## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
1
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai Merah Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Web di Desa Kerik Magetan Jawa Timur
Pebri Romadhon 1 , Tomi Tristono 2 , Pradityo Utomo 3
1,2,3 Informatics Management, Merdeka Madiun University, Madiun, Idnonesia Email: 1 ffebri080296@gmail.com, 2 tomitristono@gmail.com, 3 pradityou@gmail.com

## Abstract
Kerik Village, Takeran District, Magetan Regency, part of the community, work as red chilli  farmers.  Farmers  experience  some  difficulties  in  red  chilli  cultivation  because farmers still have little experience in red chilli cultivation. The farmers cannot know the types of diseases and pests and the symptoms that hit chilli plants that can reduce the productivity of chilli plants and can even cause crop failure. In addition, farmers also do not have  experience  handling  it  when they  encounter  problems  that  hit chilli  plants that are being cultivated. To assist farmers in overcoming these problems, a web-based decision  support  system  was  built  using  the  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. The decision support system was created and designed using the Waterfall method and tested using the Blackbox Testing system testing method. With this decision support system, it is hoped that it will help farmers in Kerik Village diagnose diseases of the red chilli plants they cultivate. The test results from  the  Decision  Support  System for Diagnosing  Red  Chili  Plant Diseases Using  the Web-Based TOPSIS Method got the results as expected with the Blackbox Testing test, which brought the results of the percentage of system success of 100%.
Keywords:  Decision  Support  System,  TOPSIS,  Chili  Plant  Disease  Diagnosis, Blackbox Testing, Waterfall
1. PENDAHULUAN
Salah  satu wilayah  di daerah  Jawa Timur,  tepatnya di desa Kerik Kecamatan Takeran  Kabupaten  Magetan,  sebagian  besar  masyarakatnya  berprofesi sebagai  petani.  Pada  jaman  dahulu  kebanyakan  para  petani  di  desa  Kerik berfokus pada tanaman padi, namun akhir-akhir ini banyak yang bermigrasi ke tanaman  cabai  merah.  Para  petani  lebih  berani  mengambil  resiko  untuk menanam cabai merah karena tanaman cabai merah dirasa lebih mempunyai tingkat  ekonomis  yang  lebih  tinggi  dari  pada  tanaman  padi.  Langkah  yang

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
diambil oleh para petani untuk menanam cabai merah bukan suatu hal yang mudah,  karena  merupakan  kasus  baru  dalam  pekerjaan  yang  mereka laksanakan. Tentunya, para petani akan menemui beberapa masalah karena merupakan suatu hal yang baru dan kurangnya pengalaman dalam budidaya tanaman  cabai  merah.  Para  petani  kurang  mampu  untuk  mengetahui  jenis penyakit dan hama maupun gejala-gejala yang melanda tanaman cabai yang dapat menurunkan produktivitas tanaman cabai, bahkan dapat menyebabkan gagal panen. Para petani juga belum mempunyai pengalaman bagaimanakah cara penanganan yang harus dilakukan saat menemui masalah yang melanda tanaman cabai yang sedang di budidaya. Berdasarkan pada masalah-masalah yang  di  sebutkan  diatas,  pada  penelitian  ini  membahas  masalah  sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Technique for Order of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  yang  akan  bekerja  untuk menentukan jenis penyakit berdasarkan gejala dan hama pada tanaman cabai merah khususnya gejala yang terjadi pada daun tanaman cabai merah. Penulis akan  membahas  tentang  sistem  pendukung  keputusan  diagnosa  penyakit tanaman cabai merah menggunakan metode TOPSIS berbasis Web.
Beberapa  penelitian  terkait  yang  digunakan  untuk  mendukung  penelitian  ini antara  lain  :  pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  tentang sistem  pendukung  keputusan  dalam  diagnosa  penyakit  anemia  dengan menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  oleh  Anggareni  dkk pada  tahun  2016.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  digunakan untuk  mengetahui  jenis-jenis  penyakit,  gejala  dan  penangannya  agar  resiko yang mungkin ditimbulkan dapat diminimalisasi. SPK ini dapat dibuat agar dapat digunakan oleh dokter maupun masyarakat dimana saja dan kapan saja dengan mudah [1]. Pada penelitian yang dibuat oleh Haryo dan Rudy pada Tahun 2016 dengan  judul  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  tanaman obat sesuai jenis penyakit menggunakan metode TOPSIS.  Dengan penelitian ini diharapkan  dapat membantu  masyarakat dalam menentukan   tanaman  obat yang direkomendasikan benar benar sesuai dengan keinginan, kebutuhan, dan kemampuan konsumen [2].
Selanjutnya pada tahun  2012 dilakukan  penelitian  mengenai diagnosa hama dan  penyakit  pada  tanaman  juga  dilakukan  oleh  Feriadi.  Penelitian  tersebut berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Simulasi  Diagnosa  Hama  dan Penyakit  pada  Tanaman  Cabai.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 3
pendukung  keputusan  ini  dikembangkan  menggunakan  metode waterfall . Sistem  pendukung  keputusan  ini  dibuat  aplikasi  yang  dapat  menentukan penyakit  serta  solusi  untuk  mengatasi  hama  atau  penyakit  yang  menyerang tanaman cabai tersebut [3]. Kemudian pada tahun 2019 dilakukan penelitian mengenai sistem pakar menggunakan metode Forward Chaining dengan basis android  oleh  Irnaldi.  Sistem  pakar  yang  dibuat  ditujukan  untuk  para  petani dalam mendiagnosa penyakit tanaman cabai dan cara penanganannya secara cepat dan efektif, dengan begitu para petani tidak perlu menunggu tenaga ahli dalam bidang pertanian [4].
Setiawan dkk juga melakukan penelitian tentang diagnosa penyakit dan hama pada  tanaman  salak  di  Turi  Sleman  pada  tahun  2017.    Sistem  pendukung keputusan  ini  menggunakan  sistem  pakar  yaitu  metode  TOPSIS  yang menghasilkan kesimpulan nilai akhir dengan rank tertinggi. SPK ini membantu petugas dalam mengenali hama dan penyakit yang dapat menyerang tanaman salak  sehingga  dapat  mengurangi  kegagalan  [5].  Penelitian  mengenai  sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kelapa sawit dengan metode bayes dengan study  kasus  PT.  Ukindo  Blangkahan  Estate  yang  dilakukan  oleh  Akim  dan Novriyenni.  Penelitian  tersebut  berjudul  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman kelapa sawit dengan metode bayes dengan study kasus PT. Ukindo Blangkahan  Estate.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini dikembangkan menggunakan metode waterfall . Sistem pakar ini dibuat aplikasi yang  dapat  menentukan  penyakit  serta  solusi  untuk  mengatasi  hama  atau penyakit yang menyerang tanaman kelapa sawit tersebut [6].
Pada Tahun 2020 dilakukan penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan Metode TOPSIS untuk diagnosa penyakit demam berdarah  oleh  Priyono dan Nuzuliarini.    Dengan  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat dalam  menentukan  diagnose  penyakit  Demam  berdarah  dengan  beberapa gejala yang mirip dengan penyakit lainnya dengan menentuan uji realibitas dan dibuat  perangkingan  suatu  nilai  sebagai  acuan  dalam  mengambil  keputusan diagnosa  suatu  penyakit,  sehingga  pasien  yang  datang  pada  rumah  sakit langsung dapat diatasi dengan melihat dari gejala-gejala penyakitnya [7]. Pada tahun  2018  juga  telah  dilakukan  penelitian  mengenai  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier oleh  Puspito  dkk dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Sistem pendukung keputusan ini

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
dibuat  untuk  membantu  petani  dalam  mengklasifikasikan  jenis-jenis  gejala penyakit tanaman jeruk agar petani tidak mengalami kerugian akibat serangan virus dan hama lainnya. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah daun, buah, batang dan akar tanaman jeruk [8].
Pada Tahun 2018 dilakukan penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan Menentukan  Penyakit  pada  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode  TOPSIS oleh  Suyono  dan  Carnovia.  Petani  banyak  yang  mengeluhkan  hasil  panen kakaonya berkurang karena tanamannya terserang penyakit. Oleh karena itu, sistem  pendukung  keputusan  ini  digunakan  untuk  membantu  petani  dalam mengetahui  penyakit-penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  kakaonya dengan menggunakan kriteria-kriteria yang ditemukan dilapangan [9]. Novi dkk juga  melakukan  penelitian  tentang  diagnosa  penyakit  pada  tanaman  kacang kedelai  pada  tahun  2018.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan sistem pakar yaitu metode certainty factor yang menghasilkan kesimpulan nilai akhir dengan rank tertinggi. SPK ini membantu masyarakat dalam mengenali hama dan penyakit yang menyerang tanaman kacang kedelai sehingga dapat mengurangi kegagalan panen [10 ] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  merupakan  sebuah  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria, dengan prinsip alternatif yang mempunyai jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan alternatif yang mempunyai jarak terjauh dengan solusi ideal negatif. Dengan pengecualian bahwa alternatif yang mempunyai jarak terdekat dengan solusi  ideal  positif  tidak  harus  mempunyai  jarak  solusi  ideal  negatif  dengan alternatif yang mempunyai jarak terjauh. Metode TOPSIS menentukan sebuah solusi  yang  optimal  dengan  metode  menetukan  kedekatan  realtif  sebuah alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  dijadikan perangkingan didapatkan dari prioritas nilai kedekatan relatif sebuah alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  [5].  Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk penyelesaian masalah dengan metode TOPSIS adalah sebagai berikut [4]:
1) Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi (R).

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 5
𝒓 𝒊𝒋 = 𝑿 𝒊𝒋 √∑ 𝑿 𝟐 𝒎 𝒊=𝟏 𝒊 𝒋 ……………..…………………………... ..............(1)
2) Menentukan Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Terbobot (Y).
𝒚 𝒊𝒋 = 𝒘 𝒋 ∙ 𝒓 𝒊𝒋 …………………..……….….......................…... (2) 3) Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif (A + ) dan Solusi Ideal Negatif (A - ) Solusi Ideal Positif (A + )
𝑨 + = {(𝒎𝒂𝒙𝒚 𝒊𝒋 |𝒋 ∈ 𝑱), (𝒎𝒊𝒏𝒚 𝒊𝒋 |𝒋 ∈ 𝑱 ′ ), 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, … , 𝒎}
𝑨 + = (𝒚 𝟏 + , 𝒚 𝟐 + , 𝒚 𝟑 + , … , 𝒚 𝒏 + ) ………………………………......... (3) Dengan ketentuan :
𝒚 − + =   { 𝐦𝐚𝐱 𝒚 𝒊𝒋 = 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 (𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒕) 𝐦𝐢𝐧 𝒚 𝒊𝒋 =  𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 (𝒄𝒐𝒔𝒕)
Solusi Ideal Negatif (A - ) 𝑨 − = {(𝒎𝒊𝒏𝒚 𝒊𝒋 |𝒋 ∈ 𝑱), (𝒎𝒂𝒙𝒚 𝒊𝒋 |𝒋 ∈ 𝑱 ′ ), 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, … , 𝒎}
𝑨 − = (𝒚 𝟏 − , 𝒚 𝟐 − , 𝒚 𝟑 − , … , 𝒚 𝒏 − ) …………………………..…….……. (4) Dengan ketentuan :
𝒚 − − =   { 𝐦𝐚𝐱 𝒚 𝒊𝒋 = 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂 (𝒄𝒐𝒔𝒕) 𝐦𝐢𝐧 𝒚 𝒊𝒋 =  𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 (𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒕)
4) Menentukan Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif (D).
Jarak antara Alternatif A i dengan Solusi Ideal Positif (D + )
𝑫 𝒊 + =   √∑ (𝒚 𝒊 + − 𝒚 𝒊𝒋 ) 𝒏 𝒋=𝟏 2 ... .………………………….……….. (5)
Jarak antara Alternatif A i dengan Solusi Ideal Negatif (D - )
𝑫 𝒊 − =   √∑ (𝒚 𝒊𝒋 − 𝒚 𝒋 − ) 𝒏 𝒋=𝟏 2 ...………………………... .... …….. (6)
5) Mencari Nilai Preferensi (V).
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai berikut :
𝑽 𝒊 = 𝑫 𝒊 − 𝑫 𝒊 − +𝑫 𝒊 + …………………………………..…….........(7)
Nilai V i terbesar menunjukkan bahwa alternatif A i yang dipilih.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Usecase Diagram
Desain use  case  diagram sistem  pendukung  keputusan  diagnosa  penyakit tanaman cabai merah menggunakan metode TOPSIS berbasis web di desa Kerik dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram

## 3.2. Entity Relationship Diagram
ERD Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai Merah ini menjelaskan bahwa pada setiap tabel saling memiliki keterkaitan satu dengan lainnya.  Database  dari sistem  pendukung  keputusan  ini  menjelaskan  adanya relasi dari setiap tabel yang dirancang. Database dari sistem ini mempunyai 5 (Lima) tabel, tabel-tabel dari database yang telah dirancang adalah antara lain :  tabel  topsis_admin,  tabel  topsis_alternatif,  tabel  topsis_kriteria,  tabel topsis_perhitungan dan tabel topsis_informasi. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 7
Gambar 2. Entity Relationship Diagram

## 3.3. Perhitungan Metode TOPSIS

## 3.3.1.Kriteria dan Pembobotan

## Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan
No. Kriteria Kategori Nilai Bobot Bobot 1. Daun mengalami kelayuan Cost Sangat Tinggi 5 2. Daun menguning dan menjalar ke ranting Cost Tinggi 4 3. Warna jaringan akar dan batang menjadi coklat Cost Tinggi 4 4. Layu secara tiba-tiba Cost Tinggi 4 5. Semua daun layu tetapi Cost Sangat Tinggi 5

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
tidak berubah warna
6. Jaringan veskuler dari batang bagian bawah akar coklat Cost Sangat Tinggi 5 7. Pucuk daun berubah menjadi kuning jelas Cost Sangat Tinggi 5 8. Tulang daun menebal dan daun menggulung ke atas Cost Sangat Tinggi 5 9. Tanaman kerdil dan tidak berbuah Cost Tinggi 4 10. Muncul bercak bulat berwarna coklat pada daun dan kering Cost Tinggi 4 11. Bercak berwarna pucat putih dengan warna tepi lebih tua Cost Tinggi 4 12. Terdapat lubang pada bercak tua Cost Sangat Tinggi 5
Pada analisa pembobotan metode TOPSIS  ini di butuhkan bobot dan kriteria yang  dijadikan  menjadi  parameter  untuk  melaksanakan  perhitungan  untuk dapat  menghasilkan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  (V)  terbesar  dari perhitungan  tersebut,  maka  disusunlah  lima  tingkat  kepentingan  dalam metode TOPSIS. Lima tingkat kepentingan yang sudah ditentukan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tingkat Kepentingan No. Tingkat Kepentingan Bobot 1. Sangat Tinggi (ST) 5 2. Tinggi (T) 4 3. Cukup (C) 3 4. Rendah (R) 2 5. Sangat Rendah (SR) 1

## 3.3.2.Menentukan Rating Kecocokan
Setelah melakukan penilaian terhadap setiap alternatif maka didapatkan rating kecocokan. Tabel Rating Kecocokan dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 9
Tabel 3. Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12 A1 5 5 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 A2 1 4 4 5 5 4 3 3 2 3 3 2 A3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 3 A4 3 3 4 4 3 3 4 2 3 4 4 4
Implementasi  halaman Evalution  Matrix (Xij)  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 berikut :
Gambar 3.  Halaman Evaluation Matrix (xij)
3.3.3.Menentukan Rating Kinerja Ternormalisasi
Perhitungan  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi.  Untuk  membuat  matriks ternormalisasi  setiap  nilai  kriteria  dibagi  dengan  bobot  pembaginya. Persamaan  yang  digunakan  untuk  mentransformasikan  setiap  elemen  xij dengan  rumus  1,  maka  didapatkan  hasil  perhitungan  rating  kinerja ternormalisasi yang dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Rating Kinerja Ternormalisasi
Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 0 C1 1 C1 2

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
A1 0,7
00 1 0,6 15 5 0,5 00 0 0,4 92 4 0,5 20 8 0,4 24 3 0,4 24 3 0,5 96 3 0,5 96 3 0,4 24 3 0,4 57 5 0,5 96 3 A2 0,1 40 0 0,4 92 4 0,5 00 0 0,6 15 5 0,6 50 9 0,5 65 7 0,4 24 3 0,4 47 2 0,2 98 1 0,4 24 3 0,4 57 5 0,2 98 1 A3 0,5 60 1 0,4 92 4 0,5 00 0 0,3 69 3 0,3 90 6 0,5 65 7 0,5 65 7 0,5 96 3 0,5 96 3 0,5 65 7 0,4 57 5 0,4 47 2 A4 0,4 20 1 0,3 69 3 0,5 00 0 0,4 92 4 0,3 90 6 0,4 24 3 0,5 65 7 0,2 98 1 0,4 47 2 0,5 65 7 0,6 10 0 0,5 96 3
Implementasi  halaman  Rating  Kinerja  Ternormalisasi  (Rij)  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4.  Halaman Rating Kinerja Ternormalisasi (rij)
3.3.4.Menentukan Rating Bobot Ternormalisasi
Perhitungan nilai rating bobot ternormalisasi, nilai tersebut didapatkan dengan langkah  untuk  mengalikan  setiap  nilai  rating  bobot  ternormalisasi  dengan bobot kepentingan. Nilai dari masing-masing data ternormalisasi (R) kemudian dikalikan  dengan  bobot  (W)  untuk  mendapatkan  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot (Y).  Dengan  wj adalah  pangkat bernilai positif untuk atribut  keuntungan  ( benefit ),  dan  bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya  ( cost ). Nilai wj menunjukkan nilai bobot dari kriteria C yang ke-j. Proses perhitungan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 11
guna  menentukan  rating  bobot  ternormalisasi  dengan  rumus  2,  maka didapatkan  hasil perhitungan  rating kinerja ternormalisasi yang dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Rating Bobot Ternormalisasi
Alter
natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 0 C1 1 C1 2 A1 3,5 00 7 2,4 61 8 2,0 00 0 1,9 69 5 2,6 03 8 2,1 21 3 2,1 21 3 2,9 81 4 2,3 85 1 1,6 97 1 1,8 30 0 2,9 81 4 A2 0,7 00 1 1,9 69 5 2,0 00 0 2,4 61 8 3,2 54 7 2,8 28 4 2,1 21 3 2,2 36 1 1,1 92 6 1,6 97 1 1,8 30 0 1,4 90 7 A3 2,8 00 6 1,9 69 5 2,0 00 0 1,4 77 1 1,9 52 8 2,8 28 4 2,8 28 4 2,9 81 4 2,3 85 1 2,2 62 7 1,8 30 0 2,2 36 1 A4 2,1 00 4 1,4 77 1 2,0 00 0 1,9 69 5 1,9 52 8 2,1 21 3 2,8 28 4 1,4 90 7 1,7 88 9 2,2 62 7 2,4 40 0 2,9 81 4
Implementasi  halaman  Rating  Bobot  Ternormalisasi  (yij)  dapat  dilihat  pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Halaman Rating Bobot Ternormalisasi (yij)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
12 | Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman…
3.3.5.Menentukan Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan ranking bobot ternormalisasi (yij). Nilai Max nilai tertinggi dari setiap kriteria pada  matriks  ternormalisasi  terbobot,  sedangkan  nilai  min  adalah  nilai terendah  dari setiap  kriteria pada matriks terbobot. Perhitungan  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dengan  rumus 3 dan rumus 4, maka didapatkan hasil perhitungan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif yang dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Sol usi C1 C2  C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10  C11  C12 Posi tif 0,7 00 1 1, 47 71 2,0 00 0 1,4 771 1,9 528 2,1 213 2,1 213 1,4 907 1,1 926 1,6 971 1,8 300 1,4 907 Neg atif 3,5 00 7 2, 46 18 2,0 00 0 2,4 618 3,2 547 2,8 284 2,8 284 2,9 814 2,3 851 2,2 627 2,4 400 2,9 814
Implementasi halaman Solusi Ideal (A) dapat dilihat pada Gambar 6 berikut :
Gambar 6.  Halaman Solusi Ideal (A)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 13
3.3.6.Menentukan Jarak Solusi Ideal Positif dan Jarak Solusi Ideal Negatif
Perhitungan jarak alternatif (D), dalam halamam ini ditampilkan nilai Matriks Jarak  Solusi  Ideal  Positif  (D + )  dan  Jarak  Solusi  Ideal  Negatif (D - ).  Perhitungan Jarak antara Alternatif A i dengan Solusi Ideal Positif (D + ) dengan rumus 5, maka didapatkan  hasil  perhitungan  jarak  solusi  ideal  positif  dan  jarak  solusi  ideal negatif yang dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Jarak Solusi Ideal Positif dan Jarak Solusi Ideal Negatif
Jarak Solusi A1 A2 A3 A4 Positif 3,9174 1,9906 3,1897 2,4440 Negatif 1,5357 3,6712 2,0000 2,4618
Implementasi halaman Jarak Alternatif (D) dapat dilihat pada Gambar 7 berikut:
Gambar 7. Halaman Jarak Alternatif (D)

## 3.3.7.Menentukan Nilai Preferensi
Perhitungan nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) atau kedekatan setiap alternatif dengan rumus 7, maka didapatkan hasil perhitungan nilai preferensi yang dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## Tabel 8. Nilai Preferensi
Alternatif Total Ranking A1 0,2186 4 A2 0,6484 1 A3 0,3947 3 A4 0,5356 2
Implementasi halaman Lihat Hasil dapat dilihat pada Gambar 8 berikut:

## Gambar 8. Halaman Lihat Hasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uraian dan pembahasan laporan tugas akhir ini, kami telah berhasil merancang dan membangun sistem pendukung keputusan diagnosa penyakit tanaman cabai merah menggunakan metode TOPSIS berbasis web di Desa Kerik dengan kesimpulan antara lain :
1. Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai Merah Menggunakan  Metode  TOPSIS  Berbasis  Web  telah  berhasil  dibangun. Sistem  pendukung  keputusan  ini  telah  berhasil  diuji  dengan  hasil prosentase  keberhasilan  sebesar  100%  maka  dinyatakan  layak  untuk dapat digunakan. Sehingga sistem pendukung keputusan ini diharapkan mampu untuk membantu para petani di Desa Kerik dalam mendiagnosa penyakit tanaman cabai merah yang mereka budidayakan.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  secara manual  maupun perhitungan  didalam  sistem  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS mendapatkan nilai perhitungan yang sama, maka berhasil mendapatkan akurasi hasil perhitungan kecocokan dengan prosentase sebesar 100%.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021 e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pebri Romadhon, Tomi Tristono, at all | 15

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anggraeni, E. Y., Oktovianto, O., & Agustina, W. (2016). Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Anemia  Dengan  Menggunakan Metode Saw ( Simple Additive Weighting ). Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016 , 31 – 36.
[2]  Brahmantyo,  H. V., & Ariyanto, R. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tanaman Obat  Sesuai Jenis Penyakit Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Informatika Polinema , 2 (2), 66.https://doi.org/10.33795/jip.v2i2.58
[3]  Feriadi, D. (2012). Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan Untuk Simulasi Diagnosa  Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Cabai. STMIK  Pringsewu Lampung , 106 – 113.
[4]  Irnaldi,  R.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Cabai Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Android. Jurnal Perencanaan, Sainns, Teknologi Dan Komputer , 2 (1), 165 – 174.
[5]  Novianti,  N.,  dan  Setiawan,  R.  (2017).  Pengembangan  Sistem  Informasi Jasa Menjahit Berbasis Web Pada Ganesha Tailor Garut. Jurnal Algoritma ,
13 (2), 246 – 253. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.13-2.246.
[6]  Pardede, A., & Novriyenni, &. (2018). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Tanaman  Kelapa  Sawit  Dengan  Metode  Bayes  Study  Kasus PT.Ukindo Blankahan Estate . https://doi.org/10.31219/osf.io/jg3st
[7]  Priyono  dan  Nuzuliarani.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputudan  Metode TOPSIS Untuk Diagnosa Penyakit Demam Berdarah. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689 – 1699.
[8]  Puspito,  M.  A.,  Hidayat,  N.,  &  Suprapto.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Jeruk  Menggunakan  Metode Naive Bayes Classifer. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu
Komputer , 2 (7), 1 – 6.
[9]  Suyono,  S.,  dan  Carnovia,  C.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Penyakit  Pada  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode Topsis. Explore:  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Telematika , 9 (1). https://doi.org/10.36448/jsit.v9i1.1034.
[10]  Sri  Wanti  Ginting,  N.,  &  Sindar  RMS,  A.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Kacang Kedelai Menggunakan Metode Certainty Factor. UPI YPTK Jurnal KomTekInfo , 5 (1), 36 – 41.