## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida untuk Tanaman Cabai Menggunakan Metode MAUT
Sukamto [1]* , Riki Ario Nugroho [2] , Randi Andri Nugrah [3]
Sistem Informasi, FMIPA Universitas Riau [1], [2], [3]
Pekanbaru, Riau, Indonesia sukamto@lecturer.unri.ac.id [1] ; riki.ario@lecturer.unri.ac.id [2] ; randi.andria3606@student.unri.ac.id [3]
Abstract— Diseases  in  chili  plants  often  cause  farmers  to experience  crop  failure.  Diseases  that  are  often  encountered  are leaf spot disease, wilt disease, and anthracnose disease caused by fungi.  Therefore,  farmers  are  trying  to  prevent  and  reduce  the disease  by  using  pesticides.  The  use  of  pesticides  in  agriculture plays  a  role  in  preventing  and  reducing  diseases  in  chili  plants. Pesticides  for chili plants are quite widely spread on the  market and  have  the  advantages  of  each  product  offered  to  farmers,  so farmers  must  be  more  careful  and  understanding  in  choosing pesticides to be used in preventing chili plant diseases. For that we need  a  decision  support  system  (SPK).  The  purpose  of  this research is to apply the MAUT method in SPK which can help chili farmers in selecting pesticides. The data used in this study are 10 types of pesticides as an alternative. While the criteria consist of price,  classification,  number  of  diseases  eradicated,  method  of action,  shelf  life,  and  formulation  concentration.  Data  analysis uses  the  MAUT  method  with  the  steps  of  forming  a  decision matrix,  normalizing  the  decision  matrix,  determining  the  utility matrix,  calculating  the  final  utility,  and  ranking.  The  research results  obtained  for  the  three  best  pesticides  are  Tridex  80  WP, Ziflo 76 WG, and Cabriotop 60 WG .
Keywords—Chili Plant, MAUT Method, Pesticides .
Abstrak—Penyakit pada tanaman cabai sering kali menjadikan petani mengalami gagal panen. Penyakit yang sering dijumpai  yaitu  penyakit  bercak  pada  daun,  penyakit  layu,  dan penyakit antraknosa yang disebabkan oleh jamur. Oleh karena itu para petani berusaha untuk mencegah dan mengurangi penyakit tersebut  dengan  penggunaan  pestisida. Penggunaan  pestisida dalam  bidang  pertanian  cukup  berperan  dalam  mencegah  dan mengurangi  penyakit  pada  tanaman  cabai.  Pestisida  untuk tanaman  cabai  cukup  banyak  tersebar  di  pasaran  dan  memiliki keunggulan  masing-masing  produk  yang  ditawarkan  kepada petani,  sehingga  para  petani  harus  lebih  teliti  dan  memahami dalam  memilih pestisida yang akan digunakan dalam  mencegah penyakit tanaman cabai. Untuk itu diperlukan sistem pendukung keputusan  (SPK).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan  metode  MAUT  dalam  SPK  yang  dapat  membantu petani cabai dalam memilih pestisida. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada 10 jenis pestisida sebagai alternatif. Sedangkan kriteria  terdiri  dari  harga,  klasifikasi,  jumlah  penyakit  yang dibasmi,  cara  kerja,  daya  tahan  simpan,  dan  konsentrasi formulasi.  Analisa  data  menggunakan  metode  MAUT  dengan
langkah-langkah membentuk  matriks  keputusan,  normalisasi matriks  keputusan,  menentukan  matriks  utilitas,  menghitung utilitas akhir, dan perangkingan . Hasil penelitian yang diperoleh untuk tiga pestisida terbaik adalah Tridex 80 WP, Ziflo 76 WG, dan Cabriotop 60 WG.
Kata Kunci— Metode MAUT, Pestisida, Tanaman Cabai

## I. P ENDAHULUAN
Berbagai  macam  upaya  petani  dalam  meningkatkan produksi cabai, adanya penyakit pada tanaman cabai sering kali menjadikan petani mengalami gagal panen. Beberapa penyakit yang sering dijumpai yaitu penyakit bercak pada daun, penyakit layu,  penyakit  antraknosa  yang  disebabkan  oleh  jamur  dan penyakit  lainnya.  Tanaman  cabai  juga  rentan  terhadap  cuaca dan  suhu  yang  berubah  tiba-tiba.  Oleh  karena  itu  para  petani berusaha  untuk  mencegah  dan  mengurangi  penyakit-penyakit mulai  dari  pemilihan  bibit  yang  bagus  serta  penggunaan pestisida pada tanaman cabai.
Penggunaan  pestisida  dalam  bidang  pertanian  cukup berperan  dalam  mencegah  dan  mengurangi  penyakit  pada tanaman  cabai.  Pestisida  sangat  efektif  dan  efisien  dalam mengatasi  penyakit  pada  tanaman  cabai.  Pestisida  juga  bisa mengurangi  hama disekitar  yang  menyebabkan penyakit pada tanaman cabai itu sendiri. Sehingga dapat meningkatkan hasil panen yang besar bagi para petani.
Pestisida untuk tanaman cabai banyak beredar dan memiliki keunggulan  produk  yang  ditawarkan,  sehingga  petani  harus teliti  dalam  memilih  pestisida  yang  akan  digunakan  dalam mencegah penyakit tanaman cabai. Para petani bingung dalam memilih pestisida yang baik karena banyak kriteria dari produk pestisida  tersebut,  serta  keunggulannya  saling  bersaing sehingga  petani  harus  sangat  selektif  kepada  pestisida  yang akan  digunakan.  Untuk  itu  diperlukan  sistem  pendukung keputusan (SPK).
SPK  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur  [1].    SPK  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi pengguna  agar  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan dengan lebih baik [2]. Beberapa metode dalam SPK antara lain
AHP, TOPSIS, SAW, FMADM, WP, SMART, MAUT dan lain sebagainya [3]. Adapun yang akan diterapkan dalam penelitian ini adalah metode MAUT ( Multi Attribute Utility Theory ).
MAUT  merupakan  metode  perbandingan  kuantitatif  yang mengkombinasikan  pengukuran  atas  biaya  ( cost )  dan keuntungan  ( benefit )  yang  berbeda.  Untuk  mencari  alternatif yang  mendekati  keinginan user maka  dilakukan  perkalian terhadap skala prioritas yang sudah ditentukan. Sehingga hasil yang  terbaik  dan  paling  mendekati  dari  alternatif-alternatif tersebut yang akan diambil sebagai solusi  [4]-[5].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ramadiani,  dkk pada tahun 2018 yang bertujuan untuk membandingkan metode MAUT  dan  TOPSIS  dengan  150  alternatif  dan  12  kriteria, menghasilkan akurasi MAUT lebih tinggi bernilai 94,99% dan TOPSIS  48%.  Hasil  akurasi  tertinggi  dimiliki  MAUT dikarenakan  perhitungan  data  asli  dilakukan  dengan menjumlahkan  semua  skor  yang  telah  diperoleh  kemudian digunakan sebagai hasil akhir [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wira  Apriani  pada  tahun 2019  tentang  “Pemilihan  Pimpinan  dengan  Metode  MAUT”, menyimpulkan  bahwa  sistem  disajikan  dalam  bentuk  hasil angka  perhitungan  MAUT  dengan  nilai  83,60  merupakan alternatif tertinggi [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tia  Imandasari,  dkk,  pada tahun 2019 dengan judul “Pemilihan Deodorant dengan Metode MAUT”,  menyimpulkan  bahwa  dengan  metode  MAUT menyelesaikan  permasalahan  dalam  pemilihan  deodorant cocok untuk dijadikan  rekomendasi dengan peroleh  nilai 0,73 terhadap alternatif tertinggi [8].
Penelitian yang  dilakukan oleh Tonni Limbong, dkk, pada tahun  2020  tentang  “Menentukan  Matakuliah  yang  Efektif Belajar  Daring  (Belajar  dan  Ujian)  dengan  metode  MAUT”, menyimpulkan  bahwa  pembelajaran  yang  efektif  adalah menggunakan  aplikasi  Google  Meet dan  Zoom untuk  tatap muka dan  Edmodo untuk tutorial dan penugasan  dengan  nilai 0,88 merupakan alternatif tertinggi [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Ani Adam, dkk, pada tahun 2020  tentang  “Pemilihan  Dosen  Berprestasi  di  Universitas Khairun  dengan  metode  MAUT”,  menyimpulkan  bahwa penelitian  dengan  metode  MAUT  hasil  perangkingan  adalah dengan nilai 300 merupakan alternatif tertinggi [10].
Penelitian yang dilakukan oleh Ade Ayunda Kusuma, dkk, pada  tahun  2021  tentang  “Pemilihan Lokasi  Strategis Coffeshop  Milenial dengan  metode  MAUT”,  menyimpulkan bahwa  hasil  perhitungan  untuk  beberapa  alternatif  serta memberikan  nilai  utilitas  akhir  terbaik  dalam  menentukan tempat  yang  strategis  untuk  usaha coffeshop dengan  nilai 0,8054 merupakan alternatif tertinggi [11].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode MAUT dalam SPK yang dapat membantu petani cabai dalam memilih pestisida  yang  baik  dan  benar  sehingga  dapat  meningkatkan produktivitas tanaman cabai.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
SPK mampu memecahkan masalah dengan cara mengolah data  dengan  berbagai  model  secara  interaktif  sehingga  dapat memberikan  informasi  yang  bisa  digunakan  dalam  membuat sebuah keputusan  [12] - [13].

## B. Metode MAUT
Metode MAUT merupakan suatu skema evaluasi akhir, v ( x ) dari  suatu  objek x sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan suatu nilai yang relevan terhadap nilai dimensinya yang disebut nilai  utilitas.  Metode  MAUT  digunakan  untuk  merubah  dari beberapa kepentingan ke dalam nilai numerik dengan skala 0 - 1 dengan 0 mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Hasil akhir adalah urutan peringkat evaluasi  yang  merupakan  pilihan dari pembuat keputusan [14]-[15].
Adapun  langkah-langkah  metode  MAUT  adalah  sebagai berikut ([16], [17], [18], [19], [20]) :
1) Membentuk matriks keputusan, yaitu:
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 21 ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 12 𝑥 22 ⋮ 𝑥 𝑚2 … … ⋮ … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
2) Normalisasi matriks keputusan, yaitu:
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 21 ⋮ 𝑟 𝑚1 𝑟 12 𝑟 22 ⋮ 𝑟 𝑚2 … … ⋮ … 𝑟 1𝑛 𝑟 2𝑛 ⋮ 𝑟 𝑚𝑛 ] (2)
 Jika kriteria benefit , maka:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (3)
 Jika kriteria cost , maka
𝑟 𝑖𝑗 = 1 + 𝑥 𝑖 − − 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (4)
Dimana:
𝑥 𝑖 + = 𝑚𝑎𝑥(𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , … , 𝑥 𝑚𝑖 ) (5)
𝑥 𝑖 − = 𝑚𝑖𝑛(𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , … , 𝑥 𝑚𝑖 ) (6)
𝑥 𝑖𝑗 = Bobot alternatif 𝑥 𝑖 − = Bobot terburuk ( minimum ) dari kriteria ke- i 𝑥 𝑖 + = Bobot terbaik ( maximum ) dari kriteria ke- i .
3) Menentukan matriks utilitas ( U ), yaitu:
𝑈 = [ 𝑢 11 𝑢 21 ⋮ 𝑢 𝑚1 𝑢 12 𝑢 22 ⋮ 𝑢 𝑚2 … … ⋮ … 𝑢 1𝑛 𝑢 2𝑛 ⋮ 𝑢 𝑚𝑛 ] (7)
Dimana
𝑢 𝑖𝑗 =   𝑟 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑖 ;   𝑖 = 1, 2, … , 𝑚; 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛 (8)
4) Menghitung utilitas akhir  ( U i ), yaitu:
𝑈 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)
5) Perangkingan,  nilai  utilitas  akhir  yang  terbesar  adalah alternatif yang terbaik.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Langkah-langkah penelitian ini adalah i sebagai i berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitan
A. Identifikasi masalah. Langkah ini dilaksanakan agar penulis dapat  mengetahui  apa  saja  kendala-kendala  serta  yang menjadi  permasalahan  dalam  penentuan  pestisida  terbaik bagi petani cabai.
B. Studi  literatur.  Dalam  studi  literatur  ini  penulis  mencari beragam  macam  informasi  tambahan  untuk  pembuatan sistem dengan metode MAUT dengan cara membaca serta meringkas  berbagai  macam  artikel  yang  ada  di  jurnal  dan buku-buku seputar materi terkait permasalahan yang sudah
ditemukan  sebelumnya  pada  langkah  pengidentifikasian masalah.
C. Pengumpulan  data.  Data  yang  berhubungan  dengan informasi  apa  yang  ingin  didapatkan  dan  diolah  dalam penelitian.  Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  metode pengumpulan data, yaitu :
1) Data  primer  yaitu  data  yang  didapatkan  langsung  dari Dinas Pertanian dan Pangan, serta petani cabai. Sumber informasi asli dianggap sebagai data primer. Observasi dan  wawancara  dilakukan  untuk  mendapatkan  data primer, yaitu :
a) Observasi,  mengamati  di  Dinas  Pertanian  dan Pangan,  serta  petani  cabai,  mengumpulkan  materi dan  informasi  yang  diperlukan  untuk  memperoleh data.
b) Wawancara,  penulis  melakukan  pertanyaan  tentang pestisida,  yang  memberikan  tambahan  materi  dan detail yang tidak dapat diperoleh melalui pengamatan sederhana.
2) Data  sekunder,  yaitu  mengumpulkan  buku,  jurnal,  dan publikasi yang digunakan, seperti kutipan dalam jurnal akademik dan sumber pustaka sekunder lainnya.
Berdasarkan  pengumpulan  data  ini  diperoleh , kriteria- kriteria  antara  lain  harga,  jumlah  penyakit  yang  dibasmi (kalsifikasi  manfaat),  cara  kerja,  daya  tahan  simpan,  dan konsentrasi formulasi.
D. Analisis data, menggunakan metode MAUT yang dilakukan dengan  mengumpulkan  data  alternatif  dan  kriteria-kriteria untuk penilaian kelayakan pestisida.
E. Desain sistem , menggunakan UML .
F. Implementasi sistem , menggunakan bahasa HTML dengan PHP serta MySQL sebagai database.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Alternatif dan Kriteria
Data  alternatif  pada  penelitian  ini  sebanyak  10  pestisida dengan  jenis  fungisida  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian Pangan, serta petani cabai. Adapun data alternatif dan kriteria dapat dilihat pada Tabel I .
T ABEL I. D ATA A LTERNATIF No Alternatif Harga Klasifikasi Manfaat Cara Kerja Daya Tahan Simpan Konsentrasi Formulasi (g/l) 1 Amistartop 325 SC 74.000 biru 2 sistemik 3 1 2 Cabriotop 60 WG 25.000 biru 2 sistemik 2 1 3 Daconil 75 WP 20.000 biru 2 kontak 4 15 4 Heksa 50 SC 21.600 biru 2 sistemik 2 3 5 Kontaf Plus 250 SC 42.500 biru 1 sistemik 2 2 6 Lamzeb 85 WP 9.500 biru 1 kontak 4 1 7 Narkozeb 85 WP 10.500 hijau 1 kontak 2 3
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisa Data dengan metode MAUT Desain Sistem Mulai Implementasi Sistem Studi Literatur Selesai
No Alternatif Harga Klasifikasi Manfaat Cara Kerja Daya Tahan Simpan Konsentrasi Formulasi (g/l) 8 Score 250 EC 52.800 biru 1 sistemik 3 0,5 9 Tridex 80 WP 8.000 Hijau 2 kontak dan sistemik 2 1 10 Ziflo 76 WG 12.000 Biru 2 kontak 5 4
Sedangkan data kriteria ditentukan berdasarkan kriteria dan subkriteria, yaitu sebagaimana pada Tabel II dan Tabel III.
T ABEL II. D ATA K RITERIA DAN B OBOT Kode Kriteria Bobot Tipe K1 Harga 0,25 Cost K2 Klasifikasi 0,15 Benefit K3 Jumlah Penyakit yang Dibasmi 0,20 Benefit K4 Cara Kerja 0,15 Benefit K5 Daya Tahan Simpan 0,10 Benefit K6 Konsentrasi Formulasi 0,15 Cost
Tabel II merupakan data kriteria dan bobot yang terdiri dari kode, kriteria, bobot, dan tipe. Sedangkan Tabel III merupakan subkriteria  dari  masing-masing  kriteria  dengan  poin  yang ditentukan.
T ABEL III. D ATA K RITERIA DAN S UBKRITERIA
Kode Kriteria Sub Kriteria Poin K1 Harga > 60.001 5 45.001 – 60.000 4 30.001 – 45.000 3 15.001 – 30.000 2 ≤= 15.000 1 K2 Klasifikasi Hijau 4 Biru 3 Kuning 2 Merah 1 K3 Jumlah Penyakit yang Dibasmi (Manfaat) Lebih dari 2 penyakit 3 2 penyakit 2 1 penyakit 1 K4 Cara Kerja 2 cara 2
1 cara
1 K5 Daya Tahan Simpan Lebih dari 4 tahun 5 4 tahun 4 3 tahun 3 2 tahun 2 1 tahun 1 K6 Konsentrasi Formulasi > 4 g/l 5
> 3 g/l 4 > 2 g/l 3 > 1 g/l 2 ≤ 1 g/l 1
Berdasarkan Tabel I dan Tabel III diperoleh rating kecocokan sebagaimana pada Tabel IV.
T ABEL IV. R ATING K ECOCOKAN
Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 Amistartop 325 SC 5 3 2 1 3 1 A2 Cabriotop 60 WG 2 3 2 1 2 1
A3 Daconil 75 WP 2 3 2 1 4 5
Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 A4 Heksa 50 SC 2 3 2 1 2 3 A5 Kontaf Plus 250 SC 3 3 1 1 2 2 A6 Lamzeb 85 WP 1 3 1 1 4 1 A7 Narkozeb 85 WP 1 4 1 1 2 3 A8 Score 250 EC 4 3 1 1 3 1 A9 Tridex 80 WP 1 4 2 2 2 1 A10 Ziflo 76 WG 1 3 2 1 5 4

## B. Perhitungan Metode MAUT
Perhitungan dengan metode MAUT terdiri dari:
1) Gunakan  Tabel  IV,  dan  persamaan  (1)  diperoleh  matriks keputusan, yaitu
𝑋 =
[ 5 2 2
2 3 1 1 4 1 1 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 2 4 2 2 4 2 3 2 5 1 1 5 3 2 1 3 1 1 4 ]
2) Berdasarkan Tabel  II, K1 dan  K6 bertipe cost . Sedangkan K2, K3, K4, dan K5 bertipe benefit . Gunakan persamaan (5) diperoleh:
𝑥 1 + = 𝑚𝑎𝑥(5, 2, 2, … , 1) = 5 𝑥 2 + = 𝑚𝑎𝑥(3, 3, 3, … , 3) = 4 𝑥 3 + = 𝑚𝑎𝑥(2, 2, 2, … , 2) = 2 𝑥 4 + = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 1, … , 1) = 2 𝑥 5 + = 𝑚𝑎𝑥(3, 2, 4, … , 5) = 5 𝑥 6 + = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 5, … , 4) = 5
Gunakan persamaan (6) diperoleh: 𝑥 1 − = 𝑚𝑖𝑛(5, 2, 2, … , 1) = 1 𝑥 2 − = 𝑚𝑖𝑛(3, 3, 3, … , 3) = 3 𝑥 3 − = 𝑚𝑖𝑛(2, 2, 2, … , 2) = 1 𝑥 4 − = 𝑚𝑖𝑛(1, 1, 1, … , 1) = 1 𝑥 5 − = 𝑚𝑖𝑛(3, 2, 4, … , 5) = 2 𝑥 6 − = 𝑚𝑖𝑛(1, 1, 5, … , 4) = 1
Untuk K1 bertipe cost , gunakan persamaan (4), diperoleh 𝑟 11 = 1 + 1−5 5−1 = 0,000
𝑟 21 = 1 + 1−2 5−1 = 0,750
𝑟 31 = 1 + 1−2 5−1 = 0,750 𝑟 41 = 1 + 1−2 5−1 = 0,750
𝑟 51 = 1 + 1−3 5−1 = 0,500
𝑟 61 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
𝑟 71 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000 𝑟 81 = 1 + 1−4 5−1 = 0,250
𝑟 91 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000 𝑟 101 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
Untuk  K2  bertipe benefit ,  gunakan  persamaan  (3), diperoleh:
𝑟 12 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 22 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 32 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 42 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 52 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 62 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 72 = 4−3 4−3 = 1,000
𝑟 82 = 3−3 4−3 = 0,000
𝑟 92 = 4−3 4−3 = 1,000
𝑟 102 = 3−3 4−3 = 0,000
Untuk  K3  bertipe benefit ,  gunakan  persamaan  (3), diperoleh:
𝑟 13 = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 23 = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 33 = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 43 = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 53 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 63 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 73 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 83 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 93 = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 103 = 2−1 2−1 = 1,000
Untuk  K4  bertipe benefit ,  gunakan  persamaan  (3), diperoleh:
𝑟 14 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 24 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 34 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 44 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 54 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 64 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 74 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 84 = 1−1 2−1 = 0,000
𝑟 94 = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 104 = 1−1 2−1 = 0,000
Untuk  K5  bertipe benefit ,  gunakan  persamaan  (3), diperoleh:
𝑟 15 = 3−2 5−2 = 0,333
𝑟 25 = 2−2 5−2 = 0,000
𝑟 35 = 4−2 5−2 = 0,667
𝑟 45 = 2−2 5−2 = 0,000
𝑟 55 = 2−2 5−2 = 0,000
𝑟 65 = 4−2 5−2 = 0,667
𝑟 75 = 2−2 5−2 = 0,000
𝑟 85 = 3−2 5−2 = 0,333
𝑟 95 = 2−2 5−2 = 0,000 𝑟 105 = 5−2 5−2 = 1,000
Untuk K6 bertipe cost , gunakan persamaan (4), diperoleh 𝑟 16 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
𝑟 26 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
𝑟 36 = 1 + 1−5 5−1 = 0,000 𝑟 46 = 1 + 1−3 5−1 = 0,500
𝑟 56 = 1 + 1−2 5−1 = 0,750
𝑟 66 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000 𝑟 76 = 1 + 1−3 5−1 = 0,500 𝑟 86 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
𝑟 96 = 1 + 1−1 5−1 = 1,000
𝑟 106 = 1 + 1−4 5−1 = 0,250
Sehingga  untuk  K1,  K2,  K3,  K4,  K5,  dan  K6  diperoleh matriks normalisasi R dengan persamaan (2) yaitu
𝑅 = [ 0,000 0,750
0,750 0,750 0,500 1,000 1,000 0,250 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,333 0,000 0,667 0,000 0,000 0,667 0,000 0,333 0,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,300 0,750 1,000 0,500 1,000 1,000 0,250 ]
3) Berdasarkan  Tabel  II  dan  matriks R ,  untuk  K1  gunakan persamaan (8), diperoleh : 𝑢 11 =  0,000 ∗ 0,25 = 0,000 𝑢 21 =  0,750 ∗ 0,25 = 0,188 𝑢 31 =  0,750 ∗ 0,25 = 0,188
𝑢 41 =  0,750 ∗ 0,25 = 0,188 𝑢 51 =  0,500 ∗ 0,25 = 0,125
𝑢 61 =  1,000 ∗ 0,25 = 0,250
𝑢 71 =  1,000 ∗ 0,25 = 0,250
𝑢 81 =  0,250 ∗ 0,25 = 0,063
𝑢 91 =  1,000 ∗ 0,25 = 0,250
𝑢 101 =  1,000 ∗ 0,25 = 0,2
Untuk K2 gunakan persamaan (8), diperoleh: 𝑢 12 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 22 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 32 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 42 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 52 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 62 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 72 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150
𝑢 82 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 92 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150 𝑢 102 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
Untuk K3 gunakan persamaan (8), diperoleh: 𝑢 13 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200 𝑢 23 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200
𝑢 33 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200
𝑢 43 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200 𝑢 53 =  0,000 ∗ 0,20 = 0,000
𝑢 63 =  0,000 ∗ 0,20 = 0,000 𝑢 73 =  0,000 ∗ 0,20 = 0,000 𝑢 83 =  0,000 ∗ 0,20 = 0,000 𝑢 93 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200
𝑢 103 =  1,000 ∗ 0,20 = 0,200
Untuk K4 gunakan persamaan (8), diperoleh : 𝑢 14 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 24 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 34 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 44 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 54 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 64 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 74 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 84 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
𝑢 94 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150
𝑢 104 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000
Untuk K5 gunakan persamaan (8), diperoleh : 𝑢 15 =  0,333 ∗ 0,10 = 0,033 𝑢 25 =  0,000 ∗ 0,10 = 0,000
𝑢 35 =  0,667 ∗ 0,10 = 0,067
𝑢 45 =  0,000 ∗ 0,10 = 0,000
𝑢 55 =  0,000 ∗ 0,10 = 0,000 𝑢 65 =  0,667 ∗ 0,10 = 0,067
𝑢 75 =  0,000 ∗ 0,10 = 0,000 𝑢 85 =  0,333 ∗ 0,10 = 0,033 𝑢 95 =  0,000 ∗ 0,10 = 0,000 𝑢 105 =  1,000 ∗ 0,10 = 0,100
Untuk K6 gunakan persamaan (8), diperoleh : 𝑢 16 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150 𝑢 26 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150 𝑢 36 =  0,000 ∗ 0,15 = 0,000 𝑢 46 =  0,500 ∗ 0,15 = 0,075 𝑢 56 =  0,750 ∗ 0,15 = 0,113 𝑢 66 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150 𝑢 76 =  0,500 ∗ 0,15 = 0,075 𝑢 86 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150 𝑢 96 =  1,000 ∗ 0,15 = 0,150
𝑢 106 =  0,250 ∗ 0,15 = 0,038
Sehingga  untuk  K1,  K2,  K3,  K4,  K5,  dan  K6  diperoleh matriks U , yaitu:
𝑈 = [ 0,000 0,188
0,188 0,188 0,125 0,250 0,250 0,063 0,250 0,250 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,150 0,000 0,150 0,000 0,200 0,200 0,200 0,200 0,000 0,000 0,000 0,000 0,200 0,200 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,150 0,000 0,033 0,000 0,067 0,000 0,000 0,067 0,000 0,033 0,000 0,100 0,150 0,150 0,000 0,075 0,113 0,150 0,075 0,150 0,150 0,038 ]
4) Gunakan matriks U dan persamaan (9), diperoleh:
𝑈 1 = 0,000 + 0,000 + ⋯ + 0,150 = 0,383
𝑈 2 = 0,188 + 0,000 + ⋯ + 0,150 = 0,538
𝑈 3 = 0,188 + 0,000 + ⋯ + 0,000 = 0,454
𝑈 4 = 0,188 + 0,000 + ⋯ + 0,075 = 0,463
𝑈 5 = 0,125 + 0,000 + ⋯ + 0,113 = 0,238
𝑈 6 = 0,250 + 0,000 + ⋯ + 0,150 = 0,467
𝑈 7 = 0,250 + 0,150 + ⋯ + 0,075 = 0,475
𝑈 8 = 0,063 + 0,000 + ⋯ + 0,150 = 0,246 𝑈 9 = 0,250 + 0,150 + ⋯ + 0,150 = 0,900
𝑈 10 = 0,250 + 0,000 + ⋯ + 0,038 = 0,588
Nilai-nilai utilitas akhir dapat dilihat pada Tabel V.
T ABEL V. N ILAI U TILITAS A KHIR
Kode Alternatif Kriteria
Utilitas
K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 Amistartop 325 SC 5 3 2 1 3 1 0,383 A2 Cabriotop 60 WG 2 3 2 1 2 1 0,538 A3 Daconil 75 WP 2 3 2 1 4 5 0,454 A4 Heksa 50 SC 2 3 2 1 2 3 0,463 A5 Kontaf Plus 250 SC  3 3 1 1 2 2 0,238 A6 Lamzeb 85 WP 1 3 1 1 4 1 0,467 A7 Narkozeb 85 WP 1 4 1 1 2 3 0,475 A8 Score 250 EC 4 3 1 1 3 1 0,246 A9 Tridex 80 WP 1 4 2 2 2 1 0,900 A10 Ziflo 76 WG 1 3 2 1 5 4 0,588
5) Gunakan  Tabel  V  dan  lakukan  pengurutan  dari  yang terbesar ke yang terendah, diperoleh Tabel VI.
T ABEL VI. P ERANGKINGAN
Kode Alternatif Kriteria Utilitas K1 K2 K3 K4 K5 K6 A9
Tridex 80 WP 1 4 2 2 2 1 0,900 A10 Ziflo 76 WG 1 3 2 1 5 4 0,588 A2 Cabriotop 60 WG 2 3 2 1 2 1 0,538 A7 Narkozeb 85 WP 1 4 1 1 2 3 0,475 A6 Lamzeb 85 WP 1 3 1 1 4 1 0,467 A4 Heksa 50 SC 2 3 2 1 2 3 0,463 A3 Daconil 75 WP 2 3 2 1 4 5 0,454 A1 Amistartop 325 SC 5 3 2 1 3 1 0,383
A8
Score 250 EC 4 3 1 1 3 1 0,246
A5 Kontaf Plus 250 SC  3 3 1 1 2 2 0,238
Berdasarkan  Tabel  VI  yang  merupakan  hasil  pembahasan diperoleh  tiga  pestisida  terbaik  yaitu  alternatif  A9  (Tridex 80 WP), A10 (Ziflo 76  WG), dan  A2 (Cabriotop 60 WG) adalah tiga pestisida terbaik.

## C. Desain Sistem
Desain sistem adalah sebagai berikut:
1) Use  Case  Diagram ,  merupakan  diagram  yang  bekerja dengan cara interaksi antara user dengan sistem. Lihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar  2  menunjukkan  ada  1  aktor  dari  Dinas  Pertanian dan Pangan yaitu admin yang bertugas mengelola data-data yang dibutuhkan untuk melakukan proses penelitian seperti, data  kriteria,  sub  kriteria,  atribut  kriteria,  bobot  kriteria, rating  sub  kriteria,  menginput  data  pestisida  yang  akan dinilai, mengisi data penilaian pestisida, menampilkan hasil penilaian pestisida serta mengelola data user .
2) Activity Diagram, adalah langkah awal bagi pengguna untuk mengakses  ke  sistem.  Untuk  memasuki  ke  sistem memerlukan  identitas user yang  terdiri  dari username dan password . Activity Diagram antara lain:
a) Activity Kriteria  adalah  syarat  dalam  metode  ini  yang
dibutuhkan  untuk  memproses  data  penilaian.  Lihat Gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram Kriteria
Gambar  3  menjelaskan  alur  admin  dalam  melakukan aktivitas  seperti  menambah,  mengubah,  menghapus serta melihat data kriteria.
b) Activity Alternatif, yang menggambarkan alur kerja dari sistem. Lihat Gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Alternatif
Gambar  4  menjelaskan  alur admin dalam  melakukan aktivitas  seperti  menambah,  mengubah,  menghapus serta melihat data alternatif.
c) Activity Perhitungan  menggambarkan  alur  kerja  dari sistem dalam perhitungan alternatif yang terdapat dalam database sistem. Lihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Activity Diagram Penilaian
Gambar  5  menjelaskan  alur  admin  dalam  melakukan aktivitas mengelola perhitungan.
3) Class Diagram merupakan penjelasan detail tiap-tiap kelas dari  suatu  sistem,  juga  memperlihatkan  aturan-aturan  dan tanggung  jawab  entitas  yang  menentukan  perilaku  sistem. Lihat Gambar 6.
Gambar 6. Class Diagram

## D. Implementasi Sistem
Adapun implementasi sistem antara lain:
1) Tampilan halaman alternatif, lihat Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Alternatif
Gambar  7  merupakan  tampilan  alternatif  (pestisida)  yang menunjukkan data pestisida sesuai dengan data penelitian.
2) Tampilan halaman kriteria, lihat Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Kriteria
Gambar 8 merupakan tampilan kriteria yang menunjukkan data kriteria dan bobot dengan aksi tambah, edit dan hapus.
3) Tampilan halaman penilaian, lihat Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Penilaian Gambar 9 merupakan tampilan penilaian yang menunjukkan  penilaian  setelah  menambahkan  data pestisida sesuai dengan data penelitian.
4) Tampilan halaman perhitungan, lihat Gambar 10.

## Gambar 10. Halaman Perhitungan
Gambar  10  merupakan  tampilan  perhitungan  yang menampilkan  tahap  perhitungan  perangkingan  pestisida dengan  metode MABAC.
5) Tampilan halam hasil akhir, lihat Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Hasil Akhir
Gambar 11 merupakan tampilan hasil akhir yang menunjukkan tampilan  hasil  akhir  berupa  perangkingan  dari  data  pestisida setelah melakukan perhitungan

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis,  maka diperoleh  kesimpulan  bahwa  penggunaan  metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dapat membantu pihak Dinas Pertanian  dan  Pangan,  khususnya  para  petani  cabai  dalam memilih  pestisida  yang  baik  dan  benar  sehingga  dapat meningkatkan produktivitas tanaman cabai. Hasil  perhitungan yang dihasilkan dari penerapan metode MAUT adalah alternatif Tridex  80  WP  dengan  nilai  0,900,  Ziflo  76  WG  dengan  nilai 0,588,  dan  Cabriotop  60  WG  dengan  nilai  0,538  yang merupakan tiga pestisida terbaik untuk tanaman cabai.

## VI. SARAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  MAUT.  Disarankan untuk  menggunakan  metode  lain,  misalnya  MABAC,  EDAS, DIA, TOPSIS, SMART, dan lain-lain sehingga hasilnya dapat dibandingkan metode yang lebih baik dan akurat.
D AFTAR P USTAKA
[1] N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Theory(MAUT) pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Penerima Kredit,” SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 87–92, 2018.
[2] R. Kariman, H. Priyanto, and H. Sastypratiwi, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) pada Aplikasi Pemilihan Staf Berprestasi Dinas Pangan Pertanian dan Perikanan Kota Pontianak,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. ) , vol. 8, no. 2, pp. 212–217, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.38234.
[3] M.  I.  Nasution,  A.  Fadlil,  and  Sunardi,  “Perbandingan  Metode SMART dan MAUT untuk Pemilihan Karyawan pada Merapi Online Corporation,” JTIIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Ilmu Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 1205–1214, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021863583.
[4] F. El Khair, S. Defit, and Y. Yuhandri, “Sistem Keputusan dengan Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  dalam  Penilaian  Kinerja Pegawai,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 4, pp. 215–220, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.155.
[5] E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon,  and  A.  P.  Windarto,  “SPK: Algoritma  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  pada  Destinasi Tujuan  Wisata  Lokal  di  Kota  Sidamanik,” CESS  (Computer  Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 168–172, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.
[6] Ramadiani, H. R. Hatta, N. Novita, and Azainil, “Comparison of Two methods Between TOPSIS and MAUT in Determining BIDIKMISI Scholarship,” ICIC  (International  Conf.  Informatics  Comput. ,  vol., no., p., 2018, doi: 10.1109/IAC.2018.8780455.
[7] W.  Apriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pimpinan dengan MetodeMulti Attribute Utility Theory(MAUT) di PT.Sagami Indonesia,” J.  Mantik ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  10–19,  2019,  [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[8] T. Imandasari, A.  P. Windarto, and D.  Hartama, “Analisis Metode MAUT  pada  Pemilihan  Deodorant,” SAINTEKS  (Seminar  Nas. Teknol.  Komput.  Sains) ,  vol.,  no.,  pp.  736–739,  2019,  [Online].
Available: https://seminar-id.com/semnas-sainteks2019.html
[9] T. Limbong and J. Simarmata, “Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar  Daring  (Belajar  dan  Ujian)  dengan  Metode  Multi-Attribute Utility  Theory  (MAUT),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1851. [10] A. Adam, A. Fuad, H. Kurniadi Siradjuddin, and S. N Kapita, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Di  Universitas Khairun  Ternate  Menggunakan  Metode  Multi-  Attribute  Utility Theory,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 3, no. 3, pp. 166–
172, 2020, doi: 10.33387/jiko.v3i3.2246.
[11] A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  Mesran,  “Analisa Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dengan Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan  Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021, doi:
10.30865/json.v3i2.3575.
[12] Sukamto, Y. Andriyani, and I. D. Id, “Aplikasi Metode VIKOR untuk Menentukan Penerimaan Proposal Kegiatan Desa,” Komput. Terap. , vol. 8, no. 2, pp. 336–345, 2022.
[13] Sukamto,  I.  D.  Id,  and  A.  D.  Jukris,  “Penerapan  Metode  TOPSIS untuk  Menentukan  Kelayakan  Perpustakaan  Sekolah  Diakreditasi,” SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  24–29, 2023.
[14] Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  dengan  Menggunakan Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  di  STMIK  Antar Bangsa,” Ikraith-Informatika ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  12–20,  2022,  doi: 10.37817/ikraith-informatika.v6i2.1566.
[15] D. H. Ramadan, M. R. Siregar, and S. Ramadan, “Penerapan Metode MAUT dalam Penentuan Kelayakan TKI dengan Pembobotan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, pp. 1789–1795, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4441.
[16] Y.  A.  Situmorang,  N.  Dalimunthe,  I.  Parlina,  and  M.  R.  Lubis, “Penerapan  Metode  MAUT  pada  Pemilihan  Bimbingan  Intensif Terbaik di Pematangsiantar,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  249–255,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.934.
[17] Elviani, E. Haerani, E. P. Cynthia, F. Kurnia, and F. Syafira, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  993–1004,  2022,  doi: 10.55606/jitek.v2i3.545.
[18] J.  H.  Lubis,  S.  Esabella,  M.  Mesran,  D.  Desyanti,  and  D.  M. Simanjuntak,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, pp. 969–978, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[19] Sunardi, R. Umar, and D. Sahara, “Best Employee Decision Using Multi Attribute Utility Theory Method,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  6,  pp.  945–951,  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i6.4318.
[20] M. M. Boangmanalu, Mesran, and B. Purba, “Implementasi Metode MAUT  dalam  Seleksi  Calon  Marketing  Retail  dengan  menerapkan pembobotan ROC,” J. Ilm. Media SISFO , vol. 16, no. 2, pp. 81–91, 2022, doi: 10.33998/mediasisfo.2022.16.2.1264.