DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PEMILIHAN TANAMAN BERDASARKAN KONDISI LAHAN DAN PERSYARATAN TUMBUH TANAMAN MENGGUNAKAN GABUNGAN METODE AHP DAN TOPSIS
Mi`rajul Rifqi 1 , Dona 1
1 Sistem Informasi, Universitas Pasir Pengaraian email : mirajulrifqi@gmail.com
Abstract: Most  farmers  are  do’nt  know  what  plants  are  suitable  for  planting  on  their land. This is due to the lack of knowledge of farmers regarding the suitability of land with the  growing  requirements  of  a  crop.  The  lack  of  knowledge  of  farmers  and  the community  about  the  evaluation  of  land  suitability  causes  the  cultivated  plants  do  not produce optimally, because the conditions required by these plants are not in accordance with  the  conditions  of  the  land  that  supports  the  growth  of  these  plants.  Seeing  the importance of the process of selecting plants based on land suitability, while determining the selection of plants is still done only by looking at the experience of farmers who have not been tested. So the authors feel the need to make research to determine plants on land based  on  land  suitability  and  plant  growth  requirements.  The  Analytical  Hierarchy Process  method  is  very  suitable  to  be  used  to  calculate  the  priority  weight  of  each criterion  because  it  is  objective,  which  will  later  be  used  as  a  reference  ranking  by  the TOPSIS method. With this research, it can determine the estate crops that will be planted on a land based on the level of land suitability and the requirements for growing plants that are alternative precisely, accurately and dynamically.
Keywords: DSS, AHP, TOPSIS
Abstrak: Kebanyakan  Petani  masih  banyak  yang  belum  mengetahui  tanaman  apa  yang cocok  ditanaman  di  lahannya.  Hal  ini  disebabkan  karena  kurangnya  pengetahuan  petani mengenai kesesuaian lahan dengan persyaratan tumbuh suatu tanaman. Lemahnya tingkat pengetahuan  petani  dan  masyarakat  tentang  evaluasi  kesesuaian  lahan  menyebabkan tanaman  yang  dibudidayakan  tidak  berproduksi  optimal,  karena  syarat  yang  dibutuhkan tanaman  tersebut  belum  sesuai  dengan  kondisi  lahan  yang  mendukung  pertumbuhan tanaman  tersebut.  Melihat  pentingnya  proses  pemilihan  tanaman  berdasarkan  kesesuain lahan,  sedangkan  penentuan  pemilihan  tanaman  masih  dilakukan  hanya  berdasarkan dengan  melihat  pengalaman  petani  yang  belum  teruji.  Maka  penulis  merasa  perlu membuat penelitian untuk menentukan tanaman pada lahan berdasarkan kesesuain lahan dan  persyaratan  tumbuh  tanaman.  Metode Analytical  Hierarchy  Process sangat  cocok digunakan  untuk  menghitung  bobot  prioritas  dari  tiap  kriteria  karena  bersifat  obyektif, yang  nantinya  menjadi  acuan  perangkingan  yang  dilakukan  dengan  metode  TOPSIS. Dengan  adanya  penelitian  ini,  maka  dapat  menentukan  tanaman  perkebunan  yang  akan ditanam  pada  suatu lahan berdasarkan  tingkat  kesesuaian lahan  dan  persyaratan  tumbuh tanaman yang menjadi alternatif secara tepat, akurat dan dinamis.
Kata kunci: SPK, AHP, TOPSIS
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Penggunaan  lahan  pertanian dan  perkebunan  saat  sekarang  masih banyak petani yang belum mengetahui kesesuain  dari  lahan  tersebut  [1]. Petani  masih  banyak  yang  belum mengetahui  tanaman  apa  yang  cocok ditanaman  di  lahannya.  Hal  ini disebabkan karena kurangnya pengetahuan petani mengenai kesesuaian  lahan  dengan  persyaratan tumbuh  suatu  tanaman.  Kesesuaian lahan  adalah  penggambaran  tingkat kecocokan sebidang lahan untuk suatu penggunaan tertentu. Kesesuaian lahan  merupakan  bagian  dari  evaluasi lahan  [2].  Evaluasi  kesesuaian  lahan sangat  diperlukan  dalam  perencanaan penggunaan  lahan  agar  lahan  dapat digunakan  secara  optimal,  produktif dan  berkelanjutan  [3].  Lemahnya tingkat pengetahuan petani dan masyarakat tentang evaluasi kesesuaian lahan menyebabkan tanaman  yang  dibudidayakan  tidak berproduksi  optimal,  karena  syarat yang  dibutuhkan  tanaman  tersebut belum  sesuai  dengan  kondisi  lahan yang mendukung
pertumbuhan tanaman tersebut [4]. Melihat pentingnya proses pemilihan tanaman berdasarkan kesesuain lahan, sedangkan penentuan pemilihan  tanaman  masih  dilakukan hanya  berdasarkan  dengan  melihat pengalaman  petani  yang  belum  teruji. Maka  penulis  merasa  perlu    membuat penelitian  untuk  menentukan  tanaman pada  lahan  berdasarkan  kesesuain lahan dan persyaratan tumbuh tanaman  dengan  standar  kriteria  yang yang terdapat pada beberapa penelitian sebelumnya dengan gabungan metode Analytical
Hierarchy Process dan TOPSIS (Technique  for  Other  Preference  by Similarity to Ideal Solution ).
Metode Analytical  Hierarchy Process sangat cocok digunakan untuk menghitung  bobot  prioritas  dari  tiap kriteria  karena  bersifat  obyektif,  yang nantinya  menjadi  acuan  perangkingan yang dilakukan dengan metode TOPSIS  [5].  Pendekatan  TOPSIS dipilih  karena  memiliki  beberapa kelebihan diantaranya [6]: (1) Menunjukkan  suatu  logika  berpikir yang merepresentasikan pilihan- pilihan  manusia.  (2)  Menunjukkan suatu  nilai  skala  alternatif  terbaik  dan terburuk secara simultan. (3) Menunjukkan perhitungan yang sederhana. Tujuan  dari  penelitian  adalah untuk menentukan tanaman perkebunan  yang  akan  ditanam  pada suatu lahan berdasarkan tingkat kesesuaian  lahan  dan  persyaratan tumbuh tanaman yang menjadi alternatif  secara  tepat,  akurat  dan dinamis menggunakan gabungan metode  AHP  dan  TOPSIS.  Adapun secara  Umum  adalah  memberikan informasi  kepada  petani  alternatif pemilihan  komoditi  tanaman  pangan yang sesuai dengan kemampuan tanah yang  dilihat  dari  karakteristik  lahan sehingga  tanaman  bisa  berproduksi optimal, produktif dan berkelanjutan.

## METODE
Penelitian  yang  menjadi  acuan dalam lingkup metode yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan  Kelapa  Sawit  Dengan  Metode Gabungan Dari Ahp, Profile
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Matching,  Dan  Topsis”  [5]  dan “ Analysis  of  Criteria  Influencing Contractor  Selection  Using  TOPSIS Method ”  [9].    Penelitian  Rifqi  pada tahun  2016  membahas  mengenai pemilihan  lahan  yang  akan  ditanami kelapa sawit. Penelitian ini menggabungkan  tiga  metode,  yaitu AHP yang digunakan sebagai pemberian bobot setiap kriteria; profile  matching yang  digunakan untuk    menghitung  nilai  selisih  GAP antara  kriteria  dengan  data  kondisi lahan  serta  menghitung  nilai  tingkat kecocokan dari masing-masing alternatif yang telah ditentukan
sehingga  menghasilkan  bobot  yang obyektif; dan TOPSIS yang digunakan sebagai perangkingan alternatif.
Penelitian Alptekin pada tahun 2017  membahas  mengenai  pemilihan kontraktor menggunakan metode TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan pada penelitian ini sebanyak dua belas kriteria.  Proses  evaluasi  dan  memilih kontraktor digunakan untuk memastikan  kontraktor  yang  melamar betul-betul mampu untuk menyelesaikan  suatu  proyek  yang dilelang,  bukan  hanya  berdasarkan tawaran harga terendah. Pada AHP, Bobot apriori merupakan  bobot  yang  berasal  dari  hasil penilaian perbandingan berpasangan pada AHP yang  ditetapkan  secara  apriori, merefleksikan  kondisi  psikologi,  dan kondisi sosial dari individu.
Pada dasarnya merupakan modifikasi pembobotan AHP yang  dikembangkan oleh Saaty.
Langkah-langkah pembobotan tersebut adalah sebagai berikut : a.  Menentukan perbandingan berpasangan (1) Dengan :
n =  jumlah parameter yang dibandingkan =  bobot parameter ke- i =  perbandingan bobot parameter ke- i dan paramenter ke- j b.  Menormalkan setiap kolom, yaitu dengan membagi setiap nilai pada kolom ke- i dengan nilai terbesar
ke- i . ́ (2)
c.  Menjumlahkan nilai pada setiap kolom ke- i , yaitu
́ ∑  ́ (3)
d.  Akhirnya  bobot  prior  bagi  setiap parameter  ke- i ,  didapat  dengan membagi  setiap  nilai ́ dengan jumlah parameter yang dibandingkan (n), yaitu : ́ (4)
Langkah-langkah  perhitungan  uji konsistensi (CR):
a.  Kalikan  seluru  masukan  kolom pertama  matriks  dengan  bobot prioritas elemen pertama, kolom  kedua  dengan  prioritas elemen kedua dan seterusnya.
b.  Jumlahkan setiap barisnya.
c.  Membagi setiap jumlah perbaris dengan  prioritas  relatif  yang bersesuaian.
d. Jumlahkan hasil bagi diatas dan kemudian  dibagi  lagi  dengan banyaknya elemen. Hasil proses ini  disebuat  dengan  λmaks  atau
eugen value . e. Consistency index (CI) dimana n merupakan banyak elemen.
f.  Hitung  nilai Consistency  Rasio
(RC)
CR=CI/RI,  dimana Random  index
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
(RI)  merupakan  nilai  acak  CI untuk suatu orde matriks.
Metode  yang  telah  dipubli- kasikan  harus  ditunjukkan  dengan referensi  yang  sesuai  pada  bagian daftar pustaka. Apabila terdapat modifikasi  yang  relevan,  maka  hal tersebut juga harus dijelaskan.
TOPSIS  adalah  metode  MCDM
yang  didasarkan  pada  pengukuran  jarak antara alternatif yang sedang dipertimbangkan dan dua alternatif referensi bipolar, ideal positif dan negatif
[10].  TOPSIS  standar  terdiri  dari  enam langkah sebagai berikut:
1. Membangun Matriks Keputusan Ternormalisasi
[ ̂ ̂ ̂ ̂ ̂ ̂
̂ ̂ ̂ ] (5) Di mana ̂ ditentukan dengan rumus di bawah ini: ̂ √∑
Untuk j = 1,…, m dan k = 1,…, n .
2. Menghitung Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
[ ̂ ̂ ̂ ̂ ̂ ̂
̂ ̂ ̂ ] [ ] (7)
3. Menentukan  solusi  ideal  positif A + dan solusi ideal negatif A -
A + = ( v 1 + , v 2 + ,…, v n + ),    (8)
Di  mana v k + = ,
untuk k = 1,…, n .
A - = ( v 1 - , v 2 - ,…, v n - )
Di mana v k - = , untuk k = 1,…, n .
4. Menghitung jarak dari nilai tiap solusi ideal  positif  ( d j + )  dan  solusi  ideal negatif ( d j - ) ke tiap alternatif:
√∑ √∑
Di  mana  p  adalah  koefisien  jarak.
Biasanya Euclidean distance digunakan pada TOPSIS, di mana p =
2.
5. Menentukan  kedekatan  relative  dari tiap aternatif ke tiap solusi ideal.
(11)
(          Di  mana  0  < S j <  1.  Semakin  dekat alternatif A j ke  solusi  ideal  positif,  makin besar nilai S j . 6. Meranking  alternatif  dengan  urutan descending menggunakan S j

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  pada  penelitian ini  mencakup  beberapa  hal.  Di antaranya  adalah  penentuan  kriteria dan  melakukan  klasifikasi  terhadap setiap kriteria yang ditentukan,
Kriteria yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Table 1. Kriteria Pemilihan jenis tanaman No Karakteristik lahan Kode 1 Temperatur Rerata C1 2 Curah Hujan Tahunan C2 3 pH Tanah C3 4 C-Organik C4 5 Kejenuhan Basa C5 6 Kedalaman Efektif (cm) C6 Setiap kriteria yang disebutkan di  atas  akan  diklasifikasikan  menjadi empat kelas, yaitu :
a. Kelas  S1  :  sangat  sesuai (Highly  Suitable),  yaitu  lahan yang tidak mempunyai pembatas  yang  berat  untuk suatu penggunaan secara lestari  atau  hanya  mempunyai pembatas  tidak  berarti  dan tidak berpengaruh secara nyata terhadap produksi. Pada penelitian  ini,  kelas  S1  diberi nilai 4. b. Kelas  S2  :  cukup  sesuai (Moderalty  Suitable),  yaitu lahan yang mempunyai pembatas-pembatas  agak  berat untuk  suatu  penggunaan  yang lestari.  Pembatas  ini  akan menurunkan produktifitas/keuntungan  dan perlu menaikkan masukan yang diperlukan. Pada penelitian  ini,  kelas  S2  diberi nilai 3.
c. Kelas  S3  :  sesuai  marjinal (Marginal Suitable), yaitu
lahan yang mempunyai pembatas-cpembatas berat untuk  untuk  suatu  penggunaan lestari.  Pada  penelitian  ini, kelas S3 diberi nilai 2.
d. Kelas  N  :  tidak  sesuai  (Not Suitable  ),  yaitu  lahan  yang mempunyai  pembatas  sangat berat  sehingga  sangat  kecil kemungkinan  digunakan  untuk suatu penggunaan lestari. Pada penelitian  ini,  kelas  N  diberi nilai 1.
Nilai  rating  alternatif,  diberikan pada tabel berikut :
Table 2. Nilai rating alternatif lahan
C1 C2  C3  C4 C5 C6 A1 3 3 3 4 4 4
A2 3 3 3 3 4 3
A3 1 4 1 3 4 3
A4 2 3 2 4 1 4
A5 1 2 4 4 1 3
Berdasarkan  data  di  atas  maka dihitunglah bobot kriteria yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process seperti  di  bawah ini:
1. Membuat matrik perbandingan berpasangan
Table 3. Matrik Perbandingan Berpasangan c1 c2 c3 c4 c5 c6
c1 1,000  2,000  3,000  4,000  6,000  7,000
c2 0,500  1,000  2,000  3,000  4,000  7,000
c3 0,333  0,500  1,000  3,000  5,000  5,000
c4 0,250  0,333  0,333  1,000  3,000  2,000
c5 0,167  0,250  0,200  0,333  1,000  2,000
c6 0,143  0,143  0,200  0,500  0,500  1,000
Jlh 1,393  2,226  3,733  7,833  13,50  17,00
2. Kemudian menghitung bobot
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 4. Matrix Bobot
3. Kemudian menghitung ratio konsistensi sebagai berikut: lambda max 6,225 ci 0,045 cr 0,036231 Berdasarkan  hasil  di  atas,  maka matrik  perbandingan  berpasangan bisa  diterima.  Dan  bobot  kriteria
diperoleh    berdasarkan  kolom  vp pada table 4.
4. Berdasarkan  nilai  alternatif  pada tabel    2,    maka  dilakukan normalisasi  menggunakan  metode
TOPSIS dengan hasil matrik keputusan  normalisasi  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 5 berikut : Table 5. Matrik keputusan normalisasi 0,612372  0,437595  0,480384  0,492366  0,565685  0,520756 0,612372  0,437595  0,480384  0,369274  0,565685  0,390567 0,204124  0,58346 0,160128  0,369274  0,565685  0,390567 0,408248  0,437595  0,320256  0,492366  0,141421  0,520756 0,204124  0,29173 0,640513  0,492366  0,141421  0,390567
5. Membangun  matrik  keputusan  normalisasi  terbobot  dengan  hasil  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 6 berikut  :
Table 6. Matrik keputusan normalisasi terbobot 0,386485  0,177585  0,142453  0,072709  0,049008  0,032981 0,386485  0,177585  0,142453  0,054532  0,049008  0,024736 0,128828 0,23678  0,047484  0,054532  0,049008  0,024736 0,257657  0,177585  0,094969  0,072709  0,012252  0,032981 0,128828 0,11839  0,189938  0,072709  0,012252  0,024736 c1 c2 c3 c4 c5 c6 vp wsm c1 0,718  0,898  0,804  0,511  0,444  0,412  0,631  3,886 c2 0,359  0,449  0,536  0,383  0,296  0,412  0,406  2,547 c3 0,239  0,225  0,268  0,383  0,370  0,294  0,297  1,903 c4 0,179  0,150  0,089  0,128  0,222  0,118  0,148  0,926 c5 0,120  0,112  0,054  0,043  0,074  0,118  0,087  0,528 c6 0,103  0,064  0,054  0,064  0,037  0,059  0,063  0,388
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
6. Menghitung solusi ideal positif dan negatif sebagai berikut :
Table 7. solusi ideal positif dan negatif positif negatif c1 0,386485  0,128828 c2 0,23678 0,11839 c3 0,189938  0,047484 c4 0,072709  0,054532 c5 0,049008  0,012252 c6 0,032981  0,024736 7. Langkah selanjutnya adalah menghitung  jarak  dari  nilai  tiap solusi ideal positif  dan solusi ideal negatif ke tiap alternatif. Table 8. jarak solusi ideal positif dan negatif positif negatif A1 0,075887  0,284006 A2 0,078468  0,283304 A3 0,29509 0,123965 A4 0,174559  0,150844 A5 0,286046  0,143608
8. Menentukan kedekatan relative dari tiap  alternatif  ke  tiap  solusi  ideal. Tahapan  ini  merupakan  penilaian akhir dari seluruh proses perangkingan alternatif menggunakan  gabungan  metode AHP dan TOPSIS. Hasil perangkingan  ditunjukkan  pada tabel 9 berikut : Table 9. Hasil Perangkingan A1 0,78914 A2 0,783101 A3 0,295819 A4 0,463561 A5 0,334242

## SIMPULAN
Pemilihan tanaman perkebunan dengan menggunakan gabungan metode  AHP  dan  TOPSIS  bisa dilakukan. Metode AHP bisa memberikan  bobot  pada  kriteria  yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan tingkat perbandingan berpasangan.  Hasil  dari  pembobotan kriteria  tersebut  dijadikan  sebagai bobot  pada  perhitungan  perangkingan alternatif menggunakan metode TOPSIS.  Berdasarkan  pengujian  yang telah dilakukan, diperoleh hasil perhitungan sistem yang sesuai dengan  hasil  perhitungan  manual. Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dibangun  ini  juga  bersifat  fleksibel karena  data  alternatif  dan  parameter beserta  aturannya  dapat  ditambah, diubah,  dan  dihapus  sehingga  nilai akhir
untuk masing-masing pengambilan  keputusan  pun  dapat berubah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yogi Rafika. 2015. Kesesuaian Lahan tanaman kopi di Politeknik  Pertanian  Negeri
Payakumbuh . Jurnal  nasional ecopedon  JNEP  vol.  2  no.  1
(2015)56-60
[2] Wibowo  Yogi.  2009.  Evaluasi kesesuaian Lahan untuk Perkebunan  Tanaman  Teh  di Kecamatan  Bandar  Kabupaten Batang.  Skripsi.  Surakarta  : Universitas Muhammadiyah Surakarta [3] Yatno  Edi.  2016.  Kriteria Kesesuaian Lahan untuk Tanaman  Kakao  di  Kabupaten
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.430 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Kolaka  dan  Kolaka  Timur, Sulawesi Tenggara. Tesis. Bogor  :  Institut  Pertanian Bogor [4] Sandri Fitriawati. 2015. Kesesuaian  Lahan  Tanaman Kelapa  di  Lahan  Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh. Jurnal Nasional EcopedonJNEP  Vol.  2  No.1 (2015) 43-47 [5] Rifqi  Mi`rajul.  2016.  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Kelapa Sawit Dengan Metode Gabungan dari AHP, Profile  Matching ,  dan TOPSIS.  Tesis.  Yogyakarta  :
Universitas Gadjah Mada.
[6] Yayin,  Y.  D.  2011.  “Integrasi Pendekatan  Fuzzy  Analytic Network  Process  (FANP)  dan Technique For Order Preference  By  Similarity  To Ideal Solution (TOPSIS) untuk Pemilian Logistic Service Provider  (Studi  Kasus:  PT. EPT)”. Tesis . Surabaya: Magister Teknik Industri ITS.
[7] Rizky, N., Arysanti, D., Adyatma,  S.  2017.  Evaluasi Kesesuaian Lahan untuk Tanaman  Kelapa  Sawit  di Kecamatan  Batang  Alai  Utara, Kabupaten Hulu Sungai Tengah. JPG (Jurnal Pendidikan Geografi)   Volume 4 No 4 Juli 2017 Halaman 9-22 [8] Hasanah  Fitriana  Uswatun.
2012. Evaluasi Kesesuaian
Lahan untuk Tanaman Cengkeh  ( Eugenia  aromatica L. )  di  Kecamatan  Jatinom Kabupaten  Klaten.  Skripsi. Surakarta : Universitas Muhammadiyah Surakarta [9] Alptekin  Orkun.,  &  Alptekin Nesrin.  2017. Analysis  of Criteria Influencing Contractor  Selection  Using TOPSIS  Method .  IOP  Conf. Series:  Materials  Science  and Engineering 245 (2017) 062003 [10] Wachowicz,  T.,  Baszczyk,  P. 2013. “TOPSIS Based Approach to Scoring Negotiating Offers in Negotiation  Support  Sistems”. Group Decision and Negotiation, no.  6,  vol.  22,  pp. 1021-1050