## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN TINGKAT MINAT
MASYARAKAT DALAM MEMILIH

## TANAMAN HIAS MENGGUNAKAN METODE SAW
Anita 1 ,  Khairunisa Fitri Email : anitayakub_pilchan@yahoo.com 1
DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v4i1.2454
Abstract : Ornamental plants are plants that have aesthetic and aesthetic value, often used to decorate yards,  gardens  or  rooms  in  homes,  office  buildings,  hotels,  restaurants.  Like  fashion,  trends  in ornamental plants come and go and people have tastes that tend to change. Ornamental plants such as  Aglonema,  Anthurium,  Calathea,  Monstera  Adansoni, Sansevieria  are  currently  the  prima  donna and in demand by the public. To assist in determining and knowing which ornamental plants are most in demand by the public, it is necessary to build a decision support system using the SAW method. The SAW  method  is  a  weighted  addition  method  that  has  the  ability  to  solve  problems  from  several criteria, so that it will produce alternative ornamental plants based on their level of interest (the most desirable) more quickly and precisely. There are several criteria used in the decision support system to determine the level of public interest in choosing ornamental plants using the SAW method, namely the shape / type of leaf, leaf color, price and care.
Keywords: Decision Support System, Ornamental Plants, SAW Method
Abstrak: Tanaman    hias  adalah    tanaman  yang  mempunyai  nilai  keindahan  dan  estetika,  sering digunakan  sebagai  penghias  pekarangan,  taman  atau  ruangan  di  rumah-rumah,  gedung  perkantoran, hotel,  restaurant.  Ibarat  mode,  tren  tanaman  hias  muncul  silih  berganti  dan  masyarakat    memiliki selera  yang  cenderung  berubah.  Tanaman  hias  seperti  Aglonema,  Anthurium, Calathea ,  Monstera Adansoni,  Sansevieria,  saat  ini  menjadi  primadona  dan  diminati  oleh  masyarakat.  Untuk  membantu dalam  menentukan  dan  mengetahui  tanaman  hias  yang  paling  diminati  oleh  masyarakat  maka diperlukan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  SAW.  Metode  SAW merupakan metode  penjumlahan  terbobot yang memilki kemampuan untuk menyelesaikan masalah dari  beberapa  kriteria,  sehingga  akan  menghasilkan  alternatif  tanaman  hias  berdasarkan  tingkat minatnya  (yang  paling  diminati)  secara  lebih  cepat  dan  tepat.  Adapun  beberapa  kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  kepetusan  untuk    menentukan  tingkat  minat  masyarakat  dalam memilih  tanaman  hias  menggunakan  metode  SAW  yaitu  bentuk/jenis  daun,  warna  daun,  harga  dan perawatan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Tanaman Hias, Metode SAW

## PENDAHULUAN
Estetika  tumbuhan  kini  sedang  diminati sebagian masyarakat, sehingga tidak mengherankan  jika  belakangan  ini  banyak orang  yang  ingin  memiliki  tanaman  hias. Tanaman  hias  sebagai  sebuah  komoditas, sesuai  fungsinya  adalah  sebagai  elemen  atau unsur  penghias.  Kehadiran  tanaman  hias  telah menjadi  sebuah  kebutuhan  bagi  sebagian masyarakat, antara lain sebagai hobi, penghias maupun koleksi.
Tanaman  hias  adalah  tanaman  yang mempunyai  nilai  keindahan  dan  estetika  baik karena  bentuk  tanaman,  warna  dan  bentuk daun,  tajuk  maupun  bentuk  pohon/batang, warna  dan  keharuman  bunganya,  sering
digunakan  sebagai  penghias  pekarangan, taman  atau  ruangan  di  rumah-rumah,  gedung perkantoran, hotel, restaurant [1]. Ibarat mode, tren  tanaman  hias  muncul  silih  berganti  dan masyarakat  memiliki  selera  yang  cenderung berubah. Apabila ada tanaman yang lebih lebih indah  dan  menarik  yang  sesuai  dengan  tren yang berlaku, maka selera masyarakat terhadap suatu tanaman hias akan berubah.
Tanaman hias seperti Aglonema,
Anthurium,  Calathea,  Monstera  Adansoni, Sansevieria,  saat  ini  menjadi  primadona  dan diminati oleh masyarakat. Tentunya masyarakat  memiliki  minat  yang  berbeda  - beda  dalam  memilih  tanaman  hias.  Pada umumnya masyarakat dalam memilih tanaman
hias  akan  melihat  karakteristik  yang  ada  pada tanaman  hias  seperti  bentuk/jenis  daun,  warna daun, harga dan perawatannya.
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini akan dikembangkan sistem pendukung keputusan  untuk  menentukan  tingkat  minat masyarakat  dalam  memilih    tanaman  hias dengan  menggunakan    metode  SAW.  Metode SAW  dikenal  sebagai  penjumlahan  terbobot. Metode  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan  proses perangkingan.  Sehingga  akan    menghasilkan alternatif  tanaman  hias  yang  paling  diminati dari  lima  alternatif  tanaman  hias  dengan perhitungan yang cukup tepat.

## METODE PENELITIAN Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) pertama kali diungkap pada tahun 1970- an  oleh  Michael  S.Scott  Morton  dengan  istilah
Management Decision System . Sistem Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support Systems atau  DSS)  merupakan  suatu  informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data  [2].  DSS biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi atas suatu masalah-masalah untuk mengevaluasi suatu peluang.

## Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode    SAW    ( Simple    Additive Weighting )    sering    juga  dikenal    istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar metode    SAW    adalah    mencari    penjumlahan terbobot    dari    rating    kinerja    pada    setiap alternatif    pada  semua    atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [3].
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci .
2. Menentukan rating kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria (Ci) ,  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut
(atribut  keuntungan  ataupun  atribut
biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R . 4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai  alternatif  terbaik  ( Ai )  sebagai solusi [4].
Dimana : rij =  Rating  kinerja  ternormalisasi  adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif ( Ai ) pada atribut ( Cj ) i= 1,2…,m dan j = 1,2…,n.
Max =  Nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom.
Min =  Nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom.
Xij = Baris dan kolom dari matriks.
Vi = nilai akhir dari alternatif. wi = bobot yang telah ditentukan. rij = normalisasi matriks.
Nilai Vi yang  lebih  besar  mengidentifikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Masalah
Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Tingkat Minat Masyarakat Dalam Memilih  Tanaman  Hias  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan.  Data  sample yang telah diambil diolah dengan menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  untuk  menghasilkan  perangkingan tanaman  hias  berdasarkan  tingkat  minatnya (yang paling diminati).

## Analisa Proses
Sebelum merancang sistem dan melakukan  implementasi  sistem,  maka  perlu ditentukan  terlebih  dahulu  kriteria  yang dibutuhkan  dalam  pengambilan  keputusan menentukan  tingkat  minat  masyarakat  dalam memilih  tanaman  hias  menggunakan  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria C1 Bentuk Daun/Jenis Daun 0,4 C2 Warna Daun            0,3 C3 Harga 0,2 C4 Perawatan 0,1 Tabel 2. Tabel Kriteria Bentuk Daun (C 1 ) No Bentuk Daun/Jenis Daun Nilai/ Bobot 1 Berdaun  Panjang Tebal 1 2 Berdaun Lebar 2 3 Berdaun Lonjong 3 4 Berdaun Oval Lancip 4 5 Berdaun  Unik  / Bolong 5 Tabel 3. Tabel Kriteria Warna Daun (C 2 ) No Warna Daun Nilai/ Bobot 1 Satu Warna 1 2 Dua Warna 3 3 Banyak Varian Warna 5 Tabel 4. Tabel Kriteria Harga (C 3 ) No Harga Nilai/Bobot 1 Rp.30.000 – Rp. 150.000 Ribu 2 2 Rp.  160.000  – Rp. 250.000 Ribu 3
3 Rp.  260.000  – Rp. 350.000 Ribu 4 4 Rp.  360.000    – Rp. 500.000 Ribu 5 Tabel 5. Tabel Kriteria Perawatan (C 4 ) No Perawatan Nilai/Bobot 1 Sulit 2 2 Cukup Sulit 3 3 Mudah 4 4 Sangat Mudah 5
Adapun data observasi dari tanaman hias adalah dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini :
Tabel 6. Data Observasi Tanaman Hias
N o Tanama n Hias Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 1 Aglonem a (A 1 ) Berdau n  Oval Lancip Ban yak Vari an War na Rp. 260. 000 – Rp. 350. 000 Ribu Cuk up Suli t 2 Anthoriu m (A 2 ) Berdau n Lebar Satu War na Rp. 160. 000 – Rp. 250. 000 Ribu Mu dah 3 calathea (A 3 ) Berdau n Lonjon g Ban yak Vari an War na Rp. 30.0 00  – Rp. 150. 000 Ribu Mu dah
4 Monstera Adansoni (A 4 ) Berdau n Unik/B olong Dua War na Rp. 360. 000 – Mu dah
Rp. 500. 000 Ribu 5 Sanse vieria (A 5 ) Berdau n Panjang Tebal Ban yak Vari an War na Rp. 30.0 00  – Rp. 150. 000 Ribu San gat Mu dah
Adapun rating kecocokan dari  setiap alternatif dapat  dilihat  pada  tabel  7  dibawah  dibawah ini:
Tabel  7.  Rating  Kecocokan  Dari  Setiap
Alternatif No Tanaman Hias Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 1 Aglonema (A 1 ) 4 5 4 3 2 Anthorium (A 2 ) 2 1 3 4
3 calathea (A 3 )  3 5 2 4 4 Monstera Adansoni (A 4 ) 5 3 5 4 5 Sanseniera (A 5 ) 1 3 2 5
Normalisasi  Matriks  Input  (X)  ke  matriks  R dalam  menormalisasi  matriks  X  ke  dalam matriks  R,  maka  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan  Nilai  R  dari  masing-masing Kriteria, dengan rumus sebagai berikut: a. Untuk Bentuk / Jenis Daun (C 1 )
4 Max {(4), (2), (3), (5), (1)}
4 5
2 Max {(4), (2), (3), (5), (1)} 2 5 3 Max {(4), (2), (3), (5), (1)} 3 5 5 Max {(4), (2), (3), (5), (1)} 5 5 1 Max {(4), (2), (3), (5), (1)} 1 5 b. Warna Daun (C 2 )
5 Max {(5), (1), (5), (3), (3)} 5 5 1 Max {(5), (1), (5), (3), (3)} 1 5 5 Max {(5), (1), (5), (3), (3)} 5 5 3 Max {(5), (1), (5), (3), (3)} 3 5 3 Max {(5), (1), (5), (3), (3)} 3 5 c. Harga (C 3 ) 4 Max {(4), (3), (2), (5), (2)} 4 5 3 Max {(4), (3), (2), (5), (2)} 3 5 2 Max {(4), (3), (2), (5), (2)} 2 5 5 Max {(4), (3), (2), (5), (2)} 5 5 2 Max {(4), (3), (2), (5), (2)} 2 5 d. Perawatan (C 4 ) 3 Max {(3), (4), (4), (4), (5)} 3 5 4 Max {(3), (4), (4), (4), (5)}
R 2.1 = R 2.3 = R 2.4 =
R 2.5 =
R 3.1 =
R 3.2 =
R 3.3 = = = 0,6 = = 0,4 R 3.4 = = = 1 R 3.5 = = = 0,4 = = 0,8 = = 0,6 = = 0,6 R 4.1 = = = 0,6 R 4.2 =
= = 1 = = 0,2 = = 1 = = 0,2 R 2.2 = R 1.5 = = = 1 R 1.4 = = 0,6 = R 1.3 = = 0,4 = R 1.2 = = = 0,8 R 1.1 =
4 5 4 Max {(3), (4), (4), (4), (5)} 4 5 4 Max {(3), (4), (4), (4), (5)} 4      4 5 5 Max {(3), (4), (4), (4), (5)} 5 5
Maka matriks “R” adalah sebagai Berikut :
Table 8. Matriks Normalisasi No Tanaman Hias Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 1 Aglonema (A 1 ) 0,8 1 0,8 0,6 2 Anthorium (A 2 ) 0,4 0,2 0,6 0,8 3 calathea (A 3 ) 0,6 1 0,4 0,8 4 Monstera Adansoni (A 4 )
1 0,6 1 0,8 5 Sanseniera (A 5 ) 0,2 0,6 0,4 1 e. Menentukan Rating Untuk  mencari  nilai  dari tanaman hias,
untuk  menentukan  minat  masyarakat dalam  memilih  tanamanh  hias,  maka nilai  V 1 harus  diketahui  terlebih  dahulu dengan
menggunakan rumus perhitungan.
Menentukan  nilai  dari  V 1 sampai dengan V 5 maka dapat dilihat seperti dibawah ini ;
V 1 =  (0,4  *  0,8)  +  (0,3  *  1)  +  (0,2  *  0,8)  + (0,1 * 0,6)
= 0,32 + 0,3 + 0,16 + 0,06
= 0,84
V 2 = (0,4 * 0,4) + (0,3 * 0,2) + (0,2 * 0,6) + (0,1 * 0,8)
= 0,16 + 0,06 + 0,12 + 0,08
= 0,42
V 3 =  (0,4  *  0,6)  +  (0,3  *  1)  +  (0,2  *  0,4)  + (0,1 * 0,8)
= 0,24 + 0,30 + 0,08 + 0,08
= 0,70
V 4 = (0,4 * 1) + (0,3 * 0,6) + (0,2 * 1) + (0,1 * 0,8) = 0,4 + 0,18 + 0,2 + 0,08 = 0,86
V 5 = (0,4 * 0,2) + (0,3 * 0,6) + (0,2 * 0,4) + (0,1 * 1)
= 0,08 + 0,18 + 0,08 + 0,1
= 0,44
Dari    hasil    perhitungan    V 1 sampai dengan dengan  V 5 ,  maka  dapat dibuat tabel penentuan rangking, seperti tabel berikut:
Table 10. Penentuan Rangking
N o Alternatif / Tanaman Hias Nilai Rangk ing 1. Monstera Adansoni (A 4 ) 0,86 1 2. Aglonema (A 1 ) 0,84 2 3. Calathea (A 3 ) 0,70 3 4. Sansevieria (A 5 ) 0,44 4 5. Anthorium (A 2 ) 0,42 5
Nilai  yang  terbesar  ada  pada  V 4 yaitu pada  alternatif  (A 4 )  tanaman  hias Monstera Adansoni ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa V 4 /  alternatif  (A 4 )  tanaman  hias Monstera Adansoni adalah  tanaman  hias  yang  paling diminati oeh masyarakat.

## Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan  setelah  proses  analisa  dan perancangan  sistem,  dimana  data  akan diproses  kedalam  perangkat  lunak  sistem. Kemudian  dilakukan  pengujian,  apakah sistem dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian  metode  dengan    mengggunakan metode  SAW  ( Simple    Additive  Weigthing ).
=
= 0,8
R 4.3 = = = 0,8 R 4.4 = = = 0,8 R 4.5 = = 1 =
Metode Simple  Additive Weigthing sebuah kerangka    untuk    mengambil  keputusan dengan    efektif  [5].  Untuk Untuk  masuk  ke dalam  sistem,  maka    harus  melakukan login terlebih dahulu dengan memasukkan data user name dan password pada    halaman login seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Halaman Login
Halaman  Utama  ( Home ) : Pada  Halaman uatama  ( home )  menampilkan  tampilan  awal sistem  berupa  judul  yaitu  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Tingkat  Minat Masyarakat  Dalam  Memilih  Tanaman  Hias dan dapat memilih menu-menu yang ada.
Gambar 2. Halaman Utama ( Home )
Halaman  Data  Tanaman  :  Pada  halaman  atau menu  data  tanaman  menampilkan  data tanaman  yaitu  nama  tanaman  dan  keterangan. Admin  dapat  menambah,  merubah  dan menghapus  data  tanaman  hias  yang  akan dijadikan  sample atau alternatif  dalam penelitian.
Gambar 3. Halaman Data Tanaman Halaman  Data  Kriteria  :  Halaman  atau    menu data  kriteria  digunakan  untuk  menampilkan data  kriteria  apa  saja  yang  dipakai  utnuk melakukan  penilaian  dalam  memilih  tanaman hias dan menampilkan kriteria bobot nilai data
tanaman  hias  atau  data  sampel    yang digunakan  untuk  melakukan  perhitungan dengan  metode Simple  Additive  Weighting. Pada halaman data kriteria ini dapat melakukan  tambah  tanaman,  merubah  dan menghapus nilai data tanaman.
Gambar 4. Halaman Data Kriteria Halaman  Perangkingan  :  Pada  halaman  atau menu  perangkingan  ini  untuk  dapat  melihat hasil  perangkingan  harus  menekan  tombol proses,  maka  sistem  akan  menampilkan  nilai akhir  dan  hasil  perangkingan  dari  setiap alternatif  tanaman  hias.  Nilai  akhir  dan  hasil perangkingan  diperoleh  dengan  menggunakan perhitungan  metode  SAW.  Dimana  nilai  akhir hasil yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif  atau  tanaman  hias  tersebut  lebih terpilih  (diminati).  Nilai  akhir  dan  hasil perangkingan yang ditampilkan secara berurutan dari yang paling besar sampai paling rendah.
Gambar 5. Halaman Perangkingan
Halaman Grafik Perangkingan : Halaman atau menu  grafik  perangkingan  menampilkan  hasil perangkingan berbentuk grafik diagram batang,  berdasarkan  tingkatan  nilai  akhir  dan hasil  perangkingan  dari  setiap  alternatif tanaman hias.

## Gambar 6. Halaman Perangkingan

## SIMPULAN DAN SARAN
S impulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Minat Masyarakat Dalam  Memilih  Tanaman  Hias  Menggunakan Metode  SAW  ( Simple    Additive    Weighting ) adalah :
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Menentukan Tingkat Minat Masyarakat  Dalam  Memilih  Tanaman Hias  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, dapat menghasilkan perangkingan tanaman hias berdasarkan yang paling diminati oleh masyarakat..
2. Metode  SAW  ( Simple    Additive
Weighting ) dapat memberikan alternatif  keputusan  yang  terbaik dalam  pengambilan  keputusan  dalam pemilihan tanaman hias bagi
masyarakat..
3. Sistem  ini  dapat  menjadi  alat  bantu ( tools )    bagi  pengambilan    keputusan untuk pihak penjual tanaman hias.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  penulis  maka  diususlkan beberapa saran untuk penelitian lebih lanjut antara lain :
1. Dari    hasil    penelitian    yang    telah dilakukan,  maka    diharapkan    untuk pengembangan  penelitian  selanjutnya dapat  menggunakan  metode  lain seperti AHP, Topsis, dan lain-lain.
2. Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan perancangan  dan  implementasi  sistem
pendukung  keputusan  yaitu  berbasis web, maka untuk penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan    secara java visual, android, dan lain-lain. 3. Jenis  tanaman  hias  yang  menjadi subjek  penelitian  dapat  diperluas dengan  menggunakan  jenis  tanaman hias lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Dirgantari  Putri.  2019.  Faktor  –  Faktor Yang  Mempengaruhi  Permintaan  Tanaman Hias  Di  Desa  Bangun  Sari  Kecamatan Tanjung  Morawa  Kabupaten  Deli  Serdang. Access From (repository.uma.ac.id) [2] Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  :  Andi Offset.
[3]  Eniyati,    S.    2011.    Perancangan  Sistem Pendukung    Pengambilan  Keputusan  untuk Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simpke    Additive    Weighting).  Jurnal Teknologi    Informasi  DINAMIK    Volume 16,no.2  ,  16, 171-176.
[4]  Wau,  Klaudius  Andrisan.  2015.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pelelangan  Barang Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  (Studi  Kasus  :  Pt.  Pegadaian  Cabang Pasar Merah Medan.
[5]  Sutabri,    T.,    2014,  Analisa    Sistem Informasi Andi Offset, Yogyakarta.