## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2023) 01 - 10

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Izin Ekspor Impor Hasil Pertanian Berbasis Web Menggunakan Algoritma ID3
Asmah Akhriana 1* , Nur Salman 2 , Andi Irmayana 3 , Abdul Rauf 4 , Arini Fitramayanti 5 , I Gusti Made Aprianta Nugraha 6 2,4,5,6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dipa Makassar
1,3 Proram Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar
1 asmah.a@undipa.ac.id, 2 nursalman.halim@undipa.ac.id, 3 irmayana.andi@undipa.ac.id,
4 abdul_rauf@undipa.ac.id, 5 arinifitramayanti9@gmail.com, 6 igedemadeapriantanugraha@gmail.com

## Abstract
Makassar  Agricultural  Quarantine  Center  is  one  of  the  Technical  Implementation  Units  (UPT)  of  the  Agricultural Quarantine Agency. So far, in the process of granting export/import permits, each file must go through a process of checking and evaluating where the process of checking the file takes quite a long time because it is done manually and there are many files  to  be  processed  because  they  cover  all  agricultural  companies  in  South  Sulawesi.  This  study  aims  to  create  an application for granting export/import permits for agricultural products by implementing the Iterative Dichotomizer Three (ID3) algorithm. Research methods for system development using UML including use case diagrams and class diagrams with functionality  testing  using  the  blackbox  method  and  for  feasibility  testing  and  user  satisfaction  using  the  SUS  (System Usability  Scale)  method.  The  results  of  this  study  are  a  web-based  application  for  granting  export/import  permits  for agricultural products that can facilitate checking and evaluating files in the process of granting export-import permits, can be used as a medium for companies in managing export-import permits for agricultural products so that they become more effective and efficient. Meanwhile, from the results of the calculation of the  SUS value, a value of 79.75 is obtained where this value is included in the acceptable category with the adjective Ratings excellent for grade scale B, which means that this application is accepted and suitable for use by users with a good application rating.
Keywords: export; import; ID3; web; farm.

## Abstrak
Balai Besar Karantina Pertanian Makassar adalah salah satu Unit Pelaksana Teknis (UPT) dari Badan Karantina Pertanian. Selama  ini  dalam  proses  pemberian  izin  ekspor/impor  harus  melalui  proses  pengecekan  dan  penilaian  setiap  berkas yang dimana proses pengecekan berkas tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama karena dikerjakan secara manual dan ada  banyak  berkas  yang  akan  diproses  karena  mencakup  semua  perusahaan  pertanian  yang  ada  di  Sulawesi  Selatan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  pemberian  izin  ekspor/impor  hasil  pertanian  dengan mengimplementasikan  algortima Iterative  Dichotomizer  Three  (ID3) .  Metode  penelitian  untuk  pengembangan  sistem menggunakan  UML  termasuk usecase  diagram dan class  diagram dengan pengujian  fungsionalitas  menggunakan  metode blackbox dan untuk pengujian kelayakan serta kepuasan pengguna digunakan metode SUS  ( System Usability Scale ) . Hasil dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  pemberian  izin  ekspor/impor  hasil  pertanian  berbasis  web  yang  dapat mempermudah pengecekan dan penilaian berkas dalam proses pemberian izin ekspor impor, dapat dijadikan sebagai media bagi perusahaan dalam pengurusan izin ekspor impor hasil pertanian sehingga menjadi lebih efektif dan efesien. Sedangkan dari hasil perhitungan nilai SUS didapatkan nilai sebesar 79,75 dimana nilai tersebut termasuk kedalam kategori acceptable dengan adjective Ratings excellent untuk grade scale B yang berarti aplikasi ini diterima dan layak digunakan oleh pengguna dengan rating aplikasi yang bagus.
Kata kunci: ekspor; impor; ID3; web; pertanian.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  khususnya  teknologi Website  memudahkan  untuk  setiap  orang  memberikan dan mendapatkan informasi dengan cepat. Hal ini dapat dibuktikan  dengan  banyaknya  inovasi – inovasi  yang telah  dibuat.  Sebuah  informasi  ini  sangat  dibutuhkan untuk  melakukan  proses  pengelolaan  data  [1].  Salah satunya  yaitu  informasi  mengenai  proses  pengelolaan surat  izin  ekspor/impor  yang  semula  hanya menggunakan  pencatatan  dan  pemeriksaan  secara langsung,  namun  saat  ini  semua  proses  pengelolaan surat sudah terkomputerisasi dengan baik.
Balai Besar Karantina Pertanian Makassar adalah salah satu  Unit  Pelaksana  Teknis  (UPT)  dari  Badan Karantina  Pertanian.  Unit  Pelaksana  Teknis  (UPT) Karantina  Pertanian  adalah  Unit  Pelaksana  Teknis (UPT)  dilingkungan  yang  berada  di  bawah  dan bertanggung  jawab  kepada  Kepala  Badan  Karantina Pertanian.  Unit  Pelaksana  Teknis  (UPT)  Karantina Pertanian  yang  mempunyai  tugas  melaksanakan Kegiatan  Operasional  Perkarantinaan  Hewan  dan Tumbuhan,  serta  Pengawasan  Keamanan  Hayati  dan Nabati.  Selain  itu  juga  melakukan  kegiatan  berupa pemberian izin ekspor/impor kepada para perusahaan.
Dalam  proses  pemberian  izin  ekspor/impor  tersebut harus  melalui  proses  pengecekan  dan  penilaian  setiap berkas seperti KTP, NPWP,  Produk, Surat, Lab, Jenis, Resiko,  Fisik,  Pengasinan  dan  Pengamatan.  Dimana proses  pengecekan  berkas  tersebut  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  karena  dikerjakan  secara manual  dan  berkas  yang  akan  diproses  ada  banyak karena mencakup semua perusahaan pertanian yang ada di  Sulawesi  Selatan.  Proses  pemberian  izin  dapat dilakukan dengan mudah menggunakan metode-metode pengambilan  keputusan  secara  komputerisasi.  Salah satu metode dalam pengambilan keputusan yang dapat digunakan  untuk  pemberian  izin  ekspor/impor  yaitu Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three (ID3)  yang merupakan  suatu  metode  dalam learning untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan  untuk  mencari solusi dari persoalan[2]. Yang dimana pohon keputusan memberikan hasil yang layak/tidak layak dalam seleksi pengecekkan  berkas  seperti  KTP,  NPWP,  Sertifikat, Lab dan Fisik.
Sebelumnya  telah  banyak  dilakukan  penelitian  serupa terkait sistem informasi ekspor impor dan implementasi metode Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three (ID3) berbasis  Web  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan oleh  Novan  Zulkarnain  dengan  judul  “ Perancangan Sistem Informasi Impor & Ekspor (Sieb) Berbasis Web Pada  PT.Windu  Eka ”  dimana  dalam  penelitian  ini dibuat  sebuah  aplikasi  dengan  nama  SIEB  yang  dapat memudahkan  dalam  melakukan  pelaporan  data  barang
yang  di  ekspor  dan  di  impor  sehingga  menjadi  lebih cepat.  Selanjutnya  pada  tahun  2018  dilakukan  lagi penelitian  oleh  Wina  Widiati  dan  Tubagus  Ahmad Farhan  Hafian  dengan  judul  “ Sistem  Informasi Ekspedisi Ekspor Impor Pada PT. Bongsoikrama Lintas Usaha  Jakarta”.  Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah aplikasi  yang  bisa  membantu  dalam  hal  ekspedisi Ekspor  Impor  ini  memiliki  input  dan  output  dari program guna  mempermudah  dan  mempercepat  dalam perhitungan ekspor dan impor dengan baik[3].Kemudian  pada  tahun  2019  dilakukan penelitian  oleh  Abdul  Rohman  dan  Anief  Rufiyanto dengan judul “Penerapan Algoritma Decision Tree ID3 Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Jenjang Pendidikan  D3  Di  Fakultas  Teknik  Universitas Pandanaran”. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan  data  kelulusan  mahasiswa  Universitas Pandanaran  dengan  menggunakan algoritma  Decision Tree sehingga  menghasilkan  model  dan  rule  dengan hasil  model  kelulusan  mahasiswa  tersebut  dilakukan evaluasi algoritma sehingga menghasilkan nilai  akurasi 73,19  %  dengan  nilai  AUC  0,806  dan  termasuk klasifikasi  data  Baik[4]. Penerapan  metode  algoritma ID3  diteliti  lagi  oleh  Muh.  Azhar  Hairudin,  dkk  pada tahun  2022  dengan  judul  “Rekomendasi  Strategi Sosialisasi  Program  Studi  Melalui  Jalur  Undangan Menggunakan  Algoritma  ID3  dan  K- Means”  dimana pada  penelitian  ini  dapat  memberikan  rekomendasi untuk dapat membantu menemukan strategi penerimaan yang tepat untuk meningkatkan jumlah pendaftar calon mahasiswa baru[5].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  telah dikemukakan dan referensi dari penelitian terkait maka penulis berinisiatif untuk melakukan penelitian dengan mengimplemetasikan Algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3)  pada  aplikasi  metode  Pemberian  Izin Ekspor  Impor  Hasil  Pertanian  pada  Balai  Besar Karantina  Pertanian  Makassar  Suslawesi  Selatan. Tujuan penelitian ini untuk mempermudah pengecekan dan  penilaian  berkas  dalam  proses  pemberian  izin Ekspor  Impor  sehingga  menjadi  lebih  efektif  dan efesien. Selain itu, penelitian ini lebih diarahkan untuk memberikan  kepuasan  pengguna  dalam  menggunakan aplikasi ini.

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  termasuk  penelitian terapan  yaitu  penelitian  yang  menghasilkan  sebuah produk  aplikasi  yang  berbasis  Web  menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  basis datanya  dengan  menerapkan  metode algoritma Decision  Tree (ID3)  dalam  mencari  solusi  dari permasalahan pemberian izin ekspor/impor. Sedangkan
pengembangan sistem dalam penelitian ini menggunakan  UML  ( Unified  Modelling  Language ) yaitu  suatu  metode  dengan  Bahasa  pemodelan berdasarkan  gambar  ataupun  grafik  dalam  bentuk visual yang digunakan dalam merancang dan membuat perangkat  lunak yang berorientasi pada  objek  ( Object- Oriented )[6] yang  terdiri  dari usecase  diagram dan class  diagram .  Untuk  pengujian  sistem  digunakan metode blackbox untuk  mengetahui  apakah  fungsional system  sudah  berjalan  sesuai  alur  logika  dan  terbebas dari kesalahan sedangkan untuk mengetahui kelayakan aplikasi  dan  kepuasan  penggunan  dilakukan  pengujian usability  dengan  menggunakan  metode  SUS  ( System Usability  Scale ).  Bahasa  pemograman yang digunakan untuk membuat  aplikasi ini yaitu Bahasa  pemograman Web  (PHP)  dengan  database  MySQL  dalam membangun  media  untuk  proses  pemberian  izin ekspor/impor.
2.1 Analisis Sistem
Pada  penelitian  ini  aplikasi  yang  dibuat  berbasis website yang  terdiri  dari  tiga  pengguna  yaitu  admin, penilai,  dan  pemohon.  Admin  berfungsi  untuk mengelola data akun penilai, data akun permohon, dan berkas permohonan. Sedangkan akun penilai berfungsi untuk melakukan penilaian terhadap berkas permohonan  yang  masuk.  Pemohon  berfungsi  untuk melakukan permohonan melalui aplikasi dan menunggu hasil  permohonan  melalui  aplikasi  berupa  surat  izin ekspor  impor  yang  arsitekturnya  bisa  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Arsitektur Sistem
2.2 Rancangan Sistem
Secara konseptual, rancangan sistem pada penelitian ini dibuat  dengan  menggunakan  UML.  Pemodelan diagram  UML  dipilih  dikarenakan  sifatnya  yang fleksible  karena  memiliki  banyak  model  yang  bisa digunakan  dalam  menvisualkan  prose  pada  sebuah system[7].  Pada  penelitian  ini,  UML  dibuat  sesuai batasan-batasan  sistem  yang  telah  ditentukan  yang terdiri dari usecase diagram dan class diagram .
2.2.1 Usecase Diagram
Usecase  diagram yang  dirancang  memperlihatkan gambaran fungsionalitas dari aplikasi yang akan dibuat
dimana  terdapat  interaksi  antara  user  dan  sistem melalui sebuah alur kerja  (aktivitas) bagaimana  proses aplikasi  itu  bekerja[8].  Pada  Gambar  2 usecase diagram aplikasi yang  dibuat  terdiri dari 3  aktor yaitu admin,  penilai  dan  pemohon.  Admin  disini  bertugas untuk  mengelola  akun  penilai,  akun  pemohon  dan mengelola berkas permohonan  dimana untuk melakukan tugas tersebut admin harus melakukan login admin terlebih dahulu. Aktor yang kedua yaitu penilai yang  bertugas  untuk  melihat,  menilai  dan  memproses berkas  permohonan  menggunakan  algoritma  ID3  dan melihat hasil laporan berkas permohonan. Sama halnya dengan  admin,  actor  penilai  harus  melakukan  login terlebih  dahulu.  Selanjutnya,  aktor  pemohon  yang bertugas  untuk  mengupload  berkas,  lihat  list  status berkas  dan  mendownload  serta  mencetal  surat  izin ekspor/impor  yang  dimana  sebelum  melakukan  hal tersebut,  pemohon  harus  melakukan  registrasi  terlebih dahulu  untuk  bisa  login  dan  mengakses  aplikasi tersebut.
Gambar 2. Usecase Diagram Sistem
2.2.2 Class Diagram
Class diagram adalah salah satu bagian diagram UML yang  mendefenisikan  kelas-kelas  yang  akan  dibangun dalam sebuah system yang mana terdiri dari atribut dan operasi  yang  saling  berhubungan  satu  sama  lain[8]. Berikut ini adalah tampilan class diagram pada aplikasi yang akan dibangun.  Pada  Gambar 3 merupakan class diagram  login  admin yang  terdiri  atas  4  tabel  yaitu akun  penilai,  login  admin,  akun  pemohon  dan  berkas pemohon.  Keempat  tabel  tersebut  saling  berhubungan satu sama lain.
Pada  Gambar  4  merupakan class  diagram  login pemohon yang terdiri atas 5 tabel yaitu login pemohon, registrasi  pemohon,  berkas  pemohon,  download  dan input  berkas  yang  saling  berhubungan  satu  sama  lain. Sedangkan  pada  Gambar  5  merupakan class  diagram login penilai  yang  terdiri  atas  4  tabel  yaitu  laporan berkas  pemohon,  login  penilai,  berkas  pemohon  dan menilai  berkas  permohonan  yang  saling  berhubungan satu  sama  lain.  Pada  masing-masing  tabel class diagram ini,  dapat  dilihat  segala  aktivitas  yang  bisa dilakukan dalam aplikasi tersebut.
Gambar 3. Class Diagram Login Admin Gambar 4. Class Diagram Login Pemohon
Gambar 5. Class Diagram Login Penilai
2.3 Algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3)
Iterative  Dichotomizer  Three (ID3)  adalah  salah  satu pendekatan klasifikasi yang berbentuk pohon keputusan dengan proses pencarian secara menyeluruh dari atas ke bawah  ( top-down )  pada  semua  kemungkinan  yang dimulai dengan menentukan atribut mana yang pertama
kali harus dicek untuk diletakkan pada bagian awal dari pohon  keputusan.  ID3  akan  menyelesaikan  dengan melakukan  pengukuran  secara  statistic  karena banyaknya information  gain yang  diperoleh  untuk mengevaluasi  keseluruhan  atribut  yang  ada  sehingga terjadi  klasifikasi  terhadap  sejumlah  data  dan  akan terbentuk  suatu  pohon  keputusan  yang  terstruktur[9]. Rumus (1) merupakan perhitungan ID3 sebagai berikut: [10]
Entropy (S) = -p+ log2 p+ – p- log2 p- (1)
Dalam perhitungan, entropy (S) seperti pada rumus (1) berarti  ruang  (data)  sampel  yang  digunakan  untuk training.  p+  berarti  jumlah  bersolusi  positif (mendukung) pada  data  sampel  untuk kriteria  tertentu. Sedangkan  p-  berarti  jumlah  bersolusi  negatif  (tidak mendukung) pada data sampel untuk kriteria tertentu.
2.4 Metode SUS ( System Usability Scale )
Untuk mengetahui kelayakan penggunaan  dari aplikasi yang dibuat  maka  perlu dilakukan pengujian usability . Salah  satu  metode  yang  biasa  digunakan  untuk mengetahui  tingkat usability terhadap  aplikasi  yaitu metode System Usability Scale (SUS). Pada metode ini terdapat  10  pertanyaan  dalam  bentuk  kuesioner  yang akan  diajukan  kepada  responden  yang  terdiri  dari  5 pertanyaan  yang  bersifat  positif  dan  5  pertanyaan negatif  yang  masing-masing  memiliki  5  alternatif jawaban mulai dari jawaban sangat tidak setuju dengan nilai  1,  tidak  setuju  dengan  nilai  2,  cukup/ragu-ragu dengan nilai 3, setuju dengan nilai 4 dan sangat setuju dengan nilai 5. Aturan perhitungan skor dari metode ini yaitu  jika  pertanyaan  ganjil  maka  skor  dari  responden akan dikurangi 1 dan jika pertanyaan genap maka skor terbesar  dengan  nilai  5  akan  dikurangi  dengan  skor responden.  Sedangkan  untuk  mendapatkan  hasil keseluruhan  dari  skor  SUS  maka  jumlah  setiap responden  akan  dikalikan  2,5  seperti  rumus  (3) perhitungan Skor SUS berikut:[11][12]
Nilai rata-rata = ∑ 𝑋𝑖 𝑁 ⁄ 𝑛 𝑖=0 (2)
Dimana 𝑋𝑖 adalah  Nilai  skor  responden.  N  adalah Jumlah  Responden.  Rumus  (2)  akan  digunakan  untuk membantu dalam perhitungan skor SUS. Skor SUS = ((R1-1) + (5-R5) + (R3-1) + (5-R4) + (R5-
1)  +  (5-R6)  +  (R7-1)  +  (5-R8)  +  (R9-1)  +  (5-R10))  x 2.5) (3)
Hasil  perhitungan  Skor  SUS  kemudian  diberikan penilaian  dari  3  sudut  pandang  yang  terdiri  dari Acceptability yang  berfungsi  untuk  melihat  tingkatan penerimaan  pengguna  dengan  range  0-50  untuk not acceptable ,  50-70  untuk marginal dan  70-100  untuk acceptable .  Perhitungan Grade  Scale yang  berfungsi untuk  menetukan grade (tingkatan)  aplikasi  dengan range  80.3-100  untuk  skala  A,  68-80.3  untuk  skala  B, 68 untuk skala C, 51-68 untuk skala D dan 0-51 untuk skala  F.  Sedangkan Adjective  Rating yaitu  berfungsi untuk  menetukan  rating  aplikasi  dengan  tingkatan
Tabel 1. Data Series dari 16 Produk No. KTP NPWP Surat Jenis Produk Resiko Fisik Lab Pengasingan  Pengamatan  Hasil 1 Valid Valid Valid Ekspor Tanaman Rendah  Lolos - - - Accept 2 Valid Valid Valid Ekspor Tanaman Sedang Lolos Lolos - - Accept 3 Valid Valid Valid Ekspor Tanaman Tinggi Lolos Lolos Lolos Lolos Accept 4 Valid Invalid Valid Ekspor Tanaman Rendah Tidak Lolos - - - Reject 5 Valid Valid Valid Ekspor Tanaman Sedang Lolos Tidak Lolos - - Reject 6 Invalid  Valid Valid Impor Tanaman Tinggi Lolos Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Reject 7 Valid Valid Valid Impor Tanaman Rendah   Lolos - - - Accept 8 Valid Valid Invalid Impor Tanaman Tinggi Lolos Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Reject 9 Valid Valid Valid Impor Tanaman Sedang Lolos Lolos - - Accept 10 Valid Valid Valid Impor Hewan Rendah  Lolos - - - Accept 11 Invalid  Valid Invalid Impor Hewan Sedang Lolos Tidak Lolos - - Reject 12 Invalid  Invalid Valid Impor Hewan Tinggi Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Reject 13 Invalid  Invalid Invalid Impor Hewan Sedang Lolos Lolos - - Reject 14 Valid Valid Valid Impor Hewan Rendah  Lolos - - - Accept 15 Valid Valid Valid Impor Hewan Sedang   Lolos Lolos - - Accept 16 Valid Valid Valid Impor Hewan Tinggi Lolos Lolos Lolos Lolos Accept
dengan  range  penilaian  85-100  untuk Best  maginable , 74-85 untuk Excellent , 53-74 untuk Good , 39-53 untuk Ok,  25-39  untuk Poor ,  dan  0-25  untuk worst imaginable [13].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Implementasi  Algoritma Iterative  Dichotomizer Three (ID3)
Pada  penelitian  ini  aplikasi  yang  dibuat  berbasis website  menggunakan  metode  Algoritma  ID3  untuk mendapatkan  hasil  keputusan.  Banyaknya  data  series yang  digunakan  adalah  16  produk  dengan  10  kriteria seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1.  Data  series  yang diperoleh  akan  dihitung  menggunakan  metode Algoritma  ID3  secara  manual  untuk  mengetahui kualitas  data  yang  dimiliki  apakah  cukup  baik  untuk digunakan sebagai data latih.
Dari  rumus  (3)  dapat  disimpulkan  bahwa  definisi entropy  (S)  adalah  jumlah  bit  yang  diperkirakan dibutuhkan  untuk  dapat  mengekstrak  suatu  kelas  (+ atau -) dari sejumlah data acak pada suatu ruang sampel S. Entropy bisa dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk menyatakan  suatu  kelas.  Semakin  kecil  nilai  entropy maka  semakin  baik  digunakan  dalam  mengekstraksi suatu kelas.
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  untuk  mencari entropy  dari  kriteria  KTP.  Perhitungan  dilakukan dengan menggunakan rumus (1) sesuai data series pada Tabel 1. Hasil perhitungan disajikan dalam bentuk tabel seperti yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Hasil  perhitungan  untuk  mencari  entropy  yang ditujukan  pada  Tabel  dari  kriteria  NPWP  yang disajikan dalam bentuk tabel seperti yang dapat dilihat pada  Tabel  3.  Perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  (1)  sesuai  data  series  pada  Tabel 1.    Untuk  cara  perhitungan  sama  dengan  langkah- langkah yang dilakukan pada kriteria KTP.
Tabel 2. Data Latih Kriteria KTP Valid dan Invalid
KTP Hasil Jumlah Perhitungan Valid Accept 9 12 0,3113 0,8113 Reject 3 0,5 Invalid Accept 0 4 0 0 Reject 4 0 E(s)= 0,6085 Tabel 3. Data Latih Kriteria NPWP Valid dan Invalid NPWP Hasil Jumlah Perhitungan Valid Accept 9 13 0,3673 0,8905 Reject 4 0,5232 Invalid Accept 0 3 0 0 Reject 3 0 E(s)= 0,7235 Tabel 4. Data Latih Kriteria Surat Valid dan Invalid Surat Hasil Jumlah Perhitungan Valid accept 9 13 0,3673 0,8905 reject 4 0,5232 Invalid accept 0 3 0 0 reject 3 0 E(s)= 0,7235 Tabel 5. Data Latih Kriteria Resiko Resiko Hasil Jumlah Perhitungan Rendah Accept 4 5 0,2575 0,8113 Reject 1 0,4644 Sedang Accept 3 6 0,5000 1,0000 Reject 3 0,5000 Tinggi Accept 2 5 0,5288 0,9710 Reject 3 0,4422 E(s)= 0,9040
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  untuk  mencari entropy  dari  kriteria  Surat.  Model  perhitungan dilakukan  dengan menggunakan  rumus  (1)  sesuai  data series  pada  Tabel  1.  Untuk  hasil  perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Berikut merupakan perhitungan untuk mencari entropy dari  kriteria  Resiko  untuk  level  rendah,  sedang  dan tinggi. Perhitungan dilakukan pada ketiga level tersebut sesuai  dengan  data  series  pada  Tabel  1  menggunakan
rumus (1). Hasil yang diperoleh disajikan dalam bentuk tabel seperti yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Perhitungan entropy untuk kriteria Fisik yang lolos dan tidak lolos dilakukan sesuai rumus (1) sesuai data series pada  Tabel  1.  Hal  yang  sama  seperti  yang  dilakukan pada  data  latih  yang  lain  di  masing-masing  kriteria. Hasil perhitungan seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Latih Kriteria Fisik Fisik Hasil Jumlah Perhitungan Lolos Accept 9 15 0,4422 0,9710 Reject 6 0,5288 Tidak Lolos Accept 0 1 0 0 Reject 1 0 E(s)= 0,9103
Berikut merupakan perhitungan untuk mencari entropy dari  kriteria  Lab  yang  lolos,  tidak  lolos  dan  tanpa keterangan  (-).  Hasil  yang  didapatkan  ditampilkan dalam  bentuk  tabel  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  7. Semua  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan rumus (3).
Tabel 7. Data Latih Kriteria Lab Lab Hasil Jumlah Perhitungan Lolos Accept 5 8 0,4238 0,9544 Reject 3 0,5306 Tidak lolos Accept 0 3 0 0 Reject 3 0 - Accept 4 5 0,2575 0,7219 reject 1 0,4644 E(s)= 0,7028
Perhitungan  yang  sama  juga  dilakukan  pada  kriteria pengasingan  untuk  mendapatkan  nilai  entropy.  Pada kriteria  ini  memiliki  3  kategori  yaitu  kategori  lolos, tidak lolos dan tanpa keterangan (-). Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Data Latih Kriteria Pengasingan
Pengasingan Hasil Jumlah Perhitungan Lolos Accept 2 2 0 0 Reject 0 0 Tidak Lolos Accept 0 3 0 0 Reject 3 0 - Accept 7 11 0,4150 0,9457 Reject 4 0,5307 E(s)= 0,6501
Berikut merupakan perhitungan untuk mencari entropy dari  kriteria  Pengamatan.  Untuk  cara  perhitungannya sama dengan proses yang dilakukan pada kriteria yang lain. Hasil perhitungan seperti yang diperlihatkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Tabel Data Latih Kriteria Pengamatan
Pengamatan Hasil Jumlah Perhitungan Lolos Accept 2 2 0 0 Reject 0 0 Tidak Lolos Accept 0 3 0 0 Reject 3 0 - Accept 7 11 0,4150 0,9457 Reject 4 0,5307 E(s)= 0,6501
Setelah  semua  nilai  entropy  kriteria  didapat,  maka langkah  selanjutnya  ialah  mencari  nilai  terkecil  dari semua  nilai  entropy  kriteria  tersebut.  Dari  semua  nilai entropy  kriteria  tersebut,  maka  entropy  KTP  yang memiliki  nilai  terkecil  yaitu  0,6085.  Sehingga  kriteria KTP yang akan menjadi root. Kriteria KTP memiliki 2 kelas  yaitu  Valid  dan  Invalid.  KTP  kelas  Invalid memiliki  keputusan  yaitu reject sedangkan  KTP  kelas Valid belum  memiliki  keputusan,  sehingga  harus melakukan perhitungan menggunakan rumus (1) seperti cara  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Setelah melakukan tahap perhitungan secara menyeluruh maka akan didapatkan pohon keputusan seperti yang terlihat pada  Gambar  6  dimana  dapat  disimpulkan  bahwa keputusan  dapat  diambil  berdasarkan  alur  dari  pohon keputusan.  Model  pohon  keputusan  ini  terbentuk  dari hasil  perhitungan  entropy  menggunakan  algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3) pada setiap kriteria berdasarkan data series pada Tabel 1. Pohon keputusan ini  dapat  membantu  dalam  menentukan  alur  dalam pengambilan  keputusan  dalam  aplikasi  pemberian  izin ekspor impor.

## Gambar 6. Pohon Keputusan
3.2 Hasil Perancangan Aplikasi
3.2.1 Tampilan Form Login
Pada  Gambar  7  merupakan  tampilan  dari form  login yang  dapat  digunakan  oleh  admin,  penilai  dan pemohon. Form ini digunakan untuk mengakses sistem dengan  memasukkan  email  dan  password  yang  benar terlebih  dahulu.  Untuk  pemohon  harus  melakukan registrasi  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  akun untuk login.
Gambar 7. Tampilan Form Login
3.2.2 Tampilan Form Input Berkas
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  dari form untuk input berkas permohonan izin ekspor/impor. Pada form ini,  pengguna  dapat  memasukkan  nama  pemohon, nama  perusahaan,  jenis  permohonan,  jenis  produk beserta  meng- upload berkas  diantaranya  KTP,  NPWP dan surat izin. Setelah pengisian data dan upload berkas selesai, pengguna harus meng-klik tombol simpan.
Gambar 8. Tampilan Form Input Berkas
3.2.3 Tampilan Form View List Berkas Permohonan
Pada  Gambar  9  merupakan  tampilan  dari form untuk melihat  daftar  berkas  permohonan  yang  telah diinputkan sebelumnya. Pada form ini, kita bisa melihat nomor  berkas,  jenis  permohonan  ekspor  atau  impor serta  nama  dari  pemohon.  Selain  itu, form ini  juga menyediakan  tempat  untuk  melakukan  pencarian berkas permohonan yang sudah ada sebelumnya.
Gambar 9. Tampilan Form View List Berkas Permohonan
3.2.4 Tampilan Form Input Penilaian Berkas
Pada  Gambar  10 merupakan tampilan  dari form untuk menginputkan  penilaian  berkas  izin  ekspor/impor  oleh tim penilai apakah layak diberikan izin atau tidak. Pada form ini,  pemohon  diharuskan  menginput  nama pemohon,  nama  perusahaan,  jenis  permohonan  dan beberapa  berkas  yang  harus  diupload  dan  akan  dinilai oleh  penilai.  Berkas  yang  tidak  sesuai  akan dikembalikan kepada pemohon untuk diperbaiki.

## 3.2.5  Tampilan
Form  View Laporan  Berkas Permohonan
Pada  Gambar  11  merupakan  tampilan  dari form  view laporan  berkas  permohonan.  Berkas  tersebut  dapat dicetak  atau  di download pada  sistem  setelah  dinilai oleh  penilai.  Berkas  inilah  yang  nantinya  digunakan oleh  para  perusahaan  dalam  melakukan  proses  ekspor impor hasil pertanian.
Gambar 11. Tampilan Form View Laporan Berkas Permohonan
Tabel 10. Rekapitulasi Hasil Pengujian Blackbox Skenario Pengujian Hasil Yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Input Username dan password dengan benar, dan memilih status admin, penilai atau pemohon, kemudian tekan login Sistem merespon permintaan login dan menampilkan halaman utama Sesuai Harapan Valid Memilih Menu Berkas Permohonan Sistem menampilkan form untuk menginput berkas Sesuai Harapan Valid Memilih Menu Berkas Pemohon Sistem menampilkan form view list berkas Permohonan Sesuai Harapan Valid Memilih tombol Input Penilaian pada bagian aksi Sistem menampilkan form input Penilaian Berkas Pemohon Sesuai Harapan Valid Memilih Menu Laporan Berkas Permohonan Sistem menampilkan form laporan berkas Permohonan Sesuai Harapan Valid 3.3 Hasil Pengujian
Pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode pengujian blackbox yang merupakan salah satu metode  pengujian  yang  berfokus  pada  spesifikasi fungsional  program  yang  melibatkan  pengujian interface  untuk  memastikan  bahwa  kode  tersebut memenuhi  persyaratan  fungsional  dan  berfungsi[14]. Adapun  langkah-langkah  dalam  pengujian  dalam blackbox yaitu  membuat test  case dari  aplikasi kemudian dilakukan uji coba data dari setiap form dari aplikasi.  Jika  hasil  uji  coba  sudah  sesuai  dengan harapan, maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi sudah berfungsi  dengan  baik[15].  Berikut  Rekapitulasi  hasil
Tabel 12. Rekapitulasi Hasil Penilaian Responden/Pengguna( User ) No. Instrumen SUS (Pertanyaan) Responden/Pengguna ( User ) Rata- rata R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 1. Saya berpikir akan menggunakan sistem ini lagi. 4 5 4 4 5 4 5 4 4 5 4,4 2. Saya  merasa  sistem  ini  rumit untuk digunakan. 2 2 2 1 2 2 3 1 2 2 1,9 3. 4. Saya merasa  sistem ini  mudah digunakan. Saya  membutuhkan  bantuan dari  orang  lain  atau  teknisi dalam  menggunakan  system ini. 5 2 5
3
4
2
5
2
4
3
5
1
4
2 5 2 5 2
4 2 4,6 2,1 5. Saya  merasa  fitur-fitur  sistem ini berjalan dengan semestinya. 5 5 4 4 5 4 5 4 5 5 4,6 6. Saya  merasa  ada  banyak  hal yang  tidak  konsisten  (tidak serasi pada sistem ini). 2 3 2 3 1 2 2 3 2 2 2,2 7. Saya  merasa  orang  lain  akan memahami  cara  menggunakan sistem ini dengan cepat. 4 4 4 5 4 3 5 4 4 5 4,2 8. Saya merasa sistem ini membingungkan 2 2 1 2 3 2 2 1 2 1 1,8 9. Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan sistem ini. 5 5 4 4 5 5 4 4 3 5 4,4 10. Saya  perlu  membiasakan  diri terlebih dahulu sebelum menggunakan system ini. 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2,2
pengujian blackbox pada  aplikasi  Pemberian  Izin ekspor Impor yang telah dirancang seperti yang terlihat pada  Tabel  10.mBerdasarkan  Tabel  10,  Ada  5 fungsional inti dari aplikasi yang diuji mewakili fungsi- fungsi  yang  lain.  Hasilnya  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  keseluruhan  pengujian  input  output  dari  aplikasi yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan  spesifikasi  yang diinginkan. Hal ini bisa dilihat dari pengujian beberapa fungsional yang diinginkan dapat bekerja sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan.
Selain menguji fungsional aplikasi dengan menggunakan  Pengujian BlackBox juga  dilakukan pengujian  pada user /responden  menggunakan  metode System  Usability  Scale (SUS).  Dalam  hal  ini,  ada  10 orang  user/responden  baik  dari  pihak  Balai  karantina maupun  pihak  pemohon  (perusahaan).  Pada  pengujian ini,  user  diberikan  aplikasi  Pemberian  Izin Ekspor Impor  yang  telah  dibuat  dan  diminta  untuk menggunakannya  kemudian  diminta  untuk  mengisi Lembar  Penilaian  Pengguna  (kuesioner)  yang  berisi nilai  data  kuantitatif  dengan  kriteria  seperti  yang terlihat pada Tabel 11.

## Tabel 11. Kriteria Penilaian
No. Nilai Kriteria Penilaian 1 1 Sangat Tidak Setuju 2 2 Tidak Setuju 3 3 Cukup 4 4 Setuju 5 5 Sangat Setuju
Berdasarkan  nilai  kriteria  yang  ada  maka  hasil kuesioner  akan  diolah  dengan  menggunakan  metode
SUS untuk mendapatkan hasil apakah aplikasi ini layak digunakan atau tidak. Ada 10 pertanyaan yang menjadi instrument SUS yang harus dinilai oleh para responden. Setiap  pertanyaan  memiliki  rata-rata  nilai  yang nantinya  akan  dimasukkan  pada  rumus  (1).  Untuk rekapitulasi hasil penilaian responden/pengguna ( User ) dapat dilihat pada Tabel 12.
Hasil  rata-rata  untuk  setiap  pertanyaan  yang  telah dinilai oleh masing-masing responden/pengguna ( user ) seperti pada Tabel 12 kemudian dihitung menggunakan aturan metode System Usability Scale (SUS). Dari hasil perhitungan  nilai  SUS  didapatkan  nilai  sebesar  79,75 untuk  penggunaan  aplikasi  Pemberian  Izin  Ekspor Impor.  Nilai  tersebut  termasuk  kedalam  kategori acceptable dengan adjective  Ratings  excellent untuk grade  scale B.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat disimpulkan bahwa hasil rancangan aplikasi pemberian Izin Ekspor Impor telah berhasil dibuat dan layak untuk digunakan  oleh  pihak  dari  Balai  Karantina  maupun pihak  pemohon  (perusahaan)  sehingga  aplikasi  ini dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  solusi  yang  dapat memudahkan  dalam  pengurusan  Izin  ekspor  Impor hasil pertanian.

## 4.   Kesimpulan
Aplikasi  pemberian  izin  ekspor/impor  hasil  pertanian berbasis  web  yang  telah  dibuat  dapat  mempermudah pengecekan  dan  penilaian  berkas  dalam  proses pemberian  izin  Ekspor  Impor.  Selain  itu,  dapat dijadikan  sebagai  media  bagi  perusahaan  dalam pengurusan izin ekspor impor hasil pertanian  sehingga menjadi lebih efektif dan efesien serta dapat tersimpan dengan baik dan rapi. Sedangkan dari hasil perhitungan
nilai  SUS  didapatkan  nilai  sebesar  79,75  dimana  nilai tersebut termasuk kedalam kategori acceptable dengan adjective  Ratings  excellent untuk grade  scale B  yang berarti  aplikasi  ini  diterima  dan  layak  digunakan  oleh pengguna dengan rating aplikasi yang bagus.

## Daftar Pustaka
[1] N. Nurmi, “Aplikasi Sistem Informasi
Pengelolaan  &  Pengendalian  Pengurusan  Izin Usaha  Perdagangan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menengah (UMKM),” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 152 – 162, 2018, doi:
10.22202/ei.2016.v2i2.1458.
[2] I.  R.  Munthe  and  V.  Sihombing,  “Klasifikasi Algoritma  Iterative  Dichotomizer  (ID3)  untuk Tingkat  kepuasan  pada  Sarana  Laboratorium Komputer,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima , vol.  1,  no.  2,  pp.  27 – 34,  2018,  doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.237.
[3] W.  Widiati  and  T.  A.  Farhan  Hafian,  “Sistem Informasi  Ekspedisi  Ekspor  Impor  Pada  PT. Bongsoikrama  Lintas  Usaha  Jakarta,” J. Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  168 – 177, 2018, doi: 10.31294/khatulistiwa.v6i2.161.
[4] K.  Pustaka,  “Penerapan  Algoritma  D ecision  Tree Id3 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Jenjang Pendidikan  D3  Di  Fakultas  Teknik  Universitas Pandanaran,” Neo  Tek. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  2 – 6, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i2.1391.
[5]  M.  A.  Hairudin,  H.  Zainuddin,  and  Y.  Wabula, “Rekomendasi Strategi  Sosialisasi  Program  Studi Melalui Jalur Undangan Menggunakan Algoritma ID3 dan K- Means,” JITCE (Journal Inf. Technol. Comput.  Eng. ,  vol.  6,  no.  01,  pp.  14 – 18,  2022, doi: 10.25077/jitce.6.01.14-18.2022.
[6] M  Teguh  Prihandoyo,  “Unified  Modeling Language  (UML)  Model  Untuk  Pengembangan Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  Web,” J. Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  126 – 129, 2018.
[7] R.  Abdillah,  “Pemodelan  Uml  Untuk  Sistem Informasi  Persewaan  Alat  Pesta,” J.  Fasilkom , vol.  11,  no.  2,  pp.  79 – 86,  2021,  doi: 10.37859/jf.v11i2.2673.
[8] D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “Unified
Modelling  Language  (UML)  dalam  Perancangan Sistem  Informasi  Permohonan  Pembayaran Restitusi  SPPD,” J.  TeknoIf ,  vol.  7,  no.  1,  p.  32,
2019, doi: 10.21063/jtif.2019.v7.1.32-39.
[9]  F.  Hafidh,  M.  Y.  Kurniawan,  and  R.  I.  Yazidah
Anwar, “Identifikasi Ketunaan Anak Berkebutuhan Khusus dengan Algoritma Iterative Dichotomise r 3 (ID3),” J. Buana Inform. , vol. 12, no. 2, p. 78, 2021, doi: 10.24002/jbi.v12i2.4488.
[10]  M.  Hutasuhut,  D.  Octavina,  and  J.  Halim, “Penerapan Data Mining dalam Menganalisa Pola Kelayakan Siswa Pada Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3
(ID3)  pada  SMP  N.  2  Rantau  Selatan,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) ,  vol.  18,  no.  2,  p.  154,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i2.154.
[11] Z.  Miftah  and  I.  P.  Sari,  “Analisis  Sistem Pembelajaran Daring Menggunakan Metode Sus,” Res. Dev. J. Educ. , vol. 1, no. 1, p. 40, 2020, doi: 10.30998/rdje.v1i1.7076.
[12] I. A. G. R. W. Astari and I. N. T. Putra, “Analisis Sistem  Informasi  Kemdikbud  pada  SD  Negeri  2 Dawan  Klod  Dengan  System  Usability  Scale,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  4, no.
1, pp. 23 – 30, 2021, doi: 10.33387/jiko.
[13]  L.  Rosmalia,  J.  Jaroji,  and  A.  Teddyyana, “Aplikasi  Pendataan  Dan  Monitoring  Industri Kecil  Dan  Menengah  (IKM)  Menggunakan Metode  Rapid  Application  Development,” Zo.  J.
Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  71 – 86,  2021,  doi:
10.31849/zn.v3i2.7868.
[14]  M.  Nurudin,  W.  Jayanti,  R.  D.  Saputro,  M.  P. Saputra,  and  Y.  Yulianti,  “Pengujian  Black  Box pada Aplikasi Penjualan Berbasis Web Menggunakan Teknik Boundary Value Analysis,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  4,  no.  4,  p.  143, 2019, doi: 10.32493/informatika.v4i4.3841.
[15]  A.  Amalia,  S.  W.  Putri  Hamidah,  and  T. Kristanto,  “Pengujian  Black  Box  Menggunakan Teknik  Equivalence  Partitions  Pada  Aplikasi  E- Learning  Berbasis  Web,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  269 – 274,  2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1062.

## Halaman ini sengaja dikosongkan