## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PRODUKTIVITAS TANAMAN TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Nina Sari Rizki 1* , Angga Putra Juledi 2 , Deci Irmayani 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: ninasaririzki4727@gmail.com 1 , anggapj19@gmail.com 2 , deacyirmayani@gmail.com 3

## Abstract
This  research  aims  to  solve  the  problem of  selecting  plants  that have  the  best  agricultural  productivity, especially in the Bagan Sinembah area. The selection of these plants is based on plants that are quick to harvest and easy to cultivate, which is done to support food security and the local economy. To overcome the  complexity  in  decision  making  related  to plant  selection,  this  research  designed a  Decision  Support System  (DSS)  using  the  TOPSIS  Method.  This  method  was  chosen  because  it  can  provide  plant recommendations that are effective, efficient, and in accordance with the specified criteria. The research method  involves  preliminary  studies,  determining  relevant  criteria,  and  collecting  data  through  field surveys. The criteria used in this research consist of Growth Time, Ease of Cultivation, High Production Yield,  Production  Cost,  and  Adaptation  to  the  Environment.  Criteria  weights  are  determined  based  on preference  and  relative  importance.  The  data  is  then  processed  using  the  TOPSIS  method  to  rank alternative plant choices. The analysis results show the ranking of plants based on their relative proximity scores to positive and negative ideal solutions. The results of this research showed that the recommendation for the plant with the best productivity was Alternative A5 with a preference value of 0.74732. The existence of  this  decision  support  system  can  make  a  positive  contribution  to  the  development  of  the  agricultural sector, especially in increasing the productivity of crops that are quick to harvest and easy to cultivate in the Bagan Sinembah area.

## Keywords: Agricultural, Productivity, DSS, TOPSIS, Criteria

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  teknologi  dan pertanian,  pemilihan  tanaman  yang  tepat  untuk dibudidayakan memegang peranan penting dalam meningkatkan produktivitas pertanian. Pertanian memegang  peran  krusial  dalam  pemenuhan kebutuhan  pangan  masyarakat  dan  ketahanan pangan  suatu  daerah.  Pemilihan  tanaman  yang produktivitasnya  tinggi  perlu  dilakukan  untuk mencapai hasil panen yang optimal.
Daerah  Bagan  Sinembah,  sebagai  salah satu  lokasi  pertanian  yang  potensial,  memiliki tantangan  tersendiri  terutama  dalam  pemilihan tanaman  yang  optimal  untuk  dibudidayakan seperti  tanaman  kangkung,  bayam,  selada, bawang  merah  dan  putih,  sawi  hijau,  lobak, kacang  polong.  Tanaman  yang  cepat  panen  dan mudah  dibudidayakan  ini  merupakan  salah  satu solusi  potensial  untuk  mendukung  ketahanan pangan  dan  ekonomi  lokal,  karena  hal  ini  tidak hanya  memengaruhi  hasil  produksi,  tetapi  juga
kesejahteraan para petani. Produktivitas tanaman yang  tinggi  akan  memberikan  dampak  positif terhadap ekonomi lokal dan ketahanan pangan di tingkat  regional.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya metode yang efisien dalam menentukan tanaman terbaik  yang dapat  memberikan  hasil  optimal  di lingkungan pertanian Bagan Sinembah.
Meskipun tanaman yang cepat panen dan mudah  dibudidayakan  memiliki  potensi  besar, penentuan  tanaman  yang  paling  produktif memerlukan  pertimbangan berbagai  faktor  yang kompleks.  Pengambilan  keputusan  manual seringkali terbatas oleh jumlah dan kompleksitas informasi  yang  harus  dipertimbangkan.  Oleh karena  itu,  dirancang  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  para  petani  dalam  menentukan tanaman terbaik untuk ditanam di daerah ini.
Perkembangan sistem pendukung keputusan (SPK) memiliki peran strategis dalam menanggulangi kompleksitas dalam pengambilan keputusan di dunia pertanian. Dengan
memanfaatkan  sistem  pendukung  keputusan, rekomendasi  tanaman  yang  produktivitasnya tinggi  dapat  dihasilkan  sesuai  dengan  kriteria yang ada, sehingga para petani dapat memaksimalkan potensi lahan mereka.
Seiring  perkembangan  zaman,  saat  ini teknologi  informasi  yang  telah  diterapkan  di berbagai sektor [1]–[9], peran sistem pendukung keputusan semakin berkembang dalam digunakannya dalam usaha dan kehidupan sehari- hari.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  telah terbukti  menjadi  alat  yang  sangat  efektif  dalam mendukung  pengambilan  keputusan  di  berbagai bidang [10]–[19], termasuk pertanian.
Dalam  penelitian  ini,  dirancang  sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS. Metode TOPSIS dapat memberikan solusi atau rekomendasi yang efektif,  efisien,  dan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  [20]–[25].  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan pemilihan tanaman dengan produktivitas terbaik dengan menerapkan Metode TOPSIS ini dapat memberikan kontribusi positif dalam pengembangan sektor pertanian, khususnya  dalam  hal  peningkatan  produktivitas tanaman  yang  cepat  panen  dan  mudah dibudidayakan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan
untuk
menginvestigasi  penggunaan  Metode  TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to  Ideal  Solution)  dalam  pengembangan  Sistem Pendukung Keputusan pemilihan tanaman dengan  produktivitas  terbaik  di  daerah  Bagan Sinembah.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  melalui tahapan-tahapan seperti pada gambar 1.
Pada tahap awal penelitian ini dilakukan studi  pendahuluan  untuk  memahami  pemilihan tanaman  dengan  produktivitas  terbaik  di  daerah Bagan Sinembah. Selanjutnya ditentukan kriteria-kriteria  yang  relevan  yang  terdiri  dari:
Waktu Pertumbuhan (C1), Kemudahan Budidaya
(C2),  Hasil  Produksi  yang  Tinggi  (C3),  Biaya Produksi (C4) dan Adaptasi Terhadap Lingkungan  (C5).  Berikutnya  ditentukan  bobot
kriteria  berdasarkan  preferensi  dan  kepentingan relatif  dari  masing-masing  kriteria.  Bobot  dari masing-masing kriteria terdiri dari :
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 Benefit Benefit Benefit Cost Benefit 0.25 0.20 0.20 0.15 0.20
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Tahap  berikutnya  dikumpulkan  data melalui survei lapangan. Data tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan metode TOPSIS yang diterapkan untuk mencari ranking alternatif pemilihan tanaman dengan produktivitas terbaik berdasarkan skor kedekatan relatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Tahap  berikutnya,  sistem  pendukung  keputusan dikembangkan  dalam  bentuk  perangkat  lunak yang interaktif dan mudah digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Analisis Kriteria
Dalam analisis awal, dilakukan penilaian
terhadap kriteria-kriteria dalam pemilihan
tanaman  dengan  produktivitas  terbaik  yang disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Setiap Kriteria
Alter- natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 84 65 50 4 A2 5 74 50 80 3 A3 5 76 90 65 3 A4 5 79 55 40 4 A5 5 85 75 45 4 A6 5 77 60 75 3 A7 3 86 55 75 5 A8 4 75 80 55 5 A9 3 73 87 82 4 3.2. Penggunaan Metode TOPSIS Tahap-tahap yang
dilakukan pada pengolahan  data  menggunakan  metode  Topsis, antara lain :
Langkah 1 : Membuat matriks Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑥 = [ 4 84 82 75 4
5  74 90 68 3 5 76 83 72 3 5 79 89 78 4 5 85 85 70 4 5 77 80 71 3 3 86 90 83 5 4 75 81 81 5 3 73 87 82 4]
Dengan  matriks  keputusan  yang  telah terbentuk  dan  bobot  kriteria  yang  telah ditetapkan,  metode  TOPSIS  diterapkan  untuk mencari ranking alternatif  pemilihan  tanaman dengan produktivitas terbaik.
Langkah 2 : Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi :
a. Untuk kriteria C1
R 1.1 = 4 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 4 13,2288
= 0,3024
R 2.1 = 5 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 5 13,2288
= 0,3780
R 3.1 = 5 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 5 13,2288
= 0,3780
R 4.1 = 5 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 5 13,2288
= 0,3780
R 5.1 = 5 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 5 13,2288
= 0,3780
R 6.1 = 5 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 5 13,2288
= 0,3780
R 7.1 = 3 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 3 13,2288
= 0,2268
R 8.1 = 4 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 4 13,2288 = 0,3024
R 9.1 = = 3 √4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2
= 3 13,2288 = 0,2268
b. Untuk kriteria C2
R 1.2 =
84
√84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2
= 84 236,7551 = 0,3548
R 2.2 = 74 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2
= 74 236,7551 = 0,3126
R 3.2 = 76 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 76 236,7551 = 0,3210
R 4.2 = 79 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 79 236,7551 = 0,3337 R 5.2 = 85 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 85 236,7551
= 0,3590
R 6.2 = 77 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 77 236,7551 = 0,3252
R 7.2 = 86 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 86 236,7551
= 0,3632
R 8.2 = 75 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2 = 75 236,7551
= 0,3168
R 9.2 =
73 √84 2 +74 2 +76 2 +79 2 +85 2 +77 2 +86 2 +75 2 +73 2
= 73 236,7551 = 0,3083 c. Untuk kriteria C3
R 1.3 = 82 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 82
255,9082
= 0,3204
R 2.3 = 90 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 90 255,9082
= 0,3517
R 3.3 = 83 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 83 255,9082
= 0,3243
R 4.3 = 89 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2 = 89 255,9082
= 0,3478
R 5.3 = 85 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 85 255,9082
= 0,3322
R 6.3 = 80 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 80 255,9082
= 0,3126
R 7.3 = 90 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 90 255,9082 = 0,3517 R 8.3 = 81 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2
= 81 255,9082 = 0,3165 R 9.3 = 87 √82 2 +90 2 +83 2 +89 2 +85 2 +80 2 +90 2 +81 2 +87 2 = 87 255,9082 = 0,3400
d. Untuk kriteria C4
R 1.4 = 75 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2 = 75 227,2268
= 0,3301
R 2.4 = 68 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2 = 68 227,2268 = 0,2993 R 3.4 = 72
√75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2 = 72 227,2268
= 0,3169 R 4.4 = 78
√75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2 = 78 227,2268
= 0,3433 R 5.4 = 70 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2
= 70 227,2268 = 0,3081
R 6.4 = 71 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2
= 71 227,2268 = 0,3125
R 7.4 = 83 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2
= 83 227,2268 = 0,3653
R 8.4 = 81 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2
= 81 227,2268
= 0,3565
R 9.4 = 82 √75 2 +68 2 +72 2 +78 2 +70 2 +71 2 +83 2 +81 2 +82 2
= 82 227,2268 = 0,3609 e. Untuk kriteria C5
R 1.5 = 4 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 4 11,8743
= 0,3369
R 2.5 = 3 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 3 11,8743
= 0,2526
R 3.5 = 3 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 3 11,8743 = 0,2526
R 4.5 =
4 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 4 11,8743
= 0,3369
R 5.5 = 4 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 4 11,8743
= 0,3369
R 6.5 = 3 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 3 11,8743 = 0,2526
R 7.5 = 5 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 5 11,8743
= 0,4211
R 8.5 = 5 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 5 11,8743 = 0,3351
R 9.5 = 4 √4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 = 4 11,8743 = 0,4211
Sehingga  akan  diperoleh  matriks  ternormalisasi R sebagai berikut :
R =
[
0,3024 0,3548 0,3204 0,3301 0,3369
0,3780 0,3126 0,3517 0,2993 0,2526
0,3780 0,3210 0,3243 0,3169 0,2526
0,3780 0,3337 0,3478 0,3433 0,3369
0,3780 0,3590 0,3322 0,3081 0,3369
0,3780 0,3252 0,3126 0,3125 0,2526 0,2268 0,3632 0,3517 0,3653 0,4211 0,3024 0,3168 0,3165 0,3565 0,4211 0,2268 0,3083 0,3400 0,3609 0,3369]
Langkah  3.  Membuat  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot (Y) dengan cara mengalikan  nilai  matriks  normalisasi  dengan nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  yakni  C1=  0.25, C2=0.2,  C3=0.2,  C4=  0.15,  C5=  0.2  dengan tahapan antara lain : Untuk kriteria C1
Y 1.1 = 0,3024*0,25 = 0,0756
Y 2.1 = 0,3780*0,25 = 0,0945
Y 3.1 = 0,3780*0,25 = 0,0945
Y 4.1 = 0,3780*0,25 = 0,0945
Y 5.1 = 0,3780*0,25 = 0,0945
Y 6.1 = 0,3780*0,25 = 0,0945
Y 7.1 = 0,2268*0,25 = 0,0567
Y 8.1 = 0,3024*0,25 = 0,0756 Y 9.1 = 0,2268*0,25 = 0,0567
Untuk kriteria C2 Y 1.2 = 0,3548*0,2 = 0,0710
Y 2.2 = 0,3126*0,2 = 0,0625 Y 3.2 = 0,3210*0,2 = 0,0642
Y 4.2 = 0,3337*0,2 = 0,0667
Y 5.2 = 0,3590*0,2 = 0,0718 Y 6.2 = 0,3252*0,2 = 0,0650 Y 7.2 = 0,3632*0,2 = 0,0726
Y 8.2 = 0,3168*0,2 = 0,0634 Y 9.2 = 0,3083*0,2 = 0,0617
Untuk kriteria C3
Y 1.3 = 0,3204*0,2 = 0,0641 Y 2.3 = 0,3517*0,2 = 0,0703 Y 3.3 = 0,3243*0,2 = 0,0649
Y 4.3 = 0,3478*0,2 = 0,0696
Y 5.3 = 0,3322*0,2 = 0,0664
Y 6.3 = 0,3126*0,2 = 0,0625
Y 7.3 = 0,3517*0,2 = 0,0703
Y 8.3 = 0,3165*0,2 = 0,0633
Y 9.3
= 0,3400*0,2 = 0,0680
Untuk kriteria C4
Y 1.4 = 0,3301*0,15 = 0,0495
Y 2.4 = 0,2993*0,15 = 0,0449
Y 3.4 = 0,3169*0,15 = 0,0475
Y 4.4 = 0,3433*0,15 = 0,0515
Y 5.4 = 0,3081*0,15 = 0,0462
Y 6.4 = 0,3125*0,15 = 0,0469
Y 7.4 = 0,3653*0,15 = 0,0548
Y 8.4 = 0,3565*0,15 = 0,0535
Y 9.4 = 0,3609*0,15 = 0,0541
Untuk kriteria C5
Y 1.5 = 0,3369*0,2 = 0,0674
Y 2.5 = 0,2526*0,2 = 0,0505
Y 3.5 = 0,2526*0,2 = 0,0505
Y 4.5 = 0,3369*0,2 = 0,0674
Y 5.5 = 0,3369*0,2 = 0,0674
Y 6.5 = 0,2526*0,2 = 0,0505
Y 7.5 = 0,4211*0,2 = 0,0842
Y 8.5 = 0,4211*0,2 = 0,0842
Y 9.5 = 0,3369*0,2 = 0,0674
Sehingga diperoleh matriks di bawah ini:
Y= [ 0,0756 0,0710 0,0641 0,0495 0,0674 0,0945 0,0625 0,0703 0,0449 0,0505 0,0945 0,0642 0,0649 0,0475 0,0505 0,0945 0,0667 0,0696 0,0515 0,0674 0,0945 0,0718 0,0664 0,0462 0,0674 0,0945 0,0650 0,0625 0,0469 0,0505 0,0567 0,0726 0,0703 0,0548 0,0842 0,0756 0,0634 0,0633 0,0535 0,0842 0,0567 0,0617 0,0680 0,0541 0,0674]
Langkah 4.Menentukan solusi ideal Positif ( 𝐴 + ) dan solusi ideal negatif ( 𝐴 − ). a. Solusi ideal Positif
Y 1 + =Max{0,0756;0,0945;0,0945;0,0945; 0,0945;0,0945;0,0567;0,0756;0,0567} = 0,0945
Y 2 + =Max{0,0710;0,0625;0,0642;0,0667; 0,0718;0,0650;0,0726;0,0634;0,0617}
= 0,0726
Y 3 + =Max{0,0641;0,0703;0,0649;0,0696; 0,0664;0,0625;0,0703;0,0633;0,0680}
= 0,0703
Y 4 + =Min{0,0495;0,0449;0,0475;0,0515; 0,0462;0,0469;0,0548;0,0535;0,0541} = 0,0449
Y 5 + =Max{0,0674;0,0505;0,0505;0,0674; 0,0674;0,0505;0,0842;0,0842;0,0674} = 0,0842
A + = {0,0945;0,0726;0,0703;0,0449;0,0842}
b. Solusi ideal Negatif
Y 1 - =Min{0,0756;0,0945;0,0945;0,0945; 0,0945;0,0945;0,0567;0,0756;0,0567}
= 0,0567
Y 2 - =Min{0,0710;0,0625;0,0642;0,0667; 0,0718;0,0650;0,0726;0,0634;0,0617}
= 0,0617
Y 3 - =Min{0,0641;0,0703;0,0649;0,0696; 0,0664;0,0625;0,0703;0,0633;0,0680}
= 0,0625
Y 4 - =Max{0,0495;0,0449;0,0475;0,0515; 0,0462;0,0469;0,0548;0,0535;0,0541}
= 0,0548
Y 5 - =Min{0,0674;0,0505;0,0505;0,0674; 0,0674;0,0505;0,0842;0,0842;0,0674}
= 0,0505
A - = { 0,0567;0,0617;0,0625;0,0548;0,0505}
Langkah 5. Menentukan Jarak Alternatif solusi ideal Positif ( 𝐷 + )
D 1 + = 0,0265   D 2 + = 0,0352   D 3 + = 0,0353   D 4 + = 0,0190   D 5 + = 0,0174
D 6 + = 0,0355   D 7 + = 0,0391   D 8 + = 0,0238   D 9 + = 0,0439
Langkah 6. Menentukan Jarak Alternatif solusi negatif ( 𝐷 − ).
D 1 - = 0,0275   D 2 - = 0,0399   D 3 - = 0,0386   D 4 - = 0,0424  D 5 - = 0,0436
D 6 - = 0,0388   D 7 - = 0,0363   D 8 - = 0,0387   D 9 - = 0,0177
Langkah 7. Menghitung nilai preferensi alternatif (Vi) sebagai berikut:
V 1 = 0,0275
(0,0265+0,0275) = 0,6900
V 2 = 0,0399 (0,0352+0,0399) = 0,7154
V 3 = 0,0386
(0,0353+0,0386) = 0,5223
V 4 = 0,0424 (0,0190+0,0424) = 0,6900 V 5 = 0,0436 (0,0174+0,0436) = 0,7154 V 6 = 0,0388 (0,0355+0,0388) = 0,5223
V 7 = 0,0363 (0,0391+0,0363) = 0,4815 V 8 = 0,0387 (0,0238+0,0387) = 0,6191 V 9 = 0,0177 (0,0439+0,0177) = 0,2878
Setelah  diperoleh  seluruh  perhitungan, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi  tertinggi  hingga  terendah  sehingga diperoleh urutan ranking .
Tabel 3. Nilai Preferensi Setiap Kriteria Alternatif Nilai Preferensi (V) Ranking A1 0.46394 6 A2 0.58239 3 A3 0.58134 4 A4 0.71300 2 A5 0.74732 1 A6 0.57944 5 A7 0.23021 8 A8 0.45190 7 A9 0.00446 9
Hasil  dari  perhitungan  metode  TOPSIS menunjukkan  peringkat  relatif  dari  masing- masing  tanaman  dengan  produktivitas  terbaik. Tanaman  dengan  produktivitas  terbaik  yang memiliki  skor  kedekatan  relatif  paling  tinggi dengan  solusi  ideal  positif  dianggap  sebagai
tanaman  dengan  produktivitas  terbaik  adalah Alternatif A5 dengan nilai preferensi 0.74732.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode TOPSIS pada pemilihan tanaman dengan produktivitas  terbaik  dapat  diidentifikasi.  Hasil pengurutan ranking dapat  memberikan  panduan kepada para petani dalam mengambil keputusan terkait  pemilihan  tanaman  dengan  produktivitas terbaik  di  daerah  Bagan  Sinembah.  Melalui penelitian ini penggunaan Metode TOPSIS dalam pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  pemilihan  tanaman  dengan  produktivitas terbaik dapat dijadikan landasan bagi pengambil keputusan  dalam  memilih  tanaman  dengan produktivitas terbaik.

## 5. REFERENSI
[1] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1,
no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[2] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype of  Water  Turbidity
Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[3] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[4] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M.  Siregar,  and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[5] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [6] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M.
Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[7] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[8] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[9] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol. 03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[10] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[11] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[12] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[13] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Decision Support  System  for  Determining  the
Priority  of  Procurement  of  Goods  with Electre Method,” vol. 1, no. 2, 2023.
[14] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[15] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[16] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E.
Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[17] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[18] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3,  no.  1,  p. 25, Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[19] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[20] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To
Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[21] S. S. S, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan
Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Cum Caritas HHKBP Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, Sep.
2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[22] D. Tamara, “IMPLEMENTASI METODE TOPSIS UNTUK PENILAIAN KINERJA PEGAWAI
(Studi Kasus Kelurahan Rejosari Barat),”
J. UTY , pp. 1–7, 2019.
[23] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian, “Implementation of TOPSIS Algorithm for Selection of Prominent Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[24] J. K. Anggraini, A. Fahrudi, and M. Orisa, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU
TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB (STUDI KASUS SMAN 1 KUARO),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[25] S. Sonang S and A. T. Purba, “Implementasi Topsis Dalam Pemberian
Reward Guru Terbaik Pada Smk Swasta 1 Hkbp Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.226.