Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENENTUAN JENIS KELINCI  PEDAGING TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

## Adi Prijuna Lubis
Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal email : pri7n4@yahoo.com
Abstract:  This  decision  support  system  is  an  alternative  to  helping  rabbit  breeders  to determine  which  broiler  rabbit  is  feasible  to  develop.  Along  with  the  increasing  public demand for rabbit production. Rabbit breeders are eager to choose the type of rabbit that really qualified and can grow fast. For that decision support system is helping the farmers to choose the type of quality broiler rabbit or feasible to be developed. To facilitate rabbit breeders in developing rabbit prodution in determining the best types of broiler rabbit and To  get  more  accurate  results  in  the  process  of  determining  the  types  of  broiler  rabbits. Also  Applying  Decision  Support  System  with  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making method  can  simplify  and  accelerate  to  determine  the  best  types  of  broiler  rabbit  to  be developed
Keywords: broiler rabbit, fuzzy multi criteria decision making
Abstrak: Sistem  Pendukung  keputusan  ini  merupakan  alternatif  untuk  membantu peternak  kelinci  untuk  menentukan  kelinci  pedaging  yang  layak  untuk  di  kembangkan. Seiring  dengan  meningkatnya  permintaan  masyarakat  akan  produksi  kelinci.  Peternak kelinci berkeinginan untuk memilih jenis kelinci yang benar benar berkualitas dan dapat berkembang cepat.  Untuk itu sistem pendukung keputusan ini membantu pihak peternak untuk memilih jenis kelinci pedaging yang berkualitas atau layak untuk di kembangkan. Untuk memudahkan pihak peternak kelinci dalam mengembangkan produsi kelinci dalam menentukan  jenis  kelinci  pedaging  terbaik  dan  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat  dalam  proses  penentuan  jenis  kelinci  pedaging.  Juga  Menerapkan  Sistem pendukung  keputusan  dengan  metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making dapat mempermudah dan mempercepat  untuk menentukan jenis kelinci pedaging terbaik untuk dikembangkan.
Kata kunci: kelinci pedaging, fuzzy multi criteria decision making

## PENDAHULUAN
Produksi ternak kelinci memiliki potensi  yang  sangat  besar  saat  ini. Seiring meningkatnya permintaan masyarakat akan produksi kelinci. Peternak kelinci semangkin terus berusaha  dalam  meningkatkan  kapasitas produksi  ternak  mereka.  Banyaknya permintaan  pasar  kepada  ternak  kelinci baik  dari  produksi  kelinci  hias  atau kelinci pedaging. Peternak kelinci memilih jenis kelinci yang terbaik untuk
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dikembangkan. Adapun menurut Yurmiati  (2003)  lima  potensi  yang  bisa dihasilkan  dari  seekor  kelinci,  yakni makanan( food ), kulit bulu ( fur ), binatang  hias ( fancy ),  pupuk  ( fertilizer ), dan penelitian ( laboratory ). Peternak kelinci cendrung mengembangkan  jenis  kelinci  pedaging yang  saat  ini  dibutuhkan  untuk  pangan,
Sebagai  penganti  daging  sapi  yang semangkin  mahal.  Di  desa  Tinggi  Raja ada  banyak  peternak  kelinci  pedaging yang belum bisa menentukan kelinci apa yang  harus  diternakkan  lebih  baik  dan cepat  berkembang  serta  dibutuhkan produksi dengan danging yang maksimal sesuai kebutuhan yang dibutuhkan.  Dan  peternak  itu  sendiri berkeinginan untuk meningkatkan ekonomi  rumah  tangga  yang  mapan. adapun kelinci yang saat ini di ternakan masih  belum  maksimal  berhubung kebingungan  peternak  untuk  menernak- kan  jenis  kelinci  pedaging  yang  benar benar berkualaitas dan berproduksi cepat dalam  berkembang.  baik  dalam  jumlah anakan  yang  banyak  dan  juga  daging yang  berkualitas.    Jadi  peternak  itu sendiri  berkeinginan  untuk  mengem- bangkan  ternaknya,  peternak  harus memilih  jenis  kelinci  pedaging  yang tebaik untuk di ternakan Dengan  adanya  sistem  pen- dukung keputusan (SPK) dapat memberikan alternatif solusi bila seseorang  atau  sekelompok  orang  sulit dalam menentukan keputusan yang tepat dan  sesuai,  dengan  SPK  diharapkan dapat    memberikan  informasi  yang nantinya  akan  memberikan  alternatif solusi pada masalah yang  terjadi.
Dengan  adanya  sistem  pendu- kung keputusan peternak kelinci mampu menentukan  dengan  cepat  dan  tepat untuk  memilih  jenis  kelinci  pedaging yang layak atau terbaik untuk dikembangkan dikalangan peternak kelinci. Peternak juga mampu memberikan  keputusan  secara  lebih objektif. Sistem  Pendukung  Keputusan ( Decision  Support  System ).  Terdapat banyak  metode  yang  dapat  digunakan oleh pengambil keputusan untuk
membantu  menemukan  solusi  atau alternatif  yang  optimum  untuk  sebuah masalah.  Salah  satu  metode  tersebut adalah Fuzzy  Multi-Criteria  Decision Making.
Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making (FMCDM) adalah suatu Metode pengambilan Keputusan untuk menetap- kan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  kriteria  tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-atuaran atau standar yang digunakan  dalam  pengambilan    kepu- tusan,  menurut  Puspitorini    dan  Afriska 2011.  Dengan  adanya  metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making peternak kelinci lebih muda menentukan jenis kelinci pedaging terbaik. Berdasarkan uraian permasalahan di atas maka  penulis  mengambil  judul  “ Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mengetahui  Jenis  Kelinci    pedaging Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode
Fuzzy Multi Criteria Decision Making “.

## METODOLOGI
Mengidentifikasi dan meng- analisis  masalah  Analisis  masalah  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  Metode survei  yang  dilakukan  dengan  mengun- jungi beberapa peternak kelinci. Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan  oleh  peneliti  adalah    sebagai berikut: a. Observasi Melakukan pengumpulan data melalui  pendekatan  ke  lapangan dengan  mengambil  data-data  yang ada di lapangan.
b. wawancara ( Interview ),
Penulis  melakukan  wawancara  ( take and  give )  kepada  masing  masing peternak  kelinci  untuk  memperoleh
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
keterangan-keterangan  yang  lebih komplit.
c. Dokumen Peneliti mengumpulkan
berupa dokumen-dokumen  yang  diperlukan dari  tempat-tempat  riset  terkait  yang digunakan  untuk  keperluan  pene- litian.
d. Kuesioner
Peneliti memberikan kuesiner kepada para peternak kelinci.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  Konsep Fuzzy  Multi Criteria Decision Making Dalam  proses  pemilihan  jenis kelinci pedaging terbaik. yang dilakukan dengan  menggunakan Fuzzy  Multi Criteria  Decision  Making ,  diperlukan kriteria-kriteria, bobot kepentingan
setiap  kriteria  dan  rating kecocokan alternatif terhadap kriteria untuk melakukan  perhitungan  sehingga  akan didapatkan  alternatif  terbaik.  Dalam  hal ini  alternatif terbaik  dimaksud  adalah jenis  kelinci  pedaging  terbaik.  Adapun alternatifnya.
Tabel 1. Alternatif
Sedangkan  kriteria-kriteria  yang digunakan terlihat dalam tabel 2.
Tabel 2. Kriteria
Struktur  hirarki  masalah  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Struktur Hirarki Masalah
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Untuk menentukan derajat
kepentigan  masing-masing  alternatif terhadap  kriteria,  fungsi  keanggotaan bilangan fuzzy yang  digunakan  adalah fungsi  bilangan fuzzy segitiga,  yang
fungsi keanggotaannya telah dikemukakan pada persamaan  yaitu: Gambar 3 memperlihatkan grafik/fungsi keanggotaan bobot kepentingan  kriteria  (W)    dengan menggunakan himpunan fuzzy segitiga,
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Untuk
Bobot Setiap Kriteria Dengan Himpunan Bilangan Fuzzy Segitiga Variabel-variabel linguistik yang merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap kriteria, adalah: T(Kepentingan) W  = {SR, R, C, T, ST} yang masing-masing direpresentaskan dengan bilangan- bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut: SR = (0, 0, 0.25) R   = (0, 0.25, 0.5) C   = (0.25, 0.5, 0.75) T   = (0.5, 0.75, 1) ST = (0.75, 1, 1) Untuk  memperlihatkan  grafik fungsi  keanggotaan  derajat  kecocokan alternatif-alternatif dengan kriteria
menggunakan  himpunan  bilangan fuzzy
segitiga. Gambar 4.   Fungsi Keanggotaan Untuk Bobot Kecocokan Setiap Alternatif Terhadap Setiap Kriteria Dengan Himpunan Bilangan Fuzzy Segitiga
Derajat  kecocokan  alternatif- alternatif  dengan  kriteria  keputusan adalah: T(kecocokan) S  = {SK, K, C, B, SB},  yang  masing-masing  direpre- sentasikan  dengan  bilangan-bilangan
fuzzy segitiga sebagai berikut: SK = (0, 0, 0.25) K   = (0, 0.25, 0.5) C   = (0.25, 0.5, 0.75) B   = (0.5, 0.75, 1)
SB = (0.75, 1, 1)
Tabel 3.  Ranting Kepentingan Untuk Setiap Criteria
Pada tabel 3 untuk krite-ria yaitu (Bentuk  Badan), (Kepala), (Telinga), (Mata), (Kaki/tungkai), (Ekor), (Bulu).  Di  mana bobot kepentingan kriteria, terdapat tiga kriteria  yaitu , ,  ,dan yang memiliki  bobot  kepentingan  Cukup  (C), dan dua kriteria yaitu, , dan ,  yang memiliki bobot kepen-tingan Tinggi (T), dan    dua  criteria  yaitu,
dan memiliki  bobot  kepentingan  Sangat tinggi (ST).
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 4.  Rating Kecocokan Setiap Alternatif Terhadap Setiap
Kriteria
Dengan  mensubstitusikan  bila- ngan fuzzy segitiga  ke  setiap  variabel linguistik  ke  dalam  persaman  diperoleh nilai kecocokan fuzzy pada tabel 5.
Tabel  5.  Ranting  Kepentingan  dan
Ranting  Kecocokan  Setiap Kriteria Untuk Alternatif Pada  tabel  5  untuk  keriteria yaitu (Bentuk  Badan), (Kepala), (Telinga), (Mata),
(Kaki/tungkai), (Ekor), (Bulu). Ranting  kepentingan  C  (Cukup),  T (Tinggi),    ST  (Sangat  Tinggi).  Ranting Kecocokan  C  (Cukup),  B  (Baik),  SB
(Baik).  Di  mana  untuk  mencari  nilai index  kecocokan  untuk  setiap  alternatif
, ,  dan ,  untuk  masing-masing
ranting nilai diambil dari fuzzy segitiga.
Pada  alternatif untuk mencari  index  kecocokan  untuk  setiap alternatif , ,  dan
diambil  dari
Tabel. Rating Kecocokan Setiap Alternatif  Terhadap  Setiap  Kriteria,  dan diambil  setiap  alternatif  pada  tabel. Ranting Kepentingan dan Ranting Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif .  Dari  hasil  perhitungan, terlihat  bahwa  pada  alternatif FG ( Flemish Giant ) memiliki indeks kecocokan fuzzy : =  0.23214286,
= 0.51785714, = 0.81250000.
Di  mana  pada  alternatif
untuk  mencari  index  kecocokan  untuk setiap alternatif , , dan diambil dari    Tabel  Rating  Kecocokan  Setiap Alternatif  Terhadap  Setiap  Kriteria,. Dari  hasil  perhitungan,  terlihat  bahwa pada  alternatif NZW  ( New  Zealand White )  memiliki  indeks  kecocokan fuzzy : =  0.26785714, = 0.57142857, = 0.873928571. Pada  alternatif untuk mencari  index  kecocokan  untuk  setiap alternatif , ,  dan diambil  dari Tabel. Rating Kecocokan Setiap Alternatif  Terhadap  Setiap  Kriteria,. Dari  hasil  perhitungan,  terlihat  bahwa pada  alternatif Lokal  memiliki indeks kecocokan fuzzy : = 0.16071429, =  0.41964286, = 0.74107143. Di  mana  pada  alternatif untuk  mencari  index  kecocokan  untuk setiap  alternatif , ,  dan diambil dari    Tabel  Rating  Kecocokan  Setiap Alternatif  Terhadap  Setiap  Kriteria,.
Dari  hasil  perhitungan,  terlihat  bahwa pada alternatif REX memiliki indeks kecocokan fuzzy : = 0.22321429, =  0.50892857, = 0.80357143.
Tabel 6.  Index Kecocokan Untuk Setiap
Alternatif
Dengan mendistribusikan indeks kecocokan fuzzy dengan  mengambil derajat  keoptimisan  (α)  =  0  (tidak optimis),  α  =  0.5  dan  α  =  1  (sangat optimis),  maka  akan  diperoleh  nilai integral untuk setiap alternatif.
Perhitungan  untuk  nilai  (α)  =  0
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dimbil  dari  Tabel  Index  Kecocokan Untuk Setiap Alternatif:
I  = *((0)*(0.81250000)+(0.51785714)+(1-0)*(0.23214286)) = 0,375 I  = *((0)*(0.839288571)+(0.57142857)+(1-0)*(0.26785714)) = 0,41964286 I  = *((0)*(0.74107143)+(0.41964286)+(1-0)*(0.16071429)) = 0,290178575 I  = *((0)*(0.80357143)+(0.50892857)+(1-0)*(0.22321429)) = 0,36607143 Perhitungan untuk nilai (α) = 0.5 I  = *((0.5)*(0.81250000)+(0.51785714)+(1-0.5)*(0.23214286)) = 0,520089285 I  = *((0.5)*(0.839288571)+(0.57142857)+(1-0.5)*(0.26785714)) = 0,56250071 I  = *((0.5)*(0.74107143)+(0.41964286)+(1-0.5)*(0.16071429)) = 0,43526786 I  = *((0.5)*((0.5)*(0.80357143)+(0.50892857)+(1-0.5)*(0.22321429)) = 0,51116071 Perhitungan untuk nilai (α) = 1 I  = *((1)*(0.81250000)+(0.51785714)+(1-1)*(0.23214286)) = 0,66517857 I  = *((1)*(0.839288571)+(0.57142857)+(1-1)*(0.26785714)) = 0,70535857 I  = *((1)*(0.74107143)+(0.41964286)+(1-1)*(0.16071429)) = 0,580357145 I  = *(0.80357143)+(0.50892857) + (1-1)*(0.22321429)) = 0.65625
Tabel  7.  Nilai  Tototal  Integral  Setiap
Alternatif
Dari  table  7  terlihat  bahwa memiliki  total  integral  terbesar  dan derajat  keoptimisannya,  maka  dari  itu peternak kelinci bisa memutuskan untuk menentukan  jenis  kelinci  pedanging
terbaik yang perlu dikembangkan dilingkungan. Peternak tersebut. Setelah dilakukan analisis ulang dan  pengujian  terhadap  hasil  perhi- tungan  manual  dengan  mengunakan fuzzy nilai  total  integra,  ternyata  hasil perhitungan  manual  yang  diperdapat dipertegas  kembali  kebenarannya  oleh peneliti.
Di  mana  hasil  perhitungan dilakukan  di  atas,  maka  alternatif memilih  jenis  kelinci  pedaging  terbaik pada kelinci pedaging, yaitu kelinci jenis pedaging  NZW  ( New  Zealand  White ) merupakan    alternatif  terbaik  untuk
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dipilih dan dikembangkan di lingkungan peternak kelinci pedaging.
Tabel 8.  Nilai F Integral Perhitungan
Urutan Perangkingan Dari  perhitungan  perangkingan nilai  total  integral  dari  semua  alternatif yang  ada,  terlihat  bahwa  Alternatif
NZW  (New  Zealand  White )  memiliki nilai  yang  tertinggi,  sehingga  dapat disimpulkan    bahwa  alternatif  tersebuat adalah alternatif yang terbaik.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Penggunaan sistem dengan menggunakan  metode FMCDM dapat membantu menentukan alternatif  yang  baik  dalam    sebuah sistem pendukung keputusan. Dengan kepuasan  tersendiri 2. Metode Fuzzy Multi Criteria decision  Making (FMCDM)  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  bersifat  multi kriteria  dan  data  ketidak  pastian pada  penelitian  ini  yakni  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan jenis  kelinci  terbaik  khususnya pada kelinci pedaging. 3. Penerapan sistem pendukung keputusan  dengan  metode Fuzzy
Multi  Criteria  Decision  Making dapat  membantu  mempermudah untuk  menentukan  sebuah  pilihan atau  keputusan  dalam  pemilihan jenis  kelinci  pedaging  yang  baik. sistem ini bisa kita terapkan dengan menggunakan  tool  yang  sudah  ada, dan  Sistem  ini  hanya  sebagai  alat bantu  bagi  pengambil  keputusan dalam  menentukan jenis  kelinci peda-ging terbaik , namun keputusan  akhir  tetap  berada  di tangan pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hasugian,  P.H.  (2012). fuzzy  Multiple Attribute Decision Making Untuk Menentukan Tenaga kerja  dengan  Metode  Simple Additive Weighitng (Studi Kasus:  PT  Cahaya  Bintang Medan). Pelita Informatika Budi
Darma .
Muktadir,  A.  &  Purdianto,  I.  (2013).
Sistem  Pendukung  Keputusan Kenaikan  Jabatan  Mengguna- kan  Metode  Profile  Mitching (Studi  Kasus  di  PT.  Industri Kemasan Semen Gersik). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi  (SNATI) Yogyakarta, 15 juni 2013 Muslihudin,  M.  &  Rohma,  L.  (2014). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Berperestasi Pada SMK Nurul Huda Pringsewu Menggunakan Metode  PHP . Konferensi Nasional Sistem Informasi 2014. STMIK
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dipanegara  Makassar  27  Pebruari- 1Maret 2014 Susanti, M.N.I. (2011). Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan Analytic Network Process (ANP) Untuk Penempatan  Kerja  Pada  Sebuah Instansi. Jurnal Petir Yulianto,  S.,  dkk.  (2008).  Aplikasi Pendukung  Keputusan  Dengan Menggunakan  Logika  Fuzzy (Studi Kasus: Penentuan Spesifikasi  Komputer  Untuk Suatu Paket Komputer Lengkap). Jurnal  Informatika. 4(2)
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi