Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah Menggunakan Metode AHP

## Decision Support System Selection of Grain Farming Suppliers Using AHP Method
Patmawati Hasan* 1 , Akrilvalerat Deainert Wierfi 2 , Friden Elefri Neno 3 , Kusrini 4 1,2,3,4 Magister Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl Ring Road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 e-mail: : * 1 patmawatihasan@gmail.com, 2 akrilvha8@gmail.com, 3 nenofriden.e@gmail.com ,
4 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Gabah merupakan bahan pokok dalam produksi beras di PB Hikmat Tiga Berlian. Untuk menghasilkan beras dengan kualitas yang baik maka dibutuhkan pula supplier yang terbaik dan berkualitas.  Salah  satu upaya  untuk  mendapatkan  supplier  tersebut  adalah  dengan melakukan pemilihan  supplier  hasil  tani.  Namun  kendala  yang  terjadi  saat  ini  adalah  pengambilan keputusan  pada  pemilihan  Supplier  hasil  tani  gabah  pada  saat  musim  panen  dengan kelebihannya masing-masing. Hal ini dikarenakan petani yang membawa hasil tani hari ini dan esok  hari  adalah  petani-petani  yang  berbeda.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merncang  sistem pendukung keputusan pemilihan suplier hasil tani gabah menggunakan metode AHP. Prototype Sistem  dibangun  menggunkan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Sistem  ini menghasilkan Supllier terpilih untuk menyuplai gabah di PB Hikmat Tiga Berlian. Kriteria yang digunakan  adalah  kadar  air,  kadar  hampa,  harga,  jarak  lahan  ke  pabrik,  dan  transportasi. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  perancangan  prototype  sistem  pendukung  keputusan berhasil dilakukan berdasarkan hasil pengujian User Acceptance Test dengan menggunakan 10 Responden dan 5 pertanyaan bahwa sistem dengan menggunakan metode AHP Dalam pemilihan Supplier  dapat  diterapkan.  Hal  ini  didasarkan  pada  nilai  rata-rata  hasil  68  %  responden menjawab Sangat Setuju dan 26 % responden menjawab Setuju. Pengujian terhadap hasil output sistem dan hasil perhitungan manual tidak ditemukan perbedaan hasil.
Kata kunci— Gabah, Supplier, SPK, AHP

## Abstract
The  grain  is  a  staple  in  rice  production  in  PB  Hikmat Tiga  Berlian. To  produce  good quality  rice,  the  best  and  quality  suppliers  are  needed.  One  effort  to  get  these  suppliers  is  by selecting a supplier of agricultural products. However, the obstacle that occurs at this time is the decision making on the selection of suppliers of grain crops during the harvest season with their respective advantages. This is because farmers  who bring their crops today and tomorrow are different  farmers.  This  study  aims  to  develop  a  decision  support  system  for  the  selection  of suppliers of grain farming using the AHP method. This system will produce the names of suppliers chosen to supply grain in PB Hikmat Tiga Berlian. The criteria used are water content, vacuum content,  price,  distance  to  the  factory,  and  transportation This  study  concludes  that  the  DSS prototype  design  can  be  done  based  on  the  test  results  of  the  User  Acceptance  Test  using  10 respondents and 5 questions that the system that uses the AHP method in supplier selection can be  applied.  This  is  based  on  the  average  value  of  the  results.  68%  of  respondents  answered
Strongly Agree and 26% of respondents answered Agree. Testing the results of the system and the results of manual calculations found no difference in results.
Keywords— Grain, Suppliers, DSS, AHP

## 1. PENDAHULUAN
PB.  Hikmat  Tiga  Berlian  merupakan  salah  satu  pabrik  beras  terbesar  yang  berada  di Wilayah Sulawesi Selatan. Produksi dan hasil berasnya langsung dari Kabupatan SIDRAP yang biasanya  disebut  gudangnya  beras  di  wilayah  Sulawesi  Selatan.  PB.  Hikmat  Tiga  Berlian melayani  untuk  Industri  Skala  Besar,  Kecil,  Juga  Eceran  Dengan  Harga  Kompetitif.  Pada  saat musim panen telah tiba banyak supplier petani yang menawarkan hasil tani gabah di PB. Hikmat Tiga Berlian. Namun  yang membawa hasil tani hari ini dan esok hari adalah supplier - supplier yang berbeda. Maka pemilik membutuhkan sistem untuk dapat mengambil keputusan setiap hari atau sesuai dengan waktu yang ditentukan untuk memilih gabah yang berkualitas untuk   diloah menjadi beras yang berkulitas baik untuk dipasarkan.
Dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  sangat  pesat  didalam  setiap aktifitas,  penerapan  TI  untuk  menunjang  pekerjaan  perusahaan,  instansi  pemerintahan  dan perseorangan. Teknologi digunakan sebagai alat untuk dalam mempermudah pekerjaan manusia, setiap pekerjaan selalu dihadapkan dalam pengambilan keputusan dan masalah yang sukar untuk diselesaikan  seperti  dalam  menentukan  suatu  pilihan  oleh  karena  itu  dalam  perkembangan  TI diterapkan  sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  support  System )  adalah  bagian  dari  sistem informasi  komputer    yang  berisi  basis  pengetahuan  yang  digunakan  untuk  mendukung  dalam pengambilan keputusan yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik [1]. Salah satu upaya untuk mendapatkan supplier yang terbaik dan berkualitas tersebut adalah dengan melakukan pemilihan supplier [2]. Proses dalam penentuan supplier selama ini dilakukan secara manual dan kurang objektiv sehingga proses ini tentunya kurang efektif dan akurat karena akan merugikan PB. Hikmat Tiga Berlian. Oleh karena itu sistem pendukung keputusan pemilihan supplier yang terkomputerisasi sangat membantu PB. Hikmat  Tiga  Berlian  yang  kesulitan  dalam  memilih  supplier  dengan  kelebihannya  masing- masing. Pada penelitian ini menerapkan system pendukung keputusan menggunkan metode AHP (Analytic  Hierarchy  Process) adalah  alat  pengukuran    kualitatif    yang  mengolah    hal    yang bersifat    kuantitatif.      Ada  3  keuntungan  dalam  penggunaan  metode  AHP  yaitu  penerapannya dalam  masalah  empiris  mengarah  ke  solusi  intuitif, hasilnya  tidak  mudah  dimanipulasi  dan dalam  masalah   keputusan   memungkinkan   membangun   kepentingan   relatif  dari  sejumlah kriteria [3]. Metode  AHP  memiliki  struktur  hirarkis dalam merepresentasikan   tipe   hubungan ketergantungan   fungsional   yang   paling   sederhana   dan berurutan  sehingga  mempermudah mendekomposisikan    persoalan    multikriteria    yang    kompleks    menjadi    elemen-elemen keputusannya.  Hirarki  bersifat  linear  dan  distrukturkan  mulai  dari  elemen  keputusan  yang bersifat  umum  (misalnya  tujuan,  objektif,  kriteria,  dan  subkriteria)  sampai  ke  variabel  atau faktor  yang  paling  konkrit  dan  mudah  terkontrol  pada  level  hirarki  terbawah yaitu alternatif keputusan [4].
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  implementasi metode  AHP  dalam sistem pendukung keputusan yang dilakukan oleh Anu John, dkk, dapat memberikan rekomendasi pemilihan vendor bahan baku kepada perusahaan FMCG untuk dapat mengurangi waktu dalam pemilihan  vendor  [5].  Selanjutnya  dengan  menggunakan  metode  AHP  yang  bertujuan menggunakan alat objektif untuk membangun model seleksi pemasok dengan mempertimbangkan beberapa kriteria prioritas kompetitif seperti kualitas, biaya, pengiriman, dan fleksibilitas sebagai kriteria evaluasi dan seleksi [6].
Penelitian yang menyajikan aplikasi menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) bertujuan dalam mengevaluasi dan pemilihan supplier untuk perusahaan Big C di Vietnam [7]. Penelitian dengan fitur sistem pendukung keputusan memungkinkan distributor yang paling
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...
cocok,  serta  moda  transportasinya,  dipilih  oleh  pengguna  berdasarkan  evaluasi  umum  moda transportasi  menggunakan  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  yang  bertujuan  untuk mengakomodasi distributor  dan moda transportasi yang sesuai berdasarkan karakteristik produk yang diperdagangkan dengan hasil peneilitian ini menghitung kapasitas angkutan menjadi kriteria dalam waktu pengiriman [8].  Pemilihan traktor terbaik di kota-kota Ghaenshahr dan Ahvaz Iran. Populasi statistik penelitian ini adalah 25 traktor di Ghaemshahr dan Ahvaz, di Pakistan  15 traktor dipilih secara acak, dan data dianalisis menggunakan AHP [9]. Keunggulan dari metode AHP ini adalah  sebuah  hirarki  fungsional  dimana  input  utamanya  adalah  persepsi  manusia.  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  dipecahkan  ke  dalam  kelompok- kelompoknya. Kemudian kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bagian hirarki [10].
Pada  penelitian  ini  penggunan  metode  AHP dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  Supplier  hasil  tani  gabah  di  PB.  Hikmat  Tiga  Berlian  agar  membantu  pemilik (pengguna sistem) akan hasil perangkingan supplier yang dihasilkan akurat dan terkomputerisasi dalam pengambilan keputusan. Alasan penggunaan metode AHP karena dapat memberikan hasil akurat yang didapatkan dari  perbandingan kriteria dan subkriteria serta data-data dari supplier, serta mampu memberikan keputusan berupa supplier yang terpilih untuk memasukkan gabah di PB. Hikmat Tiga Berlian.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  menggunakan metode AHP dalam sistem pendukung keputusan pemilihan Supplier hasil tani gabah di PB. Hikmat Tiga Berlian. Dengan teknik  pengumpulan  data  yaitu  wawancara,  observasi,  studi  dokumentasi  dan  pembagian kuesioner dengan tujuan informasi  yang diterima berkaitan langsung dengan kegiatan-kegiatan yang  dilakukan.Tahap-tahap  pada  penelitian  ini  yaitu  analisis,  desain,  pengkodean,  dan pengujian. Seperti pada gambar 1 berikut ini [11]:
Gambar 1 Metode Penelitian Keterangan: a. Analisis
Pada tahap analisis kebutuhan-kebutuhan yang dikumpul secara detil untuk menspesifikasikan kebutuhan  user  agar  mudah  di  gunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  memenuhi kebutuhan  user.  Seperti  melakukan  pengumpulan  data  dan  analisis  data  yang  dibutuhkan dalam perancangan sistem.
b. Desain
Desain sistem adalah proses yang merancamg permodelan sistem menggunakan metode AHP termasuk juga desain sistem yang diantaranya desain proses dengan menggunakan Diagram Konteks, desain Database, dan desain User Interface. Tahap-tahap ini menjelaskan kebutuhan sistem  dari  tahap  analisis  kebutuhan  ke  representasi  desain  agar  dapat  diimplementasikan menjadi program ke tahap selanjutnya.
c. Pengkodean
Dari tahap desain yang sudah dibuat harus di iplementasikan kedalam perangkat lunak yang akan menjadi sebuah sistem. Hasil dari tahap pengkodean berupa sistem pendukung keputusan atau program komputer yang sesuai dengan tahap desain yang dibuat sebelumnya.
d. Pengujian
Pengujian fokus pada perangkat lunak dari segi lojik dan fungsional dan memastikan bahwa semua bagian dari segi lojik dan fungsional sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir
Analisis Desain Pengkodean Pengujian
kesalahan  (error)  dan  untuk  mengetahui  tingkat  keakurasian  dari  sistem  dan  tingkat penerimaan terhadap sistem dari calon pengguna.

## 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Pada  dasarnya  metode  AHP  merupakan  suatu  teori  umum  tentang  suatu  konsep pengukuran. Metode ini digunakan untuk menemukan suatu skala rasio baik dari perbandingan pasangan  yang  bersifat  diskrit  maupun  kontinu.  Perbandingan-perbandingan  ini  dapat  diambil dari ukuran aktual atau dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan prefensi relatif [12]. Hasil akhir dari proses AHP adalah prioritas - prioritas dari alternatif - alternatif yang menjadi pilihan. Prioritas tersebut dapat digunakan untuk menentukan alternatif terbaik. Dengan AHP, proses keputusan kompleks dapat diuraikan menjadi keputusan-keputusan lebih kecil yang dapat  ditangani  dengan  mudah.  Cara  kerja  AHP  adalah  dengan  menyederhanakan  suatu permasalahan kompleks yang tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagian-bagian yang lebih sistematis. Berikut ini merupakan langkah-langkah perhitngan AHP [13] :
a. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan subtujuan- subtujuan, kriteria dan  kemungkinan alternatif-alternatif pada tingkatan kriteria yang paling bawah.
b. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  pada  intensitas.  Perbandingan  dilakukan berdasarkan “judgment” dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. Sehingga diperoleh judgment seluruhnya sebanyak n * [(n-1)/2]  buah,  dengan  n  adalah  banyaknya  elemen  yang  dibandingkan.  Kemudian menentukan prioritas lokalnya dan menghitung konsistensinya.
c. Melakukan  operasi  perkalian  antara  matriks  yang  memuat  prioritas  lokal  kriteria  dengan matriks  yang  memuat  prioritas  lokal  intensitas  /  alternatif  sehingga  akhirnya  akan menghasilkan suatu prioritas global.
d. Memeriksa  elemen  matriks  jika  aij  *  ajk  =  aik  maka  penilaian  pada  matriks  tersebut  sudah konsisten jika tidak maka lakukan perhitungan dengan rumus untuk menghitung konsistensi rasionya. Jika nilainya lebih dari 10 persen maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Untuk  menghitung  konsistensi  dari  matriks  perbandingan  berpasangan  dibutuhkan consistency random (CR). Berdasarkan perhitungan Saaty dengan menggunakan 5 sampel, jika “judgment” numerik diambil secara acak dari skala 1/9, 1/8, ..., 1, 2, …, 9 akan diperoleh rata- rata konsistensi untuk matriks dengan ukuran yang berbeda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Struktur Hirarki Metode AHP
Struktur  hirarki  dengan  menggunakan metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) digunakan untuk pemilihan Supplier hasil tani gabah di PB. Hikmat Tiga Berlian agar membantu pemilik (pengguna sistem) akan hasil perangkingan supplier. Struktur hirarki ditunjukkan pada Gambar 2.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...

## Gambar 2 Struktur Hirarki AHP

## 3.2 Analisis
PB.  Hikmat  Tiga  Berlian  merupakan  salah  satu  pabrik  beras  yang  bergerak  di  bidang pengolahan  gabah  dan  beras  serta  distribusi beras.  Untuk  menghasilkan  beras  dengan  kualitas yang baik maka dibutuhkan pula supplier yang terbaik dan berkualitas. Proses dalam penentuan supplier  selama  ini  dilakukan  secara  manual  dan  kurang  objektif  sehingga  proses  ini  tentunya kurang efektif dan akurat karena akan merugikan PB. Hikmat Tiga Berlian. Untuk informasi  yang menjadi  kebutuhan  dalam  proses  pembuatan  sistem  dengan  melakukan  wawancara,  observasi, studi dokumentasi dan pembagian kuesioner. Data supplier dilihat pada pada tabel 1.
Tabel 1 Data Supllier No Kode Nama Supplier 1 A01 Iwan 2 A02 Ellang 3 A03 Inani 4 A04 Ramli 5 A05 Jutfri
Kriteria yang digunakan dalam proses pemilihan supplier dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Data Kriteria No Kode Kriteria 1 F01 Kadar Air 2 F02 Kadar Hampa 3 F03 Harga 4 F04 Jarak Lahan 5 F05 Transportasi Subkriteria pada masing-masing kriterai dilihat pada tabel 3. Tabel 3 Data Subkriteria NO F01 F02 F03 F04 F05 1 13-14% 3% 4.600-5000/Kg <5 Km Kendaraan Petani 2 <12% <2% 5100-5500/Kg 6 - 15 Km Kendaraan Pabrik 3 >15% >4% 5600-6000/Kg >16 Km Kendaraan Umum

## 3.3 Desain
Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  sebagai  permodelan  dalam  sistem  ini.  AHP digunakan  dalam  memilih  supplier  terbaik  yang  menjadi  keputusan  dalam  pemilihan  supplier hasil tani gabah. Berikut prosedur dalam metode AHP [1]:
a. Menentukan prioritas Kriteria
Langkah yang perlu dilakukan untuk menentukan prioritas kriteria sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Dalam membuat matriks perbandingan berpasangan  antara satu kriteria dengan kriteria yang  lain  menggunakan  skala  penilaian  perbandingan  berpasangan,  seperti  pada  tabel  4  baris
SPK Pemilihan Supplier Hasil Tani Gabah di Pabrik Hikmat Kadar Air Kadar Hampa Harga Jarak Lahan Transportasi Iwan Ellang Inani Ramli Jutfri 13-14% < 12% >15% 3% < 2% > 4% 4.600- 5000/Kg 5100- 5500/Kg 5600- 6000/Kg <5 Km 6 - 15 Km >16 Km Kendaraan Petani Kendaraan Pabrik Kendaraan Umum
kriteria  F01  (Kadar  Air)  memiliki  nilai  2  kali  mendekati  penting  terhadap  baris  kriteria  F02 (Kadar  Hampa)  dan  sebaliknya.  Nilai  perbandingan  dari  setiap  kriteria  diperoleh  dari  hasil pembagian  kuesioner.  Dan  untuk  menampilka  nilai  kriteria  secara  menyeluruh  dari  matriks perbandingan berpasangan seperti pada tabel 4.
Tabel 4 Matriks Perbandingan Berpasangan Kode F01 F02 F03 F04 F05 F01 1 2 2 4 5 F02 0,5 1 2 4 5 Kode F01 F02 F03 F04 F05 F03 0,5 0,5 1 3 4 F04 0,25 0,25 0,3333 1 2 F05 0,2 0,2 0,25 0,5 1 Jumlah 2,45 3,95 5,5833 12,5 17 2. Membuat matriks nilai kriteria
Tahap selanjutnya membuat matriks nilai kriteria dengan persamaan 1 berikut [1]:
Nilai baris kolom baru = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠–𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑙𝑎𝑚𝑎 (1) Nilai baris F01 = 1 2,45 = 0,4082
Perhitungan  diterapkan  untuk  semua  baris  kolom  baru  menggunakan  persamaan  1  sehingga mendapatkan matriks ternormalisasi pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks Nilai Kriteria Kode F01 F02 F03 F04 F05 Jumlah Baris Prioritas F01 0,4082 0,5063 0,3582 0,32 0,2941 1,8868 0,3774 F02 0,2041 0,2532 0,3582 0,32 0,2941 1,4296 0,2859 F03 0,2041 0,1266 0,1791 0,24 0,2353 0,9851 0,197 F04 0,102 0,0633 0,0597 0,08 0,1176 0,4227 0,0845 F05 0,0816 0,0506 0,0448 0,04 0,0588 0,2759 0,0552 Jumlah 1 1 1 1 1 5 1
Nilai  pada  kolom  prioritas  merupakan  hasil  penjumlahan  masing-masing  baris  dibagi  dengan jumlah kriteria yang digunakan dengan menggunakan persamaan 2
wi = 𝑎𝑖 𝑛 (2)
w1 = 1,8868
5 = 0,3774 Secara detil matriks prioritas kriteria menggunakan persamaan 2 dapat dilihat pada tabel 6 Tabel 6 Prioritas Kriteria Kode F01 F02 F03 F04 F05 Prioritas 0,3774 0,2859 0,197 0,0845 0,0552

## 3. Membuat matriks penjumlahan setiap baris
Langkah  selanjutnya  membuat  matriks  penjumlahan  dengan  mengalikan  nilai  prioritas pada tabel 6 dengan matriks  perbandingan berpasangan pada tabel 4. Seperti nilai 0,3774 pada baris F01 tabel 7 diperoleh dari nilai prioritas F01 (0,3774) dikalikan dengan nilai baris F01 dan kolom F01. Maka hasil perhitungan matriks penjumlahan setiap baris secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kode F01 F02 F03 F04 F05 Jumlah Baris F01 0,3774 0,5718 0,3940 0,3381 0,2759 1,9572 F02 0,1887 0,2859 0,3940 0,3381 0,2759 1,4826 F03 0,1887 0,1430 0,1970 0,2536 0,2207 1,0030 F04 0,0943 0,0715 0,0657 0,0845 0,1103 0,4264 F05 0,0755 0,0572 0,0493 0,0423 0,0552 0,2793 Jumlah 0,9245 1,1294 1,1000 1,0567 0,9379 5,0000
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...

## 4. Perhitungan rasio konsistensi
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  rasio  konsistensi  dengan  cara  membagi  jumlah matriks setiap baris pada tabel 7 dengan nilai prioritas kriteria pada tabel 6. Sehingga di dapatkan perhitungan sebagai berikut:
F01 = 1,9572 / 0,3774 = 5,1866 F02 = 1,4826 / 0,2859 = 5,1856 F03 = 1,0030 / 0,1970 = 5,0908 F04 = 0,4264 / 0,0845 = 5,0437 F05 = 0,2793 / 0,0552 = 5,0632 Jumlah = 25,5698
Selanjutnya mencari nilai λmaks, CI dan CR dimana banyaknya kriteria (n) adalah 5 (lima): λ maks = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛 = 25,5698 5 = 5,1140 CI = (λmaks − n) 𝑛−1 = 5,1140−5 5−1 = 0,0285 CR = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 = 0,0285 1,12 = 0,0254
Oleh karena hasil CR < 0,1 maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima.
b. Menentukan prioritas subkriteria
Selanjutnya  perhitungan  subkriteria  yang  dilakukan  terhadap  sub-sub  dari  lima  kriteria sebelumnya. Terdapat 5 kriteria  yang berarti akan ada 5 perhitungan prioritas subkriteria.
1. Menghitung prioritas subkriteria kadar air
Membuat  matriks  perbandingan  subkriteria  seperti  matriks  perbandingan  kriteria,  hasil perbandingan subkriteria kadar air pada tabel 8.
Tabel 8 Matriks Perbandingan Subkriteria Kadar Air Kadar Air 13-14% <12% >15% 13-14% 1 5 6 <12% 0,2 1 2 >15% 0,1667 0,5 1 Jumlah 1,3667 6,5 9 Tahap selanjutnya membuat matriks nilai subkriteria kadar air pada tabel 9 Tabel 9 Matriks Nilai Subkriteria Kadar Air Kadar Air 13-14% <12% >15% Jumlah Baris Prioritas 13-14% 0,7317 0,7692 0,6667 2,1676 0,7225 <12% 0,1463 0,1538 0,2222 0,5224 0,1741 >15% 0,1220 0,0769 0,1111 0,3100 0,1033
Nilai pada kolom prioritas subkriteria merupakan hasil penjumlahan masing-masing baris dibagi dengan jumlah kriteria yang digunakan dengan menggunakan persamaan 2 w1 = 2,1676 3 = 0,7225
w2 = 0,5224 3 = 0,1741
w3 = 0,31 3 = 0,1033
Dengan proses yang sama untuk perhitungan subkriteria kadar hampa, harga, jarak lahan dan transportasi sama dengan cara perhitungan yang dilakukan subkriteria kadar air.
c. Menghitung Hasil Perangkingan
Pada langkah-langkah yang telah dibuat sebelumnya dalam menentukan prioritas kriteria dan subkriteria yang akan digunakan dalam perhitungan pemilihan supplier. Dari hasil prioritas kriteria dan subkriteria dibuat matrik hasil pada tabel 10.
Tabel 10 Matrik Hasil Kadar air Kadar Hampa Harga Jarak Lahan Transportasi 0,3774 0,2859 0,1970 0,0845 0,0552
13-14% 3% 4.600-5000/Kg <5 Km Kendaraan Petani 0,7225 0,5813 0,6924 0,6333 0,5390 <12% <2% 5100-5500/Kg 6 – 15 Km Kendaraan Pabrik 0,1741 0,3092 0,2233 0,2605 0,2973 >15% >4% 5600-6000/Kg >16 Km Kendaraan Umum 0,1033 0,1096 0,0843 0,1062 0,1638 Diketahui data nilai supplier yang ada di PB. Tiga Hikmat Berlian pada Tabel 11 Tabel 11 Data Nilai Supplier ALT Kadar air Kadar Hampa Harga Jarak Lahan Transportasi Iwan 14% 3% 5700 4 Km Kendaraan Pabrik Ellang 13% 2% 4600 14 Km Kendaraan Petani Inani 16% 3% 5200 3 Km Kendaraan Pabrik Ramli 14% 3% 4900 15 Km Kendaraan Petani Jutfri 7% 5% 4600 18 Km Kendaraan Umum
Data nilai supplier akan dikonversi kedalam nilai prioritas subkriteria yang akan di hitung hasil akhir atau hasil perangkingan supplier pada Tabel 12
Tabel 12 Hasil Perangkingan Supplier ALT Kadar air Kadar Hampa Harga Jarak Lahan Transportasi Total RANK 0,3774 0,2859 0,1970 0,0845 0,0552 Iwan 0,7225 0,5813 0,0843 0,6333 0,2973 0,5254 3 Ellang 0,7225 0,3092 0,6924 0,2605 0,5390 0,5492 2 Inani 0,1033 0,5813 0,2233 0,6333 0,2973 0,3191 4 Ramli 0,7225 0,5813 0,6924 0,2605 0,5390 0,6270 1 Jutfri 0,1741 0,1096 0,6924 0,1062 0,1638 0,2515 5
Nilai 0,7225 pada kolom Kadar Air baris Iwan didapatkan dari nilai Supplier Iwan untuk Kadar air yaitu 14% dengan prioritas dari subkriteria 13-14% yang bernilai 0,7225. Untuk kolom total  menggunakan persaman 3 𝑆𝑗 = Σ 𝑖 ( 𝑆𝑖𝑗 )( 𝑊𝑖 ) (3)
Iwan  = ( 0,3774 * 0,7225 ) + ( 0,2859 * 0,5813 ) + ( 0,1970 * 0,0843 ) + ( 0,0845*0,6333) + ( 0,0552 * 0,2973 ) = 0,5254 Ellang = ( 0,3774 * 0,7225 ) + ( 0,2859 * 0,3092 ) + ( 0,1970 * 0,6333 ) + ( 0,0845*0,2605) + ( 0,0552 * 0,5390 ) = 0,5492 Inani  = ( 0,3774 * 0,1033 ) + ( 0,2859 * 0,5813 ) + ( 0,1970 * 0,2233 ) + ( 0,0845*0,6333) + ( 0,0552 * 0,2973 ) = 0,3191 Ramli  = ( 0,3774 * 0,7225 ) + ( 0,2859 * 0,5813 ) + ( 0,1970 * 0,6924 ) + ( 0,0845*0,2605) + ( 0,0552 * 0,5390 ) = 0,6270 Ramli  = ( 0,3774 * 0,1741 ) + ( 0,2859 * 0,1096 ) + ( 0,1970 * 0,6924 ) + ( 0,0845*0,1062) + ( 0,0552 * 0,1638 ) = 0,2515
Pada  tabel  12  didapatkan  3  supplier  yang  memiliki  nilai  total  yang  tinggi  sehingga menjadi dasar pemilihan supplier yaitu Ramli, Ellang, dan Iwan.
d. Desain Proses
Penelitian ini merepresentasikan pemodelan proses menggunakan diagram konteks untuk menggambarkan aliran data yang mencakup masukan-masukan dasar, sistem umum dan keluaran serta menunjukkan sistem secara menyeluruh pada gambar 3.
Gambar 3 Diagram Konteks Pemilihan Supplier
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...
e. Desain Basis Data
Rancangan  relasi  antar  tabel  yang  akan  dibuat  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan supplier hasil tani gabah dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4 Relasi Antar Tabel

## 3.4 Implementasi
Dalam  penelititian  ini  ada  lima  fungsi  utama  yaitu  input  data  alternatif,  input  detil alternatif,  input  kriteria  dan  subkriteria,  input  matriks  berpasangan  kriteria,  input  matriks berpasangan subkritertia dan perhitungan hasil analisa.  Berikut ini implementasi user interface sistem pendukung keputusan pemilihan suplier hasil tani gabah menggunakan metode AHP:
Gambar 5 Menu Perbandingan Kriteria
Gambar 6 Menu Perbandingan Subkriteria

## Gambar 7 Hasil Pemilihan Supplier

## 3.5 Pengujian
Penelitian ini menggunakan tiga cara pengujian sistem, cara pertama dengan pengujian fungsionalitas sistem menggunakan Black Box Testing dapat dilihat pada tabel 13
Tabel 13 Pengujian Fumgsinalitas No Komponen Pengujian Pengujian Hasil yang diharapkan
Hasil
Pengujian 1 Login User Melakukan proses login sesuai dengan akun user yang terdaftar Sistem dapat diakses apabila user berhasil melakukan proses login Diterima Melakukan proses login dengan memasukkan data user dan password yang salah Sistem dapat menampilkan dialog apabila user salah memasukkan user dan password Diterima 2 Menu Kriteria Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data kriteria Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data kriteria Diterima 3 Menu Alternatif Supplier Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data supplier Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data supplier Diterima 4 Menu Perbandingan Kriteria Melakukan proses perbandingan, simpan, cek konsistensi dan reset nilai Sistem dapat melakukan proses perbandingan, simpan, cek konsistensi dan reset nilai Diterima Melakukan proses perbandingan dengan memasukkan nilai yang tidak konsisten Sistem dapat menampilkan dialog apabila user salah dalam melakukan perbandingan Diterima 5 Menu Perbandingan SubKriteria Melakukan proses perbandingan, simpan, dan reset nilai Sistem dapat melakukan proses perbandingan, simpan, dan reset nilai Diterima 6 Menu Hasil Analisa Menampilkan hasil perbandingan Kriteria, Sub Kriteria dan Perangkingan Supplier yang terpilih Sistem dapat menampilkan hasil perbandingan Kriteria, Sub Kriteria dan Perangkingan Supplier yang terpilih Diterima
Berdasarkan  pengujian  fungsionalitas  yang  telah  dilakukan  semua  komponen  yang diujikan 100% berhasil dilakukan.
Pengujian kedua merupakan tahap uji akurasi dengan mencocokkan hasil keluaran pada sistem  dengan  data  perankingan  sebenarnya  dari  pihak  PB  Hikmat  Tiga  Berlian.  Pengujian dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  menginputkan  nilai  data  nilai  supplier  yang  berbeda  pada masing-masing percobaan pada tabel 14.

## Tabel 14 Pengujian Tingkat Akurasi metode AHP
Pengujian-Ke Hasil Perangkingan Sistem Hasil Perankingan Manual Hasil Uji (%) Satu Jufri - Innani - Ramli - Ellang – Iwan Jufri - Innani - Ramli - Ellang – Iwan 100% Dua Ramli - Ellang - Innani - Iwan – Jufri Ramli - Ellang - Innani - Iwan – Jufri 100% Tiga Ellang - Jufri - Iwan - Innani – Ramli Ellang - Jufri - Iwan - Innani - Ramli 100% Empat Ramli - Ellang - Iwan - Innani – Jufri Ramli - Ellang - Iwan - Innani – Jufri 100% Lima Innani - Jufri - Ramli - Ellang – Iwan Innani - Jufri - Ramli - Ellang – Iwan 100% Rata-Rata 100%
Berdasarkan pengujian pada tabel 14 dengan acuan nilai λ maks = 5,1140, CI = 0,0285 dan CR = 0,0254 tersebut tidak ditemukan perbedan hasil perangkingan sehingga didapatkan rata-rata tingkat akurasi untuk kedua metode ini adalah 100%.
Pengujian ketiga menggunakan User Acceptance Test untuk mengetahui tingkat akurasi penerimaan prototype kepada user seperi pada tabel 15
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Hasil Tani Gabah ...
Tabel 15 Pengujian User Acceptance Test
No Pertanyaan Persentase Responden (%) SS S R KS TS 1 Prototipe  yang  di  iplementasikan  dapat  digunakan  untuk  menyeleksi Supplier yang terpilih. 70 20 10 0 0 2 Prototipe  memiliki  kriteria  penilaian  yang  sesuai  dengan  syarat  yang ditentukan pemilik untuk menghasilkan beras yang berkualitas. 80 20 0 0 0 3 Prototipe  memberikan  keleluasaan  kepada  pemilik  untuk  menambahkan kriteria dan alternatif supplier. 60 30 0 10 0 4 Prototipe  memberikan  keleluasaan  kepada  anda  untuk  merubah  nilai perbandingan kriteria dan sub kriteria. 50 40 10 0 0 5 Peringkat  yang  dihasilkan  oleh  Sistem  Pedukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Hasil  Tani  Gabah  Menggunakan  Metode  AHP  di  PB.  Hikmat Tiga  Berlian  ini  dapat  digunakan  untuk  menyeleksi  Supplier  yang memiliki hasil tani gabah yang berkualitas. 80 20 0 0 0 TOTAL 68 26 4 2 0
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 15 menghasilkan grafik pengujian User Acceptance Test seperti pada gambar 8. Grafik Hasil Uji User Acceptance
Gambar 8 Grafik Uji User Acceptance Berdasarkan hasil pengujian User Acceptance Test dengan menggunakan 10 Respondent dan  5 pertanyaan  bahwa  sistem  dengan  menggunakan  metode  AHP  Dalam  pemilihan  Supplier dapat diterapkan. Hal ini didasarkan pada nilai rata-rata hasil 68 % responden menjawab Sangat Setuju dan 26 % responden menjawab Setuju.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  tiga  cara  pengujian,  yang  pertama  terhadap  pengujian fungsionalitas  yang  telah  dilakukan  semua  komponen  yang  diujikan  100%  berhasil  dilakukan. Dilanjutkan dengan tahap uji akurasi sebanyak 5 kali percobaan dengan nilai data supplier yang berbeda, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%. Berdasarkan 5 kali percobaan dengan nilai acuan λ maks = 5,1140, CI = 0,0285 dan CR = 0,0254 untuk dapat menjadi 3 peringkat teratas maka supplier perlu memiliki kualitas gabah dengan kadar air diantara 13% - 14%, kadar hampa diantara  1%  -  3%,  patokan  harga  sekitar  Rp4.600  -  Rp5.000/Kg,  jarak  lahan  petani  ke  pabrik sekitar < 5 Km dan bebas memilih transportasi yang akan digunakan.
Pengujian User Acceptance Test dengan menggunakan 10 Respondent dan 5 pertanyaan bahwa  sistem  dengan  menggunakan  metode  AHP  Dalam  pemilihan  Supplier  dapat  diterapkan. Hasil  pengujian User  Acceptance Test diperoleh  persentasi  sebesar  68%  atas  jawaban  sangat setuju dan 26% responden menjawab kurang setuju.

## 5. SARAN
Dari hasil penelitian ini, maka untuk selanjutnya bisa melakukan pengembangan sistem dimana  menggunakan  kombinasi  metode  agar  dapat  membandingkan  efektivitas  dari  metode AHP.  Dapat  juga  dilakukan  pengembangan  sistem  dengan  menambahkan  keterangan  pada
keputusan  sistem  alasan  tidak  terpilihnya  supplier  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  tidak terpenuhi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini,  2008, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  Andri  Offset, Yogyakarta.
[2] Handayani,  Rani  Irma  ,Darmianti,  Y,  2017,    Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Pada  PT  .  Cipta  Nuansa  Prima Tangerang. Jurnal Techno Nusa Mandiri , Vol 14, hal 103–110.
[3] Kosasi,  S.,  &  Yuliani,  I.  D.  A.  E,  2014,  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Sales Promotion Girl, Jurnal Eksplora Informatika, Vol 4, hal 33–42.
[4] Sauter,  Vicki  L.,  2011,  Decision  Support  Systems  for  Business  Intelligence,  Second Edition,  John  Wiley & Sons, Inc.
[5] Anu, J., Aby, K, A., Jacob, K, 2014, AHP Approach for Vendor Evaluation and Selection in  a  FMCG  Company, International  Journal  of  Emerging  Technology  and  Advanced Engineering , Vol 4, hal 408-415.
[6] Hajar,  Y.  A.  A,  2017,  Using  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  to  Build  Suppliers’ Selection  Model. International  Journal  of  Academic  Research  in  Business  and  Social Sciences , 6 (12), 772–787. https://doi.org/10.6007/ijarbss/v6-i12/2552.
[7] Xuan, T, N., Gu-Hong, L., Ngoc, B, T, N., 2016, Application of AHP Method in Analysing and  Selecting  the  Right  Supplier-Case  of  Instant  Coffee  Supplier  for  Hanoi  Big  C Supermarket, International Conference on Computational Intelligence and Applications , pp. 51-55.
[8] Rizka,  H,  Doddy,  R,  Syurfah,  A.  I,  Rendra,  I,  2017,  Decision  support  systems: transportation  mode  selection  for  agricultural  product  distribution, Proceeding International Joint Conferenceon Science and Technology (IJCST) , pp. 536-539..
[9] Amini, S., & Asoodar, M. A., 2016, Selecting the most appropriate tractor using Analytic Hierarchy Process  – An  Iranian case study. Information Processing in Agriculture , 3 (4), 223–234. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.08.003.
[10]  Sinaga,  B.,  &  Zabua,  H.  M.,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Siswa  Berprestasi Menggunakan  Metode  Analytic  Hiearchy  Process  (AHP)  Pada  SMK  Singosari  Delitua. Jurnal Mantik Penusa, 16(2), 1–11. https://doi.org/10.1183/09031936.00190208
[11]   Wahyu, S, P., Kusrini, Hanif, A. F., 2018, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Studi Kasus : PT Commonwealth Life Pontianak, Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, Vol. 8, hal 105-116.
[12]   Mulyono, S., 1996, Teori  Pengambilan Keputusan, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Indonesia, Jakarta.
[13]   Nur Heri Cahyana, 2010, “Teknik Permodelan Analitycal Hierarchy Proces (AHP) Sebagai Pendukung Keputusan”, Jurnal TELEMATIKA, ISSN : 1829-667X Vol. 6.