## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI LAHAN PERTANIAN
UNTUK BUDIDAYA TANAMAN JERUK KEPROK MENGGUNAKAN FUZZY MULTI ATRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Leonardus Naben 1 , Kornelis Letelay 2 dan Emerensye S.Y. Pandie 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik Universitas Nusa Cendana, Jl Adisucipto Penfui
1 Email: nabenleo@gmail.com
2 Email: kletelay@gmail.com
3 Email: emerensyepandie@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Jeruk merupakan komoditas buah yang cukup menguntungkan untuk diusahakan. Agribisnis jeruk jika diusahakan dengan sungguh-sungguh terbukti mampu meningkatkan kesejahteraan petani dan dapat menumbuhkembangkan  perekonomian  regional serta peningkatan  pendapatan  nasional.  Saat ini, penentuan lahan untuk budidaya tanaman jeruk keprok di Kabupaten Timor Tengah Selatan (TTS) masih manual, bahkan terkadang “memaksa” pada penggunaan lahan untuk jenis tanaman jeruk keprok. Selain itu, pembukaan lahan pada wilayah yang tidak tepat dapat menyebabkan biaya yang lebih mahal dari pada nilai komoditas  pertanian  untuk  masa beberapa  tahun.  Dinas Pertanian  juga masih  menentukan  lokasi lahan  secara manual sehingga informasi untuk  menunjang  pengambilan  keputusan  penentuan  lahan pertanian  juga kurang  akurat.  Pemanfaatan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan Fuzzy Multi Atribute Decission Making (FMADM) dan metode Simple Additive Weighting (SAW) sangat tepat jika diterapkan  pada masalah  ini.  Penelitian  ini menggunakan  7  kriteria yakni curah  hujan,  temperatur, drainase, kedalaman solum, pH, H ₂ O, tektur dan kemiringan lereng dilakukan pengujian sistem dengan membandingkan  perhitungan  manual dengan  perhitungan  dari sistem  dan  hasil  perhitungannya sama sehingga sistem mampu memberikan hasil yang baik selain itu untuk mengukur tingkat kepentingan bobot dilakkuan pengujian sensitivitas perubahan bobot dengan 10 data lokasi lahan yang didapat dari peneliti di Balai Pengkajian Teknoloi Pertanian (BPTP) Nusa Tenggara Timur (NTT) dan hasilnya kriteria yang paling  sensitif  adalah  kemiringan  lereng  dengan  tingkat sensitifnya 60%. Hasil akhir  olah  data sistem, setelah ditambah 0.5 dan 1 untuk pengujian sensitivitas menunjukkan perubahan hasil perankingan pada setiap data. Setelah itu dilakukan analisa terhadap data dan diperoleh hasil yang baik.
Kata Kunci : j eruk k eprok, s istem p endukung k eputusan, FMADM., SAW

## ABSTRACT
In commodity, oranges is one fruits that have benefit to be organized. The agribusiness of orange could  increase  farmers’  prosperity  if  it organized  wholeheartedly.  Besides, it is  not only  expand thereigional economic matters  but also  increasing  the national emolument. Nowadays,  the determining area of cultivation of oranges in TTS regency still did in manual way. occasionally, the farmers constrain the land utilizing of citrus fruit. The exposure of the land in the inappropriate area can lead the costs to be more expensive than the percentage agricultural commodities in the future. The Agriculture Department still estabish the location manually, so the information of decission support system of ariculture area is less accurate. That is why the use of FMADM decission support system and SAW method very precise to implement in this case. This research use 7 criteria rain, temperature,  drainae, pH H 2 O, texture of land, and slope.  The comparing of manual computation and system computation by examination system. The results are same but the outcome of the system is better than manually. In measuring the importance of weight use sensititifity  examine of  weight repair  with  10  data location  that found  by  the researcher  in BPTP East Nusa Tenggara. The result found the more sensitive criteria is slope which has sensitive levels 60%. Finally, after data processing by the system result add 0.5 and 1, show  contrast result of rank of the data. The data analyze found better result.
Keywords : o range, d ecission s upport s ystem, FMADM, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Jeruk merupakan komoditas buah yang cukup menguntungkan untuk diusahakan. Agribisnis jeruk, jika diusahakan dengan sungguh-sungguh terbukti mampu meningkatkan kesejahteraan petani dan dapat menumbuh-kembangkan perekonomian regional serta peningkatan pendapatan nasional. Seiring dengan pertumbuhan penduduk yang relatif masih tinggi dan peningkatan kesadaran akan gizi masyarakat, maka diperkirakan kebutuhan buah jeruk nasional pada tahun 2010 untuk memenuhi berbagai kebutuhan dalam negeri mencapai 3.483.095 ton atau sekitar 1,5 kali dari produksi nasional pada tahun 2005. Peningkatan produksi jeruk nasional; dapat ditingkatkan dengan pengembangan areal baru dan peningkatan produktivitas dan kualitas kebun jeruk. Pada tahun 2010, tidak kurang dari 62 kabupaten dari 18 provinsi di Indonesia mempunyai program pengembangan agribisnis jeruk. Program ini dilakukan di sentra produksi utama seperti di Sumatera Utara, Kalimantan Barat, Jawa Timur, Kalimantan Selatan, Sulawesi Barat dan Selatan, dan walaupun tidak terlalu luas juga terdapat di kabupaten TTS-NTT dengan jeruk keprok SoE-nya. Sentra produksi jeruk yang ada sekarang belum berbentuk dalam suatu hamparan tetapi merupakan kantong-kantong produksi yang sempit dan terpencar di kawasan sentra produksi, dengan tingkat pemeliharaan yang bervariasi dan belum optimal serta pengelolaan pascapanennya yang sederhana dan pemasaran yang tidak berpihak kepada petani. Prospek agribisnis jeruk di masa mendatang jika digarap  serius,  selain  dapat  meningkat  kesejahteraan  petaninya  juga  bagi  perekonomian  regional  dan nasional [ 1 ].
Saat ini, penentuan lahan untuk budidaya tanaman jeruk keprok di kabupaten TTS tidak sesuai, bahkan  terkadang  “memaksa”  pada  penggunaan  lahan  untuk  jenis  tanaman  jeruk  keprok.  Selain  itu, pembukaan lahan pada wilayah yang tidak tepat dapat menyebabkan biaya yang lebih mahal dari pada nilai komoditas pertanian untuk masa beberapa tahun. Penyuluh Pertanian Lapangan terkadang mengalami kesulitan dalam menghafal fakta kondisi lahan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung kepuitusan untuk melakukan pemilihan lahan pertanian untuk budidaya komoditas pertanian tanaman buah-buahan yakni budidaya tanaman jeruk keprok. Sistem pendukung keputusan secara sederhana dapat didefenisikan berupa sistem yang berbasis komputer yang dapat digunakan untuk mempermudah dalam melakukan pengambilan keputusan. Kemampuan mengambil keputusan yang digunakan Dinas Pertanian juga masih secara manual sehingga informasi untuk menunjang pengambilan keputusan penentuan lahan pertanian juga kurang akurat. Pemanfaatan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW sangat tepat jika diterapkan pada masalah ini. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu paling optimal dijadikan daerah pertanian untuk budidaya tanaman jeruk keprok atau tidak berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu daerah yang paling optimal untuk digunakan sebagai lahan pertanian untuk membudidayakan tanaman jeruk keprok. Latar belakang masalah di atas merupakan alasan pengambilan topik penelitian “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Lahan Pertanian Untuk Budidaya Tanaman Jeruk Keprok Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) Dan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”

## 2. MATERI DAN METODE Sistem Pendukung Keputusan
Sistem merupakan kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep, dan prosedur yang dimaksudkan  untuk  melakukan suatu fungsi  yang dapat diidentifikasi atau untuk  melayani suatu tujuan [ 2 ].
Keputusan merupakan hasil pemikiran yang berupa pemilihan satu diantara beberapa alternatif yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang dihadapi. Tindakan atau aksi yang diyakini manajer  akan  memberikan  solusi  terbaik  atas  sesuatu  disebut  pengambilan  keputusan.  Tujuan  dari keputusan adalah untuk mencapai target atau aksi tertentu yang harus dilakukan [ 3 ] .
Sistem  pendukung  keputusan  atau Decision Support  System (DSS)  merupakan  suatu  sistem interaktif,  yang  membantu  pengambil keputusan  melalui penggunaan  data dan  model model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM)
Berdasarkan tipe data yang digunakan pada setiap kinerja alternatif-alternatifnya, FMADM dapat dibagi menjadi 3  kelompok,  yaitu: semua data yang  digunakan  adalah  data fuzzy ,  semua data yang
digunakan adalah data crisp atau data yang digunakan merupakan campuran antara data fuzzy dan crisp [ 4 ].
Salah  satu  mekanisme untuk  menyelesaikan  masalah  FMADM  adalah  dengan  mengaplikasikan metode MADM klasik (SAW, Weight Product (WP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions ( TOPSIS)) untuk melakukan perankingan, setelah terlebih dahulu dilakukan konversi data fuzzy ke data crisp .  Apabila data fuzzy diberikan  dalam  bentuk  linguistik,  maka data tersebut harus dikonversi terlebih dahulu ke bentuk bilangan fuzzy , kemudian dikonversi lagi ke bilangan crisp .

## Representasi Kurva Trapesium
Kurva  trapesium  pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga  hanya  saja  ada  titik  yang  memiliki  nilai keanggotaan 1 [ 4 ] seperti terlihat pada gambar 1 .
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Kurva Trapesium
Fungsi keanggotaan :
𝜇[𝑥] =
{ 0; 𝑥  ≥ 𝑑 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≤ 𝑎
𝑥−𝑎
𝑏−𝑎 ; 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 𝑑−𝑥
𝑑−𝑐 ; 𝑐 < 𝑥 < 𝑑 1; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 ..................................................................................................... (1)
dengan a= nilai domain  terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol, b= nilai domain  terkecil yang mempunyai  derajat keanggotaan  satu, c=  nilai domain  terbesar  yang  mempunyai derajat keanggotaan satu, d= nilai domain  terbesar  yang mempunyai derajat keanggotaan nol dan x= nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy . Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ( X )  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [ 4 ].
    
   (cost) biaya atribut adalah j jika (benefit) keuntungan atribut adalah j jika ij ij ij ij ij ij ij x X Min X Max x r
.............................................................................. (2)
dengan r ij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif, A i pada atribut C j ; i =1,2,..., m dan j =1,2,..., n . Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) di berikan sebagai:
   n i j ij i i r w v
......................................................................................................................................... (3)
dengan V i = Nilai akhir alternatif, w i =bobot yang telah ditentukan dan r ij =normalisasi matriks. Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## Tahapan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Proses perancangan sistem pendukung keputusan, penentuan lokasi lahan untuk budidaya tanaman jeruk keprok dapat dilihat pada gambar 2 .
Gambar 2. Bagan Gambaran Umum Sistem
Proses penentuan lokasi untuk budidaya tanaman jeruk keprok berdasarkan sistem di atas adalah sebagai berikut pengguna memasukan data berupa kriteria dan alternatif lokasi lahan lalu dimasukan kedalam database , proses selanjutnya adalah proses perhitungan yang dilakukan oleh sistem dengan menggunakan model FMADM, setelah hasil perhitungan didapat maka hasil tersebut akan terbentuk pada matriks dan proses selanjutnya menentukan rangking menggunakan metode SAW dan tampilkan hasil rangking. Nilai  tertinggi merupakan alternatif yang paling optimal, lalu hasil dari perankingan akan ditampilkan kepada pengguna melalui layar monitor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengujian SPK
Pada tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan pengujian manual dengan hasil pada sistem dan pengujian sensitivitas untuk tingkat kepentingan bobot kriteria. Pengujian dilakukan menggunakan 10 data  lokasi  lahan.  Data  uji  yang  diperoleh  dari  peneliti  di  BPTP  Naibonat.  Hasil  perbandingan perhitungan manual dan hasil sistem dapat dilihat pada tabel 1 . Tabel 1. Hasil perhitungan panual dan hasil sistem
Rangking Lokasi Lahan Hasil Perhitungan Manual Hasil Sistem 1 Fatumnasi 22,106 22,11 2 Ajaobaki 21,606 21,61 3 Tobu 21,5 21,50 4 Binaus 21,384 21,39 5 Oelbubuk 20,956 20,96 6 Boentuka 20,618 20,63 7 Nusa 20 20,00 8 Nunususu 17,606 17,61 9 Tune 16,5 16,50 10 Oni 13,596 13,61

## Pengujian Sensitivitas
Uji sensitivitas adalah  proses mengetahui dan  mendapatkan  hasil dari perbandingan  setiap alternatif dengan menaikan nilai bobot kriteria, hal ini dilakukan dalam penelitian ini untuk mengetahui seberapa sensitif kriteria tersebut jika diterapkan pada sebuah kasus, semakin sensitif nilai yang diperoleh dari setiap perubahan rangking pada setiap alternatif, maka krieria tersebut dianggap sebagai kriteria yang berpengaruh besar.

## Uji Sensitivitas Perubahan Bobot
Pada pengujian perubahan bobot, seluruh bobot kriteria diubah dan dilihat nilai preferensi dari alternatif yang telah dimasukan. Perubahan bobot yang dilakukan yaitu dengan menambahkan nilai bobot dari  masing-masing  kriteria  secara  bertahap  dengan  nilai  0,5  dan  1.  Berikut  hasil  presentase  pengujian sensitivitas perubahan bobot, seperti terlihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Tingkat Sensitivitas Kriteria
Kriteria Curah Hujan Temperatur Drainase Kedalaman solum pH H₂O Tekstur tanah Kemiringan Lereng + 0,5 0% 0% 20% 20% 0% 0% 20% +1 0% 0% 30% 20% 0% 20% 40% Sensitivitas 0% 0% 50% 40% 0% 20% 60%
Perubahan  nilai  pada  hasil  perankingan  10  lokasi  lahan  untuk  budidaya  jeruk  keprok  dengan menambahkan bobot 0,5 dan 1 pada setiap kriteria dapat di lihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Hasil Perubahan Nilai Hasil Perankingan
Ranking Lokasi Lahan Nilai Asli Bobot + 0,5 Bobot +1 1 Fatumnasi 22,11 25,14 28,17 2 Ajaobaki 21,61 24,59 27,60 3 Tobu 21,50 24,55 27,57 4 Binaus 21,39 24,27 27,16 5 Oelbubuk 20,96 23,76 26,57 6 Boentuka 20,63 23,46 26,29 7 Nusa 20,00 22,80 25,60 8 Nunususu 17,61 19,98 22,35 9 Tune 16,50 18,65 20,80 10 Oni 13,61 15,39 17,17

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Pengujian sensitivitas bobot dalam sistem penentuan lokasi lahan menghasilkan hasil akhir yang berbeda-beda, menunjukan bobot kriteria berpengaruh terhadap proses perhitungan dan hasil akhir yang  berupa  hasil  rangking  terhadap  tingkat  kesesuaian  lahan.  Hasil  akhir  dari  sistem  setelah ditambah  0.5  dan  1  untuk  pengujian  sensitivitas  menunjukan  perubahan  hasil  perankingan  pada setiap data sesuai dengan tingkat kepentingan bobot kriteria.
2. Pengujian sensivitas terhadap masing-masing kriteria didapat hasilnya kriteria yang paling sensitif adalah kemiringan lereng dengan nilai sensivitas 60%.
3. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  membantu  pihak  Dinas  Pertanian  untuk  mengambil keputusan  dalam  penentuan  lokasi  lahan  untuk  budidaya  jeruk  keprok  berdasarkan  7  kriteria menggunakan  bilangan fuzzy dan crisp. Kriteria  yang  menggunakan fuzzy adalah  curah  hujan,
temperatur, kedalaman solum, pH H 2 O, dan kemiringan lereng. Sedangkan kriteria drainase dan tekstur tanah akan menggunakan bilangan crisp dengan pengujian 10 data uji lokasi lahan.

## Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1. Peneliti selanjutnya dapat mengembangkan sistem ini dengan menambahkan data lain atau dengan metode Sistem Informasi Geografis (GIS) yang mendukung penentuan lokasi lahan.
2. Metode  yang  digunakan  kemudian  dapat  dikombinasikan  dengan  metode  sistem  pendukung keputusan lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian  Departemen  Pertanian,  Prospek  Dan  Arah Pengembangan Jeruk, Jakarta: Departemen Pertanian, 2007.
[2]  E. Turban, J. E. Aronson, and T. P. Liang, Karakteristik dan Kapabilitas Kunci dari Sistem pendukung Keputusan, Dalam: D. Prabantini, Decission Support Systems and Intelligent Systems , Yogyakarta: ANDI, 2005.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[4] S  Kusumadewi,  S  Hartati,  A  Harjoko  and  R  Wardoyo,  Fuzzy  Multi-attribute  Decission  Making, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.