http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih Bunga Viola Menggunakan Simple Additive Weighting
Nina Setiyawati*, Elya Eko Widiyanto
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro No.52-60, Salatiga, Kec. Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50711 *e-mail: nina.setiyawati@uksw.edu
( received : 20 April 2021, revised : 16 Juni 2021, accepted : 23 Juli 2021)

## Abstrak
Bidang  pertanian  di  Indonesia  saat  ini  semakin  berkembang  pesat.  Salah  satunya  adalah  komoditas bunga yang telah berhasil diekspor hingga ke banyak negara. Banyak kriteria yang ditentukan untuk memenuhi  standar  ekspor. Bunga  Viola  merupakan  salah satu  komoditas  ekspor Indonesia,  di  mana kualitas benih bunga sangat diperhatikan untuk menjaga permintaan pasar internasional. Oleh karena itu,  bunga  Viola  harus  melalui  tahap  penentuan  kualitas  dan  pemeringkatan  sebelum  dikirim. Sayangnya  proses  pendataan  yang  dilakukan  secara  manual  menyebabkan  ketidak  akuratan  data. Proses  pemeringkatan  yang  dibutuhkan  cukup  panjang  dan  hal  tersebut  rentan  dengan  kehilangan berkas  manual  maupun  pencatatan  yang  tidak  akurat  sehingga  memperlambat  proses  penentuan ranking .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  menentukan  kualitas  benih  bunga  Viola.  Aplikasi  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograma Hypertext Prepocessor (PHP), framework CSS Bootstrap, serta database MySQL. Dari hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  metode  SAW  mampu  menentukan  kualitas  benih  bunga  Viola dengan akurasi 83,34% dan presisi pada kualitas Baik adalah 92,1%.
Kata kunci: kualitas benih, ranking benih, simple additive weighting

## Abstract
The agricultural sector in Indonesia is currently growing rapidly. One of them is flower commodities which have been successfully exported to many countries. Many criteria are specified to meet export standards. Viola flower is one of Indonesia's export commodities, where the quality of flower seeds is very important to maintain international market demand. Therefore, Viola flowers must go through a quality  determination  and  rating  stage  before  being  sent.  Unfortunately  the  data  collection  process that is done manually causes data inaccuracies. The ranking process required is quite long and it is vulnerable to loss of manual files or inaccurate records, thus slowing down the ranking process. This study  aims  to  implement  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  to  determine  the  quality  of Viola  flower  seeds.  The  application  is  built  using  the  Hypertext  Preprocessor  (PHP)  programming language, CSS Bootstrap framework, and MySQL database. From the test results, it was found that the SAW method was able to determine the quality of Viola flower seeds with an accuracy of 83.34% and the precision on Good quality was 92.1%.
Keywords: seed ranking, seed quality, simple additive weighting

## 1 Pendahuluan
PT.  Selektani  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  pertanian  yang  menawarkan berbagai jenis benih bunga dan benih sayuran berkualitas di berbagai negara di Eropa dan beberapa perusahaan  di  Indonesia.  Salah  satu  komoditas  unggulan  PT.  Selektani  adalah biji  bunga  Viola.  Hal ini  dikarenakan  biji  bunga  Viola  memiliki  keunggulan  kandungan  senyawa  aktif  yang  baik  untuk kesehatan.  Dalam  hasil  wawancara  yang  dilakukan  dengan  PT.  Selektani  cabang  Ngablak   data menunjukkan bahwa pada tahun 2016 rata-rata Belanda mengimpor benih bunga Viola 427 kg/bulan, Jerman  40  kg/bulan  dan  Polandia  17  kg/bulan.  Dalam  satu  gram  biji  bunga  Viola  berisi  1000  butir benih  biji  bunga.   Bunga  Viola  memiliki  keunikan  diantaranya  ukuran  bunga  yang  hanya  20  inci, tidak memiliki batang bunga, daun memiliki warna dan daun yang berbentuk hati.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Untuk  mendapatkan  biji  bunga  Viola  yang  berkualitas,  PT.  Selektani  mempunyai  prosedur, yaitu dengan menetapkan beberapa kriteria induk bunga yang menghasilkan biji bunga Viola. Adapun kriteria tersebut adalah tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah bunga, dan produktifitas atau banyaknya produksi  bunga,  di  mana  pekerja  akan  melihat  dan  mengukur  tanaman  bunga  Viola  berdasarkan kriteria  tersebut  pada  setiap  waktu  yang  telah  ditetapkan  untuk  menentukan ranking bunga  Viola. Permasalahan yang terjadi pada proses penentuan ranking tersebut adalah pemeringkatan yang lama, rentan  akan  ketidak  akuratan ranking yang  dihasilkan,  serta  rentan  kehilangan  berkas. Melihat  dari segi  bisnis,  lambatnya  penentuan ranking kualitas  biji  bunga  atau  tidak  akuratnya ranking yang dihasilkan  akan  berdampak  pada  beberapa  aktivitas  di  perusahaan  serta  permintaan  pasar  yang  bisa menurun.  Adapun  salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam  meningkatkan  jumlah  dan  kualitas produksi pertanian serta mendukung efisiensi dan efektifitas dalam kegiatan pertanian, adalah dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi [1]–[3].
Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih  Bunga  Viola  dengan  mengimplementasikan Fuzzy  Multiple    Attribute  Decision  Making (FADM)  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  [4]  untuk  menentukan ranking kualitas biji bunga. FADM dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut  [5] dan metode  SAW  membantu  dalam  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan  dengan  melakukan  perangkingan  untuk  mengetahui  nilai  tertinggi hingga  terendah.  Aplikasi  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman Hypertext  Preprocessor (PHP), framework Cascading  Style  Sheet (CSS) Bootstrap ,  serta database  MySQL yang  bermanfaat untuk mengelola data dan menyeleksi data yang diambil sesuai dengan protokol yang diperlukan.

## 2 Tinjauan Literatur
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini,  salah  satunya adalah penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Karyawan Menggunakan Simple  Additive  Weighting Studi  Kasus  PT.  Trafoindo  Prima  Perkasa”.  Pada  penelitian  tersebut dijelaskan  bahwa  terdapat  kesulitan  menentukan  calon  karyawan  pada  jabatan  tertentu  dikarenakan penyeleksian  dilakukan  secara  subjektif  sehingga  dalam   penilaian   sering  terjadi  calon   karyawan kurang  mampu  bekerja  secara  optimal  dan  tidak  dapat  bertahan  lama  dalam  organisasi.  Hasil  dari penelitian  menggunakan  logika fuzzy dengan  metode  SAW  tersebut  adalah  dapat  membandingkan penilaian calon karyawan yang akurat sehingga dapat mendapat calon karyawan yang sesuai dengan yang perusahaan butuhkan [6].
Penelitian  lainya  adalah  “Perancangan  Aplikasi  Android Hybrid Untuk  Pemilihan  Lokasi Kuliner”. Pada penelitian tersebut terdapat permasalahan perbedaan harga pada rumah makan, hal ini mendorong  untuk  mendapatkan  informasi  rumah  makan  tersebut.   Pada  proses  perancangan  sistem informasi  tersebut  dijelaskan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Hasil  dari perancangan  tersebut  adalah  dapat  menampilkan  opsi  rumah  makan  terbaik  melalui  visualisasi  peta dari Google Maps yang juga berperan dalam melakukan perhitungan jarak dan waktu[7].
Dari penelitian sebelumnya didapatkan SAW dapat memecahkan masalah dalam mengambil keputusan,  kontrol  unit  maupun  peramalan.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pembangunan aplikasi “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih Bunga Viola ” untuk dapat memberikan alternatif terbaik benih bunga Viola yang akan diekspor.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System )  merupakan  sistem  berbasis komputer  yang  diharapkan  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks  dan  tidak terstruktur maupun yang semi terstruktur. Sistem penunjang keputusan merupakan perpaduan antara manusia dan komputer [8].
Multiple  criteria  decision  making merupakan  bagian  dari  masalah  pengambilan  keputusan yang  relatif  kompleks,  yang  mengikut  sertakan  satu  atau  beberapa  orang  pengambil  keputusan, dengan  sejumlah  kriteria  yang  beragam  yang  harus  dipertimbangkan,  dan  masing-masing  kriteria memiliki  nilai  bobot,  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  solusi  optimal  atas  suatu  permasalahan (Kusrini, 2009).  Metode SAW Merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  ranting  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria (Kusumadewi, 2012).  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua ranting alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2 atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost )[9].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  model  proses waterfall yang  merupakan  model proses  pembangunan  perangkat  lunak  yang  di  mana  fase  proses  harus  diselesaikan  satu  demi  satu untuk  menuju  ke  fase  proses  selanjutnya.  Adapun  fase-fase  proses  dapat  diulang  tanpa  adanya batasan  hingga  fase  proses  menjadi  sempurna  [10].  Adapun  model  proses waterfall dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Proses Waterfall [10]

## A. Analysis
Pada tahap ini dilakukan  pengumpulan informasi mengenai kebutuhan pengguna , yang dalam penelitian  ini  dilakukan  wawancara  dengan manager dan  supervisor  PT.  Selektani  dan  melakukan observasi  pada  para  pekerja  untuk  menemukan  kendala  ataupun  masalah  yang  terjadi  di  lingkungan pekerjaan.  Permasalahan  yang  didapatkan  adalah  sering  terjadinya  kesalahan  dalam  menentukan peringkat biji bunga Viola. Berdasarkan  permasalahan yang didapatkan maka akan dibangun sebuah sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kualitas  benih  bunga  viola  pada  PT.  Selektani  untuk membantu  menentukan  peringkat  biji  bunga  viola  secara  akurat  dan  membantu  mengurangi  risiko kehilangan data.
B. Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan   dibangun berdasarkan  informasi dan kebutuhan  calon  pengguna  yang  telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya. Perancangan  dilakukan  dengan  memindahkan  hasil  dari  tahapan Analysis ke  sebuah  model  bahasa yakni Unified Modeling Language (UML). Adapun perancangan model untuk pendukung keputusan menggunakan Fuzzy  Multiple    Attribute  Decision  Making (FADM)  terlihat  pada  Gambar 3.   Penerapan  FADM  dengan  Metode  SAW.  Dalam  Analisa  ini,  seluruh  data  diperoleh  dari  PT. Selektani  akan  diimplementasikan  ke  dalam  model  pendukung  keputusan  menggunakan  FADM. Adapun langkah-langkahnya yaitu:
1) Menentukan Nilai Pembobotan Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukan ukuran dari suatu variabel, misalnya 10, 35, 40, dan sebagainya [11].
Gambar 2. Pembobotan Fuzzy
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 662-675
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keterangan: SR   : Sangat Rendah
R     : Rendah S     : Sedang
T     : Tinggi ST   : Sangat Tinggi
2) Menentukan  rating  kecocokan  dan  melakukan  normalisasi  dari  setiap  alternatif.  Rumus  yang dipakai terlihat pada Rumus (1).
{
= Nilai Atribut yang dimiliki dari setiap alternatif
= Nilai Terbesar =Nilai terkecil benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik
Setelah  dilakukan  normalisasi,  kemudian  memberikan  nilai  pada  masing-masing  kriteria sebagai berikut :
W1=15%, W2=15%, W3=35%, W4=35% W=[0.15, 0,15, 0,35, 0,35]
Selanjutnya  hasil  pemeringkatan  atau  nilai  terbaik  untuk  setiap  alternatif  ( )  dapat  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan : = Ranking untuk setiap alternatif
= Nilai bobot dari setiap kriteria
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih.
Adapun  aplikasi  juga  memberikan  keterangan  kualitas  bunga  berdasarkan  pada  poin  yang didapatkan dari perhitungan SAW sebagai berikut: 1) Kualitas Baik untuk poin lebih dari 1; 2) Kualitas  Cukup  untuk  poin  0.75-1;  3)  Kualitas  Kurang  untuk  poin  kurang  dari  0.75.  Proses penanganan  masukan  parameter  dari  pengguna  menggunakan  FADM  metode  SAW  terlihat pada Gambar 3.
jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
(1)
jika j adalah atribut biaya ( cost )
(2) ∑
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Alur Proses Data
Proses pertama kali yang dilakukan sistem adalah membaca masukan pengguna apakah sesuai dengan  yang  sudah ditetapkan  oleh  sistem,  langkah  selanjutnya  adalah  sistem  membaca  kriteria  dan mengambil data sesuai dengan kriteria masing-masing kemudian pada setiap kriteria memiliki bobot yang berbeda pada setiap kriteria. Setelah mengambil dan membaca setiap nilai kemudian sistem akan membuat  normalisasi  bentuk  pertama  dan  dilanjutkan  dengan  normalisasi  bentuk  kedua.  Setelah terbentuk normalisasi maka langkah selanjutnya dilakukan pemeringkatan atau memberikan peringkat dan proses pun selesai.
Gambar 4. Use case Diagram
Use  case  diagram adalah  sebuah  pemodelan  yang  berguna  untuk  menggambarkan  sebuah sistem yang akan dibuat dengan mendeskripsikan tentang interaksi antara aktor dengan sistem. [12].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sistem  yang  akan  dibangun  ini  memiliki  dua  buah  aktor  yaitu  Supervisor  dan Manager .  Supervisor memiliki  hak  untuk  mengelola  data-data  tanaman  yang  dari  mulai input (tambah)  data, edit (ubah) data,  hapus  data  cari  data  hingga  mencetak  sebuah  laporan  atau  bisa  dikatakan  supervisor  adalah pengguna  dalam  hal  ini.  Sedangkan  untuk Manager memiliki  hak  lihat  data,  cari  data  dan  cetak laporan  saja. Selain use  case  diagram ,  dirancanglah  proses  alur  aktivitas  pengguna  dalam  sistem menggunakan activity diagram. Activity diagram tambah data bunga, hapus data bunga dan cetak data bunga terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Beranda dan Tambah Data, Hapus Data, Cetak Ranking
Dalam proses ini supervisor dapat melakukan penambahan data, sebelum melakukan tambah data supervisor dapat melakukan tambah data dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Apabila sudah mengisi f orm tambah dengan benar maka supervisor akan kembali pada menu beranda dan data yang  telah  dimasukkan  akan  terlihat. Jika  supervisor melakukan  kesalahan  sistem  akan  memberikan peringatan pada kolom yang diisikan tidak sesuai. Pada tab menu hapus data, akan memunculkan tab menu  baru  berupa form hapus,  ketika  dipilih  hapus  data  yang  akan  dihapus  muncul  dalam form tersebut, agar supervisor tidak salah/meminimalisir kesalahan. Supervisor akan melihat ranking bunga Viola  melalui tab menu ranking . Tab menu  ini  dapat  melakukan  lihat  hasil ranking yang  dilakukan oleh sistem dan kemudian dapat mencetak/mengunduh pemeringkatan yang telah dilakukan  menjadi file pdf.

## C. Implementation
Pada  tahap  ini  proses  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan.  Pada  sisi back-end akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) native dan pada sisi front- end akan  dibuat  menggunakan Bootstrap dan Javascript ,  pada  sisi database yang  akan  dibangun menggunakan MySQL.
D. Testing
Pada tahap ini pengujian sistem pendukung keputusan akan dilakukan dengan menggunakan metode black box , pengujian persepsi pengguna dan evaluasi model . Pengujian black box difokuskan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pada  fungsional  dari  sistem  pendukung  keputusan . Kumpulan  kondisi  akan  dimasukkan  dan dilakukan  pengetesan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  dibangun.  Pengujian  kepada pengguna dilakukan  untuk  mendapatkan feedback apakah  sistem  sudah  memenuhi  fungsional  yang diinginkan oleh pengguna. Sedangkan evaluasi model menggunakan confusion matrix untuk melihat akurasi dan presisi dari algoritma SAW yang digunakan.
E. Maintenance
Pada  tahap  ini  perbaikan  dilakukan  apabila  sistem  memiliki  kesalahan  yang  ditemukan  dan memberikan tambahan-tambahan fitur bila diperlukan.  Perbaikan dilakukan apabila sistem memiliki kesalahan yang ditemukan dan memberikan tambahan-tambahan fitur bila diperlukan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  perancangan  yang  telah  dilakukan  digunakan  sebagai  dasar  pembangunan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas  Bibit  Bunga  Viola.  Pembangunan  SPK  dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dan framework Cascading Style Sheet (CSS) Bootstraps . Tampilan halaman utama atau landing page SPK terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Homepage
Gambar  6  adalah tampilan homepage saat pertama  halaman  sistem  diakses.  Pengguna dapat memilih  ke  halaman  mana  yang  akan  dituju.  Tampilan  ini  dapat  diakses  oleh Manager atau Supervisor.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7. Halaman Login
Pada  Gambar  7 pengguna memasukkan username dan password ,  kemudian  aplikasi  akan memproses  masukan  dari pengguna dengan  melakukan  pencocokan  dengan database .  Apabila username dan password valid maka aplikasi akan menuju ke halaman dashboard , apabila username dan password salah maka sistem akan kembali menampilkan halaman login .

## Gambar 8. Daftar Data Bunga Viola
Pada  Gambar  8  pada  halaman  utama  yang  berisi  informasi  data  tanaman  yamg  telah dimasukan berupa id tanaman,  tinggi  tanaman,  jumlah  daun,  bunga,  produktivitas  dan  tanggal tanaman  yang  telah   dimasukkan  ke  dalam database .  Pada  halaman  ini  supervisor  dapat  menambah data bunga,  mencari atau filter data berdasarkan nama ruang, dan mengubah data ataupun menghapus data.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 9. Tambah Data
Pada halaman tambah data, pengguna dapat menambahkan data bunga berupa tempat ruangan bunga  ditanam,  tinggi  tanaman,  jumlah  daun,    jumlah  bunga  dan  produktifitas  yang  berguna  untuk perhitungan ranking benih bunga viola. Adapun halaman tambah data dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 10. Pemeringkatan Benih
Gambar  10  merupakan  tampilan  pada  sistem  yang  menunjukkan  peringkat  bunga  dari  nilai terendah hingga nilai tertinggi serta kualitas dari biji bunga Viola yang telah dimasukkan. Akumulatif nilai diperoleh dari hitungan poin yang telah diproses untuk menghasilkan ranking .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Kode Program 1. Pencarian Nilai Max
1. $qry2 = " SELECT
2. id,
3. nama_admin,
4. id_tanaman,
5. ROUND(Kriteria1 / (SELECT max(Kriteria1) FROM `tb_matrik`),2) as C1,
6. ROUND(Kriteria2 / (SELECT max(Kriteria2) FROM `tb_matrik`),2) as C2,
7. ROUND(Kriteria3 / (SELECT max(Kriteria3) FROM `tb_matrik`),2) as C3,
8. ROUND(Kriteria4 / (SELECT max(Kriteria4) FROM `tb_matrik`),2) as C4
9. FROM tb_matrik m
10. JOIN tb_kerja k 11. ON 12. (m.id_tempat = k.id_tempat)
13. GROUP BY
14. id, 15. nama_admin"; 16. $result2 = mysqli_query($dbconnect, $qry2);
Pada  Kode  Program  1  masing-masing  kriteria  dicari  nilai  maksimal  untuk  menentukan normalisasi berdasarkan nama id dan nama_admin(nama ruang). Baris 1 hingga baris 4 kode program untuk  memanggil  id  ruangan,  nama_admin  dan  id_tanaman  selanjutnya  pada  baris  5  hingga  8 dilakukan  pencarian  nilai  maximalnya.  Setelah  dilakukan  pencarian  nilai  maximalnya  pada  baris  13 hingga 15 dilakukan pengelompokan berdasarkan id dan nama admin.

## Kode Program 2. Perkalian Normalisasi dengan Bobot
1. while ($hsl =mysqli_fetch_assoc($result3)) { 2. $no++;
3. $c1 = (float)ROUND($hsl['C1']*$bobot[0],2);
4. $c2 = (float)ROUND($hsl['C2']*$bobot[0],2);
5. $c3 = (float)ROUND($hsl['C3']*$bobot[0],2);
6. $c4 = (float)ROUND($hsl['C4']*$bobot[0],2);
7. $ttl = $c1 + $c2 + $c3 + $c4;
8. $rank[]  =  array('ttl'  =>  $ttl,'tgl'  =>  $hsl['tanggal'],'id'  => $hsl['id_tanaman'], 'nm' => $hsl['nama_admin'] );
Pada Kode Program 2 masing-masing kriteria dikalikan dengan bobot yang telah ditetapkan oleh perusahaan  dan  pada  proses  ini  akan  mendapatkan  nilai  terbaik  dari  masing-masing  ruangan  yang berbeda. Baris 3 hingga 6 inputan pengguna yang berupa tinggi tanaman, jumlah bunga, jumlah daun dan produktifitas bunga dilakukan perkalian dengan bobot. Kemudian pada baris 7 setelah dilakukan perkalian semua kriteria ditambah untuk mendapatkan nilai.

## Kode Program 3. Pemeringkatan
1. rsort($rank);
2. foreach ($rank as $key => $value) {
3. $no = $key + 1;
4. echo "<tr>";
5. echo "<td>".$no."</td>";
6. echo "<td>".$value['nm']."</td>";
7. echo "<td>".$value['id']."</td>";
8. echo "<td>".$value['tgl']."</td>";
9. echo "<td>".$value['ttl']."</td>";
10. echo "</tr>";
Pada  Kode  Program  3  dilakukan  pemeringkatan  data  untuk  menampilkan  nilai  terbaik  dari data yang telah dilakukan dimana data yang memiliki nilai tertinggi akan berada urutan pertama dan ikuti nilai-nilai selanjutnya.

## Pengujian Aplikasi
Pengujian  aplikasi  dilakukan  untuk  mengetahui  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan yang diharapkan ataupun tidak sesuai yang diharapkan. Pengujian ini dilakukan dengan black box testing di mana pengujian ini dilakukan dengan menguji fungsionalitas sistem.
Tabel 1. Black Box Testing Aktivitas dan Event Input Output Status Pengujian Pengguna login Username dan Password a.       Jika berhasil akan menampilkan halaman dashboard Valid b.      Jika gagal akan kembali pada menu login Pengguna memasukkan data bunga Ruangan a. Jika berhasil akan menampilkan data bunga Valid Tinggi Tanaman b. Jika gagal akan memunculkan alert lengkapi data bunga Jumlah Daun Jumlah Bunga Produktifitas Pengguna Sorting Data Bunga Ruangan a.  Jika berhasil akan menampilkan data bunga pada salah satu ruangan Valid b. Jika gagal akan memunculkan data bunga kosong Pengguna Edit Data Bunga Ruangan a. Jika berhasil akan menampilkan data bunga terbaru Valid Tinggi Tanaman b. Jika gagal akan memunculkan kembali  menu edit Jumlah Daun Jumlah Bunga Produktifitas Pengguna Hapus Data Ruangan a. Jika berhasil data bunga yang dipilih akan terhapus Valid Tinggi Tanaman b. Jika gagal data bunga tidak terhapus Jumlah Daun Jumlah Bunga Produktifitas Penguna Cetak Ranking Data Bunga  Ruangan a. Jika berhasil data Ranking bunga disimpan dalam bentuk pdf Valid Tinggi Tanaman b. Jika gagal data Ranking bunga tidak dapat disimpan
Jumlah Daun
Jumlah Bunga Produktifitas
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Daftar Pertanyaan dan Hasil Kuesioner No  Pernyataan Jawaban Persentase Sangat Setuju (5) Setuju (4) Cukup Setuju (3) Tidak Setuju (2) Sangat Tidak Setuju (1) 1 Tampilan dan alur pengalaman pengguna pada SPK mudah dipahami 2 2 1 84% 2 Menu yang ada cukup mudah dipahami 3 2 72% 3 SPK dapat memberikan luaran ranking bunga Viola yang tepat 3 2 72% 4 SPK dapat membantu memberikan rekomendasi kualitas bunga Viola 3 2 72% 5 SPK secara keseluruhan membantu perusahaan dalam pengersipan data bunga dan penentuan kualitas bunga 2 1 2 80%
Berdasarkan  jawaban  kuesioner  yang  diberikan  kepada  lima  pegawai  di  PT.  Selektani, diperoleh  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Skala  Likert.  Skala  Likert  adalah  skala  yang mempunyai  empat  atau  lebih  butir-butir  pertanyaan  yang  digabungkan  sehingga  membentuk  sebuah skor atau nilai yang mempresentasikan sifat individu [13]. Adapun  hasil perhitungan yang didapatkan dari Rumus (3).
(3)
Pada rumus (3), f adalah nilai yang dicari presentasinya, adalah nilai tertinggi Likert yang dikalikan  responden,  Total  Nilai  adalah  jumlah  dari  masing-masing  skala.  Adapun  hasil  dari perhitungan skala Likert, dilakukan interpretasi skor berdasarkan nilai presentase yang dicari, dengan range yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Interpretasi Nilai Berdasarkan Interval
Skor Kepuasan Keterangan 0% - 19,99% Sangat Tidak Setuju 20% - 39,9% Tidak Setuju 40% - 59,9% Cukup Setuju 60% - 79,9% Setuju 80% - 100% Sangat Setuju
Berdasarkan  Tabel  3  interpretasi  nilai  untuk  masing-masing  jawaban,  dimana  pengguna sangat setuju (84%) tampilan dan alur pengalaman pengguna pada SPK mudah dipahami. Pengguna juga setuju menu yang ada cukup mudah dipahami (72%). Pengguna menilai setuju bahwa SPK dapat memberikan  luaran ranking benih  bunga  Viola  yang  tepat  (72%).  Pengguna  setuju  SPK  dapat membantu memberikan rekomendasi kualitas benih bunga Viola (72%). Pengguna setuju SPK secara
keseluruhan membantu perusahaan dalam pengarsipan data bunga dan penentuan kualitas benih bunga sudah cukup baik untuk digunakan(80%).
Selain  itu  juga  dilakukan  pengujian  akurasi  terhadap  pengimplementasian  SAW  pada penentuan  kualitas  benih  bunga  Viola  menggunakan confusion  matrix yang  merupakan  metode pengujian yang digunakan untuk perhitungan akurasi, recall , precision dan error rate [14], [15]. Hasil confusion matrix terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix Kelas Aktual Kelas Prediksi Baik Cukup Kurang Baik 58 7 3 Cukup 3 32 1 Kurang 2 4 10 Total 63 43 14 Presisi 92,1% 74,42% 71,43%
Dari Tabel 4 tersebut maka dapat dihitung akurasi implementasi SAW pada penentuan kualitas benih bunga Viola dengan rumus 4 [16], [17].
(4)
Sehingga didapatkan:

## 5 Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan ranking dari kualitas bunga Viola. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dibahas dan pengujian pada SPK yang telah  dilakukan,  didapatkan  bahwa  penerapan  SAW  mampu  memberikan ranking serta  kelompok kualitas benih bunga Viola berdasarkan kriteria yang ada yaitu tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah bunga dan produktifitas. Adapun akurasi penerapan SAW pada penentuan kualitas benih bunga Viola sebesar  83,34%.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  kepada  pengguna  didapatkan  bahwa  SPK  yang dibangun  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  kualitas  benih  bunga  Viola  serta  membantu pengarsipan data-data bunga Viola.

## Referensi
[1] S.  Singh,  S.  Ahlawatat,  and  S.  Sanwal,  “Role  of  ICT  in  Agriculture:  Policy  implications,” Orient.  J.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  691–697,  2017,  doi: 10.13005/ojcst/10.03.20.
[2] I. Javeed et al. , “The role of information and communication technology in agriculture,” Int. J. Curr. Microbiol. Appl. Sci. , no. March, pp. 3528–3531, 2020, doi: 10.1109/ICISE.2009.1282.
[3] N.  Pandey,  “Role  of  Information  and  Communication  Technology  in  Agriculture Development: a Study of Nabarangpur District,” Sch. Int. J. Bus. Policy Gov. ISSN 2394-3351 , vol. 4, no. 4, p. 24, 2017, doi: 10.19085/journal.sijbpg040401.
[4] S.  Kusumadewi, Fuzzy  multi-attribute  decision  making  (fuzzy  madm) .  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2006.
[5] A. Rikki, M. Marbun, J. R. Siregar, and K. Kunci, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN  KARYAWAN  DENGAN  METODE  SAW  PADA  PT  .  KARYA  SAHATA MEDAN,” vol. 1, no. 1, 2016.
[6] R.  Taufiq  and  A.  A.  Permana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Menggunakan Simple Additive Weighting Studi Kasus PT. Trafoindo Prima Perkasa,” J. Al-
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 662-675
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
AZHAR  Indones.  SERI  SAINS  DAN  Teknol. ,  vol.  4,  no.  4,  p.  186,  2018,  doi: 10.36722/sst.v4i4.309.
[7] V. N. Firdausy, F. Agus, and I. F. Astuti, “Aplikasi Android Hybrid Untuk Pemilihan Lokasi Kuliner,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  30,  2017,  doi: 10.30872/jim.v12i1.220.
[8] M.  Hendrawan,  “Rekrutmen  Karyawan  Di  Pt  Indo  Beras  Unggul  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ),” J. Ilm. Komput. dan Inform. , 2014.
[9] M. Elistri, J. Wahyudi, and R. Supardi, “Penerapan Metode SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  8  Seluma,” J.  Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , vol. 10, no. 2, pp. 1858–2680, 2014.
[10] Y. Bassil, “A Simulation Model for the Waterfall Software Development Life Cycle,” vol. 2, no. 5, 2012.
[11] E.  Tajvidi  Asr,  M.  Hayaty,  R.  Rafiee,  M.  Ataie,  and  S.  E.  Jalali,  “Selection  of  Optimum Tunnel Support System Using Aggregated Ranking of SAW, TOPSIS and LA Methods,” Int. J. Appl. Oper. Res. , vol. 5, no. 4, pp. 49–63, 2015.
[12] D.  S.  Anwar  and  D.  Rohpandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Lahan Tanaman  Cabai  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting.”  pp.  657–660, 2018.
[13] N. Setiyawati and M. Hariyanto, “Rancang Bangun Aplikasi Perizinan Surat Tugas dan,” vol. 5, no. April, pp. 213–220, 2020.
[14] T.  Rosandy,  “PERBANDINGAN  METODE  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  DENGAN METODE  DECISION  TREE  (C4.5)  UNTUK  MENGANALISA  KELANCARAN PEMBIAYAAN  (Study  Kasus :  KSPPS  /  BMT  AL-FADHILA,” J.  Teknol.  Inf.  Magister Darmajaya , vol. 2, no. 01, pp. 52–62, 2016.
[15] N.  W.  A.  Ulandari,  G.  R. Dantes,  and  D.  G.  H.  Divayana,  “Implementasi Metode  AHP  dan SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Potensi  Akademik  Mahasiswa  STMIK STIKOM Bali,” J. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 223–227, 2018.
[16] D.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  C.  Chamidah,  “PERBANDINGAN  NORMALISASI DATA UNTUK KLASIFIKASI WINE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN,” vol. 4, no. 1, pp. 78–82, 2019.
[17] A.- Arini, L. K. Wardhani, and D.- Octaviano, “Perbandingan Seleksi Fitur Term Frequency & Tri-Gram  Character  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada  Tweet Hashtag  #2019gantipresiden,” Kilat ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  103–114,  2020,  doi: 10.33322/kilat.v9i1.878.