ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK KELINCI  PEDAGING UNGGUL

## Adi Prijuna Lubis
Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal Kisaran email : trinandasyahputra@gmail.com
Abstract: Applying decision support system with Fuzzy Multi Criteria Decision Making method  can  help  and  make  it  easier  to  accelerate  determine  the  type  of  superior  broiler rabbit  to  be  developed.  This  method  is  chosen  because  it  is  able  to  select  the  best alternative from a number of alternatives and some criteria to be considered for decision. Applying  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  can  be  enhanced  by  software  already designed  for  decision  support  systems.  To  search  for  a  fuzzy  match  index,  by  taking optimism. Until an integral value is obtained for each of the best alternatives.
Keywords: decision support system, rabbit broiler, fuzzy multi criteria decision making method
Abstrak: Menerapkan sistem pendukung keputusan dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision  Making dapat  membantu  dan  mempermudah  untuk  mempercepat  menentukan jenis  kelinci  pedaging  unggul    untuk  di  kembangkan.  Metode  ini  dipilih  karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dan beberapa  kriteria  yang  menjadi bahan  pertimbangan  untuk  mendapatkan  keputusan. Menerapkan Fuzzy Multi Criteria Decision Making dapat dipermuda dengan adanya software yang sudah dirancang untuk sistem pendukung keputusan. Untuk mencari indeks kecocokan fuzzy , dengan mengambil derajat keoptimisan. Hingga diperoleh nilai integral untuk setiap alternatif  terbaik.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, kelinci pedaging, fuzzy multi criteria decision making
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Usaha  budidaya kelinci pedaging ini bisa menjadi sumber mata pencaharian peternak, Kelinci  merupakan  ternak  yang memiliki potensi tinggi untuk
menghasilkan  daging,  kulit,  rambut  yang bermutu,  hewan  kesayangan/hias,  dan sebagai  objek  penelitian  di  laboratorium (Raharjo  dalam  Brahmantiyo,  2016). Lima  potensi  yang  bisa  dihasilkan  dari seekor  kelinci,  yakni  makanan  ( food ), kulit  bulu  ( fur ),  binatang  hias  ( fancy ), pupuk ( fertilizer ), dan penelitian ( laboratory )  (Yurmiati,  2013).  Dengan adanya potensi yang dapat dihasilkan dari kelinci  peternak  dapat  mengembangkan dan meningkat-kan kapasitas dan peroduksi keinci tersebut, misalnya kelinci  pedaging  yang  berkualias  atau kelinci pedaging yang benar benar unggul untuk  dapat  dibudidayakan  dan  dapat memasok  kebutuhan  pangan  masyarakat. Salah  satunya  perbaikan  giji  untuk  tubuh kita,  yang  tadinya  membeli  daging  sapi mahal  kini  kita  dapat  mengkonsumsi daging  kelinci  dengan  harga  terjangkau. Dengan  adanya  upaya  untuk  membu- didayakan  kelinci,  peternak  juga  perlu tahu kelinci apa yang harus dibudidayakan  dan  benar  benar  sesuai dengan  lingkungan.  Peternak  meng- inginkan  kelinci  yang  unggul  untuk meningkatkan  kualitas  dan  produksi kelinci.
Salah satu upaya untuk membantu memudahkan  peternak  dalam  pengam- bilan  keputusan  dalam  menen-tukan kelinci  pedaging  yang  unggul.  adalah dengan  merancang  dan  membangun perangkat lunak ( software ), untuk penerapan fuzzy  multi  criteria  decision making .  Untuk  kelinci    pedaging  unggul. Penentuan  berdasarkan  pada  pilihan alternative dan kreria pengambilan keputusan  yang  ditentukan  oleh  pihak peternak.
Menurut ( Puspitorini dan Afriska, 2011) Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making (FMCDM)  adalah  suatu  metode
pengambilan  keputusan  untuk  menetap- kan    alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  kriteria  tertentu. Kriteria  biasanya  berupa  ukuran-ukuran, aturan-atuaran atau standar yang digunakan  dalam  pengambilan    kepu- tusan.  Sedangkan  menurut  (Lissa,  2015). Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making adalah suatu metode pengembilan keputusan yang bertujuan untuk menetapkan  alternatif  peramalan  dari sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa kriteria tertentu yang akan digunakan.
Sistem pendukung keputusan umumnya  digunakan untuk menggambar- kan  semua  sistem  terkomputerisasi  yaitu Sistem yang dirancang untuk menghasilkan  alternatif  dalam  membuat suatu  keputusan  melalui  mekanisme tertentu,  untuk  menghasilkan  sebuah keputusan yang baik.
Decission  support  system adalah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur,  hal  ini  dimaksudkan untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan  penilaian  mereka.  (Kursini dalam Muqtadir & Purdianto, 2013)

## METODOLOGI
Mengidentifikasi  dan  mengana- lisis  masalah  Analisis  masalah  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  Metode survei  yang  dilakukan  dengan  mengun- jungi  beberapa  peternak  kelinci.  Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan oleh penulis adalah  sebagai berikut: a. Observasi Yaitu  metode  pengumpulan  data melalui  pendekatan  ke  lapangan  atau survei  langsung  dengan  mengambil data-data yang ada di lapangan.
b. Wawancara ( Interview ),
Peneliti  melakukan  wawancara  ( take and  give )  kepada  masing  masing
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 191 – 196
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
peternak  kelinci  untuk  memperoleh keterangan-keterangan yang lebih komplit.
c. Dokumen Peneliti mengumpulkan berupa dokumen-dokumen  yang  diperlukan dari  tempat-tempat  riset  terkait  yang digunakan untuk keperluan penelitian.
d. Kuesioner Penulis  memberikan  kuesiner  kepada para peternak kelinci.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Konsep Fuzzy  Multi Criteria Decision Making a. Variabel-variabel linguistik yang merepresentasikan  bobot  kepentingan untuk setiap kriteria, adalah: T
(Kepentingan) W  = {SR, R, C, T, ST} yang  masing-masing direpresentasikan dengan bilangan-bilanga fuzzy segitiga sebagai berikut: SR = (0, 0, 0.25) R   = (0, 0.25, 0.5)
C   = (0.25, 0.5, 0.75)
T   = (0.5, 0.75, 1) ST = (0.75, 1, 1) Ket. SR= Sangat Rendah, R= Rendah, C=  Cukup,  T=  Tinggi,  ST=  Sanga Tinggi.
b. Derajat  kecocokan  alternatif-alternatif dengan  kriteria  keputusan  adalah:  T (kecocokan)  S   =  {SK,  K,  C,  B,  SB}, yang  masing-masing  direpresentasi- kan  dengan  bilangan-bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut: SK = (0, 0, 0.25) K   = (0, 0.25, 0.5) C   = (0.25, 0.5, 0.75) B   = (0.5, 0.75, 1) SB = (0.75, 1, 1) Ket. SK= Sangat Kurang, R= Rendah, C=  Cukup,  T=  Tinggi,  ST=  Sanga
Tinggi. Grafik  fungsi  keanggotaan  derajat kecocokan  alternatif-alternatif  dengan kriteria menggunakan himpunan
bilangan fuzzy segitiga.
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Untuk Bobot Kecocokan Setiap Alternatif Terhadap Setiap Kriteria Dengan Himpunan Bilangan Fuzzy Segitiga
c. Rating  untuk  setiap  kriteria  seperti terlihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Alternatif
d. Rating  untuk  setiap  Alternatif  seperti terlihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Kriteria
e. Rating  Kepentingan  untuk  setiap Kereteria  seperti  terlihat  pada  tabel  3 berikut.
Tabel  3.    Ranting  Kepentingan  Untuk Setiap Criteria
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
f. Rating  Kepentingan  untuk  setiap Kereteria  seperti  terlihat  pada  tabel  3 berikut. Tabel  4.  Rating  Kecocokan  Setiap Alternatif  Terhadap  Setiap Kriteria Dengan  mensubstitusikan  bilangan fuzzy segitiga  ke  setiap  variabel  linguistik  ke dalam persaman diperoleh nilai kecocokan fuzzy pada  tabel  dengan  detil sebagai berikut:
Tabel  5.  Ranting  Kepentingan  dan Ranting Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif Nilai  Ranting  kepentingan , , diambil  dari  variabel  linguistik  yang merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap  kriteria  dan  nilai  kecocokan dari nilai derajat kecocokan alternatif. Tabel  6.  Index  Kecocokan  Untuk  Setiap Alternatif
Dengan  mendistribusikan  indeks kecocokan fuzzy dengan  mengambil derajat  keoptimisan  (α)  =  0  (tidak optimis),  α  =  0.5  dan  α  =  1  (sangat optimis),  maka  akan  diperoleh  nilai integral untuk setiap alternatif.
Tabel  7.  Nilai  Tototal  Integral  Setiap Alternatif.
Implementasi Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making
Antar  muka  ini  menunjukan  aplikasi Menu  utama  Sistem  FMCDM  terdapat menu  input  Alternatif  dan  kretria  dan menu proses
Gambar 2. From Menu Utama. Antar muka ini merepresentasikan Alternatif  yang  diinputkan  oleh  User Alternatif  FG  ( Flimes  Giant )  ( ),  NZW ( New  Zealand  whit )  ( ),  Lokal  ( ), REX ( ). Hasilnya sebagai berikut:
Gambar 3. Form Input Alternatif.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 191 – 196
ISSN 2550-0201 (online)
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi Antar muka ini merepresentasikan
Kriteria  dan  Ranting  Kepentingan  yang diinputkan  oleh  user  ranting  kepentingan nilai fuzzy segitiga. Untuk kriteria, Bentuk Badan  ( ,    Kepala ),  Telinga ), Mata ),    Kaki/Tungkak ),  Ekor ),  Bulu ),  Kulit  dan  untuk  bobot kepentingannya SR= Sangat Rendah;  R = Rendah;  C   =  Cukup;  T   =  Tinggi;  ST =
Sangat Tinggi. dengan nilai fuzzy segitiga SR  =  (0,  0,  0.25),  R      =  (0,  0.25,  0.5),  C = (0.25, 0.5, 0.75), T   = (0.5, 0.75, 1) dan ST  =  (0.75,  1,  1).  Hasilnya  sebagai berikut:
Gambar  4.  Form  Input  Kriteria  dan Ranting Kepentingan.
Input  alternatip  dan  kriteria  untuk  nilai kecocokan
Gambar  5.  Form  Input  Kriteria  dan alternatif dan Ranting Kepentingan. Proses  perhitungan  ranting  kepentingan, digunakan untuk mencari index
kecocokan untuk setiap alternatif, perhitungan  untuk  mencari  nilai , , dan . hasilnya sebagai berikut: Gambar  6.  Form  perhitungan  untuk mencari nilai   , , dan . Proses  indeks  kecocokan fuzzy ,  dengan mengambil  derajat  keoptimisan  (α)  =  0 (tidak optimis), α = 0.5 dan α = 1 (sangat optimis),  maka  akan  diperoleh  nilai integral  untuk  setiap  alternatif.  hasilnya sebagai berikut:
Gambar  7.  Form  proses  perhitungan untuk  mencari  nilai    integral untuk setiap alternatif
Antar muka proses nilai perangkingan
Gambar 7. Form proses perengkingan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 191 – 196
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
form  proses  nilai  perangkingan  di  atas, nilai  total  integral  untuk  semua  alternatif yang  ada,  terlihat  bahwa  Alternatif NZW ( New Zealand white ) memiliki nilai yang  tertinggi,  alfa  0=  0419642855,  alfa 0.5=  0.5624999975,  alfa  1=  070535714, sehingga  dapat  disimpulkan    bahwa alternatif  tersebuat  adalah  alternatif  yang terbaik.

## SIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  diatas  dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan
Fuzzy  Multi  Criteria
Decision  Making dapat diterapkan sebagai sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan kelinci  unggul.    sofware  ini  juga  dapat mempermudah untuk mencari per- hitungan   ranting kepentingan, digunakan untuk  mencari  index  kecocokan  untuk setiap alternatif, perhitungan untuk mencari  nilai , ,  dan .  Dan mencari  indeks  kecocokan fuzzy ,  dengan mengambil  derajat  keoptimisan  (α)  =  0 (tidak optimis), α = 0.5 dan α = 1 (sangat optimis).  Hingga  diperoleh  nilai  integral untuk setiap alternatif  terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
Brahmantiyo,  B.  et  all,  (2016).  Jurnal Pendugaan Jarak Genetik Kelinci(Hyla,  Hycole,  Hycolex NZW,  Rex,  dan  Satin)Melalui AnalisisMorfometrik, Yurmiati,  H.  (2013)  Daging  Kelinci  Bisa Jadi Alternatif Pemenuhan Daging di Indonesia. Puspitorini,  S.  &  Sihotang,  S.A.  (2011). Jurnal, Sistem pendukung keputusan untuk menentukan pilihan  minat  perguruan  tinggi  di kota  jambi  dengan  menggunakan fuzzy  multi  criteria  decision making. Yogyakarta 2011
Lisssa.  R, et  all, (2015).  Kombinasi
algritma peramalan indeks musim dan pengembangan FUZZY- MCDM dalam memprediksi kecocokan  tanaman  pangan  di salatiga,  Seminar  nasional  sistem informasi Indonesia, 2-3 november 2015. Muktadir.  A    dan  Purdianto.  I  (2013). Sistem  Pendukung  Keputusan
Kenaikan  Jabatan  Menggunakan Metode  Profile  Mitching  (Studi Kasus  di  PT.  Industri  Kemasan Semen  Gersik). Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi
(SNATI) Yogyakarta,  15  juni
2013. Lubis,  A.  P.  (2017).  Penentuan  Jenis Kelinci Pedaging Terbaik Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Muti Criteria Decision Making. JURTEKSI , 4 (1), 57-64.
Syahputra, T., Yetri, M., & Armaya, S. D.
(2017). Sistem Pengambilan Keputusan  Dalam  Menentukan Kualitas Pemasukan Pangan Segar Metode Smart. JURTEKSI , 4 (1), 7-12.