## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044

## Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Ikan Budidaya Berbasis Web
Anggi Masdalena 1,* , Ruri Ashari Dalimunthe 2 , Endra Saputra 3
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia
2 Prodi Teknik Komputer, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia
3 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1,* anggimasdalena123@gmail.com, 2 ruriashari1986@gmail.com, 3 oke.royal.endra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: anggimasdalena123@gmail.com Submitted: 04/08/2022 ; Accepted: 16/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak- Budidaya  perikanan  di  Kabupaten  Asahan  masih  memiliki  potensi  yang  tinggi.  Banyaknya  warga  yang  memiliki lokasi/lahan  kosong,  menjadi  sebuah  potensi  yang  baik  untuk  dikelola.  Permasalahan  yang  sering  dihadapi  adalah  warga  yang kesulitan  dalam  menentukan  jenis  ikan  air  tawar  atau  payau  yang  akan  dibudidayakan.  Pemerintah  Kabupaten  Asahan  melalui Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  mencanangkan  program  peningkatan  hasil  produksi  ikan  air  tawar  dan  payau.  Guna mendukung  program  ini  maka  warga  diharapkan  dapat  memanfaatkan  lahan  potensi  tambak  yang  ada.  Karena  itu  dibutuhkan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk membantu pemerintah dalam menentukan jenis budidaya ikan yang memiliki potensi. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan budidaya ikan air tawar ini dapat memberikan informasi mengenai jenis-jenis bibit ikan air tawar, serta membantu peternak dalam pengambilan keputusan mengenai bibit ikan air tawar. Pendekatan penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan perancangan program menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).  Hasil perhitungan menggunakan  matrik  perbandingan  berpasangan  untuk  penggunaan  kriteria  menunjukkan  bahwa  prioritas  yang  paling  utama ditunjukkan pada suhu air sebesar 0.39, prioritas kedua yaitu kecerahan air sebesar 0.41, prioritas ketiga yaitu Ph air sebesar 0.10, prioritas  keempat  yaitu  jenis  kolam  sebesar  0.066,  dan  prioritas  kelima  yaitu  luas  kolam  sebesar  0.041  Sedangkan  untuk penggunaan alternatif diperoleh data yaitu bobot nilai paling tinggi Potensi Budidaya Perikanan yaitu Rawang Panca Arga dengan nilai 0.6224, alternatif kedua Bandar Pulau dengan nilai 0.6215 dan alternatif ketiga Bandar Pasir Mandoge dengan nilai 0.575.
Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process; Budidaya; Potensi; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract -Aquaculture in Asahan Regency still has high potential. The large number of residents who have vacant locations/land, becomes a good potential to be managed. The problem that is often faced is that residents have difficulty in determining the type of fresh or brackish water fish to be cultivated. The Asahan District Government through the Asahan District Fisheries Service has launched a program to increase the production of fresh and brackish water fish. To support this program, residents are expected to be able to take advantage of the potential of existing ponds. Therefore we need a system that can be used to assist the government in determining the types of fish farming that have potential. The purpose of this freshwater fish farming decision support system can provide information about the types of freshwater fish seeds, as well as assist farmers in making decisions about freshwater fish seeds. The research approach uses quantitative methods with program design using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method.  The  results  of  calculations  using  pairwise  comparison  matrices  for  the  use  of  criteria  indicate  that  the  most  important priority is shown in the water temperature of 0.39, the second priority is water brightness of 0.41, the third priority is the pH of the water  at  0.10,  the  fourth  priority  is  the  type  of pond  at  0.066,  and  the  fifth priority  is  The  pond  area  is  0.041.  Meanwhile,  for alternative uses, data is obtained, namely the weight of the highest value of Fishery Cultivation Potential, namely Rawang Panca Arga with a value of 0.6224, the second alternative is Bandar Pulau with a value of 0.6215 and the third alternative is Bandar Pasir Mandoge with a value of 0.575.
Keywords: Analytical Hierarchy Process; Cultivation; Potential; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia sumberdaya perikanan merupakan sumber daya alam yang dapat menghasilkan pendapatan yang tinggi untuk suatu daerah atau pemerintahan. Indonesia dengan luas lautan sekitar 5,8 juta km² dan panjang pantai kurang lebih  81.000  km  memiliki  potensi  pendapatan  ekonomi  dari  bidang  perikanan  cukup  besar.  Begitu  pula  dengan kabupaten Asahan yang merupakan salah satu dari dua teluk besar di Propinsi Sumatera Utara berada di Kabupaten Asahan, yaitu Selat Malaka dengan garis pantai sepanjang 200 km dan menjadi muara, Sungai Asahan. Menjadikan Kabupaten  Asahan  merupakan  salah  satu  wilayah  potensial  usaha  perikanan  di  propinsi  Sumatera  Utara.  Secara geografis Wilayah Kabupaten Asahan terletak pada posisi 104°18’ – 105°12’ Bujur Timur dan antara 5° 05’ – 5°56’ Lintang Selatan. Kabupaten Asahan bagian barat semakin ke utara condong mengikuti lereng Bukit Barisan. Bagian Selatan  meruncing  dan  mempunyai  sebuah  teluk  yang  besar  yaitu  Teluk  Semangka.  Di  Teluk  Semangka  terdapat sebuah pelabuhan yang merupakan pelabuhan antar pulau dan terdapat tempat pendaratan ikan. Batas-batas Wilayah administratif Kabupaten Asahan adalah (1) Sebelah Utara berbatasan dengan Kabupaten Batubara dan Selat Malaka dan (2) Sebelah Selatan berbatasan dengan Kabupaten Toba dan Kabupaten Labuhanbatu Utara. (3) Sebelah Timur berbatasan dengan Kabupaten Labuhanbatu Utara, Selat Malaka dan Kota Tanjungbalai. (4) Sebelah Barat berbatasan dengan Kabupaten Simalungun dan Kabupaten Batubara.
Budidaya  perikanan  di  Kabupaten  Asahan  masih  memiliki  potensi  yang  tinggi.  Banyaknya  warga  yang memiliki lokasi/lahan kosong, menjadi sebuah potensi yang baik untuk dikelola. Permasalahan yang sering dihadapi adalah warga yang kesulitan dalam menentukan jenis ikan air tawar atau payau yang akan dibudidayakan. Pemerintah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
Kabupaten Asahan melalui Dinas Perikanan Kabupaten Asahan mencanangkan program peningkatan hasil produksi ikan air tawar dan payau. Guna mendukung program ini maka warga diharapkan dapat memanfaatkan lahan potensi tambak yang  ada.  Karena  itu dibutuhkan  sebuah  sistem  yang dapat digunakan  untuk membantu  pemerintah dalam menentukan jenis budidaya ikan yang memiliki potensi. Rata-rata ikan air tawar yang dibudidayakan Dinas Perikanan Kabupaten Asahan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Ikan Air Tawar Pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan
Tahun Jenis Ikan (Kg) Ikan Lele Ikan Nila Ikan Gurame 2017 1.030.468,12 1.056.252,19 58.233,63 2018 1.320.327,44 1.060.869,23 56.869,56 2019 1.222.355,16 1.008.589,47 58.433,56 2020 1.385.202,54 1.089.468,52 48.401,42 2021 1.370.263,73 1.062.071,50 58.145,68
Sumber dari: Dinas Perikanan Kabupaten Asahan, (2022)
Tabel 2. Data Jumlah Ikan Air Tawar Pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan
No  Kecamatan Lele Nila Gurame 1 Bandar Pasir Mandoge 42.966,02 69.351,39 644,68 2 Bandar Pulau 45.894,66 27.749,11 281,43 3 Aek Songsongan 31.549,34 42.479,77 984,88 4 Rahuning 43.872,19 47.311,79 818,18 5 Pulau Rakyat 18.826,30 70.486,48 1.067,69 6 Aek Kuasan 43.408,77 76.913,91 748,55 7 Aek Ledong 9.614,75 10.058,34 174,08 8 Sei Kepayang 37.596,95 43.833,42 787,72 9 Sei Kepayang Barat 20.601,82 14.081,68 243,71 10 Sei Kepayang Timur 34.848,83 37.760,81 649,90 11 Tanjungbalai 31.549,78 8.966,09 155,22 12 Simpang Empat 32.578,76 27.241,34 471,47 13 Teluk Dalam 20.958,71 17.182,99 297,39 14 Air Batu 23.588,26 27.241,34 471,46 15 Sei Dadap 23.241,92 16.596,27 287,23 16 Buntu Pane 93.334,40 78.705,33 1.720,21 17 Meranti 105.576,13 97.188,82 2.000,48 18 Setia Janji 98.338,67 98.831,76 2.234,04 19 Tinggi Raja 82.015,88 61.345,36  21.412,00 20 Rawamg Panca Arga 108.672,53 23.452,70 4016,19 21 Pulo Bandring 98.048,07 98.831,71 2.234,14 22 Air Joman 63.008,60 15.831,00 2.004,24 23 Silau Laut 98.338,28 16.831,21  12.234,05 24 Kisaran Barat 63.458,24 13.937,16 1.204,41 25 Kisaran Timur 98.375,87  19.861,721 1.002,33
Sumber dari: Dinas Perikanan Kabupaten Asahan, (2022)
Permasalahan yang kerap dialami yaitu dalam penentuan jenis ikan yang sesuai  untuk di budidayakan pada kondisi  atau  keadaaan  daerah  tertentu.  Setiap  daerah  memiliki  letak  dan  ketinggian  berbeda  hal  ini  akan mempengaruhi kualitas air di masing – masing daerah. Sistem Pendukung Keputusan budidaya ikan air tawar ini dapat memberikan  informasi  mengenai  jenis-jenis  bibit  ikan  air  tawar,  serta  membantu  peternak  dalam  pengambilan keputusan mengenai bibit ikan air tawar berdasarkan keadaan modal, media atau tempat yang digunakan, dan kualitas air suatu daerah yang akan di budidayakan sesuai dengan  kriteria  yang telah ditetapkan. Karena Dalam penerapannya, SPK memanfaatkan data dan model matematis untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur, mulai dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternative [1]. Pada penelitian selanjutnya yaitu Azhar, Z (2020)  dengan  judul  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process Dalam  Pemilihan  Bibit  Jagung  Unggul” Penelitian ini menggunakan sistem pendukung keputusan metode AHP dengan perbandingan kriteria dan alternatif pada pemilihan bibit jagung yang unggul dalam menghasilkan sebuah alternatif yang terbaik [2].
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  Rizkillah,  dkk  (2022)  dengan  judul  “Metode Fuzzy  AHP  (Analytical Hierarchy Process) untuk Pemilihan Metode Pembelajaran Demi Menunjang Pembelajaran Matematika” Penelitian ini bahwa kriteria utama pemahaman ekstrapolasi adalah yang paling berpengaruh dalam tingkat kepahaman siswa dalam  pembelajaran  matematika.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  menjadi  pertimbangan  agar  dapat  memilih  metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
pembelajaran  yang  tepat  dan meningkatkan  kriteria  maupun  subkriteria  yang  masih  memiliki  bobot  prioritas  yang rendah.  Hal  ini  bertujuan  supaya  dapat  meningkatan  kualitas  pembelajaran  dan  meningkatkan  pemahaman  siswa dalam pembelajaran matematika di SD [3].
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  Prameswari,  dkk  (2022)  dengan  judul  “Implementasi  Metode  AHP  Pada Sistem Pendukung Keputusan Pariwisata Jawa Timur” Penelitian ini bahwa Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) telah digunakan untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan berbasis website. Website ini membantu calon wisatawan dalam menentukan destinasi wisata di Jawa Timur. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box menunjukkan bahwa semua fungsi yang diuji berfungsi dengan baik. Uji coba terhadap 38 pengguna memperoleh persentase kepuasan sebesar 87,1 persen, sehingga dianggap telah dapat diterima oleh pengguna dan sesuai dengan tujuannya [4].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Andriyani N dan Hafiz  A dengan  judul “Perbandingan Metode AHP  dalam  Penentuan  Siswa  Berprestasi”  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  strategi  pendidikan  perlu dikembangkan agar keunggulan yang dimiliki oleh setiap siswa yang berpotensi dapat dikonversi menjadi prestasi yang unggul. Pemilihan siswa berprestasi menjadi sesuatu yang penting selain untuk lebih meningkatkan motivasi siswa yang juga agar mendapatkan bibit unggul yang akan dibina agar lebih berprestasi lagi. Berdasarkan penelitian diatas  sebagai  perbandingan,  maka  metode  perancangan  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan  metode AHP .  Metode AHP memiliki  kelebihan  dalam  mengambil  suatu  keputusan  dengan  cara membandingkan  secara  berpasangan  setiap  kriteria  yang  dimiliki  oleh  suatu  permasalahan  sehingga  didapat  suatu bobot  nilai  dari  kepentingan  tiap  kriteria-kriteria  yang  ada.  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP) Adalah metode untuk memecahkan suatu situasi yang komplek tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap variabel secara relatif, dan menetapkan variabel mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut.  Proses  pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif yang terbaik. Seperti melakukan penstrukturan persoalan, penentuan  alternatif-alternatif,  penenetapan  nilai  kemungkinan  untuk  variabel  aleatori,  penetap  nilai,  persyaratan preferensi terhadap waktu, dan spesifikasi atas resiko.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  memudahkan peneliti  dalam  melakukan  penelitian  karena  akan  menjadi  landasan  dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah digambarkan di atas, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah:
a. Identifikasi Masalah Adapun identifikasi masalah dari latar belakang tersebut adalah:
1. Sulitnya menetapkan Potensi Budidaya Perikanan yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan Potensi Budidaya Perikanan.
2. Belum  adanya  penerapan  sistem  penunjang  keputusan  Potensi  Budidaya  Perikanan  pada  Dinas  Perikanan Kabupaten Asahan.
b. Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan oleh penulis yaitu dengan melakukan pencarian terhadap berbagai sumber tertulis, baik  berupa  buku-buku,  arsip,  majalah,  artikel,  dan  jurnal,  atau  dokumen-dokumen  yang  relevan  dengan permasalahan yang dikaji. Sehingga informasi yang didapat dari studi kepustakaan ini dijadikan rujukan untuk memperkuat argumentasi-argumentasi yang ada.
c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan interview (wawancara) dengan Narasumber yang ada di Dinas Perikanan Kabupaten Asahan untuk mendapatkan data-data yang terkait, ditambah dengan observasi dan dokumentasi.
d. Pendekatan Metode
Pendekatan  metode  ini  dilakukan  dengan  cara  mengelola  proses  kegiatan  perhitungan  dengan  menggunakan metode AHP pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan.
e. Analisa Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
Analisis  sistem  adalah  penjabaran  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh  ke  dalam  berbagai  macam  bagian komponennya  dengan  maksud  agar  kita  dapat  mengidentifikasi  atau  mengevaluasi  berbagai  macam  masalah maupun hambatan yang akan timbul pada sistem sehingga nantinya dapat dilakukan penanggulangan, perbaikan atau juga pengembangan.
f. Perancangan Sistem
Dalam tahap ini, merancang sebuah system dengan menggunakan model rancangan. Model merupakan gambaran dari  solusi  yang  dapat  menggambarkan  apa  yang  akan  dihasilkandari  proses  dalam  sistem  yang  telah  dibuat. Perancangan  model  menggunakan flowchart untuk  menggambarkan  aliran  kerja system dan UML ( unified modeling  language )  yaitu  dengan  membuat use  case  diagram,  class  diagram,  activity  diagram dan sequence diagram , serta perancangan database dan user interface .
g. Pembangunan dan Pengujian Sistem
Pembangunan sistem merupakan bentuk perubahan organisasi yang direncanakan. Pada tahap iniakan dilakukan instalasi software untuk mendukung implementasi atau pengujian pada penelitian ini. Software yang digunakan adalah PHP, dan Database  MySQL. Tahap  pengujian  sistem  dimulai  dengan  melakukan input data  kedalam aplikasi dengan menggunakan black box .
h. Hasil dan Kesimpulan
Hasil pada tahapan ini mengenai penerapan sistem yang akan dilakukan jika sistem disetujui termasuk program yang telah dibuat pada tahap perancangan sistem dan juga uji coba sistem agar siap untuk dioperasikan. Bagian ini berisi  kesimpulan  mengenai  semua  tahapan  yang  dilalui  serta  saran  yang  berkenaan  dengan  hasil  yang  telah dicapai.

## 2.2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty, hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur dan  sistematis.  Sering  digunakan  sebagai  metode  pemecahan  masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut :
1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi  berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang dipilih oleh pengambil keputusan [11].
Tabel 3. Skala Dasar Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan  Definisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman dan penilaian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih Penting Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya. 7 Sangat Penting Satu elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya. 9 Mutlak lebih penting Satu elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, pada keyakinan tertinggi. 2,4,6,8 Nilai Tengah Diberikan bila terdapat keraguan penilaian di antara dua tingkat kepentingan yang berdekatan. Sumber dari: [12]
Saaty telah membuktikan bahwa Indeks Konsistensi dari matriks dengan jumlah kriteria n (berordo n) dapat diperoleh dengan rumus :
CI         = (λ max–n ) (n –1)
(1)
CI  = Indeks Konsistensi (Consistency Index) Λ  = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n (jumlah/n) n  = Jumlah kriteria
Nilai eigen terbesar didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan eigen vector . Batas ketidak konsistensian diukur dengan  menggunakan rasio konsistensi (CR), yakni perbandingan indeks konsistensi (CI) dengan nilai indeks random  (RI) yang didapatkan dari suatu eksperimen oleh Oak Ridge  Natinal  Laboratory kemudian dikembangkan oleh Wharton School dan Nilai ini bergantung  pada  ordo  matriks  n.  Dengan  demikian Rasio Konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼
𝑅𝐼
(2)
Bila nilai CR lebih kecil dari 0,100 (10%), ketidak konsistensian pendapat masih dianggap dapat diterima, jika tidak maka penilaian perlu diulang.
Tabel 4. Daftar Nilai Indeks Random (RI) N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R1 0.00 0.00 0.58 0.90  1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 11 12 13 14 15 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59
Sumber dari: [12]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Analisis sistem adalah suatu kegiatan mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan untuk memecahkan masalah. Adapun langkah-langkah dalam analisis sistem pendukung keputusan yang akan dibangun adalah mengidentifikasi masalah dan penyebab masalah, memahami sistem kerja yang ada, menganalisa sistem dan membuat laporan hasil analisa.  Sistem  yang  saat  berjalan  dalam  menentukan  Potensi  Budidaya  Perikanan  di  Dinas  Perikanan  Kabupaten Asahan yang menggunakan cara lama yaitu melihat dari Suhu Air,  Kecerahan Air, Ph Air, Jenis Kolam,  dan Luas Kolam.

## 3.1.1 Analisis Masalah
Dalam proses sistem pendukung keputusan menentukan Potensi Budidaya Perikanan pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan  masih  saja  terjadi  kesalahan.  Misalnya,  menentukan  Potensi  Budidaya  Perikanan  layak  atau  tidak,  karena masih adanya kesalahan pada sistem yang sekarang ini. Namun, Potensi Budidaya Perikanan yang berhak dan tepat sesuai  dengan  kebutuhan  pada  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  bukan  hal  yang  mudah.  Banyaknya  Potensi Budidaya Perikanan yang memiliki dan memenuhi persyaratan membuat sulit dalam proses penentuan. Oleh karena itu penelitian ini akan membahas sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu Dinas Perikanan Kabupaten Asahan dalam menentukan Potensi Budidaya Perikanan.

## a.   Penentuan Kriteria
Kriteria yang diperlukan untuk menentukan Potensi Budidaya Perikanan:
Tabel 5. Data Kriteria No Kode Kriteria Nama Kriteria 1 K01 Suhu Air 2 K02 Kecerahan Air 3 K03 Ph Air 4 K04 Jenis Kolam 5 K05 Luas Kolam
b.  Penyusunan Hierarki

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044

## 3.1.2 Aliran Sistem Lama
Ketentuan  menentukan  Potensi  Budidaya  Perikanan  di  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  dilakukan  dengan  cara memberikan  penilaian  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  Dinas  Perikanan  Kabupaten  Asahan  dan  dapat dijelaskan dengan aliran sistem lama berikut ini.
a. Administrasi  memberikan form Potensi  Budidaya  Perikanan  kepada  Petugas  Lapangan,  kemudian  Penerima mengisi form dan diberikan kepada Administrasi.
b. Setelah itu Administrasi melakukan menentukan Potensi Budidaya Perikanan, selesai di pilih kemudian melakukan perhitungan.
c. Administrasi menghitung nilai Potensi Budidaya Perikanan berdasarkan syarat dan ketentuan.
d. Setelah didapat hasil proyek pembangunan yang berhak masuk diberikan kepada Kepala Dinas.
e. Kepala Dinas menentukan Potensi Budidaya Perikanan berdasarkan syarat yang diperoleh dari bagian  ketentuan data Petugas Lapangan.

## ASI LAMA
Petugas Lapangan Administrasi Kepala Dinas
Ph as e Form data Lokasi budidaya Form data Lokasi budidaya Mengisi data form data Lokasi budidaya Isian Form data Lokasi budidaya Isian Form data Lokasi budidaya Seleksi berkas berdasarkan syarat Seleksi Berkas Menghitung Lokasi budidaya Hasil Lokasi budidaya Hasil Penilaian Lokasi budidaya Tanda tangani berkas yang Lokasi budidaya Hasil Lokasi budidaya Hasil Lokasi budidaya Hasil Lokasi budidaya A A
Gambar 3. Aliran Sistem Lama

## 3.1.3 Aliran Sistem Baru
Analisa  sistem  baru  adalah  analisa  yang  akan  dilakukan  dengan menerapkan metode AHP. Adapun  analisa sistem  yang  akan  digunakan  dalam  membangun suatu sistem pendukung keputusan dalam menentukan Potensi Budidaya  Perikanan  dengan  menerapkan  metode  AHP.  Untuk  menentukan  Potensi  Budidaya  Perikanan  dapat dijelaskan dengan aliran sistem baru berikut ini. Adapun keterangan dari gambar di atas adalah:
a. Administrasi  memberikan form Potensi  Budidaya  Perikanan  kepada  Petugas  Lapangan,  kemudian  Petugas Lapangan mengisi form dan diberikan kepada Administrasi.
b. Setelah itu Administrasi melakukan menentukan Potensi Budidaya Perikanan, setelah selesai di seleksi kemudian melakukan penilaian.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
c. Administrasi memberikan data Potensi Budidaya Perikanan dan data penilaian AHP yang akan diseleksi.
d. Administrasi meng input kan data kriteria dan Potensi Budidaya Perikanan kemudian melakukan penilaian terhadap kriteria dan Potensi Budidaya Perikanan.
e. Kemudian Administrasi melakukan pengolahan proses AHP.
f. Setelah  hasil  rekomendasi  Potensi  Budidaya  Perikanan  didapat,  kemudian  hasil  dicetak  oleh  Administrasi  dan didapatlah  hasil  Potensi  Budidaya  Perikanan.  Kemudian  diserahkan  kepada  Administrasi.  Selanjutnya Administrasi memberikan hasil Potensi Budidaya Perikanan kepada Kepala Dinas dan diarsipkan.

## ASI BARU
Petugas Lapangan Administrasi Kepala Dinas
Ph as e Form Lokasi budidaya Form Lokasi budidaya Mengisi data form Lokasi budidaya Isian Form Lokasi budidaya Data isian form Lokasi budidaya Aplikasi Lokasi budidaya Login SPK AHP DB Menu Utama Admin Lokasi budidaya Input data alternatif Lokasi budidaya Data alternatif  Lokasi budidaya Input data kriateria  Lokasi budidaya Data krtiteria  Lokasi budidaya Perhitungan AHP Hasil seleksi AHP  Lokasi budidaya Hasil seleksi AHP Lokasi budidaya Tanda tangani berkas Lokasi budidaya Hasil seleksi AHP Lokasi budidaya Hasil seleksi AHP  Lokasi budidaya Hasil seleksi AHP Lokasi budidaya A
Gambar 4. Aliran Sistem Baru

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk memeriksa kekompakan antar komponen sistem dengan tujuan utamanya adalah untuk memastikan elemen-elemen sistem berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Pengujian sistem termasuk juga pengujian  program  secara  menyeluruh.  Kesimpulan  program  yang  telah  diintegrasikan  perlu  diuji  coba  atau  dites untuk melihat apakah sebuah program dapat menerima dengan baik, memproses dan memberikan keluaran atau output yang baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044

## 3.2.1 Tampilan Program
a. Form Login
Pada form login ini user harus memasukkan nama dan password terlebih dahulu, kemudian klik tombol login .
Gambar 5. Form Login
b. Form Menu Utama Form menu  utama  ini  beerisikan  menu-menu  dan  sub  menu  yang  terdapat  pada  sistem  admin  yang  telah dirancang sebelumnya, user dapat memilih menu-menu yang disediakan oleh sistem yang telah dibuat.
Gambar 6. Form Menu Utama
c. Form Data Alternatif Potensi Budidaya Perikanan
Form input data alternatif merupakan penginputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data alternatif Potensi Budidaya Perikanan.
Gambar 7. Form Data Alternatif Potensi Budidaya Perikanan
d. Form Input Data Alternatif Potensi Budidaya Perikanan
Form input data alternatif merupakan peng input an, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data alternatif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
Gambar 8. Form Input Data Alternatif
e. Form Data Kriteria Form data Kriteria merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data Kriteria.
Gambar 9. Form Data Kriteria
f. Form Input Data Kriteria
Form input data Kriteria merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data Kriteria.
g. Form Hasil Seleksi
Form hasil seleksi merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan hasil seleksi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
Gambar 11. Form Hasil Seleksi

## 3.2 Hasil Implementasi Sistem
Dari  hasil  implementasi  dan  pengujian  hasil  dapat  dijelaskan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode  AHP  untuk  Peningkatan  Potensi  Budidaya  Perikanan  memberikan  kemudahan  dalam  proses  pengambilan keputusan dalam peningkatan potensi hasil budidaya Perikanan, sehingga hasil pemilihan Potensi Budidaya Perikanan dapat dengan mudah dan cepat diperoleh sesuai dengan hasil yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Dari    hasil  uraian  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa (1) Sistem  Pendukung  Keputusan  Potensi  Budidaya  Perikanan pada Dinas Perikanan Kabupaten Asahan dibuat oleh Penulis untuk mempermudah pegawai dalam menentukan lokasi mana saja yang layak diberikan bantuan data modal untuk budidaya perikanan air tawar dan yang sebelumnya bersifat manual; (2) Rancangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Potensi Budidaya Perikanan di Dinas Perikanan Kabupaten Asahan ini dibuat untuk mendapatkan hasil yang lebih objektif; (3) Hasil perhitungan menggunakan matrik perbandingan berpasangan untuk penggunaan kriteria menunjukkan bahwa prioritas yang paling utama ditunjukkan pada suhu air sebesar 0.39, prioritas kedua yaitu kecerahan air sebesar 0.41, prioritas ketiga yaitu Ph air sebesar 0.10, prioritas keempat yaitu jenis kolam sebesar 0.066, dan prioritas kelima yaitu luas kolam sebesar 0.041 Sedangkan untuk penggunaan alternatif diperoleh data yaitu bobot nilai paling tinggi Potensi Budidaya Perikanan yaitu Rawang Panca Arga dengan nilai 0.6224, alternatif kedua Bandar Pulau dengan nilai 0.6215 dan alternatif ketiga Bandar Pasir Mandoge dengan nilai 0.575; dan (4) Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan user acceptance test bahwa Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan Potensi Budidaya Perikanan Menggunakan Metode AHP ini dapat diterima baik oleh pengguna.

## REFERENCE
[1] N. Lestari and L. L. Van FC, “Sistem penunjang keputusan penetapan siswa inklusi kesulitan belajar di sekolah dasar,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 71–81, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.670.
[2] Z. Azhar and J. Hutahaean, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Tempat Cafe di Kisaran,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 159–164, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.560.
[3] A. R. Harahap, N. Helena, M. Simbolon, and R. A. Agata, “Metode Fuzzy AHP ( Analytical  Hierarchy Process ) untuk Pemilihan Metode Pembelajaran Demi Menunjang Pembelajaran Matematika,” vol. 5, no. 1, pp. 9–17, 2022.
[4] P. L. Parameswari, I. Astuti, and W. W. Ariestya, “Implementasi Metode Ahp Pada Sistem Pendukung Keputusan Pariwisata Jawa Timur,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 40, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1401.
[5] J. Hutahaean, KONSEP SISTEM INFORMASI . Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[6] “No Title,” vol. 6, 2017.
[7] S. Kasus, D. I. Pt, P. Nusantara, and V. Tambaksari, “*1 , #2,” pp. 1–15, 2017.
[8] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Deepublish, 2017.
[9] L. A. Latif, M. Jamil, and S. H. I. Abbas, Buku Ajar: Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish, 2018.
[10]  K. Fatmawati, A. P. Windarto, and M. R. Lubis, “Analisa SPK Dengan Metode AHP Dalam Menentukan Faktor Konsumen Dalam Melakukan Kredit Barang,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. I, pp. 314–321, 2017.
[11]  N.  Irawati,  H.  D.  E.  Sinaga,  and  A.  Lubis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Dana  Bos  Untuk  Sekolah  Dasar Dengan Metode Ahp (Dinas Pendidikan Kec. Sei Kepayang),” J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 47–56, 2018.
[12]  E. N. S. Purnomo, S. W. Sihwi, and R. Anggrainingsih, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS, dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 663 − 673 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2044
AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program Akselerasi,” J. Itsmart , vol. 2, no. 1, 2013.
[13]  A. Hermawan, S. Amanah, and A. Fatchiya, “Sekolah Tinggi Perikanan, Jurusan Penyuluhan Perikanan, Bogor Departemen Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, Institut Pertanian Bogor, Bogor,” J. Penyul. Vol. 13 No. 1 , vol. 13, no. 1, pp. 1–13, 2017.
[14]  E.  Iswandy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerimaan  Dana  Santunan  Sosial  Anak  Nagari  Dan Penyalurannya Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu Di Kenagarian Barung–Barung Balantai Timur,” J. Teknoif , vol. 3, no. 2, 2015.
[15]  W.  Aprianti  and  U.  Maliha,  “Sistem  Informasi  Kepadatan  Penduduk  Kelurahan  Atau  Desa  Studi Kasus  Pada  Kecamatan Bati-Bati,” vol. 2, no. 2013, pp. 21–28, 2016.
[16]  F.  Ayu  and  N.  Permatasari,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pengolahan  Data  PKL  (Praktek  Kerja  Lapangan)  Di  Devisi Humas Pada PT Pegadaian,” J. Intra Tech , vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[17]  R.  S.  Oktarini,  “Sistem  Informasi  Perdagangan  Pada  Dinas  Perdagangan  Provinsi  Sumatera  Selatan.”  Politeknik  Negeri Sriwijaya, 2018.
[18]  M. Nurdin, “Sistem Informasi Pendaftaran Mahasiswa Baru Di Politeknik Negeri Sriwijaya Studi Kasus Pendaftaran Dan Pembayaran.” Politeknik Negeri Sriwijaya, 2019.
[19]  M. Syani and N. Werstantia, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Catering Berbasis Mobile Android,” J. Ilm. Ilmu dan Teknol. Rekayasa , vol. 1, no. 2, pp. 109–117, 2020, doi: 10.31962/jiitr.v1i2.22.
[20]  N.  Andriyani  and  A.  Hafiz,  “Perbandingan  Metode  AHP  dan  Topsis  dalam  Penentuan  Siswa  Berprestasi,”  in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 362–371.