## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PUPUK PERTANIAN TERBAIK DENGAN METODE SMART BERBASIS WEB
Rafi Syarif Hidayat, Eliyani Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya, Kembangan, Jakarta.
41519210044@student.mercubuana.ac.id

## ABSTRAK
Usaha  penjualan  pupuk  membutuhkan  informasi  pupuk  apa  yang  paling  direkomendasikan  oleh  petani. Penelitian ini dimaksukan  untuk  membangun  sistem aplikasi untuk dapat  menentukan pupuk  yang paling baik menurut petani padi dari berbagai pupuk yang dijual di Cv. Sari Alam Tani. Sebanyak 50 petani mengisi kuesioner untuk  memberikan  penilaian  terhadap  lima  belas  jenis  pupuk  menyangkut  harga,  produk,  kualitas,  kuantitas, rekomendasi, efektivitas, kesesuaian dan takaran. Penilaian diberikan dalam skala Sangat Baik, Baik, Cukup, dan Kurang Baik. Hasil dari kuesioner tersebut dihitung ke dalam algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique . Algoritma  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  databasenya  mengunakan PHPMyadmin. Perancangan aplikasi yang dibuat berupa use case diagram, use case scenario, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram . Pembuatan mock up menggunakan software Balsamiq Wireframes. Output penelitian ini berupa  sistem berbasis web untuk membantu membuat keputusan brand pupuk yang tepat untuk tanaman padi yang akan ditanam berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Pengujian dilakukan menggunakan metode blackbox  yang  hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua  fitur  aplikasi  berjalan  dengan  baik.  Hasil  penelitian menunjukkan data brand urea merupakan pupuk terbaik dengan nilai total alternatif sebesar 0.811694.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, SMART, Pupuk, Padi, Petani

## 1. PENDAHULUAN
CV. Sari Alam Tani merupakan perusahaan yang menjual  berbagai  kebutuhan  pertanian  seperti  pupuk. Banyaknya  variasi  produk  pupuk  yang  ada  membuat para  petani  kesulitan  dalam  menentukan  pupuk  yang tepat dan sesuai dengan  kebutuhan  yang di inginkan. Di samping itu, jika dapat ditentukan pupuk yang tepat dan sesuai dengan rekomendasi para petani, toko juga dapat menentukan pupuk apa yang penjualannya dapat ditingkatkan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan berbagai  algoritma  dapat  memanfaatkan  data  dan informasi  yang  tersedia  sehingga  dapat  menunjang keputusan  yang  akan  diambil  oleh  pengguna. Penelitian [1] menggunakan algoritma SMART untuk mendukung  SPK  pemilihan  pegawai  teladan  dengan perhitungan  kinerja  di  mana  92%  pengguna  merasa puas  dengan  sistem  ini.  Penelitian  lainnya  [2]  juga menggunakan  algoritma  SMART  untuk  menentukan supplier  bahan  bangunan  yang  layak  dengan  kriteria harga  kompetitif,  waktu  pembayaran,  dan  pelayanan. Algoritma SMART juga digunakan untuk menentukan penerimaan  siswa  baru  di  salah  satu  SMK menggunakan kriteria Nilai UN, Nilau UAS, dan nilai tes  akademik  di  mana  proses  penentuan  siswa  yang diterima menjadi lebih cepat dan tepat [3].
Algoritma  lainnya  yang  digunakan  dalam  SPK antara  lain  FUZZY  di  mana  Penelitian  [4] menggunakan algoritma ini untuk menentukan apakah seseorang  terkena  penyakit  demam  berdarah  atau tifoid  menggunakan  kriteria  demam  mendadak, kekotoran  lidah,  kondisi  kulit.  Algoritma  SAW
(simple  addictive  weighting) digunakan  untuk penentuan perbaikan Mold berdasarkan prioritas [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membagun  SPK penentuan  pupuk  untuk  tanaman  padi  menggunakan algoritma SMART.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) mulai dikembangkan pada tahun 1970. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  bagian  dari sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan [1].

## 2.2. Metode SMART
Metode
SMART
merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun  1977  dan didasarkan  pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri dari  sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  menggambarkan seberapa  penting  kriteria  tersebut  dibandingkan dengan kriteria lain [6]
Adapun  langkah-langkah  metode  SMART adalah sebagai berikut [1]:
a. Menentukan kriteria
b. Memberikan bobot kriteria
c. Menghitung normalisasi setiap kriteria menggunakan rumus:
Normalisasi 𝑁 𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊 𝑚 𝑗=1 𝑚
Keterangan:
𝑁 𝑗 = Normalisasi bobot
𝑤 𝑗 = hasil dari normalisasi bobot kriteria ∑ 𝑊 𝑚 𝑗=1 𝑚 = total bobot semua kriteria
d. Memberikan  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif (Nj)
e. Menentukan nilai utiliti menggunakan rumus:
Cost 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑜𝑢𝑡 ) (𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 )
Benefit 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛) (𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 ) di mana: 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = nilai utiliti kriteria ke i untuk ke i 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = nilai kriteria maksimal 𝐶 𝑚𝑖𝑛 = nilai kriteria minimal 𝐶 𝑜𝑢𝑡 = nilai kriteria ke i Cost adalah kriteria yang bersifat “lebih diinginkan nilai yang lebih kecil”.
Benefit adalah  kriteria  yang  bersifat  “lebih diinginkan nilai yang lebih besar.
f. Menentukan nilai akhir dari masing-masing pilihan menggunakan rumus:
𝑢(𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑁 𝑗 𝑚 𝑗=1 . 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 )
Dimana: 𝑢(𝑎 𝑖 ) = nilai total alternatif 𝑁 𝑗 = hasil dari normalisasi bobot kriteria 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = hasil penentuan nilai utility

## 2.3. Website
Website  merupakan  sekumpulan  halaman  yang mempunyai  segala  bentuk  informasi  digital  berupa tulisan,  tampilan,  gambar,  suara,  video,  dan  lain sebagainya yang terkoneksi dengan internet sehingga dapat  diakses  oleh  publik.  Salah  satu  layanan  yang didapat  oleh  pemakai  komputer  yang  terhubung dengan  fasilitas  hypertext  untuk  menampilkan  data berupa  teks,  gambar,  suara,  animasi  dan  multimedia lainnya [7].

## 2.4. Hypertext Preprocessor (PHP)
Menurut  Supono  &  Putratama  mengemukakan bahwa PHP ( hypertext preprocessor ) PHP merupakan bahasa  pemrograman  untuk  pembuatan  website dinamis, yang mampu berinteraksi dengan pengunjung atau penggunanya. PHP merupakan bahasa pemrograman  yang  mengolah  database, content website sehingga  menjadi  web  dinamis,  dan  PHP merupakan Bahasa pemograman yang dikombinasikan dengan HTML [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan  aplikasi  menggunakan metode waterfall. Algoritma  yang  digunakan  dalam sisitem  pendukung  keputusan  ini  adalah SMART. Perancangan menggunakan Unifeid Modeling Language (UML) dan software draw.id dan Balsamic Wireframes.  Aplikasi  berbasis  web  yang  dibangun
dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  databasenya mengunakan PHPMyadmin.
Data  primer  diperoleh  dengan  menyebarkan kuesioner kepada 50 petani padi yang membeli pupuk di Cv. Sari Alam Tani.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Aplikasi
Hasil  perancangan  aplikasi  berupa use  case diagram,  use  case  scenario,  activity  diagram, sequence diagram, dan class diagram . Hanya ada satu aktor dalam aplikasi ini seperti terlihat pada Gambar 1. di mana aktor tersebut dapat menambah, mengedit dan menghapus  kriteria  serta  alternatif  pupuk  yang  akan dipilih.  Aktor  juga  dapat  melihat  hasil  pada  setiap proses perhitungan dan hasil akhirnya. Sebelum dapat menggunakan  aplikasi,  aktor  harus  login  terlebih dahulu,  dan  setelah  selesai  menggunakan  aplikasi, aktor  dapat  logout.  Aktor  juga  dapat  mengisi  nilai kriteria  di  mana activity  diagram nya  disajikan  pada Gambar  2.  Rancangan  database  dalam  bentuk  class diagram disajikan pada Gambar 3.
Gambar 1. Use Case Diagram
Gambar 2. Activity Diagram Isi Nilai
Berikut a l da l la l h penjela l sa l n a l ctivity Mena l mpilka l n ya l ng dipilih:
1. User mema l suka l n id da l n pa l ssword 2. User klik login
3. Pa l da l Sistem jika l tida l k sesua l i a l ka l n kemba l li untuk mengisi id da l n pa l ssword, jika l sesua l i a l ka l n mena l mpilka l n menu uta l ma l /home
Gambar 3. Class diagram
Pada  perancangan  mock  up  dashboard  seperti disajikan pada Gambar 4., terlihat beberapa menu yang dapat  diakses  oleh user ,  yaitu  data  kriteria,  data alternatif,  input  nilai,  dan  proses  Sistem  Pendukung Keputusan.  Pada  proses  SPK, user dapat  data  awal, normalisasi  bobot,  nilai  utility  dan  nilai  akhir  seperti disajikan pada Gambar 5.
Gambar 4.  Mockup Dashboard
Gambar 5.  Mockup Proses Sistem Pendukung Keputusan
Setelah diprogram menggunakan bahasa pemrograman  PHP,  tampilan  layar  halaman  kriteria
disajikan pada Gambar 6. dan tampilan halaman hasil disajikan pada Gambar 7.
Gambar 6.  Halaman kriteria
Ga l mba l r  di  a l ta l s  merupa l ka l n  ta l mpila l n  ha l la l ma l n da l ta l kriteria l ,  user  da l pa l t  meliha l t  kriteria l sebelum menginput  da l ta l pupuk  da l n  juga l bertujua l n  untuk memberika l n  informa l si  kepa l da l user  bera l pa l jumla l h bobot di setia l p kriteria l nya l.
Gambar 7.  Halaman hasil
Gambar  di  atas  merupakan  tampilah  halaman nilai akhir halaman proses SPK
Perancangan  untuk  implementasi  Algoritma SMART disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Flowchart implementasi algoritma SMART
Setelah berada di halaman dashboard , pengguna dapat  memilih  menu  kriteria  dan  menu  halaman alternatif,  mengentri  data  kriteria  dan  alternatif  yang akan dipilih, kemudian menyimpan data-data tersebut, untuk kemudian memilih menu kriteria dan menginput nilai  bobot  masing-masing  kriteria  untuk  setiap alternatif. Hasil setiap proses perhitungan dapat dilihat
melalui  menu  proses  SPK  dan  alternatif  terbaik berdasarkan perhitungan algoritma SMART disajikan pada menu hasil.
Metode  Blackbox  digunakan  untuk  menguji apakah semua menu pada aplikasi ini berjalan dengan semestinya. Hasil pengujian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi dengan menggunakan metode Blackbox.
Item Pengujian Scenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Keterangan Tombol Login  Mengisi username dan password dengan benar  Klik Tombol Login Menampilkan Halaman Dashboard Berhasil Tombol Login  Mengisi username dan password dengan salah  Klik Tombol Login Menampilkan Menu Login Berhasil Tombol Tambah Kriteria  Mengisi Form Tambah Kriteria dan bobot dengan benar  Klik tombol Tambah Menyimpan dan Menampilkan Data yang di input Berhasil Action Edit Kriteris  Merubah data yang sudah ada di menu data kriteria  Klik action Edit Menampilkan data terbaru Berhasil Action Delete Kriteria  Klik action delete Menghapus data yang di delete Berhasil Tombol Tambah Alternatif  Mengisi Form Tambah alternatif dengan benar  Klik tombol Tambah Menyimpan dan Menampilkan Data yang di input Berhasil Action Edit Alternatif  Merubah data yang sudah ada di menu data Alternatif  Klik action Edit Menampilkan data terbaru Berhasil Action Delete Alternatif  Klik action delete Menghapus data yang di delete Berhasil Action Tambah Input Nilai  Mengisi Form Tambah pada input nilai dengan benar  Klik tombol Tambah Menyimpan dan Menampilkan Data yang di input Berhasil Action Edit Input Nilai  Merubah data yang sudah ada di menu data Alternatif  Klik action Edit Menampilkan data terbaru Berhasil Action Delete Input Nilai  Klik Action delete Menghapus data yang di delete Berhasil Tampil Menu Nilai Utility Proses SPK  Sistem menampilkan data yang sudah di hitung berupa Nilai Ulility Menampilkan data Nilai Utility Berhasil Tampil Menu Nilai Akhir Proses SPK  Sistem menampilkan data yang sudah di hitung berupa Nilai akhir Menampilkan data Nilai akhir Berhasil Tampil Menu Hasil Proses SPK  Sistem menampilkan data yang sudah di hitung berupa hasil Menampilkan hasil Berhasil

## 4.2. Dataset
Dataset  yang  digunakan  berupa  data  penilaian sejumlah  kriteria  terhadap  setiap  merek  pupuk  untuk padi  yang  dijual  di  Cv.  Sari  Alam  Tani.  Kriteria tersebut  adalah:  harga  (C1),  produk  (C2),  kualitas (C3),  kuantitas  (C4),  rekomendasi  (C5),  efektivitas (C6),  kesesuaian  (C7),  dan  takaran  (C8).  Masing- masing kriteria diberikan bobot Sangat baik (4), Baik (3), cukup (2), dan Kurang baik (1). Pupuk yang dinilai terdiri  dari  15  merek,  yaitu:  Nitrea,  Caping  Tani, Pertiphos,  NPK  padi  kuning,  SP  36,  Meroke,  Pusri, Nitroku,  Ponska,  ZA,  Urea,  dan  NPK  Pak  Tani. Penilaian  dilakukan  dengan  memberikan  kuesioner kepada  50  petani  yang  berbelanja  di  Toko  Cv.  Sari Alam  Tani,  di  mana  petani  dapat  memilih  lebih  dari satu merek pupuk.
Pilihan  pupuk  yang  dilakukan  oleh  petani disajikan  pada  Tabel  2,  yang  terlihat  bahwa  pupuk yang  banyak  dipilih  petani  adalah  Urea.  Akan dibuktikan  menggunakan  Algoritma  Smart  dengan delapan  kriteria  yang  ditetapkan  apakah  pupuk  Urea merupakan pupuk terbaik.
Tabel 2. Tabel Hasil Kuisioner
No Nama Pupuk Jumlah Pilihan 1 Nitrea 3 2. Caping Tani 4 3. Pertiphos 5 4. NPK Padi Kuning 3 5. SP 36 5 6. Merauke 10 7. Pusri 4 8. Nitroku 8
No Nama Pupuk Jumlah Pilihan 9. Ponska 18 10. ZA 4 11. Urea 20 12. NPK Paktani 6 13. NPK Mutiara 8 14. NPK Tawon 13 15. Petroganik 6 Total 117
Setelah petani mengisi nilai kriteria untuk pupuk yang  pernah  digunakannya,  dilakukan  perhitungan rata-rata  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria,  yang kemudian nilai bobot tersebut dinormalisasikan. Pada masing-masing  kriteria  kemudian  ditetapkan  mana yang  dikategorikan  sebagai cost dan  mana  yang benefit .
Hasil  perhitungan  bobot,  normalisasi  bobot  dan kategori cost/benefit setiap  kriteria  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot, Normalisasi Bobot, dan
Kategorisasi Cost/Benefit No Kriteria wj Nj Cost/benefit 1  Harga 2.68 0.11532258 Cost 2  Produk 3.2 0.12903226 Benefit 3  Kualitas 2.98 0.12016129 Benefit 4  Kuantitas 3.42 0.13790323 Benefit 5  Rekomendasi 3.06 0.1233871 Benefit 6  Efektifitas 3.06 0.1233871 Benefit 7  Kesesuaian 3.22 0.129838871 Benefit 8  Takaran 3 0.12096774 Benefit
Kemudian  dihitung  nilai utility dan  nilai  akhir untuk  masing-masing  pupuk  yang  hasilnya  disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Nilai Utility Pupuk
No Pupuk Nilai utility C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 Nitrea 0.5 1 0.5 1 1 1 0.5 0 2 Caping Tani 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 1 3 Perthiposh 0.5 1 1 1 0 0.5 1 0.5 4 NPK Padi Kuning 1 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0.5 5 SP36 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0 0.5 0 6 Merauke 0 0.5 0.5 1 1 1 0.5 0.5 7 Pusri 0 0.5 0.5 1 1 1 0.5 0 8 Nitroku 0.5 0.5 0 0 0 0.5 0.5 0 9 Ponska 0.5 0 1 1 0 0.5 1 0 10 ZA 0 0.5 0 0 0 1 1 0.5 11 Urea 0.5 1 1 0.5 0.5 1 1 1 12 NPK Paktani 1 0 0.5 1 1 1 0.5 0.5 13 NPK Mutiara 0.5 0 1 0.5 0.5 0 0.5 0 14 NPK Tawon 1 1 0.5 1 0 0.5 0.5 0.5 15 Petroganik 0 0.5 0.5 1 1 0 0 0
Tabel 5. Nilai Akhir dan Ranking Pupuk Setelah dilakukannya perhitungan dengan menggunakan metode SMART Pupuk Hasil Rank Nitrea 0.696371 4 Caping Tani 0.3133065 14 Pertiphos 0.6967742 3 NPK padi kuning 0.7512097 2 SP 36 0.316129 13 Meroke 0.6346774 6 Pusri 0.5741935 8 Nitroku 0.2487903 15 Ponska 0.5072581 9 ZA 0.3782258 11 Urea 0.8116935 1 NPK Pak Tani 0.6854839 5 NPK Mutiara 0.3733871 12 NPK Tawon 0.6294355 7 Petroganik 0.3858871 10 Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan Algoritma
Smart, pupuk yang paling direkomendasikan  adalah  Urea  dengan  nilai  akhir 0.8116935.  Hasil  ini  sama  dengan  hasil  kuesioner  di mana pupuk pilihan petani terbanyak adalah Urea.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Aplikasi  SPK  penentuan  pupuk  padi  terbaik menggunakan  algoritma  SMART  dengan  login, logout, fitur kriteria, alternatif, input data kriteria, dan hasil  proses  perhitungan  algoritma  dapat  berjalan dengan baik. Penera l pa l n sistem pendukung keputusa l n pemiliha l n  pupuk  terba l ik  da l pa l t  menentuka l n  pupuk terba l ik  berda l sa l rka l n  kriteria l ya l ng  dibua l t.  Algoritma SMART  dapat  digunakan  untuk  memilih  pupuk  padi terbaik  di  mana  Urea  memiliki  nilai  akhir  tertinggi yaitu sebesar 0.8116935.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Nurkholis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Pegawai  Teladan  Pada  Pt  Roda Pasifik Semarang Dengan Menggunakan Metode Smart (Decision Support System For Determining  Example  Employees  In  Pt  Roda Pasifik Semarang Using Smart Method).”
[2]  I.  Ukkas et  al. ,  “Sebatik  Stmik  Wicida  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Supplier Bahan  Bangunan  Menggunakan  Metode  Smart (Simple Multi Attribute Rating Technique) Pada Toko Bintang Keramik Jaya.”
[3]  Y.  Irawan,  R.  Wahyuni,  S.  Informasi,  T. Informatika,  and  S.  Hang  Tuah  Pekanbaru, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Siswa  Baru  Di  Smk  Negeri  1  Tapung  Hulu Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribut Rating  Technique  (Smart),” JOISIE  Journal  Of Information System And Informatics
Engineering , vol. 3, no. 1, pp. 16–24, 2019.
[4]  D. Gustina and K. Diantoro, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tanaman  Obat  untuk berbagai Macam Penyakit Menggunakan Metoda FUZZY  di  Toko  Miswar  Flora  (Studi  Kasus : Penyakit Demam),” Jurnal Ilmiah FIFO , vol. 11, no. 2, p. 109, Nov. 2019, doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.001.
[5]  Y. A. Wati and M. Sadikin,  “sistem pendukung pengambilan keputusan prioritas perbaikan mold
pt.  Biggy  cemerlang  dengan  menggunakan metode saw (simple additive weighting),” Jurnal Ilmu Teknik Dan Komputer , vol. 3, no. 1, 2019.
[6]  D. Pekanbaru, M. Anang Ramadhan, C. Bella, R. Handinata, and A. Niam, “Puzzle Research Data Technology  (Predatech),  Fakultas  Sains  dan Teknologi,” Program  Studi  Sistem  Informasi , vol. 4, no. 1, p. 28293, 2018.
[7]  “Sistem Pendukung  Keputusan  Karyawan Teladan Dengan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Berbasis Web (Studi Kasus: PT.Devin Buana Perkasa).”
[8]  Widiyaningsih. Wiwied, MitaLailasari. “Rancang  bangun  website  pencucian  dan perawatan  sepatu  menggunakan  php  dan framework codeignier”.Jurnal
Nasional
Teknologi Komputer Vol.2;No:1; Januari 2022