## TELAAH KAJIAN PUSTAKA PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH
REVIEW OF LITERATURE REVIEW OF DECISION SUPPORT SYSTEM MODELING IN MICRO, SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES
Nabilatur Rahma 1) , Yusuf Amrozi 2) , Nur Diana Fahma Salsabila 3) , M. Hanif Miqdad G. 4)
1,2,3,4 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi ,Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya
Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No. 682, Gununganyar, Surabaya Email : 1 nabilara369@gmail.com , 2 yusuf.amrozi@uinsby.ac.id ,
3 nfahmasalsabila@gmail.com , 4 miqdadg104@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam perkembangan pesat teknologi saat ini, sangat penting untuk memiliki sistem yang mampu membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  tepat.  Artikel  ini  menjelaskan  berbagai macam pemodelan sistem pendukung keputusan di Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). Selain itu juga mengkaji lebih jauh tentang kejelasan materi pada tiap artikel yang diulas tentang pemodelan sistem pendukung keputusan (DSS) yang digunakan pada UMKM agar pengguna dapat lebih  memahami  berbagai  jenis  pemodelan  DSS  serta  perbedaannya.  Terdapat  beberapa  motode yang  dapat  digunakan  dalam  pemodelan  DSS  ini.  Namun,  metode  pemodelan  sistem  pendukung keputusan yang umum digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), Multi Attribute Utility Theory, Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART), dan juga Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Penelitian ini mencoba mengkaji artikel yang sebelumnya telah merancang sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode studi literatur yang dianalisis dengan menggunakan metode kualitatif. Hasil  penelitian  ini  memberikan  pengetahuan  dan  wawasan  tentang  berbagai  macam  pemodelan sistem pendukung keputusan pada UMKM.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, SAW, TOPSIS, UMKM.

## ABSTRACT
In today's rapid development of technology, it is very important to have a system that is able to assist management  in  making  the  right  decisions.  This  article  describes  various  types  of  modeling  of decision support systems in  Micro, Small and Medium Enterprises  (MSMEs). In addition, it also examines further the clarity of the material in each article reviewed about decision support system (DSS)  modeling  used  in  MSMEs  so  that  users  can  better  understand  the  various  types  of  DSS modeling and their differences. There are several methods that can be used in this DSS modeling. However, the commonly used decision support system modeling methods are the Simple Additive Weighting  (SAW)  method,  the  Multi-Attribute  Utility  Theory,  the  Simple  Multi-Attribute  Rating Technique (SMART), and also the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). This research examines articles that have previously designed a decision support system. The method used in this research is a literature study method which is analyzed using qualitative methods.  The  results  of  this  study  provide  knowledge  and  insight  into  various  kinds  of  decision support system modeling in SMEs.
Keywords: Decision Support System, SAW, SMART, TOPSIS, SME.

## PENDAHULUAN
Memasuki  Revolusi  Industri  4.0 berdampak besar bagi manusia, termasuk perekonomian,  dunia  kerja,  dan  gaya hidup.  Dimana  secara  perlahan,  era  ini menggeser
kehidupan manusia berdampingan  dengan  mesin  atau  sistem [1].  Suatu  sistem  akan  bekerja  untuk membantu  manusia  dalam  menangani beberapa  pekerjaan.  Hal  ini  sudah  mulai diterapkan di berbagai bidang di Indonesia  karena  penggunaan  sistem dinilai lebih efektif [2]. Salah satu sistem yang  saat  ini  diterapkan  adalah  sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan (DSS) umumnya adalah sistem komputer berbasis informasi yang dilengkapi dengan kemampuan pengambilan keputusan dalam domain tertentu [3]. DSS ini  kini  sedang  dikembangkan  dengan berbagai  kemampuan,  tergantung  bidang yang  akan  menggunakannya  [4].  Di Indonesia sendiri penerapan sistem tersebut  sudah  banyak  dijumpai  di berbagai  bidang  seperti  ekonomi,  bisnis, pendidikan,  kesehatan,  dan  di  bidang lainnya [5]. Dengan adanya SPK, manusia semakin  mudah  mengambil  keputusan yang sulit.
Menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS), Jumlah UMKM saat ini mencapai 64,19  juta  atau  lebih  dari  99%  pelaku usaha  di  Indonesia,  dengan  daya  serap tenaga  kerja  sebanyak  119  juta  pekerja atau  97%  dari  daya  serap  tenaga  kerja dunia usaha [6]. Di Indonesia,
penggunaan  SPK  pada  UMKM  masih rendah  [7].  Tapi  bukan  berarti  itu  tidak ada.  Dalam  penelitian  ini  penulis  akan membahas tentang pemodelan DSS yang digunakan pada UMKM di Indonesia.

## METODE
Penelitian ini menggunakan penelitian  jenis  studi  literatur  untuk memahami  tiap  referensi  [8].  Studi literatur adalah ringkasan tertulis mengenai  jurnal,  buku,  atau  dokumen lainnya  yang  menjelaskan  teori  dan informasi  masa  lalu  maupun  saat  ini
dengan  memberi  pembaca  pemahaman mutakhir tentang topik penelitian, membantu  mengidentifikasi  kesenjangan penelitian,  dan  memberi  sinyal  jalan penelitian  di  masa  depan  [9].  Tujuannya untuk mengidentifikasi kesenjangan penelitian  utama  berdasarkan  konstruksi, teori,  dan  metode  apa  yang  diterapkan secara  luas  dalam  pengaturan  yang berbeda  dan  dalam  konteks  apa  (industri serta negara) studi telah dilakukan.
Adapun jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif yang  diperoleh  dengan  tinjauan  literatur. Secara umum, tinjauan literatur memiliki dua  elemen  kunci  [10].  Pertama,  harus meringkas  secara  ringkas  temuan  atau klaim  yang  telah  muncul  dari  upaya penelitian sebelumnya pada suatu subjek. Kedua,  tinjauan  literatur  harus  mencapai kesimpulan  tentang  seberapa  akurat  dan lengkap pengetahuan itu
Adapun  enam  data  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yang mewakili  tiap  metode  DSS.  Artikel  1 menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dengan  merujuk  pada artikel  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan Pemberian Bantuan Dana Atau Kredit  Untuk  Usaha  Kecil  Menengah (UKM)  Pada  Bank  Negara  Indonesia (BNI)  [11]  sebagai  referensi  utama. Artikel  2  menggunakan  metode fuzzy yang  merujuk  pada  artikel Fuzzy  Logic Dalam  Menentukan  Strategi  Pemasaran Umkm  (Usaha  Mikro  Kecil  Menengah) [12].
Artikel  3  menggunakan  metode Teori Utilitas Atribut Multi yang murujuk pada artikel Sistem Pendukung Keputusan Menentukan  Pemberian  Pinjaman  Modal dengan  Metode Multi  Attribute  Utility Theory [13].  Selanjutnya  yaitu  Artikel  4 yang  menggunakan  metode SMART dan merujuk pada artikel  [14]. Artikel 5 yang dibahas  pada  artikel  ini  menggunakan metode  TOPSIS  yang  merujuk  pada artikel  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas UMKM Di Kabupaten Bandung Barat Menggunakan TOPSIS [15].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  artikel  sebagai  data rujukan  dilakukan  dengan  menggunakan mesin  pencarian  dan  menyimpan  pda repositori Zootero .

## Analisis Data
Telah terkumpul lima artikel utama yang  mewakili  setiap  metode  yang  akan dilakukan  analisis.  Adapun  hal-hal  yang diperhatikan  dalam  analisis  ini  adalah sebagai berikut:
1. Kejelasan abstrak
2. Kelejasan metode
3. Kejelasan hasil dan kesimpulan

## Kejelasan Abstrak
Abstrak pada sebuah artikel termasuk  hal  yang  harus  diperhatikan karena  bagian  ini  mencakup  keseluruhan isi  dari  artikel  yang  ditulis.  Kejelasan abstrak  akan  sangat  membantu  pembaca untuk  mendapatkan  informasi  singkat terkait  artikel  sebelum  membaca  lebih dalam.  Abstrak  juga  menentukan  apakah pembaca  akan  merujuk  artikel  tersebut atau  tidak.  Oleh  karena  itu,  aspek  ini termasuk  aspek  yang  dilihat  dalam analisis ini.
Abstrak  pada  artikel  1  ditulis dengan  cukup  jelas.  Pembaca  dapat langsung  memahami  apabila  artikel  ini akan  membahas  tentang  pengembangan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW untuk UMKM  pada  Bank  BNI.  Namun  pada abstrak tidak dijelaskan metode penelitian apa  yang  digunakan  untuk  penelitian tersebut.  Bahkan  di  dalam  artikel  sendiri tidak  dijelaskan  metode  apa  yang digunakan.  Sehingga  pembaca  perlu meraba lebih dalam metode penelitian apa yang digunakan.
Abstrak pada artikel 2 ditulis lebih singkat  namun  cukup  jelas.  Meskipun tidak  secara  langsung  menyebutkan metode penelitian yang digunakan, namun terdapat kata “kuisioner” yang mengindikasikan  bahwa  penelitian  ini setidaknya menggunakan penelitian
kuantitatif  untuk  penyebaran  kuisioner dan  kualitatif  untuk  pengembangan sistem. Abstrak  artikel  3  menjelaskan secara singkat latar belakang pengembangan  sistem,  juga  secara  jelas menjelaskan metode pendukung keputusan  apa  yang  digunakan.  Pada abstrak juga disebutkan kegunaan metode dalam  pengembangan  sistem.  Namun pada  artikel  ini  tidak  dijelaskan  metode penelitian yang digunakan.
Abstrak  artikel  4  memuat  tujuan penulisan  artikel  dan  pengembangan sistem.  Pada  artikel  juga  dijelaskan metode  pendukung  keputusan  yang digunakan  dan  output  yang  dihasilkan. Meskipun  pada  abstrak  tidak  dijelaskan metode penelitian yang digunakan, namun muatan  pada  abstrak  dapat  dikatakan lengkap.
Pada  abstrak  artikel  5  dijelaskan urgensi pengembangan sistem pengembilan  keputusan  untuk  UMKM. Secara  jelas  dituliskan  metode  yang digunakan  untuk  pengembangan  sistem. Namun  pada  artikel  ini  juga  tidak dituliskan  metode  penelitian  apa  yang digunakan.

## Kejelasan Metode
Inti dari penulisan ini adalah untuk kajian  pustaka  dari  metode  pengambilan keputusan yang digunakan pada pengembangan  sistem  di  UMKM.  Maka dari  itu,  kejelasan  metode  ini  dinilai sangat  penting  untuk  mengetahui  peran setiap metode pada pengembangan sistem pengambilan  keputusan  di  UMKM. Adapun  beberapa  hal  yang  diperhatikan dalam  analisis  kejelasan  metode  adalah sebagai berikut:
1. Adanya  penjelasan  konsep  dasar atau pengertian metode
2. Kejelasan rumus
3. Kejelasan  langkah-langkah  yang dilakukan pada setiap metode Pada bab tinjauan pustaka, artikel 1 menjelaskan metode SAW dengan lengkap.  Keseluruhan  penjelasan  metode SAW memuat ketiga aspek yang dibutuhkan  secara  urut  dan  detail  namun singkat serta mudah dipahami.
Metode  SAW  sesuai  untuk  proses pengambilan  keputusan  karena  dapat menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif terbaik. Total perubahan  nilai  yang  dihasilkan  oleh metode  SAW  lebih  banyak  sehingga metode  SAW  sangat  relevan  untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan.
Penjelasan  tentang  metode Fuzzy
pada  artikel  2  dapat  ditemui  pada  bab landasan teori. Penjelasan tentang metode ini  dapat  dicerna  dengan  baik  walau ditulis  dengan  singkat.  Meskipun  tidak ada  langkah-langkah  yang  dijelaskan, namun  penulis  menjelaskan  dengan memberikan contoh yang mudah dipahami oleh pembaca. Selain menggunakan metode Fuzzy , artikel ini juga menerapkan analisis SWOT ( Strengths, Weaknesses, Opportunities, dan Threats ) untuk menganalisis kekuatan, kelemahan, tantangan  dan  peluang  yang  akan dihadapi. Keluaran artikel ini berupa nilai rank dengan metode fuzzy yang sebelumnya telah diolah nilai dari analisis SWOT.
Penjelasan  tentang  metode  MAUT pada  artikel  3  dapat  ditemukan  di  bab kedua,  teoritis.  Metode  ini  merupakan metodologi yang relevan untuk digunakan dalam  sistem  sederhana,  sistem  kecil, workstation berbasis  akuisisi  data,  dan sebagainya.  Pada  bab  ini  dijelaskan pengertian  metode  MAUT  dan  rumus yang digunakan, namun tidak menjelaskan langkah-langkah yang harus dilewati  dalam  metode  ini.  Meskipun begitu, penjelasan langkah-langkah dijelaskan  pada  bab  terpisah,  yaitu  bab ketiga dalam artikel ini. Metode ini memiliki proses finishing  yang  menggabungkan  metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode SAW. Konsep pemecahan metode Teori Utilitas  Multi  Atribut terlebih dahulu  mendefinisikan  kriteria  yang digunakan sebagai tolok ukur pemecahan masalah dan menentukan tingkat
kepentingan dari setiap kriteria.
Selanjutnya sistem akan menghitung nilai matriks  perbandingan  berdasarkan  tabel nilai  bunga.  Baru  kemudian  menghitung nilai  bobot  kriteria  (Wj)  dan  nilai  bobot preferensi (Vi)  dan  akhirnya  melakukan pemeringkatan.
Pada  artikel  4,  penjelasan  tentang metode SMART terdapat pada bab ketiga. Penjelasan  metode  ini  memuat  ketiga aspek yang dibutuhkan. Metode SMART merupakan metode pengambilan keputusan multi-atribut. Teknik pengambilan  keputusan  multi-atribut  ini digunakan  untuk  membantu  pemangku kepentingan  dalam  memilih  di  antara beberapa  alternatif.  Setiap  alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut  memiliki  nilai,  nilai  tersebut merupakan rata-rata dengan skala tertentu.  Setiap  atribut  memiliki  bobot yang  menggambarkan  betapa  pentingnya atribut  tersebut  dibandingkan  dengan atribut  lainnya.  Output  dari  sistem  ini adalah  nilai  kualitas  pisang  kepok  untuk dijadikan keripik pisang.
Pada  artikel  5  tidak  ada  bab  atau sub bab khusus yang menjelaskan metode TOPSIS. Sehingga penjelasan metode ini bergabung  menjadi  satu  pada  bab pembahasan. Tidak ada penjelasan tentang  pengertian  atau  konsep  dasar metode  ini.  Hanya  penjelasan rumus  dan langkah-langkah dilakukan.
Tahapan  metode  TOPSIS  terdiri dari pengumpulan data UMKM, identifikasi kriteria yang dapat menentukan alternatif terbaik, perancangan sistem pendukung keputusan penentuan  bantuan,  pembuatan  software, dan  publikasi  ilmiah.  Setiap  data  yang mempengaruhi rekomendasi UMKM produktif  diberi  bobot  nilai  kepentingan sehingga keluaran dari sistem ini berkisar 1-5  dari  nilai  kepentingan  atau  tidaknya suatu UMKM.
Adapun  hasil  dari  analisis  metode ini  akan  dirangkum  pada  tabel  1  dengan huruf  yang  merepresentasikan  setiap artikel.
Tabel 1. Rangkuman kejelasan metode
1 2 3 4 5 Konsep dasar Ya Ya Ya Ya - Rumus Ya Ya Ya Ya Ya Langkah Ya - - Ya Ya

## SIMPULAN
1. Artikel  1  menghasilkan  sebuah sistem pendukung keputusan berbasis  komputer  yang  digunakan dalam  suatu  organisasi.  Dengan pengembangannya sistem ini,
diharapkan  proses  penyeleksian  dan penentuan  calon  penerima  bantuan dana dapat lebih terseleksi dan hasil keputusan dapat lebih objektif.
2. Artikel  2  menghasilkan  sebuah sistem  aplikasi  logika fuzzy yang
diharapkan  setelah  pengembangan aplikasi  ini,  efektivitas  pelayanan dapat ditingkatkan. Aplikasi ini juga dikembangkan  untuk  memudahkan manager  dalam  mengetahui  tingkat kepuasan pelanggan.
3. Artikel  3  menghasilkan  sistem pendukung keputusan untuk menentukan  pemberian  pinjaman modal  usaha.  Penulis  menjelaskan bahwa  parameter  penilaian  yang digunakan masih kurang optimal dan sistem  ini  tidak  bisa  menambahkan data  kriteria  baru.  Meskipun  begitu, sistem  ini  dapat  dengan  mudah melakukan pendataan calon kandidat yang akan diberikan pinjaman modal usaha dan serta menghasilkan output berupa laporan yang dapat dilakukan dengan cepat, tepat ,dan akurat.
4. Artikel  4  menghasilkan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang
dibuat  dengan  pemodelan  yang memperhitungkan  berbagai  kriteria yang  digunakan  sebagai  kriteria penilaian  dan  pembobotan  serta dapat  diubah  secara  dinamis.  Hasil yang  diperoleh  dari  sistem  yang terbentuk akan memberikan alternatif  penilaian  bagi  pengambil keputusan untuk menentukan pisang kepok terbaik untuk keripik pisang. 5. Artikel 5 Penelitian ini menghasilkan sistem  pendukung  keputusan  untuk memprioritaskan UMKM di Kabupaten Bandung Barat menggunakan metode TOPSIS. Sistem ini akan menghasilkan rekomendasi untuk memprioritaskan UMKM  di  Kabupaten  Bandung Barat  dengan  mengklasifikasikan masing-masing pelaku usaha. Berdasarkan hasil uji black box pada sistem  ini  mencapai  100%.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan pengutamaan UMKM memiliki hasil yang baik.

## SARAN
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode studi literatur dengan  data  sekunder.  kedepannya  perlu penelitian  empiris  yang  menggunakan berbagai  metode  sistem  pendukung keputusan yang telah disebutkan diatas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. F. Rusydiyah, Teknologi Pembelajaran: implementasi pembelajaran  era  4.0 .  UIN  Sunan Ampel Press Surabaya, 2019. Accessed:  Jul.  07,  2023.  [Online]. Available: http://repository.uinsa.ac.id/id/eprint/1 069/ [2] E. Purba, “Peranan Teknologi Informasi Dalam Mengefektifkan Keputusan Pemberian Dana Corporate Social  Responsibilty  (CSR),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no.  3,  Art.  no.  3,  Jun.  2018,  doi: 10.30865/mib.v2i3.660.
[3] N. Panigrahi, I.  Ayus, and O. P. Jena, “An  Expert  System-Based  Clinical Decision Support System for Hepatitis- B Prediction & Diagnosis,” in Machine Learning for Healthcare Applications , John Wiley & Sons, Ltd, 2021, pp. 57– 75. doi: 10.1002/9781119792611.ch4.
[4] I.  Ara,  L.  Turner,  M.  T.  Harrison,  M.
Monjardino,  P.  deVoil,  and  D. Rodriguez, “Application, adoption and opportunities  for  improving  decision support systems in irrigated agriculture:  A  review,” Agric.  Water Manag. ,  vol.  257,  p.  107161,  Nov.
2021,
doi: 10.1016/j.agwat.2021.107161.
[5] E. Purba and H. T. Sihotang, “Decision Support  System  For  Prospective Recipients  Of  The  Healthy  Indonesia Card (Kis) In The Village Of Bah Sidua
Dua  With  The  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Method:  Decision Support  System  For  Prospective Recipients  Of  The  Healthy  Indonesia
Card (Kis) In The Village Of Bah Sidua
Dua  With  The  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Method,” J.  Mantik , vol. 3, no. 3, Art. no. 3, Nov. 2019.
[6] Z. N. A. B. Tarigan, F. N. Dewi, and Y. Pribadi, “KEBERLANGSUNGAN
USAHA  MIKRO,  KECIL,  DAN MENENGAH  DI  MASA  PANDEMI: DUKUNGAN KEBIJAKAN PEMERINTAH,” J.  BPPK  Badan Pendidik.  Dan  Pelatih.  Keuang. ,  vol. 15,  no.  1,  Art.  no.  1,  Sep.  2022,  doi: 10.48108/jurnalbppk.v15i1.666.
[7] G. Gumbira and B. Harsanto, “Decision  support  system  for  an  eco- friendly integrated coastal zone management  (ICZM)  in  Indonesia,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 9, no. 4, Art. no. 4, Aug. 2019.
[8] J.  W.  Creswell  and  C.  N.  Poth, Qualitative  inquiry  and  research design: Choosing among five approaches . Sage publications, 2016.
[9] J.  Paul  and  A.  R.  Criado,  “The  art  of writing  literature  review:  What  do  we know and what do we need to know?,” Int. Bus. Rev. , vol. 29, no. 4, p. 101717,
Aug. 2020, doi:
10.1016/j.ibusrev.2020.101717.
[10]  C. C. Johnson, M. J. Mohr-Schroeder, T.  J.  Moore,  and  L.  D.  English, Handbook  of  Research  on  STEM Education . Routledge, 2020.
[11]  A.  O.  Riyandi,  N.  Dengen,  and  I. Islamiyah,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN
KELAYAKAN
PEMBERIAN  BANTUAN  DANA ATAU  KREDIT  UNTUK  USAHA KECIL  MENENGAH  (UKM)  PADA BANK NEGARA INDONESIA (BNI),” Pros.  SAKTI  Semin.  Ilmu Komput. Dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2017.
[12]  A.  P.  Gusman,  I.  Verdian,  and  T. Efnita, “Fuzzy Logic Dalam Menentukan Strategi Pemasaran Umkm (Usaha Mikro Kecil Menengah),” TEKNOLOGI , vol. 7, no. 2, 2017.
[13]  A.  H.  Nasyuha,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute  Utility  Theory,” J.  MEDIA Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  3,  no.  2, Art. no. 2, Apr. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.
[14]  J. Norbakti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PISANG
KEPOK  UNTUK  KERIPIK  PISANG MENGGUNAKAN METODE SMART  PADA  USAHA  MIKRO KECIL  DAN  MENENGAH  MAMA
YATI,”  s1_ti,  Teknik  Informatika,
2016.  Accessed:  Jun.  10,  2023. [Online]. Available: https://repository.wicida.ac.id/200/
[15]  I.  Sumirah,  G.  Abdillah,  and  A. Komarudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas UMKM Di Kabupaten Bandung Barat Menggunakan  TOPSIS,” Proceeding
Semin. Nas. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2018, doi: 10.30700/pss.v1i1.293.