## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  74-81 e-ISSN: 2686-3154

## Optimalisasi dalam Seleksi Bibit Kelapa Sawit Unggul Menggunakan Metode TOPSIS
Ahmad Rafi Rusydi 1 
1 Independent Researcher

## ahmadrafirusydi@gmail.com

## Abstract
The quality of palm oil that will be produced from oil palm has a great influence on the type of oil palm seeds planted. The process from the maintenance of oil palm, to the process of processing palm oil into palm oil. The purpose of this research is to build a decision support system that can assist in the selection of superior oil palm seeds based on the website. The method used is Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) which is a multi-criteria decision-making method.  The  principle  of  this  method  is  that  the  chosen  alternative  must  have  the  closest  distance  to  the  positive  ideal solution  and  the  farthest  distance  to  the  negative  ideal  solution.  In  this  method,  you  can  choose  or  make  decisions  by determining  the  weighting  value  for  each  attribute  and  then  proceed  with  a  ranking  process  that  will  provide  the  best alternative from one with the alternative with the highest priority value. This method provides an ideal solution for farmers in making decisions about which superior oil palm seeds to plant. The processed data is divided into 3 varieties, namely Dura, Pisifera,  and  Tenera.  Each  variety  has  different  characteristics.  The  results  of  the  research  can  be  ranked  correctly  as  a reference in determining decision making in the selection of the best seeds. This research can be used as a recommendation in the calculation for the selection of superior oil palm seeds.
Keywords: Optimization, Selection, Seedling, TOPSIS, Palm Oil.

## Abstrak
Kualitas minyak kelapa sawit yang akan dihasilkan dari kelapa sawit sangat memiliki pengaruh pada jenis bibit kelapa sawit yang ditanam. Proses dari pemeliharaan kelapa sawit, sampai proses dalam pengolahan kelapa sawit menjadi minyak kelapa sawit.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  dalam  pemilihan  bibit kelapa sawit unggul berbasis website. Metode yang digunakan adalah Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang merupakan metode pengambilan keputusan multikriteria. Prinsip metode ini adalah alternatif yang terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dengan  solusi  ideal  negative.  Pada metode  ini  dapat  memilih  atau  mengambil  keputusan  dengan  menentukan  nilai  pembobotan  untuk  setiap  atribut  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pemeringkatan  yang  akan  memberikan  alternatif  terbaik  dari  satu  dengan  alternatif  dengan  nilai prioritas  tertinggi.  Metode  ini  memberikan  solusi  ideal  bagi  petani  dalam  mengambil  keputusan  benih  kelapa  sawit  yang unggul  saja  yang  ditanam.  Data  yang  diolah  dibagi  kedalam  3  varietas,  yaitu  Dura,  Pisifera,  dan  Tenera.  Setiap  variestas memiliki ciri - ciri yang berbeda-beda. Hasil dari penelitian dapat merangking dengan tepat sebagai acuan dalam menentukan pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  bibit  terbait. Penelitian ini  dapat  dijadikan  rekomendasi  dalam  perhitungan  untuk pemilihan bibit kelapa sawit yang unggul.
Kata kunci: Optimalisasi, Seleksi, Bibit, TOPSIS, Kelapa Sawit.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kelapa sawit dapat dikatakan sebagai suatu faktor yang utama  di  dalam  perkembangan  suatu  perekonomian masyarakat Indonesia yang dijadikan sebagai komoditas  pangan.  Kelapa  sawit  juga  dijadikan  peran utama  sebagai  sumber  mata  pencarian  para  petani maupun  sebagian  masyarakat  Indonesia  kualitas  dari minyak  kelapa sawit  yang akan dihasilkan dari kelapa sawit  sangat  berpengaruh  terhadap  jenis  bibit  kelapa sawit yang ditanam, proses pemeliharaan kelapa sawit, sampai  proses  melakukan  pengolahan  kelapa  sawit menjadi  minyak  kelapa  sawit.  sangat  penting  dalam pengembangan  komoditas  pangan  kelapa  sawit  di Indonesia  yang  sudah  menjadikan  para  peneliti  untuk
mampu  mengembangkan  sistem  informasi  dalam membantu  para  petani  dalam  melakukan  peningkatan terhadap hasil panen kelapa sawit [1].
Bibit  merupakan  salah  satu  penentu  terhadap keberhasil  budidaya  tanaman.  Budidaya  tanaman sebenarnya sudah dimulai sejak memilih bibit tanaman yang  baik,  dikarenakan  bibit  merupakan  suatu  objek yang  utama  dalam  melakukan  pengembangan  dalam proses  budidaya  selanjutnya.  Selain  itu,  benih  juga merupakan pembawa gen dari induk yang menentukan sifat  tanaman  setelah  berproduksi.  untuk  memperoleh tanaman yang memiliki sifat tertentu dapat memperoleh tanaman yang memiliki sifat tertentu yang dapat  diperoleh  dengan  cara  menyeleksi  benih  dari induk yang memiliki sifat tersebut [2].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem yang  sudah  berbasis  komputer  yang  ditujukan  dalam membantu pengambil  keputusan dalam  memanfaatkan data  dan  model  tertentu  yang  dijadikan  sebagai  solusi dalam memecahkan berbagai permasalahan yang sudah bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Sistem Pendukung Keputusan memiliki tiga komponen utama, yaitu  Sub-sistem  manajemen  data/basis  data,  Sub- sistem  manajemen  model/basis  model  dan  Sub-sistem penyelenggara dialog [3]. Sistem Pendukung Keputusan  adalah  sistem  komputer  berbasis  yang dipakai dalam pengambilan keputusan bagi organisasi. Sistem Pendukung Keputusan dapat berupa komputerisasi  penuh  atau  tenaga  manusia  atau kombinasi  keduanya.  Sistem  Pendukung  Keputusan digunakan  sebagai  alat  pendukung  bagi  pengguna ataupun  manajer  dalam  pemecahan  masalah  tertentu [4].
Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah suatu metode yang memiliki sifat  dinamis,  di  mana  terdapat  pemeringkatan  dari tertinggi hingga terendah yang dapat dijadikan sebagai evaluasi  peringkat.  Pengambilan  keputusan  dengan multi kriteria ataupun alternatif pilihan terdapat dalam metode  TOPSIS  [5].  Metode  TOPSIS  mampu melakukan  pemilihan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  dan  memiliki  banyak  kelebihan  yaitu  salah satunya setiap alternatif dinilai tidak  hanya bersumber dari  kelebihannya  saja  tetapi  juga  bersumber  dari kekurangannya. Metode TOPSIS dapat dikatakan lebih realistis  dibandingkan  metode  lainnya,  metode  ini mampu  menyelesaikan  keputusan  secara  praktis  [6]. Metode  TOPSIS  merupakan  suatu  metode  yang melakukan  pemberian  urutan  atau  prioritas  dalam sebuah  analisis  multikriteria.  TOPSIS  adalah  suatu bagian  dari  konsep  Multi-Attribut  Decision  Making (MADM)  yang  memerlukan  normalisasi  pada  saat melakukan perhitungannya [7].
Perancangan  sistem  informasi  dengan  menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan  menentukan  kualitas jenis  tanaman  karet  untuk  dapat  menghasilkan  bibit tanaman  karet  yang  terbaik  menggunakan  metode TOPSIS  telah  di  aplikasikan  oleh  Dewi  &  Siahaan. Pengguna  dapat  memperoleh  serta  menampilkan  hasil bibit  terbaik  dengan  hasil  keputusan  bahwa  Karet Jelutung  (Dyera  Costulata)  yang  tingkat  akurasinya sebesar  0.5971  memperoleh  kualitas  bibit  tanaman karet terbaik. Dengan menggunakan Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  penentuan  kualitas  jenis pada  tanaman  karet  untuk  mengjasilkan  bibit  tanapan karet terbaik menggunakan metode TOPSIS, pengguna dapat  menampilkan  hasil  dari  bibit  terbaik  [8]. Perancangan  sistem  informasi  pendukung  keputusan sistem pemilihan lahan kelapa sawit dengan menggunakan  teknik  untuk  urutan  preferensi  telah  di aplikasi kan oleh Nuraini dkk. Teknik tersebut didasari dengan  kesamaan  solusi  ideal  dengan  pemakaian metode TOPSIS. Dengan penggunaan metode TOPSIS
ini  menghasilkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  jarak terpendek dari dari solusi ideal yang positif [9].
Ditemukan  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan penganalisaan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode TOPSIS dapat membantu bagian plant  manager  dalam  menentukan  rangking  kaizen dengan memasukkan alternatif yang ingin dinilai. Dan juga dapat membantu plant manager dalam meminimalis  waktu  dalam  proses  penilaian  kaizen. Berawal  dari  cara  manual  yang  sudah  sejak  lama dilakukan dalam proses penilaian, sekarang dipermudah dengan adanya aplikasi Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode TOPSIS perengkingan kaizen yang secara otomatis sistem akan melakukan penilaian [10].
Hasil  yang  diperoleh  oleh  Sistem  Pendukung Keputusan  dapat  memberikan  alternatif  pemecahan masalah,  sehingga  konsumen  dapat  mengambil keputusan  yang  dibuat  dapat  menjadi  lebih  baik. Metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan  lokasi  pendirian  grosir  pulsa  adalah TOPSIS. Metode TOPSIS mampu melakukan perangkingan  terhadap  alternatif  terpilih.  Berdasarkan metode  TOPSIS  ini  akan  diperoleh  hasil  suatu peringkat  yang  akan  dipakai  menjadi  acuan  dalam melakukan  penentuan  pengambilan  keputusan  yang memberikan  informasi  berupa  pemilihan  perumahan yang  paling  mendekati  pilihan  yang  diharapkan  oleh konsumen dalam memiliki rumah yang ideal [11].
Berdasarkan  penelitian  dapat  dikatakan  Sistem Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS dapat menghasilkan pengujian korelasi yang dilakukan atas  rekomendasi  dari  grup  yang  diproduksi  oleh TOPSIS.  Dan  pengujian  korelasi  untuk  Sistem Pendukung Keputusan kelompok menunjukkan adanya korelasi  positif  sebesar  0,88  antara  rekomendasi  grup yang  dihasilkan  TOPSIS.  Dan  rekomendasi  pribadi untuk masing-masing pengguna produksi oleh TOPSIS [12].
Berdasarkan  analisa  yang  sudah  ditelaah,  dapat dikatakan  bahwa  perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode  MADM  TOPSIS dalam melakukan seleksi pemberian reward karyawan, maka  ditemukan  hasilnya  adalah  sudah  berhasil dirancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  mampu dalam  mengatasi  permasalahan  dalam  pemberian reward karyawan.  Dan  juga  berdasarkan  dari  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  mencocokkan hasil  dari  data  pemberian reward karyawan  yang didapat akurasi
95.83%.pihak
RS. PKU
Muhammadiyah
Gamping dalam melakukan penentuan  pemberian reward karyawan  lebih  cepat, tepat dan efisien [13].
Ditemukan  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan penganalisaan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode TOPSIS dapat membantu bagian plant  manager  dalam  menentukan  rangking  kaizen
dengan memasukkan alternatif yang ingin dinilai. Dan juga dapat membantu plant manager dalam meminimalis  waktu  dalam  proses  penilaian  kaizen. Berawal  dari  cara  manual  yang  sudah  sejak  lama dilakukan dalam proses penilaian, sekarang dipermudah dengan adanya aplikasi Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode TOPSIS perengkingan kaizen yang secara otomatis sistem akan melakukan penilaian [14].
Dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  dapat menghasilkan  pemeriksaan  kondisi  peralatan  primer gardu  induk.  Dengan  menggunakan  metode  SAW diperoleh  bahwa  peralatan  yang  mempunyai  kondisi terbutuk adalah PMT 7B1 R dikarenakan memperoleh nilai  yang  lebih  tinggi  dengan  hasil  akhir  darurat. Kondisi ini dapat mempermudah dalam pendataan dan pelaporan  data  kondisi  peralatan  primer  gardu  induk yang membuat pekerjaan lebih efektif dan efisien [15].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  salah  satu  cabang  ilmu pengetahuan  yang  membahas  perihal  tata  cara  dalam pelaksanaan  penelitian  yang  didasari  dengan  fakta- fakta atau kriteria-kriteria secara ilmiah. Secara umum, metodologi  penelitian  ini  dapat  disebut  sebagai  suatu ilmu  yang  mempelajari  tata  cara  dalam  melakukan pengamatan  dengan  pemikiran-pemikiran  yang  tepat secara  terpadu  melalui  tahapan  mekanisme  yang tersusun  secara  ilmiah  dalam  mencari,  menyusun, menganalisis serta
menyimpulkan data-data. Metodologi  penelitian  sangat  diperlukan  dalam membantu  untuk  penulisan  agar  dapat  terarah  dan sesuai  dengan  permasalahan  yang  diteliti.  Di  dalam metodologi  penelitian,  harus  mempunyai  bagian- bagian  yang  jelas  dan  berisi  tentang  proses  dan  alat- alat yang digunakan dalam penelitian tersebut. Metode TOPSIS  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena kemampuannya dalam memilih alternatif terbaik untuk pemilihan  bibit  kelapa  sawit  berkualitas  tinggi  yang telah  diidentifikasi  dalam  sistem  informasi.  Penelitian ini  dilakukan  dengan  mencari  nilai  kriteria  dan  bobot untuk setiap atribut, dan solusi ideal negatif terdiri dari semua nilai terburuk untuk setiap atribut/kriteria.
Pengambilan sebuah keputusan umumnya menggunakan  berbagai  macam  evaluasi  dan  juga kriteria. Pemanfaatan teknologi tentu sangat diharapkan  dapat  membantu  untuk  sebuah  perusahaan agar dapat mengambil ataupun menghasilkan keputusan  yang  paling  baik  dan  bisa  diterima  oleh semua  pihak.  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision  Support  System  merupakan  suatu  pasangan dari berbagai sumber intelektual dari sejumlah individu yang  memiliki  keterkaitan  dengan  komputer  yang bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  dari  suatu keputusan tertentu [16].
Sistem Pendukung Keputusan bertujuan untuk menyediakan  informasi,  membimbing,  memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna
informasi  supaya  bisa  melakukan  pengambilan keputusan dengan  lebih baik [17].
Kerangka  penelitian  atau  disebut  juga  sebagai kerangka  kerja  yang  bertujuan  agar  memperoleh  hasil sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  dapat  dengan mudah  dalam  penyelesaiaan  suatu  permasalahan  serta dapat  dipahami.  Tahapan-tahapan  yang  akan  dibuat dalam  penelitian  ini  disusun  secara  sistematis. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.Kerangka Penelitian
Pada  Gambar  3.1  menjelaskan  proses  dari  kerangka penelitian diuraikan secara dengan bertahap.
2.1. Penelitian Pendahulan
Penelitian  pendahuluan  adalah  tahapan  awal  dalam melakukan penentuan dari pembahasan suatu penelitian  yang  dimulai  dari  menentukan  suatu masalah  pada  bibit  kelapa  sawit  dengan  penerapan metode TOPSIS dalam menentukan bibit yang unggul. Masalah  yang  terdapat  di  dalam  penelitian  digunakan sebagai  acuan  dalam  mengetahui  secara  tepat  dalam permasalahan  yang  terjadi,  sehingga  penelitian  ini dapat memunculkan sebuah solusi yang paling optimal terhadap pemecahan masalah tersebut.
2.2. Pengumpulan Data
Dalam melakukan pengumpulan data, penulis mendapatkan  data  dari  berbagai  sumber,  seperti  data yang  diperoleh  dengan  cara  mengajukan  pertanyaan
langsung  dengan  pihak  manajer  ataupun  asisten tanaman di lapangan yang bertujuan untuk mengetahui proses  penentuan  optimalisasi  seleksi  bibit  kelapa sawit  unggul  serta  masalah  yang  terjadi  di  dalam menentukan  optimalisasi  seleksi  bibit  kelapa  sawit unggul.  Selain  itu,  data-data  dalam  penelitian  ini  juga didapatkan dari jurnal, buku, maupun referensi lain.
2.3. Analisa Sistem
Tahapan  analisa  merupakan  salah  satu  tahapan  yang sangat  penting  dalam  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisa  pada  sistem yang akan dikembangkan. seperti dilakukannya analisa data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem,  menggunakan metode  TOPSIS,  diharapkan  mendapat  hasil  bibit kelapa  sawit  unggul  Langkah  –  Langkah  perhitungan metode TOPSIS.
2.3.1. Membuat  matriks keputusan yang ternomalisasi yang disajikan pada Persamaan (1).
√∑ (1) Dimana
adalah nilai atribut yang telah ternormalisasi  Dengan =1,2,...,m.  Dan =1,2,...,n. Dan adalah matriks keputusan.
2.3.2. Membuat  matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot
dengan  dilambangkan  T.  Pembobotan  nilai  dilakukan dengan  mengalikan  matriks  keputusan  ternormalisasi dengan  elemen  pada  vektor  bobot  preferensi  dengan dilambangkan U pada Persamaan (2).
(2)
Dengan merupakan matriks ternomalisasi terbobot, merupakan  vektor  bobot,  dan merupakan matriks ternormalisasi. Dengan
bobot
.
2.3.3.  Menentukan  matriks  solusi  ideal    positif  dan solusi ideal negatif
Vektor  solusi  ideal  positif  dilambangkan , sedangkan  vektor  solusi  ideal  negatif  dilambangkan dengan yang  disajikan  pada  Persamaan  (3)  dan Persamaan (4).
(3) (4)
2.3.4. Menghitung Separasi
Jarak  antara  alternatif dengan  solusi  ideal  positif pada Persamaan (5).
√∑ (5)
Dimana merupakan  jarak  alternatif  dengan  solusi ideal  positif. merupakan  solusi  ideal  positif. merupakan matriks normalisasi terbobot.
Jarak  antara  alternatif dengan  solusi  ideal  negatif pada Persamaan (6).
√∑ (6)
Dimana merupakan  jarak  alternatif  dengan  solusi ideal  negatif. merupakan  solusi  ideal  negatif. merupakan matriks normalisasi terbobot.
2.3.5.  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif
Nilai  preferensi  merupakan  nilai  akhir  yang  menjadi patokan  dalam  menentukan  peringkat  pada  semua alternatif yang ada. Persamaan (7) yang menggambarkan  cara  untuk  mendapatkan  nilai preferensi untuk setiap alternatif.
(7)
Dimana merupakan  kedekatan  tiap  alternatif terhadap  solusi  ideal  positif. merupakan  jarak alternatif dengan solusi ideal positif. merupakan jarak alternatif dengan solusi ideal negatif.
2.3.6. Meranking alternatif
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan  urutan  Vi Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak  terpendek  terhadap  solusi  ideal  dan  berjarak terjauh dengan solusi negatif-ideal.

## 2.4. Perancangan Sistem
Tahapan di dalam perancangan ini adalah para peneliti melakukan perancangan sistem agar dapat dipakai para petani  maupun  pengguna  untuk  memberikan  solusi yang  ideal  dalam  melakukan  optimalisasi  seleksi  bibit kelapa sawit unggul. Sistem yang dibuat menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL. Sistem  ini  dirancang  sedemikian  rupa  berbasis  web agar bisa diakses dengan mudah dan user friendly.
2.5. Mengimplementasi Sistem
Implementasi adalah sebuah tahapan dalam melakukan pengaplikasian maupun penerapan dari Sistem Pendukung Keputusan yang telah dibuat dan dirancang sedemikian  rupa.  Implementasi  sistem  ini  memiliki tujuan untuk melakukan konfirmasi pada modul-modul perancangan,  sehingga  pengguna  dapat  memberikan
masukan  dan  saran  pada  pengembangan  aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.
2.6. Menguji Sistem
Pengujian  sistem  ini  atau  dapat  dikatakan  sebagai pengujian hasil memiliki tujuan untuk menguji apakah data  yang  dipakai  sesuai  dengan  sistem  yang  sudah diharapkan.  Pengujian  data  yang  telah  dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  dan  analisa  secara manual  menggunakan  metode  Technique  for  Others Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS). Pada tahap uji coba ini dilakukan dengan menggunakan sistem yang sudah dibangun serta dapat dilakukan  perbandingan  terhadap  hasil  yang  telah diperoleh  secara  manual  dan  dengan  sistem.  Hasil pengujian  yang  sudah  didapatkan  dalam  bentuk persentase (%) sebagai tingkat akurasi.
2.7. Mengambil Kesimpulan
Mengambil        kesimpulan        berdasarkan        literatur dan  pembahasan  permasalahan  yang  ada    merupakan bagian terakhir   dari   penelitan.   Kesimpulan   akan diambil berdasarkan   hasil   analisis   dari   penelitian, sehingga  dapat    diambil    keputusan  bibit  kelapa  sawit unggul dan tidak unggul

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data bibit  kelapa  sawit.  Data    yang    dibutuhkan  diperoleh dari    wawancara    dengan    staff    yang    bersangkutan. Selain melakukan wawancara, peneliti juga mendapatkan  sumber  data  dari  berbagai  artikel  yang berhubungan  dengan  optimalisasi  bibit  kelapa  sawit yang  unggul.  Berikut  merupakan  sampel  data rekomendasi  bibit  kelapa  sawit  yang  di  peroleh langsung  dari  Pusat  Penelitian  Kelapa  Sawit  (PPKS) yang akan diimplementasikan dengan metode TOPSIS yang disajikan pada Tabel 1.

## Tabel  1. Data Rekomendasi Bibit Kelapa Sawit
No Jenis Bibit Umur Bibit (bulan) Jumlah Pelapah Tinggi Bibit (cm) Diameter Batang (cm) 1 Varietas Dura 6 6 66 5,5 2 Varietas Pisifera 8 8 70 6,3 3 Varietas Tenera 8 12 115 6,7
Selanjutnya  dilakukan  pemberian  nilai  bobot  dari setiap  kriteria.  Bobot  dari  masing-masing  kriteria  dari bobot  1  hingga  5,  dimana  bobot  tersebut  akan digunakan  untuk  proses  perhitungan  pada  saat  sistem ingin  menentukan  jenis  bibit  kelapa  sawit  yang  akan dipilih.  Tabel  2  adalah  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang telah ditentukan.
Tabel  2. Nilai Bobot Kriteria Kelapa Sawit Kode   Kriteria Indikator Keterangan Bobot KC01  Umur Bibit 0-1 Bulan Sangat Buruk 1 2-4 Bulan Buruk 2 5-7 Bulan Cukup 3 8-10 Bulan Baik 4 11-13 Bulan  Sangat Baik 5 KC02  Jumlah Pelapah 2-3 Buah Sangat Buruk 1 4-5 Buah Buruk 2 6-7 Buah Cukup 3 8-9 Buah Baik 4 10-15 Buah Sangat Baik 5 KC03  Tinggi Bibit 5-46 cm Sangat Buruk 1 47-67 cm Buruk 2 68-88 cm Cukup 3 89-109 cm Baik 4 110-130 cm Sangat Baik 5 KC04  Diameter Bibit 4,4-5,2 cm Sangat Buruk 1 5,3-5,6 cm Buruk 2 5,7-6,0 cm Cukup 3 6,1-6,4 cm Baik 4 6,5-6,8 cm Sangat Baik 5
Setelah  memasukkan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria adalah  melakukan  proses  pemilihan  bibit  unggul, dimana  proses  ini  merupakan  inti  dari  sistem pendukung  keputusan  pada  saat  pengguna  atau  user ingin  memilih  jenis  bibit  unggul  kelapa  sawit  yang akan ditanam.
Perhitungan  metode  Technique  For  Others  Reference By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  merupakan langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mencari perhitungan  alternatif  terbaik  melalui  beberapa  faktor yang beragam, langkah-langkah metode Technique For Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS) diantaranya yaitu :

## 3.1 Matriks Keputusan
Setelah  matrik  keputusan  dan  bobot  kriteria  didapat, menormalisasikan  matriks  keputusan,  normalisasi dilakukan  pada  setiap  atribut  matriks,  normalisasi dilakukan  dengan  cara  membandingkan  setiap  atribut pada suatu alternatif dengan akar jumah kuadrat setiap elemen kriteria yang sama pada semua alternatif.
a. Ternormalisasi Kriteria KC01 = Umur Bibit
√ √ √
√ √ √ √ √ √ b. Ternormalisasi Kriteria KC02 = Jumlah Pelapah
√ √ √ √
√ √
√ √ √ c. Ternormalisasi Kriteria KC03 = Tinggi Bibit
√ √ √ √ √ √ √ √ √
d. Ternormalisasi Kriteria KC04 = Diameter Bibit
√ √ √
√ √ √ √
√ √
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapatkan  hasil perhitungan  matrik  keputusan  ternormalisasi.  Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Hasil Matrik Keputusan Ternomalisasi
Kode Jenis Bibit KC01 KC02 KC03 KC04 KA01 Varietas Dura 0,4685 0,4243 0,3244 0,2981 KA02 Varietas Pisifera 0,6247 0,5657 0,4867 0,5963 KA03 Varietas Tenera 0,6247 0,7071 0,8111 0,7454

## 3.2 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Setelah  matriks  ternormalisasi  didapat  langkah selanjutnya yaitu membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot (T).
a. Ternormalisasi Kriteria KC01  = Umur Bibit
b. Ternormalisasi Kriteria KC02  = Jumlah Pelapah
c. Ternormalisasi Kriteria KC03  = Tinggi Bibit
d. Ternormalisasi Kriteria KC04  = Diameter Bibit
Dari  perhitungan  diatas  maka  didapat  semua  hasil perhitungan  matrik  keputusan  ternormalisasi  terbobot. Seperti yang dapat dilihat pada Table 4.
Tabel  4. Hasil Matrik Keputusan Ternormalisasi Terbobot Kode Bibit KC01 KC02 KC03 KC04 KA01 Varietas Dura 2,3425 2,1215 1,2976 0,8943 KA02 Varietas Pisifera 3,1235 2,8285 1,9468 1,7889 KA03 Varietas Tenera 3,1235 3,5355 3,2444 2,2362
3.3 Matriks Solusi Ideal Positif dan Matrik Solusi Ideal Negatif
Selanjutnya  menentukan  matrik  solusi  ideal  positif (A+) dan matrik solusi ideal positif (A¯ ). Solusi ideal positif  dinotasikan  dengan  A+  dan  matrik  solusi  ideal negatif  dinotasikan  dengan  A¯.  Adapun  cara menentukan  elemen-elemen  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif yang terdapat pada BAB II dengan nomor  rumus  2.3  dan  rumus  2.4.  Pencarian  nilai  max dan  nilai  min  untuk  ideal  positif  dan  ideal  negatif, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Hasil Matrik Solusi Ideal Positif dan Negatif Kode Alternatif Jenis Bibit KC01 KC02 KC03 KC04 KA01 Varietas Dura 2,3425 2,1215 1,2976 0,8943 KA02 Varietas Pisifera 3,1235 2,8285 1,9468 1,7889 KA03 Varietas Tenera 3,1235 3,5355 3,2444 2,2362 Min (A+) 3,1235 3,5355 3,2444 2,2362 Max (A-) 2,3425 2,1215 1,2976 0,8943
3.4  Menghitung  Jarak  Alternatif  Solusi  Ideal  Positif dan Solusi Ideal Negatif
Selanjutnya  menghitung  jarak  alternatif  dari  solusi ideal  positif  (D+)  danjarak  alternatif  dari  solusi  ideal negatif (D¯ ).
a. Jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif
√ √ √ b. Jarak antara alternatif dengan solusi ideal negatif
√
√
√
3.5  Menghitung  Kedekatan  Relatif  Terhadap  Solusi Ideal
Untuk  mendapatkan hasil  perhitungan solusi dapat dilihat pada perhitungan berikut ini :

## 3.4. Hasil Perhitungan Metode TOPSIS
Berdasarkan  Matrik  cara  perhitungan  matrik  nilai  Vi maka setelah dilakukan perhitungan dan ditemukannya nilai dari keseluruhan data  maka untuk  hasil  nilai Vi+ dapat dilihat pada Table 6.
Tabel  6. Hasil Matrik Solusi Ideal Positif dan Negatif
Kode Bibit Vi Keputusan Keterangan KA01 Varietas Dura 1,0000 Sangat Unggul Sangat baik KA02 Varietas Pisifera 0,4972 Tidak Unggul Tidak Baik KA03 Varietas Tenera 0,0000 Tidak Unggul Tidak baik
Berdasarkan  Tabel  6  didapatkan  bibit  sawit  yang terpilih  adalah  bibit  sawit  yang  memiliki  nilai  matrik tertinggi mendekati ideal positif.
Keputusan :
Sangat Unggul: > 0.79
Unggul: 0.73 - 0.79
Tidak Unggul: < 0.73.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini memperoleh matriks bobot hasil, dengan menghasilkan nilai tertinggi yaitu 100%. Sehingga dari hasil akhir perhitungan dapat diidentifikasi optimalisasi  seleksi  bibit  kelapa  sawit  unggul  yaitu Varietas Tenera. Hal ini akan sangat berguna bagi user dalam  memudahkan  pengambilan  keputusan  yang terkait  dengan  optimalisasi  seleksi  bibit  kelapa  sawit unggul.

## Daftar Rujukan
[1] Santi, A., Herlina, H., Nasrullah, N., & Jalil,  A. (2020). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Kelapa  Sawit  Unggul Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Pt.  Trinity  Palmas
Plantation. Jurnal IT, 11(2), 118–125. DOI:
https://doi.org/10.37639/jti.v11i2.208
[2] Noza,  S.  D.,  Enggari,  S.,  &  Akhyar,  D.  (2019).  Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Sawit  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Cv.  Cendekia  Damasraya Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Visual  Basic  2010  Dan Database Mysql. INA-Rxiv, 1–10. DOI:
https://doi.org/10.31227/osf.io/3wuty
[3] Maria,  E.,  &  Junirianto,  E.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode TOPSIS.  Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Komputer, 16(1), 7. DOI:
https://doi.org/10.30872/jim.v16i1.5132
[4] Musrini,  M.,  Umaroh,  S.,  &  Arifin,  A.  Al.  (2020).  Desicion Support  System  Using  Topsis  Method  For  Smartphone Selection.  Proceedings  of  the  2nd  Faculty  of  Industrial Technology  International  Congress,  270–276.  ISBN  978-623-
7525-37-0 DOI: https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/foitic/article/view/91/
84
[5] Andri,  R.,  &  Hardiyan,  H.  (2022).  Pemilihan  Manager Keuangan  Dengan  Metode  TOPSIS.  Jurnal  Teknik  Komputer, 8(1), 52–55. DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v8i1.11526
[6] Santoso, J., Nugroho, A., & Hanief, S. (2018). Sistem Penentuan Lokasi Gardu Induk PT . PLN ( Persero ) Menggunakan Metode TOPSIS.  Proceeding  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Dan Teknologi Informasi, 837–842. DOI:
https://doi.org/10.30700/pss.v1i1.912
[7] Mandakini,  S.  (2021).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mobil  Rental  dengan  Menggunakan  Metode  Topsis  (Studi Kasus :  CV.  Bita  Jaya  Mandiri).  JUKI :  Jurnal  Komputer  Dan
Informatika, 2(2), 98–110. DOI:
https://doi.org/10.53842/juki.v2i2.33
[8] Dewi,  W.,  &  Siahaan,  R.  F.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Tanaman Karet Untuk Menghasilkan Bibit  Tanaman  Karet  Terbaik  Menggunakan  Metode  Topsis. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi  (JNKTI), 4(6), 460–468. DOI: https://doi.org/10.32672/jnkti.v4i6.3574
[9] Nuraini,  R.,  Handayani,  N.,  Rusdianto,  H.,  Nasional,  U.,  & Tangerang,  U.  M.  (2022).  Decision  Support  System  For  Palm Plantation  Land  Selection  Using  The  Topsis  Method.  Jurnal
Pilar Nusa Mandiri, 18(1), 3–8. DOI:
https://doi.org/10.33480/pilar.v18i1.2950
[10] Winarni,  A.  (2019).  Sistem  Informasi  Penilaian  Improvement Activity  (Kaizen)  Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Pt. Yoshikawa  Electronics  Bintan.  Jurnal  Bangkit  Indonesia,  8(1), 33. DOI: https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v8i1.92
[11] Sugiarto, H. (2021). Penerapan Metode Topsis Untuk Pemilihan Perumahan.  Jurnal  Teknik  Komputer,  7(2),  176–180.  DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v7i2.10411
[12] Dewi, R. K., Jonemaro, E. M. A., Kharisma, A. P., Farah, N. A., &  Dewantoro,  M.  F.  (2021).  TOPSIS  for  mobile  based  group and  personal  decision  support  system.  Register:  Jurnal  Ilmiah
Teknologi Sistem Informasi, 7(1), 43. DOI:
https://doi.org/10.26594/register.v7i1.2140
[13] Dawis,  A. M. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward  Pegawai  Menggunakan Metode  TOPSIS.  Jurnal  Ilmiah SINUS, 18(1), 11. DOI:
https://doi.org/10.30646/sinus.v18i1.429
[14] Winarni,  A.  (2019).  Sistem  Informasi  Penilaian  Improvement Activity  (Kaizen)  Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Pt. Yoshikawa  Electronics  Bintan.  Jurnal  Bangkit  Indonesia,  8(1), 33. DOI: https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v8i1.92
[15] Musrifah,  A.,  &  Firmansyah,  M.  F.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemeriksaan  Kondisi  Peralatan  Primer  Gardu  Induk
Menggunakan  Metode  Saw  Berbasis  Mobile  (Studi  Kasus:  Pt. Pln  (Persero)  Gitet  Saguling).  Media  Jurnal  Informatika, 12(2), 61. DOI: https://doi.org/10.35194/mji.v12i2.1226
[16] Sumarto,  T.  A.,  &  Sihotang,  F.  P.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Magang  Bakti.  Jurnal
Teknologi Sistem Informasi, 2(2), 187–199. DOI: https://doi.org/10.35957/jtsi.v2i2.1377
[17] Mujtahid,  F.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Bintang  Pelajar  Menggunakan  Metode  Topsis  Di  MTs  YKUI Sekargadung. Indexia : Informatic and Computational Intelegent Journal, 2(2), 49–54. DOI: https://doi.org/10.30587/indexia.v2i2.2562