## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Penentuan Komoditas Unggulan Subsektor Tanaman Pangan
Menggunakan Metode Location Quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hirarchy Process (FAHP)
E. R. A. Resi, R. M. Pangaribuan, R. D. Guntur, dan K. B. Ginting

## Volume 12, Issue 1, Pages 96–104, June 2024
Diterima 15 Mei 2024, Direvisi 17 Juni 2024, Disetujui 20 Juni 2024, Diterbitkan 22 Juni 2024
To Cite this Article : E. R. A. Resi dkk,“Penentuan Komoditas Unggulan Subsektor Tanam- an Pangan Menggunakan Metode Location Quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hirarchy Pro- cess (FAHP) ”, Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 96–104, 2024, ht- tps://doi.org/10.37905/euler.v12i1.25656
© 2024 by author(s)

## JOURNAL INFO • EULER : JURNAL ILMIAH MATEMATIKA, SAINS DAN TEKNOLOGI
u Homepage
: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index Ǽ Journal Abbreviation : Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. Х Frequency : Biannual (June and December) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/euler ʢ Online ISSN : 2776-3706 ǽ License : Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/oai  Google Scholar ID : QF_r-_gAAAAJ
Ͳ Email
: euler@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics
Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics

## Penentuan Komoditas Unggulan Subsektor Tanaman Pangan Menggunakan Metode Location Quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hirarchy Process (FAHP)
Edmund Ridwanto Alfian Resi 1 , ∗ , Rapmaida Megawaty Pangaribuan 1 , Robertus Dole Guntur 1 , dan Keristina Br. Ginting 1
1 Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana, Kota Kupang, Indonesia
ABSTRAK. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan di Kabupa- ten Malaka menggunakan metode Location Quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Metode LQ digunakan untuk mengidentifikasi komoditas basis yang memiliki keunggulan komparatif di wilayah ini. Hasil perhi- tungan LQ menunjukan bahwa padi dan jagung merupakan komoditas basis di Kabupaten Malaka karena menjadi basis terbanyak di 3 kecamatan. Padi menjadi basis pada kecamatan Malaka Barat (2,14), Malaka Tengah (2,24) dan Weliman (1,70), Sedangkan jagung menjadi basis pada kecamatan Kobalima (1,21), Wewiku (1,48) dan Rinhat (1,26). Sementara metode FAHP diterapkan untuk mengintegrasikan berbagai kriteria penilaian dalam menentukan prioritas komoditas unggulan. Hasil analisis FAHP menunjukan bahwa komoditas unggulan subsektor tanaman pa- ngan di Kabupaten Malaka adalah komoditas padi dengan nilai bobot sebesar 0,246 sebagai prioritas utama, diikuti komoditas jagung dengan nilai bobot sebesar 0,198. Kriteria yang menjadi prioritas utama dalam penentuan komo- ditas unggulan adalah kriteria ketersediaan sarana dan prasarana dengan nilai bobot sebesar 0,327. Berdasarkan hasil penelitian, kombinasi metode LQ dan FAHP memberikan hasil yang lebih akurat dalam penentuan komoditas unggulan.
ABSTRACT. This research aims to determine the leading commodities of the food crop subsector in Malaka Regency using the Location Quotient (LQ) and Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) methods. The LQ method is used to identify commodities that have comparative advantages in this region. The results of the LQ calculation show that rice and corn are the base commodities in Malaka Regency because they are the most common in three sub-districts. Rice is the base commodity in the sub-districts of West Malaka (2.14), Central Malaka (2.24), and Weliman (1.70), while corn is the base commodity in the sub-districts of Kobalima (1.21), Wewiku (1.48), and Rinhat (1.26). The FAHP method is applied to integrate various assessment criteria in determining the priority of leading commodities. The results of the FAHP analysis show that the leading commodity in the food crop subsector in Malaka Regency is rice, with a weight value of 0.246 as the top priority, followed by corn, with a weight value of 0.198. The criterion that becomes the top priority in determining leading commodities is the availability of facilities and infrastructure, with a weight value of 0.327. Based on the research results, the combination of the LQ and FAHP methods provides more accurate results in determining leading commodities.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of EULER: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara agraris artinya sektor perta- nian mempunyai peranan penting dalam pembangunan pereko- nomian nasional termasuk perekonomian daerah. Pembangunan pada sektor pertanian akan memberikan keuntungan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) juga sebagai penyedia lapangan kerja, serta sumber pendapatan masyarakat [1] . Untuk mencapai pembangunan sektor pertanian yang efisien, dapat di- lakukan dengan mengembangkan komoditas unggulan yang ter- dapat pada suatu wilayah sehingga dapat memberikan manfaat
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 15 Mei 2024 Direvisi 17 Juni 2024 Disetujui 20 Juni 2024 Diterbitkan 22 Juni 2024

## KATA KUNCI
Komoditas Unggulan Tanaman Pangan Location Quotient (LQ) Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)

## KEYWORDS
Leading Commodities Food Crops
Location Quotient Fuzzy Analytical Hierarchy Process
terhadap ekonomi wilayah dan pendapatan masyarakat.
Indikator penentuan komoditas unggulan pada suatu wi- layah salah satunya dapat dilihat dari kontribusi nilai tambah terbesar suatu sektor yang ada dalam Produk Domestik Regio- nal Bruto (PDRB). Kontribusi sektor pertanian terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia pada tahun 2018-2021 sebesar 13,22% berdasarkan lapangan usaha. Tanaman pangan membe- rikan kontribusi terbesar kedua pada tahun 2021 sebesar 2,60% setelah subsektor tanaman perkebunan dengan kontribusi sebe- sar 3.94% [2] . Nusa Tenggara Timur (NTT) menjadi salah satu pro- vinsi yang mengalami pertumbuhan perekonomian sebesar 2,59% dengan kontribusi sektor pertanian terhadap pembentukan Pro-
Email : ridwanresi002@gmail.com (E. R. A. Resi) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index / E-ISSN : 2776-3706 © 2024 by the Author(s).
duksi Domestik Regional Bruto (PDRB) sebesar 29,17%. Nilai ter- sebut didominasi subsektor peternakan (10,18%) dan tanaman pa- ngan (7,58%) [3] . Pertumbuhan perekonomian NTT, tentunya ti- dak lepas dari kontribusi dari peranan setiap kabupaten/kota di sekitarnya, salah satunya adalah Kabupaten Malaka.
Malaka merupakan kabupaten yang baru dimekarkan dari Kabupaten Belu sebagai Daerah Otonomi Baru (DOB) yang terdi- ri dari 12 kecamatan. Kabupaten Malaka termasuk dalam wila- yah pengembangan lumbung pangan yang berorientasi ekspor di wilayah perbatasan karena memiliki potensi pertanian tanaman pangan yang mendukung [4] . Hal ini didukung oleh kontribu- si sektor pertanian merupakan yang terbesar yaitu 38,40 % pada PDRB Kabupaten Malaka tahun 2017-2021 dibandingkan sektor lainnya. Produksi tanaman pangan di Kabupaten Malaka Tahun 2021 sebesar 117.235 ton dengan luas panen sebesar 35.352 hek- tar yang terdiri dari padi, jagung, ubi kayu, ubi jalar, kacang hijau dan kacang tanah. Produksi dan produktivitas tanaman pangan di Kabupaten Malaka berbeda-beda bergantung pada beberapa kondisi, seperti letak geografis, ketersediaan sarana dan prasa- rana, dan sumber daya manusia. Secara umum produksi pangan di Kabupaten Malaka selalu berfluktuasi setiap tahunnya. Hal ini dikarenakan pengembangan yang dilakukan pada subsektor ta- naman pangan di setiap kecamatan belum objektif dan akurat karena belum sepenuhnya memanfaatkan potensi tanaman pa- ngan dari masing-masing kecamatan. [5] . Oleh karena itu, perlu untuk menentukan tanaman pangan yang menjadi basis pada se- tiap kecamatan sehingga dalam pengembangannya lebih akurat dan terstruktur.
Penentuan komoditas basis ini dilakukan menggunakan metode Location Quotient (LQ) dengan membandingkan produksi tanaman pangan pada tingkat regional dengan pencapaian pro- duksi yang dihasilkan pada tingkat nasional [6] . Selanjutnya untuk mengembangkan perekonomian suatu wilayah, maka di- perlukan penentuan prioritas komoditas unggulan tanaman pa- ngan yang dianalisis menggunakan FAHP yang merumuskan tu- juan umum, kriteria serta pilihan alternatif komoditas unggulan tanaman pangan secara hierarki.
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan penelitian ini juga telah banyak dilakukan, diantaranya Nugroho dkk yang me- lakukan penelitian mengenai pemilihan tanaman pangan di Ke- camatan Pagerwojo dengan hasil penelitiannya menunjukan bah- wa tanaman pangan yang cocok untuk ditanam di lahan terse- but adalah tanaman pangan ubi ungu dengan nilai bobot priori- tas tertinggi sebesar 0,4956 [7] . Ramadhanty dkk [8] dalam pe- nentuan faktor-faktor prioritas pengembangan komoditas ung- gulan tanaman pangan di Kecamatan Balung Kabupaten Jember Barat dengan hasil penelitian bahwa lahan pertanian menjadi pri- oritas utama diikuti penyediaan air baku. Pengembangan komo- ditas unggulan pertanian tanaman pangan di Kabupaten Kendal oleh Yeni dan Munawir menunjukan padi sawah menjadi priori- tas utama [9] . Serta, Samsuariadi dkk [10] dengan hasil peneli- tian ini menunjukan ada 7 sektor yang menjadi basis yaitu sek- tor padi, umbi-umbian, daging, sayur-sayuran, kacang-kacangan, buah-buahan, minyak dan kelapa dengan kriteria yang dipriori- taskan yaitu sistem penyediaan sarana produksi dengan nilai bo- bot 0,336.
Berdasarkan uraian di atas, hasil penelitian menggunakan metode LQ dan AHP memberikan hasil yang baik dalam penentu-
an komoditas unggulan. Oleh karena itu, untuk mengembangk- an hasil penelitian sebelumnya menjadi lebih akurat penelitian ini menggunakan pendekatan logika fuzzy untuk mengatasi kele- mahan dari metode AHP dalam penilaiannya yang bersifat subjek- tif sehingga permasalahan terhadap kriteria bisa dipandang lebih objektif dan akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menen- tukan komoditas basis dan prioritas komoditas unggulan subsek- tor tanaman pangan di Kabupaten Malaka. Diharapkan penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan oleh pemerintah dalam meningkatkan perekonomian daerah dengan melakukan penentuan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan.

## 2. Metode
Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekun- der. Data primer berupa skala penilaian yang diperoleh dari ha- sil wawancara terhadap 5 responden yang terdiri dari Kepala Di- nas Pertanian Kabupaten Malaka , Kepala Sub Bagian Perencanaan dan Evaluasi, Penyuluh Pertanian (2 orang) dan Ketua Kelompok Berasi Tani (1 orang). Data primer digunakan untuk melakukan analisis FAHP. Sementara data sekunder berupa hasil produksi ta- naman pangan di Kabupaten Malaka tahun 2023 yang dianalisis menggunakan metode LQ dengan jumlah kecamatan yang diana- lisis sebanyak 6 kecamatan dari 12 kecamatan di Kabupaten Ma- laka. Metode pengambilan sampel Key Person dilakukan dengan purposive sampling dengan pertimbangan responden untuk anali- sis FAHP memiliki pengetahuan yang relevan dengan penelitian ini [11] . sedangkan untuk analisis LQ dengan mempertimbangk- an jumlah hasil produksi tanaman pangan terbanyak di Kabupa- ten Malaka tahun 2023.
Metode analisis yang digunakan merupakan metode Loca- tion Quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Tahapan-tahapan analisis data yaitu:

## 2.1. Analisis Location Quotient (LQ)
Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi komoditas basis pada suatu wilayah dengan membandingkan hasil produksi tanaman pangan pada tingkat kecamatan dengan hasil produksi pada tingkat kabupaten. Metode perhitungan penentuan komo- ditas basis menggunakan LQ mengacu pada formula [12] pada persamaan (1) :
LQ = xi / Xt yi / Y t (1)
Keterangan:
x i : Total produksi komoditi i pada tingkat kecamat- an
X t : Total produksi komoditas subsektor t pada ting- kat kecamatan
y i : Total produksi komoditi i pada tingkat kabupaten Y t : Total produksi komoditas subsektor t pada ting- kat kabupaten
Perhitungan LQ menghasilkan tiga kriteria yaitu:
1. LQ > 1; artinya komoditas itu menjadi basis atau menjadi sumber pertumbuhan yang memiliki keunggulan kompara- tif, sehingga tidak saja digunakan untuk memenuhi kebu- tuhan di wilayah yang bersangkutan tetapi dapat diekspor ke luar wilayah.
2. LQ = 1; komoditas tersebut tergolong non basis atau tidak memiliki keunggulan komparatif sehingga Produksinya ha-
nya cukup digunakan untuk memenuhi kebutuhan wilayah sendiri dan tidak mampu untuk diekspor.
3. LQ < 1; komoditas ini juga termasuk non basis, artinya pro- duksi komoditas tersebut tidak dapat memenuhi kebutuhan wilayah sendiri sehingga diperlukan pasokan atau impor da- ri luar.

## 2.2. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP merupakan model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1993 untuk men- cari ranking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam pemecahan suatu permasalahan [13] .
AHP didasarkan atas 4 prinsip dasar yaitu:
1. Decomposition (Menyusun Hirarki)
Decomposition artinya memecahan atau membagi masalah yang kompleks menjadi unsur-unsur terkecil dengan mem- bentuk suatu hirarki (tingkatan).
2. Comparative Judgement (Penilaian Kriteria dan Altenatif)
Comparative judgement merupakan langkah kedua dalam AHP artinya pada tahap ini dilakukan dengan membuat suatu pe- nilaian tentang kepentingan relatif antara dua elemen pada suatu tingkat tertentu yang memberikan bobot numerik ber- dasarkan perbandingan tersebut, hasilnya disajikan dalam matriks yang disebut pairwise comparison.
3. Synthesis of Priority (Menentukan Prioritas)
Sintesa adalah tahap yang dilakukan untuk memperoleh bo- bot dari setiap elemen hirarki dan elemen alternatif. Setiap matriks pairwise comparison yang dibuat kemudian dicari eigen vektornya untuk mendapatkan local priority.
4. Logical Consistency (konsistensi logis)
Konsistensi memiliki dua makna, pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevasi. Kedua, mengenai tingkat hubungan antar elemen yang didasarkan pada kriteria tertentu.

## 2.3. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Metode Fuzzy AHP adalah penggabungan AHP dan teori fu- zzy , dimana dengan menggunakan pendekatan fuzzy maka per- masalahan terhadap kriteria bisa lebih dipandang lebih objektif dan akurat. Dalam metode ini kriteria yang diperoleh diukur me- nurut kepentingannya. Hasil pilihan nanti diukur berdasarkan kri- teria guna mendapatkan skor atau nilai akhir yang mencerminkan bobot kepentingannya [14] .
Langkah-langkah Penyelesaian metode FAHP yaitu:
1. Membuat struktur hirarki masalah yang akan diselesaikan dan menentukan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria dengan skala Triangular Fuzzy Number (TFN).
2. Menentukan nilai sintesis fuzzy ( S i ) menggunakan Persama- an (2) , yaitu:
Si = m ∑ j =1 M j g i ⊗   n ∑ i =1 n ∑ j =1 M j g i   − 1 (2)
3. Menentukan nilai vektor (V) dan ordinat defuzifikasi (d’).
Hasil pada Persamaan (2) , selanjutnya digunakan untuk men-
cari nilai vektor dengan menggunakan Persamaan (3) , yaitu:
V ( M 2 ≥ M 1 ) =      1 , if m 2 ≥ m 1 0 , if l 1 ≥ u 2 ( l 1 − u 2 ) ( m 2 − u 2 ) − ( m 1 − l 1 ) , otherwise (3)
Kemudian, untuk menentukan nilai ordinat defuzifikasi menggunakan Persamaan (4) :
d ′ ( A i ) = min V ( S i ≥ S k ) (4)
untuk k = 1 , 2 , ..., k ̸ = i selanjutnya diperoleh vektor prio- ritas pada persamaan (5) :
W n = ( d n ( A 1 ) , d n ( A 2 ) , ...d n ( A i )) T (5)
dengan A i ( i = 1 , 2 , ..., n ) , maka vektor bobot didefinisikan seperti pada Persamaan (6) :
W ′ = ( d ′ ( A 1 ) , d ′ ( A 2 ) , ...d ′ ( A i )) T (6)
4. Normalisasi vektor bobot.
Bobot vektor yang telah diperoleh, selanjutnya dilakukan normalisasi untuk memperoleh bobot prioritas akhir yang akan disusun dalam bentuk perangkingan. Hasil normalisa- si bobot vektor dapat dilihat pada Persamaan (7) :
W = ( d ( A 1 ) , d ( A 2 ) , ..., d ( A i )) T (7)
dimana W bukan merupakan bilangan fuzzy [15] .
5. Melakukan perangkingan bobot vektor, dimana total rang- king diperoleh dari perkalian vektor evaluasi masing-masing alternatif dengan vektor bobotnya.
6. Pengambilan keputusan dengan memilih total rangking ter- tinggi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini akan membahas hasil dari penelitian yang dilakukan dengan menerapkan metode Location quotient (LQ) dan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dalam menentukan komo- ditas unggulan subsektor tanaman pangan di Kabupaten Malaka. Penggunaan metode LQ ditujukan untuk menganalisis komoditas basis tanaman pangan pada 6 kecamatan yang menjadi objek pe- nelitian ini. Sementara FAHP akan memberikan kerangka kerja untuk menentukan bobot relatif dari kriteria dan alternatif yang akan digunakan dalam evaluasi terhadap penentuan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan di Kabupaten Malaka.

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data hasil produksi tanaman pangan di Kabupaten Malaka tahun 2023 yang disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1 menunjukan bahwa 6 kecamatan yang dianalisis ya- itu kecamatan Malaka barat, Malaka Tengah, Kobalima, Wewiku, Weliman, Rinhat mempunyai jumlah hasil produksi tanaman pa- ngan lebih banyak dari kecamatan lainnya. Kemudian, Penyebar- an kuesioner kepada 5 orang expert yang bertujuan untuk mela- kukan pemilihan komoditas unggulan yang dikembangkan serta melakukan pembobotan hirarki penentuan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan menggunakan metode FAHP.
Tabel 1. Hasil produksi tanaman pangan di kabupaten Malaka tahun 2023
No Kecamatan Tanaman Pangan Total (Ton) Padi Jagung Kacang Hijau Kacang Tanah Ubi Kayu Ubi Jalar 1 Malaka Barat 6.651,52 4.295 15 0 36 0 10.997,52 2 Malaka Tengah 11.291,50 5.795 70 22 675 0 17.853,50 3 Kobalima 3.437 9.758 1.160 8 352 14 14.729,00 4 Wewiku 0 9.588 68 0,8 1.552,50 576 11.785,30 5 Weliman 4.308 4.291 24 0 368 0 8.991,00 6 Rinhat 0 6.360 45 18 2.569 203 9.195,00 7 Io Kufeu 727 1.447 5 0 1.710 0 3.889,00 8 Sasita Mean 0 2.880 14 0 1.515 92 4.501,00 9 Botin Leobele 0 2.423 80 30 776 0 3.309,00 10 Laen Manen 1.431 2.577 4 0 2.888 0 6.900,00 11 Kobalima Timur 0 3.254 111 30 799 210 4.404,00 12 Malaka Timur 0 1.517 21 5,2 548 34 2.125,20 Total 27.846,02 54.185,00 1.617,00 114,00 13.788,50 1.129,00 98.679,52 Sumber: Dinas Pertanian Kabupaten Malaka

## 3.2. Analisis Komoditas Basis Tanaman Pangan Menggunakan Metode Location Quotient (LQ)
Analisis LQ bertujuan untuk menentukan komoditas basis tanaman pangan di Kabupaten Malaka dengan membandingkan hasil produksi tanaman pangan pada tingkat kecamatan dengan pencapaian produksi tanaman pangan di tingkat kabupaten Ma- laka. Hasil perhitungan LQ komoditas basis tanaman pangan di Kabupaten Malaka dari data pada Tabel 1 disajikan dalam Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil analisis LQ tanaman pangan di kabupaten Ma-
laka tahun 2023 Kecamatan Padi Jagung Kacang Hijau Kacang Tanah Ubi Kayu Ubi Jalar Malaka Barat 2,14 0,71 0,08 0,00 0,02 0,00 Malaka Tengah 2,24 0,59 0,24 1,07 0,27 0,00 Kobalima 0,83 1,21 4,81 0,47 0,17 0,08 Wewiku 0,00 1,48 0,35 0,06 0,94 4,27 Weliman 1,70 0,87 0,16 0,00 0,29 0,00 Rinhat 0,00 1,26 0,30 1,69 2,00 1,93
Berdasarkan hasil perhitungan LQ pada Tabel 2 , dapat dika- takan bahwa padi dan jagung merupakan komoditas basis di Ka- bupaten Malaka dengan jumlah kecamatan terbanyak yaitu basis di 3 kecamatan. sementara komoditas lainnya seperti kacang ta- nah dan ubi jalar merupakan komoditas basis pada 2 kecamatan, ubi kayu dan kacang hijau merupakan komoditas basis masing- masing pada 1 kecamatan.

## 3.3. Penentuan Komoditas Unggulan Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Metode FAHP digunakan dalam penentuan komoditas ung- gulan bertujuan untuk memperoleh prioritas alternatif tanaman pangan yang berpotensi untuk dikembangkan dengan memper- hatikan faktor penghambat dan faktor pendukung yang digunak- an sebagai kriteria dalam menentukan komoditas unggulan sub- sektor tanaman pangan di Kabupaten Malaka.
Langkah-langkah analisis data menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP), yaitu:
1. Menyusun Struktur Hierarki
Penyusunan hierarki merupakan tahap awal dalam menga- nalisis data setelah mendefinisikan masalah yang akan dite- liti. Penyusunan ini bertujuan untuk mempermudah dalam mengambil keputusan dengan menggambarkan masalah ke dalam struktur, maka dapat digambarkan struktur hierarki untuk merepresentasikan permasalahan dengan 3 level. Di-
mana level pertama adalah tujuan kemudian level kedua ada- lah kriteria dan level ketiga adalah alternatif. Struktur hie- rarki dalam penelitian ini disusun seperti pada Gambar 1 .
Level pertama merupakan penentuan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan. Level kedua merupakan krite- ria penilaian meliputi penyerapan tenaga kerja (K1), keter- sediaan sarana dan prasarana (K2), kondisi iklim dan tanah (K3), ketahanan terhadap hama dan penyakit (K4), produkti- vitas tinggi (K5), serta permintaan pasar dan nilai ekonomi (K6). Level ketiga merupakan alternatif yaitu padi (A1), ja- gung (A2), kacang hijau (A3), kacang tanah (A4), ubi kayu (A5) dan ubi jalar (A6). Sebelum masuk kepenghitungan FA- HP, struktur hirarki masalah pada Gambar 1 diselesaikan ter- lebih dahulu dengan penghitungan AHP untuk menemukan konsistensi nilai matriks perbandingannya.
2. Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian pada Tingkat Kriteria
(a) Membuat matriks perbandingan berpasangan Matriks perbandingan berpasangan disusun berdasarkan pe- nyebaran kuesioner terhadap 5 orang Expert . Kemudi- an dihitung nilai rata-rata penilaian setiap expert meng- gunakan formula Geometric Mean pada Persamaan (8) .
G = 5 √ x 1 · x 2 · x 3 · x 4 · x 5 (8)
Pengolahan manual untuk perbandingan K 1 dan K 2 : G = 5 √ 1 · 1 · 1 · 1 · 1 = 1 , 000
Hasil pengolahan matriks perbadingan berpasangan ni- lai Geometric Mean disajikan pada Tabel 3 .

## Tabel 3. Matriks perbandingan berpasangan nilai geometri mean
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1,000 1,000 1,246 0,725 1,107 0,678 K2 1,000 1,000 1,185 1,552 1,635 2,537 K3 1,803 0,884 1,000 1,380 1,290 1,227 K4 1,380 0,644 0,725 1,000 1,108 0,935 K5 0,903 0,612 0,775 0,903 1,000 1,108 K6 1,476 0,394 0,815 1,070 0,903 1,000
(b) Normalisasi matriks perbandingan pasangan pada seti- ap kriteria
Nilai geometric mean yang telah diperoleh kemudian di- jumlahkan setiap kolomnya, Selanjutnya, untuk mem- peroleh matriks perbandingan pasangan yang dinor-
Gambar 1. Struktur hirarki komoditas unggulan subsektor tanaman pangan
malkan maka elemen setiap kolom dibagi dengan jum- lah kolom dari elemen yang bersangkutan. Matriks perbandingan pasangan yang dinormalkan disajikan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Normalisasi matriks perbandingan berpasangan
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 0,152 0,223 0,217 0,109 0,157 0,091 K2 0,152 0,223 0,206 0,234 0,232 0,339 K3 0,122 0,188 0,174 0,208 0,183 0,164 K4 0,210 0,143 0,126 0,151 0,157 0,125 K5 0,138 0,136 0,135 0,136 0,142 0,148 K6 0,225 0,088 0,142 0,161 0,128 0,134
(c) Perhitungan vektor eigen (bobot prioritas) pada ting- kat kriteria
Setelah membuat matriks perbandingan pasangan yang dinormalkan, langkah selanjutnya adalah menghi- tung vektor eigen. Vektor eigen diperoleh dengan cara menghitung rata-rata dari setiap baris matriks yang te- lah dinormalkan. Perhitungan nilai vektor eigen per- lu dicari untuk mendapatkan nilai prioritas masing- masing kriteria, hasil perhitungan tersebut dapat di- lihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Matriks bobot prioritas pada setiap kriteria
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 Jumlah Prioritas K1 0,152 0,223 0,217 0,109 0,157 0,091 0,949 0,158 K2 0,152 0,223 0,206 0,234 0,232 0,339 1,386 0,231 K3 0,122 0,188 0,174 0,208 0,183 0,164 1,040 0,173 K4 0,210 0,143 0,126 0,151 0,157 0,125 0,913 0,152 K5 0,138 0,136 0,135 0,136 0,142 0,148 0,835 0,139 K6 0,225 0,088 0,142 0,161 0,128 0,134 0,878 0,146
(d) Perhitungan nilai λ maksimal pada tingkat kriteria Sebelum mencari nilai λ maks , akan dicari terlebih da- hulu nilai-nilai konsistensi vektor dengan cara meng- alikan matriks perbandingan yang belum dinormalkan dengan vektor eigen (bobot prioritas). Hasil perkalian tersebut akan digunakan untuk menghitung rasio kon- sistensi vektor. Nilai-nilai konsistensi vektor disajikan
pada matriks hasil kali berikut ini:
M 1 ×         0 , 158 0 , 231 0 , 173 0 , 152 0 , 139 0 , 146         =         0 , 979 1 , 858 1 , 116 0 , 873 0 , 742 1 , 164        
dimana
M 1 =       
1 , 000 1 , 000 1 , 246 0 , 725 1 , 107 0 , 678 1 , 000 1 , 000 1 , 185 1 , 552 1 , 635 2 , 537 1 , 803 0 , 884 1 , 000 1 , 380 1 , 290 1 , 227 1 , 380 0 , 644 0 , 725 1 , 000 1 , 108 0 , 935 0 , 903 0 , 612 0 , 775 0 , 903 1 , 000 1 , 108 1 , 476 0 , 394 0 , 815 1 , 070 0 , 903 1 , 000       
Selanjutnya, nilai dari masing-masing hasil kali dibagi dengan nilai-nilai yang berpasangan dari vektor eigen (bobot prioritas) untuk memperoleh nilai rasio konsis- tensi vektor ( λ ).
λ = [ matriks hasil kali vektor eigen ] = [ 0 , 979 0 , 158 1 , 858 0 , 231 1 , 116 0 , 173 0 , 873 0 , 152 0 , 742 0 , 139 1 , 164 0 , 146 ] = [ 6 , 189 8 , 040 6 , 441 5 , 736 5 , 331 7 , 956 ] .
Setelah mendapatkan nilai rasio konsistensi vektor, se- lanjutnya akan dicari nilai λ maks dengan cara menjum- lahkan nilai rasio konsistensi vektor kemudian dibagi dengan ordo matriks.
λ maks = L 6 = 39 , 693
6 = 6 , 615
dengan
L = (6 , 189+8 , 040+6 , 441+5 , 736+5 , 331+7 , 956) .
(e) Uji konsistensi Setelah diperoleh nilai λ maks , maka akan dicari nilai dari uji konsistensi:
i. Uji Index Consistency (CI)
CI = λ maks − n n − 1 = 6 , 615 − 6 6 − 1 = 0 , 123 EULER | J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol.
ii. Uji Consistency Ratio (CR)
CR = CI IR = 0 , 123
1 , 24 = 0 , 099
Karena nilai CR = 0 , 099 < 0 , 1 maka matriks perban- dingan pasangan tersebut konsisten, sehingga matriks perbandingan pasangan pada setiap kriteria ini dapat diterima.
3. Perhitungan Bobot Prioritas Menggunakan FAHP
Setelah melakukan uji konsistensi dengan AHP, masing- masing dari kriteria dilakukan perhitungan bobot menggu- nakan FAHP yang bertujuan untuk mengetahui prioritas dari setiap kriteria. Langkah-langkah pembobotan dengan FAHP, yaitu:
(a) Mengonversi skala AHP ke skala fuzzy
Nilai perbandingan matriks berpasangan AHP penilaian expert diubah kedalam himpunan Triangular Fuzzy Num- ber (TFN) kemudian dicari nilai geometric mean . Hasil disajikan pada Tabel 6 .
Tabel 6. Matriks perbandingan FAHP
Kriteria K1 K2 K3 l m u l m u l m u K1 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,92 1,08 1,25 K2 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,08 1,18 1,32 K3 0,80 0,92 1,08 0,76 0,84 0,92 1,00 1,00 1,00 K4 1,06 1,20 1,35 0,68 0,74 0,82 1,15 1,20 1,25 K5 0,78 0,90 1,02 0,61 0,70 0,80 1,00 1,18 1,43 K6 1,25 1,29 1,32 0,53 0,60 0,70 0,92 1,15 1,47 Kriteria K4 K5 K6 l m u l m u l m u K1 0,74 0,83 0,94 0,98 1,11 1,28 0,76 0,78 0,80 K2 1,22 1,35 1,47 1,25 1,42 1,64 1,43 1,67 0,89 K3 1,15 1,20 1,25 0,87 1,12 1,43 0,85 1,07 1,35 K4 1,00 1,00 1,00 0,85 0,96 1,08 0,64 0,81 1,00 K5 0,92 1,04 1,18 1,00 1,00 1,00 0,98 1,11 1,28 K6 1,00 1,46 1,55 0,78 0,90 1,02 1,00 1,00 1,00
(b) Menghitung nilai bilangan Tringular Fuzzy Number da- lam setiap baris Setelah didapatkan nilai matriks perbandingan FAHP, maka dilakukan operasi penjumlahan pada setiap ba- ris pada kolom l , m dan u , kemudian dijumlahkan un- tuk menghitung nilai sintesis fuzzy . Hasil penjumlahan setiap baris disajikan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil penjumlahan setiap baris l, m dan u
Kriteria Jumlah Baris l m u K1 5,4 5,8 6,27 K2 6,98 7,62 8,32 K3 5,43 6,15 7,03 K4 5,38 5,91 6,5 K5 5,29 5,93 6,71 K6 5,48 6,4 7,06 Jumlah 33,96 37,81 41,89
(c) Menghitung nilai sintesis fuzzy
Untuk menghitung nilai sintesis fuzzy, selanjutnya nilai dari setiap baris kriteria l, m dan u pada Tabel 7 dikalik- an dengan nilai invers dari penjumlahan setiap kolom l , m dan u dengan menggunakan rumus sintesis fuzzy extend pada Persamaan (2) . Hasil disajikan pada Tabel 8 .
(d) Menghitung nilai vektor (V) dan nilai ordinat defuzifi- kasi ( d ′ )
Tabel 8. Hasil fuzzy sintesis
Kriteria Jumlah Baris l m u K1 0,129 0,153 0,185 K2 0,167 0,202 0,245 K3 0,130 0,163 0,207 K4 0,128 0,156 0,191 K5 0,126 0,157 0,198 K6 0,131 0,169 0,208
Setelah diperoleh hasil perhitungan nilai sintesis fu- zzy, maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai vektor menggunakan persamaan 3 dan mencari nilai ordinat defuzifikasi ( d ′ ). Proses penghitunganya ada- lah menggunakan Persamaan (4) yang fungsinya adalah untuk mendapatkan nilai minimum fuzzy. Hasil perhi- tungan disajikan pada Tabel 9 .
Tabel 9. Matriks nilai ordinat defuzifikasi
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 Min K1 ≥ 1 0,269 0,809 0,966 0,868 0,857 0,269 K2 ≥ 1 1 1 1 1 1 1,000 K3 ≥ 1 0,526 1, 1,162 1,095 1,056 0,526 K4 ≥ 1 0,338 0,847 1 0,942 0,896 0,338 K5 ≥ 1 0,419 0,907 1 1 0,957 0,419 K6 ≥ 1 0,506 1 1 1 1 0,506
(e) Menghitung bobot vektor
Langkah selanjutnya adalah melakukan penghitungan nilai bobot vektor ( W ′ ) menggunakan Persamaan (6) dengan cara mengambil nilai minimum dari ordinat de- fuzifikasi ( d ′ ) pada Tabel 9 kemudian dijumlahkan. Ha- sil disajikan pada Tabel 10 .
Tabel 10. Hasil bobot vektor
Min d’(K1) d’(K2) d’(K3) d’(K4) d’(K5) d’(K6) Total W’ 0,269 1,000 0,526 0,338 0,419 0,506 3,058
(f) Normalisasi bobot vektor (W)
Normalisasi nilai bobot vektor diperoleh dengan mela- kukan pembagian dari setiap nilai bobot vektor dengan jumlah bobot vektor. Hasil normalisasi nilai bobot vek- tor fuzzy disajikan pada Tabel 11 .
Tabel 11. Normalisasi bobot vektor
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 W 0,088 0,327 0,172 0,111 0,137 0,165
(g) Perangkingan bobot pada tingkat kriteria Hasil normalisasi pada Tabel 11 , kemudian dilakukan perangkingan bobot pada tingkat kriteria. Rekapitula- si hasil perangkingan bobot tingkat kriteria disajikan pada Tabel 12 .
Tabel 12. Hasil perangkingan bobot tingkat kriteria
Kriteria Bobot Rangking Penyerapan Tenaga Kerja (K1) 0,088 6 Ketersediaan Sarana dan Prasarana (K2) 0,327 1 Kondisi Iklim dan Tanah (K3) 0,172 2 Ketahanan Terhadap Hama dan Penyakit (K4) 0,111 5 Produktivitas Tinggi (K5) 0,137 4 Permintaan Pasar dan Nilai Ekonomi (K6) 0,165 3 EULER | J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol.
Berdasarkan hasil pada Tabel 12 , kriteria ketersediaan sara- na dan prasarana merupakan kriteria utama dalam penentu- an komoditas unggulan subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,327 diikuti kriteria lainnya.
4. Perhitungan Prioritas Kepentingan Penilaian Masing-Masing Alternatif Menurut Kriteria
Perhitungan prioritas kepentingan pada tingkat kriteria te- lah diperoleh hasil, selanjutnya melakukan perhitungan ke- pentingan masing-masing alternatif menurut kriteria, dalam hal ini terdapat 6 alternatif, yaitu padi (A1), jagung (A2), ka- cang hijau (A3), kacang tanah (A4), ubi kayu (5), ubi jalar (A6). Perhitungan pada alternatif dilakukan dengan cara yang sa- ma seperti pada perhitungan prioritas pada tingkat kriteria. Hasil perhitungan bobot prioritas masing-masing alternatif menurut kriteria akan dijelaskan sebagai berikut.
(a) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing-
Masing Alternatif Menurut Kriteria Penyerapan Tenaga Kerja (K1)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria penyerapan tenaga kerja. Matriks perbandingan ber- pasangan terhadap K1 sudah dikatakan konsisten ka- rena nilai CR = 0 , 61 < 0 , 1 , sehingga dilanjutkan ke perhitungan FAHP. Hasil perhitungan menggunak- an FAHP disajikan pada Tabel 13 .

## Tabel 13. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K1
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,232 1 Jagung (A2) 0,195 2 Kacang Hijau (A3) 0,141 5 Kacang Tanah (A4) 0,099 6 Ubi Kayu (A5) 0,163 4 Ubi Jalar (A6) 0,170 3
Berdasarkan hasil pada Tabel 13 , padi merupakan al- ternatif utama dalam penentuan komoditas unggulan subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,232 ber- dasarkan kriteria penyerapan tenaga kerja (K1) diikuti alternatif lainnya.
(b) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing-
Masing Alternatif Menurut Kriteria Ketersediaan Sara- na dan Prasarana (K2)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria ketersediaan sarana dan prasarana. Matriks perban- dingan berpasangan terhadap K2 sudah dikatakan kon- sisten karena nilai CR = 0 , 091 < 0 , 1 , sehingga dilan- jutkan ke perhitungan FAHP. Hasil perhitungan meng- gunakan FAHP disajikan pada Tabel 14 .

## Tabel 14. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K2
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,274 1 Jagung (A2) 0,193 2 Kacang Hijau (A3) 0,153 3 Kacang Tanah (A4) 0,130 5 Ubi Kayu (A5) 0,141 4 Ubi Jalar (A6) 0,109 6 Berdasarkan hasil pada Tabel 14 , padi merupakan al- ternatif utama dalam penentuan komoditas unggulan
subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,274 berda- sarkan kriteria ketersediaan sarana dan prasarana (K2) diikuti alternatif lainnya.
(c) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing- Masing Alternatif Menurut Kriteria Kondisi Iklim dan Tanah (K3)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria kondisi iklim dan tanah. Matriks perbandingan berpa- sangan terhadap K3 sudah dikatakan konsisten karena nilai CR = 0 , 095 < 0 , 1 , sehingga dilanjutkan ke per- hitungan FAHP. Hasil perhitungan menggunakan FAHP disajikan pada Tabel 15 .
Tabel 15. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K3
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,225 2 Jagung (A2) 0,239 1 Kacang Hijau (A3) 0,157 3 Kacang Tanah (A4) 0,099 6 Ubi Kayu (A5) 0,142 4 Ubi Jalar (A6) 0,139 5
Berdasarkan hasil pada Tabel 15 , jagung merupakan alternatif utama dalam penentuan komoditas unggul- an subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,239 berdasarkan kriteria kondisi iklim dan tanah (K3) diikuti alternatif lainnya.
(d) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing- Masing Alternatif Menurut Kriteria Ketahanan Terha- dap Hama dan Penyakit (K4)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria ketahanan terhadap hama dan penyakit. Matriks per- bandingan berpasangan terhadap K4 sudah dikatakan konsisten karena nilai CR = 0 , 064 < 0 , 1 , sehing- ga dilanjutkan ke perhitungan FAHP. Hasil perhitungan menggunakan FAHP disajikan pada Tabel 16 .

## Tabel 16. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K4
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,188 1 Jagung (A2) 0,166 4 Kacang Hijau (A3) 0,172 3 Kacang Tanah (A4) 0,137 6 Ubi Kayu (A5) 0,177 2 Ubi Jalar (A6) 0,160 5
Berdasarkan hasil pada Tabel 16 , padi merupakan alternatif utama dalam penentuan komoditas unggul- an subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,188 berdasarkan kriteria ketahanan terhadap hama dan penyakit (K4) diikuti alternatif lainnya.
(e) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing- Masing Alternatif Menurut Kriteria Produktivitas Ting- gi (K5)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria produktivitas tinggi. Matriks perbandingan berpa- sangan terhadap K5 sudah dikatakan konsisten karena
nilai CR = 0 , 098 < 0 , 1 , sehingga dilanjutkan ke per- hitungan FAHP. Hasil perhitungan menggunakan FAHP disajikan pada Tabel 17 .
Tabel 17. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K5
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,233 1 Jagung (A2) 0,191 2 Kacang Hijau (A3) 0,145 5 Kacang Tanah (A4) 0,114 6 Ubi Kayu (A5) 0,154 4 Ubi Jalar (A6) 0,164 3
Berdasarkan hasil pada Tabel 17 , padi merupakan alternatif utama dalam penentuan komoditas unggul- an subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,233 berdasarkan kriteria produktivitas tinggi (K5) diikuti alternatif lainnya.
(f) Menghitung Prioritas Kepentingan Penilaian Masing- Masing Alternatif Menurut Kriteria Permintaan Pasar dan Nilai Ekonomi (K6)
Langkah ini bertujuan untuk memperoleh prioritas al- ternatif berdasarkan pertimbangan terhadap kriteria permintaan pasar dan nilai ekonomi. Matriks perban- dingan berpasangan terhadap K6 sudah dikatakan kon- sisten karena nilai CR = 0 , 096 < 0 , 1 , sehingga dilan- jutkan ke perhitungan FAHP. Hasil perhitungan meng- gunakan FAHP disajikan pada Tabel 18 .

## Tabel 18. Hasil perangkingan bobot alternatif menurut K6
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,268 1 Jagung (A2) 0,194 2 Kacang Hijau (A3) 0,150 4 Kacang Tanah (A4) 0,086 6 Ubi Kayu (A5) 0,130 5 Ubi Jalar (A6) 0,172 3
Berdasarkan hasil pada Tabel 17 , padi merupakan alternatif utama dalam penentuan komoditas ung- gulan subsektor tanaman pangan dengan bobot 0,268 berdasarkan kriteria permintaan pasar dan nilai ekonomi (K6) diikuti alternatif lainnya.
5. Hasil Pemobobotan Setiap Level Hirarki Penentuan Komodi- tas Unggulan Subsektor Tanaman Pangan (a) Hasil pembobotan level kriteria Rekapitulasi hasil pembobotan level kriteria dapat di- lihat pada Tabel 19 .
Tabel 19. Hasil pembobotan level kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 W 0,088 0,327 0,172 0,111 0,137 0,165 (b) Hasil pembobotan level altenatif
Rekapitulasi hasil pembobotan level alternatif dapat di- lihat pada Tabel 20 .
Selanjutnya mengalikan hasil pembobotan level kriteria de- ngan hasil bobot pada level alternatif untuk memperoleh ha- sil bobot utama, kemudian dijumlahkan hasil perkalian seti-
Tabel 20. Hasil pembobotan level alternatif
K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,232 0,274 0,225 0,188 0,233 0,268 A2 0,195 0,193 0,239 0,166 0,191 0,194 A3 0,141 0,153 0,157 0,172 0,145 0,150 A4 0,099 0,130 0,099 0,137 0,114 0,086 A5 0,163 0,141 0,142 0,177 0,154 0,130 A6 0,170 0,109 0,139 0,160 0,164 0,172
ap barisnya sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
M 2 ×         0 , 088 0 , 327 0 , 172 0 , 111 0 , 137 0 , 165         =         0 , 246 0 , 198 0 , 153 0 , 113 0 , 147 0 , 143        
dimana
M 2 =        
0 , 232 0 , 274 0 , 225 0 , 188 0 , 233 0 , 268 0 , 195 0 , 193 0 , 239 0 , 166 0 , 191 0 , 194 0 , 141 0 , 153 0 , 157 0 , 172 0 , 145 0 , 150 0 , 099 0 , 130 0 , 099 0 , 137 0 , 114 0 , 086 0 , 163 0 , 141 0 , 142 0 , 177 0 , 154 0 , 130 0 , 170 0 , 109 0 , 139 0 , 160 0 , 164 0 , 172 
       .
Kemudian hasil perhtungan diatas dibuat dalam bentuk per- angkingan seperti pada Tabel 21 .
Tabel 21. Perangkingan bobot komoditas unggulan subsek- tor tanaman pangan
Alternatif Bobot Rangking Padi (A1) 0,246 1 Jagung (A2) 0,198 2 Kacang Hijau (A3) 0,153 3 Kacang Tanah (A4) 0,113 6 Ubi Kayu (A5) 0,147 4 Ubi Jalar (A6) 0,143 5
Berdasarkan hasil perangkingan pada Tabel 21 maka dipe- roleh, komoditas unggulan subsektor tanaman pangan di Kabu- paten Malaka berdasarkan seluruh kriteria yang dipertimbangk- an adalah padi dengan bobot 0,246. Kemudian diikuti dengan komoditas jagung dengan bobot 0,198, kacang hijau dengan bo- bot 0,153, ubi kayu dengan bobot 0,147, ubi jalar dengan bobot 0,143 dan peringkat keenam kacang tanah dengan bobot 0,113.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bah- wa, komoditas basis berdasarkan hasil analisis Location Quoti- ent(LQ) di Kabupaten Malaka adalah tanaman padi dan jagung yang menjadi basis dengan jumlah kecamatan terbanyak yaitu basis di 3 kecamatan dimana padi menjadi basis di kecamatan Malaka Barat, Malaka Tengah, dan Weliman. Sedangkan jagung basis di kecamatan Kobalima, Wewiku, dan Rinhat. Selanjutnya, hasil analisis FAHP menunjukan bahwa kriteria yang menjadi pri- oritas utama dalam penentuan komoditas unggulan tanaman pa- ngan adalah kriteria ketersediaan sarana dan prasarana dengan bobot prioritas 0,327, dan diikuti kriteria kondisi iklim dan tanah (0,172), permintaan pasar dan nilai ekonomi (0,165), produktivi- tas tinggi (0,137), ketahanan terhadap hama dan penyakit (0,111),
dan penyerapan tenaga kerja (0,088). Kemudian, komoditas ung- gulan subsektor tanaman pangan yang menjadi prioritas di Ka- bupaten Malaka adalah padi dengan bobot 0,246, diikuti dengan komoditas jagung dengan bobot 0,198, kacang hijau dengan bo- bot 0,153, ubi kayu dengan bobot 0,147, ubi jalar dengan bobot 0,143 dan kacang tanah dengan bobot 0,113.
Kontribusi Penulis. Semua penulis berkontribusi dalam penulisan, telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Para penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] E. Y. Dewi, E. Yuliani, and B. Rahman, “Analisis peran sektor pertanian terha- dap pertumbuhan perekonomian wilayah,” Jurnal Kajian Ruang , vol. 2, no. 2, pp. 229–248, 2022.
[2] R. Darmawan, “Analisis pdb sektor pertanian tahun 2022,” Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian Kementerian Pertanian , 2022.
[3] Badan Pusat Statistik Provinsi NTT, Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2021 , 2022.
[4] A. D. Klau, U. Hidayah et al. , “Analisis potensi ekonomi untuk meningkatkan daya saing di kawasan perbatasan nusa tenggara timur,” Ekopem: Jurnal Eko- nomi Pembangunan , vol. 3, no. 3, pp. 13–26, 2021, doi: 10.32938/jep.v6i3. 1340 .
[5] Badan Pusat Statistik Kabupaten Belu, Kabupaten Malaka Dalam Angka , 2022.
[6] M. Nurmayenti, S. Syahrial, and A. Dermawan, “Komoditas unggulan dan da- ya saing sektor pertanian kabupaten tanah datar,” Jurnal Agribisnis Indonesia
(Journal of Indonesian Agribusiness) , vol. 11, no. 2, pp. 277–286, 2023, doi: 10.29244/jai.2023.11.2.277-286 .
[7] E. E. W. Nugroho, D. W. Widodo, and A. B. Setiawan, “Sistem pendukung keputusan pemilihan tanaman pangan menggunakan metode analytic hie- rarchy process dan fuzzy sugeno,” Prosiding Semnasinotek 2020 , 2020.
[8] S. B. Ramadhanty and S. H. Kusuma, “Penentuan faktor-faktor prioritas pe- ngembangan kawasan agropolitan komoditas unggulan tanaman pangan pa- di di kecamatan balung kabupaten jember,” Jurnal Teknik ITS (SINTA: 4, IF: 1.1815) , vol. 10, no. 2, pp. C212–C217, 2021, doi: 10.12962/j23373539. v10i2.77388 .
[9] Y. Selfia, “Strategi pengembangan wilayah kabupaten kendal berbasis komo- ditas unggulan pertanian tanaman pangan,” Jurnal Planologi Dan Sipil (JPS) , vol. 2, no. 2, pp. 115–125, 2020.
[10] S. Samsuariadi, S. N. Lubis, and A. S. Thaha, “Analisis potensi dan strategi kebijakan prioritas pengembangan tanaman pangan dalam rangka pengem- bangan wilayah pedesaan di kabupaten aceh tenggara,” JASc (Journal of Agri- business Sciences) , vol. 7, no. 1, 2023, doi: https://doi.org/10.30596/jasc.v7i1. 14251 .
[11] E. Sundari, Model Pemilihan Pemasok Material Kontruksi oleh Pengembang Peru- mahan dengan Pendekatan Teori Permainan . Institut Teknologi Sepuluh No- pemver.
[12] N. A. Safitri, A. N. Dewanti, and M. Ulimaz, “Analisis komoditas unggulan pada kawasan subsektor perkebunan di kecamatan balikpapan timur,” Jurnal Planologi , vol. 17, no. 2, pp. 216–231, 2020, doi: 10.30659/jpsa.v17i2.11214 .
[13] C. Cahyadi, M. S. H. Simarangkir, and R. Jaelani, “Pengambilan keputusan penilaian kinerja pegawai dengan metode analytical hierarchy process (ahp) pada pt. smart solution,” Jurnal Inkofar , vol. 7, no. 2, 2024, doi: 10.46846/ jurnalinkofar.v7i2.306 .
[14] A. Zulfan, M. S. Rais, M. Iqbal, and R. E. Putra, “Seleksi penerima bantuan sosial menggunakan metode fuzzy ahp,” Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia , vol. 1, no. 1, pp. 66–76, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i1.187 .
[15] I. Admirani, M. A. Dasilpha, and A. N. Tompunu, “Penerapan metode fu- zzy analytical hierarchy process ahp dalam sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi,” JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu dan Tekno- logi Komputer , vol. 15, no. 2, pp. 1019–1029, 2023, doi: 10.5281/zenodo. 10069659 .