Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 5 | Issue 2 | December (2022)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ----
Business Intelligence

## PENERAPAN METODE GAP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BIBIT PADI TERBAIK
Muhammad Adithya Ricky Ichsan 1 , Irma Rofni Wulandari 2 , Yuli Astuti 3 , Wiwi Widayani 4 1,2,4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta,
3 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta. muhammad.0718@students.amikom.ac.id , rofni@amikom.ac.id , yuli@amikom.acid , wiwi.w@amikom.ac.id Jl. Padjajaran, Ring Road Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta
Keywords:
SPK, GAP, Profile
Matching, Quality, Rice Seeds.

## Abstract
The selection of rice seeds is the first step of rice cultivation. Seed selection needs to be considered to get a good harvest. Soropadan Village farmers often need help determining which rice seeds to use. Decision support systems can solve the problem of selecting rice seeds. Types of rice seeds can be selected based on certain aspects and criteria. The criteria used were plant height, loss, seed price, plant age, plant shape, grain shape, amylose content, and lodging. The GAP method is a decision-making method that looks for gaps between criteria. The purpose of this research is to design a decision support system by applying the GAP method so that it can help provide recommendations for rice seeds. The study's results, namely the GAP method, were successfully implemented in the form of a website-based decision support system, displayed a ranking of rice seeds, and provided recommendations for the best rice seeds. Black box testing is used to test the system and get the results of the system running according to design.
Kata Kunci:
SPK, GAP, Profile Matching, Kualitas,Bibit Padi.

## Abstrak
Pemilihan bibit padi merupakan langkah awal dari budidaya tanaman padi. Pemilihan bibit perlu diperhatikan untuk mendapatkan hasil panen yang baik. Petani di Desa Soropadan sering mengalami kesulitan dalam menentukan bibit padi yang akan digunakan. Sistem pendukung keputusan dapat menjadi salah satu solusi untuk permasalahan pemilihan bibit padi. Jenis bibit padi dapat dipilih berdasarkan aspek dan kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan yaitu tinggi tanaman, kerontokan, harga bibit, umur tanaman, bentuk tanaman, bentuk gabah, kadar amilosa, dan kerebahan. Metode GAP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan mencari gap antar kriteria. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan menerapkan metode GAP sehingga dapat membantu memberikan rekomendasi bibit padi unggul. Hasil dari penelitian yaitu Metode GAP berhasil diimplementasikan ke dalam bentuk sistem penunjang keputusan berbasis website dan menampilkan perankingan bibit padi serta memberikan rekomendasi bibit padi terbaik. Blackbox testing digunakan untuk menguji sistem dan mendapatkan hasil sistem berjalan sesuai dengan perancangan.

## Pendahuluan
Pertanian merupakan salah satu sektor penting di Indonesia [1]. Komoditas pertanian strategis untuk menjaga ketahanan pangan diantaranya padi, jagung, kedelai, cabai, bawang, tebu dan daging sapi/kerbau[2]. Produksi padi
menempati urutan ke tiga setelah jangung dan gandum [3]. Tanaman Padi merupakan komoditas pertanian yang penting karena akan menghasilkan beras yang merupakan makanan pokok masyarakat indonesia[3]. Kebutuhan beras semakin meningkat pertahunnya sehingga produktifitas padi yang akan ditanam
harus ditingkatkan. Salah satu cara
meningkatkan jumlah produksi padi di Indonesia yaitu dengan menerapkan teknologi untuk menentukan benih padi[4].
Kondisi perekonomian Desa Soropadan sangat bergantung dari budidaya tanaman padi. Desa Soropadan memiliki luasan lahan 141 Ha yang terbagi pada 6 kelompok tani dengan anggota 583 petani dan menjadi sumber penghidupan kurang lebih 1749 jiwa. Kesulitan sering dialami petani pada saat akan menentukan bibit padi yang akan digunakan. Kelompok tani harus menentukan jenis bibit padi secara manual tanpa memanfaatkan media internet dan ilmu ilmiah mengenai tanaman padi. Para petani selama ini mengamati secara manual dengan mencoba satu persatu bibit padi dan melihat perkembangannya. hal ini membuat para petani tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dan menimbulkan kerugian saat gagal dipercobaan. Salah satu cara dalam mengatasi permasalahan tersebut adalah menggunakan sistem pendukung keputusan (SPK). Beberapa penelitian terdahulu menerapkan metode SPK untuk menentukan bibit padi terbaik seperti metode Weight Product (WP), Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Simple Additive
Weighting (SAW), GAP Kompetensi dan metode lainnya . Metode GAP merupakan salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan yang membandingkan proses kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan dan mengetahui perbedaan dari kompetensi tersebut[5]. Metode GAP kompetensi mampu memberikan rekomendasi untuk pemilihan jenis atau varietas bibit padi yang cocok untuk ditanam dengan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan[6]. Penelitian ini bertujuan untuk merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan menerapkan metode GAP sehingga dapat membantu memberikan rekomendasi bibit padi unggul.

## Tinjauan Pustaka
Beberapa penelitian mengenai pemilihan bibit unggul telah dilakukan seperti penelitian [6] menggunakan metode GAP Kompetensi untuk membantu petani dalam menentukan bibit padi terbaik. Penelitian ini menghasilkan SPK dengan tiga varietas padi yang
direkomendasikan oleh sistem yaitu pertama jenis Kalimasada, kedua Inpasari 42 GSR dan ketiga jenis Mapan P-05. Penelitian [7] menentukan bibit kelapa sawit yang unggul menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) metode Profile Matching . Hasil penelitian berupa kemudahan dalam merekomendasikan bibit kelapa sawit. Metode Simple Additive
Weight (SAW) pada sistem pendukung keputusan untuk membantu para petani memilih bibit padi terbaik yang cocok di tanam di musim yang tidak menentu oleh [8] didapatkan hasil bahwa bibit unggul padi IR 64 dengan nilai sebesar 0.85 dan penggunaan metode SAW sangat tepat karena dalam pengolahan datanya sesuai dengan object.
Pemanfaatan metode Profile
Matching digunakan untuk mendapatkan lokasi terbaik untuk sistem pertanian aquaponik[9]. Sistem Pendukung Keputusan dengan menerapkan metode TOPSIS untuk menentukan varietas padi yang sesuai agar dapat meningkatkan produksi padi. Hasil penelitian yaitu pengujian sistem TOPSIS menghasilkan akurasi sistem sebesar 90%. Berdasarkan penelitian terdahulu, maka pada penelitian ini akan menerapkan metode GAP pada sistem penunjang keputusan pemilihan bibit padi dengan menggunakan 8 aspek kriteria yaitu tinggi tanaman, kerontokan, harga bibit, umur tanaman, bentuk tanaman, bentuk gabah, kadar
amilosa, dan kerebahan[10].
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi yang dapat digunakan untuk membantu manajemen dalam mengambil sebuah keputusan[11]. Metode Group Algorithm Programming (GAP) merupakan suatu proses yang membandingkan kompetensi yang dibutuhkan dengan kompetensi individu[5]. Pada GAP, semakin kecil gap atau jarak yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar[12].

## Metode
Tahapan dalam penelitian ini adalah :
1. Identifikasi Masalah dan Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data menggunakan wawancara, observasi dan studi pustaka. Wawancara dilakukan dengan pihak kelompok tani desa soropadan yang
diwakili oleh ketua kelompok tani yaitu bapak Kusnindaryanto untuk mendapatkan data-data penelitian. Setelah melakukan wawancara pada prapenelitian maka diperoleh
identifikasi
masalah pada kelompok tani suropadan yaitu proses penentuan bibit padi terbaik dilakukan secara manual dan mencoba satu persatu dan belum ada penguasaan ilmu ilmiah mengenai tanaman padi dan pemanfaatan teknologi. Wawancara juga dilakukan setelah
identifikasi
masalah untuk mendapatkan data Kriteria bibit padi, Alternatif bibit padi, Nilai target yang diharapkan pada bibit padi terbaik, dan Penilaian kandidat alternatif yang nantinya akan digunakan untuk implementasi metode GAP. Data juga diperoleh dari hasil observasi langsung ke daerah dan toko-toko bibit padi untuk mendapatkan data jenis padi. Waktu pengumpulan data sekitar 3 bulan. Studi pustaka untuk mendapatkan teori pendukung melalui sumber literatur seperti jurnal, arsip, asrtikel, makalah dan membandingkan dengan
beberapa penelitian sebelumnya untuk mempelajari hal mengenai topik penelitian.

## 2. Implementasi Metode GAP
Tahap selanjutnya yaitu analisis SPK menggunakan GAP yang terdiri dari langkah - langkah sebagai berikut [5][12]:
a. Menentukan Kriteria Kriteria yang diukur dan nilai pembobotan yang digunakan adalah satu set variabel yang sudah ditentukan oleh pakar atau orang yang berwenang dan bukan kewenangan oleh pemrogram, dalam kasus ini terdapat 8 Kriteria dan penilaian yang digunakan.
Kriteria dijabarkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No Kriteria Nilai = 1 Nilai = 2 Nilai = 3 1 Tinggi tanaman 80 - 100 cm 101 - 120 cm >121cm 2 Kerontokan Taha n/Sul it (<6%) Sedang (6%- 50%) Mudah (51% - 100%) 3 Harga bibit >=10 0 >=81rb/ kg & <=80 rb/kg
No Kriteria Nilai = 1 Nilai = 2 Nilai = 3 rb/k g <=99 rb/kg 4 Umur tanaman 116 - 125 hari 105 - 115 hari 80 - 104 hari 5 Bentuk tanaman Tund uk Agak Tegak Tegak 6 Bentuk gabah Ram ping Sedang Panjang ramping 7 Kadar amilosa 9 - 19% (rend ah) 20 - 24% (sedang) 25 - 33% (tinggi) 8 Kerebahan Toler an Sedang Tahan

## b. Menentukan Nilai Target
Berdasarkan kriteria/aspek yang telah ditentukan sebelumnya, selanjutnya akan menentukan nilai target ( value target ) untuk masing-masing kriteria.
Nilai target disini adalah nilai ideal untuk setiap point penilaian. Penilaian diukur menggunakan rentang penilaian yang telah ditentukan yaitu pada tabel 1 oleh pengambil keputusan yaitu kelompok tani. Hasil nilai target dijabarkan pada tabel 2
Tabel 2. Nilai Target
Kriteria Nilai Target Tinggi tanaman 1 Kerontokan 2 Harga bibit 2 Umur tanaman 1 Bentuk tanaman 3 Bentuk gabah 2 Kadar Amilosa 3 Kerebahan 3
c. Menentukan Core Factor dan Secondary Factor
Core factor merupakan faktor inti atau aspek yang paling menonjol atau paling dibutuhkan oleh suatu jabatan.
Secondary factor adalah item-item selain aspek yang ada pada core factor atau bisa juga disebut sebagai faktor pendukung sehingga dari kedelapan kriteria akan dibedakan faktor inti dan faktor pendukungnya. Hasil penentuan dijabarkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tipe
Kriteria Tipe Tinggi tanaman Core Factor Kerontokan Secondary Factor Harga bibit Core Factor Umur tanaman Secondary Factor Bentuk tanaman Secondary Factor Bentuk gabah Secondary Factor Kadar Amilosa Core Factor Kerebahan Secondary Factor

## d. Penilaian Kandidat
Tahap berikutnya adalah penilaian kandidat atau alternatif. Masing-masing kandidat dinilai berdasarkan point- point faktor yang telah ditentukan pada tabel 1. Sebagai contoh pada Alternatif Raja Lele memiliki Tinggi Tanaman >121cm sehingga memperoleh nilai 3.
Tabel 4. Penilaian Kandidat
A lte rn at if Ti ng gi Ta na m an
K er on to ka n H ar ga Bi bi t U m ur Ta na m an Be nt uk Ta na m an Be nt uk G ab ah K ad ar A m ilo sa
K er eb ah an Raja Lele 3 1 2 2 3 2 2
2 Mapan P-05 1 3 1 2 3 1 2 3
Ciheran g 3 2 1 1 3 3 2 2
… … … … … … … … … Sunggal 2 2 1 1 3 3 2 2
e. Perhitungan Pemetaan GAP Kompetensi Setelah proses penilaian kandidat,
proses berikutnya adalah perhitungan pemetaan gap kompetensi ditunjukkan pada rumus Persamaan (1):
Gap = Profil Bibit Padi – Profil target yang diinginkan (1)
Contoh Raja Lele memiliki nilai profil bibit padi pada tinggi tanaman yaitu 3, sedangkan nilai target yang ditentukan adalah 1. Sehingga Gap pada kriteria tinggi tanaman pada Raja Lele adalah :
Gap = 3 – 1 = 2
Tabel 5. Pemetaan GAP
A lte rn at if
Ti ng gi Ta na m an K er on to ka n H ar ga Bi bi t U m ur Ta na m an Be nt uk Ta na m an Be nt uk G ab ah K ad ar A m ilo sa
K er eb ah an
Raja Lele 3 1 2 2 3 2 2 2 Mapan P- 05 1 3 1 2 3 1 2 3 Ciherang 3 2 1 1 3 3 2 2 … … … … … … … … … Sunggal 2 2 1 1 3 3 2 2 Nilai Target 1 2 2 1 3 2 3 3 NILAI GAP Raja Lele 2 -1 0 1 0 0 -1 -1 Mapan P- 05 0 1 -1 1 0 -1 -1 0 Ciherang 2 0 -1 0 0 1 -1 -1 … … … … … … … … … Sunggal 1 0 -1 0 0 1 -1 -1

## f. Pembobotan dan Perhitungan Nilai Bobot GAP
Setelah diperoleh Gap pada masing- masing Alternatif, setiap profil alternatif diberi bobot nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot Nilai Gap (kusrini dalam [13]) .

## Tabel 6. Bobot Nilai GAP
Selisih (GAP) Nilai Bobot Keterangan 0 5 Tidak ada GAP (Kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kekurangan
4 tingkat/level
Sebagai contoh pada alternatif Raja Lele memiliki nilai selisih(Gap) 2 sehingga nilai bobotnya adalah 3,5. Perhitungan bobot GAP berdasar tabel 6 diperoleh hasil nilai bobot GAP pada setiap alternatif seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Pehitungan Nilai Bobot GAP
A lte rn at if Ti ng gi Ta na m an K er on to ka n H ar ga Bi bi t U m ur Ta na m an Be nt uk
Ta na m an Be nt uk G ab ah
K ad ar A m ilo sa K er eb ah an
Raja Lele 3,5 4 5 4,5 5 5 4 4 Mapan P-05 5 4,5 4 4,5 5 4 4 5 Ciherang 3,5 5 4 5 5 4,5 4 4 … … … … … … … … … Sunggal 4,5 5 4 5 5 4,5 4 4
g. Pengelompokan Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF)
Pada tabel 3, setiap kriteria telah dikelompokkan berdasar faktor inti dan faktor pendukung. Tahap selanjutnya adalah menghitung pengelompokan CF dan SF menggunakan rumus persamaan 2 dan 3.
(2)
Keterangan : NCF = Nilai rata-rata core factor NC (I,s,p) = Jumlah total nilai core factor
IC = Jumlah item core factor
(3) Keterangan :
NSF = Nilai rata-rata secondary factor NS(I,s,p) = Jumlah total nilai secondary factor IS = Jumlah item secondary factor Contoh pada alternatif Raja Lele, kriteria yang merupakan CF memiliki nilai tinggi tanaman = 3,5, harga bibit = 5 dan kadar amilos = 4, sedangkan nilai SF meliputi kerontokan = 4, umur tanaman = 4,5, bentuk tanaman = 5, bentuk gabah = 5 dan kerebahan = 4.
Sehingga pada Raja
Lele
nilai
pengelompokan CF adalah (3,5 + 5 + 4)/3 = 4,17 dan nilai pengelompokan SF adalah (4+4,5+5+5+4)/5 = 4.50.
Tabel 8. Pengelompokan CF dan SF
Alternatif NCF NSF Raja Lele (3,5+5+4)/3 = 4,17 (4+4,5+5+5+4)/5 = 4,50 Mapan P-05 (5+4+4)/3 = 4,33 (4,5+4,5+5+4+5)/5 = 4,60 Ciherang (3,5+4+4)/3 = 3,83 (5+5+5+4,5+4)/5 = 4,70 Ciherang Janger (3,5+5+4)/3 = 4,17 (5+4,5+5+4,5+4)/5 = 4,60 Inpari 42 (5+5+3)/3 = 4,33 (4,5+4,5+5+4+5)/5 = 4,60 Inpari 43 (5+5+3)/3 = 4,33 (5+4,5+5+4+5)/5 = 4,70 Inpari 45 Dirgahayu (4,5+4+3)/3 = 3,83 (5+5+5+4+4)/5 = 4,60 Inpari 32 (5+5+4)/3 = 4,67 (4,5+5+5+5+4)/5 = 4,70 IR.64 (5+4,5+5)/3 = 4,83 (4+4,5+5+4,5+5)/5 = 4,60 Mekonga (5+5+4)/3 = 4,67 (5+5+4+4,5+4)/5 = 4,50 Sidenuk (5+5+4)/3 = 4,67 (5+3,5+5+4+5)/5 = 4,50 Sintanur (3,5+5+3)/3 = 3,83 (5+5+5+5+4)/5 = 4,80 M70D (5+4+4)/3 = 4,33 (4,5+3,5+5+4+5)/5 = 4,40 Inpari 24 (5+5+3)/3 = 4,33 (5+4,5+5+4+5)/5 = 4,70 Cimelati (4,5+5+3)/3 = 4,17 (5+5+5+4+4)/5 = 4,60 Pepe (4,5+5+4)/3 = 4,50 (4,5+5+5+4+5)/5 = 4,70 Padjadjaran Agritan (5+4+4)/3 = 4,33 (5+3,5+4+4+3)/5 = 3,90 Kabir 05 (4,5+4+4)/3 = 4,17 (5+3,5+5+4,5+4)/5 = 4,40 Sunggal (4,5+4+4)/3 = 4,17 (5+5+5+4,5+4)/5 = 4,70 h. Perhitungan Nilai Total

## Nilai total berdasarkan presentase dari
CF dan SF yang diperkirakan berpengaruh terhadap kualitas bibit padi. Menggunakan persamaan 4. N= 60% . NCF + 40% . NSF (4) Misalkan pada Raja Lele, Nilai NCF yang diperoleh adalah 4,17 dan Nilai NSF yaitu 4,50, sehingga Nilai total yaitu :
(60%*4,17) + (40%*4,50) = 4,30. Hasil perhitungan dijabarkan pada tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Nilai Total
Alternatif NCF NSF Nilai Total Raja Lele 4,17 4,50 (60% * 4,17) + (40% * 4,50) = 4,30 Mapan P- 05 4,33 4,60 (60% * 4,33) + (40% * 4,60) = 4,44 Ciherang 3,83 4,70 (60% * 3,83) + (40% * 4,70) = 4,18 Ciherang Janger 4,17 4,60 (60% * 4,17) + (40% * 4,60) = 4,34 Inpari 42 4,33 4,60 (60% * 4,33) + (40% * 4,60) = 4,44 Inpari 43 4,33 4,70 (60% * 4,33) + (40% * 4,70) = 4,48 Inpari 45 Dirgahayu 3,83 4,60 (60% * 3,83) + (40% * 4,60) = 4,14 Inpari 32 4,67 4,70 (60% * 4,67) + (40% * 4,70) =
4,68
IR.64 4,83 4,60 (60% * 4,83) + (40% * 4,60) = 4,74 Mekonga 4,67 4,50 (60% * 4,67) + (40% * 4,50) = 4,60 Sidenuk 4,67 4,50 (60% * 4,67) + (40% * 4,50) = 4,60 Sintanur 3,83 4,80 (60% * 3,83) + (40% * 4,80) = 4,22 M70D 4,33 4,40 (60% * 4,33) + (40% * 4,40) = 4,36 Inpari 24 4,33 4,70 (60% * 4,33) +
Alternatif NCF NSF Nilai Total (40% * 4,70) = 4,48 Cimelati 4,17 4,60 (60% * 4,17) + (40% * 4,60) = 4,34 Pepe 4,50 4,70 (60% * 4,50) + (40% * 4,70) = 4,58 Padjadjaran Agritan 4,33 3,90 (60% * 4,33) + (40% * 4,90) = 4,16 Kabir 05 4,17 4,40 (60% * 4,17) + (40% * 4,40) = 4,26 Sunggal 4,17 4,70 (60% * 4,17) + (40% * 4,70) = 4,38
i. Perhitungan Penentuan Ranking
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari kandidat yang diajukan untuk pemilihan bibit padi terbaik. Berdasarkan hasil nilai total pada tabel 9 maka nilai perankingan diurutkan berdasarkan nilai total tertinggi seperti pada tabel 10. Tabel 10. Perhitungan Perankingan Alternatif Nilai Total Rangking IR.64 4,74 1 Inpari 32 4,68 2 Mekonga 4,60 3 Sidenuk 4,60 4 Pepe 4,58 5 Inpari 43 4,48 6 Inpari 24 4,48 7 Mapan P-05 4,44 8 Inpari 42 4,44 9 Sunggal 4,38 10 M70D 4,36 11 Ciherang Janger 4,34 12 Cimelati 4,34 13 Raja Lele 4,30 14 Kabir 05 4,26 15 Sintanur 4,22 16 Ciherang 4,18 17 Padjadjaran Agritan 4,16 18 Inpari 45 Dirgahayu 4,14 19

## 3. Rancangan Implementasi Sistem
Tahapan perancangan dimulai dengan transformasi tahapan analisis kedalam model Bahasa Unified Modeling Language (UML), Database dan Interface [13].
a. Pemodelan Proses Sistem
Use case menggambarkan dan mendokumentasikan proses yang kompleks yang dilakukan aktor dalam sistem.
Gambar 1. Usecase
Use Case Diagram SPK Pemilihan Bibit Padi Terbaik, menggunakan 2 actor. actor pertama Admin yang bisa mengakses olah data petani. olah data bobot kriteria, olah data nilai alternatif dan Olah data Kriteria sedangkan Aktor petani bisa mengelola olah data Nilai Target, Olah data Rangking dan Olah data Riwayat Keputusan.
b. Perancangan Database
Perancangan database menggunakan ERD. ERD ( Entity Relationship Diagram ) adalah suatu model untuk menjelaskan suatu hubungan antara data dan basis data[11].

## Gambar 2. ERD

## Hasil dan Pembahasan
Hasil dari implementasi sistem yaitu :
1. Implementasi Sistem
a. Halaman Login
Tampilan halaman login pada sistem penunjang keputusan pada Kelompok Tani Desa Soropadan.
Gambar 3. Halaman Login b. Halaman Data Petani
Pada halaman ini digunakan untuk melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data petani.
Gambar 4. Halaman Data Petani c. Halaman Kriteria
Pada halaman ini digunakan untuk melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data kriteria.
Gambar 5. Halaman Kriteria d. Halaman Bobot Kriteria
Pada halaman ini digunakan untuk melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data bobot kriteria.
Gambar 6. Halaman Bobot Kriteria

## e. Halaman Data Nilai Alternatif
Pada halaman ini digunakan untuk melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data Nilai Alternatif.
Gambar 7. Halaman Data Nilai Alternatif
f. Halaman Perhitungan
Pada halaman ini digunakan untuk melihat dan menyimpan data rangking.
Gambar 8. Halaman Perhitungan
g. Halaman Riwayat
Pada halaman ini digunakan untuk melihat dan menghapus data Riwayat.
Gambar 9. Halaman Riwayat

## 2. Pengujian Sistem
a. Blackbox Testing
Hasil blackbox testting dijabarkan pada tabel 11.
Tabel 11. Blackbox Testing No Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Kesim pulan 1. Melakukan Pengujian dengan mengisi username dan password dengan Benar. Login Berhasil dan Admin dapat masuk ke sistem Login Berhasil dan Admin dapat masuk ke sistem Sesuai 2 Menambah data Alternatif Data alternatif berhasil di simpan ke database Data alternatif berhasil di simpan ke database Sesuai 3 Menambah data Kriteria Data alternatif berhasil di simpan ke database Data alternatif berhasil di simpan ke database Sesuai 4 Menambah data Bobot kriteria Data alternatif berhasil di simpan ke database Data alternatif berhasil di simpan ke database Sesuai 5 Menambah data Nilai Alternatif Data alternatif berhasil di simpan ke database Data alternatif berhasil di simpan ke database Sesuai 6 Menginput kan nilai target Menampil kan data rangking hasil dari proses perhitung an Menggun akan metode GAP Menampilkan data rangking hasil dari proses perhitungan Menggunakan metode GAP Sesuai 7 Menekan button Tampilkan perhitunga n Menampil kan data rincian perhitung an mengguna kan metode GAP Menampilkan data rincian perhitungan menggunakan metode GAP Sesuai 8 Menekan button Data tersimpan Data tersimpan di Sesuai
No Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Kesim pulan Simpan di data riwayat database data riwayat database 9 Klik Filter berdasarka n tanggal klik button Pilih Menampil kan data rangking hasil dari proses perhitung an Menggun akan metode GAP Menampilkan data rangking hasil dari proses perhitungan Menggunakan metode GAP Sesuai
b. Pengujian Output Sistem
Pengujian output sistem dilakukan untuk mengetahui hasil output dari sistem. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan antara hasil perhitungan manual yaitu dengan menginputkan nilai kriteria secara manual pada microsoft excel dan dengan data yang sama, nilai kriteria tersebut akan diinputkan kedalam sistem. Pengujian dikatakan berhasil apabila terdapat kesamaan antara perhitungan manual dan perhitungan melalui sistem.
Tabel 12. Pengujian Sistem
Nama Bibit Hasil Manual Hasil Sistem Rangking Keterangan IR.64 4,74 4,74 1 Sama Inpari 32 4,68 4,68 2 Sama Sidenuk 4,60 4,60 3 Sama Mekonga 4,60 4,60 4 Sama Pepe 4,58 4,58 5 Sama Inpari 43 4,48 4,48 6 Sama Inpari 24 4,48 4,48 7 Sama Mapan P- 05 4,44 4,44 8 Sama Inpari 42 4,44 4,44 9 Sama Sunggal 4,38 4,38 10 Sama M70D 4,36 4,36 11 Sama Ciherang Janger 4,34 4,34 12 Sama Cimelati 4,34 4,34 13 Sama Raja Lele 4,30 4,30 14 Sama Kabir 05 4,26 4,26 15 Sama Sintanur 4,22 4,22 16 Sama Ciherang 4,18 4,18 17 Sama Padjadjaran Agritan 4,16 4,16 18 Sama Inpari 45 4,14 4,14 19 Sama
Nama Bibit Hasil Manual Hasil Sistem Rangking Keterangan

## Dirgahayu

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Bibit padi Kelompok Tani Desa Soropadan berhasil diterapkan sehingga dapat menyelesaikan permasalahan seleksi bibit padi pada Kelompok Tani Soropadan dengan memiliki fitur-fitur yang dapat membantu proses input data, proses seleksi, dan proses penilaian bibit padi.
2. Sistem memberikan solusi rekomendasi kepada pengguna sesuai dengan kriteria, bobot dan nilai target yang ditentukan.
3. Sistem yang dibangun bersifat dinamis terhadap penentuan kriteria, bobot kriteria, dan nilai target sehingga dapat diubah sesuai dengan kebutuhan petani.
Berdasarkan kesimpulan diatas maka untuk pengembangan sistem selanjutnya dapat disarankan sebagai berikut :
1. Diharapkan dalam penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode yang lain untuk kasus yang sama agar hasilnya dapat digunakan untuk perbandingan.
2. Diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat ditambahkan metode dalam pembobotan pada kriteria karena penelitian ini memiliki kekurangan pada pengurutan hasil nilai yang sama.

## Referensi
[1] I. M. Khusna and N. Mariana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Berkualitas Dengan Metode AHP Dan Topsis,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 162–169, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.1145.
[2] M. P. Republik Indonesia, “Renstra Kementan 2020-2024 Revisi,” Salinan Keputusan Menteri , no. 2, pp. 1–161, 2021. [3] Kementerian Perdagangan, “Profil Komoditas Padi,” Komod. Tanam. Pangan di Indones. , p. 38, 2017.
[4] R. T. A. Agus and M. Mardalius,

## “Kombinasi Metode Ahp Dan Weight
Product Dalam Menganalisis Benih Padi Unggul,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 19–24, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.391.
[5] F. Sari, Metode Dalam Pengambilan
Keputusan . DEEPUBLISH, 2018. [6] E. Pawan, A. Jasuma, A. Y. Arif, and K. Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik Menggunakan Metode Gap Kompetensi,” Sisfotenika , vol. 10, no. 1, p. 24, 2020, doi: 10.30700/jst.v10i1.511.
[7] I. S. Mahdia, S. Solikhun, and M. Fauzan, “Penerapan Metode Profile Matching Dalam Merekomendasikan Bibit Kelapa Sawit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 652– 658, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1674.
[8] A. P. Nanda, S. Sucipto, and E. Y. Anggraeni, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSANUNTUK MENENTUKAN BIBIT PADI TERBAIKMENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(SAW),” J. Cendikia , vol. 1, no. 1, pp. 37– 43, 2022.
[9] I. M. A. B. Saputra and N. N. U. Januhari, “Pemanfaatan Metode Profile Matching dalam Sistem Pertanian Aquaponik,” Semin. Nas. FST Univ. Kajuruhan Malang , vol. 1, pp. 221–227, 2018.
[10] B. D. Meilani and D. N. Setiawan, “Penerapan Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Varietas Padi Unggul,” Pros. Semin. Nas.
Sains dan Teknol. Terap. VIII Inst. Teknol. Adhi Tama Surabaya , p. 101, 2020,
[Online]. Available:
http://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/artic le/view/1222/0%0Ahttps://ejurnal.itats. ac.id/sntekpan/article/viewFile/1222/9 86.
[11] D. Nofriansyah and S. Defit, “Multi Criteria Decision Making (MCDM): pada sistem pendukung keputusan,” 1st ed., Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2017.
[12] M. Mahmudi, M. F. Z, and K. Kusrini, “Implementasi Metode Gap Kompetensi
Untuk Pemilihan Jenis Tanaman,” J. Inf.
J. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 5, no. 3, pp. 18–22, 2020, doi: 10.46808/informa.v5i3.139. [13] T. M. Vidjayanti, I. R. Wulandari, L. D. Farida, and Y. Astuti, “Model Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Profile Matching,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 3, p. 635, 2021, doi: 10.35889/jutisi.v10i3.778.