## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Bibit Unggul Kelapa Sawit Menggunakan Metode Analytic Network Process
Amelia Rizqi Utami 1 , Solikhun 2 , Irawan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 ameliarizqiutami57@gmail.com , 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id,
3 irawan@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
With  the  Decision  Support  System  can  improve  the  quality  of  research  to  be  made.  For example,  in  the  selection  of  superior  quality  oil  palm  seeds  for  the  new  land  planting process.  However,  in  the  selection  of  oil  palm  seedlings  not  only  in  financial  terms,  but must  be  seen  from  a  variety  of  criteria  such  as  weather  which  is  very  influential  in  the process of selecting superior seeds of oil palm and others. If the oil palm seedlings to be selected have met the criteria, the oil palm seedlings will be a good supporting factor. The support  system  applied  in  this  study  is  called  the  Analytic  Network  Process  (ANP).  The ANP  method  is  a  procedure  which  is  used  to  make  decisions  with  many  interrelated criteria.  by  using  the  ANP  method,  it  will  produce  priority  value  weighting  on  all elements contained in the decision making system.
Keywords : Decision Support System, Analytic Network Process, Palm Oil

## Abstrak
Dengan  digunakannya  metode  Alanytic  Network  Process  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan,  kualitas  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat  meningkat.  Yakni,  dalam pemilihan  jenis  bibit  kelapa  sawit  dengan  kualitas  yang  unggul,  dalam  pemilihan  jenis bibit  kelapa  sawit  dengan  kualitas  yang  unggul,  untuk  digunakan  di  lahan  yang  baru. Namun, dalam pemilihan bibit kelapa sawit tidak hanya dilihat dari segi keuangan saja, tetapi  harus  dilihat  dari  berbagaimacam  kriteria-kriteria  seperti  cuaca  yang  berperan penting  dalam  setiap  proses  pemilihan  bibit  kelapa  sawit.  Jika  bibit  kelapa  sawit  yang akan dipilih sudah memenuhi semua kriteria yang ada, artinya bibit kelapa sawit tersebut yang  akan  menjadi  factor  pendukung  yang  baik.  Metode  sistem  pendukung  keputusan yang  diterapkan  pada  penelitian  adalah  Analytic  Network  Process  (ANP).  Metode  ANP merupakan  metode  pengambilan  keputusan  dengan  banyak  kriteria  yang  saling  terkait. Penggunaan metode ANP akan memngasillkan bobot nilali prioritas pada seluruh elemen yang terdapat dalam sistem pengambilan keputusan
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytic Network Process, Kelapa Sawit

## 1. Pendahuluan
Bibit  unggul  adalah  benih  yang  berasal  dari  jenis  unggul,  yang  berk ualitas  baik, ditinjau  dari  segi  kemurnian  benih,  kebersihan  benih,  daya  tumbuh  dan  kesehatan benih.  Pemakaian  benih  unggul  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang menentukan  tinggi  rendahnya  hasil  persatuan  luas  suatu  pertanaman.  Pertumbuhan awal  bibit  kelapa  sawit  merupakan  periode  kritis  yang  sangat  menentukan keberhasilan  tanaman  dalam  mencapai  pertumbuhan  yang  baik,  dipembibitan pertumbuhan  dan  figur  bibit  tersebut  sangat  ditentukan  oleh  kelapa  sawit  yang ditanam,  bahan  tanaman  kelapa  sawit  unggul  bisa  berasal  dari  persilangan  dari berbagai  sumber  (inter  and  intra  specific  crossing),  disamping  itu  bahan  tanaman kelapa  sawit  unggul  juga  bisa  dihasilkan  dari  pemulihan  pada  tingkat  molikuler
yang diperbanyak secara vegetative dengan teknik kultur jaringan. Untuk memenuhi bibit  unggul  tanaman  kelapa  sawit,  maka  perusahaan  juga  membekali  setiap karyawan  PTPN  IV  Marihat  dalam  pemilihan  bibit  kelapa  sawit  yang  terbaik tersebut  dalam  bentuk  pelatihan.  Dalam  menentukan  bibit  unggul,  perusahaan  juga harus menyesuaikan dengan kondisi yang terjadi saat ini.
Berdasarkan kenyataan diatas dan untuk memenuhi permintaan bibit kelapa sawit yang  semakin  banyak,  pada  saat  ini  sudah  dikenal  bibit  kelapa  sawit  yang  berasal dari  kemajuan  teknologi  yaitu  teknologi  kultur  jaringan.  Cara  ini  dianggap  lebih praktis  dan  mampu  mengatasi  beberapa  kesulitan  pengembangbiakan  kelapa  sawit yang  berasal  dari  biji.  Walaupun  demikian,  belum  semua  perkebunan  kelapa  sawit dapat  mengusahakan  bibit  yang  berasal  dari  kultur  jaringan.  Sebab  untuk menghasilkan  bibit  dengan  cara  ini  membutuhkan  laboratorium  dan  tenaga  khusus yang  sudah  ahli.  Dalam  hal  tersebut  pihak  PTPN  IV  masih  kesulitan  dalam pemilihan bibit kelapat sawit yang baik.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu  teknologi informasi  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  menyelesaikan permasalahan tersebut. Dengan dibuatnya sistem ini diharapkan dapat mempermudah  karyawan  dilapangan  dalam  memilih  bibit  kelapa  sawit  yang  dapat meningkatkan  hasil  produksi  buah  untuk  kedepannya.  Diharapkan  penelitian  ini dapat mengetahui bibit sawit  yang  layak  untuk ditanam, dan dapat membantu pihak perkebunan sawit dalam pengembangan hasil panen kedepannya.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  salah  satu  cara  mengorganisir informasi  yang  dimaksudkan  untuk  digunakan  dalam  membuat  keputusan.  Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan system yang membantu pengambil keputusan dengan  melengkapi  mereka  dengan  informasi  dari  data  yang  telah  diolah  dengan relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu  masalah  dengan lebih cepat dan akurat [1][2].

## 2.2. Metode ANP
“Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan  teori  matematis  yang  mampu menganalisa  pengaruh  dengan  pendekatan  asumsi-asumsi  untuk  menyelesaikan bentuk  permasalahan.”  [3][4]  ANP  sebagai  suatu  pendekatan  alternatif  baru  untuk studi  kualitatif  yang  dapat  mengkombinasikan  nilai -nilai Intangible dan judgement subyektif  dengan  data-data  statistic  dan  faktor-faktor tangible lainnya  Metode  ini digunakan  dalam  bentuk  penyelesaian  dengan  pertimbangan  atas  penyesuaian kompleksitas  masalah  disertai  adanya  skala  prioritas  yang  menghasilkan  pengaruh prioritas  terbesar.  ANP  merupakan  generalisasi  dari Analytic  Hierarchy  Process , dengan  mempertimbangkan  ketergantungan  antara  unsur-unsur  dari  hirarki.  Banyak masalah  keputusan  tidak dapat terstruktur secara  hirarkis  karena mereka melibatkan interaksi  dan  ketergantungan  unsur-unsur  tingkat  yang  lebih  tinggi  dalam  hirarki dielemen level yang lebih rendah[5].
Beberapa  tahapan  yang  ada  untuk  Melakukan  Perhitungan  dengan  Metode  Anp yaitu[6]:
a) Mendefinisikan masalah dan menentukan kriteria solusi yang diinginkan.
b) Menentukan pembobotan komponen dari sudut pandang manajerial.
c) Selanjutnya membuat Matrix Pairwise Comparison menggambarkan pengaruh setiap  elemen  atas  setiap  kriteria.  Perbandingan  dilakukan  pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu kriteria.
d) Menentukan eigenvector dari matrix yang  telah  dibuat  pada  langkah  ketiga. Eigenvector merupakan  bobot  prioritas matrix yang  selanjutnya  digunakan dalam penyusunan supermatrix .
e) Menghitung consistency ratio yang  menyatakan  apakah  penilaian  yang diberikan konsisten atau tidak. Indeks konsistensi ( Consistency Index - CI).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  penelitian  ada  beberapa  prosedur  dalam  pen gumpulan  data yaitu  Sumber  data  penelitian  dari  PTPN  IV  Marihat  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  hasil  panen  berdasarkan  bibit  yang  digunakan    dari  tahun 2015  sampai  2018.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan  Perangkingan  utuk Mendapatkan  Hasil  terbaik.  Perhitungan  dimulai  dengan  menentukan  nilai eigen untuk  setiap  matrix  berpasangan,  mengecek  nilai  konsistensinya  dan  kemudian membuat  unweighted  matriks,  weighted  matriks  dan  limiting  matriks  kemudian disintesize untuk mendapatkan ranking bibit terbaik.
Tabel 1. Penilaian Perbandingan Berpasangan Nilai Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit Lebih Penting Penilaian  memihak  Terhadap  satu  elemen Dibanding elemen pembandingnya 5 Lebih Penting Penilaian memihak Dengan kuat  Terhadap satu elemen Dibanding elemen pembandingnya 7 Sangat Penting Satu elemen penilainya Lebih disukai dan Lebih dominan 9 Penting Mutlak Satu  elemen  penilainya  Mutlak  Lebih  disukai Dari pada elemen pembandingnya 2,4,6,8 Nilai tengah Ketika di perlukan Kompromi Kebalikan  aij=1/aij 1 dibagi dengan nilai Elemen pembaginya
Berikut tabel nilai perbandingan berpasangan tiap node nya untuk Penghasil buah
Tabel 2. Tabel perbandingan node A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09 A10 A11 A12 A01 1 1 2 1/2 3 4 3 2 3 4 3 1/2 A02 1 1 2 1/2 3 4 3 2 3 4 3 1/2 A03 1/2 1/2 1 1/3 2 3 2 1 2 3 2 1/3 A04 2 2 3 1 4 5 4 3 4 4 4 3 A05 1/3 1/3 1/2 1/4 1 2 1 1/2 1 2 1 1/4 A06 1/4 1/4 1/3 1/5 1/2 1 1/2 1/2 1/2 1 1/2 1/2 A07 1/3 1/3 1/2 1/4 1 2 1 1/2 1 2 1 1/4 A08 1/2 1/2 1 1/3 2 2 2 1 2 3 2 1/3 A09 1/3 1/3 1/2 1/4 1 2 1 1/2 1 2 1 1/4 A10 1/4 1/4 1/3 1/4 1/2 1 1/2 1/3 1/2 1 1/2 1/5 A11 1/3 1/3 1/2 1/4 1 2 1 1/2 1 2 1 1/4 A12 2 2 3 1/3 4 5 4 3 4 5 4 1 Jmlh 8,83 8,83 14,67 4,45 23,00 33,00 23,00 14,83 23,00 33,00 23,00 7,07
Dari matriks perbandingan di  atas,  maka dapat dihitung  nilai eigen  vector ,  lamda maksimum,  indeks  konsistensi  (CI)  dan  indeks  ratio  (CR).  Nilai eigen  vector diperoleh  dari  baris  pertama  dibagi  dengan  jumlah  nilai  pada  kolom  pertama ditambah  baris  kedua  yang  dibagi  dengan  jumlah  nilai  kolom  kedua  dan   seterusnya dibagi dengan jumlah kriteria yang dibandingkan.
Jumlah pada kolom pertama : 1+1+0.5+2+0.33+0.25+0.33+0.5+0.33+0.25+0.33+2 = 8.83 Jumlah pada kolom kedua : 1+1+0.5+2+0.33+0.25+0.33+0.5+0.33+0.25+0.33+2 = 8.83 Jumlah pada kolom ketiga : 2+2+1+3+0.5+0.33+0.5+1+0.5+0.33+0.5+3 = 14.67
Jumlah pada kolom keduabelas: 0.5+0.5+0.33+3+0.25+0.2+0.25+0.2+0.25+1+1 = 7.07
a) Menghitung Nilai Eigen Vector setiap barisnya.
Jumlah Eigen Vector Baris pertama:
( ) = 0.12 Jumlah Eigen Vector Baris Kedua: ( ) = 0.12
Jumlah Eigen Vector Baris Keduabelas:
( ) = 0.173
b) Menghitung Lamda Maks
Setelah  mendapatkan  λ  kemudian  mencari Consistency  Index (CI)  sebagai berikut:
CI = ( λ max – n) / (n - 1)
(1)
Keterangan : CI    : Consistency Index λ max : Nilai eigen terbesar n      : jumlah matriks yang dibandingkan λ max = (8.83 * 0.12) + (8.83 * 0.12) + (14.67 * 0.075) + (4.45 * 0.206) + (23 * 0.044) + (33 * 0.028) + (23 * 0.44) + (14.83 * 0.073) + (23 * 0.044) + (33 * 0.028) + (23 * 0.044) + (7.07 * 0.173) = 12.278
c) Menghitung Nilai CI atau Indeks Konsistensi CI = ( λ max – n) / (n - 1) (2)
CI = = 0.02366
d) Menghitung Nilai CR atau Rasio Konsistensi
Dengan  membandingkan  CI  dengan  RI  maka  didapatkan  patokan  untuk menentukan  tingkat  konsistensi  suatu  matriks,  yang  disebut  dengan Consistency Ratio (CR), dengan rumus :
CR = CI / RI (3) Keterangan :
CR : Consistency Ratio CI : Consistency Index RI : Random Index
Tabel 3. Nilai Random Index (Saaty 1999) Orde  1  2  3 4 5 6 7 8 9 RI 0  0  0,58  0,9  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45
Digunakan  RI  =1,41  yang  merupakan  nilai  yang  sudah  ditentukan  pada  Tabel  3 karena untuk mencari nilai Konsistensinya.
CR = CI / RI (4)
= 0,0236 / 1,41 = 0,016 Karena rasio konsistensi kurang dari 0.1 maka matrik sudah konsisten.
Setelah  perhitungan  bobot  antar  subkriteria  dan  antar  kriteria,  tahap   selanjutnya adalah  meletakkan  bobot  masing-masing  subkriteria  ke  dalam  sebuah  supermatriks yang  dinamakan unweighted supermatriks  Kemudian  Membuat  limit  supermatrix dengan  memangkatkan  weighted  supermatriks  secara  terus  menerus  hingga  angka disetiap kolom dalam satu baris sama besar, setelah itu lakukan normalisasi terhadap limiting supermatrix.
a) Node Alternatif Bibit Lonsum dengan Kriteria
[ ] = [ ] = [ ]
b) Node Alternatif Bibit AMI  dengan Kriteria
[ ] = [ ] = [ ]
Dan seterusnya sehingga dapat tabel weight supermatriks.
Table 4. Weight Supermatriks K1 K2 K3 K4 K5
A01  0,120  0,077  0,109  0,123  0,123
A02  0,120  0,123  0,170  0,200  0,116 A03  0,075  0,123  0,067  0,077  0,082 A04  0,206  0,188  0,170  0,191  0,188 A05  0,044  0,058  0,067  0,077  0,077 A06  0,028  0,028  0,025  0,028  0,028 A07  0,044  0,028  0,039  0,028  0,028 A08  0,073  0,077  0,039  0,046  0,047 A09  0,044  0,047  0,067  0,046  0,047 A10  0,028  0,028  0,039  0,077  0,028
A11  0,044  0,047  0,039  0,028  0,047
A12  0,173  0,175  0,170  0,077  0,188
Selanjutnya  Sintesa  untuk  mendapatkan  hasil.    Limit  matriks  diambil  baris  pada alternatif,  untuk  kolom  setiap  kolom  sudah  memiliki  nilai  yang  sama,  jadi  dapat mengambil dari kolom mana saja, sehingga didapatkan data hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Limit Matriks
Cluster dan
Node Alternatif Kriteria
A1 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09 A10 A11 A12 K01 K02 K03 K04 K05 Lonsum 0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055  0,055 Ami 0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072  0,072 Socfin 0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042  0,042 Dxp Simalungun 0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093  0,093 Dxp S540 0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032  0,032 Dxp Yangambi 0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013  0,013 Dxp Avros 0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016  0,016 Dxp Langkat 0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027  0,027 Dxp Btn 0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025  0,025 Dxp 540ng 0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019  0,019 Dxp Ppks 239 0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020  0,020 Dxp Ppks 718 0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079  0,079
Data nilai RAW diambil langsung dari limit supermatriks, sedangkan untuk normal, digunakan normalisasi dengan menjumlahkan seluruh nilai, kemudian membagi nilai dengan hasil penjumlahan sehingga total dari nilai normal adalah 1 (satu).
Tabel 6. Hasil Perangkingan No.  Alternatif Nilai Asal (RAW)  Nilai Normal 1 Dxp Simalungun  0,093957 0,18794144 2 Dxp Ppks 718 0,079200 0,15842313 3 Ami 0,072880 0,14578128 4 Lonsum 0,055104 0,11022409 5 Socfin 0,042300 0,08461235 6 Dxp S540 0,032459 0,06492748 7 Dxp Langkat 0,027900 0,05580815 8 Dxp Btn 0,025404 0,05081542 9 Dxp Ppks 239 0,020598 0,04120202 10  Dxp 540ng 0,019729 0,03946376 11  Dxp Avros 0,016727 0,03345888 12  Dxp Yangambi 0,013669 0,02734199
Berikut  adalah  tampilan  hasil  dari  pengujian  data  menggunakan  sistem  berbasis web.
Gambar 1. Nilai Limit Supermatriks

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Pemilihan  bibit  unggul  kelapa  sawit  dapat  di  terapkan  dengan  menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan metode ANP.
b) Berdasarkan hasil pengujian dengan berbasis web dapat disimpulkan bibit unggul Kelapa sawit yang cocok untuk digunakan adalah bibit DXP Simalungun.

## Daftar Pustaka
[1] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer  And  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Pemilihan Rekomendasi  Produk  Terbaik  Prudential  Berdasarkan  Jenis  Asuransi  Jiwa Berjangka Untuk Kecelakaan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process ( Ahp ),” Cess (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 1, Pp. 78–82, 2018.
[2] T.  Imandasari  And  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Merekomendasikan  Unit  Terbaik  Di  Pdam  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode Promethee,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Komput. ,  Vol.  5,  No.  4,  P.  159,  2017,  Doi: 10.14710/Jtsiskom.5.4.2017.159-165.
[3] W.  A.  Syafei,  K.  Kusnadi,  And  B.  Surarso,  “Penentuan  Priorita  Perbaikan  Jalan Berbasis  Metode  Analytic  Network  Process  Sebagai  Komponen  Menuju  Kota Cerdas,” J.  Sist.  Inf.  Bisnis ,  Vol.  6,  No.  2,  P.  105,  2016,  Doi: 10.21456/Vol6iss2pp105-113.
[4] A.  D.  Waskito,  “Alternatif  Pemilihan  Supplierpita  Sarung  Tangan  Golf  Dengan Menggunakan  Metode  Anp  (Studi  Kasus  Di  Cv.Sarung  Tangan  Pamungkas),” 2017.
[5] A.  H.  Azhar  And  R.  A.  Destari,  “Optimasi  Decision  Support  System  (Dss) Pemilihan Paket Layanan Internet Prabayar Dengan Metode Anp,” J-Sakti (Jurnal Sains  Komput.  Dan  Inform. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  183–192,  2019,  Doi:  10.30645/J- Sakti.V3i2.139.
[6] W.  Yusnaeni,  “Strategi  Pemberian  Bonus  Karyawan  Pabrik  Kaca  Untuk Meningkatkan  Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical  Network  Process (Anp),” J. Khatulistiwa Inform. , Vol. 2, No. 1, Pp. 87–99, 2014.