p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Prioritas Hambatan Green Management Terhadap Industri dan UMKM dalam Perspektif Lingkungan, Sosial dan Ekonomi
Junita 1 , Asmawati 2* , Isthafan Najmi 3
1,2,3 Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi Universitas Abulyatama Banda Aceh * Koresponden email : asmawati@abulyatama.ac.id Diterima: 29 Juli 2023 Disetujui: 15 Agustus 2023

## Abstract
Many  companies  have  been  consuming  natural  resources  and  energy  in unsustainable  systems  in  recent years.  This  has  released  many  greenhouse  gases  and  has  caused  various  problems,  especially  for  the environment, social and economic, originating from waste disposal and climate change, especially at the local  level.  However,  many  organizations  have  started  implementing  their  work  system  with  Green Management. This is due to the growing concern over pollution, depletion of natural resources and global warming.  The  application  of  Green  Management  to  the  world  of  work  currently  has  various  obstacles. These bottlenecks can be reduced by prioritizing bottlenecks as critical so that higher priority constraints can be used first to address issues more effectively with resources. Priorities like this are crucial, especially for  developing  MSMEs  with  minimal  resources.  This  paper  specifically  aims  to  identify  the  factors hindering Green Management's implementation. The TOPSIS fuzzy method is used in making decisions by prioritizing  obstacles  from  an  environmental,  social,  and  economic  perspective.  The  results  of  the investigation  indicated  that  lack  of  awareness/information,  technology  risks  and  weak  policies  were obstacles  to  implementing  GM.  Prioritizing  barriers  with  different  perspectives  is  one  way  to  assist  in making  decisions  or  policies,  especially  for  industry  and  MSMEs,  in  mitigating  these  obstacles  more effectively.
Keywords: green management, obstacles, sustainability, industry, MSMEs

## Abstrak
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  banyak  perusahaan  telah  mengonsumsi  sumber  daya  alam  dan  energi dengan sistem tidak berkelanjutan. Hal ini telah melepaskan gas rumah kaca dengan sejumlah besar dan telah menyebabkan berbagai masalah terutama terhadap lingkungan, sosial dan ekonomi yang bersumber dari  pembuangan  limbah  dan  perubahan  iklim  terutama  di  tingkat  lokal.  Namun,  saat  ini  telah  banyak organisasi  mulai  menerapkan  sistem  kerjanya  dengan Green  Management .  Hal  ini  dikarenakan kekhawatiran  yang  terus  meningkat  terhadap  polusi,  penipisan  sumber  daya  alam  serta  pemanasan  di tingkat global. Penerapan Green Management terhadap dunia kerja saat ini memiliki berbagai hambatan. Hambatan-hambatan  ini  dapat  dikurangi  dengan  memprioritaskan  hambatan  sebagai  hal  yang  sangat penting sehingga prioritas hambatan yang lebih tinggi dapat digunakan terlebih dahulu dalam mengatasi berbagai  masalah  secara  lebih  efektif  terhadap  sumber  daya. Prioritas  seperti  ini  dianggap  lebih  penting terutama bagi UMKM yang sedang berkembang dengan sumber daya yang sangat terbatas. Paper ini secara khusus  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  terhadap  faktor-faktor  hambatan  terhadap  penerapan Green Management .  Metode  fuzzy  TOPSIS  digunakan  dalam  membuat  keputusan  dengan  memprioritaskan hambatan  dari  perspektif  lingkungan,  sosial  dan  ekonomi.  Hasil  dari  investigasi  menunjukkan  bahwa kurangnya kesadaran/informasi,  risiko  teknologi dan  kebijakan yang  lemah  merupakan  hambatan  dalam menerapkan  GM.  Prioritas  hambatan  dengan  perspektif  yang  berbeda  merupakan  salah  satu  cara  untuk membantu  dalam  mengambil  keputusan  atau  kebijakan  terutama  pada  industri  dan  UMKM  dalam memitigasi hambatan tersebut secara lebih efektif.
Kata Kunci: manufaktur hijau, hambatan, berkelanjutan, industri, UMKM

## 1. Pendahuluan
Sektor  manufaktur  sangat  penting  bagi  negara  berkembang  dan  berkembang  untuk  meningkatkan kualitas  hidup  warganya.  Keterbatasan  sumber  daya  alam  dan  meningkatnya  permintaan  energi memperlambat  laju  pembangunan  di  negara  maju,  sementara  itu,  sektor  manufaktur  di  negara-negara berkembang menarik perhatian dunia karena potensi pertumbuhan yang belum tergali baik dari sisi sumber
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
daya  alam  maupun  sumber  daya  manusia,  selain  secara  relatif.  undang-undang  lingkungan  yang  kurang ketat  [1].  Sementara  itu,  pertumbuhan  sektor  manufaktur  membawa  beberapa  tantangan  seperti  sumber daya  alam  yang  cepat  menipis;  polusi  tanah,  air  dan  udara;  dan  bahaya  kesehatan  yang  parah  bagi kemanusiaan. Tantangan ini menimbulkan risiko bagi pembangunan berkelanjutan planet ini
Kebutuhan  untuk  mencapai  kemakmuran  ekonomi  yang  lebih  tinggi  dengan  dampak  lingkungan yang paling kecil telah menyebabkan paradigma manufaktur baru dari Manufaktur Hijau (GM). GM berarti merancang,  membuat,  mengirimkan,  dan  membuang  produk  yang  menghasilkan  efek  negatif  minimum pada lingkungan dan masyarakat serta layak secara ekonomi. Namun, penerapan GM di industri terhalang oleh hambatan. Penerapan GM hanya mungkin dengan upaya kolaborasi pemerintah dan industri dengan cara strategis dengan mengurangi hambatan GM. Makalah ini bertujuan untuk memprioritaskan hambatan GM  menggunakan  fuzzy  TOPSIS  berdasarkan  perspektif  lingkungan,  sosial  dan  ekonomi.  Prioritas hambatan GM akan membantu pemerintah dan industri untuk fokus pada beberapa hambatan penting untuk di mitigasi dalam sumber daya yang terbatas.
Sisa dari makalah ini disusun sebagai berikut: bagian selanjutnya memberikan latar belakang studi diikuti  dengan  metodologi  di  bagian  3.  Bagian  4  menyajikan  hasil  dan  diskusi.  Akhirnya,  bagian  5 memberikan kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. Tinjauan Penelitian Sebelumnya
Berbagai  penelitian  di  masa  lalu  telah  mengidentifikasi  hambatan  manufaktur  hijau  [1]–[3], manufaktur sadar lingkungan [4]–[7], manufaktur berkelanjutan [8]–[11], produksi bersih [12]–[17], adopsi teknologi  yang  lebih  bersih  [18]–[20],  teknologi  ramah  lingkungan  [21],  strategi  lingkungan  di  bidang manufaktur [22], sistem manajemen lingkungan [23], keberlanjutan lingkungan [24], adopsi teknologi sadar lingkungan  [25],  praktik  yang  bertanggung  jawab  terhadap  lingkungan  [26],  dan  manufaktur  ramah lingkungan [27]. 10 penghambat yang diidentifikasi oleh [28] yang ditunjukkan pada tabel 1 telah diadopsi untuk penelitian ini. Tabel 1 juga memberikan deskripsi masing-masing penghalang agar lebih jelas.
Tabel 1 . Daftar penghambat GM dan deskripsinya Kode Penghambat Deskripsi B 1 Insentif dari Pemerintah
Tidak Adanya Insentif dan Kebijakan untuk Implementasi GM
B 2 Sumber Daya Keuangan Tidak adanya sumberdaya keuangan dan kesulitan dalam mendapatkan modal B 3 Biaya Modal Tinggi Modal yang lebih tinggi dan biaya implementasi B 4 Keuntungan atau Kerugian Finansial Keuntungan ekonomi yang tidak pasti, pengembalian investasi yang lambat B 5 Komitmen Organisasi Pengetahuan terbatas tentang ramah lingkungan dan akses terbatas ke literatur hijau B 6 Komitmen SDM Issue hijau bukan perhatian dari SDM yang ada B 7 Pengetahuan Karyawan Pengetahuan karyawan terhadap implementasi GM rendah dikarenakan sumberdaya pendidikan yang rendah B 8 Perencanaan Tingkat perencanaan terhadap penerapan teknologi untuk GM rendah dan kurangnya persiapan yang lebih baik B 9 Kesadaran dan Motivasi Karyawan Kesadaran terbatas tentang ramah lingkungan, akses terbatas ke literatur hijau, kelangkaan informasi yang memadai B 10 Teknis Produksi/Inovasi Teknologi Kurangnya kemampuan inovasi dan kapabilitas teknologi dalam implementasi GM
Ada tiga aspek berbeda yang harus diperhatikan untuk menerapkan strategi manufaktur yang lebih baru seperti manufaktur hijau - planet, manusia, dan kemakmuran [29]. Hal ini memberikan motivasi untuk memprioritaskan  penghambat  GM  menggunakan  perspektif  lingkungan  (planet),  sosial  (manusia)  dan ekonomi (kemakmuran). Selain itu, tinjauan literatur menunjukkan bahwa hampir tidak ada makalah yang memprioritaskan hambatan penerapan GM kecuali [16] menggunakan proses hierarki analitik (AHP) untuk menentukan peringkat hambatan produksi bersih untuk Cina. Teknik Fuzzy TOPSIS multi-criteria decision making (MCDM)  digunakan  untuk  memprioritaskan  hambatan  karena  lebih  siap  untuk  menghadapi  dua
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
jenis ketidakpastian utama, yaitu ambiguitas dan ketidakjelasan, yang ada dalam kehidupan nyata. Selain itu, TOPSIS mudah dihitung dan dipahami [30].

## 3. Metode Penelitian
Fuzzy TOPSIS, yang dikembangkan oleh Chen, adalah metode praktis dan sesuai dengan pemikiran manusia di bawah lingkungan aktual [31]. Teori fuzzy diterapkan pada parameter model untuk pengambilan keputusan  untuk  memprioritaskan  hambatan  GM.  Dalam  teori  himpunan  fuzzy,  bilangan  fuzzy  segitiga dapat didefinisikan dengan triplet dan skala konversi diterapkan untuk mengubah istilah linguistik menjadi bilangan  fuzzy. Tabel  2 memberikan  kriteria  pemilihan  dan  penilaian  serta  alternatif  untuk memprioritaskan hambatan GM.
Tabel 2 . Variabel linguistik dan peringkat fuzzy untuk kriteria dan alternatif Linguistic terms for criteria Linguistic terms for alternative Membership Function Sangat Tidak Penting (STP) Tidak Penting (TP (1,1,3) Tingkat Kepentingan Rendah (TKR) Kurang Penting (KP) (1,3,5) Tingkat Kepentingan Sedang (TKS) Cukup Penting (CP) (3,5,7) Sangat Penting Penting (5,7,9) Kepentingan Sangat Tinggi (KST) Sangat penting (7,9,9)

## 4. Hasil Penelitian
Langkah-langkah algoritma fuzzy TOPSIS [28], [32].

## Langkah 1. Penetapan peringkat
Alternatif  dengan  bantuan  tiga  kelompok  pengambil  keputusan  bernama  DM1,  DM2,  dan  DM3 masing-masing  dari  orang-orang  ahli  lingkungan,  sosial  dan  ekonomi  (Tabel  3  dan  4).  Para  pengambil keputusan  ini  adalah  para  ahli  dari  pemerintah,  asosiasi  industri  dan  industri  yang  bekerja  di  bidang manufaktur hijau / berkelanjutan, pengendalian polusi, dll. Selama setidaknya lima tahun. Setiap kelompok pembuat keputusan terdiri dari tiga ahli yang menghasilkan total sembilan ahli untuk studi tersebut.
Tabel 3. Penilaian linguistik kriteria Kriteria DM1 DM2 DM3 Lingkungan C1 St T T Sosial C2 T T R Ekonomi C3 M T ST Tabel 4 . Penilaian linguistik alternatif Penghambat Lingkungan Sosial Ekonomi B 1 Insentif dari Pemerintah P P SP B 2 Sumber Daya Keuangan CP P CP B 3 Biaya Modal Tinggi TP TP KP B 4 Keuntungan atau Kerugian Finansial TP CP TP B 5 Komitmen Organisasi TP SP P B 6 Komitmen SDM P TP P B 7 Pengetahuan Karyawan P P P B 8 Perencanaan P P KP B 9 Kesadaran dan Motivasi Karyawan CP CP KP B 10 Teknis Produksi/Inovasi Teknologi CP P CP

## Langkah 2. Hitung peringkat fuzzy agregat untuk kriteria
Peringkat  linguistik  dari  kriteria  diubah  menjadi  peringkat  fuzzy  agregat  menggunakan Tabel  2 seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  5 .  Jika  peringkat  fuzzy  semua  pengambil  keputusan  digambarkan sebagai bilangan fuzzy segitiga 𝑅̃ 𝑘 = (𝑎 𝑘 , 𝑏 𝑘 , 𝑐 𝑘 ), 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 maka peringkat fuzzy agregat diberikan oleh:
𝑅̃ 𝑘 = (𝑎, 𝑏, 𝑐), 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 .................................................................................................... (1)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dimana 𝑎 = 𝑚𝑖𝑛 𝑘 {𝑎 𝑘 }, 𝑏 = 1 𝐾 ∑ 𝑏 𝑘 𝑘 𝑘=1 𝑐 = 𝑚𝑎𝑥 𝑘 {𝑐 𝑘 }
Tabel 5 . Bobot fuzzy agregat untuk kriteria Kriteria DM1 DM2 DM3 Bobot fuzzy agregat C1 (7,9,9) (5,7,9) (5,7,9) (5, 7.66, 9) C2 (5,7,9) (5,7,9) (1,3,5) (1, 5.66, 9) C3 (3,5,7) (5,7,9) (7,9,9) (3, 7, 9)

## Langkah 3. Hitung matriks keputusan fuzzy
Peringkat linguistik dari alternatif diubah menjadi peringkat fuzzy, menggunakan Tabel 2 , seperti yang  ditunjukkan  pada Tabel  6 .  Matriks  keputusan  fuzzy  untuk  alternatif (𝐷 ̃) dibangun  menggunakan persamaan berikut:
𝐷 ̃ = 𝐵 1 𝐵 2 … 𝐵 𝑚 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛
[ 𝑋̃ 11 𝑋̃ 12 … 𝑋̃ 1𝑛 𝑋̃ 21 𝑋̃ 22 … 𝑋̃ 2𝑛 … … … … 𝑋̃ 𝑚1 𝑋̃ 𝑚2 … 𝑋̃ 𝑚𝑛 ] ............................................................................................. (2)
Tabel 6 . Bobot fuzzy agregat untuk alternatif Hambatan Lingkungan Sosial Ekonomi B 1 (5, 7, 9) (5, 7, 9) (7, 9, 9) B 2 (3, 5, 7) (5, 7, 9) (3, 5, 7) B 3 (1, 1, 3) (1, 1, 3) (1, 3, 5) B 4 (1, 1, 3) (3, 5, 7) (1, 1, 3) B 5 (1, 1, 3) (7, 9, 9) (5, 7, 9) B 6 (5, 7, 9) (1, 1, 3) (5, 7, 9) B 7 (5, 7, 9) (5, 7, 9) (5, 7, 9) B 8 (5, 7, 9) (5, 7, 9) (1, 3, 5) B 9 (3, 5, 7) (3, 5, 7) (1, 3, 5) B 10 (3, 5, 7) (5, 7, 9) (3, 5, 7)

## Langkah 4. Normalisasi matriks keputusan fuzzy
Bobot raw fuzzy yang disajikan pada Tabel 6 di normalisasi menggunakan transformasi skala linier untuk  membawa  berbagai  kriteria  skala  ke  skala  yang  sebanding.  Matriks  keputusan  fuzzy  yang  di normalisasi 𝑅̃ yang ditunjukkan pada Tabel 7 dihitung sebagai:
𝑅̃ = [𝑟̃ 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 ................................................................. (3)
Dimana
𝑟̃ 𝑖𝑗 = ( 𝑎 𝑖𝑗 𝑐 𝑗 ∗ , 𝑏 𝑖𝑗 𝑐 𝑗 ∗ , 𝑐 𝑖𝑗 𝑐 𝑗 ∗ )    𝑑𝑎𝑛   𝑐 𝑗 ∗ = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 {𝑐 𝑖𝑗 }    (𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒𝑝𝑒𝑛𝑡𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)
Tabel 7 . Alternatif yang di normalisasi Hambatan Lingkungan Sosial Ekonomi B 1 (0.56, 0.78, 1) (0.06, 0.09, 0.11) (0.78, 1, 1) B 2 (0.33, 0.56, 0.78) (0.04, 0.06, 0.09) (0.33, 0.56, 0.8) B 3 (0.11, 0.11, 0.33) (0.01, 0.01, 0.04) (0.11, 0.33, 0.56) B 4 (0.11, 0.11, 0.33) (0,01, 0.01, 0.04) (0.11, 0.11, 0.33)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Hambatan Lingkungan Sosial Ekonomi B 5 ((0.11, 0.11, 0.33) (0,01, 0.01, 0.04) (0.78, 1, 1) B 6 (0.56, 0.78, 1) (0.06, 0.09, 0.11) (0.78, 1, 1) B 7 0.56, 0.78, 1) (0.06, 0.09, 0.11) (0.78, 1, 1) B 8 0.56, 0.78, 1) (0.06, 0.09, 0.11) (0.11, 0.33, 0.56) B 9 (0.33, 0.56, 0.78) (0,04, 0.06, 0.09) (0.11, 0.33, 0.56) B 10 (0.33, 0.56, 0.78) (0,04, 0.06, 0.09) (0.33, 0.56, 0.8)

## Langkah 5. Hitung matriks ternormalisasi berbobot
Matriks  ter  normalisasi  berbobot 𝑉̃ untuk  kriteria  dihitung  dengan  mengalikan bobot (𝑊 ̃ 𝑗 ) kriteria evaluasi dengan matriks keputusan fuzzy ter normalisasi 𝑟̃ 𝑖𝑗 (Tabel 8) sebagai:
𝑉̃ = [𝑣̃ 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 𝑖 = 1,2, … , 𝑚;         𝑗 = 1,2, … , 𝑛 .................................................................. (4)
Dimana 𝑣̃ 𝑖𝑗 = 𝑟̃ 𝑖𝑗 (. )𝑤 ̃ 𝑗 Tabel 8 . Normalisasi bobot alternatif Jarak Lingkungan Sosial Ekonomi B1 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (2.33, 7, 9) B2 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (1, 3.89, 7) B3 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (0.33, 2.33, 5) B4 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (0.33, 0.78, 3) B5 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (1.67, 5.44, 9) B6 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (1.67, 5.44, 9) B7 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (1.67, 5.44, 9) B8 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (0.33, 2.33, 5) B9 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (0.33, 2.33, 5) B10 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (1, 3.89, 7)
Langkah 6. Hitung solusi ideal fuzzy positif (FPIS) dan solusi ideal negatif fuzzy (FNIS) Alternatif FPIS dan FNIS dihitung dalam dua baris terakhir dari Tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 9. FPIS (B+) dan FNIS (B-) dari bobot alternatif
Jarak Lingkungan Sosial Ekonomi B1 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (2.33, 7, 9) B2 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (1, 3.89, 7) B3 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (0.33, 2.33, 5) B4 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (0.33, 0.78, 3) B5 (0.56, 0.85, 3) (0.06, 0.54, 3) (1.67, 5.44, 9) B6 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (1.67, 5.44, 9) B7 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (1.67, 5.44, 9) B8 (2.78, 5.96, 9) (0.31, 3.75, 9) (0.33, 2.33, 5) B9 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (0.33, 2.33, 5) B10 (1.67, 4.26, 7) (0.19, 2.68, 7) (1, 3.89, 7) FPIS (B+) (9, 9, 9) (9, 9, 9) (9, 9, 9) FNIS(B-) (0.56, 0.56, 0.56) (0.06, 0.06, 0.06) (0.33, 0.33, 0.33) 𝑖 = 1,2, … , 𝑚;      𝑗 = 1,2, … , 𝑛. ................................................................................................. (5)
𝐴 ∗ =   (𝑣̃ 1 ∗ , 𝑣̃ 2 ∗ , … , 𝑣̃ 𝑛 ∗ ) 𝐴 − = (𝑣̃ 1 − , 𝑣̃ 2 − , … , 𝑣̃ 𝑛 − ) 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎      𝑣̃ 𝑗 ∗ = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 {𝑣 𝑖𝑗3 }
𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎       𝑣̃ 𝑗 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 {𝑣 𝑖𝑗3 }
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Langkah 7. Hitung jarak setiap alternatif dari FPIS dan FNIS
Jarak setiap alternatif berbobot dari FPIS dan FNIS dihitung seperti yang ditunjukkan pada Tabel 10 dan Tabel  11 masing-masing.  Jarak  antara  keduanya  ditentukan  dengan  mengikuti  relasi  menggunakan metode vertex
𝑑(𝑎̃, 𝑏̃) = √ 1 3 [(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 +(𝑎 3 − 𝑏 3 ) 2 ] ............................................................ (6)
𝑑 𝑖 ∗ =   ∑ 𝑑 𝑣 𝑛 𝑗=1 (𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 ∗ )    𝑖 = 1,2, … , 𝑚 .................................................................................... (7) 𝑑 𝑖 − = ∑ 𝑑 𝑣 𝑛 𝑗=1 (𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 − )   𝑖 = 1,2, … , 𝑚 .................................................................................... (8) Tabel 10 . Jarak penghambat GM (dari FPIS) Jarak C1 C2 C3 d(B1,B+) 3.999 5.863 4.018 d(B2,B+) 5.173 6.369 5.601 d(B3,B+) 7.609 7.907 6.722 d(B4,B+) 7.609 7.907 7.718 d(B5,B+) 7.609 7.907 4.705 d(B6,B+) 3.999 5.863 4.705 d(B7,B+) 3.999 5.863 4.705 d(B8,B+) 3.999 5.863 6.722 d(B9,B+) 5.173 6.369 6.722 d(B10,B+) 5.173 6.369 5.601 Tabel 11 . Jarak penghalang GM (dari FNIS) Jarak C1 C2 C3 d(B1,B-) 5.924 5.585 6.421 d(B2,B-) 4.334 4.283 4.382 d(B3,B-) 1.419 1.719 2.934 d(B4,B-) 1.419 1.719 1.563 d(B5,B-) 1.419 1.719 5.863 d(B6,B-) 5.924 5.585 5.863 d(B7,B-) 5.924 5.585 5.863 d(B8,B-) 5.924 5.585 2.934 d(B9,B-) 4.334 4.283 2.934 d(B10,B-) 4.334 4.283 4.382

## Langkah 8. Hitung koefisien kedekatan (CCi) dari setiap alternatif
Koefisien kedekatan (CCi) mewakili jarak ke FPIS dan FNIS secara bersamaan. Koefisien kedekatan agregat dari masing-masing alternatif ditunjukkan pada Tabel 12 . Sedangkan koefisien kedekatan individu dari masing-masing alternatif ditunjukkan pada Tabel 13 .
Tabel 12 . Koefisien kedekatan untuk alternatif (agregat) Hambatan D+ D- Cci B 1 13.881 17.93 0.5636 B 2 17.143 12.999 0.4312 B 3 22.238 6.072 0.2145 B 4 23.234 4.7012 0.1683 B 5 20.221 9.0009 0.308 B 6 14.567 17.372 0.5439 B 7 14.567 17.372 0.5439 B 8 16.584 14.443 0.4655 B 9 18.264 11.551 0.3874 B 10 17.143 12.999 0.4312
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 13 . Koefisien kedekatan untuk alternatif (Perspektif Individu) Hambatan CCi (Perspektif Lingkungan) CCi (Perspektif Sosial) CCi (Perspektif Ekonomi) B 1 0.597017 0.487845 0.615053 B 2 0.455873 0.402068 0.438928 B 3 0.157144 0.178624 0.303841 B 4 0.157144 0.178624 0.168408 B 5 0.157144 0.178624 0.554759 B 6 0.597017 0.487845 0.554759 B 7 0.597017 0.487845 0.554759 B 8 0.597017 0.487845 0.303841 B 9 0.455873 0.402068 0.303841 B 10 0.455873 0.402068 0.438928

## Langkah 9. Beri peringkat alternatif (hambatan)
Pengutamaan  hambatan  GM  menurut  CCi  dalam  urutan  menurun  dan  alternatif  dengan  koefisien kedekatan  tertinggi  untuk  implementasi  akhir  disajikan  pada Tabel  14 .  Alternatif  terbaik  paling  dekat dengan FPIS dan terjauh dari FNIS.
Tabel 14 . Koefisien kedekatan (CC i ) untuk alternatif (agregat) Hambatan D+ D- Cci Prioritas B 1 13.881 17.93 0.5636 1 B 6 14.567 17.372 0.5439 2 B 7 14.567 17.372 0.5439 3 B 8 16.584 14.443 0.4655 4 B 10 17.143 12.999 0.4312 5 B 2 17.143 12.999 0.4312 6 B 9 18.264 11.551 0.3874 7 B 5 20.221 9.0009 0.308 8 B 3 22.238 6.072 0.2145 9 B 4 23.234 4.7012 0.1683 10

## 5. Pembahasan
Representasi  grafis  pentingnya  hambatan  GM  yang  diperoleh  melalui  fuzzy  TOPSIS  MCDM ditunjukkan  pada Gambar  1 .  Studi  ini  mengungkapkan bahwa  “Insentif  dari  Pemerintah”  tidak  adanya insentif  dan  kebijakan  untuk  implementasi  GM  dan  akses  terbatas  ke  literatur  hijau  atau  penyebaran informasi merupakan penghambat peringkat teratas (1/10) yang menghambat penerapan GM di UMKM. Studi lebih lanjut mengungkapkan bahwa “Komitmen SDM” dari teknologi yang belum matang dan belum terbukti dalam hal teknologi, bahan, operasi, dan proses UMKM yang mutakhir seringkali tidak mudah dan murah  tersedia  bagi  perusahaan  yang  kedua  (2/10)  penghambat  terpenting  diikuti  oleh  “Pengetahuan Karyawan” dalam hal hukum lingkungan sama sekali atau peraturan lingkungan yang kompleks dan tidak efektif di posisi ketiga (3/10).
Posisi ketiga (3/10) “Komitmen SDM yang rendah” dalam hal penegakan hukum lingkungan yang tidak efektif karena kurangnya komitmen dari organisasi, kurangnya sumber daya manusia yang terlatih, biaya  pemantauan  dan  pejabat  yang  tidak  jujur,  dll.  Menempati  peringkat  keempat  (4/10)  diikuti  oleh “Kurangnya Perencanaan” dalam hal pekerjaan manufaktur ke pasar berkembang atau kurangnya undang- undang  lingkungan  yang  ketat  dalam  mengurangi  bagian  emisi  perusahaan  di  posisi  kelima  (5/10). Hambatan ini bukan hambatan yang paling penting, tetapi penting karena undang-undang tidak sepenuhnya ditegakkan dan sistem pembuatannya dialihkan ke undang-undang yang kurang ketat atau tidak penting.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Hasil  lebih  lanjut  mengungkapkan  bahwa  “sumber  daya  keuangan”,  “kesadaran  dan  motivasi karyawan”, “komitmen organisasi”, dan “biaya modal yang tinggi” masing-masing berada di nomor 6,7, 8, dan  9.  Keempat  hambatan  ini  cukup  penting  terutama  untuk  usaha  UMM.  “Keuntungan  atau  kerugian finansial”  adalah  salah  satu  yang  memiliki  dampak  paling kecil/hambatan  penting  bagi  penerapan  GM. Perusahaan  khususnya  UKM  atau  UMKM di  Kota  Banda  Aceh  dan  Indonesia  khususnya  menunjukkan penolakan terhadap perubahan bahkan untuk penerapan sistem manufaktur dan manajemen yang lebih baik.
Gambar 1 . Hambatan Pentingnya GM (agregat)
Gambar 2 memberikan perbandingan pentingnya hambatan GM di antara ketiga perspektif secara individual yaitu lingkungan, sosial dan ekonomi.
Gambar 2 . Pentingnya penghambat GM (perspektif individu)

## 6. Kesimpulan
Pemerintah seharusnya memberikan prioritas terhadap penyadaran/informasi sebagai kegiatan wajib bagi  UMKM  yang  diberikan  pendanaan  oleh  pemerintah.  Masyarakat  sendiri  dapat  terdidik  secara keseluruhan  betapa  pentingnya  produk  dan  proses  ramah  lingkungan.  Selanjutnya,  dapat  menghasilkan lebih banyak permintaan pelanggan/konsumen terhadap produk ramah lingkungan.
Pemerintah harus berinvestasi terutama sains dan teknologi sehingga promosi untuk pengembangan teknologi hijau dapat bekerja sama dengan berbagai teknis lembaga. Pemerintah juga harus memfasilitasi UMKM untuk menerapkan teknologi yang sudah terbukti lebih baik.
Pemerintah juga harus memberlakukan undang-undang lingkungan yang diwajibkan setara dengan negara-negara maju secara teknologi untuk memaksa UMKM dapat berinvestasi ke dalam teknologi GM. Pembangunan infrastruktur harus lebih diutamakan oleh pemerintah sehingga peraturan lingkungan yang telah  ada  lebih  efektif.  Undang-undang  mengenai  lingkungan  harus  lebih  dipastikan  oleh  pemerintah  di untuk semua usaha UMKM sehingga negara dapat menghentikan pihak UMKM yang tidak berjalan dengan baik.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 7. Daftar Pustaka
[1] A. Bhattacharya, R. Jain, and A. Choudhary, “Green manufacturing energy, products and processes,” Green Manuf. Rep. by Bost. Consult. Gr. Confed. Indian Ind. , 2011.
[2] D.  Dornfeld,  C.  Yuan,  N.  Diaz,  T.  Zhang,  and  A.  Vijayaraghavan,  “Introduction  to  green manufacturing,” in Green Manufacturing , Springer, 2013, pp. 1–23.
[3] V. K. Mittal, P. Egede, C. Herrmann, and K. S. Sangwan, “Comparison of drivers and barriers to green  manufacturing:  a  case  of  India  and  Germany,”  in Re-engineering  Manufacturing  for Sustainability , Springer, 2013, pp. 723–728.
[4] V.  K.  Mittal,  K.  S.  Sangwan, C.  Herrmann, P.  Egede,  and C.  Wulbusch,  “Drivers  and  barriers  of environmentally  conscious  manufacturing:  a  comparative  study  of  Indian  and  German organizations,” in Leveraging Technology for a Sustainable World , Springer, 2012, pp. 97–102.
[5] J.  Sarkis,  M.  A.  Hasan,  and  R.  Shankar,  “Evaluating  environmentally  conscious  manufacturing barriers  with  interpretive  structural  modeling,”  in Environmentally  Conscious  Manufacturing  VI , 2006, vol. 6385, p. 638508.
[6] V. K. Mittal and K. S. Sangwan, “Development of a model of barriers to environmentally conscious manufacturing implementation,” Int. J. Prod. Res. , vol. 52, no. 2, pp. 584–594, 2014.
[7] V.  K.  Mittal  and  K.  S.  Sangwan,  “Assessment  of  hierarchy  and  inter-relationships  of  barriers  to environmentally conscious manufacturing adoption,” World J. Sci. Technol. Sustain. Dev. , 2013.
[8] E.  Amrina  and  S.  M.  Yusof,  “Drivers  and  barriers  to  sustainable  manufacturing  initiatives  in Malaysian  automotive  companies,”  in Proceedings  of  the  Asia  Pacific  industrial  engineering  & management systems conference , 2012, pp. 629–634.
[9] M.  Koho,  S.  Torvinen,  and  A.  T.  Romiguer,  “Objectives,  enablers  and  challenges  of  sustainable development and sustainable manufacturing: Views and opinions of Spanish companies,” in 2011 IEEE international symposium on assembly and manufacturing (ISAM) , 2011, pp. 1–6.
[10]  H.  H.  Millar  and  S.  N.  Russell,  “The  adoption  of  sustainable  manufacturing  practices  in  the Caribbean,” Bus. Strateg. Environ. , vol. 20, no. 8, pp. 512–526, 2011.
[11]  S. Leahu-Aluas, E. P. R. Burstein, and D. Durham, “Sustainable Manufacturing Opportunities and Hurdles to Implementation,” Manuf. Eng. , vol. 145, no. 3, pp. 13–14, 2010.
[12]  N.  Cooray,  “Cleaner  production  assessment  in  small  and  medium  industries  of  Sri  Lanka,” Glob. Compet. through Clean. Prod. Second Asia Pacific Clean. Prod. Roundtable , 1999.
[13]  N.  Gunningham,  D.  Sinclair,  and  P.  BURRIT,  “ACEL  final  report:  barriers  and  motivators  to  the adoption of cleaner production practices,” Canberra, Aust. Cent. Environ. Law , vol. 115, 1997.
[14]  C. L. Mitchell, “Beyond barriers: examining root causes behind commonly cited Cleaner Production barriers in Vietnam,” J. Clean. Prod. , vol. 14, no. 18, pp. 1576–1585, 2006.
[15]  E.  H.  M.  Moors,  K.  F.  Mulder,  and  P.  J.  Vergragt,  “Towards  cleaner  production:  barriers  and strategies in the base metals producing industry,” J. Clean. Prod. , vol. 13, no. 7, pp. 657–668, 2005.
[16]  H. Shi, S. Z. Peng, Y. Liu, and P. Zhong, “Barriers to the implementation of cleaner production in Chinese SMEs: government, industry and expert stakeholders’ perspectives,” J. Clean. Prod. , vol. 16, no. 7, pp. 842–852, 2008.
[17]  D.  P.  Mukherjee,  “Barriers  towards  cleaner  production  for  optimizing  energy  use  and  pollution control for foundry sector in Howrah, India,” Clean Technol. Environ. Policy , vol. 13, no. 1, pp. 111– 123, 2011.
[18]  P. del Río González, “Analysing the factors influencing clean technology adoption: a study of the Spanish pulp and paper industry,” Bus. Strateg. Environ. , vol. 14, no. 1, pp. 20–37, 2005.
[19]  G. Hilson, “Barriers to implementing cleaner technologies and cleaner production (CP) practices in the mining industry: a case study of the Americas,” Miner. Eng. , vol. 13, no. 7, pp. 699–717, 2000.
[20]  C. Montalvo, “General wisdom concerning the factors affecting the adoption of cleaner technologies: a survey 1990–2007,” J. Clean. Prod. , vol. 16, no. 1, pp. S7–S13, 2008.
[21]  R.  Luken  and  F.  Van  Rompaey,  “Drivers  for  and  barriers  to  environmentally  sound  technology adoption by manufacturing plants in nine developing countries,” J. Clean. Prod. , vol. 16, no. 1, pp. S67–S77, 2008.
[22]  N.  Bey,  M.  Z.  Hauschild,  and  T.  C.  McAloone,  “Drivers  and  barriers  for  implementation  of environmental strategies in manufacturing companies,” Cirp Ann. , vol. 62, no. 1, pp. 43–46, 2013.
[23]  E. S. W. Chan, “Barriers to EMS in the hotel industry,” Int. J. Hosp. Manag. , vol. 27, no. 2, pp. 187– 196, 2008.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[24]  A.  Herren  and  J.  Hadley,  “Barriers  to  environmental  sustainability  facing  small  businesses  in Durham, NC,” Unpubl. Master’s Thesis , 2010.
[25]  V. K. Mittal and K. S. Sangwan, “Development of an interpretive structural model of obstacles to environmentally  conscious  technology  adoption  in  Indian  industry,”  in Glocalized  solutions  for sustainability in Manufacturing , Springer, 2011, pp. 383–388.
[26]  D.  N.  Schmitter,  “A  study  of  the  barriers  to  the  implementation  of  environmentally  responsible practices in Indiana manufacturing businesses,” 2012.
[27]  M. C. Seidel, R. Seidel, J. D. Tedford, A. L. Wait, R. J. W. Cross, and E. Hämmerle, “Overcoming barriers to implementing environmentally benign manufacturing practices: Strategic tools for SMEs,” 2009.
[28]  V.  K.  Mittal  and  K.  S.  Sangwan,  “Fuzzy  TOPSIS  method  for  ranking barriers  to  environmentally conscious  manufacturing  implementation:  government,  industry  and  expert  perspectives,” Int.  J. Environ. Technol. Manag. , vol. 17, no. 1, pp. 57–82, 2014.
[29]  I. S. Jawahir, “Beyond the 3R’s: 6R concepts for next generation manufacturing: recent trends and case studies,” in Symposium on sustainability and product development, IIT, Chicago , 2008.
[30]  J.-W.  Wang,  C.-H.  Cheng,  and K.-C.  Huang,  “Fuzzy  hierarchical  TOPSIS  for  supplier  selection,” Appl. Soft Comput. , vol. 9, no. 1, pp. 377–386, 2009.
[31]  C.-T. Chen, “Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment,” Fuzzy sets Syst. , vol. 114, no. 1, pp. 1–9, 2000.