## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207

## Pemilihan Lahan Budidaya Tanaman Alpukat Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
M Ari Prayogo
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mulia, Balikpapan Jl. Letjen Z.A. Maulani No. 9, Kel. Damai Bahagia, Kec. Balikpapan Selatan, Balikpapan, Kalimantan Timur, Indonesia Email: mprayogo@universitasmulia.ac.id Email Penulis Korespondensi: mprayogo@universitasmulia.ac.id Submitted: 27/08/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak− Permasalahan  pada  penelitian  ini  yaitu  pemilihan  lahan  budidaya  tanaman  alpukat  masih  menggunakan  cara konvensional  serta tidak menggunakan  sistem berbasis komputer  untuk memilih prioritas lahan budidaya tanaman alpukat. Karena belum menggunakan sistem berbasis komputer  untuk memilih prioritas lahan, maka tujuan dari penelitian ini  ialah membangun  sebuah  sistem  dengan  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  lahan  budidaya tanaman alpukat menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Parameter kriteria yang digunakan untuk memilih alternatif  lahan  budidaya  tanaman  alpukat  yakni  terdiri  dari  tempratur,  curah  hujan,  lama  bulan  kering,  tekstur  tanah,  dan drainase. Penggunaan 5 kriteria tersebut dapat memilih prioritas alternatif lahan budidaya tanaman alpukat. Hasil penerapan sistem, bahwa dari 7 alternatif lahan terdapat lahan dengan prioritas utama dengan rangking 1 yaitu lahan Tanah Grogot dengan nilai K i sebesar 0,895 berdasarkan analisis perhitungan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Dari hasil tersebut, maka pengimplementasian sistem pendukung keputusan menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dapat dijadikan sebuah solusi terbaik untuk memilih prioritas lahan budidaya tanaman alpukat.
Kata  kunci: Prioritas;  Pemilihan  Lahan; Sistem  Pendukung  Keputusan; Additive  Ratio  Assessment  (ARAS);  Budidaya Tanaman Alpukat
Abstract −The problem in this study is that the selection of avocado cultivation land still uses the method and does not use a computer-based system to choose avocado cultivation priorities. Because it has not used a computer-based system to choose land priorities, the purpose of this study is to build a system by implementing a decision support system for selecting avocado cultivation  land  using  the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  method.  The  criteria  parameters  used  to  choose  alternative avocado cultivation land consist of temperature, rainfall, dry month length, soil texture, and drainage. The use of these 5 criteria can choose the priority of avocado cultivation land. The results of the application of the system, that of the 7 alternative lands are in the top priority with rank 1, namely Tanah Grogot land with a Ki value of 0.895 based on the analysis of the calculation of the Additive Ratio Assessment (ARAS) method. From these results, the implementation of a decision support system using the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  method  can  be  used  as  the  best  solution  for  selecting  priority  areas  for  avocado cultivation.
Keywords :  Priority;  Land  Selection;  Decision  Support  System;  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS);  Avocado  Plant Cultivation

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara penghasil tanaman alpukat atau nama latinnya disebut Persea Americana . Indonesia  juga  berada  di  posisi  ke  empat  negara  penghasil  alpukat  terbesar  di  dunia  [1] . Mengingat  Indonesia merupakan negara yang masuk sepuluh  besar penghasil alpukat  terbesar  di  dunia.  Maka salah satu  faktor  yang terpenting dalam budidaya tanaman alpukat ialah lahan. Lahan mempunyai peranan penting dalam mempengaruhi tumbuh kembangnya tanaman alpukat. Maka dari itu pentingnya suatu lahan diperlukan sebuah kajian agar lahan yang dipilih sesuai [2] .
Permasalahan yang ada saat ini yaitu pemilihan lahan budidaya tanaman alpukat masih menggunakan cara konvensional  serta  tidak  menggunakan  sistem  berbasis  komputer  untuk  menentukan  lahan  mana  yang  terbaik untuk  budidaya  tanaman  alpukat. Serta  beberapa juga  tidak  mengacu  pada  aturan pedoman  kriteria  lahan  yang baik, di mana aturan pedoman tersebut terdiri dari beberapa kriteria untuk menentukan prioritas lahan yang akan ditanami  [3]. Mayoritas  hanya  melihat  lahan  kosong  langsung  ditanami,  tanpa  menentukan  terlebih  dahulu parameter kriteria lahan. Hal ini dapat berujung pada gagalnya produksi di masa mendatang, sebab tidak sesuai dengan hasil yang diharapkan [4] .
Berdasarkan pada penjelasan yang sudah dipaparkan sebelumnya, maka permasalahan yang terdapat pada penelitan  ini  adalah  belum  adanya  sistem  untuk  memilih  lahan  yang  hendak  dimananfaatkan  untuk  budidaya tanaman alpukat. Serta mengacu pada aturan pedoman kriteria-kriteria lahan yang akan digunakan untuk memilih alternatif  lahan  yang  akan  ditanami  alpukat,  maka  diangkatlah  penelitian  ini.  Pengambilan  keputusan  untuk menentukan   sesuatu  lahan sangat  dibutuhkan  dalam  proses perencanaan lahan,  hal  ini  supaya tidak terdampak terjadinya gagal produksi ataupun tidak optimal dalam pemanfaatan lahan ke depannya [4].
Pengambilan  keputusan  pemanfaatan  suatu  lahan  dapat  mengimplementasikan  sistem  pendukung keputusan berbasis web, agar memperoleh hasil yang lebih baik dan sesuai dengan yang diinginkan [5] . Keputusan yang  diambil  dari  pengimplentasian  sistem  pendukung  keputusan  dikemas  dalam  satu  kesatuan  yang  dijadikan sebuah sistem berbasis web [6]. Dengan memilih lahan mana saja yang hendak digunakan untuk budidaya tanaman alpukat  ke  depannya.  Berdasarkan  prioritas  peringkat  nilai  tertinggi  sampai  terendah  yang  diurutkan  dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
menggunakan  sistem,  dengan  memilih  prioritas  yang  didasarkan  pada  hasil  analisis  perhitungan  menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) [7].
Beberapa penelitian sebelumnya telah mengimplementasikan sistem pendukung keputusan menggunakan metode ARAS yakni untuk seleksi tenaga kerja ( security service ), pada penelitian ini dapat membantu personalia dalam menentukan calon pekerja yang diterima dengan cepat  dan tepat  [8]. Kemudian digunakan untuk seleksi calon karyawan baru di PT. Dawam Prima Perkasa, pada penelitian ini mendapatkan hasil uji validasi sebesar 0,95 berdasarkan  korelasi spearman  rank yang  artinya  metode  ARAS  dapat  digunakan  untuk  menyeleksi  calon karyawan  baru  [9].  Serta  metode  ARAS  digunakan  untuk  pemilihan  dosen  penguji  skripsi  menggunakan kombinasi  tiga metode ARAS, COPRAS  dan WASPAS  dengan 5 kriteria: masa kerja, fungsional, kompetensi, pendidikan dan tugas belajar [10]. Setelah itu metode ARAS digunakan untuk menentukan penerimaan Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  yang  terdiri  dari  10  data  alternatif  dengan  5  kriteria  sebagai  data  sampel  [11] . Kemudian Metode ARAS  digunakan  juga untuk Pemilihan Perumahan di Kabupaten Ponorogo dengan kriteria harga, pusat kota, pinggir kota, luas tanah, keamanan, aksesabilitas, pusat perbelanjaan, tempat hiburan, dan pusat olahraga  yang  mana  metode  ARAS  merupakan  rekomendasi  yang  cocok  untuk  pemilihan  perumahan  karena memiliki nilai perhitungan yang sangat baik dibandingkan dengan yang lain [12].
Alasan menggunakan metode  Additive Ratio Assessment (ARAS)  pada penelitian ini  karena metode ini merupakan salah satu Multiple Criteria Decision Aiding (MCDA) yang memiliki nilai kajian validasi yang lebih baik. Keunggulan lain  metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dibandingkan dengan metode lainnya, yaitu pada  peningkatan  dalam  pemrosesan  data  [13].  Jadi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Additive  Ratio Assessment (ARAS) untuk memilih prioritas lahan alternatif budidaya tanaman alpukat. Penggunaan metode ini sangatlah  cocok  diimplementasikan,  mengingat  memiliki  kelebihan  pada  metode  tersebut  sehingga  digunakan pada  penelitian  ini  [14].  Menjadi  bahan  pertimbangan  untuk  meningkatkan  produksi  tanaman  alpukat,  yakni dengan mengimplementasikan pemilihan lahan budidaya tanaman alpukat dengan menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS).
Penelitian  ini  bertujuan membangun  sistem  dengan  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan untuk  memilih  prioritas  lahan  budidaya  tanaman  alpukat  menggunakan  metode  ARAS.  Studi  kasus  pemilihan lahan budidaya tanaman alpukat pada penelitian ini  tempatnya  berada  di  Kabupaten Paser Provinsi  Kalimantan Timur  yang  merupakan  salah  satu  daerah  indonesia  yang  memiliki  produksi  alpukat  di  daerah  tersebut  [15]. Dengan mengambil  sampel dari  setiap nama-nama lahan yang kemudian diprioritaskan sebagai  alternatif lahan untuk budidaya tanaman alpukat. Ada beberapa manfaat yang diperoleh pada penelitian ini yaitu dapat dijadikan sebagai    masukan  untuk  memilih  prioritas  altenatif  lahan  budidaya  tanaman  alpukat  baik  sekarang  maupun  ke depannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan-tahapan  untuk  pemilihan  lahan  budidaya  tanaman  alpukat Menggunakan Metode ARAS yang dapat dilihat pada Gambar 1.
STUDI LITERATUR

## PENGUMPULAN DATA
• Data Kriteria
• Data Alternatif

## PENGOLAHAN DATA
• Penilaian Bobot Kriteria • Konversi Data Lahan ke Kelas Lahan • Perhitungan Metode ARAS
HASIL PERANGKINGAN  LAHAN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207

## 2.2 Kelas Lahan Budidaya Tanaman Alpukat
Kelas lahan ialah hal yang terpenting dalam menentukan tingkatan level pada lahan untuk penggunaan tertentu, kelas lahan bisa dinilai pada keadaan sekarang atau yang akan datang [2][3]. Terdapat kelas lahan yang digunakan untuk budidaya tanaman alpukat, terbagi dalam 4 kelas lahan yang dapat dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kelas lahan Kelas lahan Penjelasan S1 (Sangat Sesuai) Unit lahan potensial yang tidak memiliki pembatas  atau  hanya  mempunyai  tidak lebih dari satu pembatas yang ringan. S2 (Sesuai) Unit  lahan  memiliki  lebih  dari  satu pembatas ringan atau memiliki tidak lebih dari satu pembatas sedang. S3 (Kurang Sesuai) Unit  lahan  memiliki  lebih  dari  satu pembatas  sedang  atau  tidak  memiliki lebih dari satu pembatas berat. N1: (Tidak Sesuai/Bersyarat) Unit  lahan  memiliki  lebih  dari  satu pembatas berat atau masih dapat diperbaiki
Kelas lahan perlu dipertimbangkan dalam budidaya tanaman alpukat agar mendapatkan pertumbuhan yang optimal [2]. Penilaian lahan terdiri dari beberapa 5 aspek kriteria, yaitu tempratur, curah hujan, lama bulan kering, tekstur tanah, dan drainase yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kelas lahan budidaya tanaman alpukat
No Kriteria Kelas Lahan S1 (Sangat Sesuai) S2 (Sesuai) S3 (Kurang Sesuai) N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1. Tempratur ( 0 C) 18-26 27-30 15-17 > 30 10-14 < 10 2. Curah hujan (mm) 1200-2000 1001-1199 > 2000 750-1000 < 750 3. Lama bulan kering (bulan) 1-3 < 1 4-5 6 > 6 4. Tekstur tanah (permukaan) Halus Agak halus Agak kasar Kasar 5. Drainase Baik Sedang Terhambat Sangat terhambat
Pada  Tabel  2  menjabarkan  kelas  lahan  budidaya  tanaman  alpukat.  Kelas  lahan  tersebut  terdiri  Kelas  S1 (Sangat Sesuai), Kelas S2 (Sesuai), Kelas S3 (Kurang Sesuai), dan Kelas N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) yang saling terkait dengan kriteria. Pada kelas lahan diuraikan untuk setiap kriteria yang dapat dijelaskan sebagai berikut [3]. a. Tempratur
Tempratur  merupakan  salah satu  kriteria yang memiliki  sifat yang berpengaruh pada tanah,  Biasanya  untuk satuan  tempratur didefinisikan  ke dalam  derajat celsius  (°C) karena untuk  menjabarkan nilai  tempratur dari setiap lahan.
b. Curah Hujan
Curah hujan yaitu jumlah air hujan yang turun di tempat tertentu yang diukur dengan satuan milimeter (mm) secara horizontal. Misalnya Curah hujan 1 millimeter artinya dalam luasan 1 meter persegi.
c. Lama Bulan Kering
Lama  bulan  kering  berkaitan  dengan  ketersediaan  air  pada  setiap  lahan  dan  juga  kriteria  ini  diukur  dengan satuan bulan (bln) untuk menjabarkan nilai dari setiap lahan.
d. Tekstur Tanah
Tekstur tanah merupakan kriteria yang berkaitan dengan kondisi fisik permukaan tanah, seperti halus sampai dengan kasar. Kualitas tekstur tanah dapat dijadikan sebagai ukuran pada pertumbuhan tanaman.
e. Drainase
Drainase  ialah  aliran  air  permukaan  tanah  atau  resapan  tanah  yang  dibangun  secara  alami  atau  dibuat  oleh manusia. drainase yang baik untuk tanaman alpukat, ialah drainase yang tidak ada halangan untuk berpindah jalan masuknya air.
2.3 Additive Ratio Assessment (ARAS)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
Metode  ARAS  digunakan  sebagai  analisis  mengambil  keputusan  untuk  setiap  alternatif  yang  akan  dipilih, kemudian dari setiap alternatif tersebut memiliki beberapa kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam analisis perhitungan menggunakan metode ARAS [16] . Metode ARAS memiliki perkiraan pertimbangan untuk dilakukan ke depannya dalam hal pengambilan keputusan, karena metode ini menawarkan dasar yang sangat  metodologis untuk  mendukung  sebuah  keputusan  [17] . Langkah-langkah  proses  analisis  perhitungan  menggunakan  metode ARAS terdiri dari beberapa tahapan yaitu [18]:
a. Membentuk Decision Making Matrix (DMM)
Tahap  pertama  yaitu  membuat  matriks  pengambil  keputusan X berdasarkan  nilai  dari  setiap  alternatif  (baris) terhadap suatu kriteria (kolom) seperti rumus (1):
𝑋 = [ 𝑥 𝑜1 ⋯ 𝑥 𝑜𝑗 ⋯ 𝑥 𝑜𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑖1 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] ;    ( 𝑖  =   o, 𝑚 ;  𝑗 = 1, 𝑛 ) (1)
Jika nilai optimal kriteria (X o j ) tidak diketahui, maka dapat menggunakan rumus (2) dan (3): x oj = max i x ij
(2)
Apabila kriteria bernilai maksimal/ benefit x oj = min i x ij (3)
Apabila kriteria bernilai minimal/ cost
b. Normalisasi Decision Making Matrix (DMM)
Tahap berikutnya ialah membuat matriks normalisasi X seperti rumus (4).
𝑋 =
[ 𝑥 𝑜1 ⋯ 𝑥 𝑜𝑗 ⋯ 𝑥 𝑜𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑖1 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] ;    ( 𝑖  =   o, 𝑚 ;  𝑗 = 1, 𝑛 ) (4)
Jika kriteria bernilai maksimal/ benefit maka dilakukan normalisasi mengikuti rumus (5):
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (5)
Jika kriteria bernilai minimal/ cost maka dilakukan normalisasi 2 tahap seperti rumus (6):
Tahap 1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑥 𝑖𝑗 ;   dan Tahap 2 𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑚 𝑖=0 (6)

## c. Normalisasi Terbobot
Kemudian  tahapan  berikutnya  normalisasi  terbobot  yang  dihitung  dengan  cara  mengalikan  nilai  normalisasi dengan nilai pembobotan setiap kriteria ( w j ) dengan rumus (7), (8), dan (9).
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 (7)
𝑋̂ =
[ 𝑥̂ 𝑜1 ⋯ 𝑥̂ 𝑜𝑗 ⋯ 𝑥̂ 𝑜𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥̂ 𝑖1 ⋯ 𝑥̂ 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥̂ 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥̂ 𝑚1 ⋯ 𝑥̂ 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥̂ 𝑚𝑛 ]
;    ( 𝑖  =   o, 𝑚 ;  𝑗 = 1, 𝑛 ) (8)
𝑥̂ 𝑖𝑗 =   𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 ;      𝑖  =   o, 𝑚
(9)
d. Fungsi Optimalisasi
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑥̂ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ;      𝑖  =   o, 𝑚
(10)
e. Perangkingan
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 𝑜 ;      𝑖  =   o, 𝑚 (11)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207

## 3.1 Hasil Penilaian Bobot Kriteria
Pada bagian hasil penilaian bobot ( w j ) dari kriteria lahan ini dilakukan oleh seorang pakar yakni dengan menilai antara kriteria satu dengan kriteria lainnya (setiap kriteria).  Dari kriteria-kriteria tersebut, ditentukan nilai bobot masing-masing kriteria yang sebelumnya dibuat dalam bentuk kuesioner yang telah diberikan kepada pakar atau ahli. Pakar tersebut  mengisi  lembar  kuesioner  penilaian  bobot  setiap  kriteria  yang  kemudian  penilaian  tersebut dimasukan ke dalam sistem. Masing-masing kriteria jika dijumlahkan adalah bernilai satu dari total penjumlahan semua kriteria. Untuk lebih jelasnya hasil penilaian bobot dapat ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penjelasan kriteria untuk budidaya tanaman alpukat
Kode Nama Kriteria Satuan Tipe (Benilai) Penilaian Bobot (w j ) C1 Tempratur 0 C Maksimal 0,23 C2 Curah Hujan mm Maksimal 0,17 C3 Lama Bulan Kering bulan Maksimal 0,22 C4 Tekstur Tanah permukaan Maksimal 0,21 C5 Drainase - Maksimal 0,17
Pada Tabel 3 jika dijumlahkan semua penilaian bobot ( w j ) maka berjumlah 1. Untuk penilaian bobot setiap kriteria tersebut diisi oleh pakar yang berkompeten. Untuk konversi nilai dari 5 kriteria tersebut digunakan agar memudahkan dalam memasukan nilai pada sistem. Dapat dilihat pada Tabel 4 sampai dengan Tabel 8. a. Tempratur (C1), dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi nilai kriteria tempratur
Tempratur ( 0 C) Kelas Lahan Nilai Angka 18-26 S1 (Sangat Sesuai) 4 27-30 15-17 S2 (Sesuai) 3 > 30 10-14 S3 (kurang Sesuai) 2 < 10 N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1
b. Curah hujan (C2), dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Konversi nilai kriteria curah hujan Curah Hujan (mm) Kelas Lahan Nilai Angka 1200-2000 S1 (Sangat Sesuai) 4 1001-1199 > 2000 S2 (Sesuai) 3 750-1000 S3 (kurang Sesuai) 2 < 750 N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1
c. Lama bulan kering (C3), dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Konversi nilai kriteria lama bulan kering Lama Bulan Kering (bulan) Kelas Lahan Nilai Angka 1-3 S1 (Sangat Sesuai) 4 < 1 4-5 S2 (Sesuai) 3 6 S3 (kurang Sesuai) 2 > 6 N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1
d. Tekstur tanah (C4), dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 . Konversi nilai kriteria tekstur tanah Tekstur Tanah (permukaan) Kelas Lahan Nilai Angka Halus S1 (Sangat Sesuai) 4 Agak halus S2 (Sesuai) 3 Agak kasar S3 (kurang Sesuai) 2 Kasar N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1
e. Drainase (C5), dapat dilihat pada Tabel 8.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
Tabel 8 . Konversi nilai kriteria drainase Drainase Kelas Lahan Nilai Angka Baik S1 (Sangat Sesuai) 4 Sedang S2 (Sesuai) 3 Terhambat S3 (kurang Sesuai) 2 Sangat terhambat N1 (Tidak Sesuai/Bersyarat) 1

## 1. Data lahan
Berikut adalah data-data alternatif lahan yang diambil berdasarkan pengumpulan data sebelumnya, berupa 7 alternatif lahan  yang digunakan budidaya tanaman alpukat. Pengumpulan data  tersebut  terdiri dari alternatif dan kriteria yang digunakan sebagai parameter dalam menentukan prioritas lahan yang akan digunakan untuk budidaya tanaman alpukat . Untuk rekap data lahan hasil dapat ditunjukan pada Tabel 9.
Tabel 9 . Data lahan No Alternatif Kriteria Tempratur Curah hujan Lama bulan kering Tekstur tanah Drainase C1 C2 C3 C4 C5 Satuan 0 C mm bulan permukaan - Tipe (Benilai) Maksimal Maksimal Maksimal Maksimal Maksimal Penilaian Bobot (w j ) 0,23 0,17 0,22 0,21 0,17 A0 Optimal 18-26 1200-2000 1-3 Halus Baik A1 Paser Belengkong 28 1798 5 Kasar Baik A2 Muara Komam 13 1913 2 Agak Kasar Terhambat A3 Kuaro 22 2103 3 Agak Kasar Baik A4 Long Ikis 30 1732 4 Halus Sangat terhambat A5 Long Kali 31 2423 4 Halus Terhambat A6 Tanah Grogot 25 1679 2 Agak Halus Sedang A7 Batu Engau 16 2275 1 Agak Halus Sedang
2. Konversi dari data lahan ke kelas lahan Berikut  merupakan  hasil  konversi  dari  data  lahan  dirubah  menjadi  kelas  lahan,  hal  ini  dilakukan  agar  dapat mengetahui  kelas  lahan  berdasarkan  kriteria  dari setiap  alternatif  lahan  budidaya  tanaman  alpukat.  Untuk  hasil konversi dapat ditunjukan pada Tabel 10.
Tabel 10 . Hasil konversi dari data lahan ke kelas lahan
No Alternatif Kelas lahan Tempratur  Curah hujan  Lama bulan kering  Tekstur tanah  Drainase C1 C2 C3 C4 C5 A0 Optimal S1 S1 S1 S1 S1 A1 Paser Belengkong S2 S1 S2 N1 S1 A2 Muara Komam S3 S1 S1 S3 S3 A3 Kuaro S1 S2 S1 S3 S1 A4 Long Ikis S2 S1 S2 S1 N1 A5 Long Kali S3 S2 S2 S1 S3 A6 Tanah Grogot S1 S1 S1 S2 S2 A7 Batu Engau S2 S2 S1 S2 S2

## 3.2 Penerapan metode ARAS
Tahapan  ini  merupakan  kelanjutan  hasil  konversi  dari  kelas  lahan  yang  sebelumnya  dirubah  lagi menjadi  nilai angka. Kemudian dari hasil perubahan konversi tersebut didapatkan rekap hasil yang diolah menggunakan metode ARAS. Pada bagian akhir tampilan perhitungan ini berisi detail urutan hasil perangkingan alternatif lahan. Untuk langkah-langkah penerapan metode ARAS sebagai berikut [18].
a. Membentuk Decision Making Matrix (DMM)
Yaitu mengubah (konversi) kelas lahan menjadi nilai angka dalam membentuk Decision Making Matrix (DMM). Hal ini dilakukan agar dapat lebih mudah dianalisis menggunakan metode ARAS. Untuk hasil implementasi rumus (1) dapat ditunjukan pada Tabel 11.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
Tabel 11. Membentuk DMM
No Alternatif Kriteria Tempratur  Curah hujan  Lama bulan kering  Tekstur tanah  Drainase C1 C2 C3 C4 C5 A0 Optimal 4 4 4 4 4 A1 Paser Belengkong 3 4 3 1 4 A2 Muara Komam 2 4 4 2 2 A3 Kuaro 4 3 4 2 4 A4 Long Ikis 3 4 3 4 1 A5 Long Kali 2 3 3 4 2 A6 Tanah Grogot 4 4 4 3 3 A7 Batu Engau 3 3 4 3 3 Total 25 29 29 23 23
b. Normalisasi Decision Making Matrix (DMM)
Normalisasi  Decision  Making  Matrix  (DMM)  ialah  merupakan  tahapan  setelah  Membentuk  Decision  Making Matrix  (DMM).  Tentunya  pada  langkah  normalisasi  DMM  menggunakan  persamaan  rumus  (5)  karena  semua kriteria bernilai maksimal. Berikut ini merupakan hasil normalisasi DMM yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Normalisasi DMM No Alternatif Kriteria Tempratur  Curah hujan  Lama bulan kering  Tekstur tanah  Drainase C1 C2 C3 C4 C5 Penilaian Bobot (wj) 0,23 0,17 0,22 0,21 0,17 A0 Optimal 0,160 0,138 0,138 0,174 0,174 A1 Paser Belengkong 0,120 0,138 0,103 0,043 0,174 A2 Muara Komam 0,080 0,138 0,138 0,087 0,087 A3 Kuaro 0,160 0,103 0,138 0,087 0,174 A4 Long Ikis 0,120 0,138 0,103 0,174 0,043 A5 Long Kali 0,080 0,103 0,103 0,174 0,087 A6 Tanah Grogot 0,160 0,138 0,138 0,130 0,130 A7 Batu Engau 0,120 0,103 0,138 0,130 0,130
c. Normalisasi Terbobot
Pada  penilaian  bobot  ( w j )  menggunakan  persamaan  rumus  (7)  dengan  nilai  bobot  kriteria  semua  berjumlah  1. Untuk penilaian bobot setiap kriteria ditentukan oleh pakar sebelumnya. Sedangkan untuk persamaan rumus (9) digunakan untuk mengalikan hasil normalisasi dengan hasil penilaian bobot kriteria oleh pakar. Untuk hasilnya dapat ditunjukan pada Tabel 13.
Tabel 13. Normalisasi terbobot No Alternatif Kriteria Tempratur  Curah hujan  Lama bulan kering  Tekstur tanah  Drainase C1 C2 C3 C4 C5 A0 Optimal 0,037 0,023 0,030 0,037 0,030 A1 Paser Belengkong 0,028 0,023 0,023 0,009 0,030 A2 Muara Komam 0,018 0,023 0,030 0,018 0,015 A3 Kuaro 0,037 0,018 0,030 0,018 0,030 A4 Long Ikis 0,028 0,023 0,023 0,037 0,007 A5 Long Kali 0,018 0,018 0,023 0,037 0,015 A6 Tanah Grogot 0,037 0,023 0,030 0,027 0,022 A7 Batu Engau 0,028 0,018 0,030 0,027 0,022
d. Fungsi Optimalisasi
Pada bagian fungsi optimalisasi menggunakan persamaan rumus (10) dengan  menjumlahkan semua kriteria setiap alternatif. Untuk hasilnya dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Fungsi optimalisasi No Alternatif Si A0 Optimal 0,157 A1 Paser Belengkong 0,113

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
No Alternatif Si A2 Muara Komam 0,105 A3 Kuaro 0,133 A4 Long Ikis 0,118 A5 Long Kali 0,110 A6 Tanah Grogot 0,140 A7 Batu Engau 0,125
e. Perangkingan
Pada  bagian  akhir  analisis  menggunakan  metode  ARAS  ialah  menentukan  peringkat  rangking  alternatif  lahan secara berurutan berdasarkan nilai Ki tertinggi hingga yang terendah dengan menggunakan persamaan rumus (11) yaitu  membagi  nilai  alternatif  dengan  nilai  alternatif  optimal,  dimana  untuk  hasil  perangkingannya  dapat ditunjukan pada Tabel 15.
Tabel 15. Perangkingan No Alternatif Ki Rangking A6 Tanah Grogot 0,895 1 A3 Kuaro 0,846 2 A7 Batu Engau 0,798 3 A4 Long Ikis 0,751 4 A1 Paser Belengkong 0,718 5 A5 Long Kali 0,702 6 A2 Muara Komam 0,672 7

## 3.3 Implementasi Antarmuka
Berikut  merupakan  tampilan  hasil  implementasi  perhitungan  manual  sebelumnya  dan  diwujudkan  pada  sistem dengan menggunakan analisis perangkingan menggunakan metode ARAS untuk memilih alternatif lahan budidaya tanaman alpukat. Untuk tampilan hasil perangkingan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan hasil perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan untuk memilih prioritas alternatif lahan budidaya tanaman alpukat menggunakan metode  Additive  Ratio Assessment  (ARAS). Penggunaan Metode ARAS  dapat menentukan rangking 7 alternatif lahan yang memiliki 5 atribut kriteria yang masing-masing, terdiri dari tempratur, curah hujan, lama bulan kering, tekstur tanah, dan drainase. Terdapat hasil perangkingan, yaitu terdapat alternatif lahan yang digunakan sebagai prioritas utama dengan rangking ke 1 yaitu Tanah Grogot dengan nilai K i sebesar 0,895 sedangkan untuk lahan prioritas terakhir dengan rangking  ke 7 yaitu Muara Komam dengan nilai K i sebesar 0,672.

## REFERENCES
[1] S. A. S. Siahaan, I. Hidayat, K. Kramadibrata, J. Meeboon, dan S. Takamatsu, “Podosphaera perseae-americanae, a new powdery mildew species on Persea americana (avocado) from Indonesia,” Mycoscience , vol. 57, no. 6, hlm. 417–421, 2016, doi: 10.1016/j.myc.2016.07.004.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 309 − 317 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2207
[2] R.  Rahmawaty,  M.  AH,  R.  Riswan,  dan  A.  Rauf,  “Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Alpukat  Berdasarkan  Sistem  Lahan Menggunakan Sistem Informasi Geografis,” hlm. 303–208, 2017.
[3] A. Syahputra, “Evaluasi Kesesuaian Lahan untuk Tanaman Alpukat (Persea Americana Mill) dan Mangga ( Mangifera Indica )  di  Desa  Terong  Kecamatan  Dlingo  Kabupaten  Bantul,” Universitas  Pembangunan  Nasional  “Veteran,” Yogyakarta, Indonesia, 2020.
[4] M. A. Prayogo, J. E. Suseno, dan D. M. K. Nugraheni, “Selecting Palm Oil Cultivation Land using ARAS Method,” dalam 2019 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , Yogyakarta, Indonesia, hlm. 358–362, 2019, doi: 10.1109/ISRITI48646.2019.9034593.
[5] A. Y. Labolo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment  (ARAS),” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Komputer ,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  31–35,  2020,  doi: 10.51876/simtek.v5i1.69.
[6] D. Wahyuningsih, H. Hamidah, A. Anisah, D. Irawan, O. Rizan, dan C. Kirana, “Seleksi Peserta Didik Baru Dengan Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS),” Jurnal  Sisfokom ,  vol.  11,  no.  1,  hlm.  120–126,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1381.
[7] C. Tarigan, E. F. Ginting, dan R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kinerja Pengajar Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer , vol. 5, no. 1, hlm. 16–24, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4245.
[8] T.  R.  Sitompul  dan  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Tenaga  Kerja  Untuk  Security  Service Menggunakan  Metode  ARAS,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  1–9,  2018,  doi: 10.30865/mib.v2i1.812.
[9] S. R. Cholil dan E. S. Prisiswo, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan Baru PT. Dawam Prima Perkasa Menggunakan Metode ARAS Berbasis Web,” Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri ( JRSI ) vol. 7, no. 2, hlm. 106–114, 2020, doi: 10.25124/jrsi.v7i2.422.
[10] J.  Hutagalung  dan  M.  T.  Indah  R,  “Pemilihan  Dosen  Penguji  Skripsi  Menggunakan  Metode  ARAS,  COPRAS  dan WASPAS,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Komputer  (SISFOKOM) ,  vol.  10,  no.  3,  hlm.  354–367,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1240.
[11] J. Hutagalung, D. Nofriansyah, dan M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, hlm. 198–207, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[12] R. A. S. Prayoga dan P. Susanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode ARAS (Studi Kasus Kabupaten Ponorogo),” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 8, no. 1, hlm. 31–40, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[13] M. Ghram dan H. Frikha, “Multiple Criteria Hierarchy Process within ARAS method,” dalam 2019 6th International Conference  on  Control,  Decision  and  Information  Technologies  (CoDIT) ,  Paris,  France,  2019,  hlm.  995–1000.  doi: 10.1109/CoDIT.2019.8820401.
[14] N. Martin dan F. X. E. Deepak, “Application of New Additive Ratio Assessment (NARAS) Method in Selection of Material for Optimal Design of Engineering Components,” Materials  Today: Proceedings , vol.  11, hlm. 1049–1053, 2019, doi: 10.1016/j.matpr.2018.12.037.
[15] Badan Pusat Statistik Kabupaten Paser, Kabupaten Paser dalam Angka 2022. Paser: © BPS Kabupaten Paser, 2022.
[16] W. Ramadhani, N. A. Hasibuan, dan R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) PT Raya Utama Travel,” vol. 2, no. 3, hlm. 211–219, 2021.
[17] D.  T.  Azmi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Polisi  Militer  Terbaik  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio Assessment (ARAS) (Studi Kasus : Detasement Polisi Militer (Denpom) I/5 Medan,” vol. 7, no. 2, hlm. 159–164, 2020.
[18] E. K. Zavadskas dan Z. Turskis, “A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision Making,” Technological and Economic Development of Economy , vol. 16, no. 2, hlm. 159–172, 2013, doi: 10.3846/tede.2010.10.