## Kajian Faktor - Faktor Pendukung Industri Rumahan Bangka Belitung Berbasis AHP
Hilyah Magdalena*, Hadi Santoso**
* Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur
** Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercubuana *hilyah@atmaluhur.ac.id , ** hadi.santoso@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
This research was conducted in the Bangka Belitung region specifically observing what criteria could support  and  hinder  the  development  of  home  industries.  The  home  industry  is  a  small-scale  industry generally  carried  out  in  the  family  sphere  and  is  driven  by  women.  Home  industries  need  to  receive support from the provincial government to survive and increase the scale of production. To make support for home industries more targeted, this research summarizes several criteria related to the conditions of home industries and the businesses they run. In Bangka Belitung Province, several types of businesses are run on a home industry scale. Based on the condition of the home industry which has multiple criteria and multiple alternatives, this research uses the Analytical Hierarchy Process method and Expert Choice software as data processing aids. The data processing results show that industrial business is the highest alternative with a weight of 24.7% and the highest criterion is strategy at 23.7%. These results indicate that  the  largest  portion  of  home  industry  business  actors  is  engaged  in  the  industrial  sector  and  to encourage the progress of the home industry the most important factor is strategy, namely understanding the  type  of  business  they  are  involved  in,  labor-intensive  industries,  paying  attention  to  production factors, electricity capacity, and business operations. The next stage is to design a user interface for a web-based system as a means of collecting home industry data.
Keyword: Home Industry , AHP, Bangka Belitung , web-based system

## 1. Pendahuluan
Pada Peraturan Menteri PPPA No.2 tahun 2016, diuraikan definisi industri rumahan sebagai sistem yang menghasilkan produk buatan tangan unik yang mengandung unsur kearifan lokal, yang proses pengerjaannya [1]. Berdasarkan definisi yang tertera dalam Permen PPPA no. 2 tahun 2016 tersebut, maka pelaku industri rumahan  umumnya  dimulai  dari  lingkup  keluarga,  khususnya  diprakarsai  oleh  perempuan  dengan  tujuan meningkatkan taraf hidup keluarga.  Industri  rumahan adalah cikal bakal dari UMKM yang saat ini terbukti mampu menjadi salah satu pendukung ekonomi kuat di Indonesia.
Provinsi Kepulauan Bangka Belitung yang secara geografis mempunyai sumber daya laut dan tambang yang  melimpah,  hal  ini  membuat  pelaku  usaha  industri  rumahan  di  Bangka  Belitung  menghasilkan  produk yang berasal dari sumber daya laut atau tambang. Pemanfaatan sumber daya alam untuk mendukung daya saing sentra industri rumahan khususnya industri makanan khas Bangka di Kota Pangkalpinang menunjukkan bahwa industry  rumahan  membutuhkan  dukungan  kebijakan  pemerintah  kota  seperti  memberi  kesempatan  ekspor, memberi  pelatihan,  dan  akses  sumber  pendukung  produksi  lainnya[2].  Pelaku  industri  rumahan  di  Bangka Belitung cukup banyak yang memilih mengembangkan usaha makanan yang bersumber dari hasil laut. Salah satunya adalah produksi keripik cumi (kritcu) yang diproduksi dalam komuninas pembuat kritcu di Desa Batu Belubang. Hasil produksi mampu meningkatkan penghasilan keluarga[3]. Perkembangan positif lainnya dalam industri rumahan di Bangka Belitung adalah bahwa indsutri rumahan mampu menyerap tenaga kerja dalam jumlah signifikan yang dilihat dari variabel jumlah industri, variable investasi, dan variable independent[4]. Pemanfaatan hasil laut juga dilakukan oleh industri rumahan di Desa Kurau. Industri rumahan di Desa Kurau menghasilakn getas dan kemplang yang merupakan makanan khas yang diolah dari ikan, udang, atau cumi. Industri  rumahan  terbukti  mempu  meningkatkan  perekonomian  warga  dengan  adanya  lapangan  kerja khususnya bagi ibu rumah tangga yang tinggal disekitar lokasi industri rumahan[5]. Pemanfaatan sumber daya alam untuk mendukung produksi industri rumahan juga mengandalkan hasil perkebunan seperti karet. Salah satu industri rumahan yang berbasis industri pengolahahan unggulan di Bangka Belitung adalah industry karet dan barang dari karet. Industri karet dan barang produksi turunannya unggul secara kompetitif dan komparatif mengingat Bangka Belitung sebagai salah satu pengekspor bahan baku karet[6]. Pulau Belitung mendongkrak industri rumahannya untuk mengelola hasil pertanian. Hasil olahan pertanian tersebut selanjutnya diharapkan mampu  dipasarkan  kepada  wisatawan  yang  berkunjung  di  Pulau  Belitung.  Sehingga  hasil  industri  rumahan hasil  pertanian  berkorelasi  dengan  sektor  perdagangan,  hotel,  dan  restoran,  sebagai  sarana  pendukung
pariwisata[7].  Selain  memanfaatkan  sumber  daya  alam,  industri  rumahan  juga  membutuhkan  dukungan teknologi.  Salah  satu  teknologi  tepat  guna  yang  mendukung  industri  rumahan  adalah  membuat  mesin penggerus  dan  pengaduk  gula  merah  untuk  produks  kue  –  kue  tradisional  seperti  kue  putu,  seperti  yang diproduksi  oleh  IKM  Kue  Putu  di  Pangkalpinang.  Dukungan  mesin  penggerus  dan  pengaduk  gula  merah mampu meningkatkan kapasitas produksi menjadi dua kali lipat lebih besar[8]. Faktor lain yang tidak disangka adalah  munculnya  pandemi  covid-19  yang  juga  mempengaruhi  produksi  dan  pemasaran  produk  industri rumahan  di  Bangka  Belitung.  Dukungan  pemerintah  untuk  menyokong  pelaku  industry  rumahan  yang terdampak pandemi salah satunya adalah dengan meningkatkan fasilitas dan pelatihan pemasaran digital yang mampu memperluas pasar[9].
Beragamnya  usaha  yang  dikelola  industri  rumahan  di  Bangka  Belitung,  baik  dari  segi  produk  yang dihasilkan,  maupun  lokasi.  Di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung,  pendataan  industri  rumahan  sebagian besar masih tercampur  dengan data UMKM. Padahal mengacu ke Permen PPPA no. 2 tahun 2016,  industri rumahan dibagi menjadi tiga akelas yaitu pemula, berkembang, dan maju. Usaha yang dikategorikan sebagai industri  rumahan  adalah  usaha  yang  mempunyai  tenaga  kerja  1  sampai  10  orang,  menggunakan  teknologi manual, menengah, atau tinggi, sumber modal sendiri atau pinjaman lembaga keuangan, jumlah modal kurang dari 5 sampai kurang dari 25 juta, lama usaha kurang dari 1 tahun sampai lebih dari 2 tahun, dan pola produksi yang  mulai  dari  tidak  kontinyu  sampai  kontinyu[1].  Tercampurnya  data  ini  menyulitkan  monitor keberlangsungan industri rumahan.
Hal  inilah  yang  mendorong  penelitian  ini  untuk  membuat  analisis  penilaian  industri  rumahan  dan sekaligus  memetakan  lokasi  indusri  tersebut  dengan  sistem  informasi  geografis.  Pemanfaatan  SIG  untuk memetakan  lokasi  lahan  penanaman  padi  di  Kabupaten  Simalungun.  Lokasi  penanaman  padi  yang  terdata secara  SIG  memudahkan  dinas  terkait  untuk  memantau  lokasi  pertanian[10].  Di  Kabupaten  Bandung  Barat sistem  informasi  geografis  digunakan  untuk  memetakan  lokasi  pelaku  industri  kreatif  yang  tersebar  di  16 kecamatan. Dengan SIG terlihat letak geografis pelaku industri kreatif umumnya bergerak di bidang kerajinan, kuliner,  dan  fashion[11].  Mendata  Industry  Kecil  Menengah  (IKM)  di  Kota  Jayapura  juga  memanfaatkan sistem informasi geografis. Dengan sistem informasi geografis, masyarakat atau pihak yang berkepentingan dapat mengakses informasi industri kecil yang diinginkan. Informasi yang disediakan oleh SIG berupa lokasi, nama,  produk,  dan  kontak  penjual.  SIG  ini  juga  menyediakan  rute  perjalanan  menuju  lokasi  IKM  beserta peta[12]. Industri kreatif yang juga berkembang pesat di Kabupaten  Cilacap didata dengan sistem informasi geografis. Sistem informasi geografis berfungsi sebagai pemandu bagi calon pelanggan yang mencari lokasi industri  kreatif  dengan  lokasi  titik  koordinat[13].  Di  Kabupaten  Indragiri  Hulu,  Dinas  Perindustrian  dan Perdagangan menggunakan sistem Informasi Geografis berbasis android untuk memantau perkembangan dan kemajuan  usaha  di  Industri  Kecil  dan  Menengah[14].  Di  Kota  Tembilahan,  pemetaan  terhadap  salah  satu pelaku  usaha  dilakukan  secara  spesifik,  yaitu  pemetaan  lokasi  penjahit  pakaian.  Lokasi  penjahit  pakaian menggunakan  data  peta  yang  ada  di  Google.  SIG  yang  dihasilkan  mampu  memberikan  informasi  rute  dan perkiraan  jarak  tempuh  dari  posisi  pengguna[15].  Usaha  serupa  juga  dilakukan  di  Kabupaten  Majalengka. Pemerintah Daerah Majalengka mendata sebaran lokasi dan informasi UMKM sebagai upaya untuk memantau dan mendukung tumbuh kembang UMKM di Majalengka. Hasil pengembangan sistem ini adalah informasi lokasi  UMKM  yang  didata  dalam  bentuk  koordinat  titik  longitude  dan  latitute[16].  Selanjutnya  adalah pengembangan  sistem  berbasis  geografis  untuk  mendata  IKM  yang  ada  di  Kota  Mataram.  Selain  untuk memudahkan  pelanggan  mencari  lokasi  IKM,  sistem  ini  digunakan  oleh  Dinas  Perindustrian  untuk memudahkan pelaku IKM dalam mendapatkan Tanda Daftar Industri (TDI)[17].
Berdasarkan beberapa penelitian tersebut, maka industri rumahan yang berada di Bangka Belitung juga perlu  di  data  lokasi  dan  jenis  usahanya.  Pendataan  tersebut  bertujuan  untuk  memudahkan  instansi  terkait mengetahui jumlah, jenis usaha, pemilik usaha, dan lokasi usaha industri rumahan. Selanjutnya instansi terkait dapat  membina  dan  menyokong  fasilitas  yang  tepat  untuk  kemajuan  industri  rumahan.  Dengan  pendataan akurat  menggunakan  posisi  koordinat  di  peta  google  diharapkan  mampu  memudahkan  akses  pelanggan membeli produk hasil industri rumahan.
Langkah awal penelitian ini adalah menyusun analisis kriteria apa saja yang menjadi faktor pendukung dan  penghambat  usaha  industri  rumahan  berserta  alternatif  jenis  usaha  apa  saja  yang  paling  banyak dikembangkan  pelaku  usaha  industri  rumahan  di  Bangka  Belitung.  Untuk  menyusun  analisi  kriteria  dan alternatif  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  mampu memberikan penilaian yang sistematis dari kondisi multi kriteria dan multi alternatif.
2. Metode Penelitian
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  metode  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  yang membandingkan  dua  nilai  yang  didapat  dari  penilaian  pakar  berdasarkan  skala  prioritas.  Skala  prioritas  ini merepresentasikan bagaimana sebuah nilai lebih dominan dari nilai lainnya[18]. Thomas L. Saaty berpendapat
mengambil  keputusan  berdasarkan  angka  dan  bukan  berdasarkan  kata  –  kata  atau  bahasa  adalah  sebuah kemajuan mengingat keputusan yang diambil berdasarkan angka mampu memperkecil konflik[19].
Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Multi-Attibute Decision Method (MADM),  dan Analytical  Hierarchy  Procees (AHP).  Penggunaan  metode  ini  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian  yang  mempunyai  multi  kriteria  dan  multi  alternatif,  serta  membutuhkan  hasil  analisa  dan perangkingan  sebagai  solusi.  Pengolahan  data  penelitian  dengan  metode  AHP  lebih  mudah  menggunakan perangkat lunak Expert Choice yang didesain mengikuti nilai perbandingan di AHP[20]. Expert Choice adalah perangkat lunak yang dapat membandingkan skala prioritas sesuai metode AHP secara akurat. Expert Choice juga mampu menggabungkan hasil penilaian perbandingan beberapa input penilaian pakar,  hasil perbandingan kemudian dihitung nilai analisis sensitifitas yang dapat ditampilkan dalam bentuk grafik[21].
Berikut yang tampak pada gambar 1 dan 2 adalah langkah – langkah penelitian dan detil tahap – tahap yang dilakukan saat analisis data dengan menggunakan metode AHP.
Studi Pustaka tentang Multi Kriteria dan Multi Attribut pada Industri Rumahan di Bangka Belitung Interview dengan sumber pakar untuk menentukan struktur hirarki analitik yang sesuai Merancang kuesioner sesuai dengan konsep perbandingan berpasangan AHP untuk diisi sumber pakar Merancang Struktur Hirarki Analitik Menghitung nilai Inkonsistensi Rasio dan Perangkingan Kriteria dan Alternatif Mengolah Data dengan perangkat lunak Expert Choice Membuat Prototype Sistem Informasi Berbasis Geografis Identifikasi Masalah Pada Kriteria dan Alternatif yang menyokong kemajuan Industri Rumahan Mulai Menampilkan hasil analisis kriteria dan alternatif terbaik untuk Industri Rumahan Selesai Gambar 1. Langkah – Langkah Penelitian Definisi Rating Kalkulasi Periksa Tujuan, Kriteria, Alternatif Perbandingan Berpasangan Prioritas Relatif Global Prioritas Periksa Konsistensi Analisis Sensitivitas Analisis Data
Struktur  hirarki  analitik  dalam  metode  AHP  adalah  mekanisme  memecah goal penelitian  menjadi beberapa kriteria dan atau sub kriteria. Perbandingan bobot antar kriteria tersebut menjadi nilai yang dihitung untuk menentukan alternatif apa yang memiliki bobot tertinggi[20]. Struktur hirarki tersebut seperti gambar 3 berikut.
Goal Kriteria Kriteria Kriteria Alternative
Alternative
Gambar 3. Stuktur Hirarki Analitik Metode AHP
Berdasarkan struktur hirarki analitik tersebut, responden ahli  yang dalam  penelitian ini adalah tiga orang dari dinas terkait, yaitu satu orang dari Bidang Pemberdayaan Perempuan, satu orang dari sub bidang Pengarusutamaan  Gender  dan  Pemberdayaan  Perempuan,  serta  satu  orang  dari  sub  bidang  Perlindungan Perempuan. Penetapan responden ini merujuk kepada salah satu tugas Dinas DP3CSKB untuk mensejahterakan Perempuan,  dalam  hal  ini  adalah  dukungan  dinas  terkait  terhadap  industri  rumahan  yang  dikelola  oleh Perempuan.
Langkah  berikutnya  adalah  memberikan  kuesioner  kepada  responden  dan,  dan  hasil  responden tersebut diolah sesuai dengan langkah – langkah dalam metode AHP yang mengacu kepada konsep matematis AHP yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty[22], yaitu :
1) Menetapkan goal penelitian
2) Menentukan kriteria – kriteria yang menjadi faktor utama penilaian alternatif.
3) Menentukan bobot kriteria menggunakan perbandingan berpasangan berdasarkan skala perbandingan 1-9.
4) Bobot perbandingan berpasangan adalah data matriks.
5) Matrik diatas kemudian dihitung secara kuantitatif menjumlahkan tiap kolom dari matrik tersebut
6) Hasil tersebut kemudian di normalisasikan. Perhitungan ini dalam AHP biasa disebut dengan Eigen Factor
7) Setelah  didapat  nilai  dari  matrix,  selanjutnya  memeriksa  Tingkat  konsistensi.  Konsistensi dilambangkan dengan CR dan nilainya harus kurang atau dibawah dari <0,1. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks
8) Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus : CI=(λ maks - n) / n, dimana n adalah banyaknya elemen.
9) Menghitung Rasio Konsistensi / Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR=CI/IR, dimana IR adalah Indeks Random Consistency .
Dalam penelitian ini, pengolahan data didukung oleh perangkat lunak Expert Choice , sehingga hasil akhir peringkat pembobotan kriteria dan alternatif dapat ditampilkan dalam bentuk grafis seperti dalam sub bab hasil dan analisis berikut.

## 3. Hasil dan Analisis
Hasil dari penelitian ini menunjukkan hasil pengolahan data yang diolah dengan metode AHP dengan dukungan perangkat lunak Expert Choice . Hasil disajikan dalam bentuk treeview yang menunjukkan persentase bobot kriteria dan bobot alternatif untuk setiap level, seperti yang diuraikan pada sub bab berikut.
3.1.  Hasil Perangkingan Kriteria Level 1 dan Level 2 dengan AHP dan Expert Choice
Hasil  pengolahan  data  dengan  metode  AHP  dan  perangkat  lunak Expert  Choice disajikan  dalam bentuk treeview , tampilan ini menyajikan hasil presentase kriteria dan alternatif sekaligus.  Gambar 4 berikut menampilkan hasil pengolhan data level 1 dengan kriteria dan alternatifnya.
Gambar 4. Treeview Kriteria Level 1
Pada gambar 4, kriteria – kriteria level 1, kriteria tertinggi adalah strategi dengan bobot 23,7% dan jenis  usaha  yang  terpilih  adalah  usaha  industri  dengan  bobot  24,7%.  Berikut  adalah  gambar  4  yang menunjukkan hasil perangkingan kriteria level 2 dari kriteria Ciri – Ciri Umum dan alternatifnya.
Gambar 5. Treeview Kriteria Level 2 Ciri – Ciri Umum
Pada gambar 5, kriteria level 2 Sub Kriteria Ciri – Ciri Umum, kriteria tertinggi adalah memiliki izin usaha 18,2% dan jenis usaha yang terpilih adalah usaha industri dengan bobot 25,2%. Berikut adalah gambar 5 yang menunjukkan hasil perangkingan kriteria level 2 dari kriteria Keunggulan dan alternatifnya,
Gambar 6. Treeview Kriteria Level 2 Keunggulan
Pada  gambar  6,  kriteria  level  2  Sub  Kriteria  Keunggulan,  kriteria  tertinggi  adalah  memberdayakan masyarakat sekitar 26,6% dan jenis usaha yang terpilih adalah usaha perdagangan dengan bobot 27,8%. Berikut adalah  gambar  6  yang  menunjukkan  hasil  perangkingan  kriteria  level  2  dari  kriteria  Kelemahan  dan alternatifnya,
Gambar 7. Treeview Kriteria Level 2 Kelemahan
Pada gambar 7, kriteria level 2 Sub Kriteria Kelemahan, kriteria tertinggi adalah pembagian kerja tidak proporsional 38% dan jenis usaha yang terpilih adalah usaha  pertanian dengan bobot 31,8%. Berikut adalah gambar 7 yang menunjukkan hasil perangkingan kriteria level 2 dari kriteria Kelemahan dan alternatifnya,
Gambar 8. Treeview Kriteria Level 2 Kendala
Pada gambar 8, kriteria level 2 Sub Kriteria Kendala, kriteria tertinggi adalah modal usaha 22,9% dan jenis usaha yang terpilih adalah usaha industri dengan bobot 26,9%. Berikut adalah gambar 8 yang menunjukkan hasil perangkingan kriteria level 2 dari kriteria Strategi dan alternatifnya,
Gambar 9. Treeview Kriteria Level 2 Strategi
Pada gambar 9, kriteria level 2 Sub Kriteria Strategi, kriteria tertinggi adalah pembagian operasional bisnis 30%  dan  jenis  usaha  yang  terpilih  adalah  usaha  industri  dengan  bobot  29%.  Berikut  adalah  gambar  9  yang menunjukkan hasil perangkingan kriteria level 2 dari kriteria Manfaatn dan alternatifnya,
Gambar 10. Treeview Kriteria Level 2 Maanfaat
Pada  gambar  10,  kriteria  level  2  Sub  Kriteria  Manfaat,  kriteria  tertinggi  adalah  pembagian  mendorong munculnya wirausaha domestik 30,4% dan jenis usaha yang terpilih adalah usaha industri dengan bobot 26,6%.

## 3.2. Prototype Sistem Informasi Geografis
Mengacu kepada kebutuhan  mendata industri rumahan berdasarkan lokasi, maka  berikut ini adalah beberapa hasil layar antarmuka pengguna yang menunjukkan bagaimana industri rumahan didata lokasi, jenis usaha, dan produk yang dihasilkan, seperti yang tampak pada gambar 10, 11, 12 berikut,
Gambar 11. Tampilan Layar Pengguna Mencari Industri Rumahan
Gambar 11 menampilkan form yang menuntun pengguna dalam mencari industri rumahan yang dapat dicari berdasarkan lokasi dan kelas usahanya.
Gambar 12. Tampilan Layar mengarahkan peta ke lokasi
Gambar 12 menampilkan layar yang membantu pengguna untuk mendapatkan lokasi industri di peta. Dengan munculnya lokasi, maka pengguna dapat mudah mengakses alamat industri tertentu.
Gambar 13. Tampilan Layar Hasil Pencarian detail informasi industri rumah tangga terkait
Pada Gambar di atas menunjukkan detail nama, alamat, kecamatan, kabupaten/kota dan skala usahanya.

## 4. Kesimpulan
Beragamnya jenis usaha yang dilakukan oleh pelaku usaha di industri rumahan di Bangka Belitung membuat instansi terkait di Pemerintahan Provinsi  membutuhkan dukungan data yang akurat tentang posisi lokasi,  jenis  usaha,  dan  juga  beberapa  kendala,  strategi,  dan  keunggulan  industri  rumahan.  Penelitian  ini membuat  analisis  yang  menguraikan  faktor  –  faktor  utama  yang  mendorong  atau  menghambat  kemajuan industri  rumahan  besera  alternatif  jenis  industri  yang  berkembang  di  Bangka  Belitung.  Metode  penelitian menggunakan Analytical Hierarchy Process , dan tools pengolah data adalah perangkat lunak Expert Choice. Hasil pengolahan data menunjukkan faktor dengan nilai tertinggi adalah strategi dengan bobot 23,7%, kedua adalah faktor manfaat 22,4%, ketiga faktor keunggulan 19,3%, keempat adalah faktor kendala 12,6%, kelima faktor ciri – ciri umum 11,5%, dan terakhir faktor kelemahan 10,5%. Sedangkan alternatif yang tertinggi adalah usaha industri sebesar 24,7%, alternatif kedua usaha perdagangan 23,1%, alternatif ketiga usaha jasa 19,1%, alternatif  keempat  usaha  konstruksi  17%,  dan  alternatif  terakhir  usaha  pertanian  16,1%.  Sebagai  bentuk implementasi pendataan industri rumahan di Bangka Belitung, penelitian ini menampilkan rancangan tampilan antar  muka  yang  menunjukkan  pola  mendata  industri  rumahan  berbasis  sistem  informasi  geografis  yang memudahkan memetakan lokasi berdasarkan peta google.

## References
[1] Menteri PPPA RI, Peraturan Menteri PPPA Republik Indonesia No. 2 Tahun 2016 , vol. 4, no. 4. 2016.
[2] R. S. Wardhani and Y. Agustina, “Analisis faktor-faktor yang memengaruhi daya saing pada sentra industri makanan khas bangka di kota pangkalpinang,” J. Akunt. Univ. Jember , vol. 10, no. 2, pp. 64–96, 2015.
[3] T. Ramadhani, “Pemberdayaan Masyarakat Berbasis Komunitas Melalui Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) (Studi Kasus Kelompok Pembuat Kritcu BaBe di Desa Batu Belubang),” RESIPROKAL J. Ris. Sosiol. Progresif Aktual , vol. 2, no. 2, pp. 200–210, 2020, doi: 10.29303/resiprokal.v2i2.31.
[4] A. Wulandari, “Penyerapan Tenaga Kerja Pada Industri Kecil Menengah (Ikm) Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung,” Pareto J. Ekon. dan Kebijak. Publik , vol. 4, no. 1, pp. 18–24, 2021.
[5] L. Febriani and S. Saleha, “Peran Industri Rumah Tangga Dalam Pemberdayaan Ekonomi Keluarga dan Masyarakat (Studi Pada Industri Rumah Tangga Getas dan Kemplang di Desa Kuarau, Bangka Tengah),” Community  Pengawas Din. Sos. , vol. 7, no. 2, p. 121, 2021, doi: 10.35308/jcpds.v7i2.3798.
[6] H. Hamzah, “Analisis sub sektor industri pengolahan unggulan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung,” Sorot , vol. 15, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.31258/sorot.15.2.75-85.
[7] G. S. Tanjung, M. A. Pujiyanto, L. Farichah, and F. Eka, “POTENSI SEKTOR PERTANIAN DALAM PRIORITAS PEMBANGUNAN EKONOMI KABUPATEN BELITUNG,” CEMARA , vol. 19, no. 2016, pp.
110–123, 2022.
[8] S. Somawardi, “Pengembangan Teknologi Pengolahan Gula Merah Sebagai Bahan Kue Putu di Bangka Belitung,” in Prosiding Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi XIII Tahun 2018 (ReTII) , 2018, no. November.
[9] S. Satila, D. Caesaron, S. Hadiyanto, and E. Haynes, “Pengaruh Pandemi Covid-19 terhadap Industri Kecil dan Menengah Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dengan Menggunakan Statistika Deskriptif - Korelasi dan Regresi Linier,” J. Rekayasa Sist. dan Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 21–27, 2021.
[10] M. H. Samosir, H. Hambali, and Z. Efendi, “Development of Ricefield Mapping System in Ujung Padang Simalungun Regency,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 167–176, 2022, doi: 10.33330/jurteksi.v8i2.1522.
[11] R. Wahdiniwaty, D. A. W. Sya’roni, and E. B. Setiawan, “Model Potensi Industri Kreatif Skala Usaha Mikro Kecil Dan Menengah Berbasis Sistem Informasi Geografis Di Kabupaten Bandung Barat Dalam Upaya Meningkatkan Pendapatan,” J. Manaj. Pemasar. , vol. 13, no. 2, pp. 54–60, 2019, doi: 10.9744/pemasaran.13.2.54-60.
[12] M. R. Widiyantoro, S. Robo, and A. P. Ramadhani, “Sistem Informasi Geografis Industri Kecil Dan Menengah ( IKM ) Pada Kota Jayapura,” J. sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 219–229, 2021.
[13] A. S. Prabowo, L. Syafirullah, V. Prasetia, and H. Susanti, “Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Industri Kreatif Kabupaten Cilacap (SIKECAP),” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 6, no. 1, pp. 64–71, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4113.
[14] Desmarita, “IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS MEMONITORING INDUSTRI KECIL MENENGAH BERBASIS ANDROID,” J. Perencanaan, Sains, Teknol. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 6, 2021.
[15] N. Suwanti and Usman, “Sistem Informasi Geografis (Sig) Pemetaan Lokasi Penjahit Pakaian Di Kota Tembilahan Berbasis Web,” J. Perangkat Lunak , vol. 3, no. 3, pp. 84–97, 2021, doi: 10.32520/jupel.v3i3.1694.
[16] M. D. Husni Santoso, I. Jamaludin, and E. D. Sri mulyani, “Sistem Informasi Geografis Penyebaran Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Kabupaten Majalengka,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, p. 1029, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020752489.
[17] D. M. Dipayana, M. A. Albar, and I. B. K. Widiartha, “Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Berbasis Web dan Android untuk Pemetaan Industri Kecil dan Menengah di Kota Mataram,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 2, no. 1, pp. 11–18, 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.42.
[18] T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, p. 83, 2008, doi: 10.1504/IJSSCI.2008.017590.
[19] T. L. Saaty, “Better world through better decision making,” Proc. Int. Symp. Anal. Hierarchy Process 2013 , pp. 1–9, 2013, [Online]. Available: http://www.isahp.org/uploads/1.pdf.
[20] N. F. Aziz, S. Sorooshian, and F. Mahmud, “MCDM-AHP method in decision makings,” ARPN J. Eng. Appl. Sci. , vol. 11, no. 11, pp. 7217–7220, 2016.
[21] M. B. Barfod, “Graphical and technical options in Expert Choice for group decision making,” in DTU Transport Compendium Series part 3 , First Edit., 2014, p. 35.
[22] T. L. Saaty, “Some Mathematical Concepts of the Analytic Hierarchy Process,” Behaviormetrika , no. 29, pp. 1– 9, 1991, doi: 10.2333/bhmk.18.29_1.