## PENERAPAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN USAHA MIKRO

## Albert Riyandi
Sistem Informasi STMIK NUSA MANDIRI JAKARTA www.nusamandiri.ac.id mausharing@gmail.com
Abstract— The  development  of  SMEs  in  2012 amounted  to  56,534,592,  with  the  growth  in  the number  of  SMEs  by  2.41%.  From  these  data  SMEs increased  by  around  1.3  million  the  number  of MSMEs  per  year.  Mistake  in  choosing  the  type  of small  business  for  beginner  entrepreneurs  with limited  capital  certainly  makes  the  business  that they  experience  fail.  The  application  of  simple additive weighting that is implemented in a decision support  system  is  considered  effective  for  selecting micro  businesses  and  unified  modeling  languages (UML)  making  the  system  much  more  developed. The  speed  analysis  needed  before  using  the  system average  time  needed  is  9.55  minutes,  and  after  the time  taken  is  1.15  minutes.  The  average  accuracy before using the system is 70% and then increases to reach 95%.
Keyword : simple addiitive weighting, ukm, decision support system
Intisari — Perkembangan  UKM  pada  tahun  2012 sebesar  56.534.592,  dengan  pertumbuhan  jumlah UKM  sebesar  2,41%.  Dari  data  tersebut  UKM meningkat sekitar 1,3 juta jumlah UMKM pertahun . Kesalahan  pemilihan  jenis  usaha  kecil  bagi enterpreneur pemula  dengan  modal  terbatas tentunya membuat usaha yang dijalani mengalami kegagalan.  Penerapan  simple  additive  weighting yang  diterapkan  dalam  sebuah  sistem  penunjang keputusan (decision Support System) dirasa efektif untuk  pemilhan  usaha mikro  dan  unifed  modeling language (UML)  membuat  sistem  bisa  jauh  lebih dikembangkan. Analisis kecepatan yang dibutuhkan  sebelum  menggunakan  sistem  waktu rata-rata yang dibutuhkan  adalah  9,55 menit,  dan setelah waktu yang dibutuhkan adalah 1,15 menit. Akurasi  rata-rata  sebelum  menggunakan  sistem adalah  70%  dan  selanjutnya  meningkat  hingga mencapai 95% Kata  Kunci :  simple  addiitive  weighting,  ukm, Sistem Penunjang Keputusan

## PENDAHULUAN
Menurut  data  BPS  sesuai  dengan  tabel perkembangan  UMKM  Indonesia  pada  periode
2010  sampai  dengan  2012,  bahwa  dari  tahun tersebut jumlah UMKM meningkat sekitar 1,3 juta jumlah  UMKM  pertahun.  Di  tahun  2012  jumlah UMKM  yang  ada  sebesar  56.534.592  dengan pertumbuhan  jumlah  UMKM  sebesar  2,41%. UMKM  masih  memegang  peranan  penting  dalam perbaikan  perekonomian  Indonesia,  baik  ditinjau dari  segi  jumlah  usaha,  segi  penciptaan  lapangan kerja,  maupun  dari  segi  pertumbuhan  ekonomi nasional  yang  diukur  dengan  produk  domestik bruto (Kusumawati, 2011).
Usaha  berukuran  kecil  dan  menengah (UKM)  dalam  periode  krisis  ekonomi  yang berkepanjangan  mungkin  menderita  secara  tidak proporsional  dari  kemerosotan  ekonomi,  karena keterbatasan  sumber  daya  keuangan  dan ketergantungan  pada  pinjaman  bank  serta membayar  suku  bunga  yang  tinggi  tersebut.  UKM di  bidang  perdagangan  mengembangkan  strategi pemasaran  alternatif,  taktik  inovatif  dan  konsep- konsep  baru  untuk  bertahan hidup  (Bourletidis & Triantafyllopoulos, 2014).
Menemukan  ide  bisnis  pada  dasarnya tidaklah  terlalu  sulit,  akan  tetapi  banyak pengusaha  kesulitan  untuk  mendapatkan  ide sebuah  bisnis  (Utami,  2018).  Ada  berbagai  faktor yang  dapat  menyebabkan  perusahaan  mengalami kegagalan,  diantaranya  adalah  faktor  ekonomi, kesalahan manajemen, dan bencana alam  (Jannah, 2015).  Pebisnnis  pemula (enterpreuneur) sering kali  membuat  kesalahan  salah  satunya  adalah semangat  yang  besar  tapi  dengan  modal  terbatas, sehingga jika tidak diatur dengan baik kekurangan modal bisa menjadi beban ditambah lagi kesalahan jenis  usaha  yang  digeluti  (Wima,  2016).  Lama usaha  dan  modal  usaha kerja  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  pendapatan  pedagang  (S. S. Utami & Wibowo, 2013).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah penerapan metode simple additive weighting pada sebuah  sistem  penunjang  keputusan  ( decission support System ) untuk pemilihan usaha mikro yang digunakan untuk  enterpreneur  pemula  dalam memilih  jenis  usaha  yang  akan  dijalankan. Penerapan  simple  additive  weighting  yang diterapkan  dalam  sebuah  sistem  penunjang
keputusan (decision Support System) dirasa efektif untuk  pemilhan  usaha mikro  dan  unifed  modeling language (UML)  membuat  sistem  bisa  jauh  lebih dikembangkan.

## BAHAN DAN METODE
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri  atas  :  obyek/subyek  yang  mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiono, 2011:117).
Sedangkan  sampel  adalah  bagian  dari jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi,  untuk  itu  sampel  yang  diambil  dari populasi  harus  betul-betul  mewakili/reprentatif (Sugiono, 2011:118).
Dalam penelitian ini populasi diambil dari data  DinKop  UKM  Kota  Tangerang  Selatan  yang berjumlah  402.  Dari  data  tersebut  diolah  dan dipilih dengan bidang UKM yang dibahas dan hasil populasi yang didapatkan adalah 183 UKM Untuk menentukan sampel dalam penelitian  ini  peneliti  merujuk  pada  tabel  jumlah sampel  berdasarkan  tabel  Krejcie  dan  Morgan didasarkan atas kesalahan 5% yaitu apabila jumlah populasinya  180  sampai  189  maka  taraf kepercayaannya  95%  yaitu  sebanyak  123  sampel yang  digunakan  dengan  teknik simple  random sampling . Sedangkan  metode  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah metode (SAW). Metode SAW sesuai  untuk  proses  pengambilan  keputusan karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  aternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  terbaik  (Eniyati, 2011).  Selain  itu,  kelebihan  dari  model  SAW dibandingkan dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot prefensi yang sudah ditentukan.
Menurut  Nofriansyah  (2014:11)  metode Simple  Additive  Weighting sering  juga  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  dari Simple  Additive  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah menggunkan  metode Simple  Additive  Weighting yaitu :
a. Menentukan  kriterian-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  maupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  setiap  proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai solusi.
r ij = { xij max i xij min xii xij …………………………………. (1)
dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j , i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai    preferensi    untuk    setiap    alternatif  (V i ) diberikan sebagai:
V i = ∑ w j r ij n j=1 …………………………………………….. (2) Dimana :
V i = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks
Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih. Dari pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa Simple  Additive  weighting merupakan metode  penjumlahan  terbobot  dan  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  dengan multiple  kriteria  untuk  mencapai  alternatif keputusan  (nilai  tertinggi)  yang  membutuhkan proses  normalisasi matrix keputusan    ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Penerapan SAW Penerapan  metode Simple  Additive Weighting dan Benefit Cost Ratio yaitu proses olah data hasil penelitian di masukkan dalam rumusan sistem ke dalam bahasa komputer yang berbentuk logika  yang  nanti  di  komparasi  ke  dalam  bahasa
Jika  j  adalah  atribut Keuntungan ( benefit )
Jika  j  adalah    atribut Biaya ( cost )
mesin dan outputnya menjadi satu frame program yang  kita  inginkan.  Dalam  prosesnya  sistem  akan melakukan pembacaan data sesuai dengan kaidah algoritma FADM.
Dari hasil data primer yang didapat maka didapat  7  kriteria  (C)  yang  dijadikan  acuan perhitungan.  7  kriteria  tersebut  kemudian diberikan  nilai  bobot  kriteria  beserta  jenisnya apakah  masuk  ke  dalam  sebuah benefit atau sebuah cost yang sudah di tetapkan oleh penulis. 7 kriteria yang dimaksud  dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Kriteria Pemilihan Usaha Mikro KRITERIA  NAMA KRITERIA BOBOT JENIS C1 Knowlegde usaha 10 Benefit C2 Modal usaha 20 Benefit C3 Lokasi usaha 15 Benefit C4 Perijinan usaha 10 Cost C5 Sdm 10 Cost C6 Biaya lain 20 Cost C7 keuntugan 25 Benefit
Sumber (riyandi, 2018)
Proses selanjutnya adalah pembobotan nilai attribut yang disesuaikan dengan data responden. Penulis  memberikan  nilai  mulai  dari  angka  1 sampai  dengan  5  sesuai  dengan  jawaban responden  dengan  rincian  pembobotan  nilai attribut dapat dilihat pada tabel 2 sampai dengan tabel 7.
Tabel 2 Nilai Attribut Knowledge dan Lokasi Attribut Nilai Sangat tidak penting 1 Tidak penting 2 Ragu-ragu 3 Penting 4 Sangat penting 5 Sumber (riyandi, 2018) Tabel 3 Nilai Attribut Modal Attribut Nilai 5 Juta 5 10 Juta 4 25 Juta 3 50 Juta 2 > 100 Juta 1 Sumber (riyandi, 2018) Tabel 4 Nilai Attribut Perijinan Attribut Nilai Sangat tidak perlu 1 Tidak perlu 2 Ragu-ragu 3 Penting 4 Sangat perlu 5 Sumber (riyandi, 2018) Tabel 5 Nilai Attribut SDM Attribut Nilai 1 Orang 1 2 Orang 2 5 Orang 3 10 Orang 4 50 Orang 5 Sumber (riyandi, 2018) Tabel 6 Nilai Attribut Biaya Lain Attribut Nilai 50% 1 25% 2 10% 3 5% 4 1% 5 Sumber (riyandi, 2018) Tabel 7 Nilai Attribut Keuntungan Attribut Nilai 25% 1 50% 2 75% 3 100% 4 150% 5 Sumber (riyandi, 2018)
Setelah  data  dimasukkan  maka  akan dilakukan normalisasi matrix sesuai dengan rumus normalisasi  attribut  pada  SAW.  Penseleksian  data yang  dilakukan  di database akan  sesuai  dengan data modal yang dimasukkan. Jika jenisnya benefit maka akan dicari nilai attribut maximum atau nilai attribut minimum untuk cost sebelum dimasukkan kedalam rumus. Hasil akhirnya yang didapat akan dijumlahkan  seluruh  kriteria  dan  akan  diurutkan kembali  berdasarkan  rank  nilai  tertinggi  untuk mendapatkan recomended system usaha.

## 2. Pengembangan Perangkat Lunak

## A. Use Case Diagram
Gambar  di  bawah  ini  menjelaskan  proses konteks  mengenai  sistem.  Setiap  pengguna  dapat mengakses fitur-fitur yang telah disediakan. Yakni pengguna  dapat  menambah  data  kasus,  mengatur nilai atribut, dan melakukan analisa usaha beserta melihat recomended usaha  yang  dihasilkan  oleh sistem.

## B. Class Diagram
Diagram  di  bawah  ini  menggambarkan tentang  adanya  keterhubungan  dari  masing- masing entity yang ada pada aplikasi.
Sumber (riyandi, 2018) Gambar 2 Class Diagram Aplikasi Pemilihan Usaha mikro
C. Entity Relationship Diagram (ERD) Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, data-data  yang  terkait  dengan  sistem  yang  akan dikembangkan  kemudian  dimodelkan  dengan menggunakan  ERD.  Pemodelan  tersebut  dapat dilihat pada  gambar 3
Sumber (riyandi, 2018) Gambar 3 ERD Sistem

## D. Perancangan Layar Utama
Perancancangan
layar
Utama
menampilkan  keseluruhan  yang  ada  pada  sistem mulai  dari  inputan,  hasil  analisa, recomended usaha, input data usaha, setting attribut bobot dan help .  Secara  rinci  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini :
Sumber (riyandi, 2018) Gambar 4 Perancangan Layar Utama

## 3. Pengukuran Penelitian
A. Analisis Hasil Pretest dan Posttest
Secara  umum  tujuan  dari  penelitian  ini adalah    untuk    mengetahui    adanya    peningkatan kecepatan      dan      keakuratan      dalam  pemilihan usaha mikro terutama  dalam  perhitungan kelayakan usaha yang dilakukan oleh enterpreuner pemula (responden) secara manual dengan sistem yang  menerapkan metode  Benefit  Cost  Ratio dan Simple  additive  weighting. Data      yang      dianalisa adalah      hasil pretest dan posttest kuesioner yang diisi oleh responden.
Apabila  tabel  hasil pretest    dan    posttest kecepatan    digambarkan  menjadi  grafik,  maka akan    tampak  perbedaan  hasil  dari  sebelum  dan sesudah  penggunaan  sistem  seperti  pada  gambar dibawah ini :
Sumber (riyandi, 2018) Gambar 5 Grafik Hasil Pretest dan Posttest Kecepatan
Sedangkan  tabel  hasil pretest    dan posttest kelayakan  usaha  digambarkan  menjadi grafik,  maka  akan  tampak  perbedaan  hasil  dari sebelum  dan  sesudah  penerapan  dengan menggunakan  sistem  seperti  pada  gambar dibawah ini :
Sumber (riyandi, 2018) Gambar 6 Grafik Hasil Pretest dan posttest Keakuratan

## B. Uji Statistika
Pengujian      efektifitas  system  terhadap kecepatan dan keakuratan dalam pemilihan usaha mikro dilakukan   dengan   cara   membandingkan waktu  dan  nilai  kesesuaian pretest  posttest .  Pada bagian  ini  akan  dilakukan  proses  pembandingan hasil pengukuran penelitian yang telah didapatkan sebelumnya.  Adapun  metode  pembandingan  ini adalah dengan analisa t-test .
Metode  ini  digunakan  karena t-test dapat digunakan  untuk  menguji  kecocokan  atas perbedaan pada suatu eksperimen yang menggunakan  satu  kelompok  sampel.  Apabila sebelum melakukan eksperimen, peneliti melakukan pretest , maka peneliti akan mempunyai dua  kelompok  nilai  yang  berasal  dari  satu kelompok  sampel.  Apabila  eksperimen  itu mempunyai  dampak  terhadap  hasil  atau  tujuan eksperimen,  maka  kedua  kelompok  skor  tersebut akan menunjukkan perbedaan yang signifikan.
T-test akan membandingkan hasil perhitungan  perbedaan  hipotesa  dengan  t  tabel. Apabila hasil perhitungan tersebut berbeda secara signifikan, maka hipotesa diterima. Untuk itu perlu diketahui  beberapa  variabel  yang  menjadi parameter  perhitungan  pada t-test sebagai berikut:
1. Derajat      kebebasan      (df),      yaitu      suatu angka   yang  menjelaskan sekumpulan   skor sampel   yang   bebas   dari   kesalahan.  Nilai df   diperoleh   dari   jumlah   sampel‐1.   Jadi dalam   hal   ini,   nilai df = 19   karena  jumlah sampel  adalah  20.
2. Alpha,      yaitu      tingkat      signifikansi pengujian.      Besaran      nilai      yang  umumnya digunakan  adalah  0,05.
3. Simpangan      baku      (Sd)      yang      dapat dihitung   dengan   rumus sebagai berikut:
Sd = √∑(x − x 2 )/n − 1 ……………………….. (3)
4. Standard   error   (S x )   yang   dapat   dihitung berdasarkan   rumus   sebagai berikut:
S x = Sd ∕ √n
…………………………………… (4)
5. Sedangkan    untuk    nilai    t,    dapat    dihitung dengan  rumus  berikut:
t = X − μ ∕ S x ………………………………………… (5)
Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  maka  t hitung  akan  dibandingkan  dengan  t  tabel.  Jika perbedaannya  signifikan,  maka  disimpulkan bahwa hipotesa diterima.
Untuk      menguji      apakah      ada      perbedaan signifikan      antara      kecepatan  sebelum  dan sesudah      menggunakan    sistem,      maka      dapat dilakukan penyusunan hipotesa  dibawah  ini: 1. Ho   : Tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil keakuratan  sebelum    dan    sesudah implementasi sistem.
2. Ha   :  Terdapat    terdapat    perbedaan    antara hasil    keakuratan    sebelum  dan  sesudah implementasi sistem.
C. Uji perbedaan kecepatan pretest dan postest Hasil  uji  kecepatan  yang  dilakukan  dari hasil  pengolahan  kuesioner  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel 8 Hasil Uji Kecepatan t-test t-Test: Paired Two Sample For Means Pre Test Post Test Mean 9,55 1,15 Variance 12,26052632 0,160526316 Observations 20 20 Pearson Correlation 0,669663986 Hypothesized Mean Difference 0 df 19 T Stat 11,56992676 P(T<=t) one-tail 2,39349E-10 P(T<=t) two-tail 4,78698E-10 T  Critical  two- tail 2,093024054 Sumber (riyandi, 2018)
Dari  tabel  4.15  tersebut  dapat  dilihat bahwa  t  tabel (t  critical  one-tail )  bernilai 2,39349E-10  sedangkan  t    hitung  ( t  Stat )  bernilai 11,56992676.  Terlihat  perbedaan  signifikan, berarti  terdapat  perbedaan  kecepatan  yang signifikan antara sebelum dan sesudah penerapan sistem.    Berarti  penerapan  sistem  membawa  efek positif.  Dengan  melihat  nilai  probabilitas,  P-value adalah  2,39349E-10  lebih  kecil    dari  0,05  berarti Ho  ditolak atau penerapan  sistem meningkatkan kecepatan dalam proses pemilihan usaha mikro.
D.  Uji  Perbedaan  Keakuratan Pretest dan Posttest Hasil  uji  keakuratan  yang  dilakukan  dari hasil  pengolahan  kuesioner  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel 9 Hasil Uji Keakuratan t-test t-Test: Paired Two Sample For Means Pre Test Post Test Mean 0,7 0,95 Variance 0,221052632 0,05 Observations 20 20 Pearson -0,150187852
Correlation Hypothesized Mean Difference 0 df 19 T Stat -2,032347112 P(T<=t) one-tail 0,028168321 T Critical one-tail 1,729132812 P(T<=t) two-tail 0,056336641 T Critical two-tail 2,093024054 Sumber (riyandi, 2018)
Dari  tabel  4.16  tersebut  dapat  dilihat bahwa  t  tabel (t  critical  one-tail )  bernilai 0,028168321 sedangkan t  hitung ( t Stat) bernilai - 2,032347112.  Terlihat  perbedaan  signifikan, berarti  terdapat  perbedaan  kecepatan  yang signifikan antara  sebelum dan sesudah penerapan sistem.
Berarti penerapan  sistem membawa efek positif. Dengan melihat nilai probabilitas, P-value adalah  0,028168321lebih  kecil    dari  0,05  berarti Ho  ditolak atau penerapan  sistem meningkatkan kecepatan  dalam  proses  pemilihan  usaha  dan kelayakan usaha mikro .

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian  yang  dilakukan dari tahap  awal  hingga  pengujian  dapat  disimpulkan bahwa Simple  additive  weighting bisa  diterapkan ke  dalam  sebuah decision  support  system untuk pemilihan usaha mikro terutama dalam menghasilkan recomended pemilihan usaha . Hal ini dibuktikan  dengan  analisis  hasil  penelitian  yang sebelumnya  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan adalah  9,55 menit setiap kasus sedangkan dengan menggunakan  sistem  rata-rata  waktu  yang dibutuhkan adalah 1,15 menit. Dengan menggunakan  system  tingkat  keakuratannya mencapai  95%  dan  hasil  rata-rata  sebelumnya adalah 70%

## REFERENSI
Bourletidis,  K.,  &  Triantafyllopoulos,  Y.  (2014). SMEs  Survival  in  Time  of  Crisis:  Strategies, Tactics  and  Commercial  Success  Stories. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 148 , 639–644. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.07.09 2
BPS.  (2013).  Tabel  Perkembangan  UMKM  pada periode  1997  -  2012.  Retrieved  from http://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/ id/1322
DinKop. (2014). DepKop. Data Usaha Mikro, Kecil,
Menengah  (UMKM)  dan  Usaha  Besar  (UB)
Tahun 2012-2013. Retrieved from http://www.depkop.go.id/index.php?option =com_phocadownload&view=category&id=1 18: data-umkm-2013&Itemid=93
Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple
Additive  Weighting). Teknologi  Informasi DINAMIK , 16 (2), 7. https://doi.org/10.1038/s12276-017-0009- 6 Jannah,  M.  (2015).  FAKTOR-FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI KEGAGALAN USAHA.
Islamiconomic , Vol.6  No.1 ,  25–42.  Retrieved from http://www.journal.islamiconomic.or.id/ind ex.php/ijei/article/view/29/30
Kusumawati,  Y.  (2011).  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Kelayakan Usaha  Manufaktur  ditinjau  dari  aspek keuangan.  techno.com  vol.  10.  no  3  Agustus 2011.
Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data  Mining  Vs Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta: Deepublish.
Sugiono.  (2011). Metode  Penelitian  Pendidikan (Pendekatan.  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan R&D) . Bandung: Alfabeta. Utami, N. W. (2018). 5 Cara Menemukan Ide Bisnis Bagi  Pengusaha  Pemula.  Retrieved  from https://www.jurnal.id/id/blog/2018-5-cara- menemukan-ide-bisnis-bagi-pengusaha- pemula/
Utami, S. S., & Wibowo, E. (2013). Pengaruh Modal Kerja  Terhadap  Pendapatan  Dengan  Lama Usaha  Sebagai  Variabel  Moderasi  (Survei
Pada  Pedagang  Pasar  Klithikan  Notoharjo Surakarta). Jurnal Ekonomi Dan Kewirausahaan , 13 , 171–180. Retrieved from https://media.neliti.com/media/publications /23473-ID-pengaruh-modal-kerja-terhadap- pendapatan-dengan-lama-usaha-sebagai- variabel-mode.pdf
Wima, P. (2016). 7 Kesalahan yang Sering Dialami oleh  Pebisnis  Pemula  .  Pastikan  Kamu  Tak
Perlu. Retrieved from https://www.hipwee.com/sukses/7- kesalahan-yang-sering-dialami-oleh- pebisnis-pemula-pastikan-kamu-tak-perlu- mengalaminya/