Penerapan  Metode  AHP  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Efisien Untuk  Budidaya  Bawang  Merah  (Studi  Kasus Kabupaten Demak)
Muhammad Iqbal 1* , Heribertus Yulianton 2
1 Teknik Informatika Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Sel., Kota Semarang, Jawa Tengah. INDONESIA muhammadiqball@gmail.com
2 Teknik Informatika Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Sel., Kota Semarang, Jawa Tengah. INDONESIA heri@edu.unisbank.ac.id
*Corresponding Author

## Abstrak :
Salah  satu  faktor  penting  keberhasilan  budidaya  tanaman  adalah  pemberian  pupuk.  Penggunaan pupuk yang baik untuk benih unggul mempunyai pengaruh yang besar terhadap produktivitas usaha peternakan.  Untuk  meningkatkan  produktifitas  usaha  peternakan  sangat  diperlukan  ketersediaan benih unggul dan pupuk yang bermutu tinggi, artinya pupuk yang mempunyai mutu terbaik bagi petani sehingga petani dapat meningkatkan hasil dan mutu produksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  hasil  penerapan  metode  AHP  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan pupuk yang efisien untuk budidaya bawang merah pada studi kasus Kabupaten Demak, sedangkan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah air terjun. Hasil dari penerapan metode AHP adalah  sistem  yang  dibuat  telah  memenuhi  harapan  untuk  dapat  membantu  dalam  memberikan rekomendasi  jenis  pupuk.  Dari  hasil  pengujian  black  box  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  telah berhasil memberikan rekomendasi jenis pupuk untuk budidaya bawang merah di Kabupaten Demak dan memenuhi kebutuhan fungsional.

## Kata Kunci :
Jenis Pupuk, Sistem Pendukung Keputusan, AHP.

## Abstract:
One of the important factors for success in cultivating plants is fertilizer. The use of good fertilizer for superior  seeds  has  a  big  influence  on  the  productivity  of  farming  businesses.  To  increase  the productivity of farming businesses, it really requires the availability of superior seeds and high quality fertilizer, meaning fertilizer that has the best quality for farmers so that farmers can increase yields and  production  quality. The aim  of this  research  is to  determine the results  of applying  the AHP method in a decision support system for selecting efficient fertilizer for shallot cultivation in the case study  of  Demak  Regency,  while  the  system  development  method  used  is  waterfall.  The  result  of applying the AHP method is that the system created has met expectations to be able to assist in providing recommendations for fertilizer types. From the results of the black box testing, it can be concluded that the system has succeeded in providing recommendations for types of fertilizer for
shallot cultivation in Demak Regency and meets functional needs.

## Keywords:
Types of Fertilizer, Decision Support System, AHP.

## 1. Pendahuluan
Pertanian adalah kegiatan pemanfaatan sumber daya yang hayati yang dilakukan manusia untuk menghasilkan  bahan  pangan,  bahan  baku  industri,  atau  sumber  energi,  serta  untuk  mengelola lingkungan  hidupnya.  Jenis  produk,  pemasaran,  pengetahuan  konsumen  dan  lembaga  masyarakat terhadap pertanian. Peningkatan pertanian diindonesia pada era saat ini berkembang begitu pesat salah satunya  pada  budidaya  tanaman  bawang  merah.  Salah  satu  faktor  penting  keberhasilan  dalam membudidayakan  tanaman  adalah  pupuk.  Penggunaan  pupuk  yang  baik  untuk  bibit  unggul berpengaruh besar dalam produktifitas usaha tani, untuk meningkatkan produktifitas tersebut usahan tani  sangat  butuh  ketersediaan  benih  unggul  dan  pupuk  yang  bermutu  tinggi  artinya  pupuk  yang memiliki  kualitas  yang  paling  baik  bagi  para  petani  sehingga  petani  dapat  meningkatkan  hasil  dan kualitas produksi [1].
Penggunaan  (DSS)  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  pupuk  tanaman  padi  merupakan solusi  yang  efektif  untuk  menangani  permasalahan  tersebut,  perkembangan  teknologi  yang  sangat pesat memberikan pandangan yang sangat beragam untuk memepermudah kehidupan kita sehari-hari [2] salah satunya penggunaan DSS dikarenakan dapat memberikan solusi terhadap suatu permasalahan dengan memberikan penilaian terhadap setiap alternative untuk mencapai pilihan yang terbaik metode yang  dipakai  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  merekomendasikan  jenis  pupuk  yang berkualitas  adalah  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process).  Metode  AHP  merupakan  metode  yang  banyak digunakan  dalam  kasus  pembobotan  kriteria  dan  penentuan  prioritas  setiap  kriteria  [3].  Alasan penggunaan metode AHP ini karena didalam AHP terdapat konsep eigenvector yaitu digunakan untuk melakukan  proses  perangkingan  prioritas  setiap  kriteria  berdasarkan  matriks  perbandingan berpasangan [4].
Penelitian yang berjudul Pemilihan Pupuk Pada Tanaman Padi Berbasis Web Untuk Meningkatkan Hasil panen Dengan Menggunakan Metode AHP. Hasil penelitian tersebut menghasilkan sebuah sistem yang dapat merekomendasikan jenis pupuk yang berkualitas dengan menerapkan metode AHP [5].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas  maka  penulis  mengangkat  penelitian  dengan  judul “Penerapan Metode AHP Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Efisien untuk Budidaya Bawang Merah (Studi Kasus : Kabupaten Demak). Sistem pendukung ini diharapkan mampu membantu mempermudah  proses  penentuan  jenis  pupuk  yang  cocok  untuk  budidaya  bawang  merah  dan memberikan  rekomendasikan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  pupuk  berdasarkan  kriteria- kriteria yang sudah ditentukan.

## 2. Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah metode yang dikembangkan pada awal tahun 1970- an oleh Dr. Thomas L. Saaty [6] seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg, AHP pada hakekatnya bertujuan  untuk  menangkap  secara  rasional  persepsi  orang  yang  berkaitan  erat  dengan  masalah tertentu  melalui  prosedur  yang  dirancang  untuk  sampai  pada  skala  preferensi  di  antara  berbagai rangkaian alternatif. Tujuan dari analisis ini adalah untuk membuat model masalah yang tidak memiliki
struktur dan biasanya  dibuat untuk  memecahkan masalah yang dapat diukur (kuantitatif) atau yang membutuhkan  penilaian  [7].  Sistem  pendukung  keputusan  bertujuan  untuk  memberikan  informasi, memandu, memberikan prediksi, dan mengarahkan pengguna ke informasi untuk membantu mereka membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  situasi  yang  kompleks  atau  tidak  terbatas,  serta  dalam situasi  di  mana  data  statistik  minimal  atau  tidak  ada  dan  hanya  bersifat  kualitatif.  pada  persepsi, pengalaman, atau intuisi [8].
Untuk menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan [9]. Anda perlu mengetahui beberapa  aturan :

## 1. Menetapkan hierarki
Masalah yang dihadapi setelah mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. Sasaran, yang merupakan tujuan sistem menyeluruh di tingkat atas, ditetapkan melalui pengaturan hierarki.

## 2. Membuat perbandingan berpasangan.
Tabel 1: Contoh penyajian data menggunakan table Kepentingan Penjelasan 1 1 Kedua level itu penting 3 3 Yang satu lebih besar dari yang lain 5 5 Yang satu lebih besar dari yang lain 7 7 Beberapa level lebih penting daripada yang lain 9 9 Beberapa level lebih penting daripada yang lain 2,4,6,8 2, 4, 6, 8 Nilai antara dua nilai imajiner yang berdekatan Kebalikan Nilai Kebalikan dari kriteria berpasangan
a.  yaitu  membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai  dengan  kriteria  yang  diberikan, sebagai  langkah awal dalam menentukan prioritas elemen.
b.  Angka  digunakan  untuk  mengisi  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  menunjukkan seberapa penting suatu elemen dalam kaitannya dengan elemen lainnya.
3. Sintesis.
Untuk  sampai  pada  prioritas  keseluruhan,  pertimbangan  digabungkan  dengan  perbandingan berpasangan. Langkah-langkah dalam langkah ini adalah sebagai berikut:
a. Untuk mendapatkan normalisasi matriks, bagi setiap nilai kolom dengan total kolom yang sesuai.
b. Tambahkan nilai dari setiap kolom dalam matriks.
c. Untuk  menentukan  nilai  rata-rata,  jumlahkan  nilai  dari  setiap  baris  dan  bagi  dengan  jumlah elemen.
4. Mengukur Konsistensi.
Mengukur  konsistensi  sangat  penting  untuk  menentukan  tingkat  konsistensi  berdasarkan  faktor konsistensi rendah. Pada langkah mengukur konsistensi dilakukan hal-hal sebagai berikut:
a. Kalikan  setiap  nilai  di  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  di  kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya..
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang sesuai.
d. Tambahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan  jumlah  elemen  yang  ada,  hasilnya  disebut  ʎ max.menghitung (C1) dengan rumus : ʎ𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛 (𝑛−1) , dimana n = banyaknya elemen.
Menghitung consistency ratio (CR) dengan rumus: 𝐶𝐼 𝐼𝑅 , dimana IR adalah adalah indeks random 𝐼𝑅 konsistensi untuk memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data pertimbangan harus di ulang atau diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi 𝐶𝐼 𝐼𝑅 , kurang atau sama 𝐼𝑅 dengan  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan  benarmaka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan benar, berisi daftar indeks konsistensi random (IR). Sumber nilai dari table random konsistensi didapat dari dari konsep metode AHP menurut Dr. Thomas L. Saaty.
Tabel 2: Daftar Index Random Konsistensi Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0.90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1,48

## 3. Hasil dan Pembahasan

## a. Penentuan bobot menggunakan Metode AHP
Sebelum  melanjutkan  proses  perhitungan,  penulis  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan sebagai acuan atau atribut dalam menentukan jenis pupuk untuk budidaya tanaman bawang merah dengan menggunakan kode C1, C2, C3, C4, dan C5 agar memudahkan dalam mengenali kriteria yang digunakan. Kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3: Nama Kriteria
Kode Nama Kriteria C1 Jenis Tanah C2 Umur C3 Suhu C4 Iklim C5 Ph Tanah
Alternatif  dikodekan  dalam  simbol  A1,  A2,  A3,  A4  dan  A5  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  4. Alternatif  tersebut  akan  dinput  oleh  user  kedalam  sistem  pemilihan  jenis  pupuk  untuk  budidaya tanaman bawang merah.
Tabel 4: Nama Alternatif Kode Nama Alternatif A1 KCL A2 ZA A3 NPK Mutiara 16:16:16 A4 UREA A5 SP-36

## b. Penentuan Prioritas Terhadap Kriteria
Pengguna terlebih dahulu menentukan prioritas masing-masing kriteria pada metode AHP dilakukan untuk membandingkan prioritas kepentingan masing-masing kriteria dengan melihat skala intensitas kepentingan pada tabel 1. Nilai prioritas kriteria dapat dilihat sebagai berikut:
Jenis tanah : umur “=”2, jenis tanah mendekati sedikit lebih penting dari umur Jenis tanah : suhu “=”3, jenis tanah sedikit lebih penting dan suhu Jenis tanah : iklim “=”5, jenis tanah lebih penting dari iklim Jenis tanah : ph tanah “=”4, jenis tanah mendekati lebih penting dari ph tanah Umur : suhu “=”3, umur sedikit lebih penting dari suhu Umur : iklim “=”5, umur lebih penting dari iklim Umur : Ph tanah “=”3, umur sedikit lebih penting dari ph tanah Suhu : iklim “=”3, suhu sedikit lebih penting dari iklim Suhu : ph tanah “=”2, mendekati sedikit lebih penting Iklim : ph tanah “=” 3, iklim sedikit lebih penting dari Ph tanah.

## c. Penentuan Prioritas Terhadap Kriteria
Tahap pertama adalah pengguna menentukan masing-masing nilai prioritas elemen antar kriteria dengan cara memberikan penilaian dengan suatu elemen [10]. Didalam penilaian perbandingkan antar kriteria  dengan  intensitas  kepentingan  dengan  nilai  1-9.  Panduan  pemberian  nilai  perbandingan berpasangan  antar  kriteria  yang  satu  dnegan  kriteria  yang  lain  bisa  dilihat  pada  tabel  1  skala perbandingan berpasangan.
Hasil  yang  diperoleh  kemudian  dimasukan  kedalam  matriks  perbandingan  berpasangan,  suatu elemen yang dibandingkan dengan elemen itu sendiri akan bernilai 1 dan sisi nilai yang bersinggungan dengan elemen perbandingan bernilai sepernilai elemen tersebut [11]. Berikut adalah perhitungan nilai matrik  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  pengambil  keputusan  pemilihan  jenis  pupuk  untuk bawang merah.
Tabel 5: Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/1 2 3 5 4 C2 ½ 1/1 3 5 3 C3 1/3 1/3 1/1 3 2 C4 ¼ 1/5 1/3 1/1 3 C5 1/5 1/3 1/2 1/3 1/1
Hasil  yang  diperoleh  kemudian  dimasukan  kedalam  matriks  perbandingan  berpasangan,  suatu elemen yang dibandingkan dengan elemen itu sendiri akan bernilai 1 dan sisi nilai yang bersinggungan
dengan elemen perbandingan bernilai sepernilai elemen tersebut [12]. Berikut adalah perhitungan nilai matriks  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  pengambil  keputusan  penentuan  jenis  pupuk tanaman bawang merah.
Tabel 6: Hasil Matrik Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria . Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 2 3 5 4 C2 0.5 1 3 5 3 C3 0.3333 0.3333 1 3 2 C4 0,2 0,2 0,3333 1 3 C5 0,25 0,3333 0,5 0,3333 1 Total 2,2833 3,8667 7,8333 14,3333 13
Nilai perbandingan berpasangan antar masing-masing kriteria diperoleh dari hasil bagi antar kriteria yang dijelaskan di tabel 6 matriks perbandingan berpasangan antar kriteria melihat nilai kepentingan masing-masing kriteria yang sudah diuraikan sebelumnya.

## d. Membuat matrix keputusan ternormalisasi
Dari  matriks  perbandingan  diatas,  maka  dapat  dihitung  nilai eigen  ,lamda  maksimum ,  dan  CR. Sebelum menghitung nilai eigen , dicari nilai perbandingan pada tiap kolom dibagi dengan hasil jumlah kolom dari setiap kriteria.
C1 = 1/2,2833 = 0,438 C2 = 0,5/2,2833 = 0,219 C3 = 0,3333/2,2833 = 0,146 C4 = 0,2/2,2833 = 0,0876 C5 = 0,25/2,2833 = 0,1095 dan seterusnya untuk kolom 2. Tabel 7: Hasil Matrik Keputusan Ternormalisasi C01 C02 C03 C04 C05 C01 0.438 0.5172 0.383 0.3488 0.3077 C02 0.219 0.2586 0.383 0.3488 0.2308 C03 0.146 0.0862 0.1277 0.2093 0.1538 C04 0.0876 0.0517 0.0426 0.0698 0.2308 C05 0.1095 0.0862 0.0638 0.0233 0.0769

## e. Matrik Bobot Prioritas
Setelah diperoleh hasil pembagian setiap kolomnya maka dapat dihitung nilai eigen/ bobot prioritas dengan  persamaan  rumus yaitu dengan menjumlahkan nilai-nilai  dari  setiap  baris dan membaginya dengan banyak elemen kriteria untuk mendapatkan rata-rata [13]. Seperti nilai eigen untuk baris kriteria dan  kedua  (C1  dan  C2)  Perhitungannya  adalah  total  elemen  kriteria  dibagi  dengan  jumlah  kriteria, dimana jumlah kriteria disini adalah 5. Hasil ditampilkan pada table 8.
Eigen untuk kriteria C1 = (0,438+0,5172+0,383 + 0,3488 + 0,3077 )/5= 0,399 Eigen untuk kriteria C2 = (0,219 + 0,2586 + 0,383 + 0,3488 + 0,2308) /5 = 0,288
Eigen untuk kriteria C3 = (0,146 +0,085 +  0,127 + 0,209 + 0,153) /5 = 0,144
Eigen untuk kriteria C4 = (0,0876 +0,051 +  0,042 + 0,069+ 0,230) /5 = 0,096
Eigen untuk kriteria C3 = (0,1095 +0,085 +  0,063 + 0,023 + 0,076) /5 = 0,072 Tabel 8: Matrix Bobot Prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot Prioritas C1 0.438 0.5172 0.383 0.3488 0.3077 0.399 C2 0.219 0.2586 0.383 0.3488 0.2308 0.288 C3 0.146 0.0862 0.1277 0.2093 0.1538 0.145 C4 0.0876 0.0517 0.0426 0.0698 0.2308 0,096 C5 0.1095 0.0862 0.0638 0.0233 0.0769 0,072
f. Mengukur Konsistensi
Tahap  berikutnya  adalah  menghitung  uji  konsistensi,  menghitung  matrik  m  x  n,  dimana  elemen matrik perbandingan dengan tabel 6, kemudian dikalikan dengan kolom bobot prioritas (tabel 8). Untuk mengetahui  konsistensi  matriks  perbandingan  dilakukan  perkalian  seluruh  isi  kolom  matriks  A perbandingan  dengan  bobot  prioritas  A,  isi  kolom  B  matriks  perbandingan  dengan  bobot  prioritas matriks B dan seterusnya [14]. Kemudian dijumlahkan setiap barisnya dan dibagi penjumlahan baris dengan bobot prioritas matriks B untuk  mengetahui hasil konsistensi masing-masing kriteria seperti pada tabel 8 sehingga menghasilkan nilai matriks C dibawah ini.
Tabel 9: Matrix Konsistensi C1 C2 C3 C4 C5 Bobot C1 0.438 0.5172 0.383 0.3488 0.3077 5,462 C2 0.219 0.2586 0.383 0.3488 0.2308 5,623 C3 0.146 0.0862 0.1277 0.2093 0.1538 5,58 C4 0.0876 0.0517 0.0426 0.0698 0.2308 5,161 C5 0.1095 0.0862 0.0638 0.0233 0.0769 5,173 Total 26,999
Kemudian mengukur konsistensi dengan rumus telah diuraikan sebelumnya. λ didapat  dengan menjumlahkan hasil bagi antara jumlah masing-masing baris prioritasnya dengan jumlah kriteria yang digunakan yaitu 5 kriteria dari table 9 diatas sehingga didapat λ 26,999 5 = 5,3995 sehingga didapat CI sebagai berikut : N(Jumlah Kriteria) = 5 Max (hasil jumlah niliai bobot) = 5,3998 𝐶𝐼 λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1 = 5,3998 − 𝑛 4 = 0,3998
4 = 0,09995

## g. Menentukan Konsistensi Rasio
Langkah  terakhir  dari  AHP  yaitu  pengguna  menghitung  konsistensi  rasio.  Konsistensi  rasio  (CR) diperoleh dengan cara CI dibagi dengan random Index (RI), (RI) adalah sebuah fungsi langsung dari
jumlah alternatif atau sistem yang sedang dipertimbangkan. Nilai tersebut dapat dilihat pada tabel 2 nilai RI untuk jumlah kriteria 5 sebesar 1,12.

## 𝐶𝑅 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,09995

## 1,12 = 0,089(Konsisten)
Nilai IR didapat dari tabel 2 dimana ukuran matriksnya adalah 5x5 karena terdapat 5 kriteria yang digunakan. Nilai uji konsistensi di atas menunjukkan bahwa CR <= 0.1 maka bobot prioritas di atas sudah konsisten dan dapat dilanjutkan untuk merangking penentuan pemilihan pupuk untuk bawang merah.
h. Menentukan Perbandingan Antar Alternatif
Langkah selanjutanya adalah pengguna menuntukan prioritas pembobotan sub kriteria. Perhitungan sub kriteria dilakukan terhadap sub kriteria-sub kriteria dari semua atribut/parameter yang digunakan pada permasalahan mengenai pemilihan jenis pupuk untuk budidaya tanaman bawang merah. Dalam hal  ini  5  kriteria  yang  terdiri  dari  jenis  tanah,  umur,  suhu,  iklim,  dan  ph  tanah.  Perhitungan prioritas/bobot sub kriteria.
i. Menentukan Perbandingan Berpasangan Alternatif jenis tanah
Langkah ini sama dengan yang dilakukan pada langkah perhitungan berpasangan antar alternatif. Namun  yang  dibandingkan  bukan  lagi  kriteria  yang  digunakan  tapi  alternatif.  Didalam  penilaian perbandingkan antar alternatif sama halnya dengan cara mencari nilai perbandingan antar kriteria yang telah  diuraikan  sebelumnya  dengan  melihat  intensitas  kepentingan  nilai  1-9  pada  tabel  skala perbandingan antar kriteria. Panduan pemberian nilai perbandingan berpasangan antar kriteria yang satu dengan kriteria yang lain bisa dilihat pada tabel 1 skala perbandingan berpasangan.
Tabel 10: Matrix Perbandingan Alternatif janis tanah A1 A2 A3 A4 A5 A1 1/1 2 3 1 2 A2 1/2 1/1 1 2 1 A3 1/3 1/1 1 2 2 A4 1/1 ½ ½ 1 1 A5 1/2 ½ ½ 1 1 A1 =1/1         = 1
A2 = 1/2        = 0,5 A3 = 1/3        = 0,333 A4 =1/1         = 1 A5 = 1/2        = 0,5.
Tabel 11: Hasil Matrix Perbandingan Alternatif janis tanah A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 2 3 1 2 A2 0,5 1 1 2 1 A3 0,333 1 1 2 2 A4 1 0,5 0,5 1 1 A5 0,5 1 0,5 1 1 TOTAL 3,333 5,5 6 7 7
D ari matriks perbandingan diatas, maka dapat dihitung nilai eigen ,lamda maksimum , dan CR. Sebelum menghitung nilai eigen , dicari nilai perbandingan pada tiap kolom dibagi dengan hasil jumlah kolom dari setiap alternatif, seperti tabel 5.
A1 =1/3,333 = 0,3 A2 = 0,5/3,333 = 0,15 A3 = 0,333/3,333  = 0,1
A4 = 1/3,333
= 0,3
A5 = 0,5/3,333      = 0,15 dan seterusnya untuk kolom 2
Tabel 12: Matrix Keputusan Ternormalisasi jenis tanah KODE A1 A2 A3 A4 A5 A1 0,3 0,364 0,5 0,143 0,286 A2 0,15 0,182 0,167 0,286 0,143 A3 0,1 0,182 0,167 0,286 0,286 A4 0,3 0,091 0,083 0,143 0,143 A5 0,15 0,182 0,083 0,143 0,143
Untuk mencari bobot prioritas kriteria pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah alternatif yang digunakan dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata. Seperti nilai eigen untuk baris alternatif dan kedua (A1 dan A2) Perhitungannya adalah total elemen kriteria dibagi dengan jumlah alternatif, dimana jumlah alternatif disini sebanyak 5.
A1 = (0,3 + 0,364+0,5 + 0,143 + 0,286 )/5= 0,318 A2 = (0,15 + 0,182 + 0,167 + 0,286 + 0,143) /5 = 0,185 A3 = (0,1 +0,182 + 0,167 + 0,286 + 0,286) /5 = 0,204 A4 = (0,3 +0,091 + 0,083 + 0,143+ 0,143) /5 = 0,152 A5 = (0,15 + 0,182 + 0,083 + ,143 + ,143) /5 = 0,14 Tabel 13: Bobot Prioritas Alternatif Tanah KODE A1 A2 A3 A4 A5 PRIOTITAS A1 0,3 0,364 0,5 0,143 0,286 0,318 A2 0,15 0,182 0,167 0,286 0,143 0,185 A3 0,1 0,182 0,167 0,286 0,286 0,204 A4 0,3 0,091 0,083 0,143 0,143 0,152 A5 0,15 0,182 0,083 0,143 0,143 0,14
j. Menentukan perbandingan berpasangan Alternatif Umur
Langkah ini sama dengan yang dilakukan pada langkah perhitungan berpasangan antar alternatif. Namun yang dibandingkan bukan lagi kriteria yang digunakan tapi alternatif [15]. Didalam penilaian perbandingkan antar alternatif sama halnya dengan cara mencari nilai perbandingan antar kriteria yang telah  diuraikan  sebelumnya  dengan  melihat  intensitas  kepentingan  nilai  1-9  pada  tabel  skala perbandingan antar kriteria. Panduan pemberian nilai perbandingan  berpasangan antar kriteria yang satu dengan kriteria yang lain bisa dilihat pada tabel 1 skala perbandingan berpasangan. Proses ini sama dengan mencari nilai prioritas pada alternatif selanjutnya.
Tabel 14: Matriks Perbandingan Alternatif  Umur KODE A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 5 4 3 2 A2 0,2 1 1 2 1 A3 0,25 1 1 2 2 A4 0,333 0,5 0,5 1 1 A5 0,5 1 0,5 1 1 TOTAL 2,283 8,5 7 9 7
Untuk mencari bobot prioritas alternatif pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah alternatif yang digunakan dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata. Seperti nilai eigen untuk baris kriteria dan kedua (A1 dan A2) Perhitungannya adalah total elemen alternatif dibagi dengan jumlah alternatif, dimana jumlah alternatif disini adalah 5.
Tabel 15: Bobot Prioritas Umur KODE A1 A2 A3 A4 A5 PRIOTITAS A1 0,438 0,588 0,571 0,333 0,286 0,443 A2 0,088 0,118 0,143 0,222 0,143 0,143 A3 0,109 0,118 0,143 0,222 0,286 0,176 A4 0,145985 0,059 0,071 0,111 0,143 0,106 A5 0,218978 0,118 0,071 0,111 0,143 0,132

## k. Menentukan Perbandingan Berpasangan Alternatif Suhu
Langkah ini sama dengan yang dilakukan pada langkah perhitungan berpasangan antar kriteria.
Tabel 16:  Matriks perbandingan Alternatif Suhu KODE A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 2 4 5 3 A2 0,5 1 1 2 1 A3 0,25 1 1 2 2 A4 0,2 0,5 0,5 1 1 A5 0,333 1 0,5 1 1 TOTAL 2,283 5,5 7 11 8
Untuk mencari bobot prioritas alternatif pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah alternatif yang  digunakan dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata. Sesperti nilai eigen untuk baris alternatif dan kedua (A1 dan A2) Perhitungannya adalah total elemen alternatif dibagi dengan jumlah alternatif, dimana jumlah a lternatif disini adalah 5.
Tabel 17: Bobot Prioritas Suhu KODE A1 A2 A3 A4 A5 PRIOTITAS A1 0,438 0,364 0,571 0,455 0,375 0,441 A2 0,219 0,182 0,143 0,182 0,125 0,170 A3 0,109 0,182 0,143 0,182 0,25 0,173 A4 0,088 0,091 0,071 0,091 0,125 0,093 sA5 0,146 0,182 0,071 0,091 0,125 0,123

## l. Menentukan perbandingan berpasangan Alternatif Iklim
Langkah ini sama dengan yang dilakukan pada langkah perhitungan berpasangan antar kriteria.
Tabel 18: Matriks perbandingan Alternatif  Iklim A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 2 1 2 1 A2 0,5 1 1 2 1 A3 1 1 1 2 2 A4 0,5 0,5 0,5 1 1 A5 1 1 0,5 1 1 TOTAL 4 5,5 4 8 6
Untuk mencari bobot prioritas alternatif pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah alternatif yang digunakan dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata [16]. Seperti nilai eigen untuk baris alternatif dan kedua (A1 dan A2)  Perhitungannya  adalah  total  elemen  alternatif  dibagi  dengan  jumlah  alternatif,  dimana  jumlah alternatif disini adalah 5 .
Tabel 19: Bobot Prioritas Iklim KODE A1 A2 A3 A4 A5 PRIOTITAS A1 0,25 0,364 0,25 0,25 0,167 0,256 A2 0,125 0,182 0,25 0,25 0,167 0,195 A3 0,25 0,182 0,25 0,25 0,333 0,253 A4 0,125 0,091 0,125 0,125 0,167 0,127 A5 0,25 0,182 0,125 0,125 0,167 0,17
m. Menentukan perbandingan berpasangan Alternatif Ph Tanah Langkah ini sama dengan yang dilakukan pada langkah perhitungan berpasangan antar kriteria. Tabel 20: Matriks perbandingan Alternatif Ph tanah KODE A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 4 3 1 1 A2 0,25 1 1 2 1 A3 0,333 1 1 2 2 A4 1 0,5 0,5 1 1 A5 1 1 0,5 1 1 TOTAL 3,583 7,5 6 7 6
Untuk mencari bobot prioritas alternatif pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah alternatif yang digunakan dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata. Seperti nilai eigen untuk baris alternatif dan kedua (A1 dan A2) Perhitungannya adalah total elemen alternatif dibagi dengan jumlah alternatif, dimana jumlah alternatif disini adalah 5.
Tabel 21: Bobot Prioritas Ph Tanah KODE A1 A2 A3 A4 A5 PRIOTITAS A1 0,279 0,533 0,5 0,143 0,167 0,324 A2 0,07 0,133 0,167 0,286 0,167 0,164 A3 0,093 0,133 0,167 0,286 0,333 0,202 A4 0,279 0,067 0,083 0,143 0,167 0,148 A5 0,279 0,133 0,0833 0,143 0,167 0,161
n. Menentukan total dari setiap alternatif
Untuk mencari nilai total alternatif yaitu dengan mengalikan bobot prioritas kriteria dengan setiap baris matriks bobot prioritas alternatif [17]. Total hasil setiap alternatif ditunjukkan pada tabel 22 berikut ini.
Tabel 22:  Hasil Rangking Setiap Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 TOTAL RANK 0,399 0,288 0,145 0,096 0,072 A01 0,318 0,443 0,441 0,256 0,324 0,366 1 A03 0,204 0,176 0,173 0,253 0,202 0,196 2 A02 0,185 0,143 0,170 0,195 0,164 0,170 3 A05 0,14 0,132 0,123 0,17 0,161 0,14 4 A04 0,152 0,106 0,093 0,127 0,148 0,127 5
Nilai  hasil  rangking  alternatif  didapat  dari  hasil  prioritas  masing-masing  kriteria  dikalikan dengan nilai prioritas sub kriteria yang sesuai dengan masing-masing alternatif seperti contoh nilai alternatif A01 ditunjukkan pada tabel 13 nilai bobot prioritas kriteria jenis tanah.
Dari hasil di atas alternatif A01 (KCL) adalah pupuk efektif dengan rangking pertama nilai sebesar 0,366, untuk  rangking kedua alternatif A3 (NPK MUTIARA 16:16:16), alternatif A2 (ZA) mendapatkan rangking  ketiga,  untuk  A5  (SP-36)  mendapatkan  rangking  keempat,  dan  yang  mendapat  peringkat terakhir yaitu alternatif A4 (UREA). Setelah mendapatkan hasil dari proses perhitungan menggunakan metode  AHP  langkah  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  metode  tersebut  kedalam  sistem berbasis  web  dalam  menyelesaikan  permasalahan  terkait  pemilihan  jenis  pupuk  yang  cocok  untuk budidaya  tanaman  bawang  merah  untuk  mengetahui  apakah  dari  hasil  kedua  perhitungan  tersebut sama  dalam  merekomendasikan  jenis  pupuk  yang  cocok  untuk  budidaya  tanaman  bawang  merah. Proses rekomendasi pemilihan jenis pupuk untuk budidaya tanaman bawang merah, pengguna/user terlebih  dahulu  menentukan  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  syarat  atau  acuan  dalam  memilih  jenis pupuk kemudian pengguna juga menentukan nilai bobot setiap kriteria untuk mengetahui nilai bobot masing-masing kriteria yang akan di input kedalam sistem dengan menggunakan metode AHP. Selain itu pengguna juga menentukan alternatif dengan kata lain adalah jenis pupuk serta menentukan nilai bobot alternatif dari jenis pupuk tersebut. Setelah itu, sistem akan melakukan proses perhitungan dari alternatif  yang  di  input  menggunakan  metode  AHP,  kemudian  sistem  akan  menampilkan  hasil
perrhitungan atau menampilkan rekomendasi jenis pupuk berdasarkan nilai preferensi yang di peroleh dari perhitungan tersebut.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  di  fase  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  pendukung  keputusan  untuk  merekomendasikan  pemilihan  jenis  pupuk  yang  cocok  untuk budidaya tanaman bawang merah dengan menerapkan metode AHP sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan  yaitu  Jenis  tanah,  Umur  tanaman,  Suhu,  iklim,  dan  Ph  tanah.  Sistem  yang  dibuat  telah memenuhi harapan untuk dapat membantu dalam memberikan rekomendasi jenis pupuk. Dari hasil pengujian black box dapat disimpulkan bahwa sistem telah berhasil memberikan rekomendasi jenis pupuk  untuk  budidaya  tanaman  bawang  merah  di  Kabupaten  Demak  dan  memenuhi  kebutuhan fungsional. Peneliti selanjutnya bisa mengembangkan tampilan pada web, karena sistem ini dibuat masih  dengan  tampilan  yang  sederhana.  Peneliti  selanjutnya  yang  ingin  mengembangkan  sistem pendukung keputusan tetang pemilihan jenis pupuk dapat memperluas kriteria dengan menerapkan metode AHP atau menggunakan metode yang lain sehingga  dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik dan akurat, dan bisa digunakan untuk referensi peneliti berikutnya.

## Pustaka
[1] E. M. Rina Wati, "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT SAPI UNGGUL DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PETERNAKAN SAPI SRIAGUNG PADANGRATU LAMPUNG TENGAH," The journal TAM (Technology Acceptance Model), 2018.
[2] A. Wahid, "Rancang Bangun Alat Pelacak Kendaraan Berbasis Internet of Things,"
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer), p. 195–201, 2021.
[3] I. Khusna, "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT PADI BERKUALITAS DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS," JURNAL SISFOKOM (SISTEM INFORMASI DAN KOMPUTER), 2020.
[4] H. I. N. H. Bernadus Very Christioko, "FUZZY MULTI-ATRIBUTE DECISION MAKING (FUZZY MADM) DENGAN METODE SAW UNTUK PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI," JURNAL TRANSFORMATIKA, 2017.
[5] M. I. A. S. Wahyuni Yahyan, "PEMILIHAN PUPUK PADA TAMANAM PADI BERBASIS WEB UNTUK MENINGKATKAN HASIL PANEN DENGAN MENGGUNAKAN METODHE ANALITICAL HIERARCY PROSES," RANG TEKNIK, pp. 173-177, 2020.
[6] Alwi, "DECISION SUPPORT SYSTEM IN DETERMINING OUTSTANDING," Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik , 2015.
[7] E. Darmanto, "PENERAPAN METODE AHP (ANALYTHIC HIERARCHY PROCESS) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS GULA TUMBU," SIMETRIS, 2014.
[8] I. F. A. S. M. Aji Sasongko, "Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)," INFORMATIKA Muawarman, 2018.
[9] Kusrini, konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan, Bogor: Andi Offset, 2016.
[10] A. Sudrajat, "Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process," Jurnal Infortech, 2020.
[11] R. B. V. Ade Oktafiawan Nugroho, "Penerapan metode AHP sebagai sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kerja," UJM, 2021.
[12] W. Budianta, "Pemetaan Kawasan Rawan Tanah Longsor di Kecamatan Gedangsari, Kabupaten Gunungkidul, Yogyakarta dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)," Indonesian Journal of Community Engagement, 2020.
[13] Meineka, "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS: PENENTUAN INTERNET SERVICE PROVIDER DI LINGKUNGAN JARINGAN RUMAH)," UJM, 2018.
[14] M. D. I. A. H. A. C. Yustria Handika Siregar, "Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Perekrutan Petugas Keamanan," Jurnal INFORMATIKA, 2020.
[15] R. Wulandari, "PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PERANGKINGAN BENGKEL MOBIL TERBAIK DI KOTA KUPANG," Jurnal Teknologi Terpadu, 2019.
[16] E. Kumalasari, "Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Framework Laravel (Studi Kasus : Institut Sains & Teknologi Akprind Yogyakarta)," Jurnal Masyarakat Informatika, 2017.
[17] Saefudin, "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada RSUD Serang," Jurnal Sistem Informasi , 2014.