Vol. 1, No. 1, Maret 2021

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Lahan Budidaya Tanaman Obat Keluarga (TOGA) menggunakan Metode Fuzzy-Gap Kompetensi
Yusuf Fadlila R 1 , Akhmad Syarif 2 , Kusrini 2 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1 yusuf.rachman@students.amikom.ac.id, 2 akhmad.syarif@students.amikom.ac.id , 3 kusrini@amikom.ac.id
Abstract— TOGA or family medicinal plants is one of the plants that  can  generate  personal  benefits  and  mutual  benefits. Determination of land is generally necessary because it can help users to be able to plant crops suitable for their land so that they can avoid losses. The purpose of this research is to build a decision support system to assist cultivators in determining the best land for  cultivating  TOGA.  In  this study, 5  types  of  medicinal plants were  used,  namely  ginger,  cardamom,  turmeric,  ginger,  and kencur. The criteria used in this study, namely land distance, land conditions,  and  climatic  conditions.  The  method  used  in  this research  is  the  competency  fuzzy-gap.  Each  criterion  chosen  by the user will be converted into a fuzzy value, namely 0-1 by using an upward linear function for the benefit criteria and a downward linear function for the cost criterion. The fuzzy values  that have been obtained are used in calculations using the competency gap. The  test  results  on  manual  calculations  and  in  the  program obtained the same results as the output of Land 1 is the best land with a value of 7.39625.
Intisari— TOGA atau tanaman obat keluarga merupakan salah satu tanaman yang dapat menghasilkan keuntungan secara pribadi dan keuntungan untuk bersama. Penentuan lahan pada umumnya diperlukan karena dapat membantu pengguna  untuk  dapat  menanam  tanaman  yang  cocok untuk  lahan  yang  dimiliki  sehingga  dapat  menhindari kerugian.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu pembudidaya dalam menentukan lahan terbaik untuk  membudidayakan  TOGA.  Pada  penelitian  ini menggunakan 5 jenis tanaman obat, yaitu jahe, kapulaga, kunyit,  temulawak,  dan  kencur.  Kriteria  yang  digunakan pada  penelitian  ini,  yaitu  jarak  lahan,  kondisi  lahan,  dan keadaaan  iklim.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  fuzzy-gap  kompetensi.  Setiap  kriteria  yang dipilih oleh user akan diubah menjadi nilai fuzzy, yaitu 0-1 dengan  menggunakan  fungsi  linier  naik  untuk  kriteria benefit  dan  fungsi  linier  turun  untuk  kriteria  cost.  Nilai fuzzy  yang  telah  diperoleh  digunakan  dalam  perhitungan menggunakan  gap  kompetensi.  Hasil  pengujian  pada perhitungan manual dan pada program didapat hasil yang sama dengan ouput Lahan 1 adalah lahan terbaik dengan nilai 7,39625.
Kata  Kunci— Metode  Fuzzy,  Metode  Gap,  Toga,  Sistem Pendukung Keputusan

## I. P ENDAHULUAN
Memiliki lahan merupakan aset yang cukup berharga, seperti memiliki lahan pekarangan maupun lahan perkebunan, terlebih
apabila  lahan  tersebut  memiliki  letak  yang  strategis,  seperti dekat dengan pasar, sumber air, dan lain sebagainya.
Lahan memiliki banyak kegunaan karena dapat dimanfaatkan  sebagai  tempat  tumbuhnya  tanaman  sehingga dapat membantu masyarakat untuk mencari nafkah. Penentuan lokasi  pada  umumnya  menjadi  hal  yang  penting  untuk diketahui agar dapat memberikan keuntungan yang signifikan.
Salah satu jenis tanaman yang memiliki manfaat, baik untuk menghasilkan  keuntungan  pribadi  maupun  untuk  keuntungan bersama  adalah  Tanaman  Obat  Keluarga  (TOGA)  [1]. Tanaman  Obat  Keluarga  meliputi  tanaman  jahe,  kunyit, temulawak, kencur, dan kapulaga.
Penentuan  lokasi  lahan  terbaik  untuk  menanam  TOGA dirasa  perlu  untuk diketahui karena  apabila  menanam  TOGA pada  lahan  yang  tidak  sesuai  untuk  tanaman  tersebut  maka dapat mengakibatkan kerugian, seperti penggunaan pupuk dan perlakukan yang lebih karena ketidakcocokan lahan atau lokasi tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan  diatas, maka  penulis  membuat  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Lahan  Budidaya Tanaman  Obat  Keluarga  (TOGA)  menggunakan  Metode Fuzzy-Gap  Kompetensi”.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Anggar  Anugrah  Satrya  Wiratama  dkk  (2018)  tentang “Penempatan  Praktek  Kerja  Industri  Siswa  dengan  Metode Fuzzy-Profile  Matching”  merupakan  penelitian  sebelumnya yang menjadi referensi utama dilakukannya penelitian ini. Pada penelitian ini menggunakan metode fuzzy dengan fungsi linier naik.  Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai kemampuan  yang  dimiliki  siswa  sebagai  kriteria  yang  terdiri dari perakitan teori, perakitan praktek, jaringan teori, jaringan praktek,  maintene  teori,  maintene  praktek,  dan  sikap.  Nilai siswa tersebut nantinya akan dibuat dalam bentuk fuzzy setelah itu  menggunakan  profile  matching  untuk  menentukan perusahaan  mana  siswa  yang  bersangkutan  dapat  melakukan kerja praktek [2]. Adapun perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian sebelumnya adalah terletak pada penggunaan variabel cost (biaya)  dan benefit (keuntungan),  serta menggunakan  derajat  keanggotaan  kurva  linier  naik  untuk varibel  benefit  dan  kurva  linier  turun  untuk  variabel  cost. Tujuan  penelitian  ini  untuk  merekomendasikan  lahan  terbaik penamanan  tanaman  obat  dan  dapat  membantu  pengguna dalam menentukan lokasi yang cocok untuk menanam TOGA dengan  memperhatikan  jarak  lahan,  seperti  jarak  lahan  dari pasar,  jarak  lahan  dari  pemukiman,  dan  jarak  lahan  dengan petani. Selain jarak, juga memperhatikan kondisi lokasi dengan melihat  luas  tanah,  jenis  tanah,  ketinggian  lokasi,  dan  harga tanah.  Dan  juga  memperhatikan  keadaan  iklim  pada  saat  itu apakah dingin, panas, dan curah hujan. Metode yang digunakan
pada  penelitian  adalah  metode  fuzzy  dan  gap  kompetensi. Dimana tiap nilai pada kriteria yang digunakan akan di fuzzy- kan  terlebih  dahulu  setelah  itu  menggunakan  metode  profile matching  atau  gap  kompetensi  untuk  menentukan  lahan  yang cocok untuk budidaya tanaman obat keluarga (TOGA).

## A. Artificial Intelligence
AI  sebagai  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  untuk berinteraksi  dengan  dunia  melalui  kemampuan-kemampuan tertentu dan perilaku intelijen yang kita sadari seperti manusia pada  umumnya  [3].  Metode  kecerdasan  buatan  (Artificial Intelligence /AI) sangat banyak digunakan dalam segala bidang termasuk aplikasi di bidang pertanian.
B. Teknologi softcomputing
Prinsipnya soft  computing adalah  memanfaatkan  toleransi terhadap  ketidaktepatan  ketidakpastian  parsial  kebenaran  dan pendekatan untuk mencapai ketahanan solusi biaya rendah dan hubungan  yang  lebih  baik  dengan  kenyataan  [4].  Beberapa teknik  dalam  softcomputing  antara  lain  sistem  pakar  ( expert system ), jaringan syaraf tiruan ( neural networks ), logika fuzzy ( fuzzy  logic ),  dan  algoritma  genetik  ( genetic  algorithms ) banyak  dikembangkan  karena  mempunyai  keunggulan  dalam penyelesaian  masalah  yang  mengandung  ketidakpastian, ketidaktepatan dan kebenaran parsial, termasuk dalam bidang pertanian.

## C. Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  pembentuk  soft computing. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika  fuzzy  adalah teori  himpunan  fuzzy.  Pada  teori  himpunan  fuzzy,  peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau derajat  keanggotaan  atau  membership  function  menjadi  ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut [5].

## D. GAP
Metode Gap/Profile Matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu dengan kompetensi  jabatan  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya  [6],  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan  maka bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti  memiliki  peluang lebih besar untuk menentukan lokasi yang tepat [7].

## II. T INJAUAN P USTAKA
Adapun beberapa penelitian sebelumnya yang terkait dengan penelitian yang akan dilakukan, yaitu penelitian yang dilakukan oleh  A.  Baral  dan  S  Behera  (2017)  tentang  “Application  of Fuzzy TOPSIS to Agricultural Farm for Optimum Allocation of  Different  Crops”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat evaluasi komparatif berkaitan tentang hasil panen dan alokasi lahan. Metode yang digunakan adalah Fuzzy TOPSIS. Metode Fuzzy dapat diterapkan pada pertanian untuk alokasi lahan pada 18  jenis  tanaman  untuk  meningkatkan  keuntungan  maksimal, produksi  pertanian  maksimal,  dan  pemanfaatan  tenaga  kerja
maksimal.  Solusi  terbaik  didapatkan  menggunakan  metode TOPSIS pada alternative 6 (RP6) [8]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anggar  Anugrah  Satrya Wiratama  dkk  (2018)  tentang  “Penempatan  Praktek  Kerja Industri  Siswa  dengan  Metode  Fuzzy-Profile  Matching”. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penempatan praktek kerja  siswa  SMK  Muhammadiyah  Mungkid  jurusan  Teknik Komputer Jaringan. Pada penelitian ini menggunakan metode fuzzy  dengan  fungsi  linier  naik.  Penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  kemampuan  yang  dimiliki  siswa  sebagai kriteria  yang  terdiri  dari  perakitan  teori,  perakitan  praktek, jaringan  teori,  jaringan  praktek,  maintene  teori,  maintene praktek,  dan  sikap.  Nilai  siswa  tersebut  nantinya  akan  dibuat dalam bentuk fuzzy setelah itu menggunakan profile matching untuk menentukan perusahaan mana siswa yang bersangkutan dapat melakukan kerja praktek [2].
Penelitian sebelumnya oleh Arry Verdian dan Agus Wantoro berjudul “Komparasi Metode Profile Matching dengan Fuzzy Profile  Matching  pada  Pemilihan  Wakil  Kepala  Sekolah”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil perangkingan  menggunakan  metode  profile  matching  standar dengan  metode  fuzzy  profile  matching.  Kesimpulan  yang didapat pada penelitian ini menunjukkan nilai yang sama pada hasil perangkingan [9]. Penelitian yang dilakukan menggunakan metode Fuzzy dan Gap Kompetensi dimana pada penelitian  tersebut  menggunakan  variabel cost (biaya)  dan benefit (keuntungan), serta menggunakan derajat keanggotaan kurva  linier  naik  untuk  varibel  benefit  dan  kurva  linier  turun untuk  variabel  cost  sebagai  pembeda  dengan  penelitian  yang dilakukan sebelumnya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 1 merupakan diagram alir penelitian. Studi literature dilakukan  untuk  mencari  referensi  yang  berhubungan  dengan topik  penelitian.  Adapun  referensi-referensi  yang  dirujuk dalam penelitian ini berkaitan dengan jenis tanaman obat dan kriteria lingkungan tanaman tersebut tumbuh [10].
Penentuan Kriteria dan Sub Kriteria ditentukan berdasarkan lingkungan tanaman obat yang dipilih pada penelitian ini dari referensi-referensi yang didapat pada studi literatur. Penentuan target dan penentuan alternatif ditentukan berdasarkan kriteria lingkungan  ideal  bagi  tanaman  obat  yang  telah  dipilih. Sehingga menjadi patokan dari penentuan lingkungan tanaman

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 1, No. 1, Maret 2021
terbaik  bersarkan  dari  referensi-referensi  yang  didapat  pada studi literatur.
Proses  Fuzzifikasi  adalah  untuk  menentukan  nilai keanggotan  cost  dan  benefit  yang  akan  dijadikan  input  ke metode gap. Fuzzifikasi dilakukan pada target dan sub kriteria. Hitung  selisih  target  dengan  alternatif,  pembobotan,  hitung nilai  total  Core  Factor dan  Secondary  Factor  dan hitung  nilai total  adalah  bagian  dari  perhitungan  metode  gap  untuk menentukan pilihan lahan mana yang terbaik darijenis tanaman yang dipilih. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan  hasil  program  dengan hasil  excel  yang  telah dihitung secara manual.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  sistem  penunjang  keputusan,  seorang  pengambil keputusan  memiliki  tanggung  jawab  untuk  memberikan standarisasi  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan  lokasi penanaman  TOGA  sesuai  kebutuhan.  Untuk  menyelesaikan permasalahan ini, dapat digunakan suatu metode yaitu profile matching. Profile matching (Gap Kompetensi) berguna untuk mencari alternatif terbaik berdasarkan selisih bobot tiap kriteria yang ada dengan target yang ditentukan. Berikut adalah hasil perhitungan dan contoh kasus pada penelitian ini. A. Pemilihan Kriteria dan Sub Kriteria Terdapat  tiga  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan lokasi  ideal  penanaman  tanaman  obat,  yaitu:  Kriteria  Jarak, Kriteria  Lokasi,  dan  Kriteria Iklim.  Masing  –  masing  kriteria memiliki  sub  kriteria  dan  bobot.  Terdapat  juga  faktor  yang menentukan  suatu  sub  kriteria  termasuk  faktor  utama  (core factor)  atau  faktor  sampingan  (secondary  factor).    Kemudian menentukan sub kriteria mana yang termasuk cost dan benefit.
Contoh  kasus  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah seseorang  memiliki  beberapa  lahan  yang  akan  ditanami tanaman obat. Tiap-tiap lahan memiliki kriteria yang berbeda - beda. Sistem penunjang keputusan digunakan untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut dengan memberikan alternatif terbaik lahan yang baik untuk ditanami.
B. Kriteria Jarak Kriteria ini menggambarkan jarak lahan yang akan ditanami dengan  petani,  jarak  lahan  dengan  pasar,  dan  jarak  lahan dengan  pemukiman.  Jarak  merupakan  kriteria  bersifat  cost sehingga bobot pada tiap-tiap sub kriteria akan bernilai tinggi jika nilai jarak semakin kecil. Pada penelitian ini, kriteria Jarak diberikan bobot sebesar 40%.  Sub kriteria jarak dapat dilihat pada tabel 1, tabel 2, dan tabel 3:

## Tabel 1. Jarak Lahan dengan Petani
Jarak Lahan dengan petani (meter) A1
bobot
Core Factor <500 4 501-1000 3 1000-2000 2 2000< 1

## Tabel 2. Jarak Lahan dengan Pasar
Jarak lahan dengan pasar (meter) A2 bobot Core Factor <500 4 501-1000 3 1000-2000 2 2000< 1 Tabel 3. Jarak Lahan dengan Pemukiman Jarak lahan dengan pemukiman (meter) A3 bobot Secondary Factor <500 4 501-1000 3 1000-2000 2 2000< 1

## C. Kriteria Lokasi
Kriteria  lokasi  menggambarkan  keadaan  lokasi  yang diinginkan  untuk  penanaman  tanaman  obat.  Kriteria  lokasi memiliki 4 sub kriteria yaitu, luas tanah, ketinggian lokasi, jenis tanah, dan harga tanah. Sub kriteria Luas tanah bersifat benefit sehingga  bobot  akan  semakin  besar  jika  nilai  luas  tanah semakin besar. Sedangkan sub kriteria ketinggian lokasi, jenis tanah,  dan  harga  tanah  bersifat  cost.  Dalam  contoh  kasus  di penelitian ini kriteria lokasi diberikan bobot sebesar 35%. Sub Kriteria Lokasi dapat dilihat pada tabel 4, tabel 5, tabel 6, dan tabel 7 berikut:
Tabel. 4. Luas Tanah (B1)
Luas Tanah B1 bobot
Core Factor <10m2 1 11-50m2 2 50-100m2 3 100m2< 4 Tabel 5. Ketinggian Lokasi (B2) Ketinggian Lokasi mdpl B2 bobot Secondary Factor <100 5 100-250 4 251-500 3 501-1000 2 1000< 1 Tabel 6. Jenis Tanah (B3) jenis tanah B3 bobot Core Factor Gembur 3 Lempung 2 Pasir 1
Tabel 7. Harga Tanah (B4)
Harga Tanah m2 B4
bobot Core Factor <5jt 4 5jt-10jt 3 10jt-20jt 2 20jt< 1

## D. Kriteria Iklim
Kriteria  iklim  menggambarkan  keadaan  cuaca  pada  suatu lokasi yang akan ditanami tanaman obat. Iklim memiliki 3 sub kriteria yaitu, iklim panas, iklim dingin, dan curah hujan. Sub kriteria iklim panas bersifat cost, sedangkan sub kriteria iklim dingin  dan  curah  hujan  bersifat  benefit.  Pada  penelitian  ini, kriteria iklim diberikan bobot sebesar 25%. Sub Kriteria Iklim dapat dilihat pada tabel 8, tabel 9, dan tabel 10:
Tabel 8. Iklim Panas (C1) Iklim Panas bobot Secondary Factor 20-30 C 3 30-40 C 2 40-45 C 1 Tabel 9. Iklim Dingin (C2) Iklim Dingin bobot Core Factor 5-10 C 1 10-15 C 2 15-20 C 3 Tabel 10. Curah Hujan (C3) Curah Hujan bobot Secondary Factor Tinggi 1 Sedang 2 Rendah 3
E. Menentukan Target ideal dan Bobot Factor Target  ideal  merupakan  kondisi  ideal  digunakan  sebagai acuan untuk menentukan lokasi penanaman yang baik. Target ideal  dapat  ditentukan  oleh  pengguna  sistem  penunjang keputusan ataupun ditentukan oleh pakar. Dalam perhitungan gap  kompetensi,  target  ideal  digunakan  untuk  menentukan selisih  alternatif  yang  diberikan  user  dengan  kondisi  ideal penentuan  lokasi  penanaman.  Untuk  bobot  faktor,  pada penelitian  ini  untuk  core  factor  diberikan  bobot  sebesar  55% dan  secondary  factor  sebesar  45%.    Target  ideal  yang  harus dicapai pada masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel 11:
Tabel 11. Target Ideal Kriteria Penilaian Target Tipe Jarak A1 3 Core Factor A2 4 Core Factor
Kriteria Penilaian Target Tipe A3 1 Secondary Factor Kriteria Lokasi B1 2 Core Factor B2 4 Secondary Factor B3 2 Core Factor B4 4 Core Factor Iklim C1 3 Secondary Factor C2 3 Core Factor C3 2 Secondary Factor
F. Menentukan Alternatif
Tahap ini merupakan dilakukan penentuan lahan yang akan dijadikan alternatif untuk penanaman tanaman obat. Terdapat 5 lahan  yang  digunakan  sebagai  alternatif  beserta  nilai  tiap  sub kriterianya. Nilai masing-masing alternatif lahan pada tiap-tiap sub kriteria dapat dilihat pada tabel 12, tabel 13, dan tabel 14:
Tabel 12. Alternatif Kriteria Jarak Lahan 1 Lahan 2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 A1 2 4 1 2 4 A2 3 3 1 3 2 A3 1 2 3 3 1 Tabel 13. Alternatif Kriteria Lokasi Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 B1 3 3 1 2 4 B2 5 1 2 2 3 B3 1 1 2 3 3 B4 2 4 3 1 1 Tabel 14. Alternatif Kriteria Iklim Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 C1 2 3 1 2 2 C2 1 1 2 3 1 C3 2 3 1 1 1
G. Menetukan Derajat Keanggotaan Fuzzy Pada tahap ini nilai inputan yang diberikan oleh pengguna akan  diubah  kedalam  bilangan  fuzzy.  Nilai  target  yang  telah ditentukan  di  awal  juga  mengalami  perubahan  ke  dalam bilangan  fuzzy.  Terdapat  dua  fungsi  keanggotaan  yang digunakan  berdasarkan  jenis  sub  kriteria.  Untuk  sub  kriteria dengan  jenis  cost  digunakan  kurva  linier  turun,  sedangkan untuk sub kriteria jenis benefit digunakan kurva linier naik [7]. Berikut adalah gambar contoh kurva linier naik dan kurva linier turun:

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )

## Vol. 1, No. 1, Maret 2021
Gambar 2. Kurva Linier Naik (Benefit)

## Gambar 3. Kurva Linier Turun (Cost)
Menggunakan  dua  kurva  diatas,  maka  dapat  dilakukan perhitungan fuzzy menggunakan fungsi linier naik dan fungsi linier  turun.  Fungsi  linier  naik  digunakan  untuk  menghitung derajat  keanggotaan  sub  kriteria  berjenis  benefit.  Sedangkan fungsi  linier  turun  digunakan  untuk  menghitung  derajat keanggotaan  sub  kriteria  berjenis  cost.  Maka  contoh perhitungannya adalah sebagai berikut:
Berdasarkan  tabel  1,  Sub  kriteria  A1  memiliki  nilai maksimal 4 dan minimal 1. Berdasarkan tabel 11 (target), maka nilai  sub  kriteria  A1  akan  diubah  kedalam  bilangan  fuzzy menggunakan  fungsi  linier  turun  karena  A1  merupakan  sub kriteria berjenis cost. Adapun nilai dari sub kriteria A1 adalah 3, maka perhitungannya adalah:
𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝐴1  =  3 − 1/4 − 1  =  0,667 (1)
Untuk contoh perhitungan sub kriteria berjenis benefit akan digunakan sub kriteria B1. Berdasarkan tabel 4, sub kriteria B1 memiliki  nilai  maksimal  4  dan  minimal  1.  Perhitungan  sub kriteria B1 akan menggunakan fungsi linier naik. Berdasarkan tabel  11  (target),  nilai  sub  kriteria  B1  adalah  2.  Maka  hasil perhitungan fuzzy untuk sub kriteria B1 adalah 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝐵1  =  4 − 2/4 − 1  =  0,667
(2)
Menggunakan cara yang sama, maka dapat ditentukan nilai akhir  dari  proses  fuzzifikasi.  Hasil  proses  fuzzy  dapat  dilihat pada tabel 15, tabel, 16, tabel 17, dan tabel 18:
Tabel 15. Target Fuzzy Kriteria Penilaian Target Tipe Jarak A1 0,667 Core Factor A2 1 Core Factor A3 0 Secondary Factor
Kriteria Penilaian Target Tipe Kriteria Lokasi B1 0,667 Core Factor B2 0,75 Secondary Factor B3 0,5 Core Factor B4 1 Core Factor Iklim C1 1 Secondary Factor C2 0 Core Factor C3 0,5 Secondary Factor Tabel 16. Alternatif Kriteria Jarak Fuzzy Lahan 1 Lahan 2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 A1 0,333 1 0 0,333 1 A2 0,667 0,667 0 0,667 0,333 A3 0 0,333 0,667 0,667 0 Tabel 17. Alternatif Kriteria Lokasi Fuzzy Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 B1 0,333 0,333 1 0,667 0 B2 1 0 0,25 0,25 0,5 B3 0 0 0,5 1 1 B4 0,333 1 0,667 0 0

## Tabel 18. Alternatif Kriteria Iklim
Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 C1 0,5 1 0 0,5 0,5 C2 1 1 0,5 0 1 C3 0,5 0 1 1 1
Tahap  ini  akan  dilakukan  perhitungan  selisih  antara  nilai fuzzy target dengan nilai fuzzy input kriteria oleh user. Sebagai contoh  akan  dihitung  selisih  pada  alternatif  lahan  1  dengan target.
Lahan 1.
𝐴1  =  𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑢𝑠𝑒𝑟 –  𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡  =  0,3333 –  0,667  = −0,333
𝐴2  =  0,667 –  1  =   −0,3333 𝐴3  =  0 –  0  =  0 (3)
Menggunakan  cara  perhitungan  yang  sama,  maka  dapat dihitung  selisih  nilai  fuzzy  input  user  dan  fuzzy  target  untuk tiap-tiap alternatif. Hasil perhitungan selisih dapat dilihat pada tabel 19, tabel 20, dan tabel 21.

## Tabel 19. Selisih kriteria Jarak
Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5
A1 -0,333 0,333 -0,667 -0,333 0, 333 A2 -0,333 -0,333 -1 -0,333 -0, 667 A3 0 0,333 0, 667 0, 667 0 Tabel 20. Selisih Kriteria Lokasi Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 B1 -0, 333 -0,333 0,333 0 -0,667 B2 0,25 -0,75 -0,5 -0,5 -0,25 B3 -0,5 -0,5 0 0,5 0,5 B4 -0, 667 0 -0,333 -1 -1 Tabel 21. Selisih Kriteria Iklim Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 C1 -0,5 0 -1 -0,5 -0,5 C2 1 1 0,5 0 1 C3 0 -0,5 0,5 0,5 0,5
H. Memberikan Bobot Tiap Sub Kriteria Langkah  selanjutnya  adalah  dengan  memeberikan  bobot pada hasil pencarian selisih nilai kriteria. Adapun bobot yang diberikan  sesuai  dengan  rentang  nilai  selisih  tertinggi  dan terendah. Selisih yang bernilai 0 maka memiliki bobot tertinggi, sedangkan  selisih  yang  bernilai  -1  atau  1  memiliki  nilai terendah. Nilai bobot dapat dilihat pada tabel 22:
Tabel 22. Bobot selisih Selisish Bobot 0 11 0.1 10.5 -0.1 10 0.2 9.5 -0.2 9 0.3 8.5 -0.3 8 0.4 7.5 -0.4 7 0.5 6.5 -0.5 6 0.6 5.5 -0.6 5 0.7 4.5 -0.7 4 0.8 3.5 -0.8 3 0.9 2.5 -0.9 2 1 1.5 -1 1
Hasil  dari  pembobotan  selisih  pada  tiap  sub  kriteria  dapat dilihat pada tabel 23, tabel 24, dan tabel 25 berikut:
Tabel 23. Tabel Bobot Kriteria Jarak
Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 A1 8 8,5 4 8 8,5 A2 8 8 1 8 4 A3 11 8,5 4,5 4,5 11 Tabel 24. Tabel Bobot Kriteria Lokasi Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 B1 8 8 8,5 11 4 B2 8,5 3 6 6 8 B3 6 6 11 6,5 6,5 B4 4 11 8 1 1 Tabel 25. Tabel Bobot Kriteria Iklim Lahan 1 Lahan2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 C1 6 11 1 6 6 C2 1,5 1,5 6,5 11 1,5 C3 11 6 6,5 6,5 6,5 4.1. Menghitung Core Factor dan Secondary Factor Tiap Kriteria
Langkah berikutnya adalah menghitung nilai Core Factor dan  Secondary  Factor  alternatif  untuk  tiap  kriteria.  Sebagai contoh  akan  dihitung  total  nilai  faktor  pada  kriteria  jarak. Berdasarkan tabel 22, dapat diketahui bahwa sub kriteria AI dan A2 termasuk Core Factor dan sub kriteria A3 termasuk Secondary  Factor.  Perhitungan  Core  factor  dan  Secondary Factor  dilakukan  pada  tiap  alternatif  yang  ada.  Total  nilai faktor  didapatkan  dengan  menghitung  nilai  CF  dan  SF dikalikan  dengan  bobot  masing-masing  faktor.  Sebagai contoh akan dihitung total nilai factor pada alternatif lahan 1 untuk kriteria jarak.
Alternatif Lahan 1: 𝐶𝑜𝑟𝑒 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟  =   (𝐴1 + 𝐴2)/2  =   (8/8)/2  =  8 𝑆𝑒𝑐𝑜𝑛𝑑𝑎𝑟𝑦 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟  =  11 𝑀𝑎𝑘𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟  =  8 ∗ 55%  +  11 ∗ 45%  =
9,35 (4)
Menggunakan  contoh  perhitungan  diatas,  maka  dapat dihasilkan  perhitungan  total  nilai  faktor  pada  kriteria  jarak pada tabel 26:
Tabel 26. Total nilai Faktor Kriteria Jarak Lahan 1 Laha n2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 Core Factor 8 8,25 2,5 8 6,25 Secondary Factor 11 8,5 4,5 4,5 11 Total 9,35 8,362 3,4 6,425 8,387
Untuk  menghitung  total  nilai  faktor  pada  kriteria  Lokasi untuk Lahan 1, sub kriteria yang termasuk Core Factor adalah B1,  B3,  dan  B4.  Sedangkan  untu  kriteria  yang  termasuk

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 1, Maret 2021
Secondary  Factor  adalah  B2. Maka  perhitungan nilai  faktor adalah
𝐶𝑜𝑟𝑒 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 = (𝐵1 + 𝐵3 + 𝐵4)/3 = (8 + 6 + 4)/3  =  6 𝑆𝑒𝑐𝑜𝑛𝑑𝑎𝑟𝑦 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟  =  8,5 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 = 6 ∗ 55%  +  8,5 ∗ 45% = 7,125 (5) Menggunakan  contoh  perhitungan  diatas,  maka  dapat dihasilkan perhitungan total nilai faktor pada kriteria  lokasi. Hasil dari perhitungan dapat dilihat pada tabel 27:
Tabel 27. Total nilai Faktor Kriteria Lokasi Lahan 1 Laha n2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 Core Factor 6 8,333 9,166 6,166 3,833 Secondary Factor 8,5 3 6 6 8 Total 7,125 5,933 7,741 6,091 5,708
Untuk  menghitung  total  nilai  faktor  pada  kriteria  Iklim untuk Lahan 1, sub kriteria yang termasuk Core Factor adalah C2. Sedangkan untu kriteria yang termasuk Secondary Factor adalah C1 dan C3. Maka perhitungan nilai faktor adalah 𝐶𝑜𝑟𝑒 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟  =  1,5 𝑆𝑒𝑐𝑜𝑛𝑑𝑎𝑟𝑦 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 = (𝐶1 + 𝐶3)/2  =   (6 + 11)/2  = 8,5 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 = 1,5 ∗ 55%  +  8,5 ∗ 45%  = 4,65 (6) Menggunakan  contoh  perhitungan  diatas,  maka  dapat dihasilkan  perhitungan  total  nilai  faktor  pada  kriteria  iklim. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 28:
Tabel 28. Total nilai Faktor Kriteria Iklim Lahan 1 Laha n2 Lahan 3 Lahan 4 Lahan 5 Core Factor 1,5 1,5 6,5 11 1,5 Secondary Factor 8,5 8,5 3,75 6,25 6,25 Total 4,65 4,65 5,262 8,862 3,637
4.2. Menghitung Nilai Total Kompetensi (Alternatif Terbaik) Langkah  terakhir  dalam  menentukan  alternatif  terbaik menggunakan  metode  gap  adalah  menghitung  total kompetensi. Total kompetensi diperoleh dengan menghitung jumlah  tiap-tiap  hasil  dari  total  faktor  kriteria  dikalikan dengan  bobot tiap kriteria. Maka hasil akhir yang diperoleh adalah:
𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 1  =  9,35 ∗ 40%  +  7,125 ∗ 35%  +  4,65 ∗ 25%  =  7,39625 𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 2  =  8,3625 ∗ 40%  +  5,933 ∗ 35%  +  4,65 ∗ 25%  =  6,58417 𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 3  =  3,4 ∗ 40%  +  7,74167 ∗ 35%  +  5,2625 ∗ 25%  =  5,38521 𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 4  =  6,425 ∗ 40%  +  6,09167 ∗ 35%  + 8,8625 ∗ 25%  =  6,91771 𝐿𝑎ℎ𝑎𝑛 5  =  8,3875 ∗ 40%  +  5,7083 ∗ 35%  +
3,6375 ∗ 25%  =  6,26229 (7)
Berdasarkan  perhitungan  diatas  maka  nilai  tertinggi  adalah Lahan  1  sebesar  7,39625.  Sehingga  alternatif  terbaik  yang dihasilkan oleh sistem adalah Lahan 1.
I. Implementasi Sistem
Pertama-tama user memilih factor pada setiap alternatif dan bobot  pada  setiap  factor  dan  kriteria.  Gambar  halaman pemilihan factor dan babot bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 4. Pemilihan Factor dan Bobot
Pada gambar 5 bisa dilihat pemilihan alternatif lahan sesuai dari  lahan  yang  dimiliki user.  Gambar 5  bisa  dilihat dibawah ini.

## Gambar 5. Pemilihan Alternatif Lahan
Gambar 6 adalah halaman tabel target yang berguna untuk daftar  alternatif  dan  factor  target  suatu  lahan  pada  tanaman tertentu  (pada  contoh  ini  adalah  jahe).  Gambar  6  bisa  dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Tabel Target
Gambar  7  adalah  hasil  akhir  dari  sistem  ini,  yaitu  lahan terbaik  dari  daftar  lahan  yang  di  rekomendasikan  untuk  jenis tanaman obat yang dipilih. Pada khasus tanaman jahe ini ada 5 lahan  yang  dimasukan  dan  hasil  akhir  adalah  lahan  1  degan nilai 7,39625 yang terbaik dari 5 lahan. Gambar 7 bisa dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 7 Hasil Implimentasi Lahan Terbaik
Hasil pengujian pada perhitungan manual dan pada program didapat  hasil  yang  sama  dengan  ouput  Lahan  1  adalah  lahan terbaik  dengan  nilai  7,39625.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Verdian  dkk  (2019)  tentang “Komparasi  Metode  Profile  Matcing  dengan  Fuzzy  Profile Matching  pada  Pemilihan  Wakil  Kepala  Sekolah”  bahwa penggunaan  metode  fuzzy  –  gap  kompetensi    menghasilkan nilai rekomendasi yang sama.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  pada sistem  pendukung  keputusan  penentuan  lahan  terbaik  untuk tanaman  obat  metode  Fuzzy  dan  Gap  Kompetensi,  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  pada  perhitungan  manual  dan  pada program didapat hasil yang sama dengan ouput Lahan 1 adalah lahan terbaik dengan nilai 7,39625.
2. SPK  menggunakan  metode  Fuzzy  dan  Gap  Kompetensi telah berhasil dibuat sesuai dengan perancangan dan dapat digunakan dalam merekomendasikan lahan terbaik untuk tanaman obat.
3. SPK untuk menentukan lahan terbaik untuk tanaman obat berdasarkan uji coba yang dilakukan   dengan  hitungan manual  pada  excel  dan  uji  coba  dengan  sistem  program memberikan hasil akurasi sebesar 100%.
Saran  yang  diberikan  pada  pengembang  penelitian  lebih lanjut yaitu dapat dilakukan perbaikan dalam penentuan bobot agar menghindari terjadinya subjektifitas yang tinggi pada nilai bobot.  Dikarenakan  belum  adanya  validasi  hasil  dari  pakar, maka  perlu  dilakukan  validasi  dari  pakar  untuk  hasil  yang dikeluarkan oleh sistem. Dan dilakukan perbaikan sistem agar menjadi  lebih  baik  seperti  pembuatan  citra  digital  pada penentuan jenis tanah dan berbasis android.

## R EFERENSI
[1] D.  Nurdiwaty,  E.  Puspita,  D.  Kusumaningtyas,  and  P.  Winarko,
“PEMBERDAYAAN  WANITA  MELALUI  TANAMAN  TOGA UNTUK  MEMBANTU  MENINGKATKAN  PENDAPATAN KELUARGA,” J. ABDINUS , vol. 1, no. 1, pp. 20–27, 2017, [Online]. Available: http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/PPM.
[2] W.  W.  Wiratama,  Anggar.  Winarno  and  F.  W.  Wibowo, “Penempatan Praktek Kerja Industri Siswa Dengan Metode Fuzzy- Profile Matching,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 139– 144, 2018.
[3] R. Luckin, W. Holmes, M. Griffiths, and L. B. Forcier, Intelligence- Unleashed-Publication . 2016. [4] L. A. Zadeh, What is Soft Computing ?. in: Soft Computing . 1997.
[5]
S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  R.  Wardoyo, Fuzzy Multi-Atribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM) .  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[6] S. Abidah, “Analisis komparasi metode tsukamoto dan sugeno dalam prediksi jumlah siswa baru,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, pp. 57–63, 2013. [7]
Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan .
Yogyakarta: Andi, 2007.
[8] A. B. S. Behera, “Application of Fuzzy TOPSIS to Agricultural Farm for Optimum Allocation of Different Crops,” Int. J. Sci. Res. , vol. 6,
no. 2, pp. 2059–2064, 2017, [Online]. Available: https://www.ijsr.net/archive/v6i2/ART20171072.pdf.
[9] A. Verdian and A. Wantoro, “Komparasi Metode Profile Matching Dengan  Fuzzy  Profile  Matching  Pada  Pemilihan  Wakil  Kepala Sekolah,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  vol.  13,  no.  2,  p.  97,  2019,  doi: 10.33998/mediasisfo.2019.13.2.652.
[10] Nasriati  and  Y.  Pujiharti,  “Budidaya  Tanaman  Obat  Keluarga ( Toga ),” pp. 1–34, 2012.