CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 139
IMPLEMENTASI PROMETHEE II DALAM PEMILIHAN PESTISIDA TERBAIK UNTUK PERAWATAN DAUN PADA TANAMAN CABE
Mesran 1 , Pristiwanto 2 , Imelda Sinaga 3 123 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia
1 mesran.skom.mkom@gmail.com, 2 4nt0.82@gmail.com, 3 imelda.sinaga@gmail.com
Abstrak —Pestisida atau pembasmi hama merupakan bahan yang digunakan petani untuk mengendalikan, menolak atau membasmi organisme pengganggu. Khususnya pada daun tanaman cabe, pestisida merupakan pembasmi hama yang digunakan petani untuk memberantas hama, sehingga dapat meningkatkan hasil tanam bagi petani cabe. Saat ini jenis pestisida sudah banyak beredar dipasaran dengan merk yang berbeda, sehingga membuat para petani  kesulitan  dalam memilih bahan  pestisida  yang  terbaik  untuk perawatan daun pada tanaman cabe. Dari masalah yang dihadapi oleh petani cabe tersebut, penulis berkeinginan untuk melakukan penelitian  yang memudahkan petani cabe dalam memilih pestisida terbaik untuk perawatan daun pada tanaman cabe. Pada penelitian ini penulis menggunakan sistem pendukung  keputusan dengan mengimplementasi metode Promethee II. Berdasarkan sistem yang dibuat diharapkan dapat membantu para petani dalam membuat keputusan  tentang pestisida yang terbaik untuk perawatan daun tanaman cabe.
Keywords— Pestisida, Promethee II, Sistem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Negara Indonesia merupakan salah satu negara yang terkenal akan alamnya. Kondisi iklim di Indonesia sangat cocok untuk budidaya tanaman. Tanaman- tanaman ini bisa tumbuh dengan baik di dataran rendah maupun di dataran tinggi. Pada bidang pertanian,  tanaman  merupakan jenis organisme yang dibudidayakan petani dalam suatu lahan untuk dipanen saat mencapai tahapan pertumbuhan tertentu. Tanaman ini sangat beragam jenisnya, misalnya ada tanaman cabe, tanaman tomat, sayur-sayuran, kopi dan lain sebagainya. Tanaman cabe merupakan suatu komoditas pertanian paling atraktif yang selalu dibutuhkan oleh manusia untuk bahan makanan setiap harinya. Hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi petani untuk melakukan budidaya cabe. Pada tanaman cabe pastinya ada beberapa organ yang terdapat yaitu batang, akar, buah dan daun. Pada dasarnya penelitian pada tanaman ini dikhususkan pada daun tanaman cabe.
Salah satu organ penting pada tanaman cabe yaitu daun, disebut sebagai organ yang sangat penting yang dimiliki tanaman karena daun merupakan pembuat makanan yang utama yang terdapat pada bagian tumbuhan untuk melangsungkan hidupnya dengan mengubah cahaya matahari menjadi suatu  energi dengan bantuan proses fotosintesis. Pada daun dalam tanaman sering terjadi masalah yang membuat para petani kesulitan untuk mengatasinya.
Pestisida  pembasmi hama yang tidak terpisahkan dari  bidang  pertanian,  sebagai bagian dari kegiatan pemeliharaan suatu tanaman menggunakan pestisida. Khususnya daun yang terdapat pada tanaman cabe, pestisida berbahan kimia digunakan dalam
memberantas hama sehingga dapat meningkatkan hasil tanam bagi petani cabe. Dalam menentukan pestisida terbaik pada daun tanaman cabe tentu tidak mudah, dan petani cabe sering salah dalam memilih pestisida mengingat gejala yang ditimbulkan pada daun tanaman cabe berbeda-beda. Hal ini akan bertambah sulit apabila dalam suatu tanaman cabe, dilakukan suatu pengamatan mengenai hama-hama yang menyerang daun pada tanaman  cabe dengan mengambil beberapa contoh jenis pestisida untuk dibandingkan dan ditentukan jenis pestisida terbaik pada daun tanaman cabe tersebut. Petani cabe tidak jarang melakukan hal tersebut untuk mengantisipasi dan mengatasi masalah dengan membuat suatu keputusan yang tepat, baik memilih pestisida yang terbaik pada suatu jenis daun tanaman cabe yang memiliki ketahanan terhadap masalah yang dihadapi tersebut maupun dengan melakukan pencegahan agar dapat mengatasi masalah yang dihadapi.
Dari masalah yang dihadapi tersebut peneliti menerapkan kedalam suatu sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem  informasi berbasis komputer yang bertujuan membantu penghasil keputusan dalam membuat suatu keputusan[1]. Sistem pendukung keputusan  dirancang untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi[2].  Banyak metode yang dapat diterapkan pada sistem informasi berbasis sistem pendukung keputusan diantaranya seperti metode ELECTRE, MOORA, COPRAS, EXPROM II[3][4][5][2].
Dari penelitian terdahulu Sandi Syahputra(2017), menggunakan sistem pendukung keputusan dapat menentukan  kenaikan level mekanik. Pada penelitian
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 140 ini Sandi menggunakan metode EXPROM II[2]. Pada tahun  2018, Khairul Umam, menggunakan metode VIKOR untuk menentukan prioritas produk unggulan pada suatu daerah[6].
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya, menggunakan metode yang diterapkan pada sistem pendukung keputusan mampu memberikan hasil yang  efektif dan dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan suatu hasil yang tepat.
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Promethee  II, yang merupakan pengembangan dari Promethee. Metode ini merupakan suatu teknik Multi Criteria Decisian Making (MCDM) yang pertama sekali dikembangkan oleh J.P.Bransdengan melakukan penentuan urutan (prioritas ) dalam MCDM[7][8].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Tanaman Cabe
Tanaman cabe merupakan salah satu jenis tanaman favorit para petani, meskipun terkadang tingkat keberhasilannya sulit diprediksi. Banyak faktor yang mempengaruhi keberhasilan berbudi daya  cabe, salah satu faktor yang menurut peneliti wajib dipelajari adalah pengetahuan tentang pestisida.

## B. Pestisida
Pestisida merupakan bahan kimia yang umum digunakan di bidang pertanian, untuk membunuh hama dan penyakit tanaman. Secara umum kerusakan pada tanaman cabe paling umum disebabkan oleh hama dan penyakit. Hama dan penyakit disebabkan oleh beberapa organisme yang berbeda yang memerlukan penanganan serius bagi tanaman cabe.
Berikut ini ada beberapa jenis-jenis yang biasa digunakan untuk daun tanaman cabe:
1. Antracol 70 WP
2. Bion M 1/70 WP
3. Score 250 EC
4. Pegasus 500 SC
5. Curacron 500 EC
6. Numectin 20 EC
7. Prado 25 EC
8. Imidor 50 SL
9. Regent 50 SC
10. Amistar Top

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan(DSS)merupakan pendekatan atau metodologi untuk mendukung pengambilan keputusan bagi para penghasil keputusan. DSS menggunakan  sistem informasi interaktif, fleksibel, dan dikembangkandalam memberikan dukungan solusi bagi pihak manajemen[9].

## D. Promethee II
Metode Promethee  II atau dikenal dengan nama Preference Ranking Organization Method For
EnrichmenEvaluation  II, merupakan pengembangan dari Promethee I. Metode ini  dikembangkan oleh Brans dan Vincke pada tahun 1985. Metode Promethee II dapat memperoleh rangking lengkap dari alternatifnya[7][10].Metode Promethee melakukan pendekatan pengambilan keputusan multi kriteria yang interaktif yang dirancang untuk menangani kriteria kuantitatif maupun kualitatif dengan alternatif diskrit. Dalam metode ini, perbandingan dua alternatif dilakukan untuk menghitung fungsi preferensi untuk setiap kriteria.
Adapun langkah-langkah prosedural dalam metode Promethee II [11][10], yaitu: 1. Menormalisasi matriks keputusan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 = [ 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 − min ⁡ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 )] / [max ⁡ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) − min ⁡ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 )] (1)
Dimana Xij adalah ukuran kinerja alternatifnya sesuai kriteria jth. Untuk kriteria yang tidak menguntungkan, Eqn (1) dapat ditulis ulang sebagai berikut:
𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 = [ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) − 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ] / [max ⁡ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) − min ⁡ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 )] (2)
2. Hitung perbedaan evaluatif alternatif saya terhadap alternatif lainnya.Langkah ini melibatkan perhitungan perbedaan nilai kriteria antara alternatif pasangan yang berbeda.
3. Menghitung fungsi preferensi, Pj (i, i '). Terutama ada enam jenis fungsi preferensi umum seperti yang diusulkan oleh Brans dan Mareschal. Namun,  fungsi preferensi ini memerlukan definisi beberapa parameter preferensial, seperti preferensi dan batasan ketidak pedulian. Namun, dalam aplikasi real time, mungkin sulit bagi pengambil keputusan untuk menentukan fungsi preferensi spesifik yang sesuai untuk setiap kriteria dan juga untuk menentukan parameter yang terlibat. Untuk menghindari masalah ini, fungsi preferensi disederhanakan berikut diadopsi di sini:
𝑃𝑃 𝑖𝑖 (i,i’) = 0 jika 𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 ≤ 𝑅𝑅 𝑖𝑖 ′ 𝑖𝑖 (3) 𝑃𝑃 𝑖𝑖 (i,i’) = ( 𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑅𝑅 𝑖𝑖′𝑖𝑖 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑗𝑗𝑚𝑚 𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 > 𝑅𝑅 𝑖𝑖′𝑖𝑖
(4)
4. Hitung fungsi preferensi agregat dengan mempertimbangkan bobot kriteria.Fungsi preferensi agregat
𝜋𝜋 (i,i’) = �� 𝑊𝑊 𝑖𝑖 𝑚𝑚 𝑖𝑖 =1 . 𝑃𝑃 𝑖𝑖 ( 𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ′ ) � / ∑ 𝑊𝑊 𝑖𝑖 𝑚𝑚 𝑖𝑖 =1
(5)
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 141
Dimana w j adalah kriteria kepentingan relatif (berat) dari j th .
5. Tentukan arus keluar dan arus outranking sebagai berikut:
Aliran (atau positif) untuk alternatif:
𝜑𝜑 (i) = 1 𝑛𝑛− 1 [ ∑ 𝜋𝜋 𝑛𝑛 𝑖𝑖′ =1 ( 𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ′ )] / (i ≠ 𝑖𝑖 ) (6)
Memasuki arus (atau negatif) untuk alternatif:
𝜑𝜑 (i) = 1 𝑛𝑛− 1
[ ∑ 𝜋𝜋 𝑛𝑛 𝑖𝑖′ =1 ( 𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ′ )] / (i ≠ 𝑖𝑖 ) (7)
Dimana n adalah jumlah alternatif. Di sini, setiap alternatif menghadapi (n -  1) sejumlah alternatif lainnya. Aliran meninggalkan mengungkapkan seberapa banyak alternatif yang mendominasi alternatif lainnya, sedangkan arus masuk menunjukkan seberapa banyak alternatif didominasi oleh alternatif lainnya. Berdasarkan arus outranking ini, Promethee II dapat memberikan preorder lengkap dengan menggunakan aliran bersih, meskipun kehilangan banyak informasi tentang hubungan preferensi.
6. Hitung arus outranking bersih untuk setiap alternatif.
𝜑𝜑 ( 𝑖𝑖 ) = 𝜑𝜑 + (i) - 𝜑𝜑 − (i)
(8)
Menentukan rangking semua alternatif yang dipertimbangkan  tergantung  pada  nilai  φ  (i).  Nilai yang  lebih  tinggi  dari  Φ  (i),  semakin  bagus alternatifnya. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah yang memiliki nilai φ (i) tertinggi.

## III. METODE PENELITIAN
Terdapat beberapa tahap penelitian yang dilakukan oleh penelitian, yaitu:
1. Observasi. Dalam hal ini peneliti melakukan sampling terhadap beberapa jenis pestisida untuk daun tanaman cabe.
2. Studi Pustaka Melakukan pendalaman terhadap literatur yang berhubungan dengan topik penelitian, seperti pemahaman terhadap metode Promethee, perhitungan, penentuan bobot dan sebagainya.
3. Penentuan matrik keputusan Pada bagian ini peneliti mengambil sampel beberapa pestisida yang dijadikan alternatif serta menentukan kriteria yang berpengaruh sebagai dasar perhitungan. Dalam tahapan ini peneliti juga
menentukan bobot dari tiap tiap kriteria yang digunakan.
4. Melakukan pembobotan terhadap matrik keputusan
5. Melakukan pengujian dengan menggunakan metode Promethee II
6. Melakukan perangkingan terhadap hasil perhitungan Promethee II
7. Menyajikan hasil terbaik dari pemilihan terhadap pestisida yang tepat untuk tanaman cabe.

## IV. PEMBAHASAN
Dalam pemilihan pestisida terbaik untuk daun pada tanaman cabe menggunakan model Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)dengan metode Preference Ranking Organization Method For Enrichmen Evaluation(Promethee) maka diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan proses perhitungannya sehingga akan didapatkan alternatif terbaik, dalam penelitian ini alternatif yang dimaksud adalah pestisida terbaik.
Medote Promethee II dalam prosesnya diperlukan kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan pada proses perangkingan jenis pestisida terbaik untuk daun pada tanaman cabe.
Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan adalah sebagai berikut.
TABEL I DAFTAR KRITERIA Kriteria Keterangan C 1 Harga C 2 Penggunaan C 3 Daya Tahan Simpan C 4 Cara Kerja TABEL II DAFTAR PESTISIDA YANG DISELEKSI Nama Pestisida C1 C2 C3 C4 Curacron 500 EC Rp 26.850 0.25-1 ml/liter Lama  Bekerja Secara Langsung Prado 25 EC Rp 14.850 0.25-1 ml/liter Lama  Bekerja Secara Kontak Imidor 50 SL Rp 13.850 0.5-1 ml/liter Tidak Lama Bekerja Secara Langsung Regent 50 SC Rp 29.250 0.25-1 ml/liter Lama  Bekerja Secara Kontak Amistar Top Rp 73.900 0.25-1 ml/liter Lama Bekerja Secara Kontak dan Sistemik
Dari masing-masing kriteria tersebut dilakukan penentuan bobot. Pada bobot terdiri dari lima bilangan Fuzzy , yaitu sangat buruk (SBI), buruk (BI), cukup (C), baik (B), dan sangat baik (SB) seperti terlihat pada gambar 1.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 142
Gbr 1. Bilangan Fuzzy Untuk Bobot
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan Fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp seperti yang terlihat pada tabel 3.
TABEL III BOBOT Bilangan fuzzy Nilai Sangat Buruk (SBI) 10 Buruk (BI) 20 Cukup (C) 30 Baik (B) 40 Sangat Baik (SB) 50
Pada pembobotan untuk tiap-tiap kriteria ditentukan dari tingkat kepentingan dari masing- masing kriteria. Tingkat kepentingan tertinggi terdapat pada kriteria harga dan kriteria cara kerja, kemudian kriteria penggunaan dan kriteria daya tahan simpan memiliki tingkat kepentingan yang kedua dan setara. Dari  nilai bobot terhadap kepentingan pada setiap kriteria  maka bobot awal untuk setiap kriteria (C1 – C4) dari setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 3.4 berikut ini.
TABEL IV BOBOT KRITERIA HARGA Harga Bilangan fuzzy Nilai Rp 10.000 – Rp 35.000 Sangat baik 50 Rp 36.000 – Rp 55.000 Baik 40 Rp 56.000 – Rp 75.000 Cukup 30 TABEL V BOBOT KRITERIA PENGGUNAAN Penggunaan Bilangan fuzzy Nilai 0.5 – 1 ml/liter air Sangat baik 50 0.25 – 1 ml/liter air Cukup 30 TABEL VI BOBOT KRITERIA DATA TAHAN SIMPAN Daya tahan simpan    Bilangan fuzzy Nilai Tahan lama Sangat baik 50 Tidak tahan lama Buruk 20 TABEL VII MENENTUKAN KRITERIA CARA KERJA PESTISIDA Cara kerja Bilangan fuzzy Nilai Secara kontak dan sistemik Sangat baik 50 Secara langsung Baik 40 Secara kontak Cukup 30
Berikut dibawah ini adalah tabel penentuan  kode setiap data alternatif pestisida.
TABEL VIII DAFTAR ALTERNATIF Alternatif Keterangan P1 Curacron 500 EC P2 Prado 25 EC P3 Imidor 50 SL P4 Regent 50 SC P5 Amistar Top TABEL IX RATING KECOCOKAN
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4
P1 50 30 50 40 P2
50 40 50 30 P3
50 30 20 40 P4 50 40 50 30 P5
30 50 50 50
Max 50 50 50 50 Min 30 30 20 30
Nilai bobot (W) = Harga (3), Penggunaan (2), Daya tahan simpan (2), Cara kerja (3), Alternatif (N) = 5.
Dari rating kecocokan diperoleh matrik keputusan x sebagai berikut.
X = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 50  30  50  40 50  40  50  30 50  30  20  40 50  40  50  30 30   50  50  50 ⎭ ⎪ ⎬ ⎪ ⎫
Tahap awal menormalisasi matriks keputusan dengan menggunakan persamaan (1)
𝑅𝑅 11 = (50 – 30) / (50 - 30)  = 20 / 20 = 1
𝑅𝑅 12 = (50 – 30) / (50 - 30)  = 20 / 20 = 1 𝑅𝑅 13 = (50 – 30) / (50 - 30)  = 20 / 20= 1 𝑅𝑅 14 = (50 – 30) / (50 - 30)  = 20 / 20= 1 𝑅𝑅 15 = (50 – 30) / (50 - 30)  = 0 / 20= 0 𝑅𝑅 21 = (30 – 30) / (50 - 30)= 0 / 20  = 0 𝑅𝑅 22 = (40 – 30) / (50 - 30) = 10 / 20 = 0.5 𝑅𝑅 23 = (30 – 30) / (50 - 30) = 0 / 20  = 0 𝑅𝑅 24 = (40 – 30) / (50 - 30) = 10 / 20 = 0.5 𝑅𝑅 25 = (50 – 30) / (50 - 30) = 20 / 20 = 1 𝑅𝑅 31 = (50 – 20) / (50 - 20) = 30 / 30 = 1 𝑅𝑅 32 = (50 – 20) / (50 - 20) = 30 / 30 = 1 𝑅𝑅 33 = (20 – 20) / (50 - 20) = 0 / 30  = 0 𝑅𝑅 34 = (50 – 20) / (50 - 20) = 30 / 30 = 1
𝑅𝑅 35 = (50 – 20) / (50 - 20)= 30 / 30 = 1 𝑅𝑅 41 = (40 – 30) / (50 - 30) = 10 / 20 = 0.5 𝑅𝑅 42 = (30 – 30) / (50 - 30) = 0 / 20  = 0 𝑅𝑅 43 = (40 – 30) / (50 - 30) = 10 / 20 = 0.5
𝑅𝑅 44 = (30 – 30) / (50 - 30) = 0 / 20  = 0
𝑅𝑅 45 = (50 – 30) / (50 - 30) = 20 / 20 = 1
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 143
Dari hasil perhitungan di atas, diperoleh tabel 11, seperti berikut ini.
TABEL XI HASIL NORMALISASI MATRIKS RIJ P1 1 0 1 0.5 P2 1 0.5 1 0 P3 1 0 0 0.5 P4 1 0.5 1 0 P5 0 1 1 1
Langkah selanjutnya menghitung preferensi, menggunakan persamaan 3 dan 4.
Untuk P 12 : 1 ≤ 1 = 0
0 ≤ 0.5 = 0
1 ≤ 1 = 0 0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5 Untuk P 13 :
1 ≤ 1 = 0
0 ≤ 0  = 0 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0.5 ≤ 0.5 = 0 Untuk P 14 : 1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0.5 = 0
1 ≤ 1 = 0 0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5 Untuk P 15 :
1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0 ≤ 1  = 0 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 1  = 0 Untuk P 21 : 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5 1 ≤ 1 = 0
0 ≤ 0.5  = 0 Untuk P 23 : 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0 ≤ 0.5  = 0 Untuk P 24 : 1 ≤ 1 = 0 0.5 ≤ 0.5 = 0 1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0  = 0 Untuk P 25 : 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1
0.5 ≤ 1  = 0 1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 1  = 0
Untuk P 31 : 1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0 = 0 0 ≤ 1 = 0 0.5 ≤ 0.5 = 0 Untuk P 32 :
1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0.5 = 0
0 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5
Untuk P 34 :
1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0.5 = 0
0 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5
Untuk P 35 :
1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0 ≤ 1 = 0
0 ≤ 1 = 0 0.5 ≤ 1 = 0
Untuk P 41 : 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5 1 ≤ 1 = 0
0 ≤ 0.5 = 0 Untuk P 42 : 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0.5 = 0
1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 0 = 0 Untuk P 43 : 1 ≤ 1 = 0
0.5 ≤ 0 → 0.5 – 0 = 0.5
1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0 ≤ 0.5  = 0
Untuk P
45 : 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 0.5 ≤ 1  = 0
1 ≤ 1 = 0 0 ≤ 1 = 0
Untuk P 51 :
0 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 1 ≤ 1 = 0
1 ≤ 0.5 → 1 – 0.5 = 0.5
Untuk P 52 : 0 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0.5 → 1 – 0.5 = 0.5
1 ≤ 1 = 0
1 ≤ 0 → 1 − 0 = 1 Untuk P 53 : 0 ≤ 1 = 0 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 1 ≤ 0 → 1 – 0 = 1 1 ≤ 0.5 → 1 − 0.5 = 0.5 Untuk P 54 : 0 ≤ 1 = 0
1 ≤ 0.5 → 1 – 0.5 = 0.5
1 ≤ 1 = 0
1 ≤ 0 → 1 − 0 = 1
Diperoleh hasil preferensi matriks Rij, sebagai berikut.

## TABEL XII HASIL PREFERENSI MATRIK RIJ
P1,2 0 0 0 0.5 P1,3 0 0 1 0
P1,4 0 0 0 0.5 P1,5 1 0 0 0 P2,1 0 0.5 0 0 P2,3 0 0.5 1 0 P2,4 0 0 0 0 P2,5 1 0 0 0 P3,1 0 0 0 0
P3,2 0 0 0 0.5 P3,4 0 0 0 0.5 P3,5 1 0 0 0 P4,1 0 0.5 0 0 P4,2 0 0 0 0 P4,3 0 0.5 1 0 P4,5 1 0 0 0 P5,1 0 1 0 0.5 P5,2 0 0.5 0 1
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 144 P5,3 0 1 1 0.5 P5,4 0 0.5 0 1
Kemudian  menghitung preferensi agregat dengan menggunakan persamaan 5.
Untuk P 12 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 13 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (1 * 2) / 10 = 0.2
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 14 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 15 :   (1 * 3) / 10 = 0.3 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 21 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0.5 * 2) / 10 = 0.1 (0 * 2) / 10 = 0
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 23 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0.5 * 2) / 10 = 0.1 (1 * 2) / 10 = 0.2
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 24 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 25 :   (1 * 3) / 10 = 0.3 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 31 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0* 3) / 10 = 0 Untuk P 32 :   (0 * 3) / 10 = 0
(0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 34 :   (0 * 3) / 10 = 0
(0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 35 :   (1 * 3) / 10 = 0.3 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 41 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0.5 * 2) / 10 = 0.1 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 42 :   (0 * 3) / 10 = 0
(0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0 (0 * 3) / 10 = 0 Untuk P 43 :  (0 * 3) / 10 = 0 (0.5 * 2) / 10 = 0.1 (1 * 2) / 10 = 0.2
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 45 :  (1 * 3) / 10 = 0.3
(0 * 2) / 10 = 0 (0 * 2) / 10 = 0
(0 * 3) / 10 = 0
Untuk P 51 :   (0 * 3) / 10 = 0
(1 * 2) / 10 = 0.2
(0 * 2) / 10 = 0
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 52 :   (0 * 3) / 10 = 0
(0.5 * 2) / 10 = 0.1
(0 * 2) / 10 = 0
(1 * 3) / 10 = 0.3
Untuk P 53 :   (0 * 3) / 10 = 0
(1 * 2) / 10 = 0.2
(1 * 2) / 10 = 0.2
(0.5 * 3) / 10 = 0.15
Untuk P 54 :   (0 * 3) / 10 = 0 (0.5 * 2) / 10 = 0.1
(0 * 2) / 10 = 0
(1 * 3) / 10 = 0.3
Hasil dari perhitungan  di atas dapat dilihat pada tabel 13.

## TABEL XIII HASIL FUNGSI PREFERENSI AGREGAT
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Total P1,2 0 0 0 0.15 0.15 P1,3 0 0 0.2 0 0.2 P1,4 0 0 0 0.15 0.15 P1,5 0.3 0 0 0 0.3 P2,1 0 0.1 0 0 0.1 P2,3 0 0.1 0.2 0 0.3 P2,4 0 0 0 0 0 P2,5 0.3 0 0 0 0.3 P3,1 0 0 0 0 0 P3,2 0 0 0 0.15 0.15 P3,4 0 0 0 0.15 0.15 P3,5 0.3 0 0 0 0.3 P4,1 0 0.1 0 0 0.1 P4,2 0 0 0 0 0 P4,3 0 0.1 0.2 0 0.3 P4,5 0.3 0 0 0 0.3 P5,1 0 0.2 0 0.15 0.35 P5,2 0 0.1 0 0.3 0.4 P5,3 0 0.2 0.2 0.15 0.55 P5,4 0 0.1 0 0.3 0.4
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 145 TABEL XIV MATRIK PREFERENSI AGREGAT Alternatif P1 P2 P3 P4 P5 Total P1 - 0.15 0.2 0.5 0. 3 1.15 P2 0.1 - 0.3 0 0.3 0.7 P3 0 0.15 - 0.15 0.3 0.6 P4 0.1 0 0.3 - 0.3 0.7 P5 0.35 0.4 0.55 0.4 - 1.7 Total 0.55 0.7 1.35  1.05 1.2
Langkah  selanjutnya menentukan Leaving Flow (persamaan 6) dan Entering Flow (persamaan 7).
Untuk Leaving flow:
P1: 1 5 − 1 * 1.15 = 0.2875
P2: 1 5 − 1 * 0.7 = 0.175
P3: 1 5 − 1 * 0.6  = 0.15
P4: 1 5 − 1 * 0.7 = 0.175
P5: 1 5 − 1 * 1.7 = 0.425
Untuk Entering flow:
P1: 1 5 − 1 * 0.55 = 0.1375
P2: 1 5 − 1 * 0. 7 = 0.175
P3: 1 5 − 1 * 1.35  = 0.3375
P4: 1 5 − 1 * 1.05 = 0.2625
P5: 1 5 − 1 * 1.2 = 0.3
Hasil dari perhitungan leaving flow dan entering flow dilihat pada tabel 15.
TABEL XV TABEL LEAVING FLOW DAN ENTERING FLOW Alternatif Leaving Flow Entering Flow P1 0.2875 0.1375 P2 0.175 0.175 P3 0.1s5 0.3375 P4 0.175 0.2625 P5 0.425 0.3
Terakhir menghitung Net Flow menggunakan persamaan 8.
P1 = 0.2875 – 0.1375 = 0.15 P2 = 0.175 – 0.175 = 0 P3 = 0.15 – 0.3375 = - 0.1875 P4 = 0.175 – 0.2625 = - 0.0875 P5 = 0.425 – 0.3 =  0.125
TABEL XVI HASIL NET FLOW Alternatif   Net Flow Rangking P1 0.15 1 P2 0 3 P3 -0.1875 4 P4 -0.0875 5 P5 0.125 2
Dari perhitungan alternatif diatas maka P1 yaitu pestisida Curacron 500 EC terpilih sebagai alternatif paling baik untuk petani cabe.

## V. PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem pendukung keputusan untuk memilih jenis pestisida terbaik pada daun tanaman cabe menggunakan metode Promethee II dimulai dari menentukan kriteria dengan menerapkan ketentuan dengan rumus model Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dari setiap alternatif-alternatif.
2. Penerapan metode Promethee II dalam pemilihan pestisida terbaik dimulai dari tahap menormalisasi matrik keputusan, menghitung fungsi preferensi, preferensi agregat, menentukan arus keluar dan arus outrangking , menghitung arus outrangking bersih dan terakhir menentukan rangking semua alternatif, sehingga diperoleh hasil sebagai suatu solusi untuk mendukung pengambilan keputusan dalam memilih pestisida terbaik untuk daun pada tanaman cabe.
3. Dalam penelitian ini maka penulis dapat menghasilkan suatu keputusan yang tepat dalam memilih pestisida yang terbaik untuk tanaman cabe, sehingga memudahkan petani cabe untuk mengatasi masalah daun pada tanaman cabe.

## REFERENSI
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A.  Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[3] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.
[4] Esra;  and  AyĢegül,  “AIR  CONDITIONER  SEL ECTION PROBLEM WITH COPRAS AND ARAS METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.
[5] Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D. Siregar, Fadlina, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 7, pp. 397–402, 2017.
[6] K. Umam, V. E. Sulastri, T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43– 49, 2017.
[7] M. Behzadian, R. B. Kazemzadeh, A. Albadvi, and M. Aghdasi, “PROMETHEE: A comprehensive literature review on methodologies and applications,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 200, no. 1, pp. 198–215, Jan. 2010.
[8] H. Zhao, Y. Peng, and W. Li, “Revised PROMETHEE II for improving efficiency in emergency response,” Procedia Comput. Sci. , vol. 17, pp. 181–188, 2013.
[9] T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 146
[10]  A. V. Manikrao and C. Shankar, “Facility Location Selection using PROMETHEE II Method,” Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. Dhaka , pp. 59–64, 2010.
[11]  M. Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.