Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process untuk Pemilihan Nasabah Kredit Pemilikan Rumah

Astri Nur Fauziah; Yani Ramdani

doi:10.29313/jrm.v4i2.5136

Authors

Astri Nur Fauziah Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung
Yani Ramdani Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung

DOI:

https://doi.org/10.29313/jrm.v4i2.5136

Keywords:

Bank Syariah Indonesia, Fuzzy Analitycal Hierarchy Process, Kredit Pemilikan Rumah (KPR)

Abstract

Abstrak. Bank Syariah Indonsia adalah salah satu lembaga pada bidang keuangan yang memiliki banyak aktivitas dalam hal pelayanan kepada nasabahnya, salah satunya adalah layanan Kredit Kepemilikan Rumah (KPR). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk implementasi metode FAHP pada pemilihan nasabah yang melakukan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) di Bank Syariah Indonesia KCP Kiaracondong. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). FAHP merupakan gabungan dari metode AHP dan pendekatan fuzzy khususnya pendekatan triangular fuzzy number (TFN). Metode tersebut diharapkan mampu untuk meminimalisasi kesalahan sehingga diharapkan hasil yang diperoleh lebih akurat. Kriteria dalam penentuan pemberian kredit yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5C, yaitu Collateral, Capital, Capacity, Condition, Character. Hasil penelitian ini adalah memberikan hasil ‘diterima’ dengan ketentuan jika total bobot lebih besar dari 1.9920, ‘dipertimbangkan’ jika total bobot lebih besar dari 0.8455 dan kurang dari sama dengan 1.9920, ‘ditolak’ jika total bobot kurang dari 0.8455.

Abstract. Bank Syariah Indonesia is one of the institutions in the financial sector that has many activities in terms of service to its customers, one of which is the Home Ownership Credit (KPR) service. The purpose of this study is to implement the FAHP method in selecting customers who take out Home Ownership Credit (KPR) at Bank Syariah Indonesia KCP Kiaracondong. This study uses the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) method. FAHP is a combination of the AHP method and the fuzzy approach, especially the triangular fuzzy number (TFN) approach. This method is expected to be able to minimize errors so that the results obtained are more accurate. The criteria for determining the provision of credit used in this study are 5C, namely Collateral, Capital, Capacity, Condition, Character. The results of this study are to provide the results of 'accepted' with the provision that the total weight is greater than 1.9920, 'considered' if the total weight is greater than 0.8455 and less than or equal to 1.9920, 'rejected' if the total weight is less than 0.8455.

References

Desfa, R. G. P. & Pradana, B. I.(2023). Analisis Proses Pengambilan Kepu-tusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menggunakan Model Herbert A. Simon Dalam Menerapkan Metode Analytical Hierarchy Process. Jurnal Kewirausahaan dan Inovasi. Vol-ume 02, Number 01, Pages111-122. Universitas Brawijaya. DOI: http://dx.doi.org/10.21776/jki.2023.02.1.11

A. Mulyono and O. Rohaeni, “Penerapan Model Regresi dalam Menentukan Pengaruh Pendapatan Perkapita dan Jumlah Penduduk terhadap Konsumsi Masyarakat,” J. Ris. Mat., pp. 13–20, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i1.1732.

W. L. Widia and O. Rohaeni, “Aplikasi MATLAB dalam Akad Mudharabah dan Musyarakah Menggunakan Metode Profit and Loss Sharing,” J. Ris. Mat., pp. 145–152, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1343.

T. Barokah and E. Harahap, “Peramalan Beban Jangka Panjang Sistem Kelistrikan Kota Bandung Menggunakan Artificial Neural Network,” J. Ris. Mat., vol. 4, no. 1, pp. 65–72, Jun. 2024, doi: 10.29313/jrm.v4i1.3603.

S. T. Utami Putri and E. Kurniati, “Prediksi Harga Saham Menggunakan Jump Diffusion Model dan Analisis Value at Risk,” J. Ris. Mat., pp. 131–140, Dec. 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i2.2832.

A. Suryadi and E. Harahap, “Pemeringkatan Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process) di PT. XYZ,” J. Mat., vol. 16, no. 2, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.unisba.ac.id.

S. F. Fitria, “Analisis Regresi Data Panel Pengaruh PDRB, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Jumlah Kemiskinan di Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada Tahun 2013-2020,” J. Ris. Mat., vol. 1, no. 2, pp. 119–128, Dec. 2021, doi: 10.29313/jrm.v1i2.377.

G. Enzellina and D. Suhaedi, “Penggunaan Metode Principal Component Analysis dalam Menentukan Faktor Dominan,” J. Ris. Mat., pp. 101–110, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1192.

B. Haya Pangestu, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Evaluasi Kinerja Karyawan,” J. Ris. Mat., pp. 177–184, Dec. 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i2.2837.

P. Meliuwati and E. Kurniati, “Ekstraksi Data Digital Menggunakan Teknik Max Pooling dan Average Pooling,” J. Ris. Mat., pp. 137–144, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1338.

N. N. Layla, E. Kurniati, and D. Suhaedi, “Peramalan Indeks Harga Saham dengan Autoregressive Moving Average Generelized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARMA-GARCH),” J. Ris. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 7–12, 2021, doi: 10.29313/jrm.v1i1.103.

S. A. Savitri and D. Suhaedi, “Penerapan Inference Fuzzy Mamdani dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Tunai Kabupaten Belitung Timur,” J. Ris. Mat., pp. 163–172, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1383.

W. Ismarnita and Respitawulan, “Penerapan Logika Fuzzy dalam Menentukan Tingkat Kerawanan Longsor di Suatu Wilayah,” J. Ris. Mat., pp. 45–54, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i1.1737.

N. H. Pajriati, E. Kurniati, and D. Suhaedi, “Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas Di PT. X,” J. Ris. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 73–81, Oct. 2021, doi: 10.29313/jrm.v1i1.221.

D. S. N. Aliana, Y. Permanasari, and Respitawulan, “Prediksi Curah Hujan di Kota Bandung Menggunakan Model Logika Fuzzy Time Series,” J. Ris. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 65–72, Oct. 2021, doi: 10.29313/jrm.v1i1.220.

F. M. Haikal, H. Wijayanti, and I. Kamila, “Analisis Optimisasi Dengan Menggunakan Metode Goal Programming Tanpa Prioritas Terhadap Laporan Keuangan Bank (Studi Kasus: Pt Bank National Nobu Tbk),” Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 2, no. 2, pp. 68–79, 2022.

A. Fauzi, “Pembuatan Aplikasi Penentuan Pemberian Pembiayaan Kpr Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Studi Kasus Bank Muamalat Indonesia Cabang Pembantu Koja Jakarta,” 2014.

T. Sagitaria, “Sistem Pendukung Keputusan Pengajuan Perkreditan Pada Pt. Mandala Multi Finance Tbk. Cabang Magelang Dengan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process,” 2018.

S. Adi Permana, B. Widjajanto, and M. Kom, “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Fuzzy Analytical Hierarchy Process untuk Kelayakan Kredit Rumah,” 2013.

D. Widjaja, K. Rega Prilianti, H. Setiawan Jurusan Teknik Informatika, and F. Sains dan Teknologi, “Sistem pendukung keputusan pemberian kredit rumah menggunakan analytical hierarchy process berbasis web,” Danny Widjaja, 2014.