Penerapan Metode Profile Matching untuk Seleksi Penerima Bantuan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah pada Dinas Kopurindag Kabupaten
Maros
Application of Profile Matching Method for Selection of Micro, Small and Medium Enterprise Assistance Recipients at the Maros Regency Kopurindag Service
Abdul Rahman, Muhammad Nur Yasir Utomo * , Iin Karmila Yusri
* Email: yasirutomo@poliupg.ac.id Program Studi Teknik Komputer dan Jaringan, Jurusan Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Ujung Pandang
Diterima: 12 Januari 2024 / Disetujui: 30 April 2024

## ABSTRAK
Pemerintah  Kabupaten  Maros  memberikan  bantuan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM) berupa dana dan pelatihan UMKM kepada pelaku UMKM yang berasal dari Kabupaten Maros. Dalam proses  penerimaan  bantuan  UMKM  tersebut  masih  banyak  kendala  yang  dihadapi  oleh  petugas UMKM seperti proses seleksi masih membutuhkan waktu lama sehingga sering terjadi keterlambatan penerimaan  bantuan  UMKM.  Selain  itu,  terdapat  juga  masalah  dalam  melakukan  seleksi  penerima bantuan UMKM, petugas bantuan UMKM masih melakukanya secara konvensional dan belum adanya standar untuk menghitung dalam melakukan proses seleksi dan harus menilai berdasarkan kriteria yang telah ada. Penelitian ini mengajukan solusi seleksi Penerima Bantuan UMKM Pada Dinas Kopurindag Kabupaten  Maros  menggunakan  algoritma Profile  Matching .  Dalam  penerapan  algoritma Profile Matching bekerja  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  dengan  memberikan  hasil  berupa perangkingan  terhadap  data  pemohon  bantuan  UMKM.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam penerimaan bantuan UMKM Pemerintah Kabupaten Maros aspek usaha UMKM yaitu: Jumlah Tenaga Kerja,  Modal  Awal,  Lama  Usaha,  Omset,  dan  aspek  prinsip  5C  yaitu Character,  Capity,  Capital, Collateral,  Conditions .  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  solusi  yang  diajukan  berhasil meranking 5 dari 20 UMKM untuk mendapatkan bantuan UMKM.
Kata Kunci: Profile Matching , UMKM, Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
The Maros Regency Government provides Micro small and Medium Enterprises (MSME) assistance in  the  form  of  funds  and  MSME  training  to  MSME  actors  from  Maros  Regency.  In  the  process  of receiving  MSME  assistance,  there  are  still  many  obstacles  faced  by  MSME  officers,  such  as  the selection process still takes a long time, so there are often delays in receiving MSME assistance. Apart from that, there are also problems in selecting recipients of MSME aid, MSME aid officers still do it conventionally and there are no standards for calculating when carrying out the selection process and have to assess based on existing criteria. This research proposes a solution for selection of MSME Assistance Recipients at the Maros Regency Kopurindag Service using the Profile Matching algorithm. In implementing the Profile Matching algorithm, it works based on predetermined criteria by providing results in the form of ranking data on applicants for MSME assistance. The criteria used in receiving MSME assistance from the Maros Regency Government for the MSME business aspects are: Number of Workers, Initial Capital, Length of Business, Turnover, and aspects of the 5C principles, namely Character, Capity, Capital, Collateral, Conditions. Based on the tests that have been carried out, the proposed solution succeeded in ranking 5 out of 20 MSMEs to receive MSME assistance.
Keywords : Profile Matching, MSME, Decision Support System
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## A. PENDAHULUAN
UMKM  merupakan  singkatan  dari
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah, yang pada  dasarnya  merujuk  pada  kegiatan usaha  yang  dijalankan  oleh  perorangan, kelompok, usaha kecil, atau rumah tangga di Indonesia (Fuadi et al. , 2021). Sebagai negara  berkembang,  UMKM  memiliki peran  yang  sangat  signifikan  sebagai fondasi utama  dalam  perekonomian
masyarakat (Abdurohim, 2020). Untuk mendukung UMKM, pemerintah Kabupaten Maros rutin memberikan  bantuan  berupa  dana  dan pelatihan  kepada  pelaku  UMKM  yang berdomisili di Kabupaten Maros. Bantuan dana dan pelatihan UMKM yang diberikan bermacam-macam, program bantuan dana dan  pelatihan  UMKM  tersebut  diberikan kepada  pelaku  UMKM  yang  memenuhi kriteriakriteria  yang  sesuai  dengan  PP Nomor  7  Tahun  2021.  Animo  pelaku UMKM  pada  program  ini  cukup  tinggi, namu  menyisakan  masalah  yang  perlu segera diselesaikan.
Masalah  yang  dihadapi  pemerintah daerah  dalam  menjalankan  program bantuan  UMKM  ini  ialah  proses  seleksi yang masih dilakukan secara
konvensional.  Dengan  banyaknya  jumlah UMKM  yang  akan  diseleksi,  proses perangkingan secara manual akan
memerlukan waktu  yang lama (Pantatu et al. , 2022).
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah mencoba  menyelesaikan  masalah  seleksi dan rekomendasi keputusan menggunakan berbagai  metode,  seperti  yang  dilakukan oleh Labolo (Labolo, 2019) yang
menggunakan  metode Profile  Matching untuk  membatu  seleksi  bantuan  pada kelompok  tani.  Penelitian  ini  menklaim bahwa penggunaan Profile Matching dapat menghindari penilaian subjektif.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh Fatma  (Fatma et  al. ,  2022)  yang menggunakan Profile  Matching sebagai metode  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  untuk  seleksi  bantuan  Pendidikan.
Hasil penelitian ini mempertegas penelitian  sebelumnya  (Labolo,  2019) bahwa Profile  Matching menghasilkan penilaian yang objektif sehingga sangat di rekomendasikan.
Penelitian  terbaru  dilakukan  oleh Cassia  (Cassia  Putra et  al. ,  2023)  yang menggunakan Profile  Matching untuk seleksi  penerima  beasiswa.  Penelitian  ini mengklaim  bahwa  penggunaan Profile Matching dalam  proses  seleksi  dapat mempercepat proses seleksi.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang  terdahulu,  masalah  seleksi  pada dasarnya dapat diselesaikan dengan
menggunakan  metode Profile  Matching , termasuk  pada  kasus  seleksi  penerima
bantuan UMKM. Berdasarkan
pengamatan tersebut, penelitian ini mengajukan  metode Profile  Matching untuk  melakukan  seleksi  penerimaan bantuan  UMKM  agar  seleksi  dapat dilakukan secara cepat dan tepat (objektif).

## B. LANDASAN TEORI
1. Program Bantuan

## UMKM

## Kabupaten Maros
Dukungan  UMKM  di  Kabupaten
Maros  mencakup  bantuan  berupa  dana dan pelatihan yang disalurkan kepada para pelaku  UMKM yang  berasal  dari
Kabupaten  Maros,  di  Provinsi  Sulawesi Selatan.  Kabupaten  Maros  memiliki variasi  UMKM  yang  melibatkan  tujuh sektor  utama,  termasuk  bidang  kuliner, fashion ,  pendidikan,  otomotif,  agribisnis, teknologi internet, dan kriya.

## 2. Prinsip Pemberian Kredit Modal
Penilaian kredit menggunakan prinsip 5C untuk menilai pengajuan kredit calon  debiturnya.  5C  tersebut  adalah Character,  Capacity,  Capital,  Collateral
dan Condition (Purwatiningsih et  al. ,
2022).
Character adalah keadaan
karakter/sifat  pelanggan  baik  dalam kehidupan  pribadi  maupun  lingkungan bisnis. Capacity adalah kemampuan calon
debitur  dalam  menjalankan  usahanya untuk  menghasilkan  keuntungan  yang  di harapkan. Capital adalah jumlah dana/modal  sendiri  yang  dimiliki  calon debitur. Collateral adalah  barang  yang diserahkan  oleh  debitur  sebagai  agunan terhadap  pembiayaan  yang  diterimanya.
Condition of economic adalah situasi dan kondisi  politik,  sosial,  ekonomi,  dan
budaya  yang  mempengaruhi  keadaan perekonomian calon
debitur
(Purwatiningsih et al. , 2022).

## 3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  adalah  suatu  sistem  informasi interaktif  yang  memberikan  fasilitas dalam menyediakan informasi,
pemodelan, dan manipulasi data
(Zalmawati et  al. ,  2022).  Sistem  ini dirancang  untuk  mendukung  proses pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  bersifat  semi-terstruktur  maupun tidak  terstruktur  (Yusno et  al. ,  2022).
Dalam  konteks  ini,  seringkali  tidak  ada panduan  yang  jelas  mengenai  cara pengambilan  keputusan  yang  seharusnya dilakukan (Yunaldi, 2019).
4. Metode Profile Matching
Profil Matching , atau sering disebut sebagai  pencocokan  profil,  merupakan suatu  metode  yang  umumnya  digunakan sebagai mekanisme dalam proses
pengambilan  keputusan  (Fatma et  al. ,
2022). Metode ini mengasumsikan bahwa terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang seharusnya  dipenuhi  oleh  subjek  yang sedang  diuji,  bukan  sekadar  tingkat minimum  yang  perlu  dicapai  atau dilampaui.

## C. METODE PENELITIAN
Terdapat  tiga  tahap  utama  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu Perencanaan,  Pembuatan  dan  Pengujian metode Profile  Matching untuk  seleksi penerimaan  bantuan  UMKM.  Masing- masing  tahap  dapat  dijelaskan  sebagai beikut:

## 1. Perencanaan
Perencanaan  awal  yang  dilakukan ialah  merancang  alur  proses  seleksi
menggunakan
Profile Matching .
Perencanaan  ini  digambarkan  dengan
Flowchart . Flowchart dipilih  agar  alur dan proses seleksi yang sedang berlangsung  di  dalam  dalam  metode Profile Matching secara mendetail.
Adapun alur proses seleksi di perlihatkan pada Gambar 1.

## 2. Pembuatan System
Tahapan pembuatan tersebut Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  algoritma Profile  Matching dengan  menentukan berdasarkan aspek penilaian, menentukan data  kriteria,  jenis  faktor  dan  nilai  target dan menentukan data sub kriteria dan nilai bobot, menentukan data alternatif,
melakukan  pemetaan  gap  kompetensi, melakukan pembobotan, perhitungan
Core  Factor  (CF) dan Secondary  Factor
Gambar  1. Flowchart Metode Profile Matching
(SF) , perhitungan nilai total dan perangkingan pelaku UMKM berdasarkan algoritma Profile Matching .
Tahapan  atau  prosedur  perhitungan dalam algortitma Profile Matching dibagi menjadi dua yaitu pemetaan gap kompetensi dan pembobotan.
Gap  yang  dimaksudkan  adalah selisih  antara  kompetensi  yang  dimiliki oleh  alternatif  (calon  penerima  bantuan UMKM)  dengan  standar  ideal  atau kompetensi  dari  kriteria  yang  telah ditentukan.  Pada  tahap  ini  dilakukan perhitungan  pemetaan  gap  kompetensi
dimana  yang dimaksud dengan gap disini adalah  beda  antara  profil  pelaku  UMKM dengan  profil  bantuan  UMKM.  Untuk menentukan  Gap  Kompetensi  digunakan rumus Persamaan 1.

## GAP = Profil Pelaku UMKM – Profil

## Bantuan UMKM
Setelah diperoleh gap pada masing-masing alternatif  dilakukan  normalisasi  bobot prefensi.  Diperoleh  gap  pada  masing- masing pelaku UMKM setiap profil pelaku UMKM diberi bobot nilai dengan patokan tabel nilai gap dapat diliat pada Tabel 1.
Tabel 1. Bobot Nilai GAP
Selisih   Bobot Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Setelah  menentukan  nilai  bobot,
selanjutnya  kriteria  yang  ada  akan dilakukan  pengelompokan  setiap  kriteria menjadi  dua  kelompok  yaitu core  factor
dan secondary  factor . Core  factor
merupakan  aspek  (kompetensi)  yang paling  menonjol  atau  paling  dibutuhkan oleh suatu jabatan yang diperkirakan dapat menghasilkan  kinerja  optimal.  Untuk
menentukan core factor digunakan rumus
Persamaan 2.
N 𝑐𝑓 = ∑ 𝑁𝑐  (𝒖,𝒑 ) ∑𝐼𝑐
Keterangan:
- N 𝑐𝑓 : Nilai rata-rata core factor - N 𝑐(𝒖,𝒑) :  Jumlah  total  nilai core  factor (usaha UMKM, prinsip 5C) - 𝐼𝑐 : Jumlah Item core factor Secondary Factor
Secondary  factor adalah  item-item selain aspek yang ada pada core factor atau bisa juga disebut sebagai faktor
pendukung. Untuk menentukan secondary factor digunakan rumus Persamaan 3.
𝑁 𝒔𝑓 = ∑ 𝑁 𝒔 ( 𝒖, 𝒑 ) ∑𝐼 𝒔
Keterangan:
- N 𝒔𝑓 : Nilai rata-rata secondary factor - N 𝒔 (𝒖,𝒑) : Jumlah total nilai secondary factor (usaha UMKM, prinsip 5C)
- 𝐼𝒔 : Jumlah Item secondary factor
a. Perhitungan Nilai Total
Pada tahap ini perhitungan dari tiap aspek  tersebut  kemudian  dihitung  nilai total  berdasarkan  persentase  dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap profil. Untuk menentukan perhitungan nilai total digunakan rumus Persamaan 4.
x . 𝑁 𝑐𝑓 ( 𝒖,𝒑 ) + y . 𝑁 𝑠𝑓 ( 𝒖,𝒑 ) = 𝑁 ( 𝒖,𝒑 )
Keterangan :
-
N 𝑐𝑓(𝒖, 𝒑) :  Nilai  rata-rata core  factor  (usaha UMKM, prinsip 5C) - N 𝑠𝑓(𝒖, 𝒑) : Nilai rata-rata secondary factor (usaha UMKM, prinsip 5C) - N (𝒖, 𝒑) :  Nilai  Total  dari  aspek  (usaha UMKM, prinsip 5C) - 𝑥 :  Nilai  persentase  yang  diinputkan untuk core factor - 𝐲 :  Nilai  persentase  yang  diinputkan untuk secondary factor
b. Perangkingan Pada tahap ini hasil akhir dari proses
profile  matching  adalah  ranking  dari penentuan UMKM untuk mengetahui hasil akhir penilaian untuk pemberian
keputusan.  Perangkingan  ditentukan  dari nilai  total  penilaian  yang  diurutkan  dari nilai terbesar sampai dengan yang terkecil
Untuk menentukan perhitungan
perangkingan digunakan rumus Persamaan
5. Rangking = 𝑥 . N 𝒖 + y . N 𝒑
Keterangan: - N 𝒖 : Nilai Usaha UMKM - N 𝒑 : Nilai Prinsip 5C (Penyaluran Kredit Modal)
- 𝑥 : Nilai persentase yang diinputkan untuk aspek Usaha UMKM - 𝐲 : Nilai persentase yang diinputkan untuk aspek Prinsip 5C.

## 3. Pengujian
Pada  penelitian  ini,  pengujian dengan  menghitung  berdasarkan  aspek penilaian  nilai  target  pada  kriteria  dan nilai bobot pada subkriteria, pemetaan gap kompetensi,  pembobotan,  perhitungan core  factor dan secondary  factor , perhitungan  nilai  total  dan  perangkingan pelaku  UMKM  berdasarkan  algoritma Profile Matching sehingga sesuai dengan tujuan  yang  akan  dicapai  pada  penelitian ini.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah hasil  rekomendasi  penerimaan  bantuan UMKM  sebagai  salah  satu  solusi  untuk
membantu kinerja petugas Dinas
Kopurindag  Kabupaten  Maros  dalam proses  seleksi  calon  penerima  bantuan UMKM.
Adapun  proses  yang  dilakukan sesuai perhitungan manual dengan
algoritma profile  matching yaitu  sebagai berikut:

## 1. Aspek Penilaian
Ada dua aspek yang digunakan yaitu aspek usaha UMKM dan aspek prinsip 5C
(Penyaluran  Kredit  Modal)  sebagaimana terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Aspek Penilaian No Aspek Bobot CF SF 1 Usaha UMKM 60% 60% 40% 2 Prinsip 5C 40% 60% 40% Aspek  Usaha  UMKM  (bobot  60%,
Perbandingan Core  Factor : Secondary
Factor =  60%:40%).  Aspek  Prinsip  5C
(Penyaluran  Kredit  Modal)  (bobot  40%, perbandingan Core  Factor : Secondary
Factor = 60%:40%).

## 2. Menentukan Kinerja
Dalam  penentuan  calon  penerima bantuan  UMKM,  perlu  menentukan kriteria  yang  telah  ditentukan,  selain  itu juga dilakukan pemberian nilai target dan jenis  faktor  masing  masing  kriteria  yang akan  digunakan  pada  proses  target  nilai yang  akan  digunakan  untuk  seleksi penerima bantuan UMKM. Adapun kriteria aspek usaha di perlihatkan Tabel 3 dan kriteria aspek 5C di perlihatkan Tabel
4. Tabel 3. Kriteria Aspek Usaha UMKM Kode   Nama Kriteria Jenis Factor Nilai Target K1 Jumlah Tenaga Kerja Core Factor 4 K2 Modal Usaha Core Factor 4 K3 Lama Usaha Secondary Factor 3 K4 Omset Usaha Secondary Factor 4 K5 Klasifikasi Usaha Core Factor 5 K6 Status Milik Usaha Core Factor 5 Tabel 4. Kriteria Aspek Prinsip 5C (Penyaluran Kredit Modal) Kode Nama Kriteria Jenis Factor Nilai Target C1 Character (Karakter) Core Factor 5 C2 Capacity (Kapasitas) Core Factor 5 C3 Capital (Modal) Secondary Factor 3 C4 Collateral (Jaminan) Secondary Factor 3 C5 Conditions (Kondisi) Core Factor 4

## 3. Menentukan Kinerja
Penentuan subkriteria bantuan UMKM  dalam  metode Profile  Matching
dapat  dilakukan  lebih  spesifik  dan
terperinci untuk menilai dan
mempertimbangkan  beberapa  faktor  yang diperlukan  untuk  menilai  kelayakan penerima  bantuan  UMKM.  Adapun  nilai aspek  usaha  di  perlihatkan  Tabel  5  dan nilai aspek 5C di perlihatkan Tabel 6.
Tabel 5. Sub Kriteria Aspek Usaha UMKM
Kriteria Nama SubKriteria Nilai Bobot K1 - Jumlah Tenaga Kerja ≤ 2 Orang 5 K1 - Jumlah Tenaga Kerja 2 Orang - 4 Orang 4 K1 - Jumlah Tenaga Kerja 5 Orang - 7 Orang 3 K1 - Jumlah Tenaga Kerja 8 Orang - 10 Orang 2 K1 - Jumlah Tenaga Kerja > 10 Orang 1 K2 - Modal Usaha ≤ 10.000.000 Juta 5
Kriteria Nama SubKriteria Nilai Bobot K2 - Modal Usaha Rp10.000.000 – Rp300.000.000 Juta 4 K2 - Modal Usaha Rp300.000.000 – Rp600.000.000 Juta 3 K2 - Modal Usaha Rp600.000.000 - Rp999.000.000 Juta 2 K2 - Modal Usaha > Rp1.000.000.000 Milyar 1 K3 - Lama Usaha ≤ 2 Tahun 5 K3 - Lama Usaha 2 Tahun - 4 Tahun 4 K3 - Lama Usaha 5 Tahun - 7 Tahun 3 K3 - Lama Usaha 8 Tahun - 10 Tahun 2 K3 - Lama Usaha > 10 Tahun 1 K4 - Omset Usaha ≤ 10.000.000 Juta 5 K4 - Omset Usaha Rp10.000.000 - Rp300.000.000 Juta 4 K4 - Omset Usaha Rp300.000.000 – Rp900.000.000 Juta 3 K4 - Omset Usaha Rp900.000.000 Juta - Rp1.999.000.000 Milyar 2 K4 - Omset Usaha > Rp2.000.000.000 Milyar 1 K5 - Klasifikasi Usaha Usaha Mikro 5 K5 - Klasifikasi Usaha Usaha Kecil 3 K5 - Klasifikasi Usaha Usaha Menengah 1 K6 - Status Kepemilikan Usaha Sewa / Kontrak 5 K6 - Status Kepemilikan Usaha Pinjam Kelola 3 K6 - Status Kepemilikan Usaha Milik Sendiri 1 Tabel 6. Subkriteria Aspek Prinsip 5C Kriteria Nama Sub Kriteria Nilai Bobot C1 - Character (Karakter) Sangat Baik 5 C1 - Character (Karakter) Baik 4 C1 - Character (Karakter) Cukup 3 C1 - Character (Karakter) Kurang 2 C1 - Character (Karakter) Sangat Kurang 1 C2 - Capacity (Kapasitas) Sangat Baik 5 C2 - Capacity (Kapasitas) Baik 4 C2 - Capacity (Kapasitas) Cukup 3 C2 - Capacity (Kapasitas) Kurang 2 C2 - Capacity (Kapasitas) Sangat Kurang 1 C3 - Capital (Modal) Sangat Baik 5 C3 - Capital (Modal) Baik 4 C3 - Capital (Modal) Cukup 3 C3 - Capital (Modal) Kurang 2 C3 - Capital (Modal) Sangat Kurang 1 C4 - Collateral (Jaminan) Sangat Baik 5 C4 - Collateral (Jaminan) Baik 4 C4 - Collateral (Jaminan) Cukup 3 C4 - Collateral (Jaminan) Kurang 2 C4 - Collateral (Jaminan) Sangat Kurang 1 C5 - Conditions (Kondisi) Sangat Baik 5 C5 - Conditions (Kondisi) Baik 4 C5 - Conditions (Kondisi) Cukup 3 C5 - Conditions (Kondisi) Kurang 2 C5 - Conditions (Kondisi) Sangat Kurang 1 4. Penentuan Alternatif Penentuan alternatif merupakan pemetaan nilai  berdasarkan  kriteria  dan  aspek  yang telah  ditentukan.  Terdapat  20  data
pemohon pendaftar bantuan UMKM yang ada  di  Dinas  Kopurindag  Kabupaten Maros  yang  digunakan  sebagai  data
sample. Sebagai gambaran pemetaan nilai alternatif,  Tabel  7  memperlihatkan  hasil
pemetaan terhadap salah satu UMKM. Tabel 7. Contoh Hasil Penilaian Alternatif Salah Satu UMKM Kode Alternatif Nama Alternatif Nama Usaha Aspek Usaha UMKM Aspek Prinsip 5C K1 K2 K3 K4 K5 K6 C1 C2 C3 C4 C5 UMKM-01 Rismawati Rann Bakery 4 5 4 5 5 1 4 4 5 3 4

## 5. Pemetaan Gap Kompetensi
Gap  yang  dimaksudkan  adalah selisih  antara  kompetensi  yang  dimiliki oleh  alternatif  (calon  penerima  bantuan UMKM)  dengan  standar  ideal  atau
kompetensi  dari  kriteria  yang  telah ditentukan.  Tabel  8  memperlihatkan contoh hasil pemetaan gap kompetensi.
Tabel 8. Perhitungan Kedua Aspek Pemetaan Gap
No Alternatif Aspek Usaha UMKM Aspek Prinsip 5C K1 K2 K3 K4 K5 K6 C1 C2 C3 C4 C5 1 UMKM-01 4 5 4 5 5 1 4 4 5 3 4 Target 4 4 3 4 5 5 5 5 3 3 4 1 UMKM-01 0 1 1 1 0 -4 -1 -1 2 0 0

## 6. Pembobotan
Setelah diperoleh  gap pada masing- masing  alternatif  dilakukan  normalisasi bobot  prefensi.  Diperoleh  gap  pada masing-masing  pelaku  UMKM  setiap profil  pelaku  UMKM  diberi  bobot  nilai dengan patokan tabel nilai gap.
Sebagai  contoh,  dari  Tabel  8 Perhitungan  Kedua  Aspek  Pemetaan  Gap
dengan  kandidat  Rismawati  (UMKM-01) untuk  aspek  usaha  UMKM  pada  faktor Jumlah  Tenaga  Kerja  mempunyai  nilai gap/selisih  sebesar  0  yang  jika  dipetakan dengan data pada Tabel  1 bobot nilai gap maka  akan  mendapatkan  nilai  bobot sebesar  5  Tidak  ada  selisih  (kompetensi sesuai  dengan  yg  dibutuhkan)  seperti terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Kedua Aspek Pemetaan Gap Kode Alternatif Nama Alternatif Nama Usaha Aspek Usaha UMKM Aspek Prinsip 5C K1 K2 K3 K4 K5 K6 C1 C2 C3 C4 C5 UMKM-01 Rismawati Rann Bakery 5 4.5 4.5 4.5 5 1 4 4 3.5 5 5
7. Perhitungan  dan  pengelompokan
Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  menentukan  nilai  bobot, selanjutnya  kriteria  yang  ada  akan dilakukan  pengelompokan  setiap  kriteria menjadi  dua  kelompok  yaitu core  factor
dan secondary factor .
Sebagai  contoh  perhitungan  dan pengelompokan core factor dan secondary
factor Aspek Usaha UMKM-01:
𝑪𝒐𝒓𝒆 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 =  𝑁𝑐𝑓 = 5 + 4.5 + 5 + 1 4 = 15.5 4 = 3.875 𝑺𝒆𝒄𝒐𝒏𝒅𝒂𝒓𝒚 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 =  𝑁𝑠𝑓 = 4.5 + 4.5
2 = 9 2 = 4.5
Contoh perhitungan dan pengelompokan core factor dan secondary factor Aspek  Prinsip  5C  (Penyaluran Kredit Modal) UMKM-01:
𝑪𝒐𝒓𝒆 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 =  𝑁𝑐𝑓 = 4 + 4 + 5 3 = 13 3 = 4.33333333
𝑺𝒆𝒄𝒐𝒏𝒅𝒂𝒓𝒚 𝑭𝒂𝒄𝒕𝒐𝒓 =  𝑁𝑠𝑓 = 3.5 + 5 2 = 8.5 2 = 4.25

## 8. Perhitungan Nilai Total
Dari  hasil  penghitungan  setiap
kriteria  diatas,  berikutnya  dihitung  nilai total  berdasarkan  persentase  dari core factor dan secondary  factor yang  telah ditentukan.  pada  bobot  60%  untuk core factor dan  bobot  40%  untuk secondary factor dan  diperkirakan  berpengaruh terhadap  kinerja  tiap-tiap  profil,  Adapun
sebagai contoh perhitungan sebagai berikut:
- Perhitungan  Nilai  Total Aspek
Usaha UMKM-01:
Core  Factor N 𝑐𝑓 ( 𝒖 )  =  (5+4.5+5+1)/4  = 15.5/4 = 3.875 Secondary  Factor N 𝑠𝑓 ( 𝒖 )= (4.5+4.5)/2  = 9/2 = 4.5
Nilai Total N ( 𝒖 ) = 60% * N 𝑐𝑓 ( 𝒖 ) + 40% *
N 𝑠𝑓 ( 𝒖 ) = 0.6 * 3.875 + 0.4 * 4.5 = 4.125
- Perhitungan  Nilai  Total Aspek
Prinsip 5C (Penyaluran Kredit
Modal) :
Core Factor N 𝑐𝑓 ( 𝒑 ) = (4+4+5)/3 = 13/3 = 4.33 Secondary  Factor N 𝑠𝑓 ( 𝒑 )  =  (3.5+5)/2  = 8.5/2 = 4.25 Nilai Total N ( 𝒑 ) = 60% * N 𝑐𝑓 ( 𝒑 ) + 40% *
N 𝑠𝑓 ( 𝒑 ) = 0.6 * 4.33 + 0.4 * 4.25 = 4.3

## 9. Perangkingan
Pada tahap ini perhitungan dari tiap aspek  tersebut  kemudian  dihitung  nilai total  berdasarkan  persentase  dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil.
Adapun  contoh  hasil  perhitungan penentuan  perangkingan  untuk  UMKM- 01:
Nilai Akhir = 60% ∗ N 𝒖 + 40% ∗ N 𝒑 = 0.6 ∗ 4.125 + 0.4 ∗ 4.3 = 4.195
Perhitungan  yang  dilakukan  pada
tahan Penentuan Alternatif hingga
Perhitingan perangkingan dilakukan untuk semua  data sample yang  berjumlah  20.

## Sehingga  menghasilkan  ranking  seperti
Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perangkingan Kode Alternatif Nama Alternatif Nama Usaha Nilai Total Rangking UMKM-11 Nurlia Jamur Simbang 4.550 1 UMKM-16 Aminullah Kue Mamamia 4.520 2 UMKM-20 Rasmi Keripik Pisang Fadliansyah 4.445 3 UMKM-10 Helda Dapur Azza 4.440 4 UMKM-07 Fauziah Cookies Daffa 4.400 5 UMKM-15 St. Salmah Salmah Snack 4.395 6 UMKM-02 Rahmatia Luse Kedai Bang Adlu 4.375 7 UMKM-13 Srimuliani Halim Moammar Donat 4.320 8 UMKM-08 Rita Mama Muda 4.315 9 UMKM-18 Andi Masturi Shanum Fingertip 4.295 10 UMKM-09 Sumarni Jamu Bu Sumarni 4.255 11 UMKM-14 Abdi Atihar, SE Tallasaka farm 4.240 12 UMKM-01 Rismawati Rann Bakery 4.195 13 UMKM-04 Irma Novianti Kedai Zacky 4.175 14 UMKM-17 Habsia Ujung Parappa 4.155 15 UMKM-06 Hasmah Mannan AR 23 Cookies 4.135 16 UMKM-05 Kasriah Padaelo 4.105 17 UMKM-12 Masturi Uci keripik 4.075 18 UMKM-19 Murniati Dapur Ashanty 4.060 19 UMKM-03 Arfanita. S Peyek Mawar 3.995 20 Tabel  10  memperlihatkan  hasil perankingan UMKM yang berhak menerima  bantuan.  Hasil  pada  Tabel  10
memperlihatkan bahwa penggunaan penerapan metode profile matching berhasil  membuat  rekomendasi  penerima bantuan  dengan  kombinasi  kriteria  aspek usaha  UMKM  dan  aspek  prinsip  5C (Penyaluran Kredit Modal).
Hasil  pada  penelitian  ini  juga memperlihatkan  bahwa  seleksi  penerima bantuan  menggunakan  profile  matching dapat  dilakukan  dengan  kombinasi  dua aspek  (aspek  usaha  dan  prinsip  5C) sehingga  dapat  memberikan  hasil  lebih baik  dibandingkan  hanya  menggunakan
satu  aspek  seperti  yang  dilakukan  pada penelitian Pantatu (Pantatu et al. , 2022).

## E. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma Profile  Matching pada  seleksi  penerima bantuan  UMKM  dapat  membuat  ranking UMKM  sehingga  bisa  menjadi  solusi kepada Dinas Koperasi  Kabupaten Maros untuk  melakukan  seleksi  calon  penerima bantuan UMKM dengan cepat, efisien dan objektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurohim, D. (2020). Strategi Pengembangan  Kelembagaan  UMKM . Bintang Pustaka Madani. Cassia  Putra,  B.,  Roestam,  R.,  Sistem
Informasi, M., Dinamika Bangsa, U., & Jl  Jend  Sudirman  Thehok-Jambi,  J. (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Beasiswa  Kurang  Mampu Menggunakan  Metode  Profile  Matching Pada  SMA  Negeri  1  Sungai  Penuh. Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi , 8 (3), 390–398.
Fatma,  Y.,  Fuad,  E.,  &  Rusdi,  R.  (2022).
Penerapan  Metode  Profile  Matching pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Bantuan Pendidikan Pemerintah Kabupaten Pelalawan. Jurnal CoSciTech (Computer  Science  and  Information Technology) , 3 (1), 20–27. https://doi.org/10.37859/coscitech.v3i1. 3678 Fuadi,  D.  S.,  Akhyadi,  A.  S.,  &  Saripah,  I.
(2021).  Systematic  Review:  Strategi Pemberdayaan  Pelaku  UMKM  Menuju Ekonomi  Digital  Melalui  Aksi  Sosial.
Diklus: Jurnal Pendidikan Luar Sekolah ,
5 (1),
1–13.
https://doi.org/10.21831/diklus.v5i1.371
22
Labolo,  A.  Y.  (2019).  Sistem  Pedukung Keputusan  Pemberian  Bantuan  Pupuk Kepada  Kelompok  Tani  Menggunakan Metode  Profle  Matching. Jurnal  Sistem Informasi  Dan  Teknik  Komputer , 4 (1), 84–90. Zalmawati, W. O., Utomo, M. N. Y., & Nur, R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan
Berbasis Metode Korelasi untuk Menganalisis Penyebab Tidak Tercapainya  Target  Produksi  Batu  Bara di  PT  XYZ. Seminar  Nasional  Teknik Elektro  Dan  Informatika  (SNTEI) ,  152– 157. https://www.researchgate.net/publicatio n/368756053 Pantatu, S. F., Colanus, I., & Drajan, R. (2022). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima
Bantuan  UMKM Menggunakan  Metode MAUT. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi , 5 (2), 317–325.
Purwatiningsih,  A.,  Suprayitno,  A.,  & Haryono,  A.  (2022).  Assessment  of MSMEs Working Capital Loans at Bank Mandiri  Malang  Branch,  Indonesia. International  Journal  of  Research  in Social  Science  and  Humanities , 03 (01),
13–25. https://doi.org/10.47505/ijrss.2022.v3.1. 2 Yunaldi,  A.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin  Menerapkan  Kombinasi  Metode SAW dan ROC. Jurnal Media Informatika  Budidarma , 3 (4),  376–380. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1511 Yusno, Utomo, M. N. Y., & Olivya, M. (2022).
Aplikasi  Rekomendasi  Rumah  Makan Coto  Makassar  Menggunakan  Metode Technique  for  Others  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS). Seminar  Nasional  Teknik  Elektro  Dan Informatika (SNTEI) , 146–151.
.