Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2317 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## COMBINATION OF WP AND TOPSIS METHODS IN A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR WATERMELON SEED RECOMMENDATION
Andi Tejawati 1 , Novianti Puspitasari 2 , Hilary Bella Pasorong 3 , Amin Padmo Azam Masa 4
1,2,3 Informatics Study Program, Faculty of Engineering, Universitas Mulawarman, Indonesia
4 Information Systems Study Program, Faculty of Engineering, Universitas Mulawarman, Indonesia Email: 1 anditejawati@unmul.ac.id , 2 novipuspitasari@unmul.ac.id , 3 hilarybellapasorong@gmail.com , 4 aminpadmo@unmul.ac.id
(Article received: June 18, 2024; Revision: June 21, 2024; published: August 07, 2024)

## Abstract
Watermelon  is  a  horticultural  plant  that  can  be  cultivated  by  the  wider  community  with  adequate  profits.  In Indonesia, watermelon production is still unable to meet the huge market demand and has not been able to be met by local watermelon-producing areas. One of the reasons why watermelon production is insufficient is because the fruit is easily damaged due to inappropriate watermelon seeds. The right watermelon seeds can be selected using a Decision Support System. This study uses two combination methods, namely Weighted Product (WP) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), to be applied in the Decision Support System for watermelon seed recommendations. The WP method is used to determine the weight of the criteria, while TOPSIS is used to determine the order of watermelon seed recommendations. The data used in this study were twenty alternative watermelon seeds with five criteria, namely land recommendations, yield potential, fruit weight, harvest age, and disease resistance. Of the five criteria determined by the WP method, the largest criterion value  is  in  the  land  recommendation.  The  results  of  the  implementation  with  both  methods  produced recommendations for watermelon seeds, with the first ranking result being the F1 Series (3n) watermelon seeds with  a  preference  value  of  0.85442,  and  black  box  testing  showed  that  this  system  was  able  to  provide recommendations for quality watermelon seeds according to their functionality based on the application of the WP and TOPSIS methods.
Keywords : decision support system, recommendation, TOPSIS, watermelon seed, WP.

## KOMBINASI METODE WP DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI BENIH TANAMAN SEMANGKA

## Abstrak
Tanaman  semangka  merupakan  tanaman  hortikultura  yang  dapat  dibudidayakan  masyarakat  luas  dengan  hasil keuntungan memadai. Di Indonesia produksi semangka masih belum mampu memenuhi permintaan pasar yang begitu besar dan belum mampu dipenuhi oleh daerah-daerah lokal penghasil semangka. Produksi semangka yang belum mencukupi salah satunya dikarenakan buahnya yang mudah rusak akibat benih semangka yang tidak tepat. Pemilihan benih semangka yang tepat dapat dilakukan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan. Penelitian ini menggunakan dua  metode kombinasi  yaitu Weighted Product (WP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk diterapkan dalam Sistem Pendukung Keputusan rekomendasi benih tanaman  semangka.  Metode  WP  digunakan  untuk  menentukan  bobot  kriteria,  sedangkan  TOPSIS  untuk menentukan  urutan  rekomendasi  benih  semangka.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dua  puluh alternatif benih semangka dengan lima kriteria yaitu rekomendasi dataran, potensi hasil, bobot buah, umur panen, dan ketahanan penyakit. Dari lima kriteria yang ditentukan oleh metode WP, nilai kriteria terbesar berada pada rekomendasi  daratan.  Hasil  implementasi  dengan  kedua  metode  menghasilkan  rekomendasi  benih  semangka dengan hasil peringkat pertama adalah benih semangka Seri F1 (3n) dengan nilai preferensi 0.85442 dan pengujian blackbox  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  mampu  memberikan  rekomendasi  benih  semangka  berkualitas  sesuai fungsionalitasnya berdasarkan penerapan metode WP dan TOPSIS.
Kata kunci : benih semangka, rekomendasi, sistem pendukung keputusan, TOPSIS, WP.
424 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432

## 1. PENDAHULUAN
Semangka ( Citrullus vulgaris Schard ) merupakan salah satu tanaman budidaya hortikultura yang  cukup  penting  di  daerah  subtropik  karena memberikan  keuntungan  cukup  besar  [1]  dan  nilai jual  yang  tinggi.  Di  Indonesia  permintaan  buah semangka  hari  semakin  meningkat  seiring  dengan jumlah pertumbuhan penduduk Indonesia yang terus bertambah. Namun, permintaan buah semangka yang meningkat  tidak  diimbangi  dengan  jumlah  produksi yang dihasilkan. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), produksi semangka di Indonesia pada tahun  2018  mencapai  481.744  ton,  tahun  2019 mencapai  523.338  ton,  tahun  2020  produksi semangka  mencapai  560.317  ton,  dan  pada  tahun 2021,  produksi  semangka  hanya  mencapai  414.242 ton.  Data  dari  BPS  memperlihatkan  bahwa  terjadi penurunan  produksi  semangka  yang  sangat  drastis dari tahun-tahun sebelumnya [2].
Produksi  tanaman  semangka  yang  menurun disebabkan beberapa kendala pada saat budidayanya, diantaranya  adalah  pola  produksi  semangka  yang bersifat  musiman,  buahnya  yang  mudah  rusak  jika tidak  disimpan  dengan  baik,  serta  membutuhkan tempat  yang  lumayan  luas  untuk  penyimpanannya [3].  Selain  itu  ancaman  hama  di  tanaman  semangka dan  pemilihan  benih  semangka  yang  kurang  tepat berdampak  pada  hasil  kualitas  buah  semangka sehingga  produksi  semangka  berkualitas  menjadi menurun.  Benih  semangka  sendiri  memiliki  peran penting  dalam  proses  pertumbuhan,  saat  ini  benih semangka sangat beragam sehingga para petani tidak jarang bingung dalam memilih benih semangka yang tepat [4]. Oleh karena itu, pemilihan benih semangka yang tepat sangat diperlukan.
Sistem  pendukung  keputusan  dikenal  dengan istilah Decision  Support  System (DSS)  yang dirancang  untuk  membantu  manajemen  dalam membuat keputusan tentang masalah semi-terstruktur [5]. Sistem pendukung keputusan dibidang pertanian dapat diartikan sebagai sistem manusia dan komputer untuk  memanfaatkan  dan  mengolah  data  yang dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  dengan  tujuan memberikan  saran  kepada  petani  untuk  membantu dalam  mengambil  suatu  keputusan  [6].  Sistem pendukung keputusan untuk pemilihan bibit semangka  pernah  dilakukan  menggunakan  Fuzzy Tsukamoto menggunakan variabel jumlah bibit, lama panen,  dan  berhasil  panen    [7].  Pencarian  bibit semangka  bibit  semangka  terbaik  sebagai  upaya peningkatan hasil panen pernah diterapkan menggunakan  metode  AHP  [8]  serta  AHP  dan PROMETHEE  [9].  Kombinasi  dua  metode  dalam sistem pendukung keputusan (SPK) sering digunakan dalam beberapa kasus penelitian [10]–[16] menunjukkan bahwa hasil keputusan yang dihasilkan lebih  baik.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  metode Weighted  Product (WP)  dan Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menghasilkan rekomendasi benih tanaman semangka. WP digunakan  untuk  menentukan  bobot  dari    kriteria yang    ditentukan,  sementara  TOPSIS  menentukan rangking  terpilih  dari  alternatif  yang  diberikan. Penerapan  kedua  metode  dapat  meningkatkan keobjektifan  keputusan  karena  saling  menutupi kelemahan  yang  dimiliki  oleh  masing-masing metode.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu dan  mempermudah  para  petani  atau  masyarakat dalam mengambil keputusan memilih benih semangka  terbaik  untuk  budidaya  semangka  agar dapat meningkatkan hasil produksi semangka.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa tahapan.  Adapun  tahapan  penelitian  tersebut disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap identifikasi masalah dan analisis masalah merupakan  tahap  analisis  penelitian  permasalahan tingkat  produksi  semangka  yang  menurun.  Tahap studi  literatur  adalah  tahapan  pencarian  referensi. Tahap  pengumpulan  data  melalui  wawancara, observasi  outlet  pertanian  dan website produsen benih. Tahap analisis metode melakukan perhitungan manual bobot kriteria dengan metode WP dan metode TOPSIS untuk pengurutan alternatif. Tahap perancangan sistem melakukan perancangan tampilan sistem, alur sistem. Tahap pembuatan sistem merupakan proses mengimplementasikan atau menulis  kode  program,  dan  perbaikan  kesalahan kode. Tahap pengujian terhadap fungsionalitas sistem yang  dibangun.  Tahap  pengujian  menggunakan metode Black Box .

## 2.2. Metode WP
Metode Weighted Product merupakan salah satu metode yang termasuk cukup sederhana [17]. Metode ini  mengevaluasi  beberapa  alternatif  terhadap sekumpulan atribut atau kriteria, dimana setiap atribut saling  tidak  bergantung  satu  dengan  yang  lainnya [18].  Adapun  algoritma  dalam  metode Weighted Product adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan sebagai tolak ukur dalam menyelesaikan masalah.
2. Menghitung  perbaikan  atau  normalisasi  bobot kriteria  dengan  rumus  yang  dapat  dilihat  pada Persamaan (1).
𝑊 𝑗 = Wj  𝑗=1 𝑛 𝑊𝑗 (1)
Keterangan:
W j = bobot atribut j = kolom kriteria
 W j = penjumlahan total
3. Menghitung vector S, dengan rumus yang dapat dilihat pada Persamaan (2).
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1
(2)
Keterangan: S = preferensi alternatif/ vector S X = nilai alternatif
i = alternatif
j = kriteria
n = banyaknya kriteria
4. Perhitungan vector V, dengan rumus yang dapat dilihat pada Persamaan (3).
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 1 + 𝑆 2 + 𝑆 3 …𝑆 𝑛 (3)
Keterangan: V = Vector V S = preferensi alternatif/ Vector S
5. Menentukan  peringkat  atau  mengurutkan  nilai hasil perhitungan vector V.

## 2.3. Metode TOPSIS
Metode TOPSIS singkatan dari Technique For Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution merupakan salah satu metode Fuzzy yang diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  [19].  TOPSIS memiliki prinsip bahwa alternatif terpilih mempunyai jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang menggunakan jarak Euclidean [20]. Adapun tahapan dari metode TOPSIS sebagai berikut [21] :
1. Melakukan perhitungan matriks ternormalisasi, dengan  rumus  yang  dapat  dilihat  pada Persamaan (4).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √  𝑖=1 𝑚 𝑋 𝑖𝑗 2 (4)
Keterangan: 𝑟𝑖𝑗 = rating normalisasi matriks keputusan 𝑥𝑖𝑗 = nilai asli matriks keputusan  = penjumlahan total
2. Menghitung  bobot  ternormalisasi,  dengan rumus yang dapat dilihat pada Persamaan (5).
𝑌𝑖𝑗  =  𝑤𝑖𝑗 . 𝑟𝑖𝑗
(5)
Keterangan: 𝑌𝑖𝑗 = matriks keputusan bobot ternormalisasi Wi = bobot terhadap kriteria 𝑖
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif,  dengan  rumus  yang  dapat dilihat pada Persamaan (6) dan Persamaan (7).
𝐴+ =   (𝑦1, 𝑦2, …  𝑦𝑛) (6) 𝐴− =   (𝑦1, 𝑦2, …  𝑦𝑛) (7)
Keterangan: 𝑌𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥 y ij ; jika j adalah atribut keuntungan 𝑚𝑖𝑛 y ij ; jika j adalah atribut biaya 𝑌𝑗 − = 𝑚𝑎𝑥 y ij ;  jika  j  adalah  atribut  biaya 𝑚𝑖𝑛 y ij ; jika j adalah atribut keuntungan
4. Menentukan jarak antar alternatif dengan solusi ideal positif menggunakan Persamaan (8).
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑗 + − 𝑚 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (8)
Jarak antar alternatif dengan solusi ideal negatif, dengan  rumus  yang  dapat  dilihat  pada Persamaan (9).
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − − 𝑚 𝑗=1 𝑦 𝑗 ) 2 (9)
5. Melakukan  perhitungan  nilai  preferensi  setiap alternatif, dengan rumus yang dapat dilihat pada Persamaan (10).
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (10)
6. Mengurutkan pilihan dengan melakukan perangkingan alternatif sesuai urutan 𝑉𝑖 . Tahapan  penerapan  metode  WP  dan  TOPSIS diimplementasikan  dalam  bentuk flowchart yang disajikan pada Gambar 2.
Gambar  2  merupakan  tahapan  penyelesaian menggunakan  metode  WP  dan  TOPSIS.  Berikut penjelasan dari Gambar 2:
1. Mulai
2. Melakukan input data  kriteria.  Kriteria  yang akan  digunakan  yaitu  rekomendasi  dataran, potensi  hasil  (ton/ha),  bobot  buah  (kg),  umur panen (HST), ketahanan penyakit.
3. Melakukan  perhitungan  bobot  kriteria  dengan menggunakan metode WP pada persamaan 1.
4. Melakukan matriks normalisasi dengan persamaan (4)
5. Selanjutnya,  perhitungan  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot pada persamaan 5.
426 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432
6. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal  negatif  menggunakan persamaan 6 dan 7.
7. Menentukan  jarak  antar  alternatif  pada  semua kriteria dengan persamaan 8 dan 9.
8. Menghitung  nilai  preferensi  total  pada  setiap alternatif semua kriteria dengan persamaan 10.
9. Perangkingan alternatif dengan seleksi alternatif untuk rekomendasi benih semangka.

## Gambar 2. Flowchart Metode WP-TOPSIS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  tahapan  rekomendasi benih  semangka  dengan  kombinasi  metode  WP  dan TOPSIS secara manual dan berbasis website .

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan metode  studi  literatur,  observasi  melalui website masing-masing  produsen  benih  semangka  dan didukung  langsung  melalui  outlet  penjualan  benih semangka  yang  berada  di  kota  Samarinda  untuk melakukan  pengamatan  pada  kemasan  benih semangka,  serta  wawancara.  Berdasarkan  hasil pengumpulan  data,  maka  didapatkan  5  data  kriteria dan  20  data  alternatif  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan rekomendasi benih semangka. Data  Kriteria  dan  sub  kriteria  ditentukan  oleh  ahli bidang  tanaman  semangka  di  Balai  Penyuluhan  dan Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  Pertanian Kota Samarinda seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Kriteria dan Sub Kriteria Kode Krite ria Kriteria Skala Penilaian Skala Tingkat Kepentingan Nilai K1 Dataran Rendah Sangat Baik 1 Menengah Baik 2 Tinggi Tidak Baik 3 K2 Potensi Hasil >51 Sangat Baik 5 41-50 Baik 4 31-40 Cukup Baik 3 21-30 Kurang Baik 2 10-20 Tidak Baik 1 K3 Bobot Buah >6 Sangat Baik 3 4-5 Baik 2 <3 Tidak Baik 1 K4 Umur Panen 55-60 Sangat Baik 1 61-69 Baik 2 <54 atau >70 Tidak Baik 3 K5 Ketahan an Penyakit Tahan 3/lebih Sangat Baik 4 Tahan 2 Baik 3 Tahan 1 Cukup Baik 2 Tidak Tahan Tidak Baik 1
Data alternatif benih semangka yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif Benih Semangka
No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 1 Gonzales F1 Menengah 20 3 60 - 2 Naga Asia F1 Menengah 50 12 55 Kresek daun, fusarium 3 Bumaning F1 Dataran Rendah 30 9 56 - 4 Inden F1 Menengah 30 4 60 FW, GSB, DM 5 Diva F1 Rendah 50 13 60 Kresek daun, fusarium 6 Bonita F1 Menengah 30 7 60 Kresek dan layu fusarium 7 Amara F1 (3n) Rendah 38 8 62 GSB 8 Garnis F1 Rendah 39 9 60 Downey Mildew 9 Palguna F1 Menengah 25 5 55 GSB
10
Punggawa F1 Rendah 30 10 60 GSB, Fusarium 11 Baginda F1 Rendah 35 7.5 60 GSB, Tahan layu Fusarium 12 Madrid F1 (3n) Menengah 40 10 62 FW, GSB, DM 13 Black Panther F1 Rendah 25 5 67 GSB, Tahan layu Fusarium 14 Maduri F1 Rendah 40 7 62 GSB, Tahan layu Fusarium 15 Brigade F1 Rendah 50 10 65 GSB, Tahan layu Fusarium 16 Sun Dragon F1 Rendah 60 12 65 GSB, Tahan layu Fusarium 17 Arizona F1 (3n) Rendah 22.5 8.3 22 GSB, Tahan layu Fusarium 18 Arsenal F1 (3n) Menengah 45 10 62 Virus FW, GSB, DM 19 Seri F1 (3n) Rendah 45 10 60 Virus FW, GSB, DM 20 Limas F1 (3n) Rendah 40 10 62 Virus FW, GSB, DM
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2317 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## 3.2. Hasil Penerapan Metode
Tahapan  untuk  memperoleh  bobot  masing- masing  kriteria  yang  digunakan  dalam  rekomendasi benih  tanaman  semangka  terbaik  menggunakan metode WP adalah sebagai berikut:
1. Normalisasi bobot kriteria dari bobot kepentingan  masing-masing  kriteria.  Tahapan perhitungan  bobot  kriteria  pada  Persamaan  1 (dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  skala (bobot  kepentingan)  variabel  dengan  hasil penjumlahan  keseluruhan  nilai  bobot  kriteria. Penjumlahan  keseluruhan  nilai  skala  kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Bobot Kepentingan Kode Kriteria Kriteria Nilai Skala (0-5) Jenis K1 Rekomendasi Dataran 5 Cost K2 Potensi Hasil 4.8 Benefit K3 Bobot Buah 4 Benefit K4 Umur Panen 3.8 Cost K5 Ketahanan Penyakit 4.5 Benefit Total 22.1 2. Perhitungan bobot kriteria menggunakan Persamaan (1) dengan hasil sebagai berikut:
W 1 = 5 5 + 4.8 + 4 + 3.8 + 4.5 = 5 22.1 = 0.226244344 W 2 = 4.8 5 + 4.8 + 4 + 3.8 + 4.5 = 4.8 22.1 = 0.21719457
W 3 = 4 5 + 4.8 + 4 + 3.8 + 4.5 = 4 22.1 = 0.180995475 W 4 = 3.8 5 + 4.8 + 4 + 3.8 + 4.5 = 3.8 22.1 = 0.171945701 W 5 =
4.5 5 + 4.8 + 4 + 3.8 + 4.5 = 4.5 22.1 = 0.20361991 Hasil perhitungan bobot kriteria
ditransformasikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Bobot Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot K1 Rekomendasi Dataran 0.226244344 K2 Potensi Hasil 0.21719457 K3 Bobot Buah 0.180995475 K4 Umur Panen 0.171945701 K5 Ketahanan Penyakit 0.20361991
Setelah mendapatkan bobot kriteria, selanjutnya melakukan  perhitungan  pemeringkatan  alternatif dengan  metode  TOPSIS.  Berikut  tahapan-tahapan menggunakan metode TOPSIS:
1. Tahapan  pertama  membuat  matriks  keputusan berdasarkan data alternatif benih semangka dan data  kriteria  yang  ditentukan  oleh  ahli  bidang budidaya semangka.
2. Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi.
Tahapan  untuk  memperoleh  nilai  matriks keputusan  ternormalisasi  menggunakan  Persamaan (4).  Langkah  awal  melakukan  perhitungan  kuadrat nilai  asli  matriks  keputusan  setiap  alternatif, kemudian  menjumlahkan  masing-masing  kolom kriteria.  Hasil  perhitungannya  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Kuadrat dan Akar Kuadrat
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Gonzales F1 4 1 1 1 1 Naga Asia F1 4 16 9 1 9 Bumaning F1 1 4 9 1 1 Inden F1 4 4 4 1 16 Diva F1 1 16 9 1 9 Bonita F1 4 4 9 1 9 Amara F1 (3n) 1 9 9 4 4 Garnis F1 1 9 9 1 4 Palguna F1 4 4 4 1 4 Punggawa F1 1 4 9 1 9 Baginda F1 1 9 9 1 9 Madrid F1 4 9 9 4 16 Black Panther F1 1 4 4 4 9 Maduri F1 1 9 9 4 9 Brigade F1 1 16 9 4 9 Sun Dragon F1 1 25 9 4 9 Arizona F1 1 4 9 9 9 Arsenal F1 (3n) 4 16 9 4 16 Seri F1 (3n) 1 16 9 1 16 Limas F1 (3n) 1 9 9 4 16 Akar Kuadrat 6.40312 13.71131 12.52996 7.21110 13.56466
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  pembagi antar anggota setiap kolom matriks rating kecocokan dengan hasil akar kuadrat pada Tabel 6. Adapun hasil
perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Nilai Matriks Ternormalisasi
No Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 1 Gonzales F1 0.31234 0.07293 0.07980 0.13867 0.07372 2 Naga Asia F1 0.31234 0.29173 0.23942 0.13867 0.22116
428 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)
, Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432
No Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 3 Bumaning F1 0.15617 0.14586 0.23942 0.13867 0.07372 4 Inden F1 0.31234 0.14586 0.15961 0.13867 0.29488 5 Diva F1 0.15617 0.29173 0.23942 0.13867 0.22116 6 Bonita F1 0.31234 0.14586 0.23942 0.13867 0.22116 7 Amara F1 (3n) 0.15617 0.21879 0.23942 0.27735 0.14744 8 Garnis F1 0.15617 0.21879 0.23942 0.13867 0.14744 9 Palguna F1 0.31234 0.14586 0.15961 0.13867 0.14744 10 Punggawa F1 0.15617 0.14586 0.23942 0.13867 0.22116 11 Baginda F1 0.15617 0.21879 0.23942 0.13867 0.22116 12 Madrid F1 0.31234 0.21879 0.23942 0.27735 0.29488 13 Black Panther F1 0.15617 0.14586 0.15961 0.27735 0.22116 14 Maduri F1 0.15617 0.21879 0.23942 0.27735 0.22116 15 Brigade F1 0.15617 0.29173 0.23942 0.27735 0.22116 16 Sun Dragon F1 0.15617 0.36466 0.23942 0.27735 0.22116 17 Arizona F1 0.15617 0.14586 0.23942 0.41602 0.22116 18 Arsenal F1 (3n) 0.31234 0.29173 0.23942 0.27735 0.29488 19 Seri F1 (3n) 0.15617 0.29173 0.23942 0.13867 0.29488 20 Limas F1 (3n) 0.15617 0.21879 0.23942 0.27735 0.29488 3. Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot menggunakan Persamaan (5) dilakukan  dengan  cara  melakukan  perkalian antar nilai setiap matriks keputusan ternormalisasi dengan nilai bobot yang
dihasilkan  dari  perhitungan  metode  WP. Adapun hasil perkalian untuk mendapatkan nilai matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot disajikan dalam Tabel 8. Tabel 7. Hasil Matriks Ternormalisasi Terbobot No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 1 Gonzales F1 0.070667 0.015841 0.014445 0.023845 0.015011 2 Naga Asia F1 0.070667 0.063362 0.043335 0.023845 0.045033 3 Bumaning F1 0.035333 0.031681 0.043335 0.023845 0.015011 4 Inden F1 0.070667 0.031681 0.028890 0.023845 0.060044 5 Diva F1 0.035333 0.063362 0.043335 0.023845 0.045033 6 Bonita F1 0.070667 0.031681 0.043335 0.023845 0.045033 7 Amara F1 (3n) 0.035333 0.047522 0.043335 0.047689 0.030022 8 Garnis F1 0.035333 0.047522 0.043335 0.023845 0.030022 9 Palguna F1 0.070667 0.031681 0.028890 0.023845 0.030022 10 Punggawa F1 0.035333 0.031681 0.043335 0.023845 0.045033 11 Baginda F1 0.035333 0.047522 0.043335 0.023845 0.045033 12 Madrid F1 0.070667 0.047522 0.043335 0.047689 0.060044 13 Black Panther F1 0.035333 0.031681 0.028890 0.047689 0.045033 14 Maduri F1 0.035333 0.047522 0.043335 0.047689 0.045033 15 Brigade F1 0.035333 0.063362 0.043335 0.047689 0.045033 16 Sun Dragon F1 0.035333 0.079203 0.043335 0.047689 0.045033 17 Arizona F1 0.035333 0.031681 0.043335 0.071534 0.045033 18 Arsenal F1 (3n) 0.070667 0.063362 0.043335 0.047689 0.060044 19 Seri F1 (3n) 0.035333 0.063362 0.043335 0.023845 0.060044 20 Limas F1 (3n) 0.035333 0.047522 0.043335 0.047689 0.060044
4. Menentukan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan
Matriks  Solusi  Ideal  Negatif  menggunakan Persamaan (6) dan Persamaan (7) dengan hasil yang disajikan disajikan pada Tabel 9 berikut.
Tabel 8. Hasil Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif Solusi Ideal K1 K2 K3 K4 K5 A+ 0.0353 3 0.0792 0 0.0433 4 0.0238 4 0.0600 4 A- 0.0706 6 0.0158 4 0.0144 5 0.0715 3 0.0150 1
5. Menentukan  Nilai  Jarak  Antar  Nilai  Alternatif Solusi  Ideal  Positif  dan  Solusi  Ideal  Negatif. Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai jarak  antara  nilai  alternatif  solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negatif  menggunakan  rumus Persamaan  (8)  dan  Persamaan  (9).  Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 9. Hasil Nilai Jarak Antar Alternatif No. Alternatif Jarak Solusi D+ D- 1 Gonzales F1 0.09014 0.04769 2 Naga Asia F1 0.04153 0.07917 3 Bumaning F1 0.06546 0.06788 4 Inden F1 0.06095 0.06900 5 Diva F1 0.02182 0.08670 6 Bonita F1 0.06109 0.06527 7 Amara F1 (3n) 0.04973 0.06229 8 Garnis F1 0.04364 0.07474 9 Palguna F1 0.06794 0.05439 10 Punggawa F1 0.04983 0.07422 11 Baginda F1 0.03505 0.07913 12 Madrid F1 0.05311 0.06659 13 Black Panther F1 0.05710 0.05637 14 Maduri F1 0.04239 0.06750 15 Brigade F1 0.03232 0.07623 16 Sun Dragon F1 0.02818 0.08699 17 Arizona F1 0.06897 0.05688 18 Arsenal F1 (3n) 0.04548 0.07542 19 Seri F1 (3n) 0.01584 0.09297 20 Limas F1 (3n) 0.03965 0.07538
6. Menghitung  nilai  preferensi  yang  dapat dilakukan  menggunakan  persamaan  (10). Adapun hasil perhitungan nilai preferensi dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 10. Hasil Nilai Preferensi Kode Alternatif Nilai Preferensi (V i ) V1 Gonzales F1 0.345998728 V2 Naga Asia F1 0.655906635 V3 Bumaning F1 0.509079754 V4 Inden F1 0.530953007 V5 Diva F1 0.798919016 V6 Bonita F1 0.516553812 V7 Amara F1 (3n) 0.556057399 V8 Garnis F1 0.631349234 V9 Palguna F1 0.444616937 V10 Punggawa F1 0.598316863 V11 Baginda F1 0.693011721 V12 Madrid F1 (3n) 0.556279348 V13 Black Panther F1 0.496769734 V14 Maduri F1 0.614207831 V15 Brigade F1 0.702216574 V16 Sun Dragon F1 0.755320985 V17 Arizona F1 (3n) 0.45195475 V18 Arsenal F1 (3n) 0.623822702 V19 Seri F1 (3n) 0.854427405 V20 Limas F1 (3n) 0.655305462
7. Setelah  mendapatkan  nilai  preferensi  masing- masing  alternatif  tahapan  terakhir  yaitu pemeringkatan  alternatif  menggunakan  metode TOPSIS yang disajikan pada Tabel 12.
Tabel 11. Hasil Pemeringkatan Alternatif N o Nama Benih Semangka Nilai Preferensi (V) Rankin g 1 Seri F1 (3n) 0.854427405 1 2 Diva F1 0.798919016 2 3 Sun Dragon F1 0.755320985 3 4 Brigade F1 0.702216574 4 5 Baginda F1 0.693011721 5 6 Naga Asia F1 0.655906635 6 7 Limas F1 (3n) 0.655305462 7 8 Garnis F1 0.631349234 8 9 Arsenal F1 (3n) 0.623822702 9 10 Maduri F1 0.614207831 10 11 Punggawa F1 0.598316863 11 12 Madrid F1 (3n) 0.556279348 12 13 Amara F1 (3n) 0.556057399 13 14 Inden F1 0.530953007 14 15 Bonita F1 0.516553812 15 16 Bumaning F1 0.509079754 16 17 Black Panther F1 0.496769734 17 18 Arizona F1 (3n) 0.45195475 18 19 Palguna F1 0.444616937 19 20 Gonzales F1 0.345998728 20

## 3.3. Penerapan Tampilan
Hasil perhitungan manual yang telah dilakukan, maka  proses  selanjutnya  yaitu  penerapan  hasil perhitungan  rekomendasi  benih  semangka  dengan metode WP dan TOPSIS yang ditampilkan pada web sistem pendukung keputusan. Adapun tampilan hasil perhitungan metode WP dapat dilihat pada Gambar 3 dan metode TOPSIS pada Gambar 4.
Gambar  3  merupakan  tampilan  langkah menentukan nilai bobot kriteria dengan metode WP. Berdasarkan  nilai  skala  kepentingan  dari  masing- masing  kriteria  dilakukan  penjumlahan  keseluruhan
kemudian  melakukan  perhitungan  pembagi  antara skala  nilai  setiap  kriteria  dengan  hasil  penjumlahan skala  nilai  sebelumnya  sehingga  menghasilkan  nilai bobot setiap kriteria.
Gambar 3. Tampilan Hasil Perhitungan Bobot Kriteria WP

## Gambar 4. Tampilan Hasil Nilai Preferensi TOPSIS
Pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  metode Black  Box untuk  mengetahui fungsionalitas  dari  sebuah  website  dapat  berfungsi dengan  baik  atau  tidak,  mulai  dari  halaman  awal, halaman  login  administrator  dan  petani  atau masyarakat, halaman registrasi petani atau masyarakat,  halaman  administrator,  serta  halaman petani atau masyarakat.
Tabel 12. Hasil Pengujian Black Box Form yang diuji Pengujian Harapan Berhasil/ Tidak Halaman Utama
Tombol Login Menampilkan halaman  form login untuk admin dan petani atau masyarakat
Berhasil Tombol Registrasi
Menampilkan halaman form registrasi untuk petani atau masyarakat
Berhasil
Halaman Kriteria Admin Tombol Home Menampilkan halaman Home Berhasil Tombol Kriteria Menampilkan halaman kriteria Berhasil Tombol Alternatif Menampilkan halaman alternatif Berhasil Tombol Output Menampilkan halaman Output perhitungan
Berhasil

## 430
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432
Form yang diuji Pengujian Harapan Berhasil/ Tidak Tombol Logout Mengeluarkan administrator dari sistem Berhasil Tombol Tambah Menambahkan kriteria Berhasil Tombol Hapus Menghapus kriteria Berhasil Tombol Edit Mengubah/edit kriteria Berhasil
Halaman Alternatif Admin Tombol Home Menampilkan halaman Home Berhasil Tombol Kriteria Menampilkan halaman kriteria Berhasil Tombol Alternatif Menampilkan halaman alternatif Berhasil Tombol Output Menampilkan halaman Output perhitungan Berhasil Tombol Logout Mengeluarkan administrator dari sistem Berhasil Tombol Tambah Menambahkan alternatif Berhasil Tombol Hapus Menghapus alternatif Berhasil Tombol Edit Mengubah/edit alternatif Berhasil Halaman Home Petani atau Masyarakat Tombol Home Menampilkan halaman Home Berhasil Tombol Alternatif Menampilkan halaman alternatif Berhasil Tombol Rekomendasi Menampilkan halaman rekomendasi Berhasil Tombol Profil Menampilkan halaman profil Berhasil Tombol Logout Mengeluarkan petani atau masyarakat dari sistem Berhasil Halaman Alternatif Petani atau Masyarakat Tombol Home Menampilkan halaman Home Berhasil Tombol Alternatif Menampilkan halaman alternatif Berhasil Tombol Rekomendasi Menampilkan halaman rekomendasi Berhasil Tombol Profil Menampilkan halaman profil Berhasil Tombol Logout
Mengeluarkan petani atau
masyarakat dari sistem Berhasil
Halaman Rekomendasi Petani atau Masyarakat Tombol Home Menampilkan halaman Home Berhasil Tombol Alternatif Menampilkan halaman alternatif Berhasil Tombol Rekomendasi Menampilkan halaman rekomendasi Berhasil Tombol Proses Menampilkan rekomendasi hasil proses perhitungan Berhasil Tombol Profil Menampilkan halaman profil Berhasil
Form yang diuji Pengujian Harapan Berhasil/ Tidak Tombol Logout Mengeluarkan petani atau masyarakat dari sistem Berhasil
Dari Tabel 13 terlihat bahwa sistem pendukung keputusan  ini  secara  keseluruhan  berfungsi  dengan baik  dan  sesuai  dengan  skenario  yang  diharapkan. Pengujian  sistem  juga  menunjukkan  bahwa  sistem mampu  melakukan  perhitungan  dan  memberikan keputusan  atau  rekomendasi  berdasarkan  penerapan dari  metode  WP  dan  TOPSIS  dalam  memilih  benih semangka yang berkualitas.

## 4. DISKUSI
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa WP dan TOPSIS dapat memberikan keputusan yang lebih baik dikarenakan keduanya mampu meminimalisir  subyektifitas  dalam  penentuan  bobot kriteria yang digunakan. Hal ini ditunjukkan dengan hasil  matriks  perbandingan  yang  bernilai  konsisten [21].  Dari  metode  WP diperoleh  lima  bobot  kriteria secara  objektif  yaitu  rekomendasi  dataran  sebesar 0.2262,  potensi  hasil  sebesar  0.2171,  bobot  buah sebesar  0.1809,  umur  panen  sebesar  0.1719,  dan ketahanan  penyakit  sebesar  0.2036,  dengan  nilai kriteria  bobot  terbesar  berada  pada  kriteria rekomendasi dataran. Selanjutnya, hasil perangkingan  benih  semangka,  ditentukan  dari  nilai preferensi  setiap  alternatif  yang  merupakan  nilai preferensi  terbesar  hingga  nilai  preferensi  terkecil. Hasil perangkingan terpilih yang berada pada urutan pertama  adalah  benih  Seri  F1  (3n)  dengan  nilai preferensi  0.85442  karena  benih  Seri  F1  (3n) memiliki  nilai  preferensi  terbesar  dibandingkan dengan nilai preferensi alternatif lainnya. Hal tersebut menjadikan benih Seri F1 sebagai rekomendasi untuk benih  semangka  yang  mampu  menghasilkan  benih semangka  berkualitas.  Lebih  lanjut,  pengujian terhadap  sistem  yang  telah  dibangun  memberikan informasi  dan  keyakinan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  benih  semangka  telah berjalan  sesuai  alur  dari  penerapan  metode  WP  dan TOPSIS.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, kombinasi  metode  WP  dan  TOPSIS  menghasilkan sistem pendukung keputusan yang merekomendasikan benih semangka dengan kualitas terbaik  berdasarkan  bobot  kriteria  yang  dtentukan oleh  metode  WP.  Hasil  perhitungan  bobot  kriteria menggunakan  metode  WP  diperoleh  nilai  kriteria bobot  terbesar  berada  pada  kriteria  rekomendasi dataran. Selanjutnya, hasil kombinasi metode WP dan TOPSIS dari jumlah keseluruhan alternatif berjumlah dua  puluh  alternatif  memiliki  nilai  rekomendasi preferensi  sebesar  0.85442.  Dari  hasil  pengujian
sistem  menunjukkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  benih  semangka  yang  telah dibangun  berfungsi  secara  sesuai  yang  diharapkan dan berjalan seperti yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Irawan  and  L.  Nuzuliyah,  “Analisis
Kelayakan  Usaha  Tani  Semangka  Pada Lahan  Gambut  (Studi  Kasus  di  Kelompok Tani Pelangi Desa Sarang Burung DanauKecamatan Jawai Kabupaten Sambas),” J. Bakti Agribisnis , vol. 8, no. 02, pp. 10–14, 2022, doi: 10.53488/jba.v8i02.143.
[2] BPS,  “Produksi  Buah  Semangka  (Ton),” Jakarta, 2022.
[3] A.  F.  U.  FR  and  D.  Septiadi,  “Studi Kelayakan Ekonomi Usahatani Semangka di Kabupaten  Lombok  Tengah,” Agrimansion , vol. 24, no. 1, pp. 177–185, 2023.
[4] I. Tampubolon, I. Zulkarnain, and F. Taufik, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Bibit  Semangka  yang  Terbaik  dalam  Upaya Peningkatan  Hasil  Panen  Menggunakan Metode ARAS,” J. CyberTech , vol. 3, no. 6, pp. 1150–1160, 2020.
[5] W.  Yahyan  and  M.  I.  A.  Siregar,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Benih
Padi  Unggul  Berbasis  Webmenggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy
Process),” Menara Ilmu , vol. XIII, no. 11, pp. 110–123, 2019.
[6] Z. Zhai, J. F. Martínez, V. Beltran, and N. L. Martínez,  “Decision  Support  Systems  for Agriculture  4.0:  Survey  and  Challenges,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  170,  p. 105256, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105256. [7] Y. Sihombing, W. Ristamaya, and U. F. S. S. Pane,  “Sistem  Pendukung  Kepuasan  Untuk Pemilihan  Bibit  Semangka  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” J.  Cyber  Tech , vol. 10, no. x, pp. 1–12, 2020.
[8] E. Martyani,  “Penerapan Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Semangka  Non  Biji,” J.  Vis.  Technol.  ISSN 2622-9315 , vol. 3, no. 2, pp. 130–139, 2021.
[9] A.  Indriyani  and  R.  A.  Putri,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan
Buah Semangka yang Layak Dijual Menggunakan Metode AHP dan PROMETHEE,” J.  Sist.  Komput.  dan
Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 33–44, 2023.
[10] M. M. Ulkhaq, W. R. Wijayanti, M. S. Zain, E. Baskara, and W. Leonita, “Combining the AHP and TOPSIS to evaluate car selection,”
in Proceedings  of  the  2nd  International
Conference on High Performance Compilation, Computing and Communications , 2018, pp. 112–117. [11] A. Jabbarzadeh, “Application of the AHP and TOPSIS  in  project  management,” J.  Proj. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[12] M.  Marbun,  M.  Zarlis,  and  Z.  Nasution, “Analysis  of  Application  of  the  SAW,  WP and  TOPSIS  Methods  in  Decision  Support System  Determining  Scholarship  Recipients at  University,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2021, vol. 1830, no. 1, p.
12018. [13] K.  Pakpahan  and  C.  B.  Simbolon,  “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan
Metode AHP dan TOPSIS Dalam Pemilihan Lokasi  Bangunan,”  in Seminar  Nasional Sains  dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI) ,
2019, vol. 2, no. 1.
[14] A. H. Sukmawati, “Combination of the SAW and  TOPSIS  Method  For  Determining  The Best  Marketplace  Recommendations,”  in Journal of Physics: Conference Series , 2020, vol. 1641, no. 1, p. 12004.
[15] S.  Janjua  and  I.  Hassan,  “Fuzzy  AHP- TOPSIS  multi-criteria  decision  analysis applied  to  the  Indus  Reservoir  system  in Pakistan,” Water  Supply ,  vol.  20,  no.  5,  pp. 1933–1949, 2020.
[16] R.  Setiawan,  A.  Arini,  and  L.  K.  Wardhani, “SMART  and  TOPSIS  Method  For Determining The Priority Of Screen Printing,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 151–157, 2020.
[17] F.  A.  R.  Seran,  Y.  P.  K.  Kelen,  and  D. Nababan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jurusan  Menggunakan  Metode Weighted  Product,” J.  Tekno  Kompak ,  vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2020.
[18] R.  Rahmatullah  and  W.  Adimahendra, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Latihan Gerakan Fitness Bagi Pemula Menggunakan Metode  Weighted  Product,” J.  Inf.  Syst. Comput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.34001/jister.v2i2.420.
[19] A.  Iskandar,  “Penerapan  Metode  TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan  Penerima  Pinjaman  Kredit,” J. Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 388–396, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.2879.
[20] P.  A.  Saputra  and  H.  Gunawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Kariawan Helpdesk Data Management di PT.
Telkom  Witel  Bandung  Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Account. Inf. Syst. , vol.
3, no. 2, pp. 96–105, 2020.
432 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 423-432
[21] R.  Rustam  and  R.  A.  Aziz,  “Model Pengambilan  Keputusan  Penerima  Bantuan Raskin  Mengunakan  Metode  Weighted Product  (WP)  dan  TOPSIS,” J.  Inf.  dan Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 19–30, 2019.