## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 3, Desember 2022 Hal 228-237 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Tanaman Kopi Menggunakan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Ahmad Fathurrozi 1,* , Amat Damuri 2 , Agung Tri Prastowo 3 , Yuri Rahmanto 4
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Al Muslim, Bekasi, Indonesia
3,4 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Lampung, Indonesia Email: 1,* fathur@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 amat.damuri@almuslim.ac.id, 3 agung.tri.prastowo@teknokrat.ac.id,
4 yurirahmanto@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: fathur@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstrak− Lahan menjadi salah satu aspek penting dalam membudidayakan tanaman kopi. Hal ini dikarena lahan memiliki andil dalam meningkatkan kualitas dan hasil panen. Untuk memilih lahan kopi perlu didasari pada data dan informasi mengenai lahan tersebut dengan  akurat.  Maka,  pengambilan  keputusan  secara  konvensional  akan  membutuhkan  waktu  karena  perlu  diskusi  dan membandingkan antara data dari lahan satu dengan yang lainnya. Maka, tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) untuk menentukan lahan kopi yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan.  Pendekatan COPRAS dapat melakukan analisa alternatif yang berbeda serta mampu melakukan perkiraan alternatif yang disesuaikan dengan tingkatan utilitas dengan memberikan penilaian yang disajikan dalam interval. Berdasarkan studi kasus yang dilakukan dengan metode COPRAS didapatkan nilai Utilitas yang paling tinggi adalah lahan di Desa Banjar Negeri (A2) dengan nila 100, kemudian dilanjutkan oleh Desa Tanjung Agung (A3) dengan nilai 93,64, Desa Tanjung Jati (A1) dengan nilai 92,90 dan Desa Kampung Baru dengan nilai 83,53. Hasil dari SPK yang dikembangkan dengan hasil perhitungan secara manual mendapatkan nilai yang sama. Disamping itu, pada uji melalui Black-Box Testing menunjukkan hasil bahwa seluruh fungsi- fungsi sistem yang dibangun dapat berjalan dengan baik.
Kata Kunci: Complex Proportional Assessment; COPRAS; Lahan Kopi; Sistem Pendukung Keputusan; SPK
Abstract− Land is one of the important aspects in cultivating coffee plants. This is because the land has a stake in increasing the quality and yield of crops. To select a coffee field, it is necessary to be based on accurate data and information about the land. So, conventional decision-making will take time because it needs to be discussed and compared between data from one field to another. So, the purpose of the research conducted is to develop a Decision Support System (DSS) using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method to determine the right coffee area and according to needs. The COPRAS approach can carry out different alternative analyzes and is able to make alternative estimates that are adjusted to the level of utility by providing ratings presented in intervals. Based on a case study conducted using the COPRAS method, the highest utility value was land in Banjar Negeri Village (A2) with a value of 100, followed by Tanjung Agung Village (A3) with a value of 93.64, Tanjung Jati Village (A1) with a  value 92.90 and Kampung Baru Village with a value of 83.53. The results of the SPK developed with the results of manual calculations get the same value. Besides that, the test through Black-Box Testing shows the results that all system functions built can run well.
Keywords : Complex Proportional Assessment; COPRAS; Coffee Land; Decision Support System; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara penghasil kopi terbesar di dunia, bahkan menduduki peringkat ke tiga di dunia. Hal ini ditunjukkan dengan produksi kopi pada tahun 2021 mencapai 774,6 ton dan mengalami peningkatan 2,75% dari tahun  sebelumnya  [1].  Berdasarkan  data  dari International  Coffee  Organization konsumsi  kopi  di  Indonesia  terus meningkat dari tahun ketahun. Kenaikan rata-rata konsumsi kopi di Indonesia mencapai 3,4% pertahunnya [2]. Peluang tersebut didukung dengan potensi sumberdaya lahan perkebunan kopi di Indonesia mencapai seluas 1,3 juta hektar [3]. Inilah  yang  menyebabkan  banyak  perusahaan  maupun  perorangan  yang  melakukan  budidaya  kopi.  Salah  satu  faktor utama  kesuksesan  dalam  budidaya  kopi  adalah  lahan.  Lahan  menjadi  aspek  penting  karena  lahan  berpengaruh  pada kualitas dan hasil panen kopi [4]. Karena terdapat berbagai variasi kondisi lahan serta topografi lahan yang berbeda-beda maka  diperlukan  perencanaan  dalam  memilih  lahan  kopi.  Untuk  memilih  lahan  kopi  perlu  didasari  pada  data  dan informasi mengenai lahan tersebut dengan akurat. Maka, pengambilan keputusan secara konvensional akan membutuhkan waktu karena perlu diskusi dan membandingkan antara data dari lahan satu dengan yang lainnya. Untuk itu dibutuhkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi lahan yang tepat untuk penanaman kopi.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dikenal sebagai perangkat lunak berbasis pengetahuan yang digunakan dalam menunjang pengambil keputusan untuk menentukan pilihanya [5]. SPK juga didefinisikan sebagai perangkat lunak yang memiliki kemampuan untuk melakukan pengelolaan data menjadi sebuah informasi yang bermanfaat guna mendukung seseorang untuk menetapkan keputusannya dalam menyelesaikan permasalahan yang bersifat semi-terstruktur [6]. SPK dibangun  berbasiskan  model  matematis  dan  statistika  yang  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  [7].  Pada  SPK terdapat  metode  atau  model  yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan  sebuah  keputusan.  Penelitian  sebelumnya  yang berhubungan dengan pemilihan lahan telah dilaksanakan oleh beberapa peneliti dengan menggunakan beragam metode. Penelitian  pertama,  terkait  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  lokasi  lahan  kelapa  sawit menggunakan pendekatan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) [8].  Metode TOPSIS yang digunakan dapat  melakukan pencarian alternatif terbaik didasari  pada jarak terdekat  dan terjauh dari  solusi  ideal positif  maupun  negatif.  Selanjutnya,  terdapat  penelitian  mengenai  sistem  pemilihan  lahan  untuk  tanaman  jeruk menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  [9].  Pada  penelitian  ini metode  SAW  menentukan  alternatif
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex

## Proportional Assessment (COPRAS)
berdasarkan penjumlahan terbobot pada rating kinerja di setiap alternatif. Penelitian berikutnya, terkait pengembangan sistem pemilihan lahan untuk tahapan pangan dengan menerapkan pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP) [10]. Pada penelitian ini model AHP digunakan untuk menyusun prioritas dari alternatif yang ada untuk didapatkan alternatif terbaik.
Untuk penyelesaian masalah keputusan akan menimbulkan alternatif yang memiliki manfaat dari masing-masing alternatif yang ada atau yang dikenal dengan utilitas, hal ini perlu diselesaikan untuk mendapatkan alternatif yang paling optimal.  Sehingga,  yang  menjadi  perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu  yakni  pada  penelitian  ini mempertimbangkan  utilitas  dalam  memperoleh  alternatif  terbaik.  Untuk  itu,  pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Pendekatan  COPRAS  dikenal  sebagai  pendekatan  yang  melakukan pemeringkatan melalui tahapan dan menggunakan evaluasi prosedur alternatif dengan taraf signifikansi serta utilitas [11]. Selain itu, metode COPRAS memperhitungkan dependensi langsung dan seimbang dari tingkat signifikansi serta utilitas di setiap alternatif pada kriteria yang memiliki perbedaan. COPRAS memiliki kemampuan dalam melakukan penilaian yang  didasari  oleh  kriteria benefit atau  positif  dan  kriteria cost atau  negatif  yang  dilakukan  secara  terpisah  dalam mengevaluasi  alternatif  tersebut  [12].  Kelebihan  pendekatan  COPRAS  yakni  pada  penyelesaian  masalah  dengan memperhitungkan tingkat utilitasnya, sehingga pada setiap alternatif dapat terlihat sejauh mana suatu alternatif lebih baik ataupun  lebih  buruk  dari  alternatif  yang  lain  dengan  cara  membandingkannya  [13].  Selain  pada  penerapan  metode, perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yakni  pada  objek  penelitian,  pada  penelitian  ini  fokus  pada penentuan lahan terbaik untuk tanaman kopi.
Berdasarkan  paparan  sebelumnya,  maka  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  mengembangkan  sistem pendukung keputusan menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) untuk menentukan lahan kopi yang  tepat  dan sesuai  dengan kebutuhan.  Pendekatan  COPRAS  dapat  melakukan analisa alternatif yang berbeda serta mampu melakukan perkiraan alternatif yang disesuaikan dengan tingkatan utilitas dengan memberikan penilaian yang disajikan  dalam  interval.  Sistem  yang  dibangun  berbasiskan website agar  memudahkan user dalam  menggunakannya. Kriteria yang digunakan untuk pemilihan lahan kopi pada penelitian ini diantaranya: : Topografi, Mineral Tanah, Curah Hujan, Kedalaman Air dan Kemiringan Lahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sebelum melakukan penelitian disusun terlebih dahulu tahapan penelitian yang sistematis, terstruktur dan terencana agar dapat memenuhi tujuan penelitian [14]. Pada penelitian ini, tahapan-tahapan yang dilakukan berisi langkah-langkah dalam melaksanakan penelitian yang terangkum pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan secara rinci dari langkah-langkah tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yang digambarkan pada Gambar 1.
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah Analisa Kebutuhan Sistem Penerapan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) Implementasi Sistem Pengujian Sistem
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex

## Proportional Assessment (COPRAS)
Untuk  melakukan  penelitian  terlebih  dahulu  perlu  dilakukan  analisis  masalah  untuk  mengetahui  permasalahan melalui identifikasi masalah. Identifikasi masalah merupakan upaya untuk menggali masalah yang dihadapi untuk diselesaikan [15], [16]. Agar mendapatkan informasi mengenai permasalahan pemilihan lahan, maka pada penelitian ini dilakukan wawancara dan observasi. Hasil dari identifikasi masalah menunjukkan bahwa terdapat berbagai variasi kondisi  lahan  serta  topografi  lahan  yang  berbeda-beda  maka  diperlukan  perencanaan  dalam  memilih  lahan  kopi. Untuk  memilih  lahan  kopi  perlu  didasari  pada  data  dan  informasi  mengenai  lahan  tersebut  dengan  akurat.  Maka, pengambilan keputusan secara konvensional akan membutuhkan waktu  karena perlu diskusi  dan membandingkan antara data dari lahan satu dengan yang lainnya. Untuk itu dibutuhkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi lahan yang tepat untuk penanaman kopi.
b. Analisis Kebutuhan Sistem
Tahapan ini dilakukan agar dapat diketahui apa yang dibutuhkan guna menyelesaikan kendala-kendala yang ada dari hasil  analisis  masalah.  Pada  analisa  kebutuhan  akan  dihasilkan  pernyataan  yang  berisi  fitur-fitur  yang  dapat memenuhi  kebutuhan user guna  menyelesaikan  permasalahannya  [17].  Artinya,  pada  tahap  ini  akan  tersusun pernyataan fasilitas dan spesifikasi sistem yang dikembangkan.
c. Penerapan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Pendekatan Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Metode Composite  Performance Index (CPI)  pada penelitian  ini  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  keputusan  multi-kriteria,  dimana  metode  ini  akan menentukan solusi terbaik dari sejumlah kriteria serta alternatif.  Pendekatan COPRAS dikenal sebagai pendekatan yang  melakukan  pemeringkatan  melalui  tahapan  dan  menggunakan  evaluasi  prosedur  alternatif  dengan  taraf signifikansi  serta  utilitas  [11].  Kelebihan  pendekatan  COPRAS  yakni  pada  penyelesaian  masalah  dengan memperhitungkan tingkat utilitasnya, sehingga pada setiap alternatif dapat terlihat sejauh mana suatu alternatif lebih baik ataupun lebih buruk dari alternatif yang lain dengan cara membandingkannya [13].
d. Implementasi Sistem
Tahap ini disebut juga dengan tahapan implementasi , dimana pada fase ini hasil analisa dan rancangan yang telah dilakukan  diimplementasikan  kedalam  bentuk  sistem  pendukung  keputusan.  Tahap  pengkodean  memiliki  tujuan untuk  mengkonversi  hasil design ke  Bahasa  pemrograman  tertentu  kedalam  sebuah  perangkat  lunak  [18].  SPK pemilihan  lahan  kopi  ini  dikembangkan  dengan  berbasis website ,  maka  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan JavaScript dengan tool yaitu Visual Studio Code serta MySQL digunakan untuk menyimpan datanya.
e. Pengujian Sistem
Pengujian digunakan untuk mengevaluasi sistem dan sejauh mana kinerja sistem dapat bekerja [19], [20]. Uji sistem dilakukan dengan tujuan agar perangkat lunak yang dibangun terbebas dari kesalahan sehingga dapat digunakan oleh user [21].  Teknik  uji  yang  diterapkan  yakni black-box  testing .  Pada  pendekatan  ini,  perangkat  lunak  akan  di  uji berdasarkan pada fitur-fitur yang ada apakah telah berfungsi dengan baik ataupun tidak.
2.2 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Pendekatan Complex Proportional  Assessment (COPRAS)  merupakan suatu  metode yang  melakukan analisa alternatif yang berbeda serta mampu melakukan perkiraan alternatif yang disesuaikan dengan tingkatan utilitas dengan memberikan penilaian  yang  dinyatakan  dalam  interval  [22].  Metode  COPRAS  mempunyai  tingkat  selektivitas yang optimal,  hal  ini dikarenakan dapat mengatasi permasalahan kriteria yang memiliki sifat saling bertentangan [23]. Metode COPRAS mampu menemukan alternatif terbaik pada rasio solusi ideal yang terburuk [24]. Pada metode ini dapat menyelesaikan kriteria yang memiliki sifat berbeda, yaitu kriteria benefit dan kriteria cost. Kriteria benefit dapat dikatakan sebagai kriteria yang semakin ideal apabila semakin tinggi nilainya, sebaliknya kriteria cost akan semakin ideal apabila semakin rendah nilainya. Secara umum, tahapan-tahapan dalam penyelesaian metode COPRAS adalah sebagai berikut: a. Mempersiapkan atribut yang ke dalam matriks keputusan awal.
Pada  tahap  ini  nilai-nilai  pada  alternatif  yang  akan  dipilih  dimasukkan  kedalam  matriks  keputusan menggunakan persamaan (1).
     
      =
mn m m m x x x x x x x x x x x x D 3 2 1 24 23 22 21 14 13 12 11 ... ... ... ... (1)
b. Menghitung matriks yang dinormalisasi.
Berdasarkan  matriks  keputusan  awal  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  melakukan  normalisasi matriksnya menggunakan persamaan (2).
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
 = = m i ij ij ij X X X 1 (2)
c. Mencari nilai matriks normalisasi terbobot.
Tahap selanjutnya yaitu membuat matriks ternormalisasi terbobot, dimana matriks normalisasi yang telah didapatkan akan  dikalikan  dengan  bobotnya.  Untuk  memperoleh  nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot  dapat  menggunakan persamaan (3).
ij ij ij W X d D  = = ' (3)
d. Menentukan nilai maksimal indeks serta minimal indeks.
Proses selanjutnya yaitu mencari nilai maksimal indeks dan minimal indeks dengan menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5).
 = + + = n j ij i y S 1
(4)
 = − − = n j ij i y S 1 (5)
e. Menghitung prioritas atau bobot relatif setiap alternatif.
Setelah didapatkan nilai maksimal dan minimal dari setiap alternatif, kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai prioritas  relatif  pada  masing-masing  alternatif.  Untuk  menghitung  bobot  relatif  nilai  proritas  relatif  pada  setiap alternatif maka dihitung menggunakan persamaan (6) dan persamaan (7).
( ) i m i i i m i i i i S S S S S S S Q / min min   = − − = − − + + = 1 1 (6) ( ) i m i i i m i i i i S S S S S Q / 1 1 1   = − − = − + + = (7)
f. Menghitung Utilitas setiap alternatif
Tahapan  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  pada  setiap  alternatif.  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  dihitung  dengan menggunakan persamaan (8).
% max 100  = Q Q U i i (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lahan  dengan  menerapkan  metode Composite  performance  Index (CPI)  diawali  dengan  menentukan  kriteria  dan  menyusun  nilai  konversi  untuk  masing- masing kriteria. Berdasarkan hasil wawancara dan dokumentasi yang dilakukan dengan seorang pakar, maka kriteria yang digunakan untuk menentukan lahan tanaman kopi antara lain: Topografi, Mineral Tanah, Curah Hujan, Kedalaman Air dan Kemiringan Lahan. Berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, maka dilanjutkan dengan menentukan rentang nilai kriteria serta konversi nilainya untuk setiap kriteria agar memudahakan dalam proses penentuan keputusan. masing- masing kriteria. Pada studi kasus ini, rentang penilaian untuk setiap kriteria beserta nilai konversinya disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Kriteria, Rentang Nilai dan Nilai Konversinya No.  ID Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai 1 C1 Topografi Curam 1 Berbukit 2 Bergelombang 3 Datar 4 2 C2 Mineral Tanah < 20 % 1 >= 20 % s.d < 40 % 2 >= 40 % s.d < 60 % 3 >= 60 % 4
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
No.  ID Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai 3 C3 Curah Hujan < 1.600 mm 1 >= 1.600 mm s.d < 1.800 mm 2 >= 1.800 mm s.d < 2.000 mm 3 >= 2.000 mm 4 4 C4 Kedalaman Air < 40 cm 1 >= 40 cm s.d < 60 cm 2 >= 60 cm s.d < 80 cm 3 >= 80 cm 4 5 C5 Kemiringan Lahan  < 15 % 1 >= 15 % s.d < 30 % 2 >= 30 % s.d < 35 % 3 >= 35 % 4
Pada  Tabel  1  menunjukkan  kriteria,  rentang  nilai  setiap  kriteria  serta  nilai  konversinya.  Setelah  kriteria  sudah ditentukan  selanjutnya  adalah  menetapkan  tingkat  kepentingan  untuk  setiap  kriteria.  Tingkat  kepentingan  atau  bobot kriteria ditentukan oleh decision maker dalam bentuk persentase, dimana total seluruh nilai bobot kriteria yaitu 100%. Selain,  menentukan  nilai  bobot,  perlu  juga  dilakukan  identifikasi  terhadap  sifat  kriteria,  apakah  kriteria  tersebut merupakan kriteria benefit atau sebaliknya yaitu kriteria cost . Penetapan bobot kriteria dan jenis kriteria pada studi kasus ini disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria, Jenis Kriteria dan Bobot Kriteria Pemilihan Lahan Kopi
Kode Kriteria Jenis Kriteria Bobot C1 Topografi Benefit 20 % C2 Mineral Tanah Benefit 25 % C3 Curah Hujan Benefit 20 % C4 Kedalaman Air Cost 15 % C5 Kemiringan Lahan Cost 20 %
Tabel  2  menunjukkan  kriteria,  jenis  kriteria  dan  bobot  kriteria  yang  nantinya  dijadikan  sebagai  acuan  dalam perhitungan  metode  COPRAS.  Tahap  selanjutnya,  yaitu  menentukan  alternatif  dan  memberikan  penilaian  terhadap alternatif  berdasarkan  kriteria  yang telah  ditentukan.  Sebagai  studi  kasus pada  penelitian  ini,  alternatif  yang  digunakan antara  laian:  Kemudian,  dilanjutkan  dengan  menetapkan  alternatif  yang  nanti  akan  dipilih.  Sebagai  sampel  pada penelitian ini menggunakan alternatif sebagai berikut:  Desa Tanjung Jati; Desa Banjar Negeri; Desa Tanjung Agung dan  Desa  Kampung  Baru.  Selanjutnya, alternatif-alternatif  tersebut  diberikan nilai  berdasarkan  kriteria yang  ada  sesuai dengan  data  dari  masing-masing  lahan  yang  menjadi  alternatif.  Sebagai  sampel  untuk  studi  kasus  penilaian  terhadap alternatif pada penelitian ini disajikan padat Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Alternatif ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Desa Tanjung Jati Bergelombang  40 %  2.000 mm  40 cm  30 % A2 Desa Banjar Negeri Datar 30 %  1.600 mm  40 cm  10 % A3 Desa Tanjung Agung Data 50 %  1.900 mm  70 cm  15 % A4 Desa Kampung Baru Bergelombang  60 %  1.700 mm  60 cm  30 %
Pada Tabel 3 terlihat hasil penilaian untuk masing-masing alternatif, untuk memudahkan dalam perhitungan maka nilai-nilai tersebut akan dikonversi berdasarkan penilaian konversi yang ada pada Tabel 2. Untuk hasil konversi penilaian untuk masing-masing alternatif tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi Nilai Alternatif
ID Alternatif Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 Desa Tanjung Jati 3 3 4 2 3 A2 Desa Banjar Negeri 4 2 2 2 1
A3 Desa Tanjung Agung 4 3 3 3 2
A4 Desa Kampung Baru 3 4 2 3 3
Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  COPRAS.  Tahapan  dalam perhitungan  COPRAS  diawali  dengan  menyusun  matriks  keputusan  awal  menggunakan  persamaan  (1).  Matriks keputusan  awal  didapatkan  dari  penilaian  alternatif  yang  telah  dilakukan  konversi  yang  ada  pada  Tabel  4.  Hasil  dari menyusun matriks keputusan awal adalah sebagai berikut:
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex

## Proportional Assessment (COPRAS)
𝐷 = [ 3 3 4 2 3 4 2 2 2 1 4 3 3 3 2 3 4 2 3 3 ]
Setelah menyusun matriks awal, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai matriks yang telah dinormalisasi.  Matriks  normalisasi  ini  didapatkan  dengan  menggunakan  persamaan  (2).  Proses  perhitungan  untuk mendapat nilai matriks ternormalisasi adalah sebagai berikut:
𝑥 11 = 3 3 + 4 + 4 + 3 = 0,2143
𝑥 21 = 4 3 + 4 + 4 + 3 = 0,2857
𝑥 31 = 4 3 + 4 + 4 + 3 = 0,2857
𝑥 41 = 3 3 + 4 + 4 + 3 = 0,2143
Kemudian  proses  tersebut  dilakukan  sampai  dengan  normalisasi  pada x 4 5 .  Apabila  semua  nilai  telah  dilakukan normalisai maka dilanjutkan dengan memasukkan nilai-nilai tersebut kedalam matriks ternormalisasi. Hasil dari matriks ternormalisasi untuk seluruh nilai adalah sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 = [ 0,2143 0,2500 0,3636 0,2000 0,3333
0,2857 0,1667 0,1818 0,2000 0,1111 0,2857 0,2500 0,2727 0,3000 0,2222
0,2143 0,3333 0,1818 0,3000 0,3333 ]
Langkah  berikutnya  adalah  mencari  nilai  matriks  normalisasi  terbobot  dengan  menggunakan  persamaan  (3), dimana setiap atribut yang ada akan dikalikan dengan bobotnya. Bobot kriteria yang digunakan adalah bobot yang telah ditetapkan pada Tabel. Proses perhitungan matriks normalisasi terbobot adalah sebagai berikut:
𝑑 11 = 0,2143 × 20% = 0,0429
𝑑 21 = 0,2857 × 20% = 0,0571
𝑑 31 = 0,2857 × 20% = 0,0571
𝑑 41 = 0,2143 × 20% = 0,429
Kemudian  proses  tersebut  dilakukan  sampai  dengan  normalisasi  terbobot  pada d 45 .  Apabila  semua  nilai  telah dihitung  normalisai  terbobotnya  maka  dilanjutkan  dengan  memasukkan  nilai-nilai  tersebut  kedalam  matriks ternormalisasi terbobot. Hasil dari matriks ternormalisasi terbobot untuk seluruh nilai adalah sebagai berikut:
𝐷 𝑖𝑗 = [ 0,0429 0,0625 0,0727 0,0300 0,0667
0,0571 0,0142 0,0364 0,0300 0,0222
0,0571 0,0625 0,0545 0,0450 0,0444
0,0429 0,0833 0,0364 0,0450 0,0667
]
Setelah didapatkan matriks normalisasi terbobot tahapan selanjutnya yaitu menghitung nilai maksimal serta nilai minimal indeks dari masing-masing alternatif dengan menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5). Untuk menghitung nilai  minimal  dan maksimal  indeks maka diidentifikasi  terlebih dahulu  sifat  dari  masing-masing  kriteria. Berdasarkan pada Tabel 1, makan kriteria yang bersifat benefit yaitu C1, C2 dan C3, Sedangkan kriteria yang bersifat cost yaitu C4 dan C5. Untuk proses perhitungan nilai maksimal ( S +i ) adalah sebagai berikut:
𝑆 +1 = 0,0429 + 0,0625 + 0,0727 = 0,1781
𝑆 +2 = 0,0571 + 0,0142 + 0,0364 = 0,1352
𝑆 +3 = 0,0571 + 0,0625 + 0,0545 = 0,1742
𝑆 +4 = 0,0429 + 0,0833 + 0,0364 = 0,1626
Sedangkan untuk nilai minimal S +i (C1) indeks setiap alternatif adalah sebagai berikut:
𝑆 −1 = 0,0300 + 0,0667 = 0,0967
𝑆 −2 = 0,0300 + 0,0222 = 0,0522
𝑆 −3 = 0,0450 + 0,0444 = 0,0894
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
𝑆 −4 = 0,0450 + 0,0667 = 0,1117
Setelah didapatkan nilai maksimal dan minimal dari setiap alternatif, kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai  prioritas  relatif  pada  masing-masing  alternatif.  Agar  diperoleh  nilai  proritas  relatif  pada  setiap  alternatif  maka dihitung menggunakan persamaan (6) dan persamaan (7).
𝑄 1 = 0,1781 + 0,3500 4,7975 = 0,2510
𝑄 2 = 0,1352 + 0,3500 2,5917 = 0,2702
𝑄 1 = 0,1742 + 0,3500 4,4390 = 0,2530
𝑄 4 = 0,1626 + 0,3500 5,5419 = 0,2257
Tahapan  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  pada  setiap  alternatif.  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  dihitung  dengan menggunakan persamaan (8), dimana nilai 𝑄 𝑖 akan dibagi dengan nilai 𝑄 𝑚𝑎𝑥 kemudian dikalikan dengan 100. Nilai 𝑄 𝑚𝑎𝑥 adalah 0,2702, sehingga hasil dari perhitungan nilai Utilitas ( 𝑈 𝑖 ) untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut:
𝑈 1 = 0,2510 0,2702 × 100 = 92,90
𝑈 2 = 0,2702 0,2702 × 100 = 100
𝑈 3 = 0,2530 0,2702 × 100 = 93,64
𝑈 4 = 0,2257 0,2702 × 100 = 83,53
Nilai  Utilitas  ( U i )  tertinggi  merupakan  alternatif  terbaik.  Selanjutnya,  nilai  Utilitas  ( U i )  yang  telah  dilakukan disajikan pada Taebl 4 beserta ranking untuk masing-masing alternatif.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Utilitas ( 𝑈 𝑖 ) ID Alternatif Alternatif Nilai 𝑼 𝒊 Ranking A1 Desa Tanjung Jati 92,90 3 A2 Desa Banjar Negeri 100 1 A3 Desa Tanjung Agung 93,64 2 A4 Desa Kampung Baru 83,53 4
Terlihat pada Tabel 5, bahwa nilai Utilitas ( 𝑈 𝑖 ) yang paling tinggi diperoleh oleh lahan di Desa Banjar Negeri (A2) dengan nila 100, kemudian dilanjutkan oleh Desa Tanjung Agung (A3) dengan nilai 93,64, Desa Tanjung Jati (A1) dengan nilai  92,90  dan  Desa  Kampung  Baru  dengan  nilai  83,53.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  pada  studi  kasus  yang  telah dilakukan alternatif yang terbaik adalah lahan pada Desa Banjar Negeri (A2).
Selanjutnya,  metode  COPRAS  yang  dikembangkan  kemudian  diimplementasikan  pada  sistem  pendukung keputusan yang dibangun dengan Bahasa pemrograman JavaScript dengan tool yaitu Visual Studio Code serta MySQL digunakan sebagai database . Sistem pendukung keputusan ini terdiri dari Menu Utama, Form Kriteria, Form Alternatif, Form Nilai Alternatif, Form Perhitungan COPRAS, dan Form User. Sebelum masuk kedalam Form Menu Utama pada sistem, user melakukan login terlebih  dahulu  dengan  menginputkan  nama user serta  kata  kunci  yang  telah  dibuat sebelumnya. Setelah user berhasil login maka sistem akan menampilkan Form Menu Utama. Sebelum user melakukan pemilihan lahan kopi, user terlebih dahulu harus mengelola data kriteria pada Form Kriteria. Pada form ini user dapat melakukan penambahan, perubahan dan hapus data kriteria. Tampilan menu tambah data kriteria tersaji pada Gambar 2.
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Gambar 2. Tampilan Tambah Data Kriteria
Pada Gambar  2  terlihat  tampilan untuk  menambah data kriteria, dimana user akan memasukkan nama kriteria, jenis kriteria dan bobot kriteria. Setelah data kriteria ditambahkan berikutnya user akan mengelola data alternatif pada Form Alternatif. Pada form ini user dapat menambah data, mengubahnya serta menghapus data alternatif. Tampilan Form Alternatif tersaji pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Form Alternatif
Pada Gambar 3, terlihat  tampilan Form Alternatif yang berfungsi  untuk  mengelola data alternatif. Setelah data alternatif dikelola, berikutnya user memasukkan nilai untuk masing-masing alternatif pada Form Nilai. Pada form ini user akan  memberikan  penilaian  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Apabila user telah memberikan  penilaian  alternatif,  maka user dapat  melanjutkanya  pada  proses  perhitungan  melalui  Form  Perhitungan COPRAS. Pada form ini, sistem akan menampilkan proses perhitungan COPRAS tahap demi tahap hingga menampilkan hasil perangkingan alternatif. Tampilan proses perhitungan pada sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Berdasarkan Gambar 4, dapat dilihat bahwa hasil nilai yang didapatkan dari perhitungan metode COPRAS yaitu nilai  Utilitas  ( 𝑈 𝑖 )  yang  paling  tinggi  diperoleh  oleh  lahan  di  Desa  Banjar  Negeri  (A2)  dengan  nila  100,  kemudian dilanjutkan  oleh  Desa  Tanjung  Agung  (A3)  dengan  nilai  93,64,  Desa  Tanjung  Jati  (A1)  dengan  nilai  92,90  dan  Desa Kampung Baru dengan nilai 83,53. Hasil yang didapatkan oleh sistem dengan hasil perhitungan manual menunjukkan nilai yang sama. Hal ini berarti bahwa sistem yang dikembangkan proses perhitungan metode COPRAS yang dihasilkan adalah “valid”.
Tahapan berikutnya yaitu melakukan pengujian,  hal ini dilakukan  untuk  memastikan bahwa sistem telah bebas dari  kesalahan  dan  dapat  berjalan  dengan  baik.  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  menguji  sistem  adalah black-box testing .  Pengujian  dilakukan  dengan  menguji  satu  persatu  fitur  yang  ada  pada  sistem  apakah  terjadi error atau  tidak. Pengujian dengan black-box testing yang telah dilakukan disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Menggunakan Black-box Testing
No Fungsionalitas Pengujian Hasil 1 Fitur Login User dapat masuk ke sistem setelah menginputkan nama pengguna serta kata kunci yang sesuai. Sukses 2 Fitur Menu Utama Menampilkan  fitur-fitur  utama  yang  ada  pada  SPK  Pemilihan  Lembaga Bimbingan Belajar. Sukses 3 Fitur Kriteria User dapat  mengelola  data  kriteria,  seperti  menginputkan,  mengubah  dan hapus data kriteria. Sukses 4 Fitur Alternatif User dapat  melakukan  pengelolaan  data  alternatif,  seperti  menambahkan, mengubah dan hapus data alternatif. Sukses 5 Fitur Penilaian Alternatif User dapat  melakukan  pengelolaan  data  penilaian  alternatif,  seperti  tambah, mengubah dan menghapus data nilai alternatif. Sukses 6 Fitur Perhitungan COPRAS Sistem menampilkan proses perhitungan pemilihan lahan kopi dengan metode COPRAS serta hasil akhir perhitungan dan perangkingan. Sukses
Pada Tabel 7, disajikan hasil uji dengan Black-Box Testing dimana seluruh fungsionalitas yang diuji mendapatkan hasil “Sukses”. Sehingga, dapat dikatakan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berfungsi sebagaimana mestinya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah melakukan pengembangan sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk memilih lahan kopi dengan  menggunakan  metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Pendekatan  COPRAS  dapat  melakukan analisa alternatif yang berbeda serta mampu melakukan perkiraan alternatif yang disesuaikan dengan tingkatan utilitas dengan memberikan penilaian yang dinyatakan dalam interval. Metode COPRAS mempunyai tingkat selektivitas yang optimal, hal ini dikarenakan dapat mengatasi permasalahan kriteria yang memiliki sifat saling bertentangan. Berdasarkan studi kasus yang dilakukan dengan metode COPRAS didapatkan nilai Utilitas yang paling tinggi adalah lahan di Desa Banjar  Negeri  (A2)  dengan  nila  100,  kemudian  dilanjutkan  oleh  Desa  Tanjung  Agung (A3)  dengan  nilai  93,64,  Desa Tanjung Jati (A1) dengan nilai 92,90 dan Desa Kampung Baru dengan nilai 83,53. Hasil dari SPK yang dikembangkan dengan hasil perhitungan secara manual mendapatkan nilai yang sama. Ini artinya perhitungan metode COPRAS yang ada  pada  sistem  dapat  dikatakan  “Valid”.  Disamping  itu,  dalam  pengujian  dengan Black-Box  Testing seluruh  fungsi- fungsi yang diuji memperoleh hasil “Sukses”. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat berjalan dengan baik.  Namun,  terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan  sebagai  pertimbangan  penelitian  selanjutnya.  Penelitian selanjutnya dapat mencoba pendekatan multi-kriteria yang lain dan dapat melakukan perbandingan dari beberapa metode, agar  dapat  diperoleh  metode  yang  paling  optimal.  Untuk  pengembangan  sistem,  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkannya  dengan  berbasiskan  Android,  agar user dapat  menggunakannya  melalui handphone tanpa  perlu membuka atau mengakses browser terlebih dahulu.

## REFERENCES
[1] M.  I.  Mahdi,  “Produksi  Kopi  Indonesia  Naik  2,8%  pada  2021,”  DataIndonesia.id,  2022.  https://dataindonesia.id/sektor- riil/detail/produksi-kopi-indonesia-naik-28-pada-2021
[2] A. Nurawan, Y. Sulaeman, and K. K. Hamdani,  Teknologi Perbenihan dan Budidaya Kopi Arabika. Bogor: PT Penerbit IPB Press, 2022.
[3] I. G. B. Udayana, Y. P. Situmeang, I. G. P. Mangku, L. Suriati, I. D. N. Sudita, and I. G. A. M. P. Sanjaya, Standar Operasional Prosedur  (SOP)  Budidaya  Kopi  Arabica Yang  Baik  Good Agriculture  Practices  (GAP).  Surabaya:  Scopindo Media  Pustaka, 2021.
[4] M. Rizwan, Budidaya Kopi. Pasaman Barat: CV. Azka Pustaka, 2022.
[5] R.  Nuraini,  “Decision  Support  System  For  Hydroponic  Vegetable  Seed  Selection  Using  Exponential  Comparison  Method,” PILAR Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Syst., vol. 18, no. 2, pp. 123–130, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i2.3471.
[6] D.  Alamsyah,  R.  Nuraini,  and  M.  Bagir,  “Implementasi  Metode  Complex  Proportional  Asessment  (COPRAS)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bluetooth Audio Transmitter,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 123–132, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1695.
[7] R.  Nuraini,  “Decision  Support  System  for  Projector  Selection  Using  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment
Ahmad  Fathurrozi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Method,” Comput. Sci. Res. Its Dev. J., vol. 14, no. 3, pp. 228–241, 2022, doi: 10.22303/csrid.14.3.2022.228-241.
[8] R. Nuraini, L. Liesnaningsih, N. Handayani, and H. Rusdianto, “Decision Support System for Palm Plantation Land Selection Using the Topsis Method,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 18, no. 1, pp. 47–52, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i1.2950.
[9] F. Yanti and T. Limbong, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lembaga Bimbingan Belajar Berdasarkan Pendapatan Orang Tua dengan Metode Simple Additive Weighting,” JUKI  J. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 89–97, 2020.
[10]  R. Rohmansyah and W. Susanti, “Penerapan Fuzzy AHP Untuk Pemilihan Jenis Lahan Tanaman Pangan,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[11]  A.  Hia,  M.  Marsono,  and  T.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Performance  Cleaning  Service Menggunakan Metode COPRAS,” J. Sist. Inf. TGD, vol. 1, no. 3, pp. 157–171, 2022.
[12]  S. R. Cholil and M. A. Setyawan, “Metode COPRAS Untuk Menentukan Kain Terbaik Dalam Pembuatan Pakaian Pada Butik Batik Hatta Semarang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 6, pp. 1169–1176, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183584.
[13]  A. D. U. Siregar, N. A. Hasibuan, and F. Fadlina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph  Menggunakan  Metode  COPRAS,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  62–68,  2020,  doi: 10.30865/json.v2i1.2455.
[14]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[15]  M. M. Muchlis, I. Fitri, and R. Nuraini, “Rancang Bangun Aplikasi Data Mining pada Penjualan Distro Bloods Berbasis Web menggunakan Algoritma Apriori,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[16]  R. Nuraini, “Klasifikasi Citra Jenis Kapasitor Menggunakan Kombinasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Principal Component Analysis,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 133–140, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1694.
[17]  I.  Ahmad,  A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi  Online  Delivery  Sebagai  Upaya  Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri), vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[18]  R. Nuraini, R. R. Al Hakim, T. Lisnawati, and W. T. Fariati, “Pengembangan Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian Siswa Secara Psikologis dengan Algoritma Decision Tree C . 45,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 220–227, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1045.
[19]  R. Nuraini, “Identification of Freshwater Fish Types Using Linear Discriminant Analysis (LDA) Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 6, no. 3, pp. 147–154, 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i3.5565.
[20]  R. Nuraini, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Metode Self- Organizing Map Pada Klasifikasi Citra Jenis Ikan Kakap,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1325–1333, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2558.
[21]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[22]  G. Ginting, S. Alvita, A. Karim, M. Syahrizal, and N. K. Daulay, “Penerapan Complex Proportional Assessment (COPRAS) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” J. Sains Komput. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[23]  K. N. S. V. Ramana, R. Krishankumar, M. S. Trzin, P. P. Amritha, and D. Pamucar, “An Integrated Variance-COPRAS Approach with Nonlinear Fuzzy Data for Ranking Barriers Affecting Sustainable Operations,” Sustainability, vol. 14, no. 1093, pp. 1–18, 2022.
[24]  T. Yolanda and M. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 2, pp. 106–110, 2020.