## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Berkualitas Dengan Metode AHP Dan Topsis

## (Study Kasus Desa Sambongbangi)
Istna Mar`atul Khusna [1]* , Novita Mariana [2]
Fakultas Teknologi Informasi [1],[2]
Universitas Stikubank Semarang Semarang, Jawa Tengah, Indonesia istna.khusna30gmail.com [1] ,novita_mariana@edu.unisbank.ac.id [2]
Abstract — Seedlings are one of the determinants in the success of  rice  cultivation.    Rice  cultivation  starts  from  selecting  quality plant  seeds  because  seeds  are  the  main  object  developed  in subsequent  cultivation.    Seeds  as  carriers  of  genes  from  their parents will determine the nature of the plant after production and to  get  quality  rice  seeds,  it  can  be  obtained  from  selecting  and determining seeds from quality parents.  Seed quality is the key to success in rice cultivation.  Quality seeds are able to adapt, have fast and uniform growth, grow faster, are resistant to pests and have a high  productivity  value.    To  get  quality  rice  seeds,  farmers  often experience  difficulties.    Based  on  the  difficulties  experienced  by farmers,  a  decision  support  system  will  be  built  to  help  farmers decide  which  seeds  to  plant  in  accordance  with  the  growing environmental  conditions  by  considering  several  aspects  of  the criteria.    In  overcoming  the  problem  of  selecting  rice  seeds,  a decision  support  system  program  was  created  to  facilitate information  and  recommendations  to  rice  farmers  about  quality seeds.  By using two methods, namely Analytical Hierarchy Process (AHP) and TOPSIS.  The determination of the criteria weights was done  using  the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  method,  while the ranking stage was carried out using the TOPSIS method.  The results  obtained  from  this  study  were  quality  rice  from  five alternatives that had been determined, namely: Sunggal, Inpari32, Ciherang,  IR64,  Situbagendit.  The  system  produces  the  highest preference value, which is 0.858 for Sunggal rice in the first place and 0.767 for Inpari32 rice in the second order.  So from the results of  this  study,  researchers  recommend  quality  rice  seeds  that  are suitable for planting in the Sambongbangi villages, that is Sunggal and Inpari32.
Keyword : Rice Seeds, DSS, TOPSIS, AHP, Quality of Rice Seeds
Abstrak —  Bibit  merupakan  salah  satu  penentu  dalam keberhasilan  budidaya  tanaman  padi.  Budidaya  tanaman  padi dimulai  dari  memilih  bibit  tanaman  yang  berkualitas  karena bibit termasuk objek utama yang dikembangkan pada budidaya selanjutnya.  Bibit  sebagai  pembawa  gen  dari  induknya  yang akan  menentukan  sifat  dari  tanaman  setelah  berproduksi  dan untuk mendapatkan bibit padi yang berkualitas dapat diperoleh dari  memilih  dan  menentukan  bibit  yang  berasal  dari  induk berkualitas. Kualitas bibit merupakan kunci keberhasilan dalam budidaya  padi.  Bibit  yang  berkualitas  mampu  beradaptasi, memiliki pertumbuhan yang cepat serta seragam, tumbuh lebih cepat,  tahan  hama  dan  tinggi  nilai  produktivitasnya.  Untuk mendapatkan  bibit  padi  berkualitas,  petani  sering  mengalami kesulitan.  Berdasarkan  kesulitan  yang  dialami  petani,  maka
akan  dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  petani  memutuskan  bibit  yang  akan  ditanam  sesuai dengan  kondisi  lingkungan  tanam  dengan  mempertimbangkan beberapa aspek kriteria. Dalam mengatasi masalah pemilihan bibit padi tersebut dibuat sebuah program sistem pendukung keputusan agar memudahkan informasi dan rekomendasi kepada petani padi tentang  bibit  yang  berkualitas.  Dengan  menggunakan  dua  metode yaitu Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) . Penentuan bobot kriteria dilakukan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process  (AHP ),  sedangkan  untuk  tahap  perankingan  dikerjakan dengan menggunakan metode TOPSIS. Hasil yang didapatkan dari penelitian  ini  adalah  padi  berkualitas  dari  lima  alternatif  yang sudah  ditetapkan,  yaitu:  Sunggal,  Inpari32,  Ciherang,  IR64, Situbagendit.  Sistem  menghasilkan  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu 0,858  pada  padi  Sunggal  di  urutan  pertama  dan    0,767  pada  padi Inpari32  diurutan  kedua.  Jadi  dari  hasil  penelitian  ini,  peneliti merekomendasikan bibit padi berkualitas yang cocok ditanam di di desa sambongbangi yaitu Sunggal dan Inpari32.
.
Kata  Kunci  : Bibit  Padi,  DSS,  TOPSIS,  AHP,  Kualitas  Bibit Padi

## I. PENDAHULUAN
Pertanian  adalah  salah  satu  sektor  penting  di  Indonesia. Sebagian besar masyarakat Indonesia menggantungkan hidupnya pada sektor ini sebagai petani padi.  Padi merupakan kebutuhan pangan  pokok  mayoritas  penduduk  Indonesia  sebagai  sumber makanan  utama.  Padi  termasuk  dalam  komoditas  pangan  yang banyak  dibudidayakan di Indonesia. Banyaknya petani padi di desa Sambongbangi yang kurang memahami kualitas bibit padi yang mengakibatkan hasil panen para petani kurang memuaskan, sehingga kesejahteraan masyarakat petani padi kurang terjamin. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan khusus mengenai bibit padi yang berkualitas agar hasil panen yang optimal [1].
Bibit  merupakan  salah  satu  penentu  dalam  keberhasilan budidaya  tanaman  padi.  Budidaya  tanaman  padi  dimulai  dari memilih  bibit  tanaman  yang  berkualitas  karena  bibit  termasuk objek  utama  yang  dikembangkan  pada  budidaya  selanjutnya. Bibit sebagai pembawa gen dari induknya yang akan menentukan sifat  dari  tanaman  setelah  berproduksi.  Oleh  karena  itu,  untuk mendapatkan  bibit  padi  yang  berkualitas  dapat  diperoleh  dari memilih  dan  menentukan  bibit  yang  berasal  dari  induk berkualitas[2].
Penentuan  bibit  padi  berkualitas  bertujuan  untuk meningkatkan produktivitas. Penggunaan bibit padi berkualitas  berpengaruh  besar  untuk  meningkatkan  hasil kualitas  produksi  bagi  petani.  Selain  dapat  membantu pemenuhan kebutuhan pangan, penentuan bibit padi sebelum bercocok  tanam  juga  dapat  membantu  kesejahteraan  petani. Secara  umum,  kekurangan  dan  kelebihan  bibit  padi  tersebut dapat diukur melalui umur tanaman, banyaknya hasil panen, mutu beras yang dihasilkan, ketahanan tanaman padi tehadap hama dan penyakit, serta kecocokan padi terhadap lingkungan tanam.
Kualitas  bibit  merupakan  kunci  keberhasilan  dalam budidaya  padi.  Bibit  yang  berkualitas  mampu  beradaptasi, memiliki  pertumbuhan  yang  cepat  serta  seragam,  tumbuh lebih cepat, tahan hama dan tinggi nilai produktivitasnya [3].
Peningkatan  produksi  dan  pendapatan  usaha  dibutuhkan bibit  padi  yang  berkualitas,  untuk  mendapatkan  bibit  padi berkualitas,  petani  sering  mengalami  kesulitan.  Berdasarkan kesulitan  yang  dialami  petani,  maka  akan  dibangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  petani memutuskan bibit  yang akan  ditanam sesuai dengan  kondisi lingkungan  tanam  dengan  mempertimbangkan  beberapa aspek kriteria. Selain itu, mampu memberikan informasi dan rekomendasi  kepada  petani  padi  tentang  bibit  padi  yang berkualitas.
Penanganan  dalam  mengatasi  masalah  pemilihan  bibit padi  tersebut  dibutuhkan  sebuah  program  sistem  pendukung keputusan  agar  memudahkan  informasi  dan  rekomendasi kepada petani padi tentang bibit yang berkualitas. Penentuan bobot  kriteria  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process ( AHP ),  sedangkan  untuk  tahap perankingan  dikerjakan  dengan  menggunakan  metode TOPSIS. Dalam  implementasi  tujuan  penggabungan  dari kedua metode ini untuk mendapatkan nilai yang lebih akurat dari  setiap  perhitungan  yang  dilakukan  dan  diharapkan mampu  untuk  memberikan  saran  atau  pertimbangan  kepada petani di desa Sambongbangi dalam menentukan kualitas bibit padi berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan.
Metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP )  merupakan metode  yang  banyak  digunakan  dalam  kasus  pembobotan kriteria  dan  penentuan  prioritas  setiap  kriteria.  Alasan penggunaan AHP ini  karena  didalam AHP terdapat  konsep eigenvector yaitu  digunakan  untuk  melakukan  proses perangkingan  prioritas  setiap  kriteria  berdasarkan  matriks perbandingan berpasangan [4].
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS )  suatu  metode  untuk  mencari  solusi  ideal berdasarkan  nilai preferensi. Alasan  penggunaan  metode TOPSIS  ini  karena dalam TOPSIS menggunakan  konsep berupa alternatif  yang  terpilih  tidak  hanya  memiliki  jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif. Konsep TOPSIS sederhana  dan  mudah  dipahami  dan memiliki  kemampuan untuk mengukur alternatif keputusan dalam bentuk matematis [5].
Metode AHP dipakai untuk untuk mengurutkan prioritas dari beberapa  jenis  bibit  padi  yang  ditentukan,  penggunaan  matrik untuk  menghasilkan  bobot  relatif  antar  kriteria  dan  juga alternatif, untuk mendapatkan hasil yang tepat dalam melakukan seleksi  pemilihan  bibit  padi.  Maka  dikombinasikan  dengan metode TOPSIS sehingga di dapat alternatif yang mungkin sesuai dengan kedekatan solusi yang tepat.
Oleh karena itu, Melalui penggabungan dua metode tersebut bertujuan  untuk  memberikan  pertimbangan  dan  mempercepat petani  di  desa  Sambongbangi  dalam  menentukan  bibit  padi berkualitas berdasarkan kriteria yang sudah ditetukan. Selain itu, juga  dapat  mempermudah  petani  pemula  untuk  memilih  bibit padi  berkualitas.  Karena  petani  pemula  masih  kesulitan  dalam pemilihan bibit padi.
Tujuan  Pembuatan  suatu  sistem  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  bibit  padi  berkualitas  untuk  petani  di  desa Sambongbangi  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS )  maka  dapat menghasilkan  suatu  keputusan  untuk  menentukan  padi berkualitas  dengan  data  yang  akurat  dan  tepat  sararan  untuk mengevaluasi  dan melakukan  pemilihan.  Jadi metode pengambilan  keputusan  yang multi  criteria mampu  menyeleksi keputusan terbaik dari sejumlah keputusan yang dihasilkan untuk mempercepat  proses  mendapatkan  hasil  keputusan  terbaik  dan berkualitas.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi interaktif  yang  dapat  memberikan  informasi.  SPK  digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam berbagai situasi, baik semiterstruktur dan tidak terstruktur [6]. Sistem pendukung keputusan terdiri dari 4 komponen utama, yaitu :
1. Subsistem manajemen data berfungsi sebagai memasukkan suatu database yang berisi data yang relevan untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang disebut sistem manajemen database (DBMS). Knowledge Base  berisi  semua  fakta,  ide,  hubungan  dan  interakasi suatu domain tertentu.
2. Subsistem manajemen basis pengetahuan bertugas untuk mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai suatu  komponen independen.  Ia  memberikan intelegensi untuk memperbesar pengetahuan pengambil keputusan.
3. Subsistem manajemen model Merupakan paket perangkat lunak  yang  memasukkan  model keuangan  statistik, ilmu manajemen  atau  model  kuantitatif  lainnya  yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat.
4. Subsistem  antar  muka  pengguna  (dialog)  untuk mengimplementasikan  sistem  kedalam  program  aplikasi sehingga  pengguna  atau  pemakai  dapat  berkomunikasi dengan sistem yang dirancang.
B. Analytic Hierarchy Process ( AHP ) Analytic Hierarchy  Process ( AHP )  dapat  menyelesaikan masalah  multikriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki. Masalah  yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu  masalah  yang  begitu  banyak  (multikriteria),  struktur masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian  pendapat  dari pengambil  keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia.
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu metode  untuk  penyusunan  suatu  permasalahan  yang  tidak terstruktur  ke  dalam  suatu  hierarki  yang  hasilnya  akan digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  sehingga  dapat  di maksimalkan  dengan  menggunakan  semua  faktor  yang  ada dan  perlu  pertimbangan  antara  faktor  satu  dengan  faktor lainnya. [7]
Metode  AHP  dapat  digunakan  secara  hybrid  (gabungan) dengan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS ).
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode  AHP meliputi :
1. Menjumlah nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
2. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks.
∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 (1)
Dimana a: Matriks perbandingan berpasangan
i : Baris pada matriks a
j : Kolom pada matriks a
3. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  matriks  dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
𝑤𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 ℎ 𝑗=1 (2)
Dimana
n : Banyaknya kriteria wi : Rata-rata baris ke- i
C. Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution ( TOPSIS ) adalah salah satu metode pengambilan keputusan  multikriteria, TOPSIS menggunakan  prinsip bahwa alternative terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari  solusi ideal  positif  dan  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif  dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut, sedangkan  solusi  ideal negatif  terdiri  dari  [5]seluruh nilai  terburuk  yang  dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya,  jarak terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relative terhadap solusi ideal positif[8].
Tahapan-tahapan metode TOPSIS:
1. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang ternormalisasi
2. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positf dan negatif
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 + (9)
𝑉 𝑖 = Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif Nilai Vi yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif ke-i lebih dipilih.

## D. Definisi Padi
Padi  merupakan  sumber  karbohidrat  utama  bagi  tubuh manusia mayoritas penduduk dunia. Hasil pengelolahan padi disebut Beras.
Padi  termasuk  dalam  suku  padi-padian  atau poaceae .
Terna
semusim, berakar serabut,batang sangat pendek,struktur  serupa  batang  terbentuk  dari  rangkaian pelepah daun  yang  saling  menopang daun sempurna dengan pelepah tegak,daun berbentuk lanset,warna hijau muda hingga hijau  tua,berurat  daun  sejajar,tertutupi  oleh  rambut  yang pendek dan jarang,bagian bunga tersusun majemuk,tipe malai bercabang,satuan bunga disebut floret yang terletak pada satu spikelet  yang  duduk  pada  panikula,tipe  buah  bulir  atau kariopsis yang tidak dapat dibedakan mana buah dan bijinya, bentuk hampir bulat hingga lonjong,ukuran 3 mm hingga 15 mm,tertutup oleh palea dan lemma yang dalam bahasa sehari- hari  disebut  sekam,struktur  dominan  padi  yang  biasa dikonsumsi yaitu jenis enduspermium yang berubah-ubah. Di negara lain dikembangkan pula berbagai tipe padi.
Secara  ringkas,  bercocok  tanam  padi  mencakup persemaian,  pemindahan  atau  penanaman,  pemeliharaaan (termasuk  pengairaan  penyiagaan,  perlindungan  tanaman, serta pemupukan), dan panen.
Gabah adalah bulir padi atau gabah dipisahkan dari jerami padi.  Pemisahan  dilakukan  dengan  memukulkan  seikat  padi sehingga gabah terlepas atau dengan bantuan mesin pemisah gabah. [5].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Obyek Penelitian
Dalam  metodologi  penelitian  penulis  mengambil  objek penelitian  pada  Desa  Sambongbangi,  Kecamatan  Kradenan, Kabupaten Grobogan.

## B. Metode Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  kualitatif  dan  pengumpulan  data  dilakukan  melalui wawancara kepada kepala Gapoktan ”TUNAS HARAPAN” di desa Sambongbangi. Sumber data yang digunakan dalam penelitian  ini  berasal  dari  sumber  primer,  yaitu  diperoleh dari  obyek  penelitian  dengan  melakukan  pengamatan  dan riset  terhadap  objek  secara  langsung  proses  budidaya tanaman padi pada kelompok tani “TUNAS HARAPAN” di desa Sambongbangi.

## C. Metode Pengembangan Sistem
Data  yang  terkumpul  kemudian  diolah  dengan menggunakan  perangkat hardware maupun software yang digunakan.  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan adalah metode prototype . Proses membuat perancangan dan menyusun  sistem  menggunakan data  flow  diagram (DFD) dan entity  relation  diagram (ERD)  penulis  membuat perancangan database. Proses membuat prototype merupakan  pembuatan  model  secara  keseluruhan  dari rencana pemecahan masalah dengan menggunakan PHP dan MySQL.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  dan  pembahasan  metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP) dan Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) pada sistem pendukung keputusan ini adalah menggunakan metode AHP  dan  TOPSIS untuk  menentukan  bibit  padi  berkualitas unggul  di  desa  Sambongbangi  dengan  mengambil  nilai kepastian  dan  mengatasi  kesulitan  dalam  menentukan  bibit padi yang unggul pada sistem pendukung keputusan ini.
Melalui  penggabungan  dua  metode  tersebut  maka  petani dapat menentukan bibit padi berkualitas. Selain itu, juga dapat mempermudah  petani  pemula  untuk  memilih  bibit  padi berkualitas.  Karena  petani  pemula  masih  kesulitan  dalam pemilihan bibit padi.
A. Analisa Sistem Analisa  sistem  yang  dibangun  pada  sistem  pemilihan bibit padi berkualitas (unggul) ini meliputi masukan berupa data  padi  yang  dijadikan  data  alternatif  serta  proses  yang meliputi  tahapan-tahapan  dari  metode AHP dan  metode TOPSIS , dan keluaran berupa sistem pendukung keputusan pemilihan bibit padi berkualitas.
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  mengenai  analisa sistem yang dibangun :
1. Masukan ( Input )
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  terdiri  dari masukan( input )  berupa  data  padi  dan  data  kriteria, dimana data padi tersebut dijadikan juga sebagai data alternatif.
2. Proses ( Process )
Pada  tahap  proses  terdiri  dari  proses  penentuan  bobot yaitu dilakukan dengan menggunakan metode AHP yang terdiri dari tahapan-tahapan yang terdiri dari: menentukan matriks perbandingan berpasangan, melakukan normalisasi matriks perbandingan berpasangan, menghitung  bobot  masing-masing  kriteria.  Setelah  itu maka dilakukan proses perangkingan dengan menggunakan metode TOPSIS .
3. Keluaran ( Output )
Keluaran pada penelitian ini yaitu suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi bibit padi berkualitas  bagi kelompok tani GAPOKTAN  “TUNAS HARAPAN”.

## B. Hasil Perhitungan Metode AHP dan TOPSIS
Pada  penelitian  ini  penentuan  bobot  kriteria  dilakukan dengan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process ( AHP ), sedangkan untuk tahap perankingan dikerjakan dengan menggunakan metode TOPSIS , Berdasarkan tahapan-tahapan pada  metode  penelitian,  maka  diimplementasikan  suatu contoh  kasus  pemilihan  bibit  padi  berkualitas    dengan perhitungan sebagai berikut:
Setelah  melakukan  wawancara  dengan  pihak  ketua GAPOKTAN “TUNAS HARAPAN” di desa Sambongbangi didapatkan lima  kriteria dan lima alternatif yaitu:
KRITERIA:  Hasil  potensi  (C1),  Bobot  1000  bulir  (C2), Umur tanaman (C3), Anakan tanaman (C4), Tinggi tanaman (C5).
ALTERNATIF:  Ciherang  (A1),  Situbagendit  (A2),  IR64 (A3), Sunggal (A4), Inpari32 (A5).
Prioritas dari masing-masing kriteria sebagai berikut:
1. Hasil  potensi  sedikit  lebih  penting  dari  bobot  1000 bulir.
2. Hasil potensi lebih penting dari umur.
3. Hasil potensi lebih penting dari anakan.
4. Hasil potensi sangat penting dari tinggi.
5. Bobot 1000 bulir sedikit lebih penting dari umur.
6. Bobot 1000 bulir sedikit lebih penting dari anakan.
7. Bobot 1000 bulir lebih penting dari tinggi.
8. Umur mendekati sedikit lebih penting dari anakan.
9. Umur sedikit lebih penting dari tinggi.
10. Anakan sedikit lebih penting dari tinggi.
Sampel  data  padi  dijadikan  sebagai  alternatif  data  untuk pemilihan bibit padi berkualitas terhadap kriteria yaitu: Tabel 1. kecocokan alternatif terhadap kriteria.

## TABEL 1. TABEL KECOCOKAN ALTERNATIF TERHADAP KRITERIA
C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 5 5 3 5 A2 2 4 4 1
3 A3 3 4 4 5 1 A4 5 4 5 4 5
A5 5 4 4 2 2
Pembobotan  alternatif  Rating  kecocokan  setiap  alternatif pada tiap kriteria, dinilai dengan 1-5. yaitu : 5 = sangat baik, 4 = baik, 3 = cukup, 2 = kurang, 1 = sangat kurang.
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Penentuan  bobot  kriteria  dilakukan  dengan  cara melakukan pengisian matriks perbandingan berpasangan,  serta  membandingkan  prioritas  dari setiap kriteria berdasarkan tabel saaty.Maka diperolehlah bobot kriteria sebagai berikut:

## TABEL 2. TABEL PERBANDINGAN BRERPASANGAN KRITERIA
KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C1 1
3 5 5 7 C2 1/3 1 3 3 5
C3 1/5 1/3 1 2 3
C4 1/5 1/3 1/ 2 1 3 C5 1/7 1/5 1/3 1/3 1
TABEL 3. TABEL NILAI DESIMAL PERBANDINGAN KRITERIA KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 5 5 7 C2 0,33 1 3 3 5 C3 0,2 0,33 1 2 3 C4 0,2 0,33 0,5 1 3 C5 0,14 0,2 0,33 0,33 1 JUMLAH 1,87 4,86 9,83 11,3 19

## TABEL 4. TABEL PEMBAGIAN NILAI MATRIK PERBANDINGAN
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/1,87 3/4,86 5/9,83 5/11,3 7/19 C2 0,33/1,87 1/4,86 3/9,83 3/11,3 5/19 C3 0,2/1,87 0,33/4,86 1/9,83 2/11,3 3/19 C4 0,2/1,87 0,33/4,86 0,5/9,83 1/11,3 3/19 C5 0,14/1,87 0,2/4,86 0,33/9,83 0,33/11,3 1/19
2. Menghitung  rata-rata  dari  setiap  kriteria/  bobot prioritas
C1 0,535 + 0,617 + 0,509 + 0,441 + 0,368421
5 = 2,47 5 =  0,494 C2 0,176 + 0,206 + 0,305 + 0,265 + 0,268 5 = 1,215 5 =  0,243
C3 0,107 + 0,068 + 0,102 + 0,177 + 0,158 5 = 0,612 5 =  0, 122
C4 0,107 + 0,068 + 0,051 + 0,088 + 0,158 5 = 0,472 5 =  0,094 C5 0,075 + 0,041 + 0,034 + 0,029 + 0,053
5 = 0,232
5 =  0,046

## 3. Menghitung Konsistensi Kriteria
Menghitung konsistensi kriteria dengan menggunakan rumus :
𝐶𝐼 =

## 𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1
Cara  mencari 𝜆𝑚𝑎𝑥 jumlah  kolom  C1  dikalikan dengan  bobot  C1  ditambah  jumlah  kolom  C2  dikalikan dengan bobot C2 begitu seterusnya sampai C5.
𝜆𝑚𝑎𝑥 = ( 1,87 * 0,494 ) + ( 4,86 * 0,243 ) + ( 9,83* 0,122 ) + ( 11,33 * 0,094 ) + ( 19 * 0,046 ) = 5,174
CI = (𝜆 max − 𝑛) (𝑛−1) CI = (5,174 − 5) (5−1) = 0,0435 𝑑𝑖𝑏𝑢𝑙𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑛𝑗𝑎𝑑𝑖 0,043
Untuk n = 5, IR =1,12 (Tabel Skala Saaty), Maka: CR = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 = 0,043 1,12 = 0,039
Untuk  mencari IR ( Index  Ratio ),  berdasarkan  teori Saaty  ratio  index  sudah  ditentukan  nilainya  berdasarkan ordo matriks (jumlah kriteria).
Karena CR (Rasio  Konsistensi) <  0,1  maka  hasil konsisten.
Nilai CR dianggap konsisten jika menghasilkan nilai 0 –  0,1.  Jika  lebih  dari  itu  tidak  dianggap  konsisten.  Jadi perbandingan yang telah dihitung sudah konsisten karena kurang dari 0.1.
Setelah  menentukan  bobot  untuk  setiap  kriteria diperoleh  dengan  metode AHP, proses  selanjutnya  yaitu dilakukan  perankingan  dengan  menggunakan  metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution(TOPSIS) .
Tahapan-  tahapan  yang  dilakukan  pada  metode TOPSIS sebagai berikut:
1. Membuat matrik keputusan yang ternormalisasi.
Perhitungan  normalisasi  untuk  kriteria  yang  telah ditentukan menggunakan rumus 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
X 1 = √(4)^2 + (2)^2 + (3)^2 + (5)^2 + (5)^2 = 8,88819
r 11 = 4 8,88819 = 0,45004 r 21 = 2 8,88819 = 0,22502 r 31 = 3 8,88819 = 0,33753 r 41 = 5 8,88819 = 0,56254 r 51 = 5 8,88819 = 0,56254 X 2 = √(5)^2 + (4)^2 + (4)^2 + (4)^2 + (4)^2 = 9,43398 r 12 = 5 9,43398 = 0,53
r 22 = 4 9,43398 = 0, 424
r 32 =
4
9,43398 = 0,424
r 42 = 4 9,43398 = 0,424 r 52 = 4 9,43398 = 0,424 X 3 = √(5)^2 + (4)^2 + (4)^2 + (5)^2 + (4)^2 =
9,89949
r 13 = 5 9,89949 = 0,50508 r 23 = 4
9,89949 = 0,40406 r 33 = 4 9,89949 = 0,40406
r 43 = 5 9,89949 = 0,50508 r 53 = 4
9,89949 = 0,40406
X 4 = √(5)^2 + (4)^2 + (4)^2 + (5)^2 + (4)^2 = 7,41619 r 14 = 3 7,41619 = 0,40452 r 24 =
1
7,41619 = 0,13484 r 34 = 5
7,41619 = 0,6742 r 44 = 4 7,41619 = 0,53936 r 54 = 2
7,41619 = 0,26968
X 5 = √(5)^2 + (3)^2 + (1)^2 + (5)^2 + (2)^2 = 8 r 15 = 5 8 = 0,625
r 25 = 3 8 = 0,375
r 35 = 1 8 = 0,125
r 45 = 5 8 = 0,625
r 55 = 2 8 = 0,25
2. Normalisasi Berbobot.
Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot dapat dihitung dengan rumus dibawah ini:
Y ij = w i r ij Dimana  Wi  (Bobot  Kriteria)  dari  proses  AHP  dikali dengan nilai normalisasi.
y 11 = (0,494)* (0,45004) = 0,22235 y 21 = (0,494)* (0,22502) = 0,11118 y 31 = (0,494)* (033753) = 0,16677 y 41 = (0,494)* (0,56254) = 0,27794
y 51 = (0,494)* (0,56254) = 0,27794
y 12 = (0,243)* (0,53) = 0,12883 y 22 = (0,243)* (0,424) = 0,10306 y 32 = (0,243)* (0,424) = 0,10306 y 42 = (0,243)* (0,424) = 0,10306 y 52 = (0,243)* (0,424) = 0,1030
y 13 = (0,122)* (0,50508) = 0,06172
y 23 = (0,122)* (0,40406) = 0,04938 y 33 = (0,122)* (0,40406) = 0,04938 y 43 = (0,122)* (0,50508) = 0,06172 y 53 = (0,122)* (0,40406) = 0,04938
y 14 = (0, 094)* (0,40452) = 0, 03818 y 24 = (0, 094)* (0,13484) = 0, 01273
y 34 = (0, 094)* (0,6742) = 0,06363
y 44 =  (0, 094)* (0,53936) = 0,0509
y 54 =  (0, 094)* (0,26968) = 0,0254
y 15 = (0,046)* (0,625) = 0,02892 y 25 = (0,046)* (0,375) = 0,01735 y 35 = (0,046)* (0,125) = 0,00578 y 45 = (0,046)* (0,625) = 0,02892 y 55 = (0,046)* (0,25) = 0,01157
3. Menentukan matrik Solusi Ideal positif  dan solusi ideal negatif.
Solusi  ideal  positif  (A + )  diambil  nilai  maksimal  dari normalisasi  terbobot  dan  ideal  negatif  (A - )  diambil  nilai minimal dari nnormalisasi terbobot seperti tabel 5.nilai ideal positif dan negatif.
TABEL 5. TABEL NILAI IDEAL POSITIF DAN NEGATIF
Y 1 Elemen Solusi Ideal Positif (A + ) Negatif (A - ) y 1 0,22235);(0,11118);(0,16677); (0,27794);(0,27794) 0,27794 0,11118 y 2 (0,12883);(0,10306);(0,10306); (0,10306);(0,10306) 0,12883 0,10306 y 3 (0,06172);(0,04938);(0,04938); (0,06172);(0,04938) 0,06172 0,04938 y 4 (0,03818);(0,01273);(0,06363); (0,0509);(0,02545) 0,06363 0,01273 y 5 (0,02892);(0,01735);(0,00578); (0,02892);(0,01157) 0,02892 0,00578
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif.
Perhitungan  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  (D+) dapat dilihat pada penyelesaian berikut:
Ideal positif 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2
D 1 + =   √ (0,27794 − 0,22235) 2 + (0,12883 − 0,12883) 2 + (0,06172 − 0,06172) 2 + (0,06363 − 0,03818) 2 + (0,02892 − 0,02892) 2 = 0,06114
D 2 + =   √ (0,27794 − 0,11118) 2 + (0,12883 − 0,10306) 2 + (0,06172 − 0,04938) 2 + (0,06363 − 0,01273) 2 + (0,02892 − 0,01735) 2 = 0,17707
D 3 + =   √ (0,27794 − 0,16677) 2 + (0,12883 − 0,10306) 2 + (0,06172 − 0,04938) 2 + (0,06363 − 0,12883) 2 + (0,02892 − 0,00578) 2 = 0,1171
D 4 + =   √ (0,27794 − 0,27794) 2 + (0,12883 − 0,10306) 2 + (0,06172 − 0,06172) 2 + (0,06363 − 0,0509) 2 + (0,02892 − 0,02892) 2 = 0,02874
D 5 + =   √
(0,27794 − 0,27794) 2 + (0,12883 − 0,10306) 2 + (0,06172 − 0,04938) 2 + (0,06363 − 0,02545) 2 + (0,02892 − 0,01157) 2 = 0,05074
Jarak antara nilai terbobotsetiap alternatif terhadap solusi ideal positif (D + ) sebagai berikut:
D 1 + =  0,06114;  D 2 + =  0,17707;  D 3 + =  0,1171;  D 4 + = 0,02874; D 5 + = 0,05074
Perhitungan  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  (D-) dapat dilihat pada penyelesaian berikut:
Ideal negatif 𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖 − ) 2 D 1 - =   √ (0,11118 − 0,22235) 2 + (0,10306 − 0,12883) 2 +
(0,04938 − 0,06172) 2 + (0,01273 − 0,03818) 2 + (0,00578 − 0,02892) 2 = 0,11983
D 2 - =   √ (0,11118 − 0,11118) 2 + (0,10306 − 0,10306) 2 + (0,04938 − 0,04938) 2 + (0,01273 − 0,01273) 2 + (0,00578 − 0,01735) 2 = 0,01157
D 3 - =   √ (0,11118 − 0,16677) 2 + (0,10306 − 0,10306) 2 + (0,04938 − 0,04938) 2 + (0,01273 − 0,06363) 2 + (0,00578 − 0,00578) 2 = 0,07537
D 4 - =   √ (0,11118 − 0,27794) 2 + (0,10306 − 0,10306) 2 + (0,04938 − 0,06172) 2 + (0,01273 − 0,0509) 2 + (0,00578 − 0,02892) 2 = 0,07537
D 5 - =   √ (0,11118 − 0,27794) 2 + (0,10306 − 0,10306) 2 + (0,04938 − 0,04938) 2 + (0,01273 − 0,02545) 2 +
(0,00578 − 0,01157) 2 = 0,16735
Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif (D - ) sebagai berikut:
D 1 - =  0,11983;  D 2 - =  0,  01157;  D 3 - =  0,  07537;  D 4 - = 0,17308; D 5 - = 0,16735
5. Nilai Preferensi
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif, setelah menghitung  jarak  alternatif  dari  soludi  ideal  positif  dan jark  solusi  ideal  negative  selanjutnya  menentukan kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal di hitung sesuai dengan rumus dibawah ini:
𝑉 = 𝐷 − 𝐷 − +  𝐷 𝑖 + V 1 =
0,11983 0,11983 + 0,06144 = 0,662 V 2 = 0,1157
0,1157 + 0,17707 = 0,061 V 3 = 0,07537 0,075373 + 0,1171 = 0,392 V 4 = 0,17308
0,17308 + 0,2874 = 0,858 V 5 = 0,16735
0,16735 + 0,05074 = 0,767
Dari hasi di atas alternatif A4 (Sunggal) adalah bibit padi berkualitas  unggul  dengan  rangking  pertama,  untuk rangking  kedua  alternatif  A5  (Inpari32),  alternatif A1(Ciherang)mendapatkan  rangking ketiga, untuk (IR64)
rangking  keempat,  dan  yang  mendapat  peringkat  terakhir yaitu alternatif A2 (Situbagendit).

## TABEL 6. TABEL NILAI PREFERENSI DAN RANKING ALTERNATIF
Kode Alternatif Preferensi Ranking A1 0,662 3 A2 0,061 5 A3 0,392 4 A4 0,858 1 A5 0,767 2
Gambar 1. Gambar Nilai Preferensi Dan ranking Alternatif

## V. PENUTUP
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan bibit padi berkualitas untuk petani di desa Sambongbangi berdasarkan kriteria yang di tetapkan yaitu, tinggi padi, umur tanam, bobot padi dalam 1000 bulir,  potensi  hasil,  dan  anakan  padi.  Sistem  ini  dirancang menggunakan  metode AHP dan TOPSIS dengan  menentukan berbagai kriteria yang ditentukan dan bobot nilai yang dihitung secara sistematik. Sistem akan membantu petugas kelompok tani untuk  memudahkan  dalam  menentukan  bibit  padi  berkualitas yang  akan  di  sampaikan  kepada  petani  desa  sambongbangi khususnya  petani  baru.  Sistem  menghasilkan  nilai  preferensi tertinggi  yaitu  0,858  pada  padi  Sunggal  di  urutan  pertama  dan 0,767  pada  padi  Inpari32  diurutan  kedua.  Jadi  dari  hasil penelitian ini, peneliti merekomendasikan bibit padi berkualitas yang cocok ditanam di di desa sambongbangi yaitu Sunggal dan Inpari32.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Adittia, N. Hidayat, and F. A. Bachtiar, “Penerapan Metode Analitycal Hierarchy  Process-Simple  Additive  Weighting  (  AHP-SAW  )  dalam Penentuan Varietas Padi yang Unggul,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5333–5339, 2018, [Online]. Available: http://download.garuda.ristekdikti.go.id/article.php?article=803056&val= 10384&title=Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process-Simple Additive  Weighting  AHP-SAW  dalam  Penentuan  Varietas  Padi  yang Unggul.
[2] J. T. Sains, R. P. Hutama, H. L. Purwanto, W. Kuswinardi, S. Informasi, and U. K. Malang, “Unggul Kayu Jati Berbasis Web Pada Perum,” vol. 1, no. 3, pp. 32–42, 2019.
[3] W. Yahyan and M. I. A. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT BENIH PADI UNGGUL BERBASIS
WEBMENGGUNAKAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process),” Menara  Ilmu ,  vol.  XIII,  no.  11, pp.  110–123, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/menarailmu/article/view/1653.
[4] I. Herman Firdaus, G. Abdillah, F. Renaldi, and U. Jenderal Achmad Yani
Jl,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 2089–9815, 2016.
[5] I. Rofiqoh and D. N. Sari, “MENGGUNAKAN METODE TOPSIS ( Studi Kasus Kelompok Pertanian Desa Sukawati ),” J. Siste Pendukung
Keputusan , pp. 221–229, 2018.
[6] N.  Hadinata,  “Novri  Hadinata,” Implementasi  Metod.  Multi  Attrib. Theory(MAUT) Pada Sist. Pendukung Keputusan dalam Menentukan
Penerima Kredit , vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[7] Y.  Ahmad,  R.  Rifai,  and  P.  Nip,  “PROGRAM  STUDI  TEKNIK
INFORMATIKA  S-1  FAKULTAS  TEKNOLOGI  INDUSTRI Disusun  Oleh :  Dosen  Pembimbing  II,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.