## ANALISIS METODE CASE BASED REASONING DAN PROFILE MATCHING DALAM

## PENENTUAN MODAL USAHA MIKRO BERBASIS WEB
Nur Fajar Faizurrosyid Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia fajarfaz@gmail.com

## ABSTRAK
Usaha  Mikro  adalah  tulang  punggung  ekonomi  masyarakat  di  Indonesia.  Jumlah  usaha  Mikro hingga 2011  mencapai sekitar 52 juta. Usaha  mikro di Indonesia sangat penting  bagi  ekonomi karena menyumbang  60%  dari  PDB  dan  menampung  97% tenaga  kerja.  Namun  akses  ke  lembaga  keuangan sangat terbatas baru 25% atau 13 juta pelaku Usaha Mikro yang mendapat akses ke lembaga keuangan. Oleh sebab itu pemerintah menerapkan program baru yaitu Pembiayaan Ultra Mikro (UMi) yang secara garis  besarnya  merupakan  program  untuk  memberikan  bantuan  modal  kepada  usaha  yang  belum mendapatkan fasilitas dari perbankan.
Oleh  karena  itu  dibuatlah  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode Case Based  Reasoning dan Profile  Matching yang  bertujuan  untuk  membantu  Dinas  Koperasi  dan  para pengusaha dalam mengaplikasikan program bantuan UMi agar lebih efektif dan efisien. Karena kedua metode  tersebut  mempunyai  perbedaan  pemprosesan  yang  signifikan.  Diketahui  bahwa  dalam menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning  pemrosesan  dilakukan  dengan  membandingkan  antara kasus  baru  dan  kasus  lama  sedangkan  pemrosesan Profile  Matching menggunakan  nilai  GAP  serta kriteria dibagi menjadi dua yaitu Core Factor dan Secondary Factor . Sistem Pendukung Keputusan ini juga  dapat  dijalankan  dimanapun  dan  kapanpun  selama  terkoneksi  dengan  internet.  Selain  dapat diakses  melalui  web  desktop,  aplikasi  ini  juga  dapat  dijalankan  pada  perangkat  android  dengan web view .
Disimpulkan  bahwa  dalam  pengujian  menggunakan  kuisioner,  responden  menilai  didapatkan 40,26%  sangat  setuju,  38,96%  setuju,  19,48%  cukup  setuju  dan  1,30%  tidak  setuju  dengan  adanya aplikasi ini dalam membantu proses penentuan modal usaha.
Kata  Kunci  : Modal  Usaha  Mikro,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Analisis,  Case  Based  Reasoning, Profile Matching
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Usaha Mikro adalah suatu kegiatan ekonomi  produktif  rakyat  milik  perorangan  atau badan  usaha  yang  berskala  kecil  dengan  omset maksimal  assetnya  Rp.  50  juta  dan  omsetnya maksimal  Rp. 300  juta tidak termasuk  bangunan dan  tanah  usaha.  Secara  mayoritas  merupakan kegiatan usaha kecil da5n perlu dilindungi untuk mencegah  dari  persaingan  usaha  yang  tidak sehat.  Beda  dengan  Usaha  Kecil  Menengah disingkat UKM usaha yang dengan kriteria omset antara  Rp.  300  juta  –  Rp.  10  milyar  (Republik Indonesia,  2008).  Di  Indonesia,  Usaha  Mikro adalah  tulang  punggung  ekonomi  masyarakat  di Indonesia.  Jumlah  Usaha  Mikro  hingga  2011 mencapai  sekitar  52  juta.  Usaha  mikro  di Indonesia  sangat  penting  bagi  ekonomi  karena menyumbang  60%  dari  PDB  dan  menampung 97%  tenaga  kerja.  Tetapi  akses  ke  lembaga keuangan  sangat  terbatas  baru  25%  atau  13  juta pelaku  Usaha  Mikro  yang  mendapat  akses  ke
lembaga keuangan. Pemerintah Indonesia, membina  Usaha  Mikro  melalui  Dinas  Koperasi dan  Usaha  Mikro,  di  masing-masing  Provinsi atau  Kabupaten/Kota.  Seperti  pada  tabel  1  yang mana  data  Usaha  Mikro  di  Kota  Malang  sendiri yang  relative  banyak  pada  tahun  2012  lalu. (Rifai, Muhammad, 2011).
Namun,  tak  banyak  Usaha  Mikro  yang mengetahui  bagaimana  caranya  mendapatkan bantuan  dari  pemerintah  sehingga  terkadang mereka  mengambil  keputusan  untuk  meminjam uang di bank. Meskipun taruhannya, bunga yang besar.  Namun  bagi  mereka  yang  penting  adalah mendapatkan  pinjaman.  Saat  ini,  jumlah  Usaha Mikro  di  Malang  tercatat  sekitar  499  unit. Pengembangan  Usaha  Mikro  di  kota  Malang diupayakan  bergabung  dalam  koperasi.  Usaha Mikro  yang  kegiatan  sejenis  bisa  membentuk koperasi.
Oleh  karena  itu  maka  di  buatkan  sistem pendukung keputusan untuk membantu
administrasi  negara  dalam  menentukan  usaha
yang  berhak  untuk  mendapatkan  bantuan  berupa modal  agar  usaha-usaha  Mikro  di  Kota  Malang dapat berkembang dan memiliki daya saing yang tinggi di era modern atau pasar bebas ini. Dalam pembuatan  sistem  ini  peneliti  menganalisis metode Case  Based  Reasoning dan Profile Matching . Perbandingan dua metode ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan penerapan metode pada penentuan modal dengan menggunakan  data  dan  kriteria  yang  sama., selain  itu  sistem  pendukung  keputusan  dapat meningkatkan  kapabilitas  dalam  menyelesaikan masalah  sehingga  menghemat  waktu  dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan berbasis  web  dengan  judul  “ Analisis  Metode Case  Based  Reasoning  Dan  Profile  Matching Dalam  Penentuan  Modal  Usaha  Mikro Berbasis  Web “Dengan  adanya website ini diharapkan  mempermudah  dinas  koperasi  untuk menentukan  usaha  yang  layak  mendapatkan bantuan.

## 1.2. Rumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah  yang  berkaitan dengan skripsi ini antara lain:
1.  Bagaimana  menciptakan sebuah sistem untuk menentukan  Usaha  Mikro yang layak menerima  bantuan  modal  di  kecamatan Lowokwaru.
2.  Bagaimana menentukan kriteria–kriteria sebagai sumber pengambilan keputusan.
3.  Bagaimana  menerapkan  metode  Case  Based Reasoning  dan  Profile  Matching  pada  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan pemberian bantuan modal.
4.  Bagaimana  menganalisis  metode Case  Based Reasoning dan Profile Matching .

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  dari  disusunya  skripsi  ini antara lain:
1.  Membanguan  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan berbasis web yang dapat
membantu mempercepat Administrasi Negara,  Dinas  Koperasi  dan  Usaha  Mikro Kota  Malang  dalam  menentukan  pemberian bantuan modal.
2.  Menentukan rancangan penilaian untuk mentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan  persyaratan  untuk  mendapatkan bantuan.
3.  Mengimplementasikan  dua  metode Case Based  Reasoning dan Profile  Matching kedalam  sebuah  Sistem  Pedukung  Keputusan agar berjalan dengan selaras agar menghasilkan keputusan yang lebih akurat.
4.  Menganalisis  ketepatan  metode Case  Based Reasoning dan Profile  Matching pada penentuan  modal  menggunakan Hamming Distance .

## 1.4. Batasan Masalah
Dalam  menyususn  skripsi  ini  terdapat beberapa batasan masalah antara lain:
1.  Data set yang diambil dalam skripsi ini adalah data  secara  langsung  melalui  internet, observasi  dan  wawancara  atau  disebut  juga data skunder.
2.  Data dalam skripsi ini berisi antara lain Nama Usaha, Nama Pemilik, Jenis Usaha, Kerjasama /  kontrak, Alamat, Jumlah Tenaga Kerja, Penghasilan, dan Umur usaha.
3.  Data yang digunakan dalam skripsi ini berasal dari  Dinas  Koperasi  Dan  Usaha  Mikro  Kota Malang  dan  Website  Forum  Usaha  Mikro Kota Malang.
4.  Metode yang digunakan analisis dalam skripsi ini  adalah Case Based Reasoning dan Profile Matching .
5.  Studi kasus penelitian skripsi diambil di Kota Malang Kecamatan Lowokwaru.
6.  Dalam  aplikasi  ini  terdapat  tiga  hak  akses yang disediakan antara lain:
a.  Administrator,  Untuk  Kepala  bagian pengembangan  dan  penguatan  Usaha Mikro.
b.  Operator/staff, Untuk Staff bagian pengembangan  dan  penguatan  Usaha Mikro.
c.  User, Untuk pemilik usaha-usaha Mikro di Kota Malang.
7.  Target pengguna dalam  skripsi  ini antara lain adalah  Kepala  Dinas  Koperasi  dan  Usaha Mikro,  Kepala  Seksi  Pengembangan  dan Penguatan  Usaha  dan  pemilik  usaha-usaha Mikro di Kota Malang.
8.  Pembangunan  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP5, CSS,  HTML5,  dan  Javascript  yang  nantinya akan  menghasilkan  sebuah  aplikasi  berbasis website.

## 2. TINJAUN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penlitian ini adalah “Implementasi Case Based Reasoning Untuk  Menentukan  Tujuan  Wisata”  yang  ditulis oleh  Billy  Kadmiel,  Lukito  Edi  Nugroho,  dan Silmi Fauziatidimana penelitian tersebut mengaplikasikan  metode  CBR  kedalam  sebuah website.  implementasi  metode Case  Based Reasoning dan teknik similarity dapat memberikan  hasil  rekomendasi  yang  akurat kepada  pengguna  serta  bobot  akhir  dari  setiap hasil  rekomendasi  yang  diberikan.  Bobot  akhir
yang tertinggi akan menjadi rekomendasi terbaik kepada pengguna aplikasi. Output yang dihasilkan  berupa value atau  nilai  bobot  dan rekomendasi tempat wisata, serta keterangan dari tempat wisata tersebut (Kadmiel, dkk.2016).
Penelitian  yang  selanjutnya  yang  juga berkaitan  berjudul  “Pemilihan  Beasiswa  Bagi Mahasiswa  Stmik  Widya  Pratama  Dengan Metode Profile Matching ” yang ditulis oleh Arief Soma  Darmawan  pada  tahun  2012  lalu.  Berisi metode Profile  Matching untuk  penentuan Beasiswa  sangat  diharapkan  oleh  mahasiswa, karena  beasiswa  bertujuan  untuk  meringankan beban  biaya  kuliah.  Metode Profile  Matching merupakan metode
mencocokan profil mahasiswa  dengan  profil  yang  diharapkan  untuk penerima  beasiswa.  Metode  ini  menggunakan perankingan  untuk  merekomendasikan  sebuah keputusan (Darmawan. 2012).
2.2. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan keputusan  untuk  membantu  seseorang  dalam memecahkan  sebuah  masalah  dengan  kondisi semi  terstruktur  dan  tak terstruktur  (Turban,dkk, 2001).

## 2.3. Metode Case Based Reasoning (CBR)
Case-Based  Reasoning adalah  metode untuk menyelesaikan  masalah dengan  mengingat kejadian-kejadian  yang  sama/sejenis  ( similar ) yang  pernah  terjadi  di  masa  lalu  dengan menggunakan pengetahuan atau informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, untuk ilustrasi penerapan CBR dapat dilihat pada Gambar 1 ( Toba, Dkk. 2008).
Gambar 1. Pencocokan Kasus Pada CBR
Untuk menghitung kemiripan kasus, digunakan rumus berikut: Total Similarity = Keterangan: T: Kasus baru S: Kasus yang ada dalam penyimpan n: Jumlah atribut dalam masing-masing kasus i: Atribut individu antara 1 s/d n f: Fungsi similarityantara kasus T dan kasus S Wi: Bobot yang diberikan kepada atribut ke –i

## 2.4. Metode Profile Matching
Proses  perhitungan  pada  metode Profile Matching ,  diawali  dengan  pendefinisian  nilai minimum untuk setiap variabel-variabel penilaian.  Selisih  setiap  nilai  data  testing terhadap nilai minimum masing-masing variabel, dan  menghasilkan  nilai  GAP  yang  kemudian diberi bobot. Bobot setiap variabel akan dihitung rata-rata  berdasarkan  kelompok  variabel Core Factor (CF)  dan Secondary  Factor (SF). Komposisi  CF  ditambah  SF  adalah  100%, tergantung  dari  kepentingan  pengguna  metode ini. Tahap terakhir dari metode ini, adalah proses akumulasi nilai CF dan SF berdasarkan nilai-nilai variabel data testing (Jumadi, Dkk, 2015).

## 2.5. Metode Hamming Distance
Perhitungan  jarak Hamming dilakukan untuk  menghitung  hasil  akhir  dari  sitem  yang mana  alternatif  data  usaha  diperoleh  dari  Dinas Koperasi  Dan  Usaha  Mikro  Kota  Malang.  Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan menggunakan  metode Case  Based  Reasoning dan Profile  Matching .  Didapatkan  fungsi  jarak Hamming yang  memberikan  ukuran  perbedaan atau  jarak  antara  dua  buah  string  yang  memiliki panjang  yang  sama.  Rumus  fungsi  jarak
Hamming didefinisikan sebagai berikut: (Siang. 2009).
3. METODE PENELITIAN 3.1 Analisa Dan Perancangan
Proses penentuan pemberian bantuan modal Usaha  Mikro  di  Kota  Malang  khususnya  pada Kecamatan  Lowokwaru  masih  belum  dilakukan secara  efektif  dan  efisien.  Penyebabnya  karena proses  yang  dilakukan  belum  terkomputerisasi, Semua  perhitungan  untuk  memilih  usaha  yang layak dilakukan secara manual sehingga memakan  waktu  yang  lama  dalam  menentukan bantuan.  Hal  ini  juga  akan  berdampak  pada perkembangan Usaha Mikro di Kota Malang.
Oleh  karena  itu  peneliti  merancang  sistem untuk mempermudah dalam menentukan bantuan modal  usaha.  Dengan  menggunakan  aplikasi bersistem  pendukung  keputusan  yang  mana nantinya  dapat  membantu  pihak  Dinas  Koperasi Dan  Usaha  Mikro  Kota  Malang  menentukan pemberian bantuan modal.
3.2 Kriteria Yang Digunakan
Untuk menentukan kriteria dalam penentuan  penerima  bantuan  pihak  pemerintah memberikan syarat-syarat yang
juga diimplementasikan kedalam sistem. Kriteria yang digunakan antara lain: 1. Berdasarkan pendapatan atau Omset
perbulan 2. Umur usaha Input masalah Bidang deskripsi Masalah
Bidang Solusi Masalah
3. Aset
4. Jumlah tenaga kerja
5. Komoditi Penentuan  kriteria  penerimaan  bantuan modal  yang  digunakan  untuk  menentukan penerima  bantuan  dalam  proses  Metode  Case Based  Reasoning  dan  Profile  Matching  dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Tabel Penentuan Kriteria No Keterangan Bobot 1. Penghasilan / Omset 35 % 2. Umur Usaha 10 % 3. Aset 30 % 4. Jumlah Tenaga Kerja 15 % 5. Komoditi 10 % Tabel 2. Tabel Penentuan Detail Kriteria. No Kriteria Keterangan Nilai 1. Penghasilan / Omset > 20.000.000 / bulan 1 > 11.000.000 – 20.000.000 / bulan 2 > 5.000.000 – 11.000.000 / bulan 3 1.000.000 – 5.000.000 / bulan 4 < 1.000.000 / bulan 5 2. Umur Usaha < 10 Tahun 1 10 – 30 Tahun 2 > 30 Tahun 3 3. Aset > 40.000.000 1 10.000.000 – 40.000.000 2 < 10.000.000 3 4. Jumlah Tenaga Kerja < 10 1 10 - 30 2 > 30 - 50 3 > 50 - 70 4 > 70 5 5. Komoditi Konveksi, Dll 1 Jasa 2 Produksi 3

## 3.3 Desain Arsitektur Sistem
Dalam  pembangunan  sistem  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  pada  penelitian ini yang diaplikasikan ke dalam aplikasi berbasis website.  Mekanisme  detail  mengenai  penerapan sistem ini dijelaskan pada gambar 4.
Gambar 4. Desain Arsitektur Sistem
Keterangan pada Gambar 4 antara lain: 1. Input
Proses  penentuan  keputusan  diawali dengan  pemasukan  data  Usaha  Mikro  yang telah  disiapkan  berisikan  Nama  Usaha,  Jenis Usaha,  Umur  Usaha,  Pendapatan  berbulan, Jumlah  Tenaga  Kerja,  Alamat  Usaha,  Aset dan Komoditi.
2. Proses Setelah  data  sudah  dimasukkan  data- data  tersebut  akan  diolah  menggunakan kriteria  pada  setiap  alternatif  yang  sudah  di tentukan bobot dan nilai GAP-nya oleh pihak
Dinas, lalu perhitungan diproses menggunakan metode Case Based Reasoning dan Profile  Matching ,  dan  yang  terakhir sistem akan menentukan solusi ideal dan hasil dari  perhitungan  nilai  prefrensi  setiap alternatif  menggunakan  metode  Case  Based Reasoning  dan  Profile  Matching  yang  sudah dianalisis menggunakan threshold . 3. Output Setelah  semua  proses  telah  selesai sistem  akan  menghasilkan  keputusan  usaha mana saja yang layak menerima bantuan.

## 3.4 Flowchart
Flowchart  adalah  gambaran  secara  grafik dari  langkah  –  langkah  dan  urutan  –  urutan prosedur  dari  program  yang  akan  dibuat. Terdapat  tiga  flowchart  yang  dibuat  untuk menunjang  berjalannya  sistem  ini.  Berikut merupakan tampilan flowchart dari skripsi ini.
1. Flowchart Metode Case Based Reasoning
2. Flowchart Metode Profile Matching .
Gambar 6. Flowchart Profile Matching
3. Flowchart Metode Hamming Distance

## Gambar 7. Flowchart Hamming Distance
3.5 Data Flow Diagram (DFD)
DFD adalah suatu diagram yang
menggunakan notasi-notasi
untuk menggambarkan arus dari data pada suatu sistem, yang  penggunaannya  sangat  membantu  untuk memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur  dan jelas. Berikut tampilan DFD Level 0 dari  skripsi ini dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. DFD Level 0
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Halaman Login Halaman login digunakan oleh administrator maupun user untuk  masuk  ke halaman panel. Tampilan form login seperti pada Gambar 8 berikut.
Gambar 9. Form Login

## 4.2. Halaman Panel
Halaman  utama  administrator  merupakan halaman  utama  pada  bagian  admin  untuk melakukan  semua  kegiatan  dalam  sistem. Tampilannya seperti pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Halaman Panel

## 4.3. Halaman Input Data Usaha
Halaman  input  data  usaha  seperti  pada Gambar  11  adalah  halaman  input  data  yang digunakan  oleh  admin,  petugas,  dan  user  untuk memasukkan  data  usaha  mikro  yang  nanti  akan dijadikan bahan perbandingan.

## Gambar 11. Halaman Input Data Usaha

## 4.4. Form Input Kriteria
Halaman input kriteria seperti pada Gambar 12 adalah halaman input kriteria yang digunakan oleh  petugas  untuk  memasukkan  data  kriteria yang  nanti  akan  dijadikan  bahan  klasifikasi perhitungan.
Gambar 12. Form Input Kriteria

## 4.5. Form Pembobotan Kriteria
Form pembobotan kriteria digunakan untuk mengatur bobot pada kriteria. Adapun tampilannya  dapat  dilihat  pada  Gambar  13 berikut.
Gambar 13. Form Pembobotan kriteria

## 4.6. Form Seleksi Alternatif
Form  seleksi  alternatif  digunakan  untuk memilih  alternatif  yang  akan  diproses  oleh sistem.  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada Gambar 14 berikut.

## Gambar 14. Form Seleksi Alternatif
4.7. Halaman Perhitungan Case Based Reasonig Halaman yang menampilkan hasil perhitungan  dari  metode Case Based Reasoning . Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada  Gambar 15 berikut.

## Gambar 15. Halaman Perhitungan CBR
4.8. Halaman Perhitungan Profile Matching Halaman yang menampilkan hasil perhitungan  dari  metode Profile  Matching . Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada  Gambar 16 berikut.
Gambar 16. Halaman Perhitungan Profile
Matching

## 4.9. Halaman Analisis Metode
Halaman  yang  menampilkan  hasil  analisis dari  dua  metode  perhitungan.  Halaman  ini menunjukan  presentase  dari  tingkat  keberhasilan dari  masing-masing  metode.  tampilan  dapat dilihat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Halaman Analisis Metode

## 4.10. Halaman Laporan
Halaman  yang  berisi  laporan  dari  hasil perhitungan  yang  telah  diproses  dapat  dilihat pada Gambar 18 berikut.
Gambar 18. Halaman Laporan
4.11. Implementasi Metode Case Based Reasoning
Alur  proses  perhitungan  pada Case  Based Reasoning adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  standar  pembobotan  untuk masing-masing kriteria, seperti yang
ditunjukkan Tabel 1 dan Tabel 2.
2. Masukkan  data  kasus  baru  untuk  memulai program seperti tampak dalam Tabel 3, maka akan dilakukan proses retrieve yaitu membandingan  kasus  baru  dengan  semua kasus  lama  pada database kasus  dan  dicari bobot similaritynya.
Tabel 3 Kasus Baru Nama Usaha Batik Asri Malang Alamat Joyo Asri 12/215 Penjualan/Omset 1.100.000 Komoditi Konveksi Merk Dagang Batik Asri Tenaga Kerja 13 Aset 38.500.000 Tahun Berdiri 2005
3. Perhitungan nilai similarity kasus baru dengan kasus  lama  yaitu  antara  usaha  Batik  Asri dengan P toni, Niki, Candra, dan Sumber Mas seperti pada perhitungan dibawah ini.
Ket Bobot Umur 2 Omset 4 Karyawan 2 Aset 2 Komoditi 1 Similiarity 11 =  1 11
4. Dengan proses perhitungan  yang sama,  maka similarity  antara  kasus  baru  dengan  kasus lama  berdasarkan  pada  nilai  similarity tertinggi maka di dapatkan nilai 1 yaitu kasus Batik Asri dengan P toni seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Perhitungan Kasus Nilai sim Rangking Batik – P Toni 1 1 Batik - Niki 0.45 3 Batik – Candra 0.56 2 Batik - Sumber 0 4 4.12. Pengujian Fungsional Sistem Pengujian sistem merupakan proses menampilkan  sistem  dengan  maksud  untuk menemukan  adanya  kesalahan  atau  tidak  pada sistem  sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk digunakan  oleh  Dinas  Koperasi  dan  para pengusaha.  Hasil  pengujian  sistem  ditunjuakkan pada Tabel 6 sebagai berikut.

## Tabel 6 Pengujian Fungsional
No Fungsi Yang Di Uji Browser Google Chrome V. 75.0. Firefo x V. 68.0 1. Mengakses Halaman Login √ √ 2. Mengakses Halaman Panel Admin √ √ 3. Mengakses Halaman Data Usaha √ √ 4. Mengakses Halaman Kriteria √ √ 5. Mengakses Halaman Pembobotan √ √
6. Mengakses Halaman Seleksi Data √ √ 7. Mengakses Halaman Informasi
√ √ 8. Menghitung Dan Menampilkan Perhitungan Metode Case Based Reasoning
√ √ 9.
Menghitung Dan Menampilkan Menggunakan Metode Profile Matching
√ √ 10. Menghitung Dan Menampilkan Hasil Analisa Hamming Distance √ √ 11. Mengakses Halaman Laporan Keputusan √ √ 12. Mengakses Halaman Keputusan Pada User √ √
Keterangan:
√ = Berjalan
x = Tidak BerjalanKurang
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakuhkan  dapat  di  ambil  bahwa  secara fungsional  sistem  sudah  dapat  menghasilkan output yang di harapkan
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1.  Pada  pengujian  aplikasi  dilakukan  oleh  11 orang  responden  sebagai  user  disimpulkan bahwa  40,26%  sangat  setuju,  38,96%  setuju, 19,48%  cukup  setuju  dan  1,30%  tidak  setuju dengan  adanya  aplikasi  ini  dalam  membantu proses penentuan modal usaha.
2.  Perhitungan  analisa  menggunakan Hamming Distance menunjukan bahwa akurasi perhitungan akurat dengan presentase sebesar
90%  dengan  masing-masing  metode  yaitu
Case Based Reasoning sebesar  100%  dan Matching Profile sebesar 80%.
3.  Estimasi  waktu  pemrosesan  perhitungan metode Case  Based  Reasoning didapatkan 1.41  Detik  dan Matching Profile sebanyak 0.70 Detik.

## 5.2 Saran
Beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih lanjut yang dapat diberikan setelah dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penambahan data usaha yang bisa mencangkup  seluruh  kecamatan  di  Kota Malang.
2. Adanya  halaman  bantuan  pada  halaman  user website  yang  berguna  sebagai  petunjuk pemakaian aplikasi.
3. Adanya pengembangan aplikasi untuk menambah fitur – fitur yang lebih bermanfaat seperti notifikasi pemberitahuan user baru dan perekapan  data  yang  dapat  di  print-out  pada halaman admin dan super admin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawan, A.S., 2012. Pemilihan beasiswa bagi  mahasiswa  stmik  widya  pratama dengan  metode  profile  matching.  Jurnal Ilmiah ICTech, 10(1), pp.1-5.
[2] Jumadi,  Cecep  Nurul  Alam,  Ichsan  Taufik (2015).“Pendekatan Logika Fuzzy untukPerhitungan Gap pada Metode Profile Matching  dalam  MenentukanKelayakan Proposal  Penelitian”,  Prosiding  Seminar
Nasional Sains dan Teknologi, Bandung
[3] Kadmiel,  B.,  Nugroho,  L.E.  and  Fauziati, S., 2016. IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING  UNTUK  MENENTUKAN TUJUAN WISATA. Prosiding SNST Fakultas  Teknik,  1(1).  Ungkawa,  U., Rosmala, D. and Aryanti, F., 2013.
[4] Republik  Indonesia.  2008.  Undang-Undang No. 20 Tahun tentang Usaha mikro  , Kecil dan  Menengah  (USAHA  MIKRO    ),  No. 20.  Sekretariat  Negara.  Jakarta.Kartikasari, M.,  Santoso,  P.B.  and  Yudaningtyas,  E.,
2016.
[5] Rifai,  Muhammad.  (2011).  ”UKM  Jangan Ditarik Pajak”. [Online]. Tersedia:  direkam pada  27  Juli  2011  14:10  WIB.  [27  April 2018].Sari, H.L., 2012.
[6] Siang,  J.J.  (2009)  Matematika  Diskrit  dan Aplikasinya  pada  Ilmu  Komputer,  Andi Offset. Yogyakarta.
[7] Turban,  Efrain  dan  Aronson,  Jay.  2001. Decision  Support  System  and  Intelligent System, Prentice Hall, New Jersey