## IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KUALITAS BENIH TEBU BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: BALITTAS MALANG)
Mochammad Rizky Aditya Juniantoro, Ahmad Fahrudi Setiawan, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918026@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Balittas  Malang  adalah  salah  satu  unit  pelaksana  teknis  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian dengan  kegiatan  penelitian  pada  tanamanan  pemanis,  serat,  tembakau,  dan  minyak  industri  serta  kegiatan pembenihan yang menghasilkan benih berkualitas dan terkareditasi salah satunya benih tebu. Berdasarkan hasil observasi, sejauh ini pengolahan data kualitas benih tebu masih dilakukan dengan manual menggunakan kertas angket yang mengakibatkan keakuratan data berkurang yang mempengaruhi data kualitas benih yang didapatkan. Di samping itu, proses pengolahan data juga memakan waktu yang cukup lama karena pengambilan data yang menggunakan kertas angket  yang  mengakibatkan  proses pengolahan data kurang efektif.  Dalam penelitian  ini, peneliti  merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yang dapat  membantu  mengolah dan  menganalisis data tentang kualitas  benih tebu. Kriteria  yang akan digunakan untuk menentukan kualitas benih tebu terdapat 5 yaitu ketahanan terhadap hama, jumlah ruas, panjang batang,  jumlah  mata  tunas,  dan  diameter  batang.  Hasil  dari  pengujian  sistem  ini  dengan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  memberikat output sesuai  yang  diharapkan.  Dengan  sistem  pendukung  keputusan berbasis website ini  dirancang  untuk  kantor  Balittas  Malang  dalam  pengolahan  data  dan  mengevaluasi  dalam meningkatkan kualitas benih tebu berdasarkan fungsional browser mencapai 100%.
Kata kunci : Analytical Hierarchy Process (AHP), Benih Tebu, Sistem Pendukung Keputusan, Kualitas.

## 1. PENDAHULUAN
Balai  Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan  Serat (BALITTAS)  adalah  salah  satu  dari  bagian operasional  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian, yang fokus pada penelitian tentang tanaman pemanis,  serat,  tembakau,  dan  minyak  industri  serta melakukan  berbagai  jenis  penelitian  yang  mencakup bidang  genetika,  morfologi,  fisiologi,  ekologi, entomologi, dan fitopatologi. Selain itu, UPT ini juga terlibat  dalam  kegiatan  pembenihan  dan  produksi benih-benih  yang  berkualitas  dan  terakreditasi  [1]. Salah  satunya  adalah  benih  tebu  yang  dimana  data analisis evaluasi yang ada di lapangan kurang objektif karena bersumber dari analisa terdahulu, dan hasil dari pengolahan  data  serta  pengambilan  keputusan  yang tidak  melibatkan  penyimpanan  dalam  sistem  dapat menyebabkan  proses  tersebut  menjadi  lambat. Akibatnya,  tidak  ada  standar  penilaian  pasti  yang digunakan untuk menentukan kualitas benih tebu.
Namun  berdasarkan  observasi  yang  peneliti lakukan di Kantor Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan  Serat  Malang,  sejauh  ini  dalam  pengolahan  data kualitas benih tebu secara manual dengan menggunakan  kertas  angket  langsung  di  lapangan yang menyebabkan keakuratan data menjadi berkurang,  sehingga  dapat  mempengaruhi  data kualitas  benih  yang  didapat.  Disamping  itu,  proses pengolahan  data  yang  dilakukan  membutukah  waktu yang lebih lama, dikarenakan media digunakan adalah angket pada kertas. Akibatnya proses pengolahan data terhambat dan tidak efektif.
Sistem  Pendukung  Keputusan  Kualitas  Benih Tebu merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data tentang kualitas benih tebu.  Sistem  dapat  berperan  dalam  membantu meningkatkan efisiensi proses pengolahan data benih tebu  yang  diberikan,  dengan  implementasi  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  ini,  beberapa  kriteria  dapat dipertimbangkan. Setiap kriteria diberikan bobot yang berbeda-beda tergantung pada tingkat kepentingannya dalam pengambilan keputusan. Dengan menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)[2]. Dalam  sistem  ini,  data  yang  diperoleh  dari  proses pendataan oleh para peneliti Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat Malang yang ada di lapangan yang akan  diolah  dan  dianalisis  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan  tingkat  kualitas  benih  terhadap  kriteria yang telah ditentukan.
Berdasarkan  hal  tersebut,  peneliti  bermaksud dapat memberikan solusi yang efektif dan efisien bagi kantor  Balai  Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan  Serat Malang dalam menganalisis data dari benih tebu dalam menentukan kualitasnya, Sistem Pendukung Keputusan  yang dibangun  berbasis website bertujuan untuk  membantu  kantor  Balai  Penelitian  Tanaman Pemanis dan Serat Malang dalam pengolahan data dan mengevaluasi dalam meningkatkan kualitas benih tebu yang lebih baik dan akurat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Yanto  (2021)  dalam  artikelnya  yang berjudul  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dengan Menggunakan  Metode  AHP  Dalam  Seleksi  Produk” ini  bertujuan  untuk  menemukan  solusi  yang  efektif dalam  mengatasi  masalah  pengadaan  barang  atau produk  di  mini  market.  Hasil  penelitian  ini  akan memberikan manfaat yang signifikan dalam pengelolaan mini market, terutama dalam manajemen. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi konkret dalam menangani permasalahan penumpukan barang  di  mini  market.  Selain  itu,  temuan  dari penelitian  ini  akan  menjadi  pedoman  berharga  bagi pengelola mini market dalam pengambilan keputusan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mencapai tujuan dalam  memberikan  manfaat  yang  nyata,  sehingga dapat mengurangi risiko kerugian akibat penumpukan barang atau produk di mini market [3].
Menurut  Sakaninggara  (2018)  dalam  artikelnya yang  berjudul  “Analisis  Perbandingan  Menggunakan Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  Dan Weighted  Product (WP)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Varietas  Padi  Unggul”  ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  efisiensi  metode terbaik.  Peneliti  membandingkan  dua  metode,  yaitu AHP  dan  TOPSIS.  Metode  AHP  digunakan  dalam SPK untuk memprioritaskan beberapa kriteria dengan pendekatan  analisis  hierarki.  Metode  TOPSIS mengidentifikasi alternatif  terbaik.  Selain itu, penelitian  ini  juga  menggabungkan kedua  metode ini menjadi AHP-TOPSIS, dimana AHP digunakan untuk memberikan  bobot  pada  kriteria  dan  TOPSIS digunakan  untuk  merangking  alternatif  berdasarkan data yang ada. Hasil dari penelitian  ini  menunjukkan bahwa  metode  AHP  menghasilkan  keluaran  yang cukup  akurat  dalam  membedakan  peringkat  nilai, sementara  pada  metode  TOPSIS  terdapat  beberapa perangking yang memperoleh nilai yang sama [4].
Menurut Parhusip  (2019) dalam artikelnya yang berjudul  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di  Kota Palangka Raya” ini  bertujuan  dalam  menentukan  alternatif  penerima manfaat  program  bantuan  sosial,  seperti  keluarga penerima  Raskin  atau  bantuan  pangan  non-tunai (BPNT).  Selain  itu,  sistem  juga  membantu  dalam mengelola  data  calon  penerima  dan  data  penerima berdasarkan  pada  rekomendasi  yang  dihasilkan. Tujuannya untuk memberikan hasil dalam pengambilan keputusan mengenai alternatif penerima manfaat berdasarkan kriteria tertentu. Namun, sistem ini  memiliki  keterbatasan  karena  tidak  dapat mengelola aspek persediaan dan distribusi beras [5].
Menurut  Rachmato  &  Risanti  (2019)  dalam artikelnya yang berjudul “Sistem  Pendukung Keputusan  Kualitas  Biji  Kopi  Dengan  Metode  AHP ( Analytical Hierarchy Process ) Studi Kasus Cafe Kaki Bukit Lembang”  ini bertujuan untuk membuat desain
untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  akan membantu  dalam  menilai  kualitas  biji  kopi  dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Metode  ini  diterapkan  dalam  Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang untuk memilih biji  kopi  berkualitas.  Hasil  dari  proses  perancangan dan  uji  coba  sistem  menunjukkan  bahwa  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dapat  digunakan  secara efektif untuk menilai kualitas biji kopi di perusahaan cafe Kaki Bukit Lembang [6].
Menurut  Zunaidi  &  Halim  (2019)  dalam artikelnya yang berjudul “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Kualitas  Produksi Jernang  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP”  ini betujuan  untuk  memberikan  bantuan  kepada  manajer dalam  mengatasi  masalah  yang  memiliki  struktur parsial dan memberikan dukungan bagi pertimbangan yang  diambil  oleh  manajer.  Ini  tidak  dimaksudkan untuk menggantikan peran manajer dalam meningkatkan  efektivitas  keputusan  yang  mereka buat,  melainkan  untuk  memberikan  tambahan dukungan  dalam  proses  tersebut.  Dalam  hal  ini, analisis  menunjukkan  bahwa  metode  AHP  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  produksi jernang yang terbaik. Metode i.ni melibatkan beberapa kriteria  penilaian  dan  diimplementasikan  melalui aplikasi yang telah diuji. Dengan demikian, metode ini membantu  dalam  menentukan  kualitas  produksi jernang yang optimal [7].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu sistem  yang  dibangun  di  komputer  yang  interaktif, dirancang  untuk  membantu  pengguna  dalam  proses penilaian  dan  seleksi.  Lebih  dari  sekadar  mengelola penyimpanan  dan  pengambilan  data,  sistem  ini  juga melibatkan pembaruan akses ke informasi tradisional. Hal  ini  dicapai  dengan  mengintegrasikan  pembuatan model  pengambilan  keputusan  dan  proses  penalaran yang didasarkan pada model [8].
Tujuan  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan memang  tidak  hanya  tentang  penggantian  peran manusia,  tetapi  lebih  kepada  memberikan  dukungan kepada  pengambil  keputusan  agar  mereka  dapat membuat  keputusan  yang  lebih  terinformasi  serta membantu untuk mempersingkat waktudalam menemukan solusi yang memuaskan dalam menghadapi  suatu  masalah.  Sistem  ini  berguna terutama  dalam  membantu  pengambilan  keputusan dalam situasi semi-terstruktur dan bahkan situasi yang sepenuhnya  tidak  terstruktur,  di  mana  tidak  ada  cara pasti  yang  diketahui  sebelumnya  tentang  bagaimana keputusan harus diambil [9].
2.3. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) merupakan metode pengambilan keputusan dilakukan dengan  memilih  alternatif  berdasarkan  solusi  yang ditawarkan  untuk  memecahkan  suatu  masalah.  Salah satu kebutuhan utama dari AHP adalah adanya struktur
hierarkis  yang  berfungsi  sebagai  kerangka  utama.  Di dalam  struktur  hierarkis.  Keberadaan  hierarki  ini memungkinkan  pemecahan  masalah  yang  kompleks atau  tidak  terstruktur  dengan  membaginya  ke  dalam sub-masalah  yang  lebih  kecil,  yang  akhirnya membentuk struktur hierarkis secara keseluruhan [2].
Prosedur dan langkah-langkah metode AHP [10], meliputi :
a. Mendefinisikan  masalah dan  menentukan  solusi yang  diinginkan,  kemudian  merancang  struktur hierarki  dari  permasalahan  yang  dihadapi. Pembentuk hierarki ini bertanggung jawab dalam menetapkan  tujuan  yang  mencerminkan  tujuan sistem secara keseluruhan.
b. Menentukan prioritas elemen :
1) Tahap  awal  dalam  menentukan  urutan  prioritas elemen  melibatkan  perbandingan  berpasangan antara elemen-elemen  berdasarkan kriteria  yang telah ditetapkan.
2) Matriks perbandingan berpasangan
menggunakan  angka  sebagai  representasi  dari pentingnya  suatu  elemen  dalam  kaitannya dengan elemen lainnya.
c. Sintesis  Pertimbangan  terhadap  perbandingan berpasangan  disusun  secara  sintesis  untuk mendapatkan  prioritas.  Beberapa  langkah  yang dapat diambil meliput :
1) Melakukan  akumulasi  nilai-nilai  dari  setiap kolom dalam matriks.
2) Memecah setiap nilai dalam kolom dengan total dari kolom tersebut untuk mendapatkan  matriks yang ternormalisasi.
3) Melakukan  penjumlahan  semua  nilai  dalam setiap  baris,  lalu  membagi  hasilnya  dengan jumlah  elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata- rata.
d. Mengukur  Konsistensi  keputusan memiliki pentingan  yang  tinggi  untuk  menilai  tingkat konsistensi yang ada. Kita menghindari ketidakseimbangan konsistensi. Langkah-langkah yang diambil yaitu :
1) Mengalikan  setiap  nilai  dalam  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai dalam  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif elemen kedua, dan seterusnya.
2) Jumlahkan setiap baris.
3) Hasil  dari  penjumlahan  setiap  baris  akan  dibagi dengan  nilai  prioritas  yang  relatif  terhadap elemen yang bersangkutan.
4) Total  dari  hasil  perhitungan  pembagian  di  atas akan  dijumlahkan  dengan  jumlah  keseluruhan elemen  yang  ada,  dan  hasilnya  disebut  sebagai nilai λ maks.
e. Menghitung Consistency  Index (CI)  dengan rumus :
CI = (λ maks - n)/n………...………………….(1) Keterangan : CI = Consistency Index.
λ maks = nilai eigen maksimum.
n = jumlah elemen dalam matriks perbandingan.
f. Menghitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio
(CR) dengan rumus : CR = CI/IR…………………………………..(2) Keterangan : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
g. Memeriksa  apakah  struktur  hierarki  konsisten. Jika  perbedaannya  lebih  dari  10%,  maka diperlukan koreksi pada penilaian data. Tetapi jika rasio  konsistensinya  kurang  dari  atau  sama dengan  0,1,  maka  hasil  perhitungan  dianggap tepat.
Daftar Index Random Consistency (IR) bisa diliat dari Tabel 2.1.
Tabel 1. Daftar Index Random Consistency (IR) Ukuran Matriks Nilai IR 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Berdasarkan Prinsip dasar AHP, meliputi :
a. Membentuk struktur hierarki bisa dimulai dengan mengidentifikasi tujuan utama, hal ini bertujuan untuk  mempermudah  pemahaman  mengenai struktur tersebut.
b. Penilaian  data  alternatif  dan  kriteria  dikerjakan melalui  perbandingan  menggunakan  matriks berpasangan.  Dalam  proses  perbandingan  ini, skala dari 1- 9 digunakan untuk menggambarkan tingkat preferensi yang terbaik.
Tabel 2. Skala Dasar Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen memiliki tingkat penting yang setara. 3 Salah satu elemen memiliki tingkat penting lebih rendah daripada elemen yang lain. 5 Salah satu elemen memiliki tingkat penting yang lebih tinggi daripada elemen yang lain. 7 Satu elemen memiliki tingkat kepentingan yang jelas lebih tinggi daripada elemen yang lainnya.
Intensitas Kepentingan Keterangan 9 Salah satu elemen memiliki tingkat kepentingan yang jelas dan mutlak lebih tinggi daripada elemen lainnya. 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua pertimbangan yang berdekatan.
c. Menetapkan  prioritas  penting  berdasarkan  nilai- nilai perbandingan relatif dari seluruh kriteria
d. Konsistensi  logis  akan  bedasarkan  pada  kriteria tertentu.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Gambar 1. Use Case Diagram
Berdasarkan Gambar 1 terdapat admin memiliki hak  akses  yang  memungkinkannya  untuk  masuk  ke sistem,  mengelola  informasi  tentang  alternatif, mengurus  data  tentang  kriteria  dan  subkriteria,  serta mengatur  data  penilaian. Admin juga  dapat menjalankan perhitungan perbandingan kualitas benih dengan  mengisikan  skala  pada  perbandingan  antara kriteria  dan  alternatif  yang  terlibat.  Pada  akhirnya, admin  memiliki  kemampuan  untuk  melihat  hasil peringkat dari proses tersebut.

## 3.2. Flowchart  Penentuan  Kualitas  Benih  Tebu dengan Metode AHP
Gambar 2. Flowchart Metode AHP
Berdasarkan  Gambar  2  merupakan  alur  proses Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) langkah pertama dalam proses ini adalah melakukan penilaian terhadap  data.  Setelah  mendapatkan  data  penilaian, langkah berikutnya adalah membuat matriks perbandingan  berpasangan.  Setelah  matriks  dibuat, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan berpasangan  antar  elemen.  Hasil  dari  perbandingan berpasangan  kemudian  dijumlahkan  untuk  setiap kolom.  Nilai  yang  dihasilkan  pada  setiap  elemen kemudian  dibagi  dengan  total  nilai  setiap  kolom. Setelah  tahap  ini  selesai,  langkah  berikutnya  adalah menghitung  tabel eigen dan  nilai eigen maksimum. Semua  nilai  ini  diperlukan  untuk  menghitung Consistency Index (CI). Setelah mendapatkan nilai CI, langkah  selanjutnya  adalah  menguji  konsistensi hierarki.  Jika  rasio  konsistensi  (CI)  kurang  dari  0,1, maka hasil dianggap dapat diterima. Dengan  langkah ini  diselesaikan,  hasil  yang  akhirnya  diperoleh  dapat digunakan untuk proses perangkingan.
3.3. Flowchart  Sistem  Pendukung  Keputusan
Kualitas Benih Tebu
Gambar 3. Flowchart Sistem
Berdasarkan Gambar 3 merupakan alur flowchart yang  menggambarkan  alur  sistem  program.  Langkah awal  adalah  menampilkan  halaman login yang meminta admin memasukkan username dan password .
Jika data yang dimasukkan benar, admin diarahkan ke halaman home ,  jika  salah  admin  tetap  di  halaman login . Setelah login berhasil, admin dapat mengakses menu.  Menu  "Data  Kriteria"  dan  "Subkriteria" memungkinkan  admin  melakukan  operasi  seperti menambah,  mengedit,  menghapus,  dan  melihat  data terkait kriteria dan subkriteria. Menu "Data Alternatif" memungkinkan admin melakukan proses CRUD untuk data alternatif. Menu "Data Penilaian" memungkinkan admin  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode AHP.  Hasil  perhitungan  ditampilkan  di  halaman khusus. Secara keseluruhan, flowchart ini menggambarkan  alur  sistem  dari login hingga perhitungan dan hasil akhir.

## 3.4. Struktur Menu

## Gambar 4. Struktur Menu
Berdasarkan Gambar 4 merupakan struktur menu yang menggambarkan urutan dan opsi menu yang akan tersedia. Rangkaian menu ini dirancang khusus untuk admin dengan hak akses penuh. Setelah berhasil login , admin akan otomatis diarahkan ke halaman utama. Di sini,  admin  diberi  akses  untuk  melihat  halaman  data alternatif,  kriteria,  subkriteria,  penilaian,  dan  hasil akhir dari proses penilaian tersebut.

## 3.5. Class Diagram Database
Gambar 5. Class Diagram
Berdasarkan Gambar 5 merupakan basis data dan relasi antar tabel di dalam database yang mendukung sistem  pendukung  keputusan  untuk  menilai  kualitas benih tebu. Tabel alternatif berisi data tentang berbagai alternatif,  sedangkan  tabel  kriteria  berfungsi  sebagai tempat  penyimpanan  data  kriteria  yang  memiliki kaitan  dengan  tabel  lain  melalui Primary  Key .  Tabel subkriteria  digunakan  dalam  konteks  subkriteria  dan berfungsi sebagai wadah untuk menyimpan informasi
mengenai  subkriteria.  Tabel  subkriteria  nilai  dan subkriteria hasil digunakan dalam proses perhitungan perbandingan  bobot  nilai  subkriteria.  Tabel  penilaian berperan dalam  mengumpulkan data dengan  merujuk pada  kolom  id_alternatif  dari  Tabel  alternatif  dan kolom  id_kriteria dari Tabel kriteria.  Terakhir, Tabel hasil  dimanfaatkan  dalam  tampilan  akhir  hasil  dari seluruh perhitungan dan pengolahan data.

## 3.6. Kriteria dan Sub Kriteria
Terdapat  5  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk menentukan  kualitas  benih  tebu.  Tabel  3  kriteria merupakan  penjabaran  masing-masing  dari  setiap subkriteria beserta nilainya.
Tabel 3. Penilaian Kriteria dan Sub Kriteria
No Kriteria Nilai C1 Ketahanan Tehadap Hama 1. Tidak Tahan 2. Rentan 3. Bertahan 1 3 5 C2 Jumlah Ruas 1. ≤ 3 Ruas 2. 4 - 6 Ruas 3. 7 - 9 Ruas 4. 10 - 12 Ruas 5. ≥13 Ruas 1 2 3 4 5 C3 Panjang Batang 1. ≤ 2 Meter 2. 3 Meter 3. 4 Meter 4. ≥5 Meter 1 2 3 5 C4 Jumlah Mata Tunas 1. ≤ 2
2. 3
3. ≥4 1 3 5 C5 Diameter Batang 1. Kecil 2. Sedang 3. Besar 1 3 5 Setelah  mendapatkan  nilai  kesesuaian  kriteria dari subkriteria, langkah selanjutnya adalah melakukan  normalisasi  pada  matriks.  Ini  melibatkan penggunaan persamaan berdasarkan rumus perhitungan rasio konsistensi.

## 3.7. AHP
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  yang  diproses menggunakan metode AHP.
1. Menentukan Hierarki
Gambar 6.  Hierarki Metode AHP
Berdasarkan  Gambar  6  merupakan  struktur hierarki  yang  menunjukkan  adanya  kaitan  antara elemen-elemen  dalam  konteks  masalah  ini.  Struktur
hierarki ini memperlihatkan bagaimana permasalahan dihubungkan dengan kriteria dengan subkriteria yang digunakan untuk menentukan kualitas benih tebu.

## 2. Membuat Matriks Berpasangan
Tabel 4. Matriks berpasangan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 5 7 9 C2 0,3 1 3 5 7 C3 0,2 0,3 1 3 5 C4 0,15 0,2 0,3 1 3 C5 0,1 0,15 0,2 0,3 1 Jumlah 1,78 4,67 9,53 16,33 25
Matriks  perbandingan  kriteria  digunakan  untuk menggambarkan  cara  membandingkan  satu  kriteria dengan  kriteria  lainnya.  Dalam  tahap  ini,  penting untuk  memberikan  prioritas  pada  kriteria  yang dianggap  lebih  penting  dalam  perbandingannya dengan kriteria lain.
3. Membuat Nilai Matriks
Setelah  menentukan  skala  selanjutnya  adalah melakukan  normalisasi  atau  menghitung  total  setiap baris,  dilakukan  dengan  membagi  setiap  nilai  skala dengan total jumlah skala dalam baris tersebut.
Tabel 5. Normalisasi Matriks Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,55 0,64 0,52 0,42 0,36 C2 0,18 0,21 0,31 0,30 0,28 C3 0,11 0,07 0,10 0,18 0,2 C4 0,07 0,04 0,03 0,06 0,12 C5 0,06 0,03 0,02 0,02 0,04

## 4. Menjumlahkan Tiap Baris
Langkah  berikutnya  adalah  menjumlahkan semua hasil dari proses di atas untuk menentukan nilai prioritas dengan cara jumlah dibagi total kriteria.
Tabel 6. Penjumlahan Tiap Baris Kriteria Kriteria Jumlah Prioritas C1 2,514097 0,502819 C2 1,301158 0,260232 C3 0,671752 0,13435 C4 0,338888 0,067778 C5 0,174104 0,034821
Setelah  mendapatkan  nilai  prioritas  tahap selajutnya  menghitung  rasio  konsistensi  dengan menentukan nilai λ, CI, IR dan CR. Menghitung  λ  maks  = ((1,787302 ∗ 0,502819)  + (4,67619 ∗ 0,260232)  +   (9,533333 ∗ 0,13435)  + (16,33333 ∗ 0,067778)  +   (25 ∗ 0,034821) )  /  5  = 5,373946 Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (5,373946 − 5)
5−1 = 0,093486 Menghitung Rasio Konsistensi (CR)
CR = 0,093486 1,12 = 0,083469987
Maka,  nilai  rasio  konsistensi  dapat  diterima karena nilai CR ( Consistency Ratio ) berada di bawah 0,1.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login

## Gambar 7. Halaman Login
Berdasarkan  Gambar  7  merupakan  Halaman Login merupakan tampilan yang muncul saat seorang admin mengakses program. Pada tampilan ini, admin diwajibkan  untuk  melakukan  proses  login  sebelum dapat memulai penggunaan program. Setelah berhasil login,  admin  dapat  mengakses  halaman  admin. Namun, jika admin salah memasukkan username atau password ,  sistem  akan  meminta  admin  untuk mengulang proses input username dan password . Jika informasi yang dimasukkan sesuai, maka admin akan diarahkan ke halaman home .

## 4.2. Halaman Home

## Gambar 8. Halaman Home
Berdasarkan  Gambar  8  merupakan  Halaman Home  adalah  landasan  pertama  setelah  pengguna berhasil  masuk  kedalam  sistem,  menampilkan card data dari setiap halaman. Pada home terdapat card data yang dapat diakses dan akan masuk kesetiap halaman yang ada.

## 4.3. Halaman Data Alternatif
Berdasarkan  Gambar  9  merupakan  Halaman Data  Alternatif  ini  sebagai  antarmuka  tempat  untuk menginput  data.  Di  dalam  halaman  ini,  dapat melakuka  CRUD  yang  memungkinkan  pengguna untuk  memasukkan  data  Alternatif.  Setelah  data dimasukkan  dan  disimpan,  data  tersebut  akan ditampilkan  dalam  bentuk  tabel.  Pengguna  memiliki opsi  untuk  mengedit  dan  menghapus  data  yang  telah dimasukkan sebelumnya.

## 4.4. Halaman Data Kriteria
Gambar 10. Halaman Data Kriteria
Berdasarkan  Gambar  10  merupakan  Halaman Data  Kriteria  ini  merupakan  halamana  data  yang digunakan  untuk input an,  yang  didalamnya  terdapat CRUD  untuk input an  data  kriteria  setelah  disimpan akan ditampilkan pada tabel, data dapat di edit maupun dihapus serta dapat melakukan perbadingan kriteria.

## 4.5. Halaman Data SubKriteria
Gambar 11. Halaman Data SubKriteria
Berdasarkan  Gambar  11  merupakan  Halaman Data Subkriteria terdapat CRUD untuk menambahkan data subkriteria  berdasakan kriteria  yang telah dibuat sebelumnya.  Ketika  masuk  kedalam form Tambah terdapaat  inputan  Nama  dan  nilai  yang  harus  isi  dan kemudian  akan  tersimpan  yang  digunakan  pada halaman penilaian serta dapat melakukan perbandingan subkriteria.

## 4.6. Halaman Data Penilaian
Gambar 12. Halaman Penilaian
Berdasarkan  Gambar  12  memuat  tampilan halaman data penilaian. Halaman ini berisi semua data penilaian  yang  diperlukan  dalam  perhitungan  AHP untuk  menentukan  rangking  benih  tebu.  Dalam perhitungan AHP, penting untuk memiliki nilai untuk setiap alternatif terkait dengan setiap kriteria yang ada. Pengguna  dapat  dengan  mudah  menambahkan  nilai- nilai ini secara otomatis dengan hanya memilih kriteria yang  diinginkan.  Setelah  itu,  dengan  mengeklik tombol simpan, data akan diambil otomatis dari basis data  dan  disesuaikan  dengan  kriteria  yang  dipilih. Setelahnya, data akan melalui proses pengolahan yang sesuai dan juga bisa diedit untuk penilaian yang lebih akurat.

## 4.6. Halaman Hasil Akhir
Gambar 13 Halaman Hasil Akhir
Berdasarkan  Gambar  13  memuat  tampilan halaman  hasil  akhir.  Halaman  yang  memuat  hasil perangkingan nilai atribut dengan alternatif berdasarkan perhitungan AHP. Pada halaman ini juga disediakan button perhitungan  yang digunakan untuk melihat detail perhitungan kriteria dan subkriteria yang isinya  bersifat  dinamis  mengikuti  banyak  data  yang dimasukkan  pada  sistem  serta  depatan button  export untuk mencak hasil ke pdf .

## 4.7. Pengujian Metode
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Perhitungan manual  AHP  dilakukan  dengan  menggunakan  data yang  aktual  dengan  masalah  yang  dijelaskan  dalam penelitian.  Hal  ini  dilakukan  untuk  membandingkan perhitungan  yang  dihasilkan  oleh  metode  AHP  pada website dengan  hasil  perhitungan  manual  yang dilakukan.
Tabel 7. Presentase error Nama Benih Hasil Manual Hasil Website Presentasi Selisih (%) PSMLG 1 Agribun 0.865 0.865 0% VMC 76-16 0.865 0.865 0% VMC 76-16 0.850 0.850 0% VMC 76-16 0.850 0.850 0% AMS Agribun 0.802 0.802 0% PSMLG 2 Agribun 0.802 0.802 0% AAS Agribun 0.802 0.802 0%
Nama Benih Hasil Manual Hasil Website Presentasi Selisih (%) ASA Agribun 0.802 0.802 0% PSMLG 1 Agribun 0.802 0.802 0% PSMLG 1 Agribun 0.802 0.802 0%
Dari  Tabel  7  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pengujian  menunjukkan  presentase error 0%,  yang berarti  tingkat  akurasi  dari  Sistem  Pendukung Keputusan Kualitas Benih Tebu mencapai 100%.

## 4.8. Pengujian Browser
Pengujian browser melibatkan penilaian fungsionalitas website di  beberapa  desktop web- browser .  Pengujian  ini  dilakukan  pada  tiga  jenis browser ,  yakn i  Google  Chrome versi  116.0.5845.96, Mozilla Firefox versi  5.0,  dan Microsoft  Edge versi 115.0.1901.203. Hasil dari rangkaian pengujian ini ada dalam Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Browser No Pengujian Google Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge 1 Halaman Login    2 Halaman Alternatif   
No Pengujian Google Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge 3 Halaman Kriteria    4 Halaman Subkriteria    5 Halaman Penilaian    6 Halaman Hasil Akhir   
Keterangan:
 : Hasil Sesuai X : Hasil Tidak Sesuai
Dari Tabel 8 dapat terlihat bahwa hasil pengujian browser dari aspek fungsionalitas website menunjukkan  angka  100%  untuk  tiga  jenis browser yaitu Google Chrome, Mozilla Firefox dan Microsoft Edge .

## 4.9. Pengujian User
Pengujian user dilakukan  berdarkan  kuesioner kepada 15 responden. Kuesioner ini terdiri dari enam pertanyaan  dan  masing-masing  responden  diminta untuk  memberikan  penilaian  dalam  tiga  aspek: "Sangat  Setuju,"  "Setuju,"  dan  "Tidak  Setuju."  Hasil penilaian dari para responden pada Tabel 10 berikut.
Tabel 11. Pengujian Sistem Terhadap User No Pernyataan SS S TS 1 Desain tampilan website menarik dan mudah dipahami 11 4 0 2 Proses menambah, mengedit, dan menghapus data dapat dilakukan dengan simpel dan tanpa kesulitan 7 8 0 3 Halaman menu data alternatif dapat menampilkan data dengan jelas untuk merekap data benih tebu. 9 6 0 4 Halaman menu data kriteria dan subkriteria dapat membuat matrik perbandingan dengan jelas. 7 8 0 5 Halaman perhitungan dengan jelas menampilkan data perhitungan AHP untuk menilai kualitas benih tebu, membantu pengguna dalam pengambilan keputusan. 9 6 0 6 Halaman hasil akhir dapat memberikan Informasi yang mudah dimengerti. 12 3 0 Total 55 35 0 Presentase Total 61,11% 38,89% 0 Keterangan: SS : Sangat Setuju S   : Setuju
TS : Tidak Setuju
Dari Tabel 11 pengujian pengguna, terdapat total 60  suara  yang  memilih  "Sangat  Setuju,"  dengan persentase  63,16%,  serta  35  suara  yang  memilih "Setuju," dengan persentase 36,84%. Tidak ada suara yang  memilih  "Tidak  Setuju,"  sehingga  persentase untuk kategori ini adalah 0%. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  sistem  berjalan  dengan  baik  dan efektif dalam menentukan kualitas benih tebu terbaik dalam konteks studi kasus yang diuji.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penilitian  ini yaitu  pada  pengujian  metode  pada  presentaser error sebesar  0%,  sehingga  dapat  diketahui  tingkat keakuratan  sistem  100%,  berdasarkan  pengujian browser mencapai  100%  serta  pengujian  user mendapat  persentase  sebesar  61,11%  Sangat  Setuju dan persentase 38,89% Setuju  maka     sistem website berhasil  menentukan  kualitas  benih  tebu  terbaik  di kantor  Balai  Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan  Serat Malang.  Saran  yang  didapat  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  ada  potensi  untuk  melengkapi
kriteria  penilaian  kualitas  benih  tebu  dengan  faktor- faktor tambahan, seperti penggerek pucuk dan tingkat perkecambahan. Dengan memasukkan kriteria-kriteria ini,  kesimpulan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  akan menjadi lebih obyektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Anggela  Novialeta,  D.  S.  Rusdianto,  dan  D. Pramono, “Pengembangan Sistem Informasi Cuti pada  Balai  Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan Serat  (BALITTAS)  Malang  berbasis  Website,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://j- ptiik.ub.ac.id
[2]  Dini  Silvi  Purnia,  “Implementasi  Metode  Ahp Pada Keputusan Penentuan Kelayakan Pinjaman Dana BMT,” Jurnal  Technoper ,  vol. 2, hlm. 1– 15, 2017.
[3]  M.  Yanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Dalam Seleksi  Produk,” Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi Bisnis , vol. 3, no. 1, hlm. 167–174, Jan
2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.161.
[4]  Ma’ruf Putra Sakaninggara,
“Analisis Perbandingan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Dan Weighted Product (WP) Pada Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Varietas  Padi  Unggul,”
Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  vol.  2, 2018.
[5]  J. Parhusip, J. Teknik Informatika, dan  K. UPR Tunjung Nyaho Jl Yos Sudarso Palangka Raya, “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy
Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Kota  Palangka Raya”.
[6]  A.  Djoko  Rachmato  dan  J.  Andini  Risanti, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kualitas  Biji Kopi Dengan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process)  Studi  Kasus  Cafe  Kaki  Bukit Lembang,”  2019.  [Daring].  Tersedia  pada: http://jurnal.unnur.ac.id/index.php/jurnalfiki
[7]  M. Zunaidi dan J. Halim, “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer  TGD  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Kualitas  Produksi  Jernang Terbaik Menggunakan Metode AHP,”  , vol. 10, no. 2, hlm. 10–20, 2019.
[8]  S.  Syam  dan  M.  Rabidin,  “Metode  Simple Additive  Weighting  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Berprestasi (Studi  Kasus :  PT.  Indomarco  Prismatama cabang Tangerang 1),” 2019.
[9]  R.  Fatullah,  H.  Hasanah,  D.  Rizky,  dan  U.  B. Jaya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Jurusan  Kuliah  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Berbasis  Web  Pada SMAN 1 Kramatwatu,” vol. 11, no. 1, 2022.
[10]W.  Yahyan,  M.  Ilham,  dan  A.  Siregar,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Benih  Padi Unggul  Berbasis  Webmenggunakan  Metode  AHP (Analytical  Hierarchy  Process),”  vol.  XIII,  no.  11, 2019.