## ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN WEIGHTED PRODUCT (WP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN VARIETAS PADI UNGGUL

## Ma’ruf Putra Sakaninggara
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Marufp1605@gmail.com

## ABSTRAK
Varietas  yang  memiliki  keunggulan  tertentu  dinamakan  varietasi  unggul,  keunggulan  varietas  yang dimaksud  adalah  keunggulan  karakteristiknya  mulai  dari  umur  tanaman,  rasa  nasi,  daya  hasil,  dan  lain-lain. Jenis varietas padi unggul untuk saat ini sangatlah banyak jenisnya, hal ini membuat para petani kesulitan dalam memilih  jenis  varietas  padi  unggul  yang  cocok  di  tanam  paada  lahan  mereka.  Dalam  menentukan  pemilihan varietas  padi  unggul    sampai  saat  ini  dilakukan  dengan  cara  tradisional  seperti  menunggu  hasil  panen  untuk mengetahui  verietas  padi  tersebut  sangat  baik.  Sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  baru  yang  dapat mendukung  dan  mempermudah  dalam  proses  pemilihan  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan  dalam menentukan varietas padi unggul.
Sistem  baru  yang  dimaksud  tersebut  adalah  sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan  suatu  sistem yang mampu memecahkan masalah, yang bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan memilih berbagai alternatif, keputusan merupakan hasil pengolahan informasi yang diperoleh atau tersedia dengan menggunakan model  pengambilan  keputusan.  Pada  sistem  ini  pergunakan  metode  Analytic  Hirarchy  Process  (AHP) sebagai salah  satu  metode  yang  bisa  membantu  proses  pengambilan  keputusan  yang  optimal  untuk  menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Sebagai pembanding digunakan metode Weighted Product (WP). Metode ini mengevaluasi  beberapa  alternatif  terhadap  sekumpulan  atribut  atau  kriteria,  dimana  setiap  atribut  saling  tidak bergantung  satu  dengan  yang  lainnya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini,  diharapkan  dapat membantu  pengerjaan  serta  mempercepat  proses  pemilihan  varietas  padi  unggul  karena  proses  ini  dilakukan secara otomatis serta meminimalisir kesalahan dan mempermudah dalam pemilihan varietas padi.
Dari  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan  pada  aplikasi  diperoleh  bahwa  beberapa  fungsi  yang terdapat  dalam  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik.  Dan  hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa  terdapat perbedaan  nilai  pada  masing-masing  variabel  perbandingan  yang  dilakukan  pada  kedua  metode  tersebut, diantaranya  jumlah  proses  untuk  metode  Weighted  Product  WP  sebanyak  3,  jumlah  iterasi  untuk  metode Weighted Product sebanyak 24 yang terjadi selama proses perhitungan metode.
Kata  kunci  : Pemilihan  varietas  padi  unggul,  Sistem  pendukung  keputusan,  Analytic  Hirarchy  Process  (AHP), Weighted Product (WP).

## 1. PENDAHULUAN
Varietas  yang  memiliki  keunggulan  tertentu dinamakan varietas unggul, keunggulan varietas yang dimaksud  adalah  keunggulan  karakteristiknya  mulai dari  umur  tanaman,  rasa  nasi,  daya  hasil,  dan  lain- lain.  Varietas  unggul  padi  sendiri  sudah  berkembang di  Indonesia  sejak  sebelum  tahun  1970.  Umumnya penamaan  varietas  unggul  tersebut  menggunakan nama-nama  sungai  di  Indonesia  diantaranya  yaitu  : Bengawan,  Brantas,  Citarum,  dan  lain-lain.  Dalam mendukung swasembada pangan terutama padi, sejak tahun  2007  hingga  2018  Badan  Litbang  (Penelitian dan  Pengembangan)  Pertanian  melalui  Balai  Besar Penelitian  Tanaman  Padi  atau  ICRR  (Indonesian Center  for  Rice  Recearch)  telah  melepas  berbagai Varietas  Unggul  Baru  (VUB)  untuk  agroekosistem budidaya padi. Mulai tahun 2008, penamaan Varietas Unggul  Baru  (VUB)  tak  lagi  menggunakan  nama- nama  sungai  di  Indonesia  tetapi  menggunakan penamaan  baru  yaitu  :  Inpa  untuk  padi  inbrida  dan
Hipa untuk padi hibrida. Khusus pada penamaan padi jenis  inbrida,  pencerminan  ekosistem  ditunjukan dengan  penambahan  suku  kata  pada  ujung  Inpa, seperti  berikut  ini  :  Inpari  =  Inbrida  Padi  Sawah Irigasi, Inpago = Inbrida Padi Gogo atau lahan kering, dan  Inpara  =  Inbrida  Padi  Rawa  (rawa  lebak  atau pasang surut) [1].
Sesuai  dengan  data  yang  ada  di  Balai  Besar Penelitian  Tanaman  Padi,  sampai  tahun  2018  ini sudah  ada  48  varietas  inbrida  padi  sawah  irigasi (inpari),  9  varietas  inbrida  padi  rawa  (inpara),  11 varietas  inbrida  padi  gogo  (inpago),  19  varietas hibrida  padi  (hipa)  dan  mungkin  akan  bertambah terus  setiap  tahun  nya,  jumlah  tersebut  belum termasuk  varietas  lama  yang  masih  dibudidayakan hingga  saat  ini.  Banyaknya  varietas  tanaman  padi serta  karakteristiknya  masing-masing  menimbulkan permasalahan,  bagaimana  cara  petani  memilih varietas  yang  tepat  agar  produktivitas  pada  lahannya tidak  mengalami  penurunan.  Penanaman  varietas
yang tidak tepat  dapat  menyebabkan penurunan hasil panen  atau  produksi,  hal  tersebut  disebabkan  oleh berbagai faktor diantaranya yaitu ekosistem, kesesuaian  lahan  dengan  anjuran  tanam,  pola  tanam serta karakteristik tanaman itu sendiri.
Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah sistem yang dapat mendukung atau membantu proses pengambilan  keputusan  dengan  memperhitungkan segala  kriteria  pengambilan  keputusan.  Sistem Pendukung  Keputusan (SPK) sangat tepat diterapkan dalam  proses  pemberian  solusi  dalam  pengambilan keputusan  terhadap  suatu  permasalahan  dalam kondisi  banyak  kriteria  atau  Multicriteria  Decicion Making (MCDM).
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  untuk menetukan  varietas  padi  unggul  maka  penulis melakukan  analisis  perbandingan  yaitu  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Metode Weighted  Product  (WP).  Metode  Analytic  Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang multi kriteria dan multi obyek dan berperan untuk menentukan nilai bobot  dari  setiap  kriteria  yang  akan  digunakan sedangkan metode Weighted Product (WP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating  setiap  atribut  dan  berperan  untuk  melakukan proses  perangkingan  alternatif  dan  pengambilan keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Varietas padi unggul  yang dapat ditanam petani di Blitar sangatlah banyak jenisnya. Sistem pemilihan yang digunakan sekarang hanya berdasarkan pengalaman tanpa di ketahui tingkat keberhasilan dari jenis  varietas  padi  unggul  yang  di  tanam.  Dalam sistem  yang  di  buat  menggunakan  dua  metode  yang nantinya  metode  terebut  akan  di  bandingkan  untuk menghetahui metode yang maksimal untuk perhitungan  pemilihan  varietas  padi  unggul.  Berikut beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membahas mengenai hal di atas.
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Muhamad Rendra  Husein  Roisdiansyah,  dkk.  pada  tahun  2017 yang  membahas  mengenai  “Sisitem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Varietas  Unggul  Padi Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS” studi kasus dalam  penelitian  di  peruntukan  untuk  petani  dalam memilih  varietas  unggul  padi  agar  hasil  panen  bisa maksimal.  Solusi  yang  di  tawarkan  oleh  di  peniliti adalah menerapkan SPK (Sistem Pendukung Keputusan)  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan TOPSIS.  Dimana  metode  AHP  akan  menghasilkan bobot  kriteria  yang  dapat  digunakan  pada  proses pembobotan TOPSIS, pada metode AHP menggunakan  data  table  perbandingan  berpasangan dari  keriteria  varietas  unggul,  sedangkan  metode TOPSIS  menggunakan  data  deksripsi  varietas  yang menjadi  alternatif.  Dalam  penelitian  tersebut  hasil yang  di  keluarkan  oleh  sistem  dibandingkan  dengan
pehitungan  pakar  untuk  mendapati  ke  akurasian sistem dalam perhitungan, dan diperoleh hasil akurasi sebesar 83,33% [2].
Penelitian  ini  di  tujukan  untuk  menentukan metode  mana  yang  paling  efisien  digunakan  untuk perhitungan SPK. Metode yang di bandingkan oleh si peneliti adalah AHP, TOPSIS, AHP-TOPSIS, dimana metode  AHP  adalah  metode  dalam  SPK  yang menggubakan  beberapa  variable  dengan  proses anilisis  bertingkat,  metode  TOPSIS  adalah  motode yang  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih  yang  terbaik,  dan  AHP-TOPSIS  adalah metode  kombinasi  dari  kedua  metode  dimana  AHP untuk  pembobotan  dan  TOPSIS  untuk  perangkingan berdasarkan  inputan  AHP.  Pengujian  yang  dilakukan oelh peneliti menggunakan metode hamming distance untuk  mengetahui  perbedaan  dari  dua  buah  string, dan  Euclidean  distance  untuk  mengukur  jarak  dua buah  titik.  Perhitungan  yang  dilakukan  peneliti sangatlah baik dan lengkap, hasil yang di peroleh dari hamming  distance  AHP-TOPSIS  ialah  metode  yang paling  baik,  sedangkan  dari  metode  Euclidean distance  di  dapati  AHP  metode  terbaik  yang kemudian ditarik kesimpulan dari penelitian bahwasanya  metode  AHP  merupakan  metode  yang terbaik  untuk  di  gunakan  berdasarkan  parameter untuk menentukan metode rekomendasi [3].
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Suratmi,  pada tahun.  2016  mengenai  menentukan  bonus  karyawan pada  PT.  Telesindo  Sop,  penelitian  ini  di  tujukan untuk  membantu  pemimpin  perusahan  agar  lebih mudah  untuk  menentukan  karyawan  yang  berhak mendapat  bonus.  Solusi  yang  ditawarkan  si  peniliti adalah pembuatan SPK dengan metode WP dan AHP. Dimana  metode  WP  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  yang  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  setiap  atribut  dan  berperan untuk  melakukan  proses  perangkingan  alternatif  dan pengambilan  keputusan,  sedangkan  metode  AHP merukan  metode  multi  kriteria  dan  multi  obyek  dan berperan  untuk  menentuka    nilai  bobot  dari  setiap kriteria yang akan di gunakan. Perhitungan dari kedua metode  sangatlah  baik,  akan  tetapi  metode  AHP mampu memberikan informasi yang lebih akurat dari pada metode WP [4].
Dari  tiga  penelitian  yang  berhasil  ditemukan yang  berhubungan  dengan  analisa  metode  sisitem pendukung keputusan. Dari penulisan-penulisan yang telah  dibahas  memiliki  persamaan  dengan  analisa metode sistem pendukung keputusan  ini,  yaitu sama- sama digunakan dalam hal menganalisa metode yang digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan yang  berkaitan  dengan  pemilihan  produk.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  untuk  di analisa  yaitu  AHP  dan  WP  dalam  pemilihan  varietas padi unggul.

## 2.2. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty. Cara kerja  AHP  mirip  dengan  cara  kerja  otak  manusia,
yaitu  dengan  cara  menguraikan  masalah  kompleks jadi  sistem  hirarki  yang  lebih  terstruktur  dan sistematis.  Kelebihan  dari  AHP  adalah  karena pembuat  keputusan  tidak  perlu  menentukan  bobot pasti tiap kriteria.

## 2.3. Prinsip dasar AHP
Terdapat  beberapa  prinsip  untuk  memecahkan masalah  dengan  menggunakan  AHP,  diantaranya adalah [6] :
1. Membuat Hierarki Sistem yang kompleks untuk dipahami  dengan  memecahkan  elemen-elemen pendukung,  menyusun  elemen  secara  hierarki, dan menggabungkannya
atau mensistensiskannya.
2. Penentuan  Prioritas  Kriteria  dan  alternatif dilakukan  dengan  perbandingan  berpasangan. Skala perbandingan yang dapat digunakan untuk penilaian
perbandingan
berpasangan
ditunjukkan pada Tabel 2.1. Tabel 2.1. Skala Perbandingan Metode AHP. Skala Pemasangan Himpunan Linguistik 1 1 Sama penting 3 1/3 Agak lebih penting 5 1/5 Cukup penting 7 1/7 Sangat penting 9 1/9 Mutlak lebih penting
2,4,6,8  1/2,1/4,1/6,1/8  Nilai tengah
3. Konsistensi  Logis,  Konsistensi  berarti  dua makna,  pertama  objek-objek  serupa  dapat dikelompokkan  sesuai  dengan  relevansi  dan keseragaman.  Kedua,  tingkat  hubungan  antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.

## 2.4. Tahapan AHP
1. Mendefinisikan  masalah dan  menentukan solusi yang  diinginkan,lalu  menyusun  hirarki  dari permasalahan yang dihadapi.
2. Menetapkan  prioritas  elemen  Langkah  pertama dalam  menentukan  prioritas  elemen  yaitu dengan  membuat  perbandingan  berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan  relatif  dari  suatu  elemen  terhadap elemen lainnya.
3. Sintesis  Untuk  memperoleh  prioritas  secara keseluruhan  maka  pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan perlu disintesis.  Dalam  langkah  ini,  hal-hal  yang dilakukan adalah :
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
d. Mengukur Konsistensi Dalam pembuatan keputusan, tingkat
konsistensi  penting  untuk  diperhatikan  karena  kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal- hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai pada  elemen  kedua  dengan  prioritas  relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Jumlahkan  hasil  bagi  diatas  dengan  banyaknya elemen yang ada hasilnya disebut l maks.
4. Hitung Consistensy Indeks (CI) Dengan  rumus:  CR=  CI/IR  Dimana  CR  =
Consistency Rasio , CI = Consistency Index , dan IR = Index Random Consistency . Periksa Consistency Jika rasio  konsistensi  (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan 0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan  benar. Jika tidak maka perhitungannya harus diperbaiki.

## 2.5. Metode Weighted Product (WP)
Menurut  Sianturi  Ingot  Seen “Metode Weighted Product (WP)  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Metode Weighted  Product (WP)  menggunakan  perkalian untuk menghubungkan nilai atribut (kriteria), dimana nilai  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan bobot atribut (kriteria) yang bersangkutan.
Menurut Putra Jaya “ Metode Weighted Product memerlukan  proses  normalisasi  karena  metode  ini mengaluhkan  hasil  penilaian  setiap  atribut.  Hasil perkalian  tersebut  belum  bermakna  jika  belum dibandingkan  (dibagi)  dengan  nilai  standart.  Bobot untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai  pangkat positif dalam proses perkalian, sementara bobot biaya berfungsi  sebagai  pangkat  negatif.  Metode Weighted Product menggunakan  perkalian  sebagai  untung menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  yang bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses normalisasi.
Dengan i= 1 , 2, ...,m dan j= 1, 2, ...n. Keterangan: Π = product = Skor / nilai dari setiap alternatif
= nilai alternatif ke -i terhadap atribut ke -j
= bobot dari setiap atribut
Dimana (1) adalah pangkat bernilai positif untuk atribut  keuntungan  dan  bernilai  negatif  untuk  atribut biaya.  Untuk  perangkingan  /  mencari  alternatif  yang terbaik dilakukan dengan rumus berikut:
1. Penentuan nilai bobot W = (2.1)
Σ
2. Penentuan nilai Vektor S S = ( . w) . ( . w) (2.2) 3. Penentuan nilai Vektor V = (2.3) Σ
Dimana :
V = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V W = Bobot kriteria / subkriteria j = Kriteria i = Alternatif n = Banyaknya kriteria
S  =  Preferensi  alternatif  dianalogikan  sebagai  vektor S.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Blok Diagram Sistem
Adapun  blok  diagram  dari  sistem  ini  seperti  pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Blok diagram sistem
Blog  diagram  pada  Gambar  1  menunjukkan bahwa  data  masukan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan.  Inputan  berupa  data,  nilai  dari  variabel input dan output yang sudah ditentukan yang menjadi bahan  acuan  sebagai  perhitungan  selanjutnya.  Data masukakan  tersebut  akan  dimodelkan  dalam  sebuah persamaan  matematika  sehingga  dapat  dilakukkan proses  perhitungan.  Proses  perhitungan  dilakukan sesuai  dengan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Weighted  Product (WP)  dengan  bahasa pemrograman  VB  dan  database  SQL Server . Keluaran  dari  sistem  ini  berupa  data alternatif padi terbaik.

## 3.2. Kriteria, alternatif padi dan Metode pada Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  perancangan  data  dijelaskan  data-data yang  terdapat  dalam  sistem  sesuai  dengan  fungsinya sebagai  data input ataupun  data output .  Berikut  ini adalah data kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1.  Data kriteria No Kriteria 1. Potensi Hasil 2.  Ketahanan Terhadap Penyakit 3. Umur Tanaman 4. Bentuk Gabah 5. Tinggi Tanaman 6. Tekstur Nasi Sumber : Dinas Pertanian dan Pangan Kabupaten
Blitar
Adapun  data alternatif padi  yang  digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 2.  Data supplier No Alternatif 1. Ciherang 2. Inpari 30 3. IR 64 4. Inpari 33 5. Mekongga 6. Simbada 168 7. Way apo buru 8. Cibogo 9. Inpari 16 Sumber : Dinas Pertanian dan Pangan Kabupaten Blitar

## 3.3. Flowchart Sistem
Sistem dimulai dengan mengisi kriteria. Kemudian data yang telah diisikan dilanjutkan proses perhitungan    TOPSIS  dan Weighted  Product (WP). Setelah proses perhitungan selesai maka akan muncul informasi  hasil  perhitungan  varietas  padi  unggul. Kemudian jika ingin mengulang program, maka harus kembali  mengisi  pertanyaan  dari  kriteria  utama,  jika tidak maka program selesai.

## 3.4. Flowchart Metode AHP

## Gambar 3. Flowchart metode AHP
Sistem dimulai dengan mengisi kriteria. Kemudian  data  yang  telah  diisikan  dilanjutkan  proses perhitungan  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ). Setelah proses perhitungan selesai maka akan muncul informasi  nilai  hasil  perhitungan  AHP  ( Analytic Hierarchy  Process ). Kemudian  jika  ingin  mengulang program,  maka  harus  kembali  mengisi  pertanyaan dari kriteria utama, jika tidak maka program selesai.

## 3.5. Flowchart Metode WP

## Gambar 4. Flowchart metode WP
Sistem dimulai dengan mengisi kriteria. Kemudian data yang telah diisikan dilanjutkan proses perhitungan Weighted  Product (WP).  Setelah  proses perhitungan selesai maka akan muncul informasi nilai hasil perhitungan Weighted Product (WP). Kemudian jika  ingin  mengulang  program,  maka  harus  kembali mengisi  pertanyaan  dari  kriteria  utama,  jika  tidak maka program selesai.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Hasil Metode AHP
Form  Perangkingan,  form  ini  berisi  hasil perangkingan  dari  perhitungan  metode  AHP.Halaman perangkingan tersebut seperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## 4.2. Halaman Hasil Metode WP

## Gambar 6. Halaman Hasil Metode WP
Form  hasil,  form  ini  berisi  perhitungan  dari metode  WP.  Halaman  hasil  metode  WP  tersebut  seperti ditunjukkan pada Gambar 8.

## 4.3. Perhitungan AHP
Sample  yang  digunakan  dalam  penentuan pemilihan  dengan  metode  AHP  menggunakan menggunakan 9 alternatif dan 6 kriteria.
1. Menentukan  nilai  relatif  terhadap  masing- masing alternatif
Alternatif Kriteria ( C ) C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A1 90 80 80 90 80 90 A2 80 60 80 90 70 90 A3 60 70 70 90 80 90 A4 80 75 90 90 70 80 A5 60 80 70 90 70 90 A6 70 80 70 90 80 90 A7 75 80 70 90 80 90 A8 75 70 70 90 80 90 A9 75 80 80 90 70 90 2. Membuat Matriks Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 3 7 7 5 7 C2 0,33 1 3 3 5 3 C3 0,14 0,33 1 3 5 5 C4 0,14 0,33 0,33 1 5 5 C5 0,2 0,2 0,2 0,33 1 2 C6 0,14 0,33 0,2 0,2 0,5 1 Jumlah 1,96 5,2 11,73 14,53 19,5 23 3. Membuat Matriks Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 0,51 0,58 0,6 0,49  0,26 0,3 C2 0,17  0,19  0,26  0,21  0,26  0,13 C3 0,07  0,06  0,09  0,21  0,26  0,22 C4 0,07  0,06  0,03  0,07  0,15  0,22 C5 0,1 0,04  0,02  0,02  0,05  0,09 C5 0,07  0,06  0,02  0,01  0,03  0,04 Jumlah 2,73  1,21  0,9 0,6 0,32  0,24 Normalisasi Kriteria : K1 = = 3,36072 K2 = = 1,491096 K3 = = 1,048153 K4 = = 0,639891 K5 = = 0,326989 K6 = = 0,248467
4. Perangkingan hasil, setelah di dapati nilai matriks kriteria seperti berikut : PERANGKINGAN C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,135338346 0,118518519 0,117647059  0,111111111  0,117647059  0,1125 A2 0,120300752 0,088888889 0,117647059  0,111111111  0,102941176  0,1125 A3 0,090225564 0,103703704 0,102941176  0,111111111  0,117647059  0,1125 A4 0,120300752 0,111111111 0,132352941  0,111111111  0,102941176 0,1 A5 0,090225564 0,118518519 0,102941176  0,111111111  0,102941176  0,1125 A6 0,105263158 0,118518519 0,102941176  0,111111111  0,117647059  0,1125 A7 0,112781955 0,118518519 0,102941176  0,111111111  0,117647059  0,1125 A8 0,112781955 0,103703704 0,102941176  0,111111111  0,117647059  0,1125 A9 0,112781955 0,118518519 0,117647059  0,111111111  0,102941176  0,1125
Alternatif 1 = (0,135*0,45427203)+(0,119*0,201859913)+(0,11 8*0,150394825)+(0,111*0,100895331)+(0,118*0, 053103849)+(0,113*0,039474051) = 0,124997 Alternatif 2 = (0,120*0,401)+(0,889*0,211)+(0,118*0,147)+(0, 111*0,109)+(0,103*0,048)+(0,113*0,085) = 0,111404
Alternatif 3 =
(0,090*0,401)+(0,104*0,211)+(0,103*0,147)+(0, 111*0,109)+(0,118*0,048)+(0,113*0,085) =
0,099301
Alternatif 4 = (0,120*0,401)+(0,111*0,211)+(0,132*0,147)+(0,
111*0,109)+(0,103*0,048)+(0,1*0,085) = 0,117608
Alternatif 5 =
(0,090*0,401)+(0,119*0,211)+(0,103*0,147)+(0,
111*0,109)+(0,118*0,048)+(0,113*0,085) =
0,101511
Alternatif 6 = (0,105*0,401)+(0,119*0,211)+(0,103*0,147)+(0,
111*0,109)+(0,118*0,048)+(0,113*0,085) = 0,109123 Alternatif 7 =
(0,113*0,401)+(0,119*0,211)+(0,103*0,147)+(0,
111*0,109)+(0,118*0,048)+(0,113*0,085) = 0,112539
Alternatif 8 = (0,113*0,401)+(0,104*0,211)+(0,103*0,147)+(0, 111*0,109)+(0,118*0,048)+(0,113*0,085) = 0,109548
Alternatif 9 = (0,113*0,401)+(0,119*0,211)+(0,118*0,147)+(0,
111*0,109)+(0,103*0,048)+(0,113*0,085) =
0,113969

## 4.4. Perhitungan Weight Product (WP)
Sample  yang  digunakan  dalam  pemilihan  varietas padi  unggul  dengan  metode  WP  menggunakan menggunakan 9 alternatif dan 6 kriteria.
1. Menentuka  nilai  relatif  terhadap  masing- masing alternatif.
2. Sebelumnya  dilakukan  perbaikan  bobot  terlebih dahulu seperti :
W 1 = = 0,222
W 2 =
= 0,222
W 3 =
= 0,167
W 4 =
= 0,111
W 4 =
= 0,111
W 4 =
= 0,167
3. Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
S 1 =  (90 0,222 )  (80 0,222 )  (80 0,167 )  (90 0,111 ) (80 0,111 ) (90 0,167 )= 84,853 S 2 = (80 0,222 )  (60 0,222 )  (80 0,167 )  (90 0,111 ) (70 0,111 ) (90 0,167 )= 76,400
S 3 = (60 0,222 )  (70 0,222 )  (70 0,167 )  (90 0,111 ) (80 0,111 ) (90 0,167 )= 73,618 S 4 = (80 0,222 )  (75 0,222 )  (90 0,167 )  (90 0,111 ) (70 0,111 ) (80 0,167 )= 80,284
S 5 = (60 0,222 )  (80 0,222 )  (70 0,167 )  (90 0,111 ) (70 0,111 ) (90 0,167 )= 74,718 S 6 = (70 0,222 )  (80 0,222 )  (70 0,167 )  (90 0,111 ) (80 0,111 ) (90 0,167 ) = 78,478 S 7 = (75 0,222 )  (80 0,222 )  (70 0,167 )  (90 0,111 ) (80 0,111 ) (90 0,167 )= 79,690 S 8 = (75 0,222 )  (70 0,222 )  (70 0,167 )  (90 0,111 ) (80 0,111 ) (90 0,167 )= 77,360 S 9 = (75 0,222 )  (80 0,222 )  (80 0,167 )  (90 0,111 ) (70 0,111 )
(90 0,167 )= 80,284
4. Nilai  vektor  V  yang  akan  digunakan  untuk perankingan dapat dihitung sebagai berikut:
V 1 =
= 0,120 V 2 = = 0,108 V 3 = = 0,104 V 4 = = 0,114 V 5 = = 0,106 V 6 = = 0,111
V 7 = = 0,113 V 8 = = 0,110 V 9 = = 0,114

## 4.5. Perhitungan Sistem
Gambar 8. Hasil perhitungan sistem
Untuk  hasil  perhitungan  pada  sistem  dapat  dilihat pada halaman hasil seperti pada Gambar 7 dan 8. Sistem akan mencari nilai rangking tertinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Setelah merancang dan mengaplikasikan  perangkat lunak  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode Analytyc  Hierarchy  Process (AHP)  dan Weighted Product (WP)  berbasis  dekstop,  maka  dapat  diambil kesimpulan diantaranya :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan diperoleh  bahwa  fungsional  sistem  sudah berjalan dengan baik.
2. Dari  pengujian  terhadap  user  didapati  hasil dengan prosentase Baik  45  %,  Cukup  42,5%, dan Kurang 12,5%.
3. Dari  pengujian  terhadap  fungsional  sistem  di dapati hasil 100 % berjalan.
4. Dari  hasil  perhitungan  sistem  metode Analytyc Hierarchy Process (AHP)  di bandingkan dengan perhitungan  Ms.  Excel  didapati  hasil  selisih perhitungan  dengan prosentase rata-rata  sebesar 14 %.
5. Dari  hasil  perhitungan  sistem  metode Weighted Product (WP) di bandingkan dengan perhitungan Ms.  Exel  didapati  hasil  selisih  perhitungan dengan prosentase rata-rata sebesar 0,4645 %.
6. Berdasarkan  perhitungan  dari  sistem  kedua metode  tersebut  menyatakan  bahwa  alternatif Ciherang merupakan alternatif terbaik.
7. Berdasarkan  perhitungan  dari  sistem  terdapat perbedaan  hasil  perangkingan  mulai  dari  nomor 2 sampai nomor 9, untuk hasil rangking nomor 1 menyatakan alternatif yang sama.
8. Untuk  waktu  proses  yang  di  lakukan  kedua metode  didapati  bahwasanya  metode  WP
membutuhkan  waktu  sebanyak  7,9  detik  dan metode AHP sebanyak 18,9 detik.
9. Dari output yang dihasilkan sistem kedua metode metode  AHP  menghasilkan  output  yang  cukup akurat  untuk  perbedaan  masing-masing  nilai rangking,  sedangan  metode  WP  ada  beberapa nilai rangking yang memperoleh nilai sama.

## 5.2. Saran
Adapun  saran-saran  yang  diperlukan  untuk menindaklanjuti  penelitian  dan  perbaikan  untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
Sistem  bisa  dikembangkan  lagi  menjadi  berbasis android  agar  lebih  mudah  di  akses  setiap  orang.  Karena akan lebih mudah penggunaaan apa bila sistem ini di pakai secara mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ali  Jamil,  Santoto,  Priatna  S.,  Yuliantoro  B., Agus G.,  Suharna.  2015.  Deskripsi  Varietas Padi,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian, Kementerian Pertanian.
[2] Roisdiansyah,  Muhamad  Rendra  Husein  dkk. 2017. Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Pemilihan  Penanaman  Varietas  Unggul  Padi Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS . Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer,  Volume  :  I,  Nomor  :  10,  Oktober 2017.
[3] Purnomo,  Estining  Nur  Sejati  dkk.  2013. Analisis  Perbandingan  Menggunakan  Metode AHP,  TOPSIS,  dan  AHP-TOPSIS  dalam  Studi
Kasus Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan  Siswa  Program  Akselerasi. Jurnal Itsmart, Volume : II, Nomer : 1, Juni 2013.
[4] Suratmi.  2016. Analisa  Perbandingan  Metode Weighted  Product  (WP)  dan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  Menentukan Penerima
Bonus pada Karyawan
PT.TELESINDO SHOP. Jurnal Infotek, Volume
: III, Nomer : 3, Oktober 2016.
[5] Moh.  Ismail  Wahab.  2018.  Deskripsi  Varietas Padi Unggul. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. Kementrian Pertanian. [6] Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan.
Penerbit Andi, Yogyakarta.