## Journal of Scientech Research and Development
Volume 5, Issue 2, December 2023 P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## THE POLICY OF SUSTAINABLE AGRICULTURE DEVELOPMENT FACING A NEGATIVE AGRICULTURAL LADDER ON FARM LAND IN WEST JAVA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP ( ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS )
Shah Khadafi 1 , Rizkianto  Prabowo 2 1 Program  Studi  Sistem  Informas  Fakultas  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  Institut Teknologi  Adhi Tama Surabaya
2 Program  Studi  Sistem  Informas  Fakultas  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  Institut Teknologi  Adhi Tama Surabaya
E-mail: khadafi@itats.ac.id 1 , rizkiantop@gmail.com 2
ARTICLE  INFO

## ABSTRACT
Correspondent:
Shah Khadafi khadafi@itats.ac.id
Key words: car, Decision Support System, Analytical Hierarchy Process (AHP).
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
Page: 439 - 448
Choosing  the  type  of  car  often  poses  a  challenge  for  users  in determining  which car  suits them  best.  This car  selection  process  can be assisted by using a decision support system because the problem that frequently  arises  is the  difficulty in determining  the  right car  for the user.  The Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  method is suitable for providing recommendations  for  car  types  that  can  be  chosen  by  an individual. There  are six criteria  used in  this study  to assist  AHP  in calculations  and  provide alternatives.  These  criteria  are  Fuel  Type, Engine Capacity, Passenger Capacity, Transmission,  Safety Features, and  Price.  The  results  obtained  from  AHP  calculations,  after  being tested 20 times on the system, reveal an accuracy  percentage  of 80%.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## INFO  ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden Shah Khadafi khadafi@itats.ac.id Kata kunci: mobil, Sistem Pendukung,  Keputusan, Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
Hal: 439 - 448
Pemilihan  tipe  mobil  sering  menjadi  kesulitan  bagi  pengguna dalam menentukan mobil mana yang cocok.  Pemilihan mobil ini dapat  dibantu  dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan karena permasalahan yang sering terjadi adalah tidak mudahnya  menentukan  mobil  yang  cocok  bagi  pengguna. Metode  Analitycal Hierarchy Process (AHP) adalah metode yang cocok  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  tipe mobil  yang  dapat  dijadikan  pilihan  oleh  seseorang.  Ada  enam kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dalam  membantu AHP dalam melakukan perhitungan dan memberikan  alternatif. Kriteria  tersebut  adalah Jenis Bakar,  Kapasitas Mesin,  Kapasitas Penumpang,  Transmisi,  Fitur  Keselamatan,  dan  Harga.  Hasil yang diperoleh  dari perhitungan AHP setelah di uji sebanyak 20 kali  percobaan  terhadap  system  sehingga  dapat  di  ketahui presentase keakuratan pada system ini sebesar 80%.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Indonesia  telah  menjadi  pangsa  pasar  kendaraan bermotor  roda  empat  (4)  dari berbagai merek dunia, seperti Toyota, Daihatsu, Honda, Wuling, BMW dan masih banyak  lagi.  Setiap  merek  memiliki  jenis  kendaraan  yang  memiliki  beragam spesifikasi  seperti  kapasitas  mesin,  jenis  bahan  bakar,  kapasitas  penumpang, transmisi, fitur  keselamatan dan harga. Pada era internet saat ini, informasi terkait spesifikasi  kendaraan  dapat  diketahui  melalui  mesin  pencari  google  atau  pada website yang menyediakan informasi tentang kendaraan roda 4 seperti carmudi.co.id . Situs www.carmudi.com saat ini telah memiliki  1,2 juta pelanggan aktif tiap bulan (Pratama,2021) dengan referensi data spesifikasi kendaraan yang lebih dari 50 jenis. Pada website carmudi.co.id, pengguna dapat melakukan pencarian informasi terkait spesifikasi  kendaraan roda 4. Selain itu, terdapat fitur compare atau perbandingan antar  kendaraan.  Namun  fitur  compare  yang  diberikan  terbatas  hanya  pada  2 kendaraan.  Pengguna  tidak  dapat  memilih  sendiri  kendaraan  yang  akan dibandingkan.  Selain  itu,  pada  fitur  compare  tidak  diberikan  fitur  yang  dapat membantu pengguna mengetahui kendaraan yang lebih baik secara spesifikasi.  Hal ini dapat membuat bingung pengguna untuk mengetahui kendaraan mana yang lebih baik secara spesifikasi.
Kekurangan dari fitur compare yang ada di website carmudi.co.id menjadi fokus utama penelitian ini. Oleh karena itu, penelitian ini merancang bangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHP  merupakan  metode  yang  dapat  membandingkan  alternatif  (kendaraan) berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  telah  terbukti  berhasil  memberikan  rekomendasi  pada  sistem  pemilihan
penerima bantuan tunai di  Kota Palangkaraya (Parhusip, 2019). Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  memiliki  keunggulan  dengan  adanya  fitur  perhitungan konsistensi dalam menentukan tingkat prioritas (Munthafa, 2017). Perhitungan nilai konsistensi  memberikan  kepastian  nilai  bobot  antara satu  kriteria  tidak  bertolak belakang dengan nilai bobot kriteria lainnya.
Sistem  usulan pada  penelitian ini  diharapkan bisa  menjadi solusi  bagi  pengguna untuk mendapatkan informasi terkait spesifikasi  kendaraan roda 4 dan melakukan analisa  perbandingan  kendaraan  yang  lebih  baik  dari  website  carmudi.co.id. Keunggulan  yang  diberikan  di  sistem  usulan  ini  yaitu  analisa  perbandingan kendaraan tidak terbatas 2 kendaraan, penggunaa dapat memilih sendiri kendaraan yang akan dibandingkan dan pengguna mendapatkan kesimpulan atau rekomendasi kendaraan yang terbaik berdasarkan pilihan kendaraan yang dibandingkan.
Berdasarkan permasalahan di  atas,  maka  akan  dibuat  sistem  dalam  pendukung keputusan pemilihan Mobil menggunakan metode AHP berdasarkan kriteria-kriteria dan  alternatif dalam  membantu  calon pembeli  dapat  menentukan mobil  dengan melakukan perankingan pada beberapa Alternatif dan kriteria yang dipakai dalam sistem pendukung keputusan ini.

## METODOLOGI PENELITIAN
Rancangan sistem pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan data dan informasi agar dapat  merekomendasi  kendaraan bermotor  sesuai  dengan kriteria  pengguna dengan menggunakan metode AHP. Pada sistem  pengguna dapat memilih kriteria yang dikehendaki dan menginputkan nilai bobot. Nilai bobot menggunakan skala 1- 10,  dengan  ketentuan  semakin  besar  nilai  skala  maka  kriteria  tersebut  semakin menjadi prioritas. Hasil analisa menampilkan pilihan kendaraan yang sesuai dengan kriteria dan bobot prioritas yang diinputkan oleh pengguna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Sistem
Pada bab ini penulis akan menjelaskan implementasi dan pengujian terhadap sistem, merupakan  tahap  dimana  dijelaskan  mengenai  tampilan  serta  pengujian  yang digunakan  dalam  mengimplementasikan  hasil  penelitian  sistem  pendukung keputusan pemilihan mobil dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem  ini  dapat dijalankan menggunakan browser dan dapat di  akses  oleh admin dan user .
a. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem ini dibedakan ke dalam dua bagian yaitu bagian admin dan user . Yang dapat mengakses login hanya Admin, sedangkan user dibuat halaman sendiri tanpa harus login namun admin dan user sama-sama dapat melihat  data susu, sedangkan  yang  bisa  melakukan  perhitungan  hanya  user  dan  admin  dapat mengakses lebih seperti menginput, mengedit serta menghapus data.
b. Pemeliharaan Sistem
Pemeliharaan sistem dibagi menjadi dua yaitu pemeliharaan progam dan database . Pemeliharaan dapat dilakukan dengan memperhatikan sistem keamanan hak akses terhadap database .  Tanggung  jawab  admin  adalah  untuk  memperbarui  data, menghapus data yang tidak terpakai dan mengedit data yang salah.

## Implementasi Tampilan
Implementasi sistem ini terdiri dari pembahasan tampilan antar muka user yang terdiri dari bagian input, output agar memudahkan user menggunakan sistem ini.
a. Halaman Login
Form  login admin digunakan untuk melakukan login  sebagai admin agar dapat melakukan input data. Untuk login admin harus mengisi username dan password yang  benar  agar  bisa  masuk  ke  halaman dashboard  admin .  Adapun  tampilan halaman login admin dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman Login

## b. Halaman Utama Admin
Pada halaman utama menampilkan serta memberi informasi tentang Master Faktor Analisa, Bobot Kriteria AHP, Data Kendaraan, dan Analisa Kendaraan. Adapun tampilan halaman utama dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Utama Admin
c. Halaman List Faktor Analisa
Halaman  List  Faktor  Analisa  merupakan  halaman  yang  menampilkan  data mengenai  kode  faktor, faktor,  nilai  bobot,  dan  action. Adapun tampilan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman List  Faktor Analisa

## d. Halaman Input Faktor Analisa
Pada form ini admin menginput data faktor analisa kode faktor analisa, nama faktor, dan  nilai  bobot  yang  sudah  ditetapkan. Adapun  tampilan  dapat dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Input Faktor  Analisa
e. Halaman Update Faktor Analisa
Pada form ini  admin  dapat mengedit  faktor  analisa sesuai  kriteria  yang  sudah ditetapkan. Adapun tampilan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Update Faktor  Analisa
f. Halaman Bobot Kriteria AHP
Form kriteria  digunakan  untuk  melihat  data  kriteria  dalam  pengambilan keputusan. Adapun tampilan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman  Kriteria AHP
g. Halaman Analisa Kedaraan
Halaman ini berisi  cara pengisian bobot  Analisa kendaraan. Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Sub Kriteria
h. Halaman Utama User
Halaman  utama user ,  terdapat  beberapa  informasi  data  kendaraan,  sistem pendukung  keputusan  kendaraan,  dan login / register untuk  admin.  Adapun halaman user dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Utama User dan Data Kendaraan
i. Halaman  Sistem Pendukung Keputusan Kendaraan
Pada halaman ini terdapat pilihan bobot kriteria yang dapat dipilih oleh user untuk mendapatkan kriteria mobil yang diinginkan. Adapun data susu pada halaman user dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Sistem Pendukung  Keputusan Kendaraan
j. Halaman Perhitungan
Halaman perhitungan dengan menentukan terlebih dahulu bobot keriteria sesuai kebutuhan user /pengunjung. Pada form ini terdapat pilihan bobot  tiap kriteria . Adapun tampilan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Bobot  Kriteria
k. Hasil Sistem
Hasil sistem di bawah ini merupakan hasil data uji coba dimana untuk menentukan klarifikasi menggunakan AHP. Adapun hasil uji coba dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Hasil Sistem

## Pengujian Sistem
Tabel  pengujian sistem  dibawah ini  merupakan tabel  data uji  coba dimana untuk menentukan klasifikasi menggunakan metode AHP dan dibandingkan dengan data aktual  yang  hasilnya  di  dapat  dari  observasi/survei  yang  dilakukan  penulis  ke
sejumlah  responden  dengan  menggunakan  kuisioner online berupa Google  Form . Adapun tabel data uji coba sistem dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan No Alternatif Nilai Bobot Hasil Survey Hasil Sistem Keterangan 1 DATSUN CROSS 2,3,1,2,5,7 DATSUN GO PANCA DATSUN GO PANCA SESUAI DATSUN GO PANCA TOYOTA AGYA 2 HONDA HR-V 2,5,1,5,2,3 HONDA BRIO HONDA BRIO SESUAI
HONDA BRIO TOYOTA AGYA 3 HONDA BRIO 7,5,7,3,3,5 HONDA HR-V HONDA HR-V SESUAI HONDA HR-V DATSUN GO CROSS 4 DATSUN GO 3,7,5,3,3,2 TOYOTA AGYA  TOYOTA AGYA  SESUAI TOYOTA AGYA HONDA BRIO 5 DATSUN GO 4,2,3,4,7,3 DATSUN GO DATSUN GO SESUAI DATSUN GO PANCA HONDA HR-V 6 DATSUN GO PANCA 7,7,4,6,3,4 HONDA HR-V HONDA HR-V SESUAI HONDA HR-V

## DATSUN GO PANCA
7 TOYOTA AGYA 5,7,3,5,7,2 TOYOTA AGYA  HONDA HR-V TIDAK SESUAI
HONDA HR-V DATSUN GO 8 HONDA BRIO 7,7,7,5,5,4 HONDA HR-V HONDA HR-V SESUAI HONDA HR-V DATSUN GO PANCA 9 DATSUN GO 4,3,5,2,5,3 HONDA BRIO HONDA BRIO SESUAI HONDA BRIO TOYOTA AGYA 10 HONDA BRIO 4,3,5,7,9,5
HONDA BRIO TOYOTA AGYA  TIDAK SESUAI TOYOTA AGYA DATSUN GO PANCA 11 DATSUN GO 4,5,2,7,3,4 HONDA BRIO HONDA BRIO SESUAI HONDA BRIO TOYOTA AGYA 12 HONDA HR-V 3,4,6,8,7,5 HONDA HR-V TOYOTA AGYA TIDAK SESUAI TOYOTA AGYA HONDA BRIO 13 DATSUN GO 4,3,5,7,3,2 DATSUN GO PANCA DATSUN GO PANCA SESUAI DATSUN GO PANCA HONDA BRIO 14 HONDA HR-V 5,4,5,7,3,5 HONDA BRIO HONDA BRIO SESUAI HONDA BRIO DATSUN GO PANCA 15 DATSUN GO PANCA 3,3,7,5,4,4 DATSUN GO DATSUN GO SESUAI DATSUN GO HONDA HR-V 16 HONDA HR-V 2,3,1,3,5,7 DATSUN GO PANCA DATSUN GO PANCA SESUAI DATSUN GO PANCA HONDA BRIO 17 HONDA BRIO 4,4,5,3,7,5 DATSUN GO DATSUN GO SESUAI DATSUN GO DATSUN GO PANCA 18 DATSUN GO 4,2,3,5,4,7 DATSUN GO DATSUN GO PANCA TIDAK SESUAI DATSUN GO PANCA TOYOTA AGYA 19 DATSUN GO PANCA 3,5,3,2,7,6 HONDA BRIO HONDA BRIO SESUAI HONDA BRIO
No Alternatif Nilai Bobot Hasil Survey Hasil Sistem Keterangan HONDA HR-V 20 DATSUN GO PANCA 3,2,3,4,3,5

## TOYOTA AGYA  TOYOTA AGYA  SESUAI TOYOTA AGYA HONDA BRIO
Pengujian sistem ini dilakukan dengan cara user menginputkan pembobotan kriteria yang diinginkan. Data hasil uji coba user dimasukkan angka sesuai dengan hasil uji coba. Dari 20 kali percobaan, data yang sesuai berjumlah 16 data dan yang tidak sesuai berjumlah 4 data. Sehingga diperoleh hasil persentase sebagai berikut:
Persentasi : 16 20 x 100% = 80%
Dari pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa sistem metode AHP ini mempunyai tingkat akurasi sebesar 80%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan perancangan sistem serta implementasi program Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil  Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Proses (AHP) kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan metode AHP pada sistem  ini dapat dibangun sebuah aplikasi berbasis web pemilihan mobil sesuai keinginan para user.
2. Dengan melakukan pengujian sistem, hasil pengujian sistem sebanyak 20 kali yang dilakukan dengan membandingkan hasil sistem dengan data aktual dan terdapat 16 data atau pengujian yang sesuai, maka diperoleh tingkat akurasi sistem  sebesar  80%  yang  artinya  sistem  ini  layak  untuk  digunakan  dan dikembangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Al Fatta, H., 2015. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI.
Badan  Pusat  Statistik,  t.thn.  Konsep  Angkutan  Darat.  [Online]  Available  at: https://www.bps.go.id/subject/17/transportasi.html
[Diakses 28 Februari 2021].
Djamal, R. A. W.  M.  A. P.  K., 2010. Analisis dan Implementasi Metode Item-Based Clustering Hybrid pada Recommender System . Konferensi Nasional Sistem  dan Informatika 13, p. 221.
Fernanto, G. F., 2019. Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity . Jurnal INFRA.
Hakim,  L.,  2018. Membangun Web  Berbasis  PHP  dengan Framework Codeigneiter . Yogyakarta: Lokomedia.
Hariyanto, B., 2016. Rekayasa Sistem Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Hutahean, J., 2017. Konsep Sistem Informasi. Yogyakarta: Deepublish.
Joseph,  O.,  t.thn. Item-based  Recommendation  System.  [Online]  Available  at : https://medium.com/cars45-data-analytics/item-based-recommendation- system-ac201a6ad7d6
[Diakses 26 Februari 2021].
Kadir, A., 2017. Dasar Pemprograman WEB Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Andi.
Kadir, A., 2017. Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi.
Munawar, 2015. Permodelan Visual dengan UML. Yogyakarta: Graha Ilmu. Munthafa, A. E., 2017. Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mahasiswa  Berprestasi.  Jurnal  Siliwangi Vol.3. No.2, 2017 ISSN 2477, pp. 192-201.
Mustaqbal, M. S. F. R. F. &. R. H., 2015. Pengujian Aplikasi Menggunakan Black Box Testing  Boundary Value  Analysis . Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan, Volume I.
NFA, K.,  t.thn. Pengertian  MVC ( Model, View,  Controller ) pada Framework Laravel . [Online]
Available  at:  https://medium.com/@kevinnfa0107/pengertian-mvc-model-view- controller-pada-framework-laravel-20f261ccf233
[Diakses 8 Maret 2021].
Nugroho, A., 2015. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Parhusip, J., 2019. Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya. Jurnal Teknologi Informasi Vol 13 No 2, pp. 18-29.
Prabowol, G. M. N. R. A. N., 2019. Recommendations for Car Selection System Using Item- Based Collaborative Filtering (CF). 2019 IEEE International Conference on Signals and Systems (ICSigSys), p. 199.
Ricci, F. L. R. B. S., 2011. Introduction to recommender systems handbook . Recommender systems handbook, p. 4.
Slavin, R.  E., 2016. Cooperative Learning Teori,  Riset  dan Praktik: Bandung: Nusa Media.
Solichin, A., 2016. Pemrograman Web dengan php dan Mysql . Yogyakarta: Andi.
Sugiarti,  Y.,  2015.  Analisis  dan  Perancangan  UML  ( Unified  Modeling  Languege ). Yogyakarta.: Graha Ilmu.
Wijaya, A. E., 2018. Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering . Jurnal Computech & Bisnis, pp. 11-27.