Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJUALAN KELAPA BULAT DI INDRAGIRI MENGGUNAKAN METODE WEIGTED PRODUCT (WP)
1 Firman, 2 Muh. Rasyid Ridha
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: firman5@yahoo.com , rasyid4sky@gmail.com

## ABSTRACT
Decision  Support  System  (DSS)  is  a  system  that  can  assist  a  person  in  making  accurate decisions and targeted. Many problems can be solved by using CMS, one of which is a decision support system round oil sales. There are several methods that can be used in building a Weigted Produck SPK them. Weighted product method is one of several methods MADM (Multi attribute Decision Making).
MADM method is a method of decision-making that is based on multiple attributes. This study uses a product weighted in determining the feasibility of a decision support system round oil sales.
And  there  are  some  criteria  on  which  to  base  decisions,  among  others,  price,  distance, trannfortasi.  To  create  a  new  system  that  mengefesienkan  time  in  processing  the  sales  data, Provide an overview of a suitable price for oil where the coconut farmers will be marketed. This research is beneficial to coconut seller. As the clouds or the community is able to sell the coconut with high prices and minimal costs.
Keywords: Decision Support Systems, Weigted Product, Coconut, University Indragiri

## PENDAHULUAN
Indonesia selama ini lebih banyak mengekspor kopra dan minyak kelapa. Pada 2012, ekspor kopra  RI  menembus  US$26,63  juta  sedangkan  ekspor  minyak  kelapa  mencapai  US$947,74  juta. Sebanyak  72,16%  kopra  RI  dijual  ke  Filipina,  diikuti  oleh  Banglades  18,47%,  Korea  Selatan  4,8%, Malaysia0,92%, dan Belanda 0,38%. Sementara itu, 32% minyak kelapa RI dijual ke Belanda, diikuti Malaysia 22%, serta Korsel dan China masing-masing 14%.
Indonesia  dan  Filipina  juga  merupakan  negara  pengekspor  kelapa  kering  ( desiccated coconut /DC) terbesar di dunia bersama dengan Sri Lanka. Namun, DC yang dijual di Indonesia lebih murah dibandingkan negara lain.
Sebagai produsen terbesar di dunia, kelapa Indonesia menjadi ajang bisnis raksasa mulai dari pengadaan  sarana  produksi  (bibit,  pupuk,  pestisida,  dll)  proses  produksi,  pengolahan  produk kelapa (turunan dari daging, tempurung, sabut, kayu, lidi, dan nira), dan aktivitas penunjangnya (keuangan, irigasi, transportasi, perdagangan, dll).
Berdasarkan latar belakang yang sudah di jelaskan diatas maka dapat dirumuskan permasalah sebagai berikut: Banyaknya penampung kelapa dengan harga, jarak yang berbeda sehingga petani perlu  pertimbangan  yanga  matang  dalam  memproses  keuntungan  yang  maksimal,  Jarak  akses yang  cukup  jauh  akan  mempengaruhi  kualitas  dan  kuantitas  kelapa.  Saat  ini  ada  banyak transportasi yang dapat ditempuh demi meminimalkan biaya pengiriman kelapa.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Ahmadi,  dkk  (2014)  metode weighted  product menggunakan  proses  normalisasi, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini diberikan dengan rumus terlihat pada gambar sebagai berikut :
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)
Dengan i = 1, 2, ..., m, dimana : S  = menyatakan preferensi alternatif x  = menyatakan nilai kriteria, w = menyatakan bobot kriteria, n = menyatakan banyaknya kriteria.
Wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Alternatif Ai dengan i = 1, 2,...,m adalah obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan. Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai berikut :
dimana : V = Preferensi alternatif, X = Nilai kriteria, w = Bobot kriteria. Alternatif yang akan dipilih adalah yang memiliki nilai preferensi tertinggi.
Adapun  bobot  adalah  nilai  atau  tingkat  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria  (Cj)  yang diberikan oleh decision maker . Nilai bobot diberikan sebagai :
dimana nilai Ʃ Wj = 1

## PERANCANGAN
Dalam  membangun  sistem pendukung  keputusan  untuk rekrutmen  karyawan  produksi dengan  metode  WP  diperlukan data  kriteria,  dan  data  bobot.  Untuk pemberian  nilai  bobot tergantung  pada  pengambil keputusan. Sebagai contoh implementasi metode Weighted Product secara manual.
Data yang dibutuhkan
Tabel 1. Data petani NO. NAMA PETANI ALAMAT Jarak 1 A Tembilahan Jarak ditentukan berdasarkan  lokasi  petani dengan penampung kelapa 2 B Pekan Kamis 3 C Parit 1 4 D Pulau palas 5 E Sungai Luar
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)
Tabel 2. Data Penampung NO. NAMA PENAMPUNG ALAMAT HARGA 1 Kosimlau Sungai Luar Rp. 2.200 2 Selamat Parit 8 Rp. 2.200 3 Yadi Pekan Kamis Rp. 2.300 4 Hasan Jl. Kayu Jati Rp. 2.400 5 Puding Jl. Keritang Rp. 2.450 6 Utul Parit 1 Rp. 2.200 7 Acok Sungai Salak Rp. 2.200 8 Amat Sungai Piring Rp. 2.100 9 Husni Sungai Perak Rp. 2.100 10 Arbain Sungai Perak RP. 2.000
Metode ANP untuk menentukan penjualan kelapa terdapat 5 artenatif  yaitu: A1   = Sungai luar A2  =  Prit 8 A3  = Pekan Kamis A4  = Kayu Jati A5  = Jl. Keritang A6  = Parit 1 A7  = Sungai Salak A8  = Sungai Piring A9  = Sungai Perak A10  = Sungai Perak
Kriteria yang digunakan sebagai acuan yaitu: C1  =  Harga C2  =  Jarak C3  =  Trasportasi
Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut : W = ( 5, 2, 3)
Tingkat kepentingan dan bobot setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu:
Tabel 3. Bobot Kriteria Nilai Bobot Keterangan Bobot Kriteria 5 50 % Sangat Baik Tertinggi 4 35 % Baik 3 10 % Cukup 2 5 % Buruk 1 0 % Sangat Buruk Terendah
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)
Tabel 4. Bobot untuk penilaian Nilai Bobot Keterangan 80 – 100 5 Sangat Baik 60 – 79 4 Baik 40 – 59 3 Cukup 20 – 39 2 Buruk 0 - 9 1 Sangat Buruk
Berdasarkan data kriteriaa  diatas dapat diambil ranting kecocokan dari setiap kriteria pada setiap alternatif yang terlihat pada tabel 5. berikut :
Tabel 5.  Nilai Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 2.200 50 60 A2 2.200 50 65 A3 2.300 60 79 A4 2.400 70 70 A5 2.450 80 90 A6 2.200 59 79 A7 2.200 59 79 A8 2.100 59 79 A9 2.100 39 55 A10 2.000 39 49 Normalisasi Bobot dengan Rumus Wj = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗
𝑊1  = 5 5 + 2 + 3 =  0.500 𝑊2  = 2 5 + 2 + 3 = 0.200 𝑊3  = 3 5 + 2 + 3 = 0.300
Langkah selanjutnya menghitung nilai  Vektor S :
S1 = (2.200 −0,500 )(50 0.200 )(60 0.300 )   = 0,1592 S2 = (2.200 −0,500 )(50 0.200 )(65 0.300 ) = 0,1631 S3 = (2.300 −0,500 )(60 0.200 )(79 0.300 )   = 0,1754 S4 = (2.400 −0,500 )(70 0.200 )(70 0.300 )   = 0,1708 S5 = (2.450 −0,500 )(80 0.200 )(90 0.300 )   = 0,1872 S6 = (2.200 −0,500 )(59 0.200 )(79 0.300 )   = 0,1788 S7 = (2.200 −0,500 )(59 0.200 )(79 0.300 )   = 0,1788 S8 = (2.100 −0,500 )(59 0.200 )(79 0.300 )   = 0,1830
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)
S9 = (2.100 −0,500 )(39 0.200 )(55 0.300 )   = 0,1511 S10 = (2.000 −0,500 )(39 0.200 )(49 0.300 )   = 0,1495
Menghitung Preferensi (Vi) untuk perangkingan :
𝑉1  =
𝑉1 =   0,1592/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,0938418
𝑉2  =   0,1631/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,961224
𝑉3  =  0,1754/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,1033767 𝑉4  =  0,1708/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,1006495 𝑉5  =   0,1872/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,1103255 𝑉6  =   0,1788/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0.1053453 𝑉7  =  0,1788/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0.1053453 𝑉8  =  0,1830/0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0.1078244
𝑉9  =  0,1511/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1788 + 0,1830 + 0,1511 + 0,1495) = 0,0890390
𝑉10  =  0,1495/(0,1592 + 0,1631 + 0,1754  +  0,1708 + 0,1872 + 0,1788 + 0,1724 + 0,1764
+ 0,1511 + 0,1495) = 0,881302
Nilai Preferensi terbesar adalah C5 dengan nilai 0.1103255

## IMPLEMENTASI SYSTEM
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil ketika  pengguna  mengakses  halaman  sistem  pakar  Jantung.  Pada  bagian  utama  halaman  ini terdapat  menu  utama  seperti home ,  Nilai,  Kriteria, Bobot, Altrnatif,  dan  Rangking.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 1. berikut:
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)
Form login digunakan  untuk  melakukan login untuk  masuk  ke  halaman  utama  aplikasi memasukkan  username  dan  password  sehingga  dapat  diberikan  hak  akses  ke  sistem  pakar. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar 2 berikut:

## Gambar 2 Form Login Administrator
Halaman nilai digunakan untuk menginputkan data nilai dan untuk menampilkan nilai. Untuk menginputkan data nilai maka admin harus menginputkan nilai dengan mengklik tombol tambah data,  dan  klik  tombol  simpan  untuk  menyimpannya  kedalam  database,  untuk  mengedit  dapat menekan  tombol  edit  dan  hapus  untuk  menghapus  data.  Tampilannya  seperti  pada  gambar  3 berikut :

## Gambar 3. Halaman Nilai
Halaman Nilai  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  kriteria.  Untuk menginputkan data  maka admin harus menginputkan kriteria dengan mengklik tombol tambah data,  dan  klik  tombol  simpan  untuk  menyimpannya  kedalam  database,  untuk  mengedit  dapat menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data.  Tampilannya seperti pada gambar  4. berikut:
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)

## Gambar 4. Halaman Input Kriteria
Halaman Bobot digunakan untuk enginputkan nilai bobot. Bobot aturan dalam pemobobotan kriteria. Langkahnya tentukan bobot mana yang akan diset bobot. Pada masing-masing bagian ini harus  diinputkan  bobot  yang  mungkin  untuk  tiap  kriteria  dalam  jangkauan  nilai  1-5  dan  apabila semua bobo tangka diinputkan dapat menekan tombol simpan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 5 berikut :

## Gambar 5. Halaman Input Bobot
Halaman Nilai  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  alternatif.  Untuk menginputkan data alternatif  maka admin harus menginputkan alternatif, dan klik tombol simpan untuk menyimpannya kedalam database, untuk mengedit dapat menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data.  Tampilannya seperti pada gambar  6 berikut :
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)

## Gambar 6 Halaman input alternatif
Halaman  rangking  merupakan  halaman  yang  berisikan  hasil  dari  analisa  dan  perengkingan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 7 berikut :

## Gambar 7. Halaman hasil Perengkingan

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan teori pada perancangan sistem penunjang keputusan ini  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sistem  penunjang  keputusan  dapat  memberikan  keputusan  yang  baik  dalam  menentukan lokasi penjualan kelapa.
2. Sistem  penunjang  keputusan  penjualan  kelapa  ini  mampu  memberikan  solusi  untuk menentukan harga, jarak yang terbaik untuk penjualan kelapa.
3. Sistem penunjang keputusan penjualan kelapa yang berbasis web dapat di akses oleh semua orang yang ingin berkonsultasi karena sistem yang dijalankan berupa aplikasi web.
4. Sistem yang berbasis web dengan metode W eigthted Product mampu menganalisa kriteria dan alternatif  dengan pembobotan  dan dapat memberikan informasi solusi.
Adapun saran-saran dari penulis untuk penggunaan website sistem penunjang keputusan ini dapat diperhatikan sebagai berikut :
1. Dalam  menggunakan  website  sistem  penunjang  keputusan  ini  agar  dapat  diakses  dengan cepat disarankan menggunakan koneksi internet yang memadai.
2. Bagi admin dapat memeriksa data base tidak valid dan disarankan dapat menghapusnya dari database agar tidak terjadi spam.
3. Bagi  admin  dalam  pemeliharaan database agar  selalu  memperhatikan  ruang  penyimpanan. Penggunaan  ruang  penyimpanan  sangat  disarankan  hanya  untuk  data  yang valid guna menghemat ruang penyimpanan yang mempercepat proses sistem.
Firman, Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Kelapa Bulat Di Indragiri Menggunakan Metode Weigted Product (WP)

## REFERENSI
Fathansyah. (2012). Basis Data Edisi Revisi. Bandung: Informatika.
Ihwan, K., & Putri, N. T. (2015). Usulan Strategi Pengembangan Industri Pengolahan Kelapa Skala Ikm Di Kabupaten Indragiri Hilir.
Khairil,  &  Trianggana,  D.  A.  (2012).  Pembuatan  E-Library  Madrasah  Aliayah  Negeri  (MAN)  Arga Makmur Menggunakan Macromedia Dreamweaver 8.
Kusrini, M. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Novrianto,  H.  (2008).  Perakitan  Kelapa  Unggul  Melalui  Teknik  Molekuler  Dan  Implikasinya Terhadap Peremajaan Kelapa Di Indonesia.
Saputra, A. (2013). Membangun Aplikasi Toko Online dengan PHP dan SQL Server. Jakarta: Gramedia.
Sovia,  R.  (2011).  Membangun  Aplikasi  E-Library  Menggunakan  HTML,  PHP  SCRIPT,  Dan  MYSQL Database.
Suryadi, D. I., & IR. M. Ali Ramdhani, M. (2002). Sistem Pendukung Keputusan. Bandung: PT REMAJA ROSDAKARYA.