Penentuan Kelayakan dan Jenis Lembaga Keuangan dalam Pemberian Modal UMKM Menggunakan Metode AHP dan Decision Tree
Heribertus Ary Setyadi * 1 , Galih Setyawan Nurohim 2 , Wawan Nugroho 3
1,2,3 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kota Surakarta
*1 heribertus.hbs@bsi.ac.id, 2 galih.glt@bsi.ac.id, 3 wawan.wgh@bsi.ac.id
*) Corresponding author
( received : 29-03-24, revised : 20-05-24, accepted : 30-05-24)

## Abstract
There are several obstacles behind the presence of UMKM in managing these businesses, including difficulty in obtaining loans from banks due to lack of knowledge of existing employees, lack of development of information technology, and several conditions that cannot be fulfilled. Purpose of this research is to develop a decision support system that can assist in determining the feasibility of capitalizing UMKM and appropriate financial institutions. There are 25 samples of UMKM in Surakarta City to be used as research material. Decision tree algorithm and Analytic Hierarchy Process (AHP) method were used in this research. Decision tree is used to calculate initial decisions in determining the suitability of an UMKM to be given capital and AHP method is used as the final decision to determine the appropriate financial institution to carry out additional capital. From results test showed that the level of accuracy in applying decision tree algorithm is 80%. Accuracy testing level of applying AHP method resulted in a value of 76.9%. From these two tests, it can be said that the system created is good or accurate.
Keyword : AHP,Decision Tree, UMKM Feasibility, Financial Institutions.

## Abstrak
Terdapat beberapa kendala dibalik kehadiran UKM dalam pengelolaan usaha tersebut, antara lain kesulitan memperoleh pinjaman dari perbankan karena kurangnya pengetahuan pegawai yang ada, kurangnya perkembangan teknologi informasi, dan beberapa syarat yang tidak dapat terpenuhi. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam menentukan kelayakan UMKM dan lembaga keuangan yang sesuai untuk melakukan pinjaman. Terdapat 25 sampel UMKM yang berada di Kota Surakarta untuk dijadikan bahan penelitian. Algoritma decision tree dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) digunakan dalam penelitian ini. Tahap pertama untuk penentuan kelayakan suatu UMKM yang akan diberi pinjaman menggunakan algoritma decision tree . Penentuan rekomendasi jenis lembaga keuangan yang sesuai menerapkan metode AHP. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi penerapan algoritma decision tree sebesar 80%. Pengujian tingkat akurasi penerapan metode AHP menghasilkan nilai 76,9%. Dari kedua pengujian tersebut, dapat dikatakan bahwa sistem yang dibuat sudah baik atau akurat.
Kata Kunci : AHP, Kelayakan UMKM, Lembaga Keuangan, Decision Tree .

## I. Pendahuluan
Parameter peningkatan pembangunan daerah merupakan kemampuan kota, propinsi dan seluruh elemen masyarakat untuk pengelolaan sumber daya dan membangun kemitraan antara propinsi dan kota untuk membuka lapangan kerja baru dan mendorong pertumbuhan ekonomi di wilayah tersebut. [1]. UMKM adalah salah satu faktor penyumbang dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. UMKM adalah unit usaha yang dijalankan oleh perorangan atau pengusaha kecil yang memiliki modal yang tidak besar [2]. Berdasar berbagai sumber data terdapat 88,8% hingga 99,9% bentuk usaha di ASEAN adalah UMKM. Dengan keberadaan UKM maka tenaga kerja mampu diserap dalam jumlah relatif besar berkisar antara 51,7 hingga 97,2 persen. Berdasarkan fakta tersebut maka kehadiran UKM saat ini tidak bisa dipandang sebelah mata apalagi diremehkan [3].  UMKM juga lebih tahan terhadap krisis meskipun produktivitasnya tidak setinggi perusahaan dengan skala
besar. UMKM memiliki struktur organisasi yang lebih sederhana dan jumlah karyawan yang lebih sedikit, sehingga memungkinkan mereka beradaptasi dan merespons perubahan pasar. Dengan sifat fleksibilitas tersebut maka UKM dapat dijadikan sebagai sumber pendapatan utama sebagian besar masyarakat [4]. Hal tersebut menandakan bahwa UKM memegang peranan yang sangat penting dalam peningkatan lapangan kerja baru. Jika bisa semakin meningkatkan kekuatan dan jumlah UKM maka permasalahan pengangguran pasti akan dapat teratasi, karena UKM sudah terbukti mampu menstimulasi perekonomian di daerah [5]. Bermacam macam inisiatif dan upaya terus dijalankan agar UMKM lebih kuat lagi, baik yang dilakukan oleh pemerintah sebagai pemegang kebijakan, perbankan yang benar-benar peduli terhadap UMKM maupun masyarakat sebagai motor penggerak kewirausahaan yang stabil [6].
Dibalik kehadiran UKM, terdapat beberapa kendala dalam pengelolaan usaha tersebut, antara lain kesulitan memperoleh pinjaman dari perbankan karena kurangnya pengetahuan pegawai yang ada, kurangnya perkembangan teknologi informasi, dan beberapa syarat yang tidak dapat terpenuhi. Solusi bagi pemerintah dalam mengambil keputusan adalah penyertaan dalam bentuk pembiayaan modal [7].  Bank berupaya semaksimal mungkin untuk memberikan pengaturan pembiayaan bersyarat kepada UMKM yang sangat membutuhkan dana untuk melanjutkan operasionalnya. Penunjukan ini terkait dengan pertimbangan kondisi keuangan dan seberapa besar dampak dari pandemi Covid-19 [8]. Pemerintah sedang mempersiapkan rencana perluasan lembaga keuangan untuk menyediakan dana kredit usaha rakyat dan memfasilitasi akses pembiayaan bagi UMKM. Berdasarkan data penyaluran KUR tahun September 2020 [9], diketahui kurang dari 60% penyaluran KUR terserap ke sektor produksi. Hal ini disebabkan oleh sikap hati-hati perbankan terhadap kemungkinan terjadinya kredit bermasalah ( non-performing loan ) skala besar pada sektor UMKM [10]. Oleh karena itu, para pelaku UMKM, terutama yang baru berdiri, mungkin belum memiliki akses penuh terhadap fasilitas permodalan tersebut. Permasalahan yang dihadapi UMKM adalah bank gagal melayani masyarakat luas, harga yang diterima tidak efisien, arus kas startup memiliki jangka waktu pembayaran bagi hasil yang pendek, dan akses modal bagi pengusaha terbatas. Mereka tidak memiliki cukup dana untuk menahan aset sebagai jaminan [11].
Dari permasalahan yang telah diuraikan, perlu adanya sebuah solusi yang salah satunya adalah dengan mengembangkan suatu sistem untuk mendukung dalam pengambillan keputusan yang mampu membantu dalam menentukan pemodalan UMKM khususnya yang berada di Kota Surakarta. Sistem pendukung keputusan (SPK) yang dibuat dalam penelitian ini menerapkan metode decision tree dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). SPK adalah suatu sistem yang menyediakan pemecahan masalah secara terstruktur atau tidak terstruktur dan dapat berkomunikasi untuk memecahkan masalah tertentu [12]. SPK dirancang agar mudah digunakan dan dioperasikan, bahkan untuk orang yang hanya memiliki keterampilan komputer dasar. SPK dihasilkan dari penerapan adaptasi yang sangat kompeten dan oleh karena itu dapat digunakan sebagai sarana alternatif dalam pengambilan keputusan [13]. Pemillihan dari alternatif yang disediakan yang berdasarkan fakta dan dikerjakan dengan menggunakan pendekatan sistematis sehingga dapat memberikan rekomendasi solusi terbaik kepada pihak manajemen disebut pengambilan keputusan [14].
Pohon keputusan ( decision tree ) merupakan salah satu bentuk dalam metode data mining yang sering diterapkan sebagai solusi dalam klasifikasi. Decision tree dikategorikan dalam suatu metode klasifikasi yang menerapkan struktur pohon [15]. Setiap node melambangkan suatu atribut, cabang melambangkan suatu nilai atribut, dan daun merepresentasikan suatu kelas yang ada. Decision tree menggunakan kriteria sebagai simpul-simpul yang terhubung membentuk struktur pohon untuk mencari solusi suatu masalah [16]. Decision tree adalah model prediktif pengambilan keputusan dengan menggunakan struktur hierarki atau pohon. Konsep data dalam pohon keputusan adalah data direpresentasikan dalam bentuk tabel yang terdiri dari atribut dan record [17] . AHP adalah metode berbasis psikologi dan matematika yang digunakan dalam membantu pengambilan keputusan yang kompleks [18]. AHP memungkinkan permasalahan diukur secara wajar dan alternatif solusi dapat dievaluasi melalui perbandingan berpasangan. AHP diimplementasikan untuk menghasilkan bobot yang sudah konsisten dari masing-masing kriteria juga subkriteria yang sudah ditetapkan [19]. Pencarian bobot kriteria yang sesuai atau konsisten dilakukan dengan menggunakan AHP karena metode ini akan membuat matriks perbandingan berpasangan dan rasio konsistensi untuk memeriksa bobot yang dihasilkan sudah konsisten atau belum konsisten [20]. Dalam penelitian ini algortima decision tree digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dalam pengambilan keputusan kelayakan UMKM mendapatkan peminjaman berdasarkan persyaratan yang ada. AHP digunakan untuk pemilihan lembaga keuangan yang sesuai bagi UMKM untuk melakukan peminjaman modal dengan dasar pertimbangan dari beberapa kriteria yang terdapat dalam pengajuan pinjaman dari setiap lembaga keuangan.
Penelitian terdahulu dalam bentuk jurnal yang ditulis Patnandi dkk, menghasilkan sistem yang berfungsi untuk memberi rekomendasi penerima bantuan BPUM untuk UMKM di Dinas Perdagangan Kabupaten Ponorogo
[21]. Terdapat empat kriteria yang digunakan yaitu modal awal, produksi, omset dan lokasi usaha. Berdasar hasil dari sistem yang dibuat, terdapat 38 UMKM yang berhak menerima bantuan dari 44 UMKM yang menjadi alternative. Berdasar fakta yang ada, hanya 20 UMKM yang memperoleh bantuan BPUM sehingga terjadi perbedaan antara fakta dan rekmendasi sistem. Perbedaan tersebut disebabkan tidak ada penyaringan berdasar kriteria tertentu yang dilakukan oleh Dinas Perdagangan Kabupaten Ponorogo. Jurnal hasil penelitian dari Tajsam dkk, bertujuan untuk memberikan rekomendasi calon UMKM penerima bantuan hibah paling layak. Penelitian ini menggunakan enam kriteria antara lain aspek yuridis, aspek pemasaran, aspek riwayat bantuan dan omset, aspek teknis, aspek manajemen serta aspek sosial ekonomi. Terdapat enam UMKM sebagai alternative yang akan dibuat perangkingan. Berdasarkan hasil pengujian dalam membandingkan perhitungan sistem dan manual, sistem yang dibuat memiliki kesesuaian sebesar 98% [22]. Penelitian yang dilakukan Nasyuda membuat SPK untuk mendukung keputusan dalam peminjaman modal usaha. Metode Multi Attibute Utility Theory (MAUT) digunakan dalam penelitian tersebut untuk menghasilkan urutan allternatif yang ada. Dalam menentukan yang berhak menerima peminjaman modal digunakan enam kriteria yaitu jumlah tanggungan, pendapatan perbulan, rumah, sisa hutang di tempat lain, lama usaha dan keaktifan keagamaan. Terdapat sepuluh orang atau alternative yang akan ditentukan sebagai penerima pinjaman. Sistem dibuat menggunakan pemrograman berbasis desktop yang belum dapat diakses dimana saja [23].

## II. Metodologi Penelitian

## Langkah Penelitian
Tahapan dalam penelitian yang dimulai dari pengamatan awal, pengumpulan dan pengolahan data sampai menghasilkan luaran menjadi sistem pendukung keputusan dan hasil penelitian dipulikasikan ke jurnal ilmiah dapat dillihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Langkah Penelitian

## Pengumpulan Data
Yang dikerjakan dalam tahapan ini yaitu mengumpulkan data dengan cara pengamatan langsung ke obyek penelitian sambil melakukan wawancara kepada pemilik atau pelaku UMKM yang menjadi responden di Kota Surakarta. Observasi dilakukan untuk mencari informasi tentang alasan membuka usaha dan alasan membutuhkan modal tambahan dalam menjalankan usaha. Wawancara dengan pengusaha atau pemilik UMKM dilakukan karena lebih bisa menjelaskan alasan atau kepentingan dalam menambah modal usaha untuk keberlangsungan atau pengembangan usahanya. Dalam pengumpulan data penelitian ini berhasil mengumpulkan dua puluh lima (25) data sampel berupa UMKM di Kota Surakarta yang telah bersedia dijadikan responden.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2024.v16i1.007
Dari data yang berhasil dikumpulkan akan dijadikan dasar menghitungan secara manual dalam algoritma decision tree .

## Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan untuk memberi gambaran sistem yang akan dikembangkan. Dua metode akan diterapkan untuk mendukung proses penelitian dalam memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pemberian tambahan modal UMKM. Perancangan sistem disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Alur Perancangan Sistem
Penjelasan untuk Gambar 2 adalah bahwa sistem yang dikembangkan menerapkan metode decision tree untuk perhitungan keputusan awal dalam menentukan kelayakan suatu UMKM agar dibiayai dan penetapan lembaga keuangan yang cocok untuk melakukan peminjaman modal dilakukan dengan penerapan metode AHP. Decision tree yang diperoleh akan dijadikan dasar dalam implementasi hasil klasifikasi di dalam sistem dengan mengimplementasikan kode program ke dalam sistem. Masukkan yang dibutuhkan sistem yaitu dari pemilik UMKM, terdiri dari atribut keputusan decision tree dan kriteria AHP. Peminjam mengisi formulir yang terdiri dari beberapa pertanyaan, antara lain: status BI c hecking, kepemilikan SIUP, pinjaman yang belum lunas, usia UMKM, jenis jaminan, pendapatan tiap bulan, pengeluaran tiap bulan dan jumlah kebutuhan modal.
Ketika peminjam memasukkan data ke dalam sistem, selanjutnya sistem memproses algoritma decision tree yang memberi rekomendasi “memenuhi syarat” atau “tidak memenuhi syarat”, yang memungkinkan UMKM untuk mendapatkan pinjaman modal dari lembaga keuangan. Jika direkomendasikan “memenuhi syarat” maka akan dilanjutkan ke tahapan dalam metode AHP untuk menghasilkan rekomendasi jenis lembaga keuangan yang sesuai. Proses metode AHP dibuat berdasarkan pada matriks perbandingan antar kriteria dan nilai intensitas setiap kriteria untuk setiap lembaga keuangan. Kekuatan referensi akan dihitung secara otomatis oleh sistem. Hasil metode AHP berupa matriks normalisasi yang menghasilkan bobot yang akan dipakai dalam proses perhitungan untuk setiap lembaga keuangan dan disimpan ke dalam basis data milik sistem. Setelah itu, dilakukan penilaian terhadap setiap lembaga keuangan, dan ditentukan hasil perhitungan setiap lembaga keuangan. Sistem menggunakan peringkat dalam menetapkan rekomendasi untuk kesesuaian lembaga keuangan bagi pelaku UMKM.
III. Hasil dan Pembahasan
Implementasi Algoritma Decision Tree

## 1. Data training
Dalam tahap pertama decision tree menggunakan Data training yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1 Data Training Nama UMKM BI Checking SIUP Riwayat hutang Jaminan < pinjaman Usia < 6 buan Status Catering eliza Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Garasi coffe Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Wedangan gareng Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Kedai sade payu Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Jus kak roes Tidak Tidak Ya Ya Ya Tidak Angkringan dono Ya Ya Tidak Tidak Ya Tidak Air isi ulang biru Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Srabi notodewe Ya Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Susu segar joliz Ya Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Kripik mbak lies Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Kopi teras Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Penjahit supon Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Sablon byarpet Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Jannah craft Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Warung lamongan Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Percetakan queen Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Warkop robika Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Wedangan basuki Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Catering rukmini Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Rumah risole Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Perkakas dandang Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Warung pukwe Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Kue roti dayu Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Teh jumbo ayu Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Bakso bakar Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak 2. Perhitungan Node Pertama
Pada langkah ini dilakukan perhitungan entropy untuk keseluruhan data pada Tabel 1. Di bawah ini adalah proses menghitung total entropy . Total sampel = 25 Total status ‘tidak’ (S1) = 19 Total status ‘ya’ (S2) = 6
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   − 𝑆1 𝑆 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆1 𝑆 +− 𝑆2 𝑆 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 (1)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   − 19 25 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 19 25 +− 6 25 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 6 25 = 0, 795
Tahapan berikutnya adalah menghitung entropy , gain , splitinfo juga gain ratio untuk seluruh atribut. Di bawah ini adalah cara menghitung entropy atribut T1 yang memiliki nilai kasus =‘ya’. Total kasus = 19 Total kasus – ‘tidak’ = 13 Total kasus – ‘ya’ = 6
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   − 13 19 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 13 19 +− 6 19 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 6 19 = 0, 9
Di bawah ini adalah cara menghitung entropy atribut T1 yang memiliki nilai kasus = ’tidak’. Total kasus ( ) = 6 Total kasus – ‘tidak’ = 6 Total kasus – ‘ya’ = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   − 6 6 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 6 6 +− 0 6 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 0 6 = 0 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎))– 𝑆 𝑦𝑎 ( ) 𝑆 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 ( ) 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑦𝑎) + 𝑆(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘) 𝑆(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎) 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘))                         (2) 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 0, 795 – 19 25 𝑥 0, 9  + 6 25 𝑥 0  =  0, 11
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) =  – 𝑆 𝑦𝑎 ( ) 𝑆 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 ( ) 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆 𝑦𝑎 ( ) 𝑆 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 ( ) +    − 𝑆(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘)
𝑆(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎) 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘) 𝑆(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎) (3) 0,795
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) =  – 19 25 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 19 25 +    − 6 25 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 6 25 =
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 (𝑆,𝐴) (4)
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 0,11 0,795 = 0, 14
Hasil dari perhitungan di atas kemudian dibuat klasifikasi untuk proses pada tahap berikutnya. Hasil klasifikasi dan perhitungan disajikan dalam Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Node Pertama
Atribut Status Jml S1 S2 Entropy Gain Split info Gain ration T1 Tidak 6 6 0 0 0,11 0,795 0,14 Ya 19 13 6 0,9 T2 Tidak 9 9 0 0 0,18 0,943 0,195 Ya 16 10 6 0,954 T3 Tidak 17 11 6 0,937 0,16 0,904 0,175 Ya 8 8 0 0 T4 Tidak 17 11 6 0,937 0,16 0,904 0,175 Ya 7 8 0 0 T5 Tidak 22 16 6 0,845 0,05 0,529 0,097 Ya 3 6 0 0
Berdasarkan Tabel 2 diketahui atribut T2 bernilai Gain Ratio terbesar, maka atribut T2 (SIUP) akan menempati di node pertama. Atribut T2 yang berstatus ‘ya’ masih ada unsur keraguan sebab tidak ada kasus bernilai 0. Unsur keraguan tersebut menunjukkan bahwa harus dilakukan lagi untuk proses mencari node berikutnya yaitu node T2 dengan status ‘ya’. Pada Gambar 3 merupakan decision tree node pertama.
Gambar 3. Decision Tree Node Pertama
3. Perhitungan Node Kedua dan Ketiga Data yang digunakan dalam mencari node kedua yaitu berdasarkan data training (Tabel 1). Untuk mencari node kedua akan dilakukan pengecualian atribut T2. Data untuk mencari node kedua juga akan dikelompokkan berdasar baris yang hanya mempunyai atribut T2 dengan status ‘ya’. Dari perhitungan yang sama dengan pencarian node pertama maka didapat hasil perhitungan yang diklasifikasikan kemudian disajikan dalam tabel 2 yang dibutuhkan untuk perhitungan tahap berikutnya. Node kedua yang sudah didapatkan kemudian dijadikan dasar dalam perhitungan node ketiga. Untuk melakukan proses perhitungan node ketiga akan dilakukan pengecualian pada atribut T2 dan atribut T3. Data yang digunakan dalam perhitungan node ketiga juga dikelompokkan berdasar baris yang di dalamnya hanya terdapat atribut T3 yang berstatus ‘tidak’. Pada Tabel 3 disajikan perhitungan dalam mencari node ketiga. Dari perhitungan yang sama dengan pencarian node kedua didapat hasil perhitungan yang diklasifikasikan ke ke dalam bentuk tabel yang disajikan dalam Tabel 4, dan akan digunakan sebagai dasar dalam perhitungan tahap berikutnya.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan dan Perhitungan Node Kedua
Atribut status Jml S1 S2 Entropy Gain Split info Gain ratio T1 Tidak 3 3 0 0 0,18 0,696 0,258 Ya 13 6 7 0,996 T3 Tidak 11 4 7 0,946 0,338 0,896 0,378 Ya 5 5 0 0 T4 Tidak 13 6 7 0,996 0,18 0,696 0,258 Ya 3 3 0 0 T5 Tidak 15 9 6 0,971 0,078 0,337 0,233 Ya 1 0 1 0
Dari Tabel 3 dapat dibuat decision tree yang disajikan pada Gambar 4.
Tabel 4. Hasil Pengelompokan dan Perhitungan Node Ketiga Atribut Status Jml S1 S2 Entropy Gain Split info Gain ratio T1 Tidak 3 3 0 0 0,55 0,845 0,651 Ya 8 1 7 0 T4 Tidak 10 3 7 0,544 0,145 0,439 0,329 Ya 1 1 0 0 T5 Tidak 0 0 10 6 0 0,063 0,439 Ya 0 0 1 1
Dari Tabel 4 dapat dibuat decision tree yang disajikan pada Gambar 5.
Gambar 4. Decision Tree Node Kedua Gambar 5. Decision Tree Node Ketiga 4. Perhitungan Pencarian Node Keempat
Pada Tabel 5 disajikan perhitungan dalam mencari node keempat. Dari Tabel 5 dapat dibuat decision tree yang disajikan pada Gambar 6.
Tabel 5. Hasil Pengelompokan dan Perhitungan Node Keempat
Atribut Status Jml S1 S2 Entropy Gain Split info Gain ratio T4 tidak 7 0 7 0 0,544 0,544 1 ya 1 1 0 0 T5 tidak 7 1 6 0,592 0,026 0,544 0,048
Gambar 6. Decision Tree Node Keempat

## Impementasi Metode AHP
Matriks perbandingan berpasangan antar 3 kriteria disajikan dalam Tabel 6. C1 adalah kriteria pendapatan, C2 adalah kriteria pengeluaran dan C3 adalah kriteria kebutuhan modal. Matriks normalisasi dibuat dengan cara masing-masing nilai pada tiap jumlah kolom dibagi dengan masing-masing nilai pada setiap kolomnya. Bobot dicari dengan menghitung rerata masing-masing baris. Hasil perhitungan matriks normalisasi disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 6. Perbandingan Berpasangan Tabel 7. Matriks Normalisasi Kriteria C1 C2 C3 Kriteria C1 C2 C3 Bobot C1 1 3 5 C1 0,65 0,69 0,56 0,63 C2 0,33 1 3 C2 0,22 0,23 0,33 0,26 C3 0,2 0,33 1 C3 0,13 0,08 0,11 0,11 Jumlah 1,53 4,33 9
Matriks konsisten dihitung dengan cara setiap nilai pada matriks perbandingan dikalikan dengan bobot yang bersesuaian pada matriks normalisasi Hasil perhitungan matriks konsistensi disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Matriks Konsistensi Kriteria C1 C2 C3 Jumlah C1 0,63 0,78 0,53 1,95 C2 0,21 0,26 0,32 0,79 C3 0,13 0,09 0,11 0,32
Setiap jumlah baris pada matriks konsistensi dibagi dengan bobot yang bersesuaian untuk mendapatkan nilai hasil bagi. Nilai hasil bagi setiap kriteria adalah 3,07, 3,03, dan 3,01. Dari rerata hasil bagi didapatkan nilai λmax = 3,04. Langkah berikutnya menghitung indeks konsistensi dengan rumus (5).
𝐶𝐼 = 𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (5) 𝐶𝐼 = 3,04−3 2 = 0, 019
Setelah diketahui indeks konsistensi maka dapat dihitung rasio konsistensinya dengan rumus (6).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (6)
Karena n=3, maka nilai IR=0,58 sehingga nilainya :
𝐶𝑅 = 0,019 0,58 = 0, 033
Nilai CR lebih kecil dibanding 0,1 jadi sudah konsisten sehingga bobot yang dihasilkan sudah dapat digunakan.

## Impementasi Program
Tahapan ini merupakan implementasi sistem yang dikembangkan secara lengkap dari dua unsur, yaitu perangkat lunak dan perangkat keras.
Gambar 7. Tampilan Penentuan Dan Hasil Kelayakan UMKM
Gambar 7 merupakan tampilan dari halaman kelayakan UMKM yang datanya dapat diinput oleh pengguna sebagai data dalam proses menentukan kelayakan UMKM yang merupakan penerapan algoritma decision tree
dan tampilan dari hasil kelayakan UMKM yang berupa informasi dalam menentukan kelayakan UMKM yang didalamnya terdapat data nama dan status kelayakan UMKM.

## Gambar 8. Tampilan Matriks Perbandingan Berpasangan
Gambar 8 merupakan tampilan dari matriks perbandingan berpasangan pada proses AHP yang dapat diinput oleh pengguna sebagai data awal dalam mencari bobot setiap kriteria yang ada untuk memberikan rekomendasi jenis lembaga keuangan yang sesuai bagi UMKM yang telah ditetapkan memenuhi syarat.
Gambar 9. Tampilan Hasil Penentuan Lembaga Keuangan
Gambar 9 adalah tampilan hasil dari meenentukan jenis lembaga keuangan yang merupakan hasil akhir dari penerapan metode AHP. Informasi yang ditampilkan yaitu nama dan jenis lembaga keuangan yang sesuai untuk UMKM yang memenuhi syarat.
Gambar 10. Tampilan Hasil Analisis AHP
Gambar 10 adalah tampilan dari hasil analisis metode AHP yang terdiri dari beberapa matriks metode AHP dalam menentukan rekomendasi kesesuaian jenis lembaga keuangan bagi UMKM.

## Pengujian Sistem
Untuk mengukur tingkat akurasi dalam penerapan algoritma decision tree untuk proses dalam menentukan kelayakan UMKM, dilakukan proses pengujian untuk mengukur tingkat akurasinya. Pengukuran tingkat akurasi algoritma decision tree akan mendapatkan hasil tingkat keberhasilan atau kesesuaian dari hasil rekomendasi dari sistem dengan hasil rekomendasi dari seorang pakar. Pakar dalam proses pengujian ini merupakan pegawai dari lembaga keuangan yang memiliki kewenangan dalam menetapkan UMKM yang layak mendapatkan permodalan. Terdapat 15 data UMKM yang akan digunakan sebagai data tes yang disajikan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Test Data Sistem Menggunakan Decision Tree Nama UMKM T1 T2 T3 T4 T5 Hasil sistem Air isi ulang biru Ya Ya Ya Tidak Tidak Layak Catering eliza Ya Ya Tidak Tidak Tidak Layak Garasi coffe Ya Ya Tidak Tidak Tidak Layak Penjahit supon Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Layak Kopi teras Ya Ya Tidak Tidak Tidak Layak Sablon byarpet Ya Ya Ya Tidak Tidak Layak Wedangan basuki Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Layak Kedai sade payu Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Layak Rumah risole Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak Layak Jannah craft Ya Ya Ya Tidak Tidak Layak Percetakan queen Ya Ya Tidak Tidak Tidak Layak Warung pukwe Ya Ya Tidak Tidak Tidak Layak Warkop robika Ya Ya Ya Tidak Tidak Layak Kripik mbak lies Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Layak Wedangan gareng Ya Ya Tidak Tidak Ya Tidak Layak Tabel 10. Test Data Sistem Menggunakan Decision Tree Nama UMKM Hasil pakar Hasil sistem Keterangan Air isi ulang biru Layak Layak Sesuai Catering eliza Layak Layak Sesuai Garasi coffe Layak Layak Sesuai Penjahit supon Tidak Layak Tidak Layak Sesuai Kopi teras Layak Layak Sesuai Sablon byarpet Tidak Layak Layak Tidak Sesuai Wedangan basuki Tidak Layak Tidak Layak Sesuai Kedai sade payu Tidak Layak Tidak Layak Sesuai Rumah risole Tidak Layak Tidak Layak Sesuai Jannah craft Tidak Layak Layak Tidak Sesuai Percetakan queen Layak Layak Sesuai Warung pukwe Layak Layak Sesuai Warkop robika Layak Layak Sesuai Kripik mbak lies Tidak Layak Tidak Layak Sesuai Wedangan gareng Tidak Layak Layak Tidak Sesuai
Dari hasil pengujian yang disajikan dalam tabel 10 maka dapat dihitung akurasinya dengan rumus (7).
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠 𝑋 100%                                                                                                                      (7) 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 12 15 𝑋 100 = 80%
Pengujian dalam mengukur keakuratan metode AHP menghasilkan tingkat kesesuaian hasil rekomendasi dari sistem untuk jenis lembaga keuangan dengan hasil rekomendasi dari seorang pakar. Terdapat 13 data yang berasal dari UMKM yang telah memenuhi syarat dari hasil decision tree .
Tabel 11. Pengujian Akurasi Metode AHP
Nama UMKM Hasil AHP Hasil Pakar Keterangan Air isi ulang biru Bank Bank Sesuai Catering eliza Bank Pegadaian Tidak Sesuai Garasi coffe Koperasi Koperasi Sesuai Kopi teras Bank Bank Sesuai
Nama UMKM Hasil AHP Hasil Pakar Keterangan Sablon byarpet Koperasi Koperasi Sesuai Jannah craft Koperasi Koperasi Sesuai Percetakan queen Pegadaian Pegadaian Sesuai Warung pukwe Bank Koperasi Tidak Sesuai Warkop robika Bank Bank Sesuai Srabi notodewe Bank Bank Sesuai Susu segar joliz Pegadaian Bank Tidak Sesuai Warung lamongan Koperasi Koperasi Sesuai Rumah risole Bank Bank Sesuai
Dengan menggunakan rumus 7, maka dapat dihitung akurasi dari metode AHP. Dari hasil keseuaian pada tabel 11 terdapat tiga kasus yang tidak sesuai, sehingga dapat dihitung tingkat akurasinya = 10/13 x 100% = 76,9%.

## IV. Kesimpulan
Algortima decision tree yang digunakan dalam penelitian bertujuan untuk menentukan kelayakan UMKM mendapatkan peminjaman berdasarkan persyaratan yang ada. Metode AHP digunakan untuk pemilihan lembaga keuangan yang sesuai bagi UMKM untuk melakukan peminjaman modal berdasar dari beberapa kriteria yang sesuai dalam pengajuan pinjaman modal dari setiap lembaga keuangan. Sistem yang dikembangkan dengan menerapkan algortima decision tree dalam bentuk function . Penerapan metode AHP dalam sistem yang dikembangkan dimulai dari input data rasio kepentingan sampai perhitungan konsistensi dari bobot yang dihasilkan. Hasil dari sistem dilakukan pengujian untuk mengukur tingkat akurasi atau tingkat keberhasilan penerapan algoritma decision tree dalam menentukan kelayakan UMKM. Perhitungan tingkat akurasi sistem yang dibuat sebesar 80%. Dari tingkat akurasi tersebut maka sistem yang dikembangkan sudah akurat. Pengujian kedua bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi atau keberhasilan penerapan metode AHP untuk menentukan keseusian lembaga keuangan bagi UMKM. Perhitungan tingkat akurasi sistem yang dibuat sebesar menghasilkan 76,9% dan dapat dikatakan baik atau akurat.

## Daftar Pustaka
[1] P. Yulianti, R. Fahmy, H. Rahman, and H. A. Rivai, “Analisis Knowledge Management Menggunakan Model Big Data di Media Sosial UMKM,” J. Manaj. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 24–39, 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i1.8682.
[2] 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, pp. 1029–1034, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020752489.
[3] F. H. Harahap, N. Fadhilah, and N. A. Fitria, “Metode MOORA Sebagai Penentuan Prioritas Penerima Bantuan Modal UMKM,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 6, no. 1, p. 24, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7371.
[4] M. K. Putri, Y. Yonatan, G. Anggadwita, and R. Hendayani, “Eksplorasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ketahanan Bisnis Pada Masa Pandemi Covid-19: Studi Kasus Pada Umkm Di Kabupaten Garut,” Image J. Ris. Manaj. , vol. 11, no. 1, pp. 54–68, 2022, doi: 10.17509/image.v11i1.42782.
[5] C. Wilantini and F. Fadllan, “Equity Crowdfunding dan Usaha Mikro Kecil Menengah: Kajian Equity Crowdfunding sebagai Instrumen Pendanaan UMKM Syariah,” El-Qist J. Islam. Econ. Bus. , vol. 11, no. 1, pp. 82–97, 2021, doi: 10.15642/elqist.2021.11.1.82-97.
[6] Y. C. L. Abineno and D. C. P. Buani, “Perancangan Sistem Informasi Jemaat Berbasis Web Di Gki Pulomas,” IMTechno J. Ind. Manag. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 64–69, 2022, doi: 10.31294/imtechno.v3i2.1120.
[7] M. Y. A. Widjaja and Y. A. Anifatin, “Analisis Penerapan Sistem Informasi Manajemen UMKM pada Operasional Kantin Ilmu di Yayasan Perkumpulan Kanjeng Sepuh,” El-Qist J. Islam. Econ. Bus. , vol. 10, no. 1, pp. 39–54, 2020, doi: https://doi.org/10.15642/elqist.2020.10.1.39-54.
[8] A. Zahrotun Nihayah and L. Hanafir Rifqi, “Kontribusi Perbankan Syariah terhadap Permodalan UMKM Selama Pandemi Covid-19,” J. Ecodemica J. Ekon. Manaj. dan Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 183–194, 2022, doi: https://doi.org/10.31294/eco.v6i2.12998.
[9] Bank Indonesia, “Penyaluran KUR Berdasarkan Penyalur,” 2019.
[10] I. INDRIANA, H. T. Satila, B. D. Alwi, and M. Fikri, “Fintech Equity Crowdfunding Syariah Sebagai Solusi Akses Permodalan UMKM,” BISNIS J. Bisnis dan Manaj. Islam , vol. 10, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.21043/bisnis.v10i1.13142.
[11] M. Z. Kurniawan and M. B. S. Gitayuda, “The Role Of Financial Inclusion In The Development Of
MSMEs In Madura,” EKONIKA J. Ekon. Univ. Kadiri , vol. 6, no. 2, p. 154, 2021, doi: 10.30737/ekonika.v6i2.1411.
[12] S. Sukamto and R. A. Nugrah, “Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis untuk Pemilihan Pestisida,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 242–253, 2023, doi: 10.28932/jutisi.v9i2.6355.
[13] N. Hanin and A. C. Adi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cafe Bagi Mahasiswa Kota Pontianak Dengan Metode SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 95–102, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.95-102.
[14] R. D. Riyanto and M. Yunus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Berbasis Web Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Manaj. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 102–117, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.4936.
[15] E. D. Anggara, A. Widjaja, and B. R. Suteja, “Prediksi Kinerja Pegawai sebagai Rekomendasi Kenaikan Golongan dengan Metode Decision Tree dan Regresi Logistik,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 218–234, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4479.
[16] R. Oktafiani and R. Rianto, “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree untuk Sistem Rekomendasi Tempat Wisata,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 113–121, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.113-121.
[17] D. Nike Aria Kurniawan, “Implementasi Metode Decision Tree pada Sistem Prediksi Status Gizi Balita,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 7, no. 2, pp. 731–739, 2023, doi: https://doi.org/10.30645/kesatria.v1i2.23.
[18] E. M. Sipayung, C. F. Fiarni, and S. Sutopo, “Sistem Rekomendasi Tempat Kost di Sekitar Kampus ITHB Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 52–60, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.52-60.
[19] T. Yulianto and L. P. Hasugian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peringkat Warga Teladan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process pada Lingkungan Rukun Tetangga,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i1.6440.
[20] O. D. Lemantara, Julianto; Suprianta, I Ketut Adi Suprianta; Arsyanti, Lidya Ananda; Lago, “Peningkatan Efisiensi Waktu Seleksi Karyawan Dengan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan Simple Increasing Employee Selection Time Efficiency With Combination,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 3, pp. 561–572, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023106654.
[21] B. Patnandi, D. Mustikasari, and I. Puji Astuti, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Pelaku Usaha Mikro Untuk Umkm Menggunakan Algoritma Electre (Elimination and Choice Translation Reality),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, p. 115, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.480.
[22] T. Tajsam et al. , “Penilaian kelayakan pemberian bantuan pada usaha kecil menengah menggunakan metode fuzzy moora,” Semant. Tek. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.55679/semantik.v8i1.10578.
[23] A. H. Nasyuha, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.