Penentuan Strategi Pembinaan UMKM Provinsi DKI Jakarta Dengan Menggunakan Metode AHP TOPSIS

## Dino Caesaron
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi dan Desain Universitas Bunda Mulia Jl. Lodan Raya No. 2, Ancol - Jakarta Utara E-mail: dino.caesaron@gmail.com
Received 1 Oct 2014; Accepted 3 Nov 2014

## Abstract
This study examines polices which will be used as strategy development UMKM of  DKI Jakarta Provincial. The  method  used  is  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  adn  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP used to restucture AHP used to restructure problems decision be shape  of  hierarchy  and  calculate  weight  from  each  faktors,  while  TOPSIS  used  to  calculate  rank  from alternatif solution on AHP, that is  with chooses  the best alternatif solution based on nearest distance from ideal solution.
Based on calculation of data used AHP methods, demographics/population get the highest weight = 0.413. Meanwhile,  the  calculation  of  TOPSIS  showed  capital  policy  with  number  of  value  =  0.929  is  better alternatif solution than ideal solution.
Based on that two methods, the result is identifying that the capital policy is the best strategy to applied in develop policy of micro business, small and medium.
Keywords : AHP, TOPSIS, Ranked, Alternatif Solution, Ideal Solution.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah (UMKM)  menyerap  97,16%  dari  seluruh  pekerja yang  berjumlah  110  juta  pekerja  (Kementerian Koperasi  dan  Usaha  Kecil  Menengah  RI,  2012). Data  yang didapatkan pada tahun  2012 ini, jumlah UMKM di DKI Jakarta mencapai 56 juta unit yang terdiri dari usaha mikro = 55 juta unit usaha, usaha kecil = 629.418 unit usaha, dan usaha menengah = 48.997  unit  usaha  (Kementerian  Koperasi  dan Usaha  Kecil  Menengah  RI,  2012).  Pada  kondisi lain  UMKM  sesungguhnya  menghadapi  situasi yang  bersifat  ( double  squeze )  situasi  yang   datang dari  sisi  internal  dan  eksternal,  yaitu:  situasi  yang datang  dari  sisi  internal  (dalam  negeri)  berupa ketertinggalan  dalam  produktivitas,  efisiensi  dan inovasi,  serta  situasi  yang  datang  dari  eksternal pressure ,  seperti  pasar  bebas  berupa  masuknya barang-barang  impor  secara  bebas  khususnya  ke DKI  Jakarta,  seperti  pemberlakuan  AFTA  ( Asean Free  Trade  Agreement )  dan  yang  terbaru  adalah ACFTA ( Asean-China Free Trade Agreement). Hal tersebut  membuat  para  pelaku  UMKM  kalah bersaing dalam segala aspek pengembangan bisnis, sehingga  diperlukan  adanya  strategi  khususnya dalam  pembinaan  UMKM  sehingga  industri  kecil
menengah  mampu  bersaing  dan  berkembang seiring  situasi  dan  kondisi  yang  ada.  Pokok masalah  yang  akan  di  angkat  dalam  penelitian  ini adalah  penentuan  strategi  kebijakan  pembinaan UMKM  dengan  menggunakan  pendekatan Multi Criteria  Decision  Making (MCDM).  Banyaknya kriteria  penelitian  yang  terlibat  dan  bertentangan sehingga  teknik  MCDM  yang  diimplementasikan adalah  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dan Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode AHP digunakan untuk menstrukturisasi permasalahan  keputusan  menjadi  bentuk  hirarki, sedangkan  TOPSIS  digunakan  untuk  menghitung ranking dari solusi alternatif pada AHP (Surjandari dkk,  2011).  Penelitian  dengan  pendekatan  MCDM juga  telah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian sebelumnya  oleh  (Pramirasari,  2007;  Ariesanti, 2008)  menggunakan  metode fuzzy AHP  untuk menentukan  prioritas  pesanan  yang  masuk  pada perusahaan manufaktur. Pendekatan MCDM lainnya yang juga menggunakan metode fuzzy AHP telah dilakukan oleh Nurhasanah, dkk (2005) yang melakukan  usulan  pemilihan supplier untuk pemesanan  bahan  baku  yang  optimal  dari  suatu industry.  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan pendekatan  yang  sama  terkait  MCDM  untuk
menentukan  strategi  pembinaan  UMKM  di provinsi  DKI  Jakarta  tetapi  dengan  menggunakan metode AHP TOPSIS.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Proses Hierarki analitik
Proses Hierarki Analitik - AHP dikembangkan oleh Dr.Thomas  L.  Saaty  dari  Wharton  School  of
Bussinesspada
tahun
1970-an
untuk mengorganisasikan informasi dan judgement dalam memilih  alternatif  yang  paling  disukai  (Saaty, 1993). Pada
dasarnya
langkah-langkah pengambilan  keputusan  dalam  metode  AHP meliputi: 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan  solusi  yang  diinginkan.  2.  Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan  dengan  subtujuan-subtujuan,  kriteria dan kemungkinan alternatif-alternatif pada tingkatan  kriteria  yang  paling  bawah.  3.  Membuat matriks perbandingan
berpasangan
yang menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh setiap  elemen  terhadap  masing-masing  tujuan  atau kriteria  yang  setingkat  di  atasnya.  Perbandingan dilakukan  berdasarkan  “ judgment ”  dari  pengambil keputusan  dengan  menilai  tingkat  kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.
2.2 Proses Technique for Order of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan  oleh  Kwangsun  Yoon  dan  Hwang Ching-Lai  (Ayrafedi,  2009).  Kategori  dari  metode TOPSIS  adalah  kategori Multi  Criteria  Decision Making (MCDM)  yaitu  teknik  pengambilan keputusan dari beberapa pilihan alternatif yang ada, khususnya Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM).  TOPSIS  bertujuan  untuk  menentukan solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Dalam metode  TOPSIS,  alternatif  yang  optimal  adalah yang  paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  yang paling jauh dari solusi ideal negatif (Himmah dkk, 2009).
Berikut  adalah  tahapan  dalam  metode  TOPSIS: membuat  matriks  keputusan  yang  ternomalisasi, membuat  matriks  keputusan  yang  ternomalisasi terbobot,  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif dan  matriks  solusi  ideal  negatif,  menentukan  jarak antara nilai setiap  alternatif  dengan  matriks solusi ideal  positif  dan  negatif,  menentukan  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif.  Metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  digunakan  untuk menstrukturisasi  permasalahan  keputusan  menjadi bentuk  hirarki  dan  menghitung  bobot  dari  masing- masing faktor dan aktor, Sedangkan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution
(TOPSIS)  digunakan  untuk  menghitung  ranking dari  solusi  alternatif  pada Analytic  Hierarchy Process (AHP)  yaitu  memilih  solusi  alternatif terbaik  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal (Surjandari  dkk,  2011).  Proses  metodologi  dalam penelitian ini digambarkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Kerangka penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  terstruktur,  proses  pengolahan  data  dengan menggunakan  metode  AHP  TOPSIS  didefinisikan sebagai berikut.
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
Untuk  mencapai  strategi  yang  tepat,  maka  perlu dilakukan empat langkah berikut:
Penentuan  sasaran  yang  ingin  dicapai  meliputi: pemilihan  Strategi  Kebijakan  Pembinaan  usaha mikro,  kecil  dan  menengah,  penentuan  faktor pemilihan:  demografis/kependudukan,  ekonomi, teknologi, sosial budaya. penentuan aktor pemilihan: pengusaha, pemerintah daerah, pemerintah pusat, departemen perdagangan. Penentuan alternatif pilihan: peningkatan pemasaran dan akses pasar dalam negeri, kebijakan permodalan,  pengembangan  sumber  daya  manusia (SDM),  pengembangan  kelembagaan  usaha  mikro, kecil  dan  menengah  (UMKM),  penyediaan  Bahan baku,  produksi.  Membuat  struktur  hirarki  yang diawali  dengan  tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan Aktor, Faktor dan kemungkinan alternatif-alternatif pada  tingkatan  Faktor  yang  paling  bawah,  seperti terlihat pada gambar 2.
2. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh  setiap  elemen  terhadap  masing- masing  tujuan  atau  faktor  yang  setingkat  di atasnya,  seperti  terlihat  pada  tabel  1. Perbandingan dilakukan berdasarkan “ judgment ”  dari  pengambil  keputusan  dengan
menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen dibandingkan elemen lainnya.
3. Perhitungan  aktor  yang  dilakukan  terhadap semua  sub-sub  faktor  hingga  perhitungan alternatif yang dilakukan dari semua aktor.
Gambar 2. Struktur Analytical Hierarchy Process (AHP)
Keterangan:
Faktor   : Demografis/Kependudukan : Fa1 : Ekonomi : Fa2 : Teknologi : Fa3 : Sosial Budaya : Fa4 Aktor : Pengusaha : Ak1 : Pemerintah Daerah : Ak2 : Pemerintah Pusat : Ak3 : Departemen perdagangan : Ak4 Alternatif: Peningkatan Pemasaran : A1 : Kebijakan Permodalan : A2 : Pengembangan SDM : A3 : Pengembangan UMKM : A4 : Penyediaan Bahan Baku : A5 : Produksi : A6
Gambar  2  menunjukkan  struktur  AHP  dimana terdapat  3  hierarki  yaitu  faktor  yang  masing- masing  memiliki  deskripsi  demografis  (Fa1), ekonomi  (Fa2)  dan  seterusnya.  Aktor  yang dideskripsikan dengan pengusaha (Ak1), pemerintah  daerah  (Ak2)  dan  seterusnya  serta alternatif  yang  dideskripsikan  oleh  peningkatan pemasaran  (A1)  kebijakan  permodalan  (A2)  dan seterusnya. Perhitungan rata-rata geometris responden  dilakukan  untuk  faktor,  aktor  dan alternatif  dari  6  responden  ahli,  yaitu  2  orang merupakan  kepala  dinas  bidang  UMKM  Pemprov DKI,  3  orang  merupakan  seksi  UMKM,  dan  1 orang  merupakan  staff  divisi  UMKM.  Penilaian dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  AHP
dengan  skor  penilaian  1-9  (Saaty,  1993).  Tabel  1 menunjukkan  perhitungan  rata-rata  geometris untuk  faktor,  dengan  hasil  penjumlahan  masing- masing nilai geometric mean pada tiap kolom
Tabel 1. Hasil perhitungan rata-rata geometris
responden faktor Kriteria Fa1 Fa2 Fa3 Fa4 Fa1 1,000 2,542 1,414 2,936 Fa2 0,393 1,000 0,891 1,399 Fa3 0,707 1,122 1,000 0,500 Fa4 0,341 0,715 2,000 1,000 Sum 2,441 5,379 5,305 5,835
Berikutnya elemen-elemen tersebut dibagi terhadap jumlah  total  kolom  kemudian  dirata-ratakan  setiap hasilnya  kemudian  dihitung  bobot  prioritas  (BP) dengan menjumlahkan tiap barisnya seperti terlihat pada  tabel  2,  kemudian  ditentukan  ranking  seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 2. Hasil perhitungan AHP antar faktor
Kriteria Fa1 Fa2 Fa3 Fa4 BP Rank Fa1 0,410 0,473 0,267 0,503 0,413 1 Fa2 0,161 0,186 0,168 0,240 0,189 4 Fa3 0,290 0,209 0,189 0,086 0,193 3 Fa4 0,140 0,133 0,377 0,171 0,205 2 Sum 1 1 1 1 1 Tabel 3. Nilai pembobotan masing-masing faktor dan rangking Faktor Pembobotan (Wk) Rank Demografis/kependudukan 0,413 1 Ekonomi 0,189 4 Teknologi 0,193 3 Sosial Budaya 0,205 2
Perhitungan  konsistensi  dari  penilaian  responden perlu  dilakukan  untuk  melihat  konsistensi  data yang didapatkan. Perhitungan konsistensi dilakukan  dengan  menghitung  indeks  konsistensi CI dengan formula :
……….  (1)
Indeks  konsistensi  CI  akan  dibandingkan  dengan nilai  rasio  indeks  (RI),  jika  nilai  CR<0,1  maka rasio  konsistensi  dari  perhitungan  tersebut  dapat diterima. Rangkuman konsistensi AHP ditunjukkan pada tabel 5.
………. (2)
Langkah  yang  sama  juga  dilakukan  untuk menentukan  prioritas-prioritas  untuk  aktor  dan alternatif.  Rangkuman  hasil  perhitungan  untuk faktor, aktor dan alternatif ditunjukkan pada  Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Menggunakan AHP
Tabel 5. Konsistensi Data Perbadingan Berpasangan AHP Perbandingan Berpasangan CR Keterangan Antar Kriteria 0,087 Konsisten Demografis/ Kependudukan 0,044 Konsisten Ekonomi 0,086 Konsisten Teknologi 0,012 Konsisten Sosial Budaya 0,003 Konsisten Pengusaha 0,038 Konsisten Pemerintah Daerah 0,063 Konsisten Pemerintah Pusat 0,097 Konsisten Departemen Perdagangan 0,094 Konsisten

## 3.1Perhitungan TOPSIS
Setelah  memperoleh  bobot  setiap  faktor  dan  aktor serta  bobot  prioritas  alternatif  terhadap  aktor, kemudian dilanjutkan dengan perhitungan TOPSIS.

## Normalisasi Matrik Keputusan
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  perhitungan TOPSIS adalah menyusun tabel permasalahan dana normalisasi  matrik  keputusan.  Pada  penelitian  ini, normalisasi  tidak  dilakukan  karena  setiap  elemen dalam matriks memiliki dimensi yang sudah bebas. Pada dasarnya, normalisasi hanya digunakan ketika kriteria  masing-masing  memiliki  dimensi  yang berbeda.

## Pembobotan Data
Pada  proses  TOPSIS  data  pada  tabel  6  dapat difungsikan dan dipengaruhi dengan data penilaian ahli  untuk  lebih  menghasilkan  data  dengan  tingkat objektifitas  tinggi.  Data  multi  rancangan  di  tiap alternatif,  akan  dilakukan  pembobotan  dari  data bobot  yang  dikeluarkan  pada  metode  AHP sebelumnya.
……….  (3) Dimana Vij = nilai alternatif j terhadap aktor i
Wi = bobot aktor i
Bobot yang digunakan adalah hasi pengolahan AHP
Tabel 6. Pembobotan data dan penentuan nilai batas atas dan bawah Alternatif Aktor Ak1 0,31 Ak2 0,27 Ak3 0,19 Ak4 0,22 A1 0,07 0,06 0,05 0,06 A2 0,08 0,08 0,06 0,06 A3 0,07 0,06 0,03 0,03 A4 0,07 0,06 0,03 0,05 A5 0,03 0,04 0,03 0,04 A6 0,06 0,04 0,03 0,07 MAX 0,08 0,08 0,06 0,07 MIN 0,03 0,04 0,03 0,03
Penentuan  Titik  Ideal  Positif  dan  Titik  Ideal Negatif
Untuk  perhitungan  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai positif  ideal  solusi  dan  negatif  ideal  solusi membutuhkan  data  pembanding  dan  data  yang berfungsi sebagai batas atas ( Max ) dan batas bawah ( Min ).  Perhitungan  titik  ideal  positif  adalah menghitung selisih data terhadap nilai maksimumnya  sebagai  nilai  resultan  separation. Sedangkan perhitungan titik ideal negative menghitung selisih data terhadap nilai minimumnya sebagai nilai resultan separation.
    
 n j j ij i v v s 1 2 * * ,i =1,..,m ………. (4)
        n j j ij i v v s 1 2 ,i = 1,..,m ………. (5)
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  similarities positive ideal solution untuk mendapatkan penilaian hirarki kepentingan dari tiap-tiap alternatif.  Nilai  separasi  positif  dan  separasi negative  dijumlah    sebagai  faktor  pembagi  dari nilai alternatif masing-masing sub criteria. Perhitungan ini menggunakan formula
  . , , 1 , / * * m i s s s c i i i i       ……. (6) Tabel 7. Pembobotan TOPSIS
Topsis C + Si + Si - (Si + )+(Si - ) Ideal Ranking A1 0,02 0,14 0,16 0,84 2 A2 0,00 0,07 0,08 0,92 1 A3 0,05 0,03 0,09 0,41 4 A4 0,04 0,05 0,09 0,53 3 A5 0,07 0,01 0,08 0,07 6 A6 0,05 0,03 0,08 0,38 5 Dari perhitungan data diatas maka dapat dikelompokan  hirarki  dari  masing-masing  nilai alternatif.
Tabel 8. Nilai data hirarki alternatif
Alternatif Simbol  Ranking Peningkatan pemasaran dan akses pasar dalam negeri A1 2 Kebijakan permodalan A2 1 Pengembangan SDM A3 4 Pengembangan kelembagaan UMKM A4 3 Penyediaan bahan baku A5 6 Produksi A6 5

## 4. KESIMPULAN & SARAN
Pengolahan  data  dengan  metode  AHP  didapatkan Demografis/Kependudukan  menjadi  faktor  yang dipilih oleh para responden ahli dengan nilai bobot 0,413 , perbandingan berpasangan Aktor dari setiap Faktor  dengan  nilai  bobot 0,312 yaitu  Pengusaha dan  perbandingan  berpasangan  Alternatif  dari Setiap  Aktor  didapatkan  Kebijakan  Permodalan dengan  nilai  bobot 0,303 .  Sedangkan  hasil pengolahan  data  TOPSIS  dari  Alternatif  terhadap Aktor  didapatkan  alternatif  Kebijakan  Permodalan dengan  nilai 0,929 merupakan  solusi  alternatif terbaik  berdasarkan  solusi  ideal.  Sehingga,  dari pengolahan  data  dengan  AHP  dan  TOPSIS menunjukan  bahwa  Kebijakan  Permodalan  adalah strategi  terbaik  yang  harus  diaplikasikan  dalam penentuan kebijakan pembinaan UMKM.
Berdasarkan  hasil  pembahasan  di  atas,  maka berikut  ini  akan  disampaikan  saran  yang  mungkin dapat  berguna  bagi  pihak  pemerintah  maupun pihak-pihak  institusi  lain  yang  terkait.  Pemerintah sebaiknya  mempermudah  prosedur  pemberian kebijakan  permodalan  yang  diorientasikan  pada UMKM,  kebijakan  tersebut  misalnya:  1.  Mempermudah Penjaminan Kredit, penyediaan dana penjamin kredit bagi UMKM  untuk  meningkatkan  akses  UMKM terhadap  sumber  pembiayaan  perbankan.  Dana penjaminan ini dapat dimanfaatkan oleh UMKM yang
layak  usaha  namun  kurang  memiliki  agunan  yang memadai  dalam  memperoleh  kredit  perbankan. Tentunya  permodalan  dengan  jumlah  yang  lebih besar,  persyaratan  lebih  lunak  ,  dan  prosedur  yang lebih  mudah,  serta  pencairan  yang  lebih  cepat.  2. Mempermudah  Sertifikasi  Tanah  Pengusaha  Mikro dan  Kecil  (PMK),dalam  rangka  perkuatan permodalan  UMKM    melalui  peningkatan aksesabilitas  kredit  perbankan  diperlukan  upaya peningkatan  kemampuan  penyediaan  jaminan  kredit dengan  meningkatkan status  hukum atas tanah  yang dimiliki  para  pelaku  UMKM.  3.  Memfasilitasi  para pelaku UMKM dalam menjalin kemitraan pengembangan permodalan dengan lembaga keuangan, Business Development Service (BDS) Pembiayaan seperti  Konsultan  Keuangan  Mitra  Bank  (KKMB) atau  Lembaga  Pelayanan  Jasa  Keuangan  (LPJK) yang merupakan lembaga untuk memberikan layanan advokasi,  mediator,  dan  pendampingan  khusus  di bidang pembiayaan kepada usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM). Business Development Service (BDS)  Pembiayaan  juga  diposisikan  untuk melakukan peran fasilitas lanjutan dari proposal yang diajukan dan UMKM.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Ariesanti, Y. (2008). Implementasi
Pendekatan Metode MCDM  -  Electre  III dan  fuzzy  PERT  dalam  Perangkingan  dan Penjadwalan  Proyek .  Tugas  Akhir  Jurusan Teknik Industri ITS. Surabaya.
2. Ayrafedi.  (2009). Pengumpulan  Keputusan .
Skripsi. Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Jakarta.
3. Himmah,  F.,  &  Ciptomulyono,  U.  (2009). Implementasi  Metode  AHP  TOPSIS  dalam Perengkingan  Prioritas  Pengerjaan  Order  dan Penentuan  Lintasan  Kritis  dengan Fuzzy PERT (Studi  Kasus:  PT.  Meco  Inoxprima). Jurnal  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS) . Surabaya.
4. Nurhasanah,  N.,  &  Tamam,  M.A.  (2011). Analisis Pemilihan Supplier untuk Pemesanan Bahan  Baku  yang  Optimal  Menggunakan Metode AHP dan Fuzzy AHP: Studi Kasus di
PT XYZ. Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-
6340. Hal 234-244.
5. Pramirasari, B. (2007). Implementasi
Pendekatan  Fuzzy  AHP  dan  Electre  II  untuk Perankingan  Prioritas  Pengerjaan  Order Peralatan  Industri  di  PT.  Barata  Indonesia . Tugas  Akhir  Jurusan  Teknik  Industri  ITS. Surabaya.
6. Saaty,  T.L.  1993. The  Analytical  Hierarchy
Process  For  Decision  In  Complex  World. RWS Publication . Pittsburgh
7. Surjandari, I., & Jandi, D. (2011). Maintenance  Strategy  Selection  of  Container Trucks in a Palm Oil Industry Using AHP and TOPSIS  Method.
Journal  In  Industrial
Engineering Department, University of
Indonesia . 8. Kementrian  Koperasi  dan  Usaha  Kecil Menengah Republik Indonesia, 2012, http://www.depkop.go.id/index.php?option=c om_phocadownload&view=category&id=109 :data-umkm-2012&Itemid=93, diakses 16
Oktober 2014.