## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 85-94 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Method in Selection of Cayenne Pepper Seeds

## Implementasi Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam Pemilihan Bibit Cabai Rawit
Taufiq Qurahman 1 , Imaduddin Syukra 2 , Umairah Rizkya Gurning 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau E-Mail: 1 qurahmantaufiq1997@gmail.com, 2 imaduddinsykra@gmail.com,
3 umairahrizkyagurning@gmail.com
Received Jun 07th 2021; Revised Jul 19th 2021; Accepted Jul 22th 2021 Corresponding Author: Umairah Rizkya Gurning

## Abstract
One of the fields of horticulture that is very promising is the cultivation of cayenne pepper because it is a favorite food ingredient  used  by  the  community.  Many  Indonesian  farmers,  especially  in  Riau  Province,  cultivate  cayenne  pepper. However, the selection of seeds is still done manually so that the yields are not as expected. For that, we need a solution in  the  selection  of  cayenne  pepper  seeds.  The  method  used  in  this  study  is  the  Technique  for  Order  Performance  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), which is a method that considers the distance to the positive ideal solution and the distance to the positive ideal solution. The criteria used in this method are Seed Age, Weight of Chili, Number of Branches, Size of Chili, Harvest Time, Germination, Taste Level, Rainfall, and Plant Distance. The alternatives used for this research are  F1  Hybrid  Cayenne  Pepper  "Raga  2",  Hybrid  Cayenne  Pepper  "Bhaskara",  Hybrid  F1  Cayenne  Pepper  "Sonar", Raputi White Cayenne Pepper, and Sorande White Chili Rawit. After calculating with TOPSIS method, so that  the best cayenne pepper ranking is obtained, namely Chili Rawit F1 Hybrid "Raga 2" with a preference value of 0.766. With this research,  it  can  be  concluded  that  the  TOPSIS  method  can be  applied  in  selecting  cayenne  pepper  seeds  based  on the criteria used.
Keywords:  Cayenne Pepper, Criteria, Decision Support  System, Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution  (TOPSIS).

## Abstrak
Salah satu bidang holtikultura yang sangat menjanjikan adalah budidaya cabai rawit karena menjadi bahan masakan favorit yang  digunakan  oleh  masyarakat.  Banyak  petani  Indonesia,  khususnya  di  Provinsi  Riau  membudidayakan  cabai  rawit. Akan tetapi pemilihan bibit masih dilakukan dengan cara manual sehingga membuat hasil panen yang tidak sesuai dengan harapan. Untuk itu, dibutuhkan sebuah solusi dalam pemilihan bibit cabai rawit. Metode yang digunakan pada penelitian ini  adalah Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  yaitu  metode  yang mempertimbangkan  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif.  Kreteria  yang  digunakan dalam  metode  ini  adalah  Umur  Benih,  Berat  Cabai,  Banyak  Ranting,  Ukuran  Cabai,  Waktu  Panen,  Daya  Kecambah, Tingkat Rasa, Curah Hujan,  dan Jarak Tanam. Alternatif yang digunakan untuk penelitian ini yaitu Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2”, Cabai Rawit Hibrida “Bhaskara”, Cabai Rawit F1 Hibrida “Sonar”, Cabai Rawit Putih Raputi, dan Cabai Rawit Putih Sorande. Setelah dilakukan penghitungan dengan metode TOPSIS, sehingga didapatlah rangking cabai rawit terbaik yaitu Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2” dengan nilai preferensi 0,766. Dengan adanya penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat diterapkan dalam pemilihan bibit cabai rawit berdasarkan kriteria yang digunakan.
Kata Kunci:  Cabai Rawit, Kriteria, Sistem Pendukung Keputusan, Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

## 1. PENDAHULUAN
Cabai rawit adalah salah satu bumbu masakan yang sering digunakan masyarakat oleh karena itu, dalam bidang  holtikultura  budidaya  cabai  rawit  merupan  salah  satu  bisnis  yang  menjanjikan.  Seiring  dengan meningkatnya jumlah penduduk maka permintaan akan cabai rawit juga semakin meningkat di setiap harinya. Harga cabai rawit cenderung naik tiap tahunnya, seperti yang dicatat oleh Badan Pusat Statistik pada tahun 2014 – 2017 ditunjukkan pada gambar 1 [1]:
Gambar 1. Harga Cabai pada tahun 2014-2017 Sumber : (Badan Pusat Statistik, 2017)
Oleh karena itu, cabai rawit banyak dijadikan sebagai komoditi utama dalam pertanian oleh para petani. Dalam membudidayakan cabai rawit, para petani khususnya di provinsi riau menggunakan jenis yang berbeda namun  terkadang  sama-sama  terkendala  dalam  memilih  jenis  bibit  yang  tepat  untuk  dikembangkan.  Petani melakukan pemilihan bibit dengan cara manual sehingga hasil panen tidak sesuai dengan harapan. Seperti yang dicatat oleh Badan Pusat Statistik mengenai produksi cabai rawit dari tahun 2012-2014 di daerah Riau, yang mana grafik hasil produksi cenderung menunjukkan penurunan, sebagai berikut [1]:
Gambar 2. Pola Produksi Cabai pada tahun 2012-2014
Sumber : (Badan Pusat Statistik, 2015)
Penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Rawit telah banyak dilakukan, salah satunya yang telah dilakukan oleh Wahyu Halifathur Rachman, Joan Angelina Widians dan Masnawati [2] dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Bibit Cabai Rawit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web. Penelitian ini dilakukan untuk para petani yang mengalami kesulitan dalam memilih jenis bibit yang akan di kembangkan. Hal ini dikarenakan para petani yang masih menggunakan cara manual dalam pemilihan bibit tersebut. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah web sebagai  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih  bibit  cabai  terbaik  yang  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan lima kriteria yaitu berat cabai, curah hujan, waktu panen, umur benih, dan banyak ranting. Penelitian yang sama juga pernah dilakukan oleh Chairul Fadlan, Agus Perdana Windarto dan Irfan Sudahri Damanik namun dengan menggunakan metode yang berbeda dengan judul Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela) [9]. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dapat  menyeleksi  alternative dan  melakukan perankingan untuk rekomendasi bibit cabai terbaik dengan berdasarkan kriteria yang telah di tentukan.
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  maka  penulis  juga  melakukan  penelitian  dengan  judul  yang  sama namun menggunakan metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan menambahkan  beberapa  kriteria  yaitu  daya  kecambah  jarak  tamam,  ukuran  cabai,  dan  tingkat  rasa  untuk menghasilkan hasil yang lebih tepat dan akurat.
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 Jan -1 4 M ar -1 4 M ei -1 4 Ju l- 1 4 S ep -1 4 N o v -1 4 Jan -1 5 M ar -1 5 M ei -1 5 Ju l- 1 5 S ep -1 5 N o v -1 5 Jan -1 6 M ar -1 6 M ei -1 6 Ju l- 1 6 S ep -1 6 N o v -1 6 Jan -1 7
Perkembangan Harga Cabai Rawit Januari 2014- Januari 2017
Triwulan I
Triwulan II Triwulan III Triwulan IV 2012 1615 1607 1433 1297 2013 1471 1471 1614 1864 2014 1932 1779
1305 1237 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 L u as Pan en ( H ek ta r) Pola Panen Cabai Rawit 2012-2014
Metode  TOPSIS,  memanfaatkan  bagaimana  cara  untuk  alternatif  yang  telah  diseleksi  dan  layak mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif [10]. Metode ini juga mempertimbankan  perfensi  subjektif  sebgai  pendukung  keputusan  yang  menentukan  bobot  atribut  [11]. Dibandingkan dengan metode MADM lainnya, metode TOPSIS lebih mudah digunakan dalam pengambilan keputusan untuk masalah yang kompleks. Metode ini juga mempu memperhitungkan semua kreteria, logika rasional  serta  mudah  untuk  dipahmi  bagi  para  praktisi.  Perhitungan  proses  metode  ini  sangat  mudah  dapat memungkinkan mengejar kriteria alternatif terbaik yang digambarkan dalam matematika dan secara serhana. Selain itu bobot penting juga dapat dimasukkan dengan mudah [3].
Permasalahan utama pada penelitian ini yaitu mengenai pemilihan bibit cabai rawit, hal ini dikarenakan para petani di Indonesia khusunya Provinsi Riau masih kesulitan dalam menentukan jenis bibit cabai yang yang tepat untuk dikembangkan. Penelitian ini menerapkan metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan juga berdasarkan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Adapun hasil dari penelitian sebelumnya rangking cabai rawit terbaik yaitu Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2” dengan nilai preferensi 0,902. Diharapkan dengan  metode Technique for Order Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  hasil  yang  didapatkan  lebih  bagus  dari  penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tiga  tahap  yaitu:  pengumpulan  data,  implementasi  metode TOPSIS, dan evaluasi hasil. Tahapan penelitian ini digambarkan pada gambar 3.
Gambar 3. Metodologi Penelitian
Tahap pertama dilakukan pengumpulan data hasil panen dari penelitian terkait. Selanjutnya dilakukan implementasi  metode  TOPSIS  terhadap  data  yang  telah  dikumpulkan.  Dan  untuk  tahapan  akhir,  dilakukan evaluasi hasil pengolahan data.

## 2.1 Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  informasi  dari  sebuah  penelitian,  terdapat  beberapa  metode  dalam  proses pengumpulan datanya, yaitu :
a. Studi literatur
Pada  Tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  mencari  dan  mempelajari  buku-buku  referensi  atau  sumber- sumber yang berkaitan dengan penelitian
b. Pengumpulan data
Tahap ini adalah tahap pengumpulan data tetang tanaman cabai rawit di daerah Riau pada khususnya.

## 2.2 Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  multi  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  solusi  dari  himpunan  alernatif  yang didasarkan dengan meminimalisasi simultan dari jarak titik ideal dan memaksimalkan jarak dari titik terendah disebut  dengan  metode  TOPSIS.  Metode  ini  dapat  menggabungkan  bobot relative dari  kriteria  penting  [4]. Konsep ini banyak digunakan pada beberapa model MADM untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis  [5].
Teknik untuk mengurutkan prefensi berdasarkan kesamaan untuk solusi ideal adalah metode TOPSIS. Solusi  ideal  adalah  solusi  yang  dapat  memaksimalkan  kriteria/  atribut  manfaat  dan  meminimalkan  kriteria/ atribut biaya, sedangkan solusi ideal negatif (juga disebut solusi anti-ideal) memaksimalkan kriteria/ atribut
Mulai Selesai Pengumpulan Data Implementasi dan Pemodelan Metode Analisis dan Evaluasi
biaya dan meminimalkan kriteria/ atribut manfaat. Alternatif terbaik adalah salah satu yang paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif [6]. Tahapan metode TOPSIS terdiri atas [7]:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks ideal negatif.
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
Adapun langkah langkah penyelesaian dari TOPSIS ini adalah sebagai berikut [8]:
1. Menormalkan matriks keputusan 〖 X=(X 〗 _ij )_nxm menggunakan persamaan 1:
r¬ij=xij/√(∑_k^n x_kj^2 )¬ (1)
Dengan i=1,,…n dan j=1 ,....,m
2. Hitung tertimbang normalisasi matriks keputusan
〖 v=(v 〗 _ij )_nxm                                                                        (2)
〖 v_ij= 〗 _(w_j r_ij )                                                                      (3)
Wj adalah bobot kriteria ke-j dan ∑_(j=1)^m w_j =1                                         (4)

## 3. Penentuan solusi Ideal Positif dan Negatif
A* = {v*1, …, v*m} = {(max vij | j  ∩b), (min vij | j ϵ ∩c)}                                 (5) A- = {v-1, …, v-m} = {(min vij | j  ∩b), (max vij | j ϵ ∩c)} (6) Dengan : ∩b adalah serangkaian kriteria keuntungan dan
∩c adalah rangkaian kriteria biaya
4. Menghitung jarak dari setiap nilai alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif dengan persamaan berikut:
a. Jarak antara Nilai Terbobot Setiap Alternatif terhadap solusi ideal positif:
D*1= √(∑_(j=1)^m 〖〖 (v 〗 _ij 〖 - v 〗 _(j*)) 〗 ^2 );i=1,2,…..n¬ (7)
b. Jarak antara Nilai Terbobot Setiap Alternatif terhadap solusi Ideal Negatif:
D-1 = √(∑_(j=1)^m=) 〖〖 (y 〗 _ij 〖 - v 〗 _(j-)) 〗 ^2;i=1,2,..n¬ (8)

## 5. Penentuan kedekatan relatif dari setiap alternatif solusi yang ideal.
RCi = (Di-)/(D_(i^- )+D_(i^+ ) )¬ (9)
Nilai preferensi terbesar menunjukkan bahwa alternatif menjadi lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  dilakukan  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN Sultan  Syarif  Kasim  Riau  dihasilkanlah  suatu  analisa  dengan  metode Technique  for  Order  Performance  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk memberi solusi dan rekomendasi alternatif terbaik dalam memilih bibit cabai rawit terbaik kepada para petani. Pada penelitian ini, kriteria yang digunakan dalam memilih bibit terbaik adalah sebagai berikut.

## 3.1 Kreteria, bobot dan tipe bobot
Kriteria, bobot, dan tipe bobot yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Kriteria, bobot dan tipe bobot No. Kriteria Bobot Tipe bobot 1. Curah hujan 10 Cost 2. Umur benih 30 Benefit 3. Banyak ranting 20 Benefit 4. Berat cabai 30 Benefit 5. Waktu panen 10 Cost 6. Ukuran cabai 30 Benefit 7. Tingkat rasa 20 Benefit 8. Daya kecambah jarak tanam 30 Benefit

## 3.2 Kreteria dan Sub Kriteria
Kriteria dan Sub Kriteria dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Kriteria dan sub kriteria No. Kriteria Sub kriteria 1. Curah hujan 1. Curah hujan rendah (600-1250mm) 2. Curah hujan sedang (1250-2250mm) 3. Curah hujan tinggi (>=2250mm) 2. Umur benih Lama  waktu  kadaluarsa  benih  yang  tersisa  dari  waktu  produksi  dalam hitungan bulan. (1-24 bulan) 3. Banyak ranting Ranting sebagai media tumbuhnya bunga dan buah cabai dimana dengan semakin banyaknya ranting maka akan semakin besar pula peluang untuk menghasilkan cabai 4. Berat cabai Hasil produksi cabai kg/tanaman 5. Waktu panen Waktu panen, adalah waktu cabai rawit bisa di panen yang telah tertera dideskripsi bungkus benih.
6. Ukuran cabai Ukuran  cabai  yang  dihasilkan  semakin  besar  buah  yang  dihasilkan semakin baik (dengan satuan cm) 7. Tingkat rasa Tmgkat  rasa  dari  cabai  yang  dihasilkan  semakin  pedas  semakin  baik (dengan satuan SHU) 8. Daya kecambah jarak tanam Daya  kecambah  jarak  tanam  semakin  kuat  daya  tahannya  semakin  baik (dengan satuan cm)
3.3 Algoritma Metode Technique or Order Perormane by Smilarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Dibawah ini akan dijelaskan perhitungan manual dengan menggunakan Metode Technique for Order Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dalam  menenetukan  bibit  cabai  rawit  terbaik berdasarkan acuan kriteria, bobot dan tipe bobot yang telah ditentukan, dengan menggunakan alternatif sebagai berikut :
a. A1 = Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2”
b. A2 = Cabai Rawit F1 Hibrida “Bhaskara”
c. A3 = Cabai Rawit F1 Hibrida “Sonar”
d. A4 = Cabai Rawit Putih Raputi
e. A5 = Cabai Rawit Putih Sorande
dengan kriteria :
a. C1 = Curah Hujan
b. C2 = Umur Benih
c. C3 = Banyak Ranting
d. C4 = Berat Cabai
e. C5 = Waktu Panen
f. C6 = Ukuran Cabai
g. C7 = Tingkat Rasa
h. C8 = Daya Kecambah Jarak Tanam
Delapan  kriteria  yang  dijadikan  acuan  penilaian  ditentukan  terlebih  dahulu  standar  kriteria  yang dinyatakan dalam bentuk bilangan Fuzzy dengan atribut Cost yaitu curah hujan dan wakti panen serta Benefit yaitu umur benih, berat cabai, banyak ranting, ukuran cabai, waktu panen, tingkat rasa, curah hujan, dan daya kecambah jarak tanam didasarkan atas 3 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 3. Kriteria curah hujan C1 Bilangan Fuzzy Nilai C1 = Rendah Rendah 3 C1 = Sedang Sedang 2 C1 = Tinggi Tinggi 1
Untuk Kriteria Umur Benih didasarkan atas 6 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 4. Kriteria umur benih C2 Bilangan Fuzzy Nilai C2 <  4 Bulan Sangat rendah 1 C2 =  5 – 9 Bulan Rendah 2 C2 =  10 – 14 Bulan Cukup 3 C2 =  15 – 19 Bulan Sedang 4 C2 =  20 – 24 Bulan Tinggi 5 C2 > 25 Bulan Sangat tinggi 6
Untuk Kriteria Banyak Ranting didasarkan atas 2 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 5. Kriteria banyak ranting C3 Bilangan Fuzzy Nilai C3 = Sedikit ranting Rendah 1 C3 = Banyak ranting Tinggi 2
Untuk Kriteria Berat Cabai didasarkan atas 4 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 6. Kriteria berat cabai C4 Bilangan Fuzzy Nilai C4 <  2 Kg Rendah 1 C4 = 3 - 5 Kg Sedang 2 C4 >  6 - 8 Kg Tinggi 3 C4 > 9 Kg Sangat tinggi 4
Untuk Kriteria Waktu Panen didasarkan atas 5 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 7. Kriteria waktu panen C5 Bilangan Fuzzy Nilai C5 <  30  hr Sangat rendah 5 C5 = 31 – 60 hr Rendah 4 C5 = 61 – 90 hr Sedang 3 C5 = 91 – 120 hr Tinggi 2 C5 > 121 Sangat tinggi 1
Untuk Kriteria Ukuran Cabai didasarkan atas 3 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 8. Kriteria ukuran cabai C6 Bilangan Fuzzy Nilai C6 < 2 Cm Rendah 1 C6 3-4 Cm Sedang 2 C6 > 5 Cm Tinggi 3
Untuk Kriteria Tingkat Rasa didasarkan atas 4 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 9. Kriteria tingkat rasa C7 Bilangan Fuzzy Nilai C7 < 1000  Shu Rendah 1 C7= 1001 - 1500 Shu Sedang 2 C7 = 1501 - 2000 Shu Tinggi 3 C7 > 2001 Shu Sangat tinggi 4
Untuk Kriteria Daya Kecambah Jarak Tanam didasarkan atas 4 rating penilaian, sebagai berikut :
Tabel 10. Kriteria daya kecambah jarak tanam C8 Bilangan Fuzzy Nilai C8 <  20 Cm Sangat rendah 1 C8= 21 cm – 30 cm Rendah 2 C8 = 31 cm – 40 cm Cukup 3 C8 = 41 cm – 50 cm Sedang 4 C8 = 51 cm – 60 cm Tinggi 5 C8 >  60 cm Sangat tinggi 6
Sedangkan  ranking  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  dinilai  dengan  rating  1  sampai  5 yaitu:
1 : Sangat Rendah 2 : Rendah 3 : Cukup 4 : Tinggi 5 : Sangat Tinggi
Bobot Preferensi kritreria yang diberikan oleh para petani cabai rawit yang ditemui adalah:
W = [4,3,3,2,1]
Terdapat  5  data  bibit  cabai  rawit  secara  umum  yang  akan  dihitung  dengan  TOPSIS  adalah  sebagai berikut :
Tabel 11. Data bibit cabai rawit Merk C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 Rendah 10 bln Sedikit 5 Kg / tnm 90 hr 2 cm 1200 Shu 50 cm A2 Sedang 15 bln Banyak 3 Kg / tnm 100 hr 5 cm 1800 Shu 40 cm A3 Tinggi 10 bln Banyak 7 Kg / tnm 90 hr 3 cm 1500 Shu 15 cm A4 Sedang 22 bln Sedikit 5 Kg / tnm 150 hr 4 cm 1300 Shu 20 cm A5 Tinggi 20 bln Sedikit 9 Kg / tnm 80 hr 2 cm 2100 Shu 25 cm
Tahapan Memulai langkah TOPSIS yaitu melakukan normalisasi berdasarkan rating krieria yang telah ditentukan sebelumnya.
Tabel 12. Data normalisasi bibit cabai rawit Merk C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 3 3 1 2 3 1 2 4 A2 2 4 2 2 2 3 3 3 A3 1 3 2 3 3 2 2 1 A4 2 5 1 2 1 2 2 1 A5 1 5 1 4 3 1 4 2
Memulai langkah TOPSIS dengan  meranking kinerja setiap  alternati pada setiap  kriteria  yang  sudah teroptimasi. Berikut ini salah satu perhitungan perankingan alternatif pada kriteria yang sudah ternormalisasi.
X 1 = √(3 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 ) = √19 = 4,359
r 1 1 = 𝑥1 1 |𝑥1| = 3 4,358 = 0,688
r 2 1 = 𝑥2 1 |𝑥1| = 2 4,358 = 0,459
r 3 1 = 𝑥3 1 |𝑥1| = 1 4,358 = 0,229
r 4 1 = 𝑥4 1 |𝑥1| = 2 4,358 = 0,459
r 5 1 = 𝑥5 1 |𝑥1| = 1 4,358 = 0,229
Lakukan hingga data X 8, sehingga diperoleh Matriks ternormalisasi dari hasil perhitungan keseluruhan, sebagai berikut:
R = [ 0,688 0,327 0,302 0,329 0,530 0,459 0,436 0,603 0,329 0,354 0,229 0,327 0,603 0,493 0,530 0,459 0,546 0,302 0,329 0,177 0,229 0,546 0,302 0,658 0,229 0,229 0,329 0,718 0,688 0,493 0,539 0,459 0,329 0,180 0,459 0,329 0,180 0,229 0,658 0,359
]
Membuat  matriks  keputusan  berbobot  berdasarkan  kriteria  (Ci),  dan  melakukan  normalisasi  matriks dengan  menggunakan  persamaan  2.  Berikut  ini  salah  satu  perhitungan  dalam  membuat  matriks  keputusan berbobot.
y 1 1 = (4) (0,688) = 2,753
y 1 2 = (3) (0,459) = 1,376 y 1 3 = (3) (0,229) = 0,688 y 1 4 = (2) (0,459) = 0,918 y 1 5 = (1) (0,229) = 0,229
Lakukan hingga data Y 85, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi terbobot sebagai berikut :
R =
[ 2,753 1,309 1,206 1,315 2,121 0,918 1,315 2,874 1,376 1,309 1,809 0,986 1,061 2,065 1,480 1616 0,688 0,982 1,809 1,480 1,591 1,376 0,986 0,539 0,918 1,091 0,603 0,658 1,354 0,918 0,658 0,359 0,229 0,546 0,302 0,658 0,530 0,229 0,658 0,359]
Menentukan  Solusi  ideal  positif  dan  negatif,  Solusi  ideal  positif  dapat  dilihap  pada  matriks  sebagai berikut:
y 1 + = max {2,753; 1,376; 0,688; 0,918; 0,229} = 2,753
y 2 + = max {1,309; 1,309; 0,982; 1,091; 0,229} = 1,309 y 3 + = max {1,206; 1,809; 1,809; 0,603; 0,302} = 1,809 y 4 + = max {1,315; 0,986; 1,480; 0,658; 0,658} = 1,480 y 5 + = max {2,121; 1,061; 1,591; 1,354; 0,530} = 2,121 y 5 + = max {0,918; 2,065; 1,376; 0,918; 0,229} = 2,065 y 5 + = max {1,315; 1,480; 0,986; 0,658; 0,658} = 1,480 y 5 + = max {2,874; 1,616; 0,539; 0,359; 0,359} = 2,874
Sehingga diperoleh nilai A + Sebagai berikut :
A + = {2,753; 1,309; 1,809; 1,480; 2,121; 2,065; 1,480; 2,874}
Solusi ideal negatif sebagai berikut:
y 1 - = min {2,753; 1,376; 0,688; 0,918; 0,229} = 0,229 y 1 - = min {1,309; 1,309; 0,982; 1,091; 0,229} = 0,546
y 1 - = min {1,206; 1,809; 1,809; 0,603; 0,302} = 0,302 y 1 - = min {1,315; 0,986; 1,480; 0,658; 0,658} = 0,658 y 1 - = min {2,121; 1,061; 1,591; 1,354; 0,530} = 0,354 y 1 - = min {0,918; 2,065; 1,376; 0,918; 0,229} = 0,299 y 1 - = min {1,315; 1,480; 0,986; 0,658; 0,658} = 0,658 y 1 - = min {2,874; 1,616; 0,539; 0,359; 0,359} = 0,359
Sehingga diperoleh nilai A - sebagai berikut :
A - = {0,299; 0,546; 0,302; 0,658; 0,354; 0,299; 0,658; 0,359}
Menentukan jarak dengan solusi ideal
Berikut ini salah satu perhitungan dalam menentukan jarak nilai terbobot setiap terhadap solusi ideal positif:
D 1 + = √ (2,753 − 2,753) 2 + (1,309 − 1,309) 2 + (1,809 − 1,206) 2
+ (1,480 − 1,315) 2 + (2,121 − 2,121) 2 + (2,065 − 0,918) 2 +(1480 − 1,314) 2 + (2,874 − 2,874) 2 =  1,317
Lakukan hingga data D 5 + . Kemudian menentukan jarak nilai terbobot setiap terhadap solusi ideal negatif:
D 1 - = √ (2,752 − 0,299) 2 + (2,284 − 0,546) 2 + (1,208 − 0,302) 2
+ (1,316 − 0,658) 2 + (1,456 − 0,354) 2 + (1,456 − 0,299) 2
+(1,456 − 0,658) 2 + (1,456 − 0,359) 2 =  4,308
Lakukan hingga data D 5 - .
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
Langkah  terakhir  adalah  menentukan  preferensi  setiap  alternatif,  tahapan  ini  akan  diperoleh  hasil perankingan secara utuh berdasarkan metode TOPSIS.
V 1 = 4,308 4,308+1,317 = 0,766 V 2 = 3,226 3,226+2,201 = 0,594 V 3 = 2,517 2,517+3,289 = 0,434 V 4 = 1,156 1,156+4,121 = 0,219 V 5 = 0,177 0,177+4,775 = 0,036
Gambar 4 . Grafik alternatif terbaik
Sehingga dari hasil perhitungan akhir tersebut diperoleh rangking cabai rawit terbaik secara berurutan adalah  Cabai  Rawit,  F1  Hibrida  “Rage2”,  cabai  Rawit  F1  Hibrida  “Bhaskara”,  Cabai  Rawit  F1  Hibrida “Sonar”, Cabai Rawit Putih Raputi, dan Cabai Rawit Putih Sorande.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa pemilihan bibit cabai rawit dengan kriteria umur  benih,  berat  cabai,  banyak  ranting,  ukuran  cabai,  waktu  panen,  tingkat  rasa,  curah  hujan,  dan  daya kecambah jarak tanam dapat menggunakaan metode TOPSIS.  Dan dengan metode ini juga bibit cabai rawit yang telah di uji dapaat di rankingkan, dengan begitu masalah penilaian bibit cabai rawit dapat terselesaikan. Untuk pengembangan dari penelitian ini dapat dilakukan dengan menambahkan beberapa kriteria lain dalam pemilihan bibit cabai rawit sepeti umur tanaman, tinggi tanaman, kondisi daun, dan lain-lain. Selain itu, sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode  lain  yang  serupa  dengan  meanmbahkan beberapa perbandingan pada parameter tertentu.

## REFERENSI
[1] Badan Pusat Statistik Provinsi Riau, 2014, retrieved from https://riau.bps.go.id.
[2] Wahyu HR, Joan AW, Masnawati. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Rawit
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 A5 A4 A3 A2 A1 Grafik alternatif berdasarkan nilai preferensi
Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Berbasis Web ,  Prosiding  Seminar  Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. ISSN : 2540-7902, Maret 2017.
[3] Nasab,  H.H.,  Milani,  A.S.,  2012. An  Improvement  of  Quantitative  Strategic  Planning  Matrix  Using Multiple Criteria Decision Making and Fuzzy Numbers. Applied Soft Computing 12, 2246- 2253
[4] Olson  D.  L.  2004.  “ Comparison  of  Weights  in  TOPSIS  Models”.  Mathematical  and    Computer Modelling . 40, 721-727.
[5] Yeh,  C. A  Problem-based  Selection  of  Multi-attribute  Decision-making  Methods.  International Transactions in Operational Research , 2002, p.169-181.
[6] Wang,  Y.  M.,  &  Elhag,  T.  M.  S.,  2006. Fuzzy TOPSIS method  based  on  alpha  level  sets  with  an application to bridge risk assessment.Expert Systems with Applications , 31, 309–319.
[7] Suryandini  Afrian, dan  Indriyati. 2015. “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS”. Jurnal Masyarakat Informatika. 6, 11.
[8] Rouhani,  S.,  Mehdi,  G.,  Mostafa,  J.,  2012. Evaluation  model  of  business  intelligence  for  enterprise system using fuzzy TOPSIS. Expert Systems with Applications 39, 3764-3771.
[9] Fadlan C., Windarto A. P., Damanik I. S., 2019. “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela)” Jurnal of Applied Informatics and Computing (JAIC), no. 2, vol. 3, p.42-46.
[10] R.  E.  Putri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Mendirikan  Usaha  Kuliner  di  Kota Nganjuk  Menggunakan  Metode  Topsis  Berbasis  Webgis,” Journal  of  Information  and  Technology, no.1, December 2016
[11] N. Gupta and Y. Singh, “ Optimal selection of wind power plant components using technique for order preference by similarity to ideal solution (Topsis),” 2016, International Conference on Electrical Power Energy System (ICEPES) 2016, no. 2, pp. 310–315,  2017.