi beberapa bagian yang bersifat unidimensional untuk kemudian diberikan ukuran dan bobot. Pengukuran dan pembobotan dilakukan dengan mempertimbangkan setiap jenis konteks sebagai salah satu atribut item. Secara ringkas langkah-langkah dalam metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) adalah sebagai berikut: Menginput data nilai sesuai dengan kriteria nya masing-masing. Tentukan bobot relatif pada masing-masing kriteria. Normalisasikan nilai yang sudah diinput sebelumnya. Pencarian perkalian normalisasi matriks dengan bobot relatif untuk menentukan hasil dari masing-masing nilai. Pencarian rangking 13 BAB IV PERHITUNGAN MANUAL DENGAN EXCEL 4.1 Pembobotan Kriteria dan Subkriteria 4.2 Pemberian pembobotan pada alternatif keputusan 4.3 Normalisasi 4.4 Perkalian hasil normalisasi dengan bobot kriteria 14 BAB V EVALUASI BLACK BOX 5.1 Inputan Sistem 1. Input nama calon nasabah 2. Input rentang gaji dengan kriteria sebagai berikut: a) >4,7 juta b) 3,6 juta-4,6 juta c) 2,1 juta-3,5 juta d) 1,1 juta-2 juta e) 0-1 juta 3. Input rentang usia dengan kriteria sebagai berikut: a) 20-27 tahun b) 28-35 tahun c) 36-43 tahun d) 44-50 tahun e) >50 tahun 4. Input pekerjaan dengan kriteria sebagai berikut: a) Pegawai b) Buruh c) Petani d) Mengurus rumah tangga e) Belum memiliki pekerjaan 5. Input jangka waktu peminjaman dengan kriteria sebagai berikut: a) 3 minggu b) 6 minggu c) 9 minggu d) 12 minggu e) > 3 bulan 6. Input jaminan peminjaman dengan kriteria sebagai berikut: a) >5 juta b) 4 juta-5 juta 15 c) 3 juta-4 juta d) 2 juta-3 juta e) 1 juta-2 juta 7. Input penghasilan lain dengan kriteria sebagai berikut: a) >2 juta b) 1,6 juta-2 juta c) 1,1 juta-1,5 juta d) 501 ribu-1 juta e) 0-500 ribu 5.2 Evaluasi Black Box 1. Tahapan pemberian bobot/pengisisan pada alternatif keputusan Perhitungan manual di Excel Source code dan hasil run di browser 16 Kesesuaian Sesuai 2. Tahapan normalisasi Perhitungan manual di Excel 17 Source code dan hasil run di browser Kesesuaian Sesuai 18 3. Tahapan perkalian hasil normalisasi dengan bobot kriteria, mengambil 2 alternatif dengan nilai total teratas. Perhitungan manual di Excel Source code dan hasil run di browser Kesesuaian Sesuai dengan catatan selisih 0,2 – 0,3 pada nilai pembobotan. 19 Tingkat akurasi blacbox testing Banyak tahapan sesuai = 3 Total banyak tahapan = 3 Akurasi = 3/3 x 100 = 100% 20 DAFTAR PUSTAKA [1] http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/telematika/article/download/3402/2575 [2]https://www.academia.edu/31912450/Sistem_Pendukung_Keputusan_Pemberi an_Kredit_Pada_Koperasi_Serba_Usaha_Berkah_Tiram_Jaya_Menggunakan_Me tode_Analytic_Hierarchy_Process_AHP [3] http://journal.unipdu.ac.id:8080/index.php/register/article/download/1273/822 [4] http://e-jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/download/713/683 [5] https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/9954 [6] http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/1870/708/ 21
