## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 3 N O .01 (2021) 24-31
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Penghargaan UMKM Skala Mikro Di Kabupaten Bandung Barat Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process
Agung Wahyu Hadiana 1 , Wina Witanti 2 , Puspita Nurul Sabrina 3
1,2.3 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia e-mail: wahyu.hadiana@student.unjani.ac.id *1 , witanti@gmail.com 2 , puspitasabrina14@gmail.com 3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 23 Maret 2021 Revisi Akhir : 26 November 2021 Diterbitkan Online : 23 Desember 2021
Penentuan  prioritas  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  yang  terbaik  perlu dilakukan,  dengan  Menentukan  prioritas  UMKM  yang  terbaik  pemerintah  dapat memberikan  piagam  penghargaan  dan  bantuan  kepada  pelaku  usaha  untuk  lebih mengembangkan  usahanya  karena  UMKM  berperan  penting  dalam  penyerapan  tenaga kerja. Kabupaten Bandung Barat merupakan salah satu kota yang memiliki banyak pelaku dalam  bidang  usaha  yang  harus  diperhatikan  kelangsungan  usahanya.  Jumlah  UMKM yang  banyak  dan  jumlah  kriteria  penilaian  yang  cukup  banyak  menyulitkan  dalam melakukan  penilaian  untuk  pemberian  penghargaan  dan  bantuan  terhadap  UMKM  yang terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sebuah  sistem  berbasis  computer  yang membantu dalam pengambilan keputusan mendukung solusi dari permasalahan penerima piagam  penghargaan  dan  bantuan  untuk  pelaku  usaha  terbaik.  Penekitian  ini  telah membangun  sistem  yang  mampu  mrekomendasikan  pelaku  usaha  UMKM  yang  terbaik dari segi kuisioner, jumlah karyawan, asset, omset, kualitas produksi dengan bobot yang telah ditentukan oleh pihak UMKM. Metode yang digunakan adalah Analytic Hierarchy Process  (AHP)  dan  hasil  dari  penelitian  ini  berupa  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Penghargaan  UMKM  Skala  Mikro  Di  Kabupaten  Bandung  Barat Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process.
Kata Kunci :
UMKM, Kabupaten Bandung Barat, Sistem Pendukung Keputusan, Analytcl Hierarchy Process (AHP)
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 81388488886 E-mail : wahyu@student.unjani.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Usaha Kecil dan Menengah memainkan peran dan sistem  penting  untuk  perputaran  keuangan  publik  dan bisnis.  Demikian  pula,  UMKM  berperan  dalam mengedarkan  hasil  kemajuan.  Salah  satu  langkah penting  dalam  memperluas  pembangunan.  Merupakan satu langkah yang sangat strategis dalam meningkatkan dan  memperkuat  dasar  perekonomian  Indonesia  salah satunya  dengan  mengembangkan  dan  memajukan UMKM.  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  dapat menyediakan lapangan pekerjaan dan dapat mengurangi kesenjangan/tingkat  kemiskinan  yang  ada  diindonesia khususnya  di  Kabupaten  Bandung  Barat.  Kabupaten Bandung  Barat  adalah  sebuah  kabupaten  baru  di provinsi  Jawa  Barat  yang  dibentuk  tahun  2007 sebagai hasil  pemekaran  dari  Kabupaten  Bandung.  Kabupaten Bandung  Barat  memiliki  potensi  alam  dan  potensi ekonomi  yang  memberikan  kontribusi  cukup  besar terhadap perkembangan per-ekonomian daerah maupun nasional,  sehingga  memudahkan  perkembangan  dunia usaha,  pertumbuhan  usaha  –  usaha  baru  yang  kreatif dan  mempermudah  untuk  melakukan  perkembangan ekonomi  local  terutama  untuk  usaha  mikro  dan  kecil. Pemberian  penghargaan  dan  bantuan  dapat  menjadi faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  dari  pelaku usaha  tersebut.  UMKM  yang  memenuhi  kriteria  akan mendapatkan piagam penghargaan dan bantuan. Jumlah UMKM  yang  banyak  dengan  melibatkan  kriteria  yang cukup  kompleks  mempersulit  pemberian  penilaian kepada  pelaku  usaha  terbaik  sehingga  tidak  dapat dilakukan  penilaian  secara  manual.  Oleh  karena  itu
bagaiamana  membuat  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  membantu  UMKM  dalam  memberi keputusan pemberian penghargaan bagi UMKM terbaik di Kabupaten Bandung Barat. Piagam penghargaan dan bantuan  ini  diharapkan  dapat  memberi  pengaruh  baik terhadap  pertumbuhan  usaha  di  Kabupaten  Bandung Barat  dan  menambah  minat  masyarakat  untuk membuka peluang usaha baru.
Sistem  Pendukung  Keputusan  telah  umum digunakan oleh Instansi Pemerintah. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Analytical Hierarchy Process digunakan  untuk  menentukan  bobot  dan  kriteria  yang telah  ditentukan.  Teknik  ini  pernah  digunakan  untuk membantu  Badan  Kepegawaian  dan  Pengembangan Sumber  Daya  Manusia  kota  Tangerang  dalam menentukan  layak atau  tidaknya  pegawai  mendapatkan kenaikan  pangkat  [1].  Penelitian  lain  menunjukkan bahwa  Analytical  Hierarchy  Process  juga  membantu dalam  menentukan  penilaian  kinerja  guru  di  SD  Beji Unggaran  dengan  penilaian  kuisioner[2].  Penelitian menunjukan  informasi  seberapa  akuratnya  untuk mengambil keputusan penentuan prioritas pelaku usaha terbaik  dengan  dibuatnya  sebuah  sistem  yang  dapat melakukan  proses  perankingan  terhadap  UMKM  yang mengkuti perlombaan untuk menjadi UMKM terbaik di Kabupaten  Bandung  Barat.  Data  ini  terdiri  dari  data UMKM  dalam  bidang  kuliner,  kerajinan  dan  bidang fashion.  Data  UMKM  tersebut  kemudian  dimasukan kedalam  sistem  yang  selanjutnya  dilakukan  proses penilaian  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  ranking pemenang  piagam  penghargaan  dan  bantuan,  Sistem pendukung  keputusan  ini  diharapkan  dapat  membantu
pemerintah  dalam  memajukan  Kabupaten  Bandung Barat  serta  diharapkan  dapat  membuka  lapangan  kerja baru  dan  mengurangi  pengangguran  di  Kabupaten Bandung Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  atau  teknik  pengujian  berisi tahapan-tahapan  yang  berurutan,  mulai  dari  perolehan informasi,  analisis  kebutuhan  sistem,  pengujian  sistem saat  ini,  perencanaan  sistem,  eksekusi  pemrograman, pengujian sistem.

## 2.1 Perolehan Data
Metode  pengumpulan  data  atau  pemilahan informasi  adalah  suatu  prosedur  atau  teknik  yang digunakan oleh pencipta untuk mengumpulkan informasi  atau  data.  Bermacam-macam  informasi diselesaikan  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan untuk  mencapai  tujuan  eksplorasi.  Pada  tahap pengumpulan  informasi  akan  diselesaikan  dalam beberapa tahap sebagai berikut :
a. Wawancara (Interview)
Dengan melakukan wawancara yang dilakukan pada tanggal 09 maret 2020 di Dinas Koperasi, Usaha Mikro Kecil  dan  Menengah  yang  berlokasi  di  Kabupaten Bandung  Barat  dengan  Narasumber  yaitu  Kepala Bidang  Pengembangan  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  Bapak  Pujo  Semedi,  S.H  mengenai pengelolaan  UMKM  di  wilayah  Kabupaten  Bandung Barat. Dan juga melalui aplikasi  WathsApp Massenger dengan Bapak Arip sebagai Staf UMKM.
b. Observasi (Pengamatan)
Metode  observasi  digunakan  dalam  penelitian  ini dimana penulis melakukan pengamatan secara langsung.  Penulis  melakukan  pengamatan  ke  beberapa tempat  usaha  yang  berada  di  wilayah  Kabupaten Bandung Barat secara acak antara tanggal 1 April 2020 hingga  30  September  2020  serta  mencatat  kegiatan yang berlangsung.
c. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  dilakukan  untuk  mengumpulkan informasi  dari  penelitian  sebelumnya  yang  relevan dengan sistem pendukung keputusan serta mengevaluasi kembali untuk kemudian dipakai sebagai referensi dari penelitian ini.

## 2.2 Pengembangan Perangkat Lunak
Proses pengembangan perangkat lunak terdiri dari beberapa  tahap  yaitu  tahap  pra  proses,  tahap pengelompokkan  menggunakan  K-Medoids,  dan  tahap pengujian. Perancangan sistem dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
a. Tahapan Sistem Pendukung Keputusan
Pada proses pengambilan keputusan diawali dengan mengidentifikasi  atribut  atau  kriteria  yang  digunakan, dan terdapat 6 atribut atau kriteria yang dijadikan acuan oleh  pihak  Dinas  UMKM  dalam  pengambilan keputusan :
1.  Penilaian Kuisioner
2.  Asset
3.  Omset
4.  Jumlah Karyawan
5.  Kualitas Produksi
6.  Nilai Keaktifan
b. Tahap Pembobotan Dan Perankingan Mengguanakn Metode Analytic Hierarchy Process
Pada  bagian  ini  melakukan  pencarian  bobot  pada atribut  dengan  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP). Ada beberapa proses yaitu :
1.  Menentukan kriteria –  kriteria  untuk menentukan UMKM terbaik
2.  Menentukan kepentingan setiap kriteria
3.  Menghasilkan nilai alternatif setiap kriteria
4.  Mengubah kebentuk matrik perbandingan
5.  Membuat matrik terbobot
26 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 24-31
6.  Membuat matrik ternormalisasi
7.  Membuat matrik ternormalisasi terbobot
8.  Menghitung konsistensi hirarki.

## c. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pada  setiap fungsi  yang  terdapat  pada  modul,  hal  ini  dilakukan untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  kesalahan  pada sistem yang telah dibuat.

## 3. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  penjelasan  mengenai  konsep  pendukung yang  digunakan  dalam  penelitian.  Konsep  yang  akan dijelaskan dalam bab ini meliputi penelitian sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  sistem  pendukung keputusan, UMKM dan metode AHP.

## 3.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  berawal  dari Sistem Informasi Manajemen (SIM) tradisional, karena menekankan  pada  fungsi  mendukung  pembuatan keputusan  pada seluruh  tahapannya.  Sistem  pendukung keputusan  (SPK)  yaitu  bagian  dari  sistem  informasi yang  berbasis  komputer  kemudian  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi, lembaga atau perusahaan. [3].
Beberapa  definisi  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebagai berikut[3,4]: 1.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)    merupakan sebuah  sistem  yang  berbasis  komputer  dengan antarmuka antara mesin/komputer dan pengguna. 2.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)    memiki  tujuan untuk membantu membuat keputusan dalam menyelesaikan masalah dalam berbagai level manajemen dan bukan untuk mengganti posisi manusia sebagai pembuat keputusan.
3.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  memberikan alternatif  solusi  untuk  masalah  semi/tidak  terstruktur baik bagi perorangan atau kelompok.

## 3.2. Metode Analytic Hierarchy Process
Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) merupakan  metode  untuk  mencari  ranking  atau  dari berbagai  alternatif  dalam  memecahkan  suatu  masalah. Dalam  kehidupan  sehari-hari,  sering  kali  dihadapkan dalam  menentukan  pilihan  alternatif  ysng  ada.  Dalam penentuan  pilihan  diperlukan  prioritas  dan  uji konsistensi terhadap pilihan-pilihan yang akan dikerjakan.  Pengambilan  keputusan  dapat  dipengaruhi oleh  beberapa  faktor  yang  memiliki  kepentingan  yang berbeda-beda [4, 5, 6].
Dalam  menyelesaikan  masalah  dengan  metode AHP ada prinsip dasar yang harus anda pahami yaitu[4, 5, 6] :
1. Decomposition, yaitu memecahkan suatu problema  menjadi  unsur-unsur  ke  dalam  bentuk hirarki  proses  pengambilan  suatu  keputusan,
dimana  setiap  unsur  atau  sebuah  elemen  saling berhubungan. Bentuk struktur dekomposisi yakni : a.  Tingkatan kesatu  : Tujuan Keputusan
b.  Tingkatan kedua  : Kriteria-kriteria
c.  Tingkatan ketiga  : Alternatif-alternatif
Gambar 2.  Struktur Hirarki
2. Comparative Judgement, dilakukan dengan hal-hal yang  mengidentifikasi  dengan  komponen  pada suatu  hal  tentang  tingkat  di  dalam  dengan  tingkat di  atasnya.  Penilaian  ini  menjadi  inti  dari  AHP karena  mempengaruhi  permintaan  kebutuhan komponen-komponennya.  Efek  lanjutan  dari evaluasi  ini  lebih  efektif  diperkenalkan  sebagai kerangka  korelasi  berpasangan,  khususnya  kisi pengujian dengan tingkat kecenderungan beberapa pilihan  untuk  setiap  basis.  Skala  kemiringan  yang digunakan  adalah  ukuran  1  yang  menunjukkan tingkat  paling  minimal  (ekuivalen  signifikansi) hingga ukuran 9 yang menunjukkan tingkat paling tinggi (vital).
3. Synthesis  of  Priority,  yaitu  dengan  menggunakan sebuah    eigen  vector  method  untuk  menentukan bobot  relatif    yang  berguna  bagi  pengambilan keputusan.
4. Logical  Consistency,  merupakan  atribut  penting dari  AHP.  Ini  dicapai  dengan  mengumpulkan semua vektor eigen yang didapat dari tingkat yang berbeda dan kemudian memperoleh suksesi vektor komposit yang menghasilkan pengaturan dinamis.
Nilai numerik dikenakan bagi seluruh perbandingan  diperoleh  dari  skala  1  sampai  9  yang telah ditetapkan oleh Saaty, dapat dilihat pada Gambar
Menentukan  bobot  /  eigen  vector  terdapat beberapa langkah-langkah seperti berikut:
1. Menghitung normalisasi matriks
Pada  tahap  ini,  terdapat  2  (dua)  langkah  yaitu menjumlahkan  tiap  kolom  dan  tiap  cell  dari  kolom dibagi berdasarkan jumlah tiap kolom.
2. Menghitung eigen vector / bobot
a. Menghitung eigen value
Menghitung nilai eigen value merupakan perkalian dari setiap baris dipangkatkan dengan 1 dibagi n, seperti pada persamaan berikut:
Eigen Value = (am1*am2*…*amn)^(1/n)...............(2.1) Kemudian  Jumlah  Eigen  merupakan  penjumlahan  dari semua nilai Eigen Value.
Jumlah Eigen = ∑ Eigen Value ................ ...................(2.2)
b. Menghitung bobot prioritas
Bobot  prioritas  untuk  kriteria  ke-i  dapat  diperoleh dengan  membagi  nilai  bi  dengan  nilai  c,  seperti  pada persamaan berikut:
Bobot Prioritas = (Eigen Value)/(Jumlah Eigen).....(2.3)
c. Menghitung bobot sintesa
Bobot  sintesa  didapatkan  dari  matriks  yang  telah dinormalisasi dan menjumlahkan setiap barisnya seperti pada persamaan berikut :
Bobot Sintesa= ∑aij..................................................(2.4) 3. Menghitung nilai eigen maksimum (λmaks)
Nilai eigen maksimum adalah parameter AHP yang begitu  penting  untuk  digunakan  sebagai  rujukan menghitung rasio konsistensi (Consistency Ratio) .
Pengecekan matriks konsisten atau tidak konsisten yaitu  diawali  dengan  membagi  bobot  sintesa  dengan bobot prioritas.
Cek Matriks =  (Bobot Sintesa)/(Bobot Prioritas)....(2.5) Kemudian hasil dari pembagian tersebut dijumlahkan untuk mendapatkan nilai x.
X = ∑ Cek Matriks...................................................(2.6)
Hitung  nilai  eigen  maksimum  (λmaks),  yaitu  x dibagi dengan jumlah kriteria.
λ maks = x/(orde matriks).......................................(2.7) 4. Uji Indeks begitu juga Rasio
Salah satu model utama AHP yang membedakannya  dari  model  dinamis  lainnya  adalah bahwa  tidak  ada  prasyarat  konsistensi  yang  mutlak. Bermacam-macam  penilaian  antara  satu  komponen dengan komponen lainnya bebas satu sama lain, dan hal ini dapat menimbulkan jawaban yang saling bertentangan  yang  diberikan  oleh  responden.  Namun, banyak  penyimpangan  juga  mengganggu.  Mengulangi wawancara dengan jumlah responden yang sama ada di sana-sini  yang  mendasar  jika  konsistensinya  sangat besar [4, 5, 6].
Saaty telah membuktikan bahwa Indeks Konsistensi  dari  matriks  berordo  n  dapat  diperoleh dengan rumus[8,9]:
CI=  ((λmax-n))/((n-1))....................................(2.8) CI  =  Rasio  penyimpangan  (deviasi)  konsistensi (consistency index)
Λmax = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n N = Orde matriks
Jika  CI  adalah  nol,  kisi  pemeriksaan  pasangan berwawasan  konsisten.  Penyimpangan  terjauh  yang telah  ditetapkan  oleh  Thomas  L.  Masih  mengudara menggunakan Consistency Ratio (CR), yaitu pemeriksaan  file  konsistensi  dengan  nilai  rekor  tidak teratur  (RI)  yang  diperoleh  dari  penyelidikan  oleh  Oak Ridge  National  Laboratorium  dan  selanjutnya  dibuat oleh Wharton School dan ditampilkan seperti Tabel 2.3. Ini  bernilai  tergantung  pada  jaringan  permintaan  n. Dengan  demikian,  Rasio  Konsistensi  dapat  dihitung sebagai berikut: [4, 5, 6]:
CR=  CI/RI ......................................................(2.9) CR = rasio konsistensi RI = indeks random
Gambar 4. Indeks Random

## 3.3. Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah
UMKM  adalah  usaha  yang  dimiliki  oleh  orang- orang yang memenuhi standar. UMKM mewakili Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Ukuran untuk setiap bisnis adalah usaha mini, kecil dan menengah [7].
a. Usaha Mikro Usaha mikro sebagaimana dimaksud dalam UU no. 20  Tahun  2008  tentang  UMKM  adalah  usaha bermanfaat  yang  dimiliki  oleh  orang  yang  memenuhi ketentuan  untuk  usaha  mini  dengan  jumlah  kekayaan paling  banyak  Rp.  50.000.000  (Lima  Puluh  Juta Rupiah)  pembatasan  area  dan  struktur  untuk  tempat usaha  atau  memiliki  kesepakatan  tahunan  untuk  semua hal  yang  dianggap  Rp.  300.000.000  (Tiga  Ratus  Juta Rupiah)[7].
b. Usaha Kecil
Usaha Kecil seperti yang ditunjukkan oleh UU no. 20  Tahun  2008,  Usaha  Kecil  adalah  usaha  keuangan yang  bermanfaat  yang  bersifat  soliter,  yang  dilakukan oleh  orang  perseorangan  atau  unsur  usaha  yang  nyata- nyata  bukan  merupakan  pembantu  atau  bagian  dari suatu organisasi yang diklaim, atau menjadi bagian baik secara  langsung  maupun  melalui  perantara.  atau  bisnis besar  yang  memenuhi  standar  bisnis.  kecil.  Memiliki total  aset  lebih  dari  Rp.  50.000.000  area  dan  struktur pembatasan  untuk  tempat  usaha,  atau  memiliki penawaran  tahunan  lebih  dari  Rp.  300.000.000  sampai dengan Rp. 2.500.000.000 [7].
c. Usaha Menengah
Sebagaimana  dimaksud  dalam  Undang-Undang Nomor  20  Tahun  2008,  usaha  menengah  adalah  usaha keuangan  yang  bermanfaat  yang  bersifat  soliter,  yang dilakukan  oleh  orang  atau  tidak  dimiliki  oleh  bagian- bagian  organisasi,  atau  menjadi  bagian  baik  secara langsung maupun akibat dengan perusahaan swasta atau
28 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 24-31
perusahaan  besar.  organisasi.  Memiliki  total  aset  lebih dari Rp. 500.000.000 sampai dengan Rp. 10.000.000.000  area  dan  struktur  pembatasan  untuk tempat  usaha,  atau  memiliki  penawaran  tahunan  lebih dari Rp. 2.500.000.000 sampai dengan Rp. 10,000,000,000 [7].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Penghargaan UMKM Skala Mikro Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process.

## 4.1. Identifikasi Data UMKM
Pada penelitian ini penulis mengidentifikasi kriteria untuk  menentukan  UMKM  mana  yang  lebih  di prioritaskan  untuk  menerima  piagam  penghargaan  dan bantuan dari Pemerintah Daerah agar dapat meningkatkan  kinerja  dan  usahanya  lebih  maksimal, serta  membagi  alternatif  yang  mana  akan  memilih usaha apa yang akan dilihat untuk mendapatkan piagam penghargaan dan bantuan tersebut.
Kriteria  UMKM  Penerima  Piagam  Penghargaan Penyusunan  kriteria  dalam  menentukan  UMKM  mana yang  akan  menjadi  prioritas  penerima  piagam penghargaan  dan  bantuan  dalam  penelitian  ini  terdapat pada Tabel 3.8.

## Gambar 5. Kriterian Penerima Bantuan

## 4.2 Alternatif Penerima Bantuan
Alternatif  yang  digunakan  untuk  menjadi  bahan penilaian  UMKM  adalah  sektor/bidang  yang  terdaftar di  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan  Menengah Kabupaten Bandung Barat terdapat pada Ttabel 3.9
Gambar 6. Sektor Usaha Penerima Piagam Penghargaan

## 4.3 Perhitungan Data Menggunakan AHP (Analytic Hierarchy Process)

## 4.3.1 Data awal
Sample data awal UMKM Kabupaten Bandung Barat
a. Indikator Lembaga

## Gambar 7. Indikator Lembaga
Sumber:  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan  Menengah Kabupaten Bandung Barat

## Gambar 8. Indikator Lembaga
Sumber:  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan  Menengah Kabupaten Bandung Barat
b. Indikator Usaha

## Gambar 9. Indikator Usaha
Sumber:  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan  Menengah Kabupaten Bandung Barat

## Gambar 10. Idnikator Usaha
Sumber:  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan  Menengah Kabupaten Bandung Barat

## 4.3.2 Menentukan Tingkat Kepentingan
Menentukan  tingkat  kepentingan  dari  kriteria  – kriteria yang ada
Gambar 11. Tingkat Kepentingan
4.3.3 Perhitungan Matriks Perbandingan Berpasangan
Pada penentuan matriks perbandingan berpasangan,  penulis  membagi  semua  kriteria  dengan bobotnya  masing  masing  sehingga  menemukan  hasil dari  perbandingan  berpasangan.  Hasil  dari  perhitungan dapat dilihat pada Gambar
Gambar 12 Perhitungan Matrik Kriterua

## Gambar 13. Perhitungan Tabel Kriterian

## 4.3.4 Menjumlahkan Nilai Elemen
Menjumlahkan nilai Esetiap kolom dari nilai-nilai elemen  matriks  kriteria  diatas,  maka  jumlah  elemen setiap kolom adalah

## Gambar 14.Tabel Perjumlahan

## 4.3.5 Menghitung Matriks Normalisasi
Dengan  memisahkan  setiap  komponen  dalam segmen dengan jumlah segmen yang pas dari harga kisi komponen  dan  jumlah  setiap  bagian  di  atasnya, kerangka standarisasi dapat ditentukan dengan membagi  setiap  komponen  dalam  segmen  dengan jumlah segmen yang tepat, yang dapat ditemukan pada Gambar 15..

## Gambar 15. Normalisasi Matriks

## 4.3.6 Penjumlahan Matriks
Setelah  kerangka  standarisasi  diperoleh,  tahap selanjutnya  adalah  memasukkan  setiap  lini  dalam segmen dalam organisasi. Kuantitas setiap bagian pada
30 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 01, Mei 2021, hlm. 24-31
Gambar 16 adalah sebagai
berikut:

## Gambar 16. Penjumalahan Matriks
Setelah  mendapatkan  bilangan  pada  setiap kolom,  nilai  kebutuhan  ukuran  ditentukan  dengan membagi  setiap  komponen  dengan  besaran  aturan  (n  = 6) sehingga kebutuhan dapat ditentukan sebagai berikut.
Prioritas Kuisioner  : 1.8/6  = 0,3 Prioritas Jumlah Karyawan : 1.4/6   = 0,233333 Prioritas Asset : 0.8/6 = 0,133333 Prioritas Omset : 1/6 = 0,166667 Prioritas Nilai Kualitas Produk : 0.6/6 = 0,1 Prioritas Nilai Keaktifan : 0.4/6 = 0.066667
Sehingga  jika  dalam  bentuk  tabel  dapat  dilihat  pada Gambar 17.
Gambar 17. Nilai Rata – Rata Kriteria
Untuk  menghitung  konsistensi  index  penulis menggunakan rumus
(CI) = (λmaks-n)/(n-1) (1)
Sehingga  Nilai  CI  dapat  dihitung  dengan  cara  sebagai berikut (CI) = (5,950972-6)/(6-1)=  -0,00981
Menghitung rasio konsistensi dengan rumus (CR) = CI/RI (2)
RI adalah Random Index dengan nilai 1,12 karena pada kasus  ini  mempunyai  ukuran  matriks  5,  sehingga  nilai darai CR dapat di hitung dengan cara sebagai berikut (CR) = (-0,00981)/1,24= -0,00791 Karena  nilai  Rasio  Konsistensinya  adalah  -0,00791  ≤ 0,1, maka matriks diatas bisa dikatakan konsisten.

## 4.3.7 Pengujian Konsistensi
Untuk  pengujuan  konsistensi,  penulis  akan membuat  matriks  berpasangan  menggunakan  6  kriteria sebelumnya  yang  sudah  dihitung  dengan  3  alternatif yaitu UMKM 1, UMKM 2 dan UMKM 3. Dengan skala saaty sebagai berikut : Skala Saaty Kusisioner :
1 = 10 sd 20 3 = 21 sd 40 5 = 41 sd 60
7 = 61 sd 80 9 = 81 sd 100 Skala Saaty Jumlah Karyawan : 1 = 1 sd 2 3 = 3 sd 4 5 = 5 sd 6 7 = 7 sd 8 9 = 9 sd 10
Skala Saaty Asset :
1 = 1 juta – 10 juta
3 = 11 juta 20 juta
5 = 21 juta – 30 juta
7 = 31 jta – 40 juta
9 = 41 juta – 50 juta
Skala Saaty Omset :
1 = 1 juta sd 60 juta
3 = 61 juta sd 120 juta
5 = 121 juta sd 180 juta
7 = 181 juta sd 240 juta
9 = 241 juta sd 300 juta
Skala Saaty Kualitas Produk :
3 = Standar
5 = Bagus
7 = Sangat Bagus Skala Saaty Nilai Keaktifan ; 1 = 10 sd 20
3 = 21 sd 40
5 = 41 sd 60
7 = 61 sd 80
9 = 81 sd 100 Table 3. 15 Matriks Alternatif UMKM
Gambar 18. Matriks Alternatif UMKM JK   = Jumlah Karyawan KP  = Kualitas Produk NK = Nilai Keaktifan
Perhitungan  akan  menggunakan  Mircrosoft Excel  supaya  memudahkan  penulis  dalam  melakukan perhitungan  alternatif –  alternatif  yang  sudah ditentukan.
Gambar 19. Tabel Hasik Perhitungan Kriteria Kuisioner

## Gambar 20. Tabel Hasil Perhitungan Kriteria Jumlah Karyawan
Gambar 3. 5 Tabel Hasil Perhitungan Kriteria Asset
Gambar 3. 6 Tabel Hasil Perhitungan Kriteria Omset
Gambar 21. Tabel Hasil Perhitungan Kriteria Kualitas Produk
Gambar 22. Tabel Hasil Perhitungan Kriteria NIlai Keaktifan

## Gambar 23. Hasil Rekomendasi UMKM Terbaik
Hasil  dari  pengujian  konsistensi  dapat  dilihat bahwa  yang  mendapatkan  piagam  penghargaan  dan bantuan juara 1 adalah UMKM 3, juara 2 UMKM 2 dan juara 3 yaitu UMKM 1.

## 5. KESIMPULAN
Setelah melakukan analisa perancangan, implementasi  dan  pengujian,  sistem  yang  dibangun menggunakan  metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dengan data kriteria sebanyak 6 data diantaranya penilaian  kuisioner,  jumlah  karyawan,  asset,  omset, Kualitas Produk, dan nilai kekatifan. Berdasarkan hasil pengujian  kualitas  secara  fungsional  sistem  pendukung keputusan  pemberian  penghargaan  UMKM  terbaik telah  berjalan  sesuai  dengan  perancangan  yang  telah dibuat.
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  UMKM terbaik  di  Kabupaten  Bandung  Barat  ini  dapat membantu  pihak    UMKM  dalam  penentuan  pelaku usaha terbaik. Sistem pendukung keputusan merupakan
sistem yang hanya dapat merekomendasikan saja untuk keputusan  yang  akan  diambil  dikembalikan  kepada pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  A.  Suherdi,  R.  Taufiq,  and  A.  A.  Permana, “Penerapan Metode AHP dalam Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Pangkat Pegawai Di  Badan  Kepegawaian  Dan  Pengembagan Sumber  Daya  Manusia  Kota  Tangerang,”  Sintak, pp. 522–528, 2018.
[2]  S.  Rakasiwi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Menentukan  Penilaian  Kinerja  Guru Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (Ahp),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 2, pp. 1001–1008, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i2.2528.
[3]  JYaqin,  A.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Pemberian  Bidikmisi  Dengan  Fuzzy Logic. Cogito Smart Journal, 2(1).
[4]  N.  Palasara,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” vol. 4, no. 1, pp. 31–46, 2017.
[5]  Darmanto,  E.,  Latifah,  N.,  &  Susanti,  N.  (2014). Penerapan  Metode  Ahp  (Analythic  Hierarchy
Process)  Untuk  Menentukan  Kualitas  Gula Tumbu.  Simetris  :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro Dan Ilmu Komputer, 5(1), 75. https://doi.org/10.24176/simet.v5i1.13 9
[6]  Parhusip,  F.,  Yustika,  A.,  Syahputri,  I.,  Damanik, N. S., & Solikhun. (2018). SPK : Analisa Metode AHP  Pada  Guru  Berprestasi  di  SD  095130  Senio Bangun. 3(1), 1–5.
[7]  Y.  R.  Suci,  S.  Tinggi,  and  I.  Ekonomi, “Perkembangan  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil Menengah) di Indonesia,” J. Ilm. Fak. Ekon., vol. 6, no. 1, pp. 51–58, 2017..
[8]  D.  P.  Sari,  O.  M.  Febriani,  and  A.  S.  Putra, “Perancangan  Sistem  Informasi  SDM  Berprestasi pada SD Global Surya,” pp. 289–294, 2018.
[9]  S.  Sundari  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  Electre  Dalam Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang Ilmu  Komputer  (  Study  Kasus  di  AMIK  & STIKOM Tunas Bangsa ),” no. x, 2012..
[10]  S. R.  Siregar,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  PNS DENGAN  METODE  AHP  DAN  TOPSIS  (  Studi Kasus : PT . Bank Sumut Cabang Binjai ),” vol. 2, no. 1, pp. 35–45, 2018.
[11]  A.  N.  Process,  “Analysis  of  the  Difficulties  of SMEs  in  Industry  4.0  Applications  by  Analytical Hierarchy  Process  and  Analytical  Network Process ¸,” 2018, doi: 10.3390/pr6120264.