## Manajemen Pembagian Bantuan untuk UMKM Dinas Koperasi Menggunakan  Metode FCM dan TOPSIS
Yulia Darnita 1 , Aryo Dwi Wardana 2 , Rozali Toyib 3
1 Dosen Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu
2 Mahasiswa Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu
3 Dosen Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu E-mail: yuliadarnita@gmail.com , aryo300@gmail.com , rozalitoyib@gmail.com
(Received: November 2022, Revised : Januari 2023, Accepied : April 2023)
Abstract—  The provision  of unstructured  assistance  is  still  in the form of an estimate, only limited to an ordinary assessment, not too complete so that it is not channeled to the right recipient, the  manual  process  is  carried  out  by  means  of  small  and medium businesses in Bengkulu City submitting proposals for requests  for  business  development  assistance  to  the Cooperatives  and  small  business  offices  medium-sized enterprises,  so  it  takes  a  long  time  to  select  these  small  and medium enterprises and the management in the management of the assistance is not very good because it is not well-systemized and the data accuracy is still in doubt because the assessment is only based on little information and based on the policy of the recipient.  The  solution  to  irregularities  and  aid  distribution management  is  to  create  a  system  that  can  provide  real  and objective assessments, this assessment uses calculations based on the criteria of prospective recipients with a ranking system using the Fuzzy C-Means method model is one method that can help optimal decision-making process to solve practical decision problems,  the  concept  is  simple  and  easy  to  understand  and Technique for Order Preference (Topsi) by Similarity to Ideal Solution because this method can be used as an effort to solve multi-criteria  decision  making  (MCDM)  problems,  then  with both  These  methods  complement  each  other  so  that  the  best decisions can be made from the proposals submitted and are on target. Test results: The highest value for the turnover criteria is Rp. 1,000,000 – Rp. 5,000,000 and a workforce of 2 people in V3, namely Bedeng Bata SMEs, these two methods complement each  other  so  that  the  best  decisions  can  be  made  from  the proposals submitted on target, the weakness of the FCM method requires a lot of tribes and a defined group team matrix. has an inconsistency  problem  and  there  is  no  priority  weight determination that is a priority calculation against the criteria, which is useful for increasing the validity of the weight value of the criteria calculation.
Keyword:  Proposal,  small  and  medium  enterprises,  fuzzy  c- means method, topsis
Intisari — Pemberian  bantuan  belum  terstruktur  masih berupa perkiraan hanya sebatas penilaian biasa tidak terlalu lengkap  sehingga  tidak  tersalurkan  dengan  penerima  yang tepat,  proses  secara  manual  yang  dilakukan  yaitu  dengan cara  Usaha  kecil  menengah    yang  ada  di  Kota  Bengkulu mengajukan  proposal  permintaan  bantuan  pengembangan usaha  kepada  dinas  Koperasi  dan  usaha  kecil  menengah, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam menyeleksi usaha  kecil  menengah  tersebut  dan  manajem  dalam pengelolaan  bantuannya  belum  begitu  bagus  karena  belum tersistem  dengan  baik  dan  kakurata  datanya  juga  masih diragukan karena penilaiannya hanya berdasarkan info-info yang  masih  sedikit  serta  berdasarkan  kebijakan  pihak penerima.  Solusi  dari  ketidak  teraturan  dan  manajem pembagian  bantuan  yaitu  dengan  membuat  sebuah  sistem
yang  dapat  memberikan  penilaian  yang  real  dan  objektif, penilaian  ini  menggunakan  perhitungan  berdasarkan kriteria-kriteria calon penerima dengan sistem perengkingan dengan menggunakan model Metode Fuzzy C-Means adalah salah satu metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan  yang  optimal  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan secara praktis, konsepnya sederhana dan mudah dipahami  dan  Technique  for  Order  Preference  (Topsi)  by Similarity  to  Ideal  Solution  karena  metode  ini  dapat digunakan sebagai upaya untuk menyelesaikan permasalahan multi criteria decision making (MCDM) maka dengan kedua metode ini saling melengkapi sehingga di dapat keputusan  yang  terbaik  dari  proposal-proposal  yang diajukan dan tepat sasaran. Hasil pengujian : Nilai tertinggi untuk  kriteria  omset  Rp  1.000.000  –  Rp.  5.000.000  dan jumlah tenaga kerja 2 orang dalah V3 yaitu UMKM Bedeng Bata, Kedua metode ini saling melengkapi sehingga di dapat keputusan  yang  terbaik  dari  proposal-proposal  yang diajukan tepat sasaran, lelemahan metode FCM membutuhkan banyak suku serta matriks tim kelompoknya yang ditetapkan. memiliki masalah inkonsistensi dan Belum adanya  penentuan  bobot  prioritas  yang  menjadi  prioritas hitungan terhadap kriteria, yang berguna untuk meningkatkan validitas nilai bobot perhitungan kriteria.
Kata Kunci: Proposal, Usaha Kecil menengah, Metode Fuzzy c-Means, Topsis

## I. PENDAHULUAN
Usaha  Kecil  dan  menengah  merupakan  kegiatan  usaha yang mampu memperluas lapangan kerja dan memberikan pelayanan  ekonomi  secara  luas  kepada  masyarakat,  dan dapat berperan dalam proses pemerataan dan peningkatan pendapatan masyarakat, mendorong pertumbuhan ekonomi,  dan  berperan  dalam  mewujudkan  stabilitas nasional [1]. Usaha Kecil dan menengah adalah salah satu pilar  utama  ekonomi  nasional  yang  harus  memperoleh kesempatan utama, dukungan, perlindungan dan pengembangan seluas-luasnya sebagai wujud keberpihakan yang tegas kepada kelompok usaha ekonomi rakyat,  tanpa  mengabaikan  peranan  Usaha  Besar  dan Badan  Usaha  Milik  Negara.  Krisis  ekonomi  yang menimpah dunia dan berhimbang ke Indonesia memperburuk kondisi perekonomian yang terjadi di tahun 1997-1998 menghantam sektor manufaktur  menyebabkan banyak  perusahan  multi  nasional  dan  nasional  yang bersekala  besar  mengalami  kebangkrutan  yang  memaksa mereka  untuk  merestrursasi  hutang  mereka  dengan perbangkan dan dana moneter, hanya sektor Usaha Mikro
Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  yang  masih  bertahan menjadi  penyumbang  devisa  bagi  negara  ditengah  krisis. Usaha Mikro Kecil dan Menengah merilis keadaan pasca krisis  menunjukkan  tren  naik  untuk  sektor  UMKM sebanyak  56.534.592  unit  dan  pertumbuhan  pengusaha disektor  ini  sebanyak  56.539.560  dengan  persenatasi 99,99%  hanya  sekitar  0,001  atau  4.968  untuk  usaha bersekala besar dan  [2]. Pandemi Covid 19 di awal tahun 2020 berdampak juga untuk sektor UMKM bisa dilihat dari sisi penawaran dan permintaan mengalami penurunan hal ini  disebabkan  pembatasan  social  (social  distancing) dengan  alas  an  menjaga  Kesehatan  sehingga  timbul keengganan  masyarakat  untuk  bekerja  dan  berbelanja menyebabkan permintaan berkurangnua likuiditas perusahaan, berdampak dalam membayar hak berupa upah pekerja  serta  pemutusan  hubungan  kerja  memperburuk kondisi[3].
Penurunan  penghasilan  yang  dialami  oleh UMKM  dimasa  pandemi  ini  disebab  oleh  4  utama  yaitu aturan  PSBB  menyebabkan  penurunan  penjualan, perputaran  modal  yang  lambat,  distribusi  yang  terlambat dan  kesulitan  bahan  baku,  menghadapi  persoalan  ini pemerintah  melalui  Dinas  Koperasi  usaha  kecil  dan menengah  mengambil  kebijakan  berupa  bantuan  sosial kepada  pelaku  usaha  seperti  melakukan  relaksasi  dan restrukturasi  kredit,  insentif  pajak  dan  perluasaan pembiayaan  modal[4]-[5]-[6]-[7].  Pemberian  bantuan belum  terstruktur  masih  berupa  perkiraan  hanya  sebatas penilaian  biasa  tidak  terlalu  lengkap  sehingga  tidak tersalurkan  dengan  penerima  yang  tepat,  proses  secara manual  yang  dilakukan  yaitu  dengan  cara  Usaha  kecil menengah    yang  ada  di  Kota  Bengkulu  mengajukan proposal permintaan bantuan pengembangan usaha kepada dinas  Koperasi  dan  usaha  kecil  menengah,  sehingga membutuhkan waktu  yang lama dalam menyeleksi setiap proposal  usaha  kecil  menengah  tersebut  dan  manajem dalam pengelolaan bantuannya belum begitu bagus karena belum  tersistem  dengan  baik  dan  kakurata  datanya  juga masih  diragukan  karena  penilaiannya  hanya  berdasarkan info-info  yang  masih  sedikit  serta  berdasarkan  kebijakan pihak penerima proposal.
Solusi  dari  ketidak  teraturan  dan  manajem pembagian bantuan yaitu dengan membuat sebuah sistem yang dapat memberikan penilaian yang real dan objektif, penilaian  ini  menggunakan  perhitungan  berdasarkan kriteria-kriteria calon penerima dengan sistem perengkingan  dengan  menggunakan  model  Metode  FCM adalah  salah  satu  metode  yang  bisa  membantu  proses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan masalah  keputusan  secara  praktis,  konsepnya  sederhana dan  mudah  dipahami  dan  Topsis  (Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution) karena metode ini  dapat  digunakan  sebagai  upaya  untuk  menyelesaikan permasalahan  multi  criteria  decision  making  (MCDM) maka dengan kedua metode ini saling melengkapi sehingga di  dapat  keputusan  yang  terbaik  dari  proposal-proposal yang diajukan dan tepat sasaran.
Penelitian  terdahulu  Model  Metode  Weighted  Product (WP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS)    dalam  pengambilan  keputusan penentuan  penerima  raskin  yang  ada  di  Kecamatan  Way Pengubuhan  lampung  Tengah[8].  Pemberian  bantuan langsung  tunai  untuk  bisnis  skala  mikro  menggunakan
metode Fuzzy C-Means (FCM) dalam hal pengelompokan data  UMKM[9]-[10].  Metode  Technique  For  Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  dan  Clustering  Fuzzy  C-Means  (FCM)  untuk mendapatkan  kalimat  yang  kedekatannya  relative  dari beberapa  alternatif  dari  proses  pemilihan  kalimat  yang representative  dari ringkasan di dalam cluster mengasilkan solusi yang optimal [11]-[12].

## II. LANDASAN TEORI

## A. M ANAJEMEN
Manajemen  merupakan  suatu  bidang  ilmu  atau proses  yang  dilakukan  mulai  dari  pengorganisasian, perencanaan, pelaksanaan dan pengawasan yang dilakukan agar  tercapai  tujuan  melalui  optimalisasi  Kerjasama  dan pengelolahan  sumber  daya  manusia  untuk  mencapai sasaran yang telah ditentukan [13]-[14].

## B. B ANTUAN S OSIAL
Hibah/bantuan social adalah pemberian uang/barang atau jasa dari pemerintah pusat/daerah kepada masyarakat atau organisasi secara spsifik telah ditentukan penerimanya berispat tidak wajib ataupun tidak mengikat ditujukan  untuk  meneyelsaikan  permasalahan  ataupun pencapaian  suatu  program  dengan  kriteria-kriteria  yang telah  ditentukan  menurut  ketentuan  perundang-undangan dituangkan  di  dalam  Permendagri  Nomor  32  Tahun 2011[15]-[16]-[17].
C. U SAHA K ECIL DAN M ENENGAH (UMKM)
Usaha kecil dan menengah adalah usaha produktif yang dimilki oleh individua tau badan usaha dengan asset maksimal  50-500  juta  atau  omset>300  juta-2,5  M  yang bukan merupakan anak perusahan atau cabang perusahaan sesuai dengan ketentuan dari UU No. 20 Tahun 200 yang dikatorikan  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah[18]-[19]- [20].
D. M ETODE METODE F UZZY C-M EANS (FCM)
Metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  digunakan  untuk maping profil penyedia  layanan  faskes didalam kelompok/klister  dengan  penentuan  derajat  keanggotaan dalam rangka Kerjasama dengan  BPJS Kesehatan dalam hal layanan [21]. Penerapan Metode fuzzy c-means (FCM) dengan  menghitung  hasil  cluster  yang  dipengaruhi  oleh variable data berdasarkan kriteria-kriteria dari nilai cluster pada  pemetaan  daerah  potensi  di  tempatkan  tranmigrasi [22].
E. M ETODE T ECHNIQUE F OR O THERS R EFERENCE BY S IMILARITY TO I DEAL S OLUTION (TOPSIS)
Penggunaan  metode  Technique  for  Others  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  menggunakan alternatif berdasarkan jarak terdekat yang positif dari solusi yang ideal dan terjauh untuk solusi negative  dengan jarak Euclidean  (jarak  antara  dua  titik)  untuk  mendapatkan solusi  yang  optimal  yang  digunakan  untuk  penentuan tanaman bonsai yang terbaik yang banyak dikembangkan di  masyakat  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  [23].  Metode  Technique  for  Others  Reference
by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam penentuan peralihan  pegawai  kontrak  menjadi  pegawai  tetap  yang bekerja  diperusahaan  berdasarkan  perhitungan  dan penilaian  dengan  kriteria-kriteria  berdasarkan  kedekan dengan  jarak  jarak  antara  dua  titik  (Euclidean)  untuk menghasil solusi yang paling optimal [24].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari  3  tahap, yaitu  pengumpulan  data,  preproses  dan  lakukan manajemen  perhitungan  pembagian  bantuan  dengan metode FCM dan TOPSIS :

## 1. Pengumpulan
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  dari beberapa  UMKM  yang  menjadi  sampling  yaitu  Susu Kedelai  MR  Bean,  Dagang  Rempah-Rempah,  Bedeng Bata,  Warung  Beras  Eceran,  Barang  Bekas,  Warung Sembako,  Kerajinan  Tangan,  Pecel  Lele,  Warung Sembako, Pengrajin Tembaga, Arminareka Perdana, Jasa Konsultan, Jajan Kue, Hendify Musik dan Meubel.
2. Praproses
Prepross berupa data-data berupa omset, asg et dan tenaga kerja dari masing UMKM yang ada dikota Bengkulu yang akan dijadikan cluster.

## Tabel 1. Data UMK Kota Bengkulu
No Nama Usaha Alternatif Kriteria Omset Tenaga Kerja 1 SUSU KEDELAI MR BEAN Rp17,000,000 3 2 DAGANG REMPAH- REMPAH Rp23,000,000 5 3 BEDENG BATA Rp5,000,000 1 4 WARUNG BERAS ECERAN Rp26,000,000 3 5 PECEL LELE Rp45,000,000 5 6 HENDIFY MUSIK Rp14,000,000 2
3. Metode FCM
1. Untuk  contoh  perhitungan  manual  diambil  10 data dari data usaha kecil dan menengah (UKM) Kota  Bengkulu  yang  diambil  secara  random berdasarkan  omset,  asset  dan  tenaga  kerja  yang akan dijadikan cluster.
Tabel 2. UMKM No Nama Usaha Alternatif Kriteria Omset (X1) Tenaga Kerja (X3)
1 SUSU KEDELAI MR BEAN 17 3 2 DAGANG REMPAH- REMPAH 23 5 3 BEDENG BATA 5 1 4 WARUNG BERAS ECERAN 26 3 5 PECEL LELE 45 5 6 HENDIFY MUSIK 14 2
2. Kemudian menentukan titik awal:
a) Jumlah cluster = c;
b) Pangkat = w;
c) Maksimum iterasi = MaxIter;
d) Error terkecil yang diharapkan= ε;
e) Fungsi objektif awal = P0 = 0;
f) Iterasi awal = t = 0;
3. Setelah  menentukan  nilai  awal  kemudian bangkitkan bilangan random µik sebagai elemen matriks partisi awal U.
4. Hitung  pusat  cluster  ke-k:  Vkj.  Dengan  k =1,2,…,c dan j=1,2,..,m
3. Metode TOPSIS
beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode  ini adalah :
a. Analisa Matriks Keputusan Ternormalisasi Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi adalah  tahapan  pada  metode  TOPSIS  yang membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  Ai pada setiap kriteria Ci yang ternormalisasi.
(1)
(Dengan ketentuan:
I = 1,2….m’ J = 1.2….n Rij =  matriks keputusan ternormalisasi Xij =  bobot kriteria ke j pada alternative -i I =  alternative ke i J =  alternative ke j
1. Matriks Ternormalisasi (R)
2. Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y)
3. Menghitung matriks ternormalisasi terbobot ( Y) dengan  rumus  Matriks  solusi  ideal  positif  (A+) dan matriks solusi ideal negative (A-) Menghitung solusi ideal positif (A+) dan negative (A-)
4. Jarak  Solusi  Ideal  Negatif  (D-)  dan  Solusi  Ideal Positif  (D+)  Menghitung  jarak  solusi  ideal negative (D-) dan Solusi ideal positif (+)
5. Nilai Preferensi Alternatif
b. Hitung  dan  uraikan  matriks  ternormalisasi  untuk setiap kriteria yang diuji berdasarkan penilaiannya.
Maka  akan  di  dapatkan  hasil  untuk  matriks ternormalisasinya
c. Berikan bobot nilai untuk setiap kriteria yang akan di  uji  berdasarkan  Kehilangan  pekerjaan  (C1), Belum mendapatkan bantuan (C2)
d. Menghitung  nilai  solusi  ideal  posifi  dan  negative yang  akan  menjadi  acuan  dasar  dalam  proses pengambilan keputusan.
e. Tahapan  paling  akhir  adalah  menentukan  nilai preferensi untuk proses pengambilan keputusan

## IV. H ASI DAN PEMBAHASAN
Hasil Aplikasi  terdiri  dari  beberapa  bagian,  yaitu  halaman beranda, halaman UMKM, halaman FCM, halaman Topsis dan halaman admin.
a. Halaman Beranda
Pada  halaman  ini  dilengkapi  dengan  menu  beranda, Data  UMKM,  FCM,  TOPSIS,  Admin  dan logout .  Menu beranda  digunakan  untuk  menampilkan kembali halaman ini,  menu  data  UMKM  digunakan  untuk  menampilkan halaman pengolahan data UMKM, menu FCM digunakan untuk menampilkan halaman pemrosesan dengan algoritma  FCM,  menu  TOPSIS  digunakan  untuk menampilkan  halaman  pemrosesan  dengan  algoritma Topsis,  menu  admin  digunakan  untuk  menampilkan halaman  pengolahan  data  admin  dan  menu logout digunakan  untuk  menghapus session sehingga  aplikasi akan menampilkan kembali halaman login .
Gambar 1. Halaman berada
b. Halaman Data UMKM
Halaman  data  UMKM  akan  menampilkan  data- data  UMKM  yang  telah  diinput  dalam  bentuk  tabel  data yang dilengkapi dengan tombol tambah, edit dan hapus.
Gambar 2. Halaman data UMKM
c. Halaman FCM
Halaman  FCM  merupakan  halaman  yang  akan
memproses  data  UMKM  menggunakan  algoritma  FCM ( Fuzzy  C-Means  Clustering ).  Perhitungan  dilakukan dengan  menggunakan  pengaturan  FCM  yaitu,  jumlah clustering  2  (layak  dan  tidak  layak),  jumlah  maksimum iterasi 100 (poses perhitungan), nilai pembobot (pangkat) adalah 2 dan nilai error terkecil adalah 0,000001.
Gambar 3. Halaman FCM Setelah  klik  tombol  mulai  proses  perhitungan, maka  aplikasi  akan  otomatis  memperoses  data  UMKM untuk  dilakukan  perhitungan  sesuai  dengan  algoritma FCM sehingga aplikasi akan menampilkan hasilnya seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Halaman hasil FCM
d. Halaman TOPIS
Menu  TOPSIS  akan  menampilkan  halaman perhitungan  TOPSIS  yang  dimulai  dengan  pemilihan kriteria yaitu nilai kriteria omset dan tenaga kerja.
Gambar 5. Halaman TOPSIS
Tombol hitung berfungsi untuk mulai perhitungan berdasarkan kriteria yang dipilih.

## Gambar 6. Halaman hasil perhitungan TOPSIS
Pembahasaan Proses data yang dilakukan pada aplikasi adalah FCM dan TOPSIS  dengan  berdasarkan  karakteristik  algoritma tersebut.
a. FCM
Proses  perhitungan  data  FCM  dimulai  dengan menginputkan data UMKM dan mengambil nilai atau data yang akan dimasukkan kedalam kriteria perhitungan.

## Tabel 1. Data UMKM
No Nama Omset Tenag a Kerja 1 SUSU KEDELAI MR BEAN Rp17,000,000 3 2 DAGANG REMPAH- REMPAH
Rp23,000,000 5 3 BEDENG BATA Rp5,000,000 1 4 WARUNG BERAS ECERAN Rp26,000,000 3 5 PECEL LELE Rp45,000,000 5 6 HENDIFY MUSIK Rp14,000,000 2
Langkah awal adalah menormalisasi data awal yaitu data omset  akan  dibagi  1.000.000  untuk  meminimalisir  haril perhitungan.
Tabel 2. Data Awal No Nama x1 x2 1 SUSU KEDELAI MR BEAN 17 3 2 DAGANG REMPAH- REMPAH 23 5 3 BEDENG BATA 5 1 4 WARUNG BERAS ECERAN 26 3 5 PECEL LELE 45 5 6 HENDIFY MUSIK 14 2
Proses FCM dilakukan dengan perhitungan yang memiliki batasan sebagai berikut :
1. Jumlah Cluster Dicari adalah 2
2. Maksimum Iterasi adalah 100
3. Nilai Pembobot(Pangkat) yang digunakan adalah 2
4. Nilai Error Terkecil adalah 0.000001
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  bilangan  random diantara 0 – 1 yang akan digunakan sebagai centroid awal.
Tabel 3. Bilangan random C1 C2 0.4 0.6 0.5 0.5
0.3 0.7
0.2 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4
Langkah  selanjutnya  adalah  buat  pusat  penghitungan cluster, kita misalkan dengan J, K dan L.
X1 = Omset X2 = Tenaga Kerja J = (C1 * C1) 2 K = J * X1 L = J * X2 Tabel 4. Pusat Penghitungan Cluster J K L 0.0256 0.4352 0.0768 0.0625 1.4375 0.3125 0.0081 0.0405 0.0081 0.0016 0.0416 0.0048 0.0256 1.152 0.128 0.1296 1.8144 0.2592 Total nilai J = 0.253 Pusat Cluster :
Total nilai K = 4.9212 Total nilai L = 0.7894 Langkah selanjutnya menghitung Derajat Keanggotaan C2 dan  pusat  penghitungan  clusternya.  sehingga  menjadi seperti dibawah ini :
N = (C2 * C2) 2 O = N * X1 P = N * X2 Tabel 5. Pusat Penghitungan Cluster 2 N O P 0.1296 2.2032 0.3888 0.0625 1.4375 0.3125 0.2401 1.2005 0.2401 0.4096 10.6496 1.2288 0.1296 5.832 0.648 0.0256 0.3584 0.0512 Total nilai N = 0.997
Pusat Cluster 2 : Total nilai O = 21.6812 Total nilai P = 2.8694 Langkah selanjutnya hitung nilai keanggotan baru dengan cara seperti berikut ini :
L1 = (x1 * ( )) 2 + (x2 * ( )) 2 * J L2 = (x1 * ( )) 2 + (x2 * ( )) 2 * N Keanggotaan Baru L1 = (x1 * ( )) 2 * (x2 * ( )) 2 L2 = (x1 * ( )) 2 + (x2 * ( )) 2 LT = L1 + L2 Tabel.6. Nilai keanggotaan baru L1 L2 L1+L2 10 14 10 14 LT=L1+ L2 L1 L2 6.0096 5 22.530 61 28.540 26 6.0237 19 22.543 56 28.5672 8 12.813 54 1.8528 36 14.666 38 16.126 49 6.0741 54 22.2006 4 208.87 89 281.29 01 490.16 9 213.33 76 283.97 02 497.307 8 42.884 4 18.098 87 60.983 27 42.898 82 18.107 65 61.0064 7 652.82 23 541.31 16 1194.1 34 656.26 56 545.23 08 1201.49 6 29.880 2 60.027 06 89.907 26 30.972 34 60.778 27 91.7506
Jika nilai L1/L2 Lebih besar dari pada L2/LT maka masuk keanggotaan C1 (tidak layak), sedangkan jika L1/L2 lebih kecil  dari  pada  L2/LT  maka  masuk  keanggotaan  C2 (layak).
Tabel 7. Keanggotaan C
L1/L2 L2/LT C1 C2 0.210861 0.789139 X 0.726397 0.273603 X 0.428985 0.571015 X 0.703185 0.296815 X 0.546207 0.453793 X 0.337571 0.662429 X

## b. TOPSIS
TOPSIS memiliki konsep yaitu alternatif terpilih yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari  solusi  ideal  negatif.  Langkah  awal  perhitungannya adalah menentukan kriteria dan bobotnya.

## Tabel 8. Kriteria dan bobot
Nama Kriteria Bobot Omset Rp1,000,000 5 1000000 - 5000000 4 5000000 - 10000000 3 10000000 - 20000000 2 > 20000000 1 Tenaga Kerja diatas 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 Sehingga menjadi :
1. Bobot kriteria omset  = 4
2. Bobot kriteria tenaga kerja = 2
Selanjutnya  menentukan  rekomendasi  dengan  matrik  C1 dan C2. Data C1 merupakan data omset pada UMKM dan C2 adalah data tenaga kerja pada UMKM.

## Tabel 9. Data Matrik C1 dan C2
Matrik Alternatif C1 (Cost) C2 (Benefit) A1 17000000 3 A2 23000000 5 A3 5000000 1 A4 26000000 3 A5 45000000 5 A6 14000000 2 Dilanjutkan dengan menentukan Matrik Normalisasi X1 =  17000000 2 +  23000000 2 +  5000000 2 +
26000000 2 + 45000000 2 + 14000000 2
= 3740000000000000
= =  61155539,41 X2 = 3 2 + 5 2 + 1 2 + 3 2 + 5 2 + 2 2 = 73
=
= 8.544003745
A1C1 = 17000000 / 61155539,41 = 0.27798 A2C1 = 23000000 / 61155539,41 = 0.37609 A3C1 = 5000000 / 61155539,41 = 0.081759 A4C1 = 26000000 / 61155539,41 = 0.425145 A5C1 = 45000000 / 61155539,41 = 0.735829 A6C1 = 14000000 / 61155539,41 = 0.228924 A1C2 = 3 / 8.544003745 = 0.351123 A2C2 = 5 / 8.544003745= 0.585206 A3C2 = 1 / 8.544003745= 0.117041 A4C2 = 3 / 8.544003745= 0.351123 A5C2 = 5 / 8.544003745= 0.585206 A6C2 = 2 / 8.544003745= 0.234082 Tabel 10. Data Matrik Normalisasi
Matrik Normalisasi "R"
Alternatif C1 (Cost) C2 (Benefit) A1 0.27798 0.351123 A2 0.37609 0.585206 A3 0.081759 0.117041 A4 0.425145 0.351123 A5 0.735829 0.585206 A6 0.228924 0.234082 Nilai bobot C1 = 4 dan Bobot C2 = 2 Tabel 11. Normalisasi nilai bobot Y Matriks Normalisasi Bobot Y Alternatif C1 (Cost) C2 (Benefit) A1 1.111919 0.702247 A2 1.504361 1.170411 A3 0.327035 0.234082 A4 1.700582 0.702247 A5 2.943315 1.170411 A6 0.915698 0.468165 Menghitung nilai max dan min

## Tabel 12. Nilai Max dan Min
Matrik Solusi ideal positif "A+" dan negatif "A-" Y1 (Cost) Y2 (Benefit) Y+ 0.327035 (Min) 1.170411 (Max) Y- 2.943315 (Max) 0.234082 (Min) Selanjutnya  hitung  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif terhadap solusi ideal positif D1+ = = 0.9139 D1- = = 1.8903 Tabel 13. solusi ideal D + D - D1 0.9139 D1 1.8903 D2 1.1773 D2 1.7168 D3 0.9363 D3 2.6163 D4 1.4511 D4 1.328 D5 2.6163 D5 0.9363 D6 0.9163 D6 2.0411 Selanjutnya cari nilai preferensi untuk setiap alternatif (V) V1 = V1 = = 0.674096
Tabel 14. nilai preferensi
Nilai Preferensi "V" Nilai V1 0.67409 6 V2 0.59320 7 V3 0.73644 7 V4 0.47785 3 V5 0.26355 3 V6 0.69016 7
Nilai  tertinggi  untuk  kriteria  omset  Rp  1.000.000  –  Rp. 5.000.000 dan jumlah tenaga kerja 2 orang dalah V3 yaitu UMKM Bedeng Bata.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian : Nilai tertinggi untuk kriteria omset  Rp  1.000.000  –  Rp.  5.000.000  dan  jumlah  tenaga kerja 2 orang dalah V3 yaitu UMKM Bedeng Bata, Kedua metode ini saling melengkapi sehingga di dapat keputusan yang  terbaik  dari  proposal-proposal  yang  diajukan  tepat sasaran,  lelemahan  metode  FCM membutuhkan  banyak suku  serta  matriks  tim  kelompoknya  yang  ditetapkan. memiliki  masalah  inkonsistensi  dan Belum  adanya penentuan bobot prioritas yang menjadi prioritas hitungan terhadap  kriteria,  yang  berguna  untuk  meningkatkan validitas nilai bobot perhitungan kriteria

## REFERENSI
[1]  B. Lila, “Model Manajemen Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) untuk Meningkatkan Efektivitas Usaha Kecil Menengah,” J.
Enterpreuner dan Enterpreneursh. , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2016.
[2]  Y.  R.  Suci,  “(  USAHA  MIKRO  KECIL  DAN MENENGAH ),” 2013.
[3]  D. Sugiri, “Menyelamatkan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah dari Dampak Pandemi Covid-19,” Fokus Bisnis  Media Pengkaj. Manaj. dan Akunt. , vol. 19, no. 1, pp. 76–86, 2020, doi: 10.32639/fokusbisnis.v19i1.575.
[4]  V.  Natasya  and  P.  Hardiningsih,  “Kebijakan Pemerintah Sebagai Solusi Meningkatkan
Pengembangan UMKM di Masa Pandemi,” Ekon. J. Econ.  Bus. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  141,  2021,  doi: 10.33087/ekonomis.v5i1.317.
[5]  H.  C.  Maharani  and  J.  Jaeni,  “Determinan Kebijakan
Pemerintah Sebuah Solusi Keberlangsungan  Usaha  UMKM  di  Tengah Pandemi  Covid-19,” AKSES  J.  Ekon.  dan  Bisnis , vol. 16, no. 1, pp. 26–39, 2021, doi: 10.31942/akses.v16i1.4469.
[6]  E.  Y.  Kurniaty,  “Kebijakan  Pemerintah  Provinsi Sumatera  Utara  Untuk  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah dalam Masyarakat Ekonomi Asean,” J. Educ.  Hum.  Soc.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  227–234, 2020, doi: 10.34007/jehss.v3i1.280.
[7]  W.  C.  Anggraeni,  W.  P.  Ningtiyas,  and  N.  M.
Alimah, “Kebijakan Pemerintah
Dalam Pemberdayaan UMKM Di Masa Pandemi,” J. Gov.
Polit. , vol. 3, no. 1, pp. 47–65, 2021.
[8]  R. Rustam and D. R. A. Aziz, “Model Pengambilan Keputusan Penerima Bantuan Raskin Mengunakan Metode Weighted Product (Wp) Dan Topsis,” J. Inf. dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  19–30,  2019,  doi: 10.35959/jik.v7i2.157.
[9]  Anggara  Cahya  Putra  and  K.  Dwi  Hartomo, “Optimalisasi  Penyaluran  Bantuan  Pemerintah Untuk  UMKM  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C- Means,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  474–482,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i3.2980.
[10]  F.  Novianti,  Y.  R.  A.  Yasmin,  and  D.  C.  R. Novitasari, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means ( FCM ) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular Manusia,” vol. 6, no. 1, pp. 23–33, 2022.
[11]  C.  Sri  and  K.  Aditya,  “Pemilihan  Kalimat Representatif  Dengan  Pengintegrasian  Fuzzy  C- Means Clustering Dan Topsis ( Fcm-Topsis ) Untuk Peringkasan Dokumen,” pp. 358–364, 2020.
[12]  A.  B.  Hastuti,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi, “Implementasi Metode Fuzzy C-Means Dan Topsis Dalam Membangun Sistem Pendukung Keputusan ( Studi Kasus : Penentuan Jurusan Di Sma Negeri 1 Wonosari ),” J. Dasi , vol. 14, no. 2, pp. 9–15, 2013, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/dasi/article/vie w/156/142.
[13]  A.  Salehah,  “Manajemen  Kearsipan  Dalam Ketatausahaan  Di  Min  3  Pringsewu,”  pp.  1–114, 2018.
[14]  H. Sciences,  “Kerangka  Teoritik  Tentang Implementasi  Fungsi  Pengorganisasian  Di  Masjid Agung Jawa Tengah,” vol. 4, no. 1, pp. 1–23, 2016.
[15]  S.  Bethesda,  T.  AB,  and  M.  Sri,  “Implementasi Kebijakan  Penyaluran  Hibah  dan  Bantuan  Sosial Kemasyarakatan di Kabupaten Kubu Raya,” J. Tesis PMIS-UNTAN-PSIAN , vol. 1, no. 2, pp. 1–21, 2014, [Online]. Available:
https://www.neliti.com/publications/9581/impleme ntasi-kebijakan-penyaluran-hibah-dan-bantuan- sosial-kemasyarakatan-di-kab.
[16]  M.  Jannah,  “Analisis  Implementasi  Pemberian Hibah  dan  Bantuan  Sosial  yang  Bersumber  dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  pada Pemerintah Kabupaten Kubu Raya Tahun Anggaran 2012  Miftahul,” J.  Audit  dan  Akunt.  Fak.  Ekon. Univ.  Tanjungpura  Vol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  21–48,
2013.
[17]  A.  Musa,  M.  Latief,  and  R.  H.  Dai,  “Penerapan sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan sosial menggunakan metode fuzzy AHP,” Diffus. J. Syst. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 46–54, 2021.
[18]  E.  Linawati,  M.  I.  Mitha,  and  D.  Restuti,
“Pengetahuan akuntansi pelaku usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) atas penggunaan Informasi Akuntansi,” Pengetah. Akunt. pelaku usaha mikro, kecil dan menengah atas Pengguna. Inf. Akunt. , vol.
2, no. 1, pp. 145–149, 2015.
[19]  Z. Puspitaningtyas, P. Wahono, and D. Poernomo, Laporan  Akhir  Penelitian  Hibah  Bersaing ,  vol. 0404106501, no. November 2014. 2013.
[20]  A.  Nuvitasari,  N.  Citra  Y,  and  N.  Martiana, “Implementasi  SAK  EMKM  Sebagai  Dasar Penyusunan Laporan Keuangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM),” Int. J. Soc. Sci. Bus. , vol.
3, no. 3, p. 341, 2019, doi: 10.23887/ijssb.v3i3.21144.
[21]  V.  Herlinda  and  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means,” Darwis, Dartono ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  94–99,  2021,  [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[22]  M.  Hardiyanti,  Y.  R.  W.  Utami,  and  W.  L.  Y. Saptomo, “Pemetaan Daerah Berpotensi
Transmigran  Di  Kecamatan  Kartasura  Dengan Metode  Fuzzy  C-Means  (Fcm)  Clustering,” J. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  6,  no.  1,  2018,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i1.347.
[23]  S.  Ipnuwati  and  K.  Aditama,  “Penerapan  Metode Technique  For  Others  Reference  By  Similarity  To Ideal Solution (Topsis) Dalam Pemilihan Tanaman Bonsai Terbaik,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 1, p. 36, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1457.
[24]  S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan  metode  topsis,” J.  Ilm.  Teknol.  dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.