## EXPLORER

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial UMKM Menggunakan Metode TOPSIS
Dewi Yurika 1 , Widia Ningsih 2 , Soeb Aripin 3*
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 dewiyurikaa@gmail.com, 2 widianingsiie@gmail.com, 3 suefarifin@gamail.com
Abstrak− Usaha mikro kecil menengah (UMKM) adalah usaha produktif milik perorangan atau badan usaha perorangan yang memenuhi kriteria usaha mikro kecil sebagaimana diatur dalam Undang-Undang. Pemberian bantuan modal usaha ini  dilakukan  oleh  lembaga  keungan  bank  untuk  para  pengusaha  mikro  kecil  menengah,  jadi  pelaku  usaha  kecil memanfaatkan kesempatan ini untuk tempat mendapatkan modal. Karena adanya usaha bantuan seperti ini maka banyak pelaku usaha yang terbantu, terutama dikondisi pandemi covid-19 seperti ini. Semakin banyaknya para pelaku usaha yang ingin mengajukan pinjaman terhadap pihak bank, hal ini akan menyulitkan pihak bank untuk menyaring dan menentukan pelaku usaha mana yang memenuhi persyaratan dari mereka dan layak untuk diberikan bantuan modal usaha. Oleh sebab itu dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang akan memberikan alternatif yang terbaik dan sesuai kriteria yang ada. Penerapan TOPSIS akan memudahkan pihak Bank Negara Indonesia dalam menyeleksi dan memutuskan memberikan pemberian bantuan dana pada pihak  yang  tepat.  Metode  TOPSIS  merupakan  metode  yang  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Hasil yang didapat dari penelitian ini diperoleh  hasil dengan 8 pihak  usaha  yang berhak  mendapat  bantuan  dan  12 orang  yang  tidak berhak  mendapatkan bantuan.
Kata Kunci : SPK; Bansos; Usaha Mikro Kecil Menengah; UMKM; TOPSIS.
Abstract− Micro, small and medium enterprises (MSMEs) are productive businesses owned by individuals or individual business entities that meet the criteria for micro and small businesses as stipulated in the Act. The provision of business capital assistance is carried out by bank financial institutions for micro, small and medium entrepreneurs, so small business actors take advantage of this opportunity as a place to get capital. Because of this kind of assistance effort, many business actors have been helped, especially in this COVID-19 pandemic. The more business actors who want to apply for loans from the bank, this will make it difficult for the bank to filter and determine which business actors meet their requirements and are eligible for business capital assistance. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed with the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method which will provide the best alternative and according to the existing criteria. The application of TOPSIS will make it easier for Bank Negara Indonesia to select and decide to provide  financial  assistance  to  the  right party.  The  TOPSIS  method  is  a  method  that uses  the  principle  that  the  chosen alternative must have the closest distance from the positive ideal solution and the farthest from the negative ideal solution. The results obtained from this study obtained results with 8 business parties who are entitled to assistance and 12 people who are not entitled to assistance.
Keywords: DSS; Social Assistance; Micro, Small and Medium Enterprises; MSMEs; TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) merupakan kegiatan usaha berskala kecil yang mendorong pergerakan pembangunan  dan  perekonomian  Indonesia.  Sebuah  usaha  atau  bisnis  dapat  disebut  sebagai  UMKM  jika memenuhi  kriteria  usaha  mikro.  Menurut  peraturan  perundang-undangan  Nomor  20  tahun  2008,  UMKM dibedakan berdasarkan masing-masing jenis usaha, yaitu usaha mikro, kecil, dan menengah. Tentunya untuk setiap pelaku usaha yang mendapat bantuan uang tunai tersebut harus memenuhi kriteria yang sudah ditentukan oleh pemerintah misalnya, Warga Negara Indonesia (WNI), memiliki KTP elektronik, memiliki usaha mikro yang dibuktikan dengan surat usulan calon penerima BPUM dari pengusul BPUM beserta lampirannya yang merupakan satu kesatuannya, bukan ASN, anggota TNI/Polri, Pegawai BUMN atau BUMD.
Disituasi  saat  ini  banyak  negara  mengalami  dampak  dari  virus  Covid-19  termasuk  Indonesia,  yang mengakibatkan  penurunan  pendapatan  ekonomi,  meningkatnya  angka  pengangguran,  dan  ada  juga  kasus kematian  yang  semakin  merajalela.  Upaya  pemerintah  memberikan  bantuan  sosial  melalui  usaha  kecil menengah  (UMKM)  untuk  mendukung  pemulihan  ekonomi  bagi  pelaku  usaha  kecil  yang  mengalami penurunan pendapatan akibat dampak virus Covid-19. Namun proses dalam menentukan dan menyaring pelaku usaha mana yang memenuhi persyaratan dan layak untuk diberikan bantuan modal usaha tidaklah mudah. Pihak Bank harus teliti dalam memilih pihak usaha yang memenuhi kriteria dari pemerintah. Karena banyak faktor pendukung  untuk  menilai  pihak  usaha  mana  yang  berhak  menerima  bantuan  usaha  mikro  kecil  menegah (UMKM).  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  alternatif  dalam  penyelesaian  masalah  pemilihan  pihak  usaha  yang berhak menerima bantuan UMKM ini, banyak metode alternatif yang bisa digunakan seperti metode WASPAS,

## EXPLORER
WP,  SAW,  MOORA.  Dari  metode-metode  yang  ada,  pada  penelitian  ini  digunakan  metode  TOPSIS dikarenakan metode ini sering dipakai dalam pembuatan sistem pendukung keputusan..
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Merupakan metode yang akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap suatu solusi ideal positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan  sebagai  referensi  bagi  pengambil keputusan[1].  Penerapan  metode  TOPSIS  dalam  pemberian  bantuan  ini  merupakan  kerangka  kerja  untuk membuat  keputusan  yang  efektif  atas  masalah  yang  kompleks  yang  dihadapi  saat  ini  dalam  pengambilan keputusan  sehingga  dengan  menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  dapat memecahkan masalah menjadi bagian-bagiannya agar hasil yang diperoleh dapat membantu menentukan siapa saja yang berhak yang mendapatkan bantuan modal usaha berdasarkan perankingan yang jelas[2].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat memperoleh suatu keputusan yang mampu meminimumkan serta memperoleh hasil yang lebih akurat, diantaranya penelitian tentang Pemberian Bantuan Siswa Miskin Di SD Negeri  Sukamenak  Kota  Tasikmalaya  dengan  hasil  penelitian  yaitu  diharapkan  adanya  pengembangan terhadap  program  aplikasi  ini,  untuk  meningkatkan  efisiensi  kegunaannya  dan  melengkapi  kekurangan- kekurangan yang ada[3]. Penelitian lain tentang pemberian bantuan data untuk usaha kecil menengah (UKM), dan  hasil  penelitiannya  didapat  penerima  bantuan  dana  yaitu  A3  dengan  nilai  preferensi  sebesar  96,67[4]. Penelitian lainnya tentang Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19 hasil dari penelitian bahwa warga masyarakat terdampak Covid-19 yang sangat layak untuk mendapatkan bantuan dana sosial dengan penilaian akhir di atas 0,66 dengan rekomendasi sangat layak[5]. Ada penelitian tentang Penentuan Prioritas Bantuan Usaha Kecil dan Menengah Di Kota Tegal dengan hasil penelitian  adalah sebesar 3,44 dari skala 4 atau hasilnya sebesar 86,11% menyatakan setuju dengan sistem yang telah dibuat[6].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  Penerimaan Bansos  UMKM  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) dengan melakukan seleksi berkas, namun proses seleksi ini memiliki kelemahan dikarenakan kriteria atau preferensi yang digunakan tidak begitu jelas. Jika kriteria telah terpenuhi maka calon penerima bantuan tepat sasaran untuk menerima bantuan sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan-tahapan. Metode mengumpulkan data yang dipakai agar mendapatkan data yang sangatdiperlukan penulis yaitu sebagai berikut:
1. Tahapan Analisa, di dalam tahap ini penulis mengumpulkan data orang yang akan mendapatkan bantuan sosial.
2. Tahapan Studi Kelayakan, di dalam tahap ini memiliki tujuan agar mengetahui apakah sistem yang baru bisa realistis dalam permasalahan waktu, biaya, serta mengetahui perbedaan dengan sistem yang lama.
3. Tahapan Penggunaan Metode TOPSIS, pada tahap ini penulis akan menggunakan metode TOPSIS dalam menyeleksi pihak usaha.
4. Tahapan Penetapan Hasil, di dalam tahap ini pihak usaha yang terpilih akan mendapatkan bantuan sosial UMKM.

## EXPLORER

## 2.2 Bantuan Sosial (Bansos)
Bantuan sosial adalah pemberian bantuan berupa uang/barang dari pemda kepada individu, keluarga, kelompok dan/atau masyarakat yang sifatnya tidak secara terus menerus dan selektif yang bertujuan untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya resiko social [7]. Bantuan sosial sangat penting bagi pelaku usaha yang sedang kesulitan dalam ekonomi karena dapat membantu untuk modal usaha mereka.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan    sebagai  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas kapabilitas para pengambil keputusan, namun tidak untuk menggantikan penilaian para pengambil keputusan Pada  prinsipnya keberadaan SPK, hanya sebagai sistem pendukung untuk pengambilan keputusan, bukan  menggantikannya  [8].  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semistruktur [3].

## 2.4 Metode Technique for Order Preference by Similarityto Ideal Solution (TOPSIS)
Menurut  Sachdeva  (2009)  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) Merupakan  metode  yang  akan  merangking  alternatif  berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu alternatif  terhadap  suatu  solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan sebagai  referensi  bagi  pengambil  keputusan  [1].  TOPSIS  telah  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  termasuk keputusan investasi keuangan, perbandingan performansi dari perusahaan, perbandingan dalam suatu industri khusus, pemilihan sistem operasi, evaluasi pelanggan, dan perancangan robot [9].
Berikut ini adalah langkah dari metode TOPSIS:
1. Membentuk Matriks keputusan
Membangun sebuah Matriks Keputusan Matriks keputusan X mengacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria. Matriks keputusan X dapat dilihat sebagai berikut [10].
𝑥 = 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3 ⋮ ⋮ 𝑎 𝑚 [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 … … 𝑋 1𝑚 … … 𝑋 2𝑚 … … 𝑋 3𝑚 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ … ⋮ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
… … 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menentukan Matriks keputusan yang ternormalisasi (R)
𝑥 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1
i = 1,2, …, n; j = 1,2, …, m
(2)
Dimana: xij = rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j rij = elemen dari matriks keputusann yang ternormalisasi
3. Menghitung matriks Y
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 dengan i=1,2,…,n (3) 4. Mencari solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negative (A-) 𝐴 + = ( 𝑦 1 +, 𝑦 2 + , …, 𝑦𝑗 +) (4) 𝐴 − = ( 𝑦 1 −, 𝑦 2 −, …, 𝑦𝑗 −) (5)
dengan
y + 𝑗 = { max 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
y − 𝑗 = { min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
5. Mencari jarak terpendek dan terjauh antara alternatif Ai matrik Y dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negative dirumuskan dengan:
D + 𝑖 = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,…,m (6)
D − 𝑖 = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,…,m (7)
6. Manghitung Preferensi
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan dengan:
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + ; i=1,2,…,m (8)

## EXPLORER
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria dan Bobot
Dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  pihak-pihak  yang  berhak  menerima bantuan sosial UMKM menggunakan metode TOPSIS memerlukan kriteria-kriteria dan bobot preferensi untuk mengukur kinerja relative dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Tabel 1 merupakan kriteria, bobot dan jenis dari tiap tiap kriteria yang saling mempengaruhi. Untuk bobot pada tiap kriteria diperoleh dari metode Rank Order Centroid (ROC).
Tabel 1. Daftar Kriteria Kriteria Kriteria Atribut Bobot C1 Jenis Usaha Benefit 0.521 C2 Kepemilikan Usaha Benefit 0.271 C3 Tanggungan Benefit 0.146 C4 Pendapatan (per hari) Cost 0.063
Untuk  nilai  pada  tiap  alternatif  masih  bersifat  linguistik,  sehingga  perlu  dilakukan  pembobotan sederhana yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Bobot untuk penilaian alternatif Kriteria Keterangan Nilai Bobot C1 Menjahit 6 Bengkel 5 Warung Makan 4 Penjual Online 3 Membuat Keripik 2 Penjual Makanan Ringan 1 C2 Pemilik 2 Sewa 1

## 3.2 Penetapan Data Alternatif
Data alternatif yang diuji pada penelitian ini sebanyak 20 data pihak usaha, seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Data Bobot Pemohon No Alternatif C1 C2 C3 C4 1 Suriana Penjual Makanan Ringan Pemilik 1 orang 800 per hari 2 Ratmi Penjual Makanan Ringan Pemilik 3 orang 800 per hari 3 Yani Penjual Makanan Ringan Pemilik 1 orang 300 per hari 4 Anto Bengkel Sewa 3 orang 700 per hari 5 Jepri Penjual Online Pemilik 2 orang 100 per hari 6 Nisa Penjual Makanan Ringan Pemilik 2 orang 300 per hari 7 Andi Membuat Keripik Pemilik 3 orang 300 per hari 8 Wiwik Penjual Online Sewa 1 orang 150 per hari 9 Bawon Menjahit Pemilik 3 orang 100 per hari 10 Jiri Membuat Keripik Sewa 3 orang 100 per hari 11 Pian Penjual Makanan Ringan Sewa 3 orang 100 per hari 12 Irat Penjual Makanan Ringan Pemilik 2 orang 100 per hari 13 Susi Menjahit Sewa 3 orang 200 per hari 14 Ani Penjual Makanan Ringan Pemilik 3 orang 150 per hari 15 Iyem Penjual Makanan Ringan Pemilik 3 orang 100 per hari `16 Supri Warung Makan Sewa 1 orang 600 per hari 17 Koling Bengkel Pemilik 2 orang 700 per hari 18 Faisal Bengkel Sewa 3 orang 600 per hari 19 Sapri Membuat Keripik Sewa 3 orang 150 per hari 20 Undel Warung Makan Pemilik 2 orang 600 per hari

## EXPLORER
Agar  data  yang  terdapat  pada  tabel  3  bisa  diproses,  dilakukan  proses  pembobotan  berdasarkan  pada tabel 2, sehingga diperoleh data rating kecocokan yang terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 Suriana(A1) 1 2 1 3 Ratmi (A2) 1 2 3 3 Yani (A3) 1 2 1 2 Anto (A4) 5 1 3 3 Jepri (A5) 3 2 2 1 Nisa (A6) 1 2 2 1 Andi  (A7) 2 2 3 2 Wiwik (A8) 3 1 1 2 Bawon  (A9) 6 2 3 3 Jiri (A10) 2 1 3 1 Pian (A11) 1 1 3 2 Irat (A12) 1 2 2 2 Susi (A13) 6 1 3 3 Ani (A14) 1 2 3 2 Iyem (A15) 1 2 3 1 Supri (A16) 4 1 1 3 Koling (A17) 5 2 2 3 Faisal (A18) 5 1 3 3 Sapri (A19) 2 1 3 2 Undel (A20) 4 2 2 2

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Terdapat beberapa langkah untuk mendapatkan rangking pada metode TOPSIS, langkah yang pertama yaitu membentuk matriks keputusan.
1 2 1 3 1 2 3 3 1 2 1 2 5 1 3 3 3 2 2 1 1 2 2 1 2 2 3 2 3 1 1 2 Xij= 6 2 3 3 2 1 3 1 1 1 3 2 1 2 2 2 6 1 3 3 1 2 3 2 1 2 3 1 4 1 1 3 5 2 2 3 5 1 3 3 2 1 3 2 4 2 2 2
Langkah  kedua  yaitu  normalisasi    dengan  mengkuadratkan  tiap  nilai  dengan  menggunakan  rumus persamaan (1).
|𝑋 1 | = √1 2 + 1 2 + 1 2 + 5 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 + 6 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 6 2 + 1 2 + 1 2 + 4 2 + 5 2
+5 2 + 2 2 + 4 2 = 14.730
𝑅 11 = 𝑋 11 |𝑋 1 | = 1 14.730 = 14.730

## EXPLORER
𝑅 21 = 𝑋 21 |𝑋 1 | = 1 14.730 = 14.730
𝑅 31 = 𝑋 31 |𝑋 1 | = 1 14.730 = 14.730
𝑅 41 = 𝑋 41 |𝑋 1 | = 5 14.730 = 2.946
𝑅 51 = 𝑋 51 |𝑋 1 | = 3
14.730 = 4.910
𝑅 61 = 𝑋 61 |𝑋 1 | = 1 14.730 = 14.730
𝑅 71 = 𝑋 71 |𝑋 1 | = 2 14.730 = 7.365
𝑅 81 = 𝑋 81 |𝑋 1 | = 3
14.730 = 4.910
Lakukan sampai semua proses sehingga akan membentuk matrik R, seperti berikut ini:
14.730 3.741 10.723 2.603 14.730 3.741 3.574 2.603 14.730 3.741 10.723 7.810 2.946 7.483 3.574 2.603 4.910 3.741 5.361 7.810 14.730 3.741 5.361 7.810 7.365 3.741 10.723 7.810 4.910 7.483 10.723 7.810 2.455 3.741 3.574 7.810 R = 7.365 7.483 3.574 7.810 14.730 7.483 3.574 7.810 14.730 3.741 5.361 7.810 2.455 7.483 3.574 7.810 14.730 3.741 3.574 7.810 14.730 3.741 3.574 7.810 3.682 7.483 10.723 3.905 2.946 3.741 5.361 2.603 2.946 7.483 3.574 3.905 7.365 7.483 3.574 7.810 3.682 3.741 5.361 3.905
Langkah yang ketiga menghitung matrik Y, seperti persamaan 2.
Y 11 = 𝑊 1 𝑟 11 = (0.521)(14.730) = 7.674 Y 12 = 𝑊 2 𝑟 12 = (0.271)(3.741) = 1.013 Y 13 = 𝑊 3 𝑟 13 = (0.146)(10.723) = 1.565 𝑌 14 = 𝑊 4 𝑟 14 = (0.063)(2.603) = 0.164
Lakukan sampai semua proses dilakukan sehingga menghasilkan matrik Y, seperti berikut ini:
7.674 1.013 1.565 0.164 7.674 1.013 0.521 0.164 7.674 1.013 1.565 0.492 1.534 2.027 0.521 0.164 2.558 1.013 0.782 0.492 7.674 1.013 0.782 0.492 3.837 1.013 1.565 0.492 2.558 2.027 1.565 0.492 1.279 1.013 0.521 0.492 Y = 3.837 2.027 0.521 0.492 7.674 2.027 0.521 0.492 7.674 1.013 0.782 0.492 1.279 2.027 0.521 0.492 7.674 1.013 0.521 0.492

## EXPLORER
7.674 1.013 0.521 0.492 1.918 2.027 1.565 0.246 1.534 1.013 0.782 0.164 1.534 2.027 0.521 0.246 3.837 2.027 0.521 0.492 1.918 1.013 0.782 0.246
Langkah keempat mencari solusi ideal positif akan menghasilkan nilai tertinggi dari hasil normalisasi terbobot  sedangkan  solusi  ideal  negatif  akan  menghasilkan  nilai  terendah  dari  hasil  normalisasi  terbobot, seperti persamaan 3 dan persamaan 4.
𝑌 1 + = 𝑚𝑎𝑥 { 7.674; 7.674; 7.674; 1.534; 2.558; 7.674; 3.837; 2.558; 1.279; 3.837; 7.674; 7.674; 1.279; 7.674; 7.674; 1.918; 1.534; 1.534; 3.837; 1.918 } = 7.674 𝑌 2 + = 𝑚𝑎𝑥 { 1.013; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 2.027; 2.027; 1.013; 2.027; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 2.027; 2.027; 1.013 } = 2.027 𝑌 3 + = 𝑚𝑎𝑥 { 1.565; 0.521; 1.565; 0.521; 0.782; 0.782; 1.565; 1.565; 0.521; 0.521; 0.521; 0.782; 0.521; 0.521; 0.521; 1.565; 0.782; 0.521; 0.521; 0.782 } = 1.565 𝑌 4 + = 𝑚𝑎𝑥 { 0.164; 0.164; 0.492; 0.164; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.246; 0.164; 0.246; 0.492; 0.246 } = 0.492 𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥{𝟕. 𝟔𝟕𝟒; 𝟐. 𝟎𝟐𝟕; 𝟏. 𝟓𝟔𝟓; 𝟎. 𝟒𝟗𝟐}
Solusi Ideal Negatif dengan menggunakan persamaan 4
𝑌 1 − = 𝑚𝑖𝑛 { 7.674; 7.674; 7.674; 1.534; 2.558; 7.674; 3.837; 2.558; 1.279; 3.837; 7.674; 7.674; 1.279; 7.674; 7.674; 1.918; 1.534; 1.534; 3.837; 1.918 } = 1.279 𝑌 2 − = 𝑚𝑖𝑛 { 1.013; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 2.027; 2.027; 1.013; 2.027; 1.013; 1.013; 2.027; 1.013; 2.027; 2.027; 1.013 } = 1.031 𝑌 3 − = 𝑚𝑖𝑛 { 1.565; 0.521; 1.565; 0.521; 0.782; 0.782; 1.565; 1.565; 0.521; 0.521; 0.521; 0.782; 0.521; 0.521; 0.521; 1.565; 0.782; 0.521; 0.521; 0.782 } = 0.521 𝑌 4 − = 𝑚𝑖𝑛 { 0.164; 0.164; 0.492; 0.164; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.492; 0.246; 0.164; 0.246; 0.492; 0.246 } = 0.164 𝑨 − = 𝒎𝒊𝒏{𝟏. 𝟐𝟕𝟗; 𝟏. 𝟎𝟑𝟏; 𝟎. 𝟓𝟐𝟏; 𝟎. 𝟏𝟔𝟒}
Langkah kelima mencari hasil jarak solusi ideal positif dan negatif menggunakan persamaan 5 dan 6 𝐷 1 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (1.565 − 1.565) 2 + (0.164 − 0.492) 2 = 1.065 𝐷 2 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.164 − 0.492) 2 = 1.491 𝐷 3 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (1.565 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.013 𝐷 4 + = √(1.534 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.164 − 0.492) 2 = 6.236 𝐷 5 + = √(2.558 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.782 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 5.274 𝐷 6 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.782 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.281 𝐷 7 + = √(3.837 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (1.565 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 3.969 𝐷 8 + = √(2.558 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (1.565 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 5.116 𝐷 9 + = √(1.279 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 6.559 𝐷 10 + = √(3.837 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 3.976 𝐷 11 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.043 𝐷 12 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.782 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.281 𝐷 13 + = √(1.279 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 6.480 𝐷 14 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.455 𝐷 15 + = √(7.674 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 1.455 𝐷 16 + = √(1.918 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (1.565 − 1.565) 2 + (0.246 − 0.492) 2 = 5.761 𝐷 17 + = √(1.534 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.782 − 1.565) 2 + (0.164 − 0.492) 2 = 6.280

## EXPLORER
𝐷
18 + = √(1.534 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.246 − 0.492) 2 = 6.232 𝐷 19 + = √(3.837 − 7.674) 2 + (2.027 − 2.027) 2 + (0.521 − 1.565) 2 + (0.492 − 0.492) 2 = 3.976 𝐷 20 + = √(1.918 − 7.674) 2 + (1.013 − 2.027) 2 + (0.782 − 1.565) 2 + (0.246 − 0.492) 2 = 5.902
Solusi Ideal Negatif dengan menggunakan persamaan 4 𝐷 1 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (1.565 − 0.521) 2 + (0.164 − 0.164) 2 = 6.480
𝐷 2 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.164 − 0.164) 2 = 6.305 𝐷 3 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (1.565 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.488
𝐷 4 − = √(1.534 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.164 − 0.164) 2 = 1.045
𝐷 5 − = √(2.558 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.782 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 1.346 𝐷 6 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.782 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.409
𝐷 7 − = √(3.837 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (1.565 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 2.782 𝐷 8 − = √(2.558 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (1.565 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 1.965 𝐷 9 − = √(1.279 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 0.328 𝐷 10 − = √(3.837 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 2.771 𝐷 11 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.483 𝐷 12 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.782 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.409
𝐷 13 − = √(1.279 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 1.065 𝐷 14 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.404
𝐷 15 − = √(7.674 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 6.404 𝐷 16 − = √(1.918 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (1.565 − 0.521) 2 + (0.246 − 0.164) 2 = 1.591
𝐷 17 − = √(1.534 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.782 − 0.521) 2 + (0.164 − 0.164) 2 = 0.365 𝐷 18 − = √(1.534 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.246 − 0.164) 2 = 1.048 𝐷 19 − = √(3.837 − 1.279) 2 + (2.027 − 1.013) 2 + (0.521 − 0.521) 2 + (0.492 − 0.164) 2 = 2.771 𝐷 20 − = √(1.918 − 1.279) 2 + (1.013 − 1.013) 2 + (0.782 − 0.521) 2 + (0.246 − 0.164) 2 = 0.695
Langkah keenam menghitung preferensi (𝐶 𝑖 ) untuk setiap alternatif, seperti persamaan 7.
𝐶 1 =
6.480 6.480 + 1.065 = 0.858
𝐶 2 =
6.305
6.305 + 1.491 = 0.810 𝐶 3 =
6.488 6.488 + 1.013 = 0.864 𝐶 4 = 1.045 1.045 + 6.236 = 0.143 𝐶 5 =
1.346

## 1.346 + 5.274 = 0.203
Lakukan  sampai  semua  proses  dilakukan  sehingga  didapatkan  dalam  menetapkan  peringkat  dari  hasil perhitungan metode TOPSIS dari hasil preferensi seperti tabel 5.
Tabel 5. Laporan Peringkat Alternatif No Alternatif Nama Pemohon Preferensi Ranking Status 1 A3 Yani 0.864 1 Berhak Mendapat Bantuan 2 A11 Pian 0.861 2 Berhak Mendapat Bantuan 3 A1 Suriana 0.858 3 Berhak Mendapat Bantuan 4 A6 Nisa 0.833 4 Berhak Mendapat Bantuan 5 A12 Irat 0.833 5 Berhak Mendapat Bantuan 6 A14 Ani 0.814 6 Berhak Mendapat Bantuan

## EXPLORER
7 A15 Iyem 0.814 7 Berhak Mendapat Bantuan 8 A2 Ratmi 0.810 8 Berhak Mendapat Bantuan 9 A7 Andi 0.412 9 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 10 A10 Jiri 0.410 10 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 11 A19 Sapri 0.410 11 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 12 A8 Wiwik 0.277 12 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 13 A16 Supri 0.216 13 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 14 A5 Jepri 0.203 14 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 15 A18 Faisal 0.144 15 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 16 A4 Anto 0.143 16 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 17 A13 Susi 0.141 17 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 18 A20 Undel 0.105 18 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 19 A17 Koling 0.054 19 Tidak Berhak Mendapat Bantuan 20 A9 Bawon 0.047 20 Tidak Berhak Mendapat Bantuan
Bedasarkan  hasil  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  prmngambilan  keputusan  penerimaan  bantuan sosial UMKM yang yang berhak menerima bantuan apabila nilai preferensinya melebihi 0.5 jadi apabila nilai preferensi yang dihasilkan oleh tiap pemohon kurang dari 0.5 maka akan menampilkan tidak berhak menerima bantuan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  dan  pembahasan  pada  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  bantuan  sosial  UMKM menggunakan  metode  TOPSIS,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  pengujian  sistem  dengan  melakukan  proses penyeleksian  terhadap  data  pemohon  yang  telah  diinputkan  berdasarkan  beberapa  kriteria.  Adapun  kriteria yang  digunakan  untuk  penyeleksian  pihak  usaha  yaitu:  Jenis  Usaha,  Kepemilikan  Usaha,  Tanggungan,  dan Penghasilan. Sistem akan menampilkan siapa saja yang berhak menerima bantuan apabila nilai preferensinya melebihi  0.5  jadi  apabila  nilai  preferensi  yang  dihasilkan  oleh  tiap  pemohon  kurang  dari  0.5  maka  akan menampilkan  tidak  berhak  menerima  bantuan.  Hasil  dari  pembahasan  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  bantuan  sosial  UMKM  menggunakan  metode TOPSIS  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan terdapat 8 pemohon yang berhak mendapat bantuan dan 12 orang yang tidak berhak mendapatkan bantuan.

## REFERENCES
[1] Y.  Fernando  and S. Fernanda,  “Penerapan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Dana  Bantuan  Operasional Sekolah Pada Siswa Sma N 1 Sidomulyo Menggunakan Metode Topsis Berbasis Web,” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 29, 2017, doi: 10.33365/jtk.v11i1.181.
[2] M. Arhami and A. Desiani, “Penggunaan Metode TOPSIS sebagai Pendukung Keputusan Bantuan Modal Usaha bagi Masyarakat Pedesaan di Kabupaten Pidie,” J. Infomedia Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 24–31, 2020.
[3] N. Sudarsono, T. Nuraen, and S. Rahmawati, “Sistem Penunjang Keputusan Pemberian Bantuan Siswa Miskin di SD Negeri Sukamenak Kota Tasikmalaya Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed. , vol. 4, no. 1, pp. 163–168, 2016, [Online]. Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1195.
[4] A. O. Riyandi, N. Dengen, and Islamiyah, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Bantuan Dana atau Kredit  Untuk  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  pada  Bank  Negara  Indonesia  (BNI),” Pros.  SAKTI  (Seminar  Ilmu Komput.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  8–13,  2017,  [Online].  Available:  http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/article/view/230.
[5] B. T. S. Hutagalung  Elida Tuti; Lubis, Juanda Hakim, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. Vol 5, No 1 (2021): MIB Januari 2021, pp. 170–185, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[6] D.  Apriliani,  I.  D.  Jayanti,  and  N.  Renaningtias,  “Implementasi  Metode  Ahp-Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Bantuan Usaha Kecil Dan Menengah Di Kota Tegal,” Indones. J. Technol. Informatics Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 5–11, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5603.
[7] O.  Nurdiawan,  “Seleksi  Penerima  Bantuan  Sosial  Berdasarkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Upaya Mengurangi Siswa Rawan Putus Sekolah,” J. Teknol. Inf. , vol. XIII, no. 2, pp. 32–40, 2018.
[8] E. J. G. Harianja and G. Lumbantoruan, “Penerapan Metode TOPSIS dalam Menentukan Penerima Bantuan Bedah Rumah Pada Dinas Perumahan Dan Kawasan Permukiman Kabupaten Deli Serdang,” J. Times , vol. 8, no. 1, pp. 29– 38, 2019.
[9] I. Muzakkir, “Penerapan Metode Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa

## EXPLORER
Panca Karsa Ii,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 274–281, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.
[10]  A. Muis, “Implementasi Algoritma Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Bantuan Kelompok Tani,” PROtek  J. Ilm. Tek. E lektro , vol. 6, no. 2, pp. 79–84, 2019, doi: 10.33387/protk.v6i2.1231.