## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Varietas Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : BPP Cibeureum Kota Tasikmalaya)
Decision Support System For Selecting Superior Rice Seed Varieties Using The TOPSIS Method (Case Study: BPP Cibeureum  Tasikmalaya City)
Yayas  Husni Mubarok 1 , Cepi Rahmat Hidayat 2 , Yusuf Sumaryana 3 1,2,3 Teknik Informatika,  Universitas Perjuangan Tasikmalaya,  Jl. Peta No.177, Kota Tasikmalaya  46115, Indonesia
e-mail: yayashusni1@gmail.com 1 ,  ranvix14@gmail.com 2 , yusufsumaryana@unper.ac.id 3 Corresponding author : yayashusni1@gmail.com
Abstrak.  Pertanian  memiliki  peran  sentral  dalam  pembangunan  Indonesia.  Sebagian  besar penduduk  Indonesia  bergantung  pada  sektor  ini  sebagai  mata  pencaharian  utama  mereka, khususnya  dalam  produksi padi. Untuk  memastikan  ketahanan  pangan  dan  mendukung  pertanian yang berkelanjutan,  peningkatan  produktivitas dan kualitas  produksi padi menjadi  hal  yang sangat esensial. Namun,  tantangan muncul  dari keberagaman  varietas padi yang ada, membuat petani sulit dalam memilih bibit yang optimal untuk tanamannya.  Pemilihan  bibit y ang tepat dapat mempengaruhi hasil panen  dan kesejahteraan  petani. Oleh  karena  itu, penelitian  ini dilakukan dengan  tujuan  untuk mengidentif ikasi dan merekomendasikan varietas padi unggul di wilayah  Balai Penyuluhan  Pertanian (BPP)  Cibeureum  Kota Tasikmalaya.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode TOPSIS.  Selain  itu,  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  juga  dirancang  untuk membantu  petani  dalam  proses pemilihan  bibit padi yang  ef isien  dan  ef ektif . Hasil  dari  penelitian menunjukkan  bahwa  varietas  bibit padi terbaik  yang direkomendasikan  adalah  Cakrabuana,  Inpari 42,  dan  Inpari  36.  Sistem  pendukung  keputusan  berbasis web  yang  dibuat menggunakan  metode TOPSIS  telah berhasil  dalam mendukung proses pemilihan  varietas  bibit padi. Evalu asi dari respon pengguna  menunjukkan  tingkat  kelayakan  aplikasi  sebesar  71,9%.  Keakuratan,  kelengkapan inf ormasi, dan kepercayaan  terhadap kriteria  dan alternatif  mencapai 75,21%,  menunjukkan  potensi besar sistem ini dalam mendukung pengambilan keputusan d alam pemilihan  varietas bibit padi yang optimal.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  signif ikan  dalam  upaya meningkatkan  produktivitas dan kualitas produksi padi.
Kata kunci : pertanian, produktivitas, varietas padi, metode TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan.
Abstact.  Agriculture  plays  a  central  role  in  Indonesia's  development.  The  majority  of  Indonesia's population  depends  on  this sector as their main source  of liv elihood,  especially in rice production.  To ensure  food  security  and  support  sustainable  agriculture,  improving  the  productivity  and  quality  of rice  production  is  crucial.  However,  challenges  arise  from  the  diversity  of  rice  varieties  available, making  it difficult for  farmers  to  choose  the  optimal  seeds  for  their  crops.  The  right  seed  selection can  significantly  influence  harvest  yields  and  farmers'  welfare.  Therefore,  this  research  aims  to identify and recommend  superior  rice varieties in the Balai Penyuluhan  Pertanian  (BPP)  Cibeureum, Tasikmalaya  City region.  The  TOPSIS method  was  employed  in  this research.  Additionally,  a  web - based  decision support  system was designed  to assist farmers in the efficient and  effective selection of  rice  seeds.  The  research  results  indicate  that  the  best-recommended  rice  seed  varieties  are Cakrabuana,  Inpari  42, and  Inpari  36.  The web-based  decision  support  system developed  using  the TOPSIS method  has successfully supported  the  rice seed  variety selection process.  User  respons e evaluations  show  a 71.9%  feasibility rate for the application.  Accuracy, completeness  of information, and  trust in criteria  and  alternatives  reached  75.21%,  demonstrating  the  significant  potential  of  this system  in  supporting  decision-making  in  optimal  rice  seed  variety  selection.  Thus,  this  research contributes  significantly to efforts to enhance  the productivity and  quality  of rice  production.
Keywords  : agriculture,  productivity, rice varieties,  TOPSIS method,  Decision  Support  System.

## 1 Pendahuluan
Pertanian  merupakan  sebagian  unsur  vital    di  Indonesia.  Mayoritas  masyarakat  Indonesia mengandalkan    sumber  kehidupanya  dalam  segmen  pertanian,  diantaranya  yaitu  sebagai  petani padi. Kehadiran  sektor pertanian  memiliki  peran  krusial  sebagai penyedia makanan  untuk  populasi yang terus bertambah  setiap tahunnya.  Makanan  merupakan  kebutuhan  dasar yang esensial  untuk kelangsungan  hidup  manusia.(Fitriani  dkk., 2022).  Oleh  karena  itu,  peningkatan  produktivitas dan kualitas  produksi padi menjadi  sangat  penting  dalam  menjaga  ketahanan  pangan  dan  mendukung pembangunan  pertanian  yang berkelanjutan.
Memenuhi  kebutuhan  pangan  yang  semakin  meningkat  seiring  dengan  jumlah  penduduk, memerlukan  peningkatan  produktivitas tanaman  padi. Salah  satu  teknologi pertanian  terkini  yang telah  terbukti  ef ektif  dalam  meningkatkan  produktivitas tanaman  padi adalah  penerapan  berbagai inovasi  dalam  segala  aspek  pertanian,  mulai  dari  pemilihan  bibit unggul  hingga  penerapan  teknik budidaya yang tepat. Varietas padi adalah  salah satu teknologi pertanian terbaru  yang telah  terbukti berhasil meningkatkan  produktivitas tanaman padi (Siregar,  2023).
Setiap varietas memiliki banyak karakteristik unik. Keberhasilan  panen padi sangat dipengaruhi oleh pemahaman  varietas padi yang digunakan (Dwi Jaya Suganda & Al Mawy, 2021).  Keanekaragaman varietas  padi menimbulkan  masalah,  salah  satunya  adalah  petani  kesulitan  memilih  varietas  padi yang  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dan  lebih  tahan  terhadap  penyakit.  Pemilihan  bibit  padi memengaruhi  hasil panen  (Wulandari  dkk., 2023).
Banyak petani padi tidak memahami  kualitas bibit padi yang unggul, yang menyebabkan hasil panen yang  buruk  dan  dampak negatif   pada kesejahteraan  petani.  Petani  menghadapi  banyak  masalah saat menentukan  jenis benih padi yang unggul. Ini membutuhkan  waktu yang lama untuk melakukan penelitian  secara  manual  dengan  menanam  berbagai  varietas  padi  dan  mematuhi  kriteria  untuk mendapatkan  jenis  benih  yang  diinginkan.  Selanjutnya,  hasil  yang  dihasilkan  tidak  ef ektif  karena metode ilmiah  masih belum digunakan saat memilih  benih padi (Ridha,  dkk., 2023).
Pemanf aatan  media internet  belum maksimal dalam memberikan pengetahuan  kepada masyarakat, khususnya pencari  inf ormasi dalam memilih varietas  padi yang cocok. Karena sebab itu, diperlukan pengetahuan  khusus tentang bibit padi premium supaya hasil panen lebih optimal. Ditemukan bahwa sangat  diperlukan  suatu  sistem pendukung  keputusan  untuk  merekomendasikan  dan  memberikan solusi  altermatif   kepada  petani  mengenai  bibit padi  yang  berkualitas  dengan  pot ensi  hasil  yang maksimal.
Sistem  Pendukung  Keputusan  cocok  dijalankan  dalam  proses  pemberian  solusi  pada  suatu permasalahan  dengan  banyak  kriteria(Mulyana,  dkk.,  2021).  Metode  yang  digunakan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  adalah  metode Technique  For Order  Pref erence  By Similarity To  Ideal  Solution  (TOPSIS).  TOPSIS  merupakan  suatu  teknik  pengambilan  keputusan.  Teknik  ini sering  kali  digunakan  dalam  menjalankan  pengambilan  keputusan  secara  ef isien.  Prinsip  dasar TOPSIS  adalah  bahwa  alternatif   yang  dipilih  seharusnya  memiliki  kedekatan  yang  maksimum dengan solusi ideal positif  dan sejauh mungkin  dari solusi ideal negatif  (Af an Saputra, dkk., 2023).
Penelitian  serupa  yang dilakukan (Af an Saputra, dkk., 2023),  mencari  solusi optimal dalam memilih varietas  padi dengan  mengidentif ikasi standar  kualitas  bibit padi  terunggul  dan  mengintegrasikan teknik ini ke dalam sistem yang mendukung  pengambilan keputusan untuk membantu  petani dalam menilai kualitas berbagai jenis padi yang ada. Namun  dalam penelitian tersebut hanya menggunakan 4 kriteria sebagai bahan penilaian  kualitas bibit padi dan belum diimplementasikan ke dalam aplikasi.
Dalam  riset yang dilakukan  oleh (Fitriani,  dkk., 2022),  mengembangkan  sebuah  sistem pendukung keputusan yang memudahkan  pemilihan  bibit padi berkualitas menggunakan metode TOPSIS, yang diwujudkan dalam bentuk aplikasi berbasis web. Studi ini memberikan tingkat keakuratan  yang tinggi dalam  proses pengambilan  keputusan  saat  memilih  bibit padi  unggul,  dan  menyimpulkan  bahwa pengelolaan data bibit padi unggul menjadi lebih cepat dan ef isien namun terdapat kekurangan dari segi f itur yaitu  dalam inputan  id masih  belum  diotomatisasi d an belum  adanya  f ungsi untuk  import f ile sehingga pengguna hanya  bisa memasukan  data satu persatu  kedalam sistem.
Dari  hasil  penelitian  terkait, terungkap  bahwa  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  seleksi bibit padi unggul telah  memberikan  manf aat yang signif ikan bagi para petani dalam menentukan  varietas padi terbaik berdasarkan  kriteria tertentu. Penggunaan  aplikasi berbasis web juga berhasil meningkatkan ef isiensi pengelolaan data, menandai perkembangan  penting dalam integrasi ilmu pertanian dengan
teknologi komputer. Dengan demikian, dalam penelitian ini akan dilakukan penambahan  data kriteria dan  dan  alternatif   untuk  meningkatkan  hasil  perhitungan  secara  optimal, serta  pembaharuan  f itur aplikasi  dengan  menambahkan  f ungsi  impor  f ile  excel  agar  data  dalam  f ormat  tersebut  dapat disimpan  ke  dalam  database.  Penelitian  ini  menunjukkan  komitmen  berkelanjutan  dalam pengembangan  sistem pendukung keputusan,  yang juga  berkontribusi positif  dalam meningkatkan produktivitas pertanian dan ef isiensi pengelolaan teknologi.

## 2 Kajian Pustaka

## 2.1. Padi
Tanaman  padi (Oryza  sativa)  merupakan  salah  satu  komoditas pangan  yang  memiliki  signif ikansi besar di tingkat global. Peningkatan hasil produksi tanaman  padi memiliki kepentingan  yang sangat besar  dalam  memenuhi  permintaan  pangan  yang  t erus  bertambah  sejalan  dengan  pertumbuhan populasi  manusia  yang  terus  meningkat.  Padi  adalah  tanaman  pangan  yang  digunakan  orang Indonesia untuk membuat beras sebagai makanan  pokok. Selain itu, padi adalah salah satu tanaman umbi yang mudah  diubah menjadi energi  (Dwi Jaya Suganda & Al Mawy,  2021).

## 2.2. SPK
SPK merupakan  suatu bentuk  Computer Base  Inf ormation System (CBIS)  yang interaktif , f leksibel, dan  secara  spesif ik  dirancang  dengan  maksud  membantu  menyelesaikan  problema  dari pengelolaan yang tidak terstruktur  untuk memperbaiki pembuatan  keputusan  (Putri, dkk., 2021).

## 2.3. PHP
PHP atau  Hypertext Preprocessor yaitu bahasa skrip umum  dipakai untuk pembuatan  web (Khatami &  Sumaryana,  2023).    Penggunaan  bahasa  pemrograman  PHP  umumnya  melibatkan  pembuatan serta  pengembangan  situs  web,  dan  dapat  diintegrasikan  secara  bersamaan  dengan  CSS  dan HTML.

## 2.4. Metode TOPSIS
Metode  peringkat  yang  sangat  dikenal  adalah  TOPSIS,  sebuah  proses  pengambilan  keputusan berbasis  multi-kriteria  yang  mengukur  jarak  terpendek  antara  solusi ideal  positif  dan solusi  ideal negatif .  Pengukuran  jarak  dilakukan  menggunakan  rumus  jarak  geometris  (Abdurrobbi  & Saef urrohman,  2022).
Menurut  (Mulyana,  dkk.,  2021).  Tahapan  yang  dilakukan  untuk  memecahkan  suatu  rmasalah dengan metode TOPSIS  :
1.  Matriks Keputusan Ternormalisasi  (R)
𝑟𝑖𝑗   = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑚 𝑖 = 1 𝑥 𝑖𝑗 2 (1)
Keterangan  :
Rij : hasil normalisasi matriks keputusan R dengan i = 1, 2, …m; dan  j = 1,2,…n. Xij : nilai suatu  alternatif (i) terhadap  kriteria (j)  dengan i = 1, 2, …m; dan j = 1,2,3,…n m :
jumlah  data alternatif
2.  Matriks Keputusan Ternormalisasi  Terbobot (Y)
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Keterangan  : yij : elemen  dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Y
wj : bobot dari kriteria ke-i
rij : elemen  matriks keputusan yang ternormalisasi R
3.  Matrik Solusi Ideal Matriks solusi ideal positif  :
𝐴 + = {(max 𝑦 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽), (min 𝑦 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽′), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚} (3)
Matriks solusi ideal negatif  :
𝐴 − = {(min 𝑦 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽), (max 𝑦 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽′), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚} (4)
dimana, j untuk kriteria benefit dan j’ untuk kriteria cost
4.  Jarak Solusi Ideal  Positif  dan Negatif
jarak  Alternatif  Ai dengan Solusi Ideal Positif  (D+)
𝐷 𝑖 + = √∑ 𝑛 𝑗   = 1 (𝑦 𝑖 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (5)
Jarak Alternatif  Ai dengan Solusi Ideal Negatif  (D -)
𝐷 𝑖 − = √∑ 𝑛 𝑗   = 1 (𝑦 𝑖𝑗 −  𝑦 𝑗 − ) 2 (6)
5.  Nilai  Pref erensi (V)
Pada setiap alternatif , nilai pref erensi (Vi)  diberikan :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +  𝐷 𝑖 + (7)
3 Metode
Dalam  mencapai tujuan penelitian diperlukannya sebuah  metodologi  penelitian  yang menggambarkan  langkah-langkah  atau  cara  yang dilakukan untuk  mencapai tujuan  penelitian.
Tahapan-tahapan  pada penelitian  diuraikan  sebagai berikut :

## 3.1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  peneliti  terbagi  menjadi  tiga  cara.  Pertama  dengan  melakukan observasi  langsung  ke  Balai  Penyuluhan  Pertanian  (BPP)  Cibeureum  Kota  Tasikmalaya,  kemudian melakukan  wawancara  dengan  ahli  bidang pertanian  guna  mendapatkan  data primer.  Data  sekunder diperoleh  melalui  pengumpulan,  identif ikasi, dan  pengolahan  data  tertulis  seperti  buku,  jurnal,  serta laporan skripsi yang relevan  dengan penelitian.

## 3.2. Identifikasi masalah
Melakukan  identif ikasi pada suatu  masalah  yang menjadi  bahan  penelitian.  Bagian  ini dilakukan  agar peneliti  dapat  mengidentif ikasi  permasalahan  ilmiah  yang  dapat  dipecahkan.  Fase  ini  dirancang berdasarkan  rumusan  masalah  dan dilandasi oleh latar  belakang m asalah.

## 3.3. Penerapan metode TOPSIS
Pencapaian  Matriks  keputusan  dibentuk  dengan  nilai-nilai  alternatif   untuk  setiap  kriteria,  kemudian dinormalisasi  untuk  bobot yang  sama.  Setelah  itu,  bobot relatif   dari  setiap  kriteria  ditentukan,  dan matriks  keputusan  terbo bot  dibuat.  Dua  solusi  ideal  dibentuk,  yang  kemudian  digunakan  untuk menghitung  jarak  Euclidean  dari setiap alternatif .  Skor pref erensi relatif  dihitung untuk  masing -masing alternatif , membantu dalam memilih  alternatif  terbaik.

## 3.4. Rancang bangun aplikasi menggunakan metode waterfall
Sistem  akan  dikembangkan  menggunakan  suatu  pendekatan  metode  waterf all  yang  didalamnya menerapkan  TOPSIS  sebagai  analisis  perhitungannya.  Pada  bagian  inilah  sebagai  bagian  utama proses  penelitian  karena  pada  f ase  ini  proses  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  metode TOPSIS  dalam merekomendasikan  pemilihan  bibit padi unggul yang akan  dipilihnya.

## 3.5. Pengujian
Melakukan  inspeksi  dan  pengujian  keseluruhan  terhadap  sistem  untuk  mengidentif ikasi  peluang kegagalan  dan  kesalahan  dalam  sistem.  Pengujian  perangkat  dilakukan  dengan  metode  pengujian black box, dan  juga  menguji  perhitungan  sistem,  menganalisis  dan  memperhitungkan  perbandingan data-data yang diolah.

## 3.6. Menarik kesimpulan
Membuat  kesimpulan  secara  keseluruhan  dari  hasil  data-data  yang  sudah  diolah  oleh  sistem  dalam penerapan  analisis perhitungan  metode TOPSIS.

## 4 Hasil dan pembahasan

## 4.1. Perhitungan Metode TOPSIS
Penelitian  ini  menggunakan  data  bibit padi  yang    dipakai oleh  Dinas  Penyuluhan    (BPP)  Cibeureum Kota Tasikmalaya.  Kriteria  dan alternatif nya  dituangkan dalam tabel berikut:
Tabel  1 . Data kriteria No Nama  Kriteria Bobot 1 Umur  Tanam 5 2 Tinggi Tanaman 5 3 Bentuk gabah 4 4 Jumlah  anakan 5 5 Tekstur  nasi 4 6 Berat  / 1000  butir 5 7 Tahan  penyakit 5 8 Rata-rata  hasil 5
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematika)2024,14(1),61-72,DOI 10.51132/teknologika.v14i1
Tabel  1. Data varietas  padi di wilayah  BPP Cibeureum  Kota Tasikmalaya
No Varietas Padi 1 Cakrabuana 2 Ciherang 3 Inpari 30 4 Inpari 32 5 Inpari 36 6 Inpari 42 7 IR 64 8 Mapan
Berikut tahapan  perhitungan  dengan  metode TOPSIS  secara  manual.
1.  Matriks Keputusan Ternormalisasi
Penilaian  untuk  setiap kriteria  disajikan dalam  tabel matriks, di mana  kriteria  menjadi  judul kolom sedangkan alternatif  menjadi judul baris.
Tabel  2. Konversi data Alternatif C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 A01 2 4 5 3 2 3 5 3 A02 3 4 5 3 2 3 2 2 A03 2 3 5 3 2 3 2 3 A04 3 3 4 3 2 3 5 2 A05 3 3 4 3 2 3 4 3 A06 3 3 4 3 2 3 4 4 A07 3 5 5 5 2 3 2 1 A08 3 4 4 1 1 5 1 4
Dalam menghitung nilai pembagi, langkah pertama adalah mengkuadratkan setiap elemen matriks pada  Tabel  3.  Selanjutnya,  dilakukan  penjumlahan  pada  setiap  baris  kriteria,  dan  hasilnya diakarkan  untuk setiap alternatif .
√ ((2) ^2 + (3) ^2 + (2) ^2 + (3) ^2 + (3)^2 + (3)^2 + (3)^2 + (3) ^2 ) = 7,8740
(8) ;seterusnya.
Prosesnya hanya  tinggal melakukan  normalisasi dengan  membagi  setiap elemen  matriks tabel   3 oleh nilai pembagi.
𝑟𝑖𝑗   =
𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑚 𝑖 = 1 𝑥 𝑖𝑗 2 (9)
𝐴1, 𝐶1 ∶ 2 7,8740 = 0,2540 (10) ;seterusnya
Tabel  3. Matriks keputusan yang ternormalisasi Pembagi 7,8740 10,4403 12,8062 8,9443 5,3852 9,3808 9,7468 8,2462 Alternatif C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 A01 0,2540 0,3831 0,3904 0,3354 0,3714 0,3198 0,5130 0,3638 A02 0,3810 0,3831 0,3904 0,3354 0,3714 0,3198 0,2052 0,2425 A03 0,2540 0,2873 0,3904 0,3354 0,3714 0,3198 0,2052 0,3638 A04 0,3810 0,2873 0,3123 0,3354 0,3714 0,3198 0,5130 0,2425 A05 0,3810 0,2873 0,3123 0,3354 0,3714 0,3198 0,4104 0,3638 A06 0,3810 0,2873 0,3123 0,3354 0,3714 0,3198 0,4104 0,4851 A07 0,3810 0,4789 0,3904 0,5590 0,3714 0,3198 0,2052 0,1213 A08 0,3810 0,3831 0,3123 0,1118 0,1857 0,5330 0,1026 0,4851

## 2.  Normalisasi Terbobot
Normalisasi  terbobot diperoleh  hasil  dari  perkalian  matriks  pada  Tabel  4.6  dengan  nilai  bobot. Berikut hasilnya  :
Tabel  4. Matriks ternormalisasi  terbobot Bobot 5 5 4 5 4 5 5 5 Alternatif C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 A01 1,2700 1,9157 1,5617 1,6771 1,4856 1,5990 2,5649 1,8190 A02 1,9050 1,9157 1,5617 1,6771 1,4856 1,5990 1,0260 1,2127 A03 1,2700 1,4367 1,5617 1,6771 1,4856 1,5990 1,0260 1,8190 A04 1,9050 1,4367 1,2494 1,6771 1,4856 1,5990 2,5649 1,2127 A05 1,9050 1,4367 1,2494 1,6771 1,4856 1,5990 2,0520 1,8190 A06 1,9050 1,4367 1,2494 1,6771 1,4856 1,5990 2,0520 2,4254 A07 1,9050 2,3946 1,5617 2,7951 1,4856 1,5990 1,0260 0,6063 A08 1,9050 1,9157 1,2494 0,5590 0,7428 2,6650 0,5130 2,4254
3.  Matriks Solusi Ideal Positif i dan Negatif
Hasil  yang  ditentukan  berdasarkan  ranking  bobot ternormalisasi  bergantung  pada  kriteria  positif dan  negatif   yang  telah  ditentukan.  Kriteria  positif  diukur  berdasarkan  maksimum  manf aat  dan minimum  biaya, sementara  kriteria  negatif  diukur  berdasarkan  minimum  manf aat dan  maksimum biaya.  Dengan  demikian,  evaluasi  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  variabel-variabel  ini dalam suatu tabel yang disusun.
Tabel  5. Matriks solusi ideal positif  & solusi ideal negatif
Atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 Positif 1,9050 2,3946 1,5617 2,7951 1,4856 2,6650 2,5649 2,4254 Negatif 1,2700 1,4367 1,2494 0,5590 0,7428 1,5990 0,5130 0,6063
4.  Jarak Solusi Ideal  Positif  Dan Negatif
Kuadratkan  selisih  setiap elemen  matriks normalisasi dengan  matriks solusi  ideal,  lalu  jumlahkan masing-masing solusi, kemudian dikuadratkan.
Jarak solusi ideal positif  :
𝐴01  𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = √ ((1,9050 − 1,2700) 2 ) + ((2,3946 − 1,9157) 2 ) + ((1,5617 − 1,5617) 2 ) + ((2,7951 − 1,6771) 2 ) + ((1,4856 − 1,4856) 2 ) + ((2,6650 − 1,5990) 2 ) + ((2,5649 − 2,5649) 2 ) + ((2,4254 − 1,8190) 2 ) (11)
Jarak solusi ideal negatif  :
𝐴01  𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = √ ((1,2700 − 1,2700) 2 ) + ((1,9157 − 1,4367) 2 ) + ((1,5617 − 1,2494) 2 ) + ((1,6771 − 0,5590) 2 ) + ((1,4856 − 0,7428) 2 ) + ((1,5990 − 1,5990) 2 ) + ((2,5649 − 0,5130) 2 ) + ((1,8190 − 0,6063) 2 ) (12) Tabel  6 . Jarak  solusi ideal positif  & negatif
D+ Cakrabuana 1,8403
D- Cakrabuana 2,7946 Ciherang 2,5406 Ciherang 1,7784 Inpari  30 2,5383 Inpari  30 1,9061 Inpari  32 2,2072 Inpari  32 2,6044 Inpari  36 2,0080 Inpari  36 2,4584 Inpari  42 1,9143 Inpari  42 2,8075 IR  64 2,6103 IR  64 2,6894 Mapan 3,1763 Mapan 2,2534 5.  Pref erensi
Pref erensi  adalah  hasil dari membagi jarak ideal negatif  dengan  jumlah  dari jarak  ideal positif  dan negatif .
𝐴01 : 2,7946 2,7946 + 1,8403 = 0,6030 (13) Tabel  7. Nilai  pref erensi Alternatif Preferensi  (Vi) Cakrabuana 0,6030 Ciherang 0,4118 Inpari  30 0,4289 Inpari  32 0,5413 Inpari  36 0,5504 Inpari  42 0,5946 IR  64 0,5075 Mapan 0,4150
Tabel  8. Hasil  perangkingan Alternatif Preferensi  (Vi)  Rangking Cakrabuana 0,6030 1 Inpari  42 0,5946 2 Inpari  36 0,5504 3 Inpari  32 0,5413 4 IR  64 0,5075 5 Inpari  30 0,4289 6 Mapan 0,4150 7 Ciherang 0,4118 8

## 4.2. Implementasi sistem
1.  Halaman login
Gambar  2 . Halaman login
Gambar  2  menampilkan  antarmuka  login. Setelah  pengguna  mengisi  data  tersebut, sistem  akan  memeriksa  apakah  data  tersebut ada dalam database. Jika valid, pengguna akan diarahkan  ke  halaman  utama  sistem  secara otomatis.
2.  Halaman  dashboard
Gambar  3. halaman  dashboard
Gambar  3  menunjukkan  halaman  utama, yang  berisi  data  staf ,  data  kriteria,  data alternatif , dan perhitungan  TOPSIS.
3.  Halaman  kriteria
Gambar  4. Halaman  kriteria
Halaman  kriteria  menunjukkan  delapan  kriteria yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  bibit unggul.  Staf   memiliki  kemampuan untuk menambahkan,  mengubah,  dan  menghap us kriteria  sesuai kebutuhan  juga bisa mengimpor data kriteria dari f ile excel ke database.
4.  Halaman  alternatif
Gambar  5. Halaman  alternatif
Gambar  5  menampilkan  antarmuka  halaman data  alternatif   yang  berisi  8  nama  alternatif untuk  menilai  bibit  unggul.  Staf f   memiliki kemampuan  untuk menambah,   mengedit, dan menghapus  data,  serta  dapat mengimpor  data kriteria  dari f ile Excel ke dalam database.
5.  Halaman  hasil perangkingan
Gambar  6. Hasil perangkingan
Gambar    6  menunjukkan  hasil  perhitungan TOPSIS  yang  mencakup  rumus  untuk menentukan bibit  padi  dalam  metode tersebut

## 4.3. Pengujian sistem
Pengujian  dengan blackbox  testing bertujuan  untuk  mendeteksi  kesalahan  dalam  sistem.  Hasil pengujian  terdokumentasi dalam  tabel berikut :

## Tabel  9. Pengujian  login
Komponen  uji : Halaman  login
No  Test  case Sasaran Hasil 1 Username benar, password benar Arahkan  ke halaman dashboard Sesuai 2 Username benar, Password salah Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 3 username salah, Password benar Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 4 Username salah, Password salah Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 5 Inputan  kosong Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai Tabel  10. Pengujian  halaman  kriteria Komponen  uji : Halaman  Kriteria No Test  Case Sasaran Hasil 1 klik tombol tambah Arahkan  ke halaman  tambah kriteria Sesuai 2 Klik tombol edit Tampilkan  data sesuai id kriteria Sesuai 3 Klik tombol hapus Hapus data sesuai id kriteria Sesuai 4 Klik tombol hapus Tampilkan  pesan konf irmasi sesuai 5 Menginput data kriteria Sistem menyimpan  data kriteria Sesuai 6 Inputan  kosong Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 7 Inputan  ID Kriteria Sistem megenerate  id otomatis Sesuai 8 Inputan  nama  kriteria Sistem mengkapitalis huruf  otomatis Sesuai 9 Mengedit data kriteria Sistem menyimpan  perubahan  data kriteria Sesuai 10 Inputan  kosong Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 11 Tombol import Mengimport f ile excel sesuai 12 Upload f ile excel Simpan data excel ke database sesuai 13 Upload f ile f ormat lain Muncul  pesan f ile harus  berf ormat  xls/xlsx sesuai Tabel  11. Pengujian  halaman  alternatif Komponen  uji : Halaman  Alternatif No  Test  case Sasaran Hasil 1 klik tombol tambah Arahkan  ke halaman  tambah alternatif Sesuai 2 Klik tombol edit Tampilkan  data sesuai id alternatif Sesuai 3 Klik tombol hapus Hapus data sesuai id alternatif Sesuai 4 Klik tombol hapus Tampilkan  pesan konf irmasi sesuai 5 Menginput data alternatif Sistem menyimpan  data alternatif Sesuai 6 Inputan  kosong Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 7 Inputan  ID alternatif Sistem megenerate  id otomatis Sesuai 8 Inputan  nama  alternatif Sistem mengkapitalis huruf  otomatis Sesuai
9 Mengedit data alternatif
Sistem menyimpan  perubahan  data alternatif Sesuai 10 Inputan  kosong Tampilkan  pesan kesalahan Sesuai 11 Tombol import Mengimport f ile excel sesuai 12 Upload f ile excel Simpan data excel ke database sesuai 13 Upload f ile f ormat lain Muncul  pesan f ile harus  berf ormat  xls/xlsx sesuai Tabel  12. Pengujian  halaman  perangkingan Komponen  Uji : Hasil  Perhitungan  TOPSIS No  Test  case Sasaran Hasil 1 Masuk ke halaman perhitungan  TOPSIS menampilkan  hasil perhitungan  TOPSIS sesuai 2 Masuk ke halaman  hasil perangkingan menampilkan  hasil perhitungan  TOPSIS yang sudah diurutkan sesuai Klik tombol cetak laporan Sistem membuat  laporan hasil perangkingan sesuai

## 4.4. Validasi output sistem
Validasi output sistem  bertujuan  untuk  memastikan  kecocokan antara  hasil  perhitungan  manual  dan hasil perhitungan  sistem. Proses pengujian ini melibatkan perbandingan hasil perhitungan  manual, yang melibatkan  penginputan  nilai  kriteria  secara  manual  dalam  Microsof t Excel  dengan  data  yang  sama. Kesuksesan  pengujian  ditentukan  oleh  kesamaan  antara  hasil  perhitungan  manual  dan  hasil perhitungan  sistem.
Tabel  13. Validasi hasil Nama varietas padi Hasil perhitungan manual Hasil perhitungan sistem Rangking keterangan Cakrabuana 0,6030 0,6029 1 Sama Ciherang 0,4118 0,4118 8 Sama Inpari 30 0,4289 0,4289 5 Sama Inpari 32 0,5413 0,5413 4 Sama Inpari 36 0,5504 0,5504 3 sama Inpari 42 0,5946 0,5946 2 Sama IR 64 0,5075 0,5075 6 Sama Mapan 0,4150 0,4150 7 Sama

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil penelitian  dan perhitungan  menggunakan  metode TOPSIS,  dari 8 varietas  bibit padi yang diuji diperoleh 3 peringkat tertinggi yaitu Cakrabuana,  Inpari  42, disusul dengan  Inpari  36 dengan skor  nilai  0.60,  0.59,  dan  0.55.  Pada  penelitian  ini  juga  telah  berhasil  membuat  sebuah  sistem pendukung keputusan berbasis web untuk  pemilihan  bibit padi dengan metode TOPSIS.  Hasil analisis menunjukkan  tingkat  kelayakan  aplikasi  sebesar  71,9%.  Sementara  keakuratan,  kelengkapan inf ormasi, dan kepercayaan  terhadap  kriteria  dan alternatif  secara  keseluruhan  mencapai  75,21%,  hal tersebut  menunjukkan  potensi  kontribusi  yang  signif ikan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan varietas bibit padi yang optimal.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  Aplikasi  yang  dirancang  diharapkan  bisa  ditingkatkan  dengan menambahkan  beberapa  kriteria  tambahan,  mengadopsi metode  yang  berbeda,  dan  menggunakan
platf orm  aplikasi  berbasis  Android.  Belum  secara  khusus  mempertimbangkan  elemen -elemen tambahan  yang  mungkin  memiliki  dampak  signif ikan pada  pemilihan  varietas  padi  tersebut,  seperti f aktor-f aktor lingkungan.

## Referensi
Abdurrobbi, J., & Saef urrohman, S. (2022).  Pemeringkatan  Kasus Covid -19 Di Negara-Negara  Asean Menggunakan  Pairwise  Comparison Dan  TOPSIS. Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa  Elektronik , 5 (1),  19 –31.  https://doi.org/10.36595/jire.v5i1.398
Af an Saputra, A., Lestanti, S., Taof ik Chulkamdi,  M., Majapahit  No, J., Sananwetan  Kota Blitar,  K., & Timur,  J.  (2023).  PEMILIHAN  JENIS  BIBIT  PADI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE TECHNIQUE  FOR  ORDER  PREFERENCE  BY SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS). In Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika (Vol. 7, Issue  2).
Dini Ridha  Dwiki  Putri, Muhammad  Reza  Fahlevi,  Ulf ah  Indriani,  Fetty Ade Putri,  Maulia  Rahman,  N. A. (2023).  Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Dalam Pemilihan  Benih  Padi Unggul. Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan , 4 (2),  184 –192.
Dwi Jaya Suganda, H., & Al Mawy, A. (2021).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  BIBIT PADI  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (WEB)  (Studi  kasus : Kabupaten Mesuji).  In Teknologipintar.org (Vol. 2, Issue  11).
Fitriani,  As’ada,  I.,  &  Kurniatia,  N.  (2022).  Buletin  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Islam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Padi Unggul  menggunakan  Metode  TOPSIS  Technique f or  Order  Pref erence  by  Similarity  to  Ideal  Solution  INFORMASI  ARTIKEL  ABSTRAK. Uletin Sistem Informasi  Dan  Teknologi  Islam , 3 (4),  258 –267.
Khatami,  D. M., & Sumaryana,  Y. (2023). TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  DAN  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS . 11 (3).
Mulyana,  J.,  Purba,  A.  B.,  &  Wahyudi,  A.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusa n  Menentukan Kelayakan  Padi  Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  MAUT  Berbasis  Web. Jurnal  Interkom: Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 16 (3),  11 –23. https://doi.org/10.35969/interkom.v16i3.176
Putri,  D. R.  D.,  Fahlevi,  M.  R.,  Indriani,  U.,  Putri,  F.  A.,  Rahman,  M.,  &  Amali,  N.  (2021).  Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (  Ahp  )  Dalam  Pemilihan  Bibit  Padi  Unggul. Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan , 4 (2),  184 –192.
Siregar,  M.  A.  R.  (2023).  Peningkatan  Produktivitas  Tanaman  Padi  Melalui  Penerapan  Teknologi Pertanian  Terkini. Jurnal  Agribisnis , 1 (1),  1 –11.
Wulandari,  I.  R., Herliyani,  T.,  Pristiyanto, Y., & Nurmasani,  A.  (2023).  Penerapan  Metode AHP  dan TOPSIS  dalam  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Padi. Jurnal  Ilmiah Komputer , 19 .
Nita Trides Siahaan,  R., Sudahri Damanik, I., Fauzan,  M., Tunas  Bangsa, S., Utara, S., & Jln Sudirman Blok  No,  I.  A.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentuk an  Benih  Padi  Terbaik Menggunakan  Metode TOPSIS.  In  Januari  (Vol. 2, Issue  1).
Vira  Adi Kurniyanti,  D. M.  (2022).  PERBANDINGAN  MODEL  WATERFALL  DENGAN  PROTOTY P E PADA  PENGEMBANGAN  SYSTEM  INFORMASI  BERBASIS  WEBSITE.  JURNAL  SYNTAX FUSION,  2(8.5.2017),  2003 –2005.