Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Dalam Pemilihan Pemeliharaan Ikan Air Tawar Ekonomis Menerapkan Metode Additive
Ratio Assesment (ARAS)

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 27/11/2022 ; Accepted: 29/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak− Mengembangkan usaha di air tawar merupakan usaha yang menjanjikan, karena bahan pangan seperti ikan air tawar selalu dibutuhkan setiap masyarakat. Ikan air tawar merupakan ikan yang hidup di dalam air yang tawar seperti hidup didanau, sungai dan lain sebagainya. jika seseorang ingin membangun usaha air tawar, maka harus dipilih jenis ikan air tawar yang cocok dan yang paling mudah dipelihara. Banyaknya jenis ikan air tawar ini menjadikan calon pemilik usaha bingung dalam memilih jenis ikan air mana yang  cocok  untuk  dijadikan  usaha.  Dalam  membantu  pemilik  memecahkan  permasalahan  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  sistem pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  salah  satu  sistem  yang  dikembangkan  dalam  komputer, dimana pengembangannya menggunakan langkah-langkah atau cara-cara yang berbasis komputer. SPK membutuhkan suatu metode dalam penerapannya. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode ARAS. Metode ARAS merupakan kepanjangan dari Metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode ARAS adalah metode yang dipakai dalam melakukan perangkingan pada setiap alternatif  dengan  menggunakan  accuan  yaitu  kriteria  sebagai  bahan  perhitungannya.  Dengan  menggunakan  SPK  dengan menggunakan metode ARAS diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode ARAS pada pemilihan ikan air tawar yang sangat direkomendasikan untuk dipelihara adalah Alternatif A 1 dengan jenis ikan yaitu ikan Lele sebagai alternatif terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Budidaya Ikan Air Tawar; Metode ARAS; Additive Ratio Assesment
Abstract− Developing a business in fresh water is a promising business, because food ingredients such as fresh water fish are always needed by every community. Freshwater fish are fish that live in fresh water, such as living in lakes, rivers and so on. if s omeone wants to build a freshwater business, then the type of freshwater fish that is suitable and the easiest to maintain must be chosen. The many  types  of  freshwater  fish  make  prospective  business  owners  confused  in  choosing  which  type  of  water  fish  is  suitable  for business.  In  helping the owner  solve  these  problems,  a  decision  support  system  is needed.  A  decision  support  system is  a  system developed on a computer, where the development uses computer-based steps or methods. SPK requires a method in its application. The method used in this study is the ARAS method. The ARAS method is an acronym for the Additive Ratio Assessment Method (ARAS).  The  ARAS  method  is  the  method  used  in  ranking  each  alternative  by  using  the  reference,  namely  the  criteria  as  the calculation  material.  By  using  the  SPK  using  the  ARAS  method,  the  result  is  that  by  using  the  ARAS  method,  the  selection  of freshwater fish that is highly recommended to be kept is Alternative A1 with the type of fish, namely catfish as the best alternative.
Keywords : Decision Support System; Freshwater Fish Culture; ARAS Method; Additive Ratio Assessment

## 1. PENDAHULUAN
Membangun usaha dengan mengembangkan air tawar merupakan suatu ide yang cemerlang saat  ini. Ide ini dikatakan cemerlang karena sudah tidak banyak lagi masyarakat yang mengembangkan ide ini, mengakibatkan sedikitnya pesaing membuat peluang berhasil dibidang ini menjadi sangat besar[1]. Mengembangkan usaha di air tawar merupakan usaha yang  menjanjikan,  karena  bahan  pangan  seperti  ikan  air  tawar  selalu  dibutuhkan  setiap  masyarakat[2]. Hal  ini mengakibatkan pemasaran dari produk air tawar ini sangat mudah. Hanya tergantung pada jiwa promosi dari sipemilik usaha. Usaha mengembangkan ikan air tawar ini terbilang mudah dikembangkan karena hanya butuh lahan serta bibit ikan selanjutnya hanya perlu menunggu waktu panen.
Ikan  air  tawar  merupakan  ikan  yang  hidup  di  dalam  air  yang  tawar  seperti  hidup  didanau,  sungai  dan  lain sebagainya.  Sederhananya  ikan  air  tawar  merupakan  ikan  yang  tidak  hidup  di  air  laut  yang rasanya  air  asin.  Ikan  air tawar merupakan salah-satu ikan yang memiliki nilai pasar yang tinggi sehingga sangat cocok untuk dijadikan sebagai peluang usaha[3].  Alasan ikan air tawar ini  nilai pasar yang tinggi karena pemeliharaannya yang terbilang mudah dan modal yang minimum. Pemeliharaan ikan air tawar ini sangat sederhana[4]. Yang dibutuhkan saat memelihara ikan air tawar hanya lahan yang berisi perairan, bibit ikan air tawar dan yang terakhir adalah memberikan waktu pemilik usaha untuk memberi makan ikan setiap harinya.
Dalam pemeliharaan ikan air tawar ini sebenarnya sangat  mudah, hanya saja dalam pemeliharaannya, jika ikan air tawar dipelihara didalam 1 (satu) tempat yang sama tidaklah di anjurkan. Karena jika ikan air tawar disatukan, maka kemungkinan  akan  menjadi  saling  serang  sehingga  yang  ukurannya  paling  kecil  akan  punah  dengan  sendirinya.  Jadi jika seseorang ingin membangun usaha air tawar, maka harus dipilih  jenis ikan air tawar yang cocok dan yang paling mudah  dipelihara.  Banyaknya  jenis  ikan  air  tawar  ini  menjadikan  calon  pemilik  usaha  bingung  dalam  memilih  jenis ikan  air  mana  yang  cocok  untuk  dijadikan  usaha[5].  Dalam  membantu  pemilik  memecahkan  permasalahan  tersebut maka dibutuhkan suatu sustem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu  salah satu  sistem yang dikembangkan dalam komputer, dimana pengembangannya  menggunakan  langkah-langkah  atau  cara-cara  yang  berbasis  komputer[6][7].  SPK  ini  biasanya digunakan untuk membantu seseorang atau lebih dalam memilih sesuatu. Selain itu juga dipakai dalam membantu pihak
menejemen dalam memilih dan membuat keputusanARAS[8][9]. Hasil dari sistem ini memiliki peluang dapat berhasil lebih  besar  dibandingkan  melakukan  pemilihan  secara  acak  atau  pemilihan  manual.  Hasil  dari  sistem  ini  lebih  akurat dan dapat dipercaya kualitas hasilnya. Dalam penerapannya, SPK ini membutuhkan suatu metode. Banyak metode yang dapat  dipakai  seperti  ARAS,  MOORA,  AHP  dan  masih  banyak  lagi.  Pada  penelitian  ini  yang  dipakai  adalah  metode ARAS.
Metode ARAS merupakan kepanjangan dari Metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode ARAS adalah metode yang dipakai dalam melakukan perangkingan pada setiap alternatif dengan menggunakan accuan yaitu kriteria sebagai  bahan  perhitungannya. Pada  Metode  ARAS  ini,  permasalahan  yang  dialami  haruslah  permasalahan  mengenai pemilihan. Dimana seseorang membutuhkan Metode ARAS ini pada saat kebingungan memilih sesuatu atau membuat keputusan  yang  harus  dipilih.  Metode  ARAS  memiliki  5  (lima)  langkah-langkah  yang  harus  dilalui.  Mulai  dari membentuk matriks keputusan sampai ke lima langkah lainnya.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  pada  tahun  2018  oleh  Lia  Ciky  Lumban  Gaol  yang  membahas  mengenai pemilihan team leader dengan menggunakan metode ARAS dengan hasil sebesar 0.8967 dengan alternatif A10 sebagai alternatif  terbaik[10].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Hendri  Susanto  (2018)  dengan  topik  pemilihan  susu  gym terbaik  menggunakan  metode  ARAS  dengan  hasil  0.71424  diperoleh  oleh  A6  sebagai  alternatif  terbaik[2].  Penelitian terkait  lain  dilakukan  pada  tahun  2018  oleh  Tetty  Rosmaria  Sitompul  mengenai  seleksi  tenaga  kerja  menggunakan metode  ARAS  dengan  alternatif  ada  10  (sepuluh)  dan  kriteria  ada  7  (tujuh)  dengan  hasil  A7  sebagai  alternatif terbaik[11].  Penelitian  terdahulu  berikutnya  mengenai  konten  Youtube  layak  tonton  untuk  anak  anak  dengan menggunakan metode ARAS pada tahun 2019 yang dilakukan oleh Heri Saputra[12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Saskia  Winda  Sari  dkk  pada  tahun  2019  mengenai  ketua  danru  terbaik  dengan  mengimplementasikan  metode ARAS dengan 7 (tujuh) alternatif fan 5 (lima) kriteria[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  salah  satu  sistem  yang  dikembangkan  dalam  komputer,  dimana pengembangannya menggunakan  langkah-langkah atau cara-cara yang berbasis komputer[6][7]. SPK ini biasanya digunakan untuk membantu seseorang atau lebih dalam memilih sesuatu. Selain itu juga dipakai dalam membantu pihak  menejemen  dalam  memilih  dan  membuat  keputusanARAS[8][9].  Hasil  dari  sistem  ini  memiliki  peluang dapat berhasil lebih besar dibandingkan melakukan pemilihan secara acak atau pemilihan manual. Hasil dari sistem ini lebih akurat dan dapat dipercaya kualitas hasilnya. Dalam penerapannya, SPK ini membutuhkan suatu metode. Banyak metode yang dapat dipakai seperti ARAS, MOORA, AHP dan masih banyak lagi [14], [15].

## 2.2 Budidaya Ikan Air Tawar
Ikan  air  tawar  merupakan  ikan  yang  hidup  di  dalam  air  yang  tawar  seperti  hidup  didanau,  sungai  dan  lain sebagainya. Sederhananya ikan air tawar merupakan ikan yang tidak hidup di air laut yang rasanya air asin. Ikan air tawar  merupakan  salah-satu  ikan  yang  memiliki  nilai  pasar  yang  tinggi  sehingga  sangat  cocok  untuk  dijadikan sebagai peluang usaha[3]. Alasan ikan air tawar ini nilai pasar yang tinggi karena pemeliharaannya yang terbilang mudah  dan  modal  yang  minimum.  Pemeliharaan  ikan  air  tawar  ini  sangat  sederhana[4].  Yang  dibutuhkan  saat memelihara  ikan  air  tawar  hanya  lahan  yang  berisi  perairan,  bibit  ikan  air  tawar  dan  yang  terakhir  adalah memberikan waktu pemilik usaha untuk memberi makan ikan setiap harinya.

## 2.3 Metode ARAS (Additive Ratio Assessment)
Metode  ARAS  merupakan  kepanjangan  dari  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS).  Metode  ARAS  adalah metode yang dipakai dalam melakukan perangkingan pada setiap alternatif dengan menggunakan accuan yaitu kriteria sebagai  bahan  perhitungannya. Pada  Metode  ARAS  ini,  permasalahan  yang  dialami  haruslah  permasalahan  mengenai pemilihan. Dimana seseorang membutuhkan Metode ARAS ini pada saat kebingungan memilih sesuatu atau membuat keputusan  yang  harus  dipilih.  Metode  ARAS  memiliki  5  (lima)  langkah-langkah  yang  harus  dilalui.  Mulai  dari membentuk matriks keputusan sampai ke lima langkah lainnya [16]–[20].
Langkah – langkah dalam melakukan proses perangkingan dengan metode ARAS, sebagai berikut:
1. Pembentukan Decision Making Matrik
X= [ X01 XOj … X0n X11 Xij … Xin ⋮
⋮ ⋱ ⋮ Xn1 Xmj … Xmn ] (i=0, m; ... j = 1, n) (1)
Jika nilai optimal kriteria j (X 0j ) tidak diketahui, maka :
X 0j = 𝑚𝑎𝑥 1 . Xij if 𝑚𝑎𝑥
1 . Xij untuk benefit (2)
X 0j = 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij if 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij untuk cost (3)
2. Pernormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria. Untuk kriteria benefit :
Xij * = Xij ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0
(4)
Untuk kriteria Cost
Tahap 1 : Xij * = 1 Xij (5)
Tahap 2 : R = Xij ∑ Xij 𝑚 𝑖=0
(6)
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dilakukan normalisasi :
D = [dij] mXn = rij.wj
4. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (S i )
S i = ∑ = 1 𝑛 𝑗 d ij : (i = 1, 2, ... m : j = 1, 2, ... , n) (7)

## 5. Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif
Ki = Si
𝑆0
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  ikan  air  tawar  terbaik,  dibutuhkan  kriteria-kriteria  yang  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan. Selain itu dibutuhkan kriteria. Berikut alternatif dan kriterianya.

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Penentuan alternatif dan kriteria ikan air tawar terbaik dapat dijabarkan melalui tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data alternatif Alternatif Keterangan A 1 Lele A 2 Mujahir A 3 Gurame A 4 Emas A 5 Nila A 6 Patin A 7 Gabus
Setelah dilakukan penentuan alternatif, dibutuhkan juga kriteria sesuai dengan tabel dibawah ini :
Tabel 2 . Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 Kemudahan Dipelihara Benefit C 2 Ketahanan Hidup Benefit C 3 Permintaan Pasar Benefit C 4 Harga Jual Benefit C 5 Ketahanan Penyakit Benefit
Pada saat melakukan penelitian menggunakan metode ARAS maka dibutuhkan suatu bobot. Dalam mencari nilai bobot pada kriteria, dibutuhkan metode. Pada penelitian ini metode yang dipakai untuk melakukan pembobotan adalah metode ROC. Berdasarkan perhitungan menggunakan metode ROC diperoleh pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3 . Tabel Kriteria yang telah dibobotkan
Kriteria Keterangan Jenis Bobot C 1 Kemudahan Dipelihara Benefit 0.456 C 2 Ketahanan hidup Benefit 0.256 C 3 Permintaan pasar Benefit 0.156 C 4 Harga jual Benefit 0.09 C 5 Ketahanan penyakit Benefit 0.04
Selanjutnya melakukan rating kecocokan alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Data rating kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif Kemudahan Dipelihara Ketahanan hidup Permintaan pasar Harga jual (/KG) Ketahanan penyakit A 1 Sangat Mudah Bertahan lama Sangat Diminati 25000 Sangat tahan A 2 Mudah Bertahan lama Sangat Diminati 33000 Kurang tahan A 3 Mudah Bertahan lama Sangat Diminati 30000 Kurang tahan A 4 sulit Tidak bertahan lama Diminati 38000 Tidak tahan A 5 mudah Bertahan lama Sangat diminati 30000 Tahan A 6 Mudah Bertahan lama Diminati 28000 Tahan A 7 Sangat Mudah Tidak bertahan lama  Kurang Diminati 24000 Sangat tahan
Pada tabel 4 masih terdapat kriteria dengan jenis linguistik yaitu C 1 , C 2 , C 3 , dan C 5 sehingga harus diubah dalam bentuk nilai sesuai dengan tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Nilai Bobot C 1 Keterangan Bobot Sangat Mudah 3 Mudah 2 sulit 1 Tabel 6. Nilai Bobot C 3 Keterangan Bobot Sangat Diminati 3 Diminati 2 Kurang Diminati 1 Tabel 7. Nilai Bobot C 2 Keterangan Bobot Dapat bertahan lama 2 Tidak bertahan lama 1 Tabel 8. Nilai Bobot C 5 Keterangan Bobot Sangat tahan 4 Tahan 3 Kurang tahan 2 Tidak tahan 1
Setelah mencari nilai bobot pada kriteria linguistik berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 9. Data rating kecocokan Alternatif dan Kriteria Alternatif Kemudahan Dipelihara Ketahanan hidup Permintaan pasar Harga jual (/KG) Ketahanan penyakit A 1 3 2 3 25000 4 A 2 2 2 3 33000 2 A 3 2 2 3 30000 2 A 4 1 1 2 38000 1 A 5 2 2 3 30000 3 A 6 2 2 2 28000 3 A 7 3 1 1 24000 4
3.2 Penerapan Metode ARAS
1. Merumuskan Matrik Keputusan
Xij= [ 3 2 3 38000 4
3 2 3 25000 4 2 2 3 33000 2 2 2 3 30000 2 1 1 2 38000 1 2 2 3 30000 3 2 2 2 28000 3 3 1 1 24000 4]
2. Normalisasi Matriks Keputusan
Untuk C 1 (Kemudahan dipelihara) kriteria benefit R 01 = 3 18 = 0.1667
R 11 = 3 18 = 0.1667
R 21 = 2 18 = 0.1111
R 31 = 2 18 = 0.1111
R 41 = 1 18 = 0.0556
R 51 = 2 18 = 0.1111 R 61 = 2 18 = 0.1111
R 71 = 3 18 = 0.1667
Untuk C 2 (Ketahanan Hidup) kriteria benefit R 02 = 3 14 = 0.1429
R 12 = 2 14 = 0.1429
R 22 = 2 14 = 0.1429
R 32 = 2 14 = 0.1429
R 42 = 1 14 = 0.0714
R 52 = 2 14 = 0.1429
R 62 = 2 14 = 0.1429
R 72 = 1 14 = 0.0714 Untuk C 3 (Permintaan pasar) kriteria benefit
R 03 = 3 20 = 0.1500
R 13 = 3 20 = 0.1500
R 23 = 3 20 = 0.1500
R 33 = 3 20 = 0.1500
R 43 = 2 20 = 0.1000
R 53 = 3 20 = 0.1500
R 63 = 2 20 = 0,0580
R 73 = 1 20 = 0.0500 Untuk C 4 (Harga Jual) kriteria benefit R 04 = 38000 246000 = 0.1545
R 14 = 25000 246000 = 0.1016
R 24 = 33000 246000 = 0.1341
R 34 = 30000 246000 = 0.1220
R 44 = 38000 246000 = 0.1545
R 54 = 30000 246000 = 0.1220
R 64 = 28000 246000 = 0.1138
R 74 = 24000 246000 = 0.0976 Untuk C 5 (Ketahanan Penyakit) kriteria Benefit
R 05 = 4 23 = 0.1739
R 15 = 4 23 = 0.1739
R 25 = 2 23 = 0.0870
R 35 = 2 23 = 0.0870
R 45 = 1 23 = 0.0435
R 55 = 3 23 = 0.1304
R 65 = 3 23 = 0.1304
R 75 = 4 23 = 0.1739
Dari perhitungan di atas dapat diperoleh Matriks keputusan yang telah dinormalisasi sebagai berikut:
X* =
[
0.1667 0.1429 0.1500 0.1545 0.1739
0.1667 0.1429 0.1500 0.1016 0.1739
0.1111 0.1429 0.1500 0.1341 0.0870 0.1111 0.1429 0.1500 0.1220 0.0870
0.0556 0,0580 0.1000 0.1545 0.0435
0.1111 0.1429 0.1500 0.1220 0.1304
0.1111 0.1429 0.1000 0.1138 0.1304
0.1667 0.0714 0.0500 0.0976 0.1739]
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasikan dengan melakukan perkalian matriks yang telah dinormalisasikan terhadap bobot kriteria.
Untuk C 1 (Kemudahan dipelihara) D 01 = 𝑥 01 ∗ * w 1 = 0.1667 * 0.456 = 0.0760 D 11 = 𝑥 11 ∗ * w 1 = 0.1667 * 0.456 = 0.0760 D 21 = 𝑥 21 ∗ * w 1 = 0.1111 * 0.456 = 0.0507 D 31 = 𝑥 31 ∗ * w 1 = 0.1111 * 0.456 = 0.0507 D 41 = 𝑥 41 ∗ * w 1 = 0.0556 * 0.456 = 0.0253 D 51 = 𝑥 51 ∗ * w 1 = 0.1111 * 0.456 = 0.0507 D 61 = 𝑥 61 ∗ * w 1 = 0.1111 * 0.456 = 0.0507 D 71 = 𝑥 71 ∗ * w 1 = 0.1667 * 0.456 = 0.0760 Untuk C 2 (Ketahanan Hidup) D 02 = 𝑥 02 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 12 = 𝑥 12 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 22 = 𝑥 22 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 32 = 𝑥 32 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 42 = 𝑥 42 ∗ * w 2 = 0.0714 * 0.256 = 0.0183 D 52 = 𝑥 52 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 62 = 𝑥 62 ∗ * w 2 = 0.1429 * 0.256 = 0.0366 D 72 = 𝑥 72 ∗ * w 2 = 0.0714 * 0.256 = 0.0183 Untuk C 3 (permintaan pasar) D 03 = 𝑥 03 ∗ * w 3 = 0.1500 * 0.156 = 0.0234 D 13 = 𝑥 13 ∗ * w 3 = 0.1500 * 0.156 = 0.0234 D 23 = 𝑥 23 ∗ * w 3 = 0.1500 * 0.156 = 0.0234 D 33 = 𝑥 33 ∗ * w 3 = 0.1500 * 0.156 = 0.0234 D 43 = 𝑥 43 ∗ * w 3 = 0.1000 * 0.156 = 0.0156 D 53 = 𝑥 53 ∗ * w 3 = 0.1500 * 0.156 = 0.0234 D 63 = 𝑥 63 ∗ * w 3 = 0.1000 * 0.156 = 0,0058 D 73 = 𝑥 73 ∗ * w 3 = 0.0500 * 0.156 = 0.0078 Untuk C 4 (Harga jual) D 04 = 𝑥 04 ∗ * w 4 = 0.1545 * 0.09 = 0.0139 D 14 = 𝑥 14 ∗ * w 4 = 0.1016 * 0.09 = 0.0091 D 24 = 𝑥 24 ∗ * w 4 = 0.1341 * 0.09 = 0.0121 D 34 = 𝑥 34 ∗ * w 4 = 0.1220 * 0.09 = 0.0110 D 44 = 𝑥 44 ∗ * w 4 = 0.1545 * 0.09 = 0.0139 D 54 = 𝑥 54 ∗ * w 4 = 0.1220 * 0.09 = 0.0110 D 64 = 𝑥 64 ∗ * w 4 = 0.1138 * 0.09 = 0.0102 D 74 = 𝑥 74 ∗ * w 4 = 0.0976 * 0.09 = 0.0088 Untuk C 5 (Ketahanan penyakit)
D 07 = 𝑥 07 ∗ * w 7 = 0.1739 * 0.04 = 0.0070 D 17 = 𝑥 17 ∗ * w 7 = 0.1739 * 0.04 = 0.0070 D 27 = 𝑥 27 ∗ * w 7 = 0.0870 * 0.04 = 0.0035 D 37 = 𝑥 37 ∗ * w 7 = 0.0870 * 0.04 = 0.0035 D 47 = 𝑥 47 ∗ * w 7 = 0.0435 * 0.04 = 0.0017 D 57 = 𝑥 57 ∗ * w 7 = 0.1304 * 0.04 = 0.0052 D 67 = 𝑥 67 ∗ * w 7 = 0.1304 * 0.04 = 0.0052 D 77 = 𝑥 77 ∗ * w 7 = 0.1739 * 0.04 = 0.0070
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh hasil matriks sebagai berikut:
D =
[ [
0.0760 0.0366 0.0234 0.0139 0.0070
0.0760 0.0366 0.0234 0.0091 0.0070
0.0507 0.0366 0.0234 0.0121 0.0035 0.0507 0.0366 0.0234 0.0110 0.0035 0.0556 0.0183 0.0156 0.0139 0.0017 0.0507 0.0366 0.0234 0.0110 0.0052
0.0507 0.0366 0.0156 0.0102 0.0052
0.0760 0.0183 0.0078 0.0088 0.0070] ]
4. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi, dengan menjumlahkan nilai kriteria pada setiap alternatif dari hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya.
S 0 = 0.0760 + 0.0366 + 0.0234 + 0.0139 + 0.0070 = 0.1568 S 1 = 0.0760 + 0.0366 + 0.0234 + 0.0091 + 0.0070 = 0.1521 S 2 = 0.0507 + 0.0366 + 0.0234 + 0.0121 + 0.0035 = 0.1262 S 3 = 0.0507 + 0.0366 + 0.0234 + 0.0110 + 0.0035 = 0.1251 S 4 = 0.0253 + 0.0183 + 0.0156 + 0.0139 + 0.0017 = 0.0749 S 5 = 0.0507 + 0.0366 + 0.0234 + 0.0110 + 0.0052 = 0.1268 S 6 = 0.0507 + 0.0366 + 0.0156 + 0.0102 + 0.0052 = 0.1183 S 7 = 0.0760 + 0.0183 + 0.0078 + 0.0088 + 0.0070 = 0.1178
5. Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari setiap alternatif, dengan cara membagi nilai alternatif terhadap alternatif 0 (A 0 ) K 0 = 0.1568 0.1568 = 1.0000
K 1 = 0.1521 0.1568 = 0.9697
K 2 = 0.1262 0.1568 = 0.8046
K 3 = 0.1251 0.1568 = 0.7976
K 4 = 0.0749 0.1568 = 0.4773
K 5 = 0.1268 0.1568 = 0.8087
K 6 = 0.1183 0.1568 = 0.7543
K 7 = 0.1178 0.1568 = 0.7513
Sesuai  dengan  hasil  pencarian  dari  penelitian  ini,  maka  diperoleh  perhitungan  dengan  menghasilkan  alternatif tertinggi.  Selanjutnya dapat  diperhatikan bahwa aternatif  A 0 adalah alternatif yang dijadikan sebagai  pembanding dari seluruh alternatif. Dengan pencarian menggunakan pembagian antara nilai aternatif A 0 Dengan  seluruh alternatif maka diperoleh nilai utilitas sehingga pada akhirnya nilai Utilitas tersebut dijadikan sebagai nilai tertinggi sesuai dengan tabel 10, berikut ini :
Tabel 10. Alternatif Digolongkan dari Nilai Tertinggi Alternatif  Keterangan Nilai (K 1 ) Rangking A 0 - 1 - A 1 Lele 0.9697 1 A 2 Mujahir 0.8046 3 A 3 Gurame 0.7976 4 A 4 Emas 0.4773 7 A 5 Nila 0.8087 2 A 6 Patin 0.7543 5 A 7 Gabus 0.7513 6
Sesuai dengan hasil yang diperlihatkan pada tabel 10 diperoleh bahwa dengan menggunakan metode ARAS pada pemilihan ikan air tawar yang sangat direkomendasikan untuk dipelihara adalah Alternatif A 1 dengan jenis ikan yaitu ikan Lele sebagai alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa dengan menggunakan SPK dengan mengimplementasikan metode ARAS  dalam  pemilihan  ikan  air  tawar  yang  sangat  direkomendasikan  untuk  dipelihara  adalah  Alternatif  A 1 dengan jenis  ikan  yaitu  ikan  Lele  sebagai  alternatif  terbaik.  Selain  itu  berdasarkan  penelitian  ini  peneliti  memperoleh kesimpulan mengenai metode ARAS yaitu bahwa dengan menggunakan metode ARAS harus membuatsuatu alternatif A 0 sebagai pembanding untuk seluruh alternatif sehingga hasil akhir yang seharusnya diperoleh pada nilai utilitas pada A 0 harus  bernilai  1.  Dengan  penggunaan  metode  ARAS  ini  sangat  berguna  untuk  masyarakat  yang  kebingungan terhadap bagaimana memilih ikan air tawar terbaik yang cocok untuk dipelihara serta mengeluarkan biaya yang minim dalam melakukan usahanya.

## REFERENCES
[1] A. Finansial, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Memilih Budidaya Ikan Air Tawar Menggunakan AF-TOPSIS,” vol. 9, no. 2, 2015.
[2] S.  Hendri,  “PENERAPAN  METODE ADDITIVE  RATIO  ASSESSMENT(ARAS)  DALAM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN SUSU GYM TERBAIK UNTUK MENAMBAH MASA OTOT,” vol. Volume 13, p. 1, 2018.
[3] A.  Nurzahputra,  M.  A.  Muslim,  and  M.  Khusniati,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Penilaian  Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com , vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017.
[4] R. Ramadhanu, A. F. Boy, and M. Syaifuddin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Indukan Terbaik Ikan Platy Pedang Pada Bayur Aquarium Menggunakan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA),” J. Cyber Tech , vol. 2, no. 7, 2022.
[5] I. H. Firdaus, G. Abdillah, and F. Renaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2016 (SENTIKA 2016) , vol. 2016, no. Sentika, pp. 440–445, 2016.
[6] Nia Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan 4 , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2016.
[7] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , no. 1, pp. 590–597, 2019.
[8] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[9] G. Surya, K. Yota, and E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” vol. 01, pp. 49–56, 2019.
[10]  L.  C.  L.  Gaol  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Team  Leader  Shift  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus Pt. Anugrah Busana Indah,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 5, no. 2, pp. 101–106, 2018.
[11]  N.  A.  H.  Tetty  Rosmaria  Sitompul,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI  TENAGA  KERJA  UNTUK SECURITY SERVICE MENGGUNAKAN METODE ARAS,” vol. 2, 2018.
[12]  D. L. Fay, “Pengantar Data Mining,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , 1967.
[13]  B. P. Saskia Winda Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” 2019.
[14]  B.  G.  A.  A.  Ginting  Fransiskus,  Angelita  S  Yolanda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Jumlah  Produksi Menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” 2018.
[15]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16]  P. S. Aspah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Insentif Pada Sales Penjualan Menerapkan Metode ARAS,” 2018.
[17]  S. Dharma Hardi et al. , “Implementation of Computer Based Systems for Effective Deci-sions in Acceptance of Vikar,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3, pp. 101–104, 2018.
[18]  Supriyanto,  Mesran,  D.  Kusnady,  Weny,  and  Murtopo,  “Implementation  of  Computer-Based  Systems  in  Efficient  Credit Acceptance  Decisions  Applying  the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method,”  in 2nd  International  Conference  on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[19]  D. M. Midyanti, R. Hidayati, and S. Bahri, “PERBANDINGAN METODE EDAS DAN ARAS PADA PEMILIHAN RUMAH DI KOTA PONTIANAK,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 2, p. 119, Jul. 2019.
[20]  H.  Halimah,  D.  Kartini,  F.  Abadi,  I.  Budiman,  and  M.  Muliadi,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Aras  Dengan  Pendekatan  Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian Calon Karyawan,” J. ELTIKOM , vol. 4, no. 2, pp. 96– 104, 2020.