Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 339-348 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25982

## Sistem Pendukung Keputusan Cerdas untuk Pemilihan Jenis Tanaman Pertanian Kota
Jeri Ramadhan 1, * , Irman Hermadi 1 , Imas Sukaesih Sitanggang 1
1 Program Studi Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
* Correspondence:  jeriramadhan@apps.ipb.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 11 Mei 2024 | Revised: 13 Mei 2024 | Accepted: 4 Juni 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Pertanian perkotaan telah menjadi kegiatan yang semakin populer untuk memenuhi kebutuhan pangan di perkotaan. DKI Jakarta sebagai provinsi dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi, memiliki program urban farming yang dikembangkan melalui kelompok tani urban Balkot Farm. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Cerdas  Pemilihan  Jenis  Tanaman Pertanian  Kota  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode  S AW  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  tertinggi  terkait  alternatif  tanaman  yang  dikaji  berdasarkan  parameter  yang mempengaruhi  kesesuaian  lahan  dan  ruangan  dengan  jenis  tanaman.  Jenis  penelitian  menggunakan Software  Development  Life  Cycle (SDLC)  model prototyping yang  terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu communication, quick plan, modeling quick design, construction of prototype dan deployment delivery and  feedback .  Metode  pengumpulan  data  menggunakan  wawancara  dan  studi  kepustakaan.  Hasil penelitian  berupa  sistem  aplikasi  web  yang  memiliki  menu  alternatif,  kriteria,  subkriteria,  rating kecocokan dan hasil perangkingan. Sistem Pendukung Keputusan Cerdas berdasarkan hasil black box testing dan user  acceptance  testing berhasil  menampilkan  menu  sesuai  kriteria  lahan  yang  akan digunakan sesuai kebutuhan stakeholder .
Kata kunci: balkot farm; pertanian kota; sistem pendukung keputusan cerdas; urban farming 4.0

## Abstract
Urban farming activities have become increasingly popular to meet their food needs in urban  areas. Jakarta as provinces with a population density of high, have a program of urban farming is developed by the farmers to urban Balkot Farm. This study aims to support system to develop a clever move the crop farm a town with the simple additive weighting (SAW). The methods used to obtain the highest related alternative plant assessed according to its parameters that affect the eligibility of land and a room  with  a  variety  of  plants.  The  methodology  used  software  development  life  cycle  (SDLC) prototyping  model  consisting  of  five  of  the  communication,  quick  plan,  modeling  quick  design, construction  of  prototype  deployment  and  delivery  and  feedback.  Data  collection  method  using interviews  and  the  study  of  literature.  Research  results  of  a  web  application  system  that  has  an alternative menu, criteria, subcriteria, rating match and results. Smart decision support system based on black box testing and user acceptance testing successfully shows menus according to land criteria that will be used according to stakeholder needs.
Keywords: balkot farm; city agriculture; intelligent decision support system; urban farming 4.0

## PENDAHULUAN
DKI Jakarta merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki luas wilayah tidak sebesar provinsi lain di Indonesia, tercatat DKI Jakarta sampai tahun 2021 menjadi provinsi terkecil di Indonesia. DKI Jakarta memiliki luas wilayah sebesar 664,01 Km2 dengan wilayah lahan yang didominasi oleh gedung perkantoran dan perumahan sebesar 90,1% serta wilayah
ruang terbuka hijau sebesar 9,9% (Amelia et al., 2019). Dengan luas wilayah yang didominasi oleh  gedung  perkantoran  serta  perumahan  pertanian  menjadi  aspek  yang  penting  untuk diperhatikan karena kebutuhan pangan yang tinggi serta alih fungsi lahan, telah merubah lahan pertanian di Jakarta sehingga tersisa kurang lebih 500 Ha (Ugranindito et al., 2022). Dengan terbitnya Instruksi Gubernur DKI Jakarta No. 14 Tahun 2018 tentang Pelaksanaan Pertanian Perkotaan  serta  Desain  Besar  Pertanian  Perkotaan  Provinsi  DKI  Jakarta  2018-2030  setiap Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) diharuskan untuk mengimplementasikan pelaksanaan pertanian  perkotaan.  Pertanian  perkotaan  berfungsi  sebagai  industri  yang  memproduksi, memproses,  dan  memasarkan  produk  di dalam  perkotaan  yang  memanfaatkan  dan  mendaur ulang sumber daya dan limbah perkotaan untuk menghasilkan beragam tanaman (Fauzi et al., 2016).  Salah  satu  implementasi  yang  memiliki  komunitas  luas  dalam  penerapannya  adalah Kelompok  Tani  Kota  Jakarta  dengan    menjalankan  sebuah  program  pilot  project miniature urban  farming 4.0,  Balkot  Farm.  Program  Balkot  Farm  merupakan  program  yang  dibentuk dengan memanfaatkan lahan kosong di Balaikota Provinsi DKI Jakarta dan telah menaungi 138 kelompok tani kota di Jakarta (Soefijanto et al., 2020). Sebagian besar kelompok tani kota ini terdiri  dari  komunitas  warga  yang  memiliki  tujuan  untuk  memanfaatkan  lahan agar  bernilai guna.  Program  ini  bertujuan  sebagai  program  ketahanan  pangan  serta  untuk  peningkatan kualitas lingkungan hidup dan mengintegrasikan pemerintah dengan kelompok petani urban.
Hasil  penelitian  awal  menunjukkan  kelompok  tani  urban  masih  mengalami  kendala dalam  memilih  jenis  tanaman  hortikultura  sayur  karena  kurangnya  informasi  tentang  syarat tumbuh tanaman.  Pemilihan jenis tanaman yang tepat sesuai karakteristik lingkungan  dapat menghasilkan keuntungan ekonomi dan sosial bagi petani (Hani & Geraldine, 2018). Program Balkot Farm masih memiliki keterbatasan dalam merespon setiap pertanyaan dari petani urban melalui  obrolan  interaktif  di  media  sosial.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  pemilihan  jenis tanaman  yang  tepat  sesuai  kondisi  lingkungan  untuk  mengurangi  resiko  finansial  petani. Sebagai alternatif untuk mengatasi hambatan yang ada serta mempermudah dalam menentukan jenis  tanaman  hortikultura  sayur  ( olericulture )  yang  akan  ditanam,  Sistem  Pendukung Keputusan dapat menjadi platform untuk memberikan dukungan keputusan secara efisien serta mudah  dijangkau  oleh  kelompok  tani  urban(Arriani  &  Rahdriawan,  2019;  Haryanto  et  al., 2021).
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  yang  mampu  memberikan  pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi terstruktur dan tidak terstruktur (Limbong et al., 2020). Sistem Pendukung Keputusan menjadi sistem berbasis alternatif yang interaktif menggunakan data, model dan pengetahuan kepakaran untuk mendukung keputusan-keputusan dalam komunitas untuk menyelesaikan masalah yang kompleks selain itu sebagai sebuah evolusi dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang  memfasilitasi  integrasi  berbagai  komponen  proses  pengambilan  keputusan,  seperti prosedur, kebijakan, teknik analitis (Gusti et al., 2022; Ramadhan & Santika, 2020). Konsep program yang membantu pengambilan keputusan saat ini berkembang dengan pesat, banyak metode  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam  mengambil  keputusan  khususnya  yang berdasarkan beberapa alternatif mengingat bahwa cukup banyak data syarat tumbuh tanaman atas lahan atau tempat yang akan digunakan. Sejalan dengan banyaknya syarat tumbuh yang dijadikan  acuan  dalam  pemilihan  jenis  tanaman  salah  satu  metode  Sistem  Pendukung Keputusan yang tepat dapat mendukung proses penentuan jenis tanaman dalam syarat kondisi tertentu  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)(Nurdin  et  al.,  2020),  metode  ini dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari jumlah dari peringkat kinerja untuk masing-masing alternatif pada semua atribut (Hasibuan, 2016; Hiswara et al., 2022; Mukodimah et al., 2018; Naben et al., 2020; Paisal et al., 2023).
Beberapa  penelitian  terkait  sistem  pendukung  keputusan  terhadap  pemilihan  jenis tanaman  telah  dilakukan  pada  berbagai  subjek  seperti  implementasi  metode simple  additive
weighting sebagai sistem rekomendasi pemilihan tanaman pangan yang layak (Arivin et al., 2020).  Selain  itu  juga  metode  SAW  diterapkan  untuk  pemilihan  tanaman  hias  untuk memberikan  hasil  rekomendasi  tanaman  untuk  mendapatkan  pilihan  rekomendasi  toko (Erlangga  et  al.,  2021).  Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  telah  menerapkan metode  SAW  dalam  berbagai  bidang  terkait  tanaman,  beberapa  penelitian  belum  spesifik melakukan penerapan pada jenis tanaman yang ditanam pada lingkungan perkotaan. Penelitian sebelumnya masih menggunakan alternatif tanaman secara umum dan alternatif tanaman yang digunakan belum dikonfirmasi oleh pakar selain itu penelitian tidak menjelaskan bagaimana sistem  dilakukan  proses  pengujian  hanya  dilakukan  proses  perbandingan  antara  hasil  pakar dengan  sistem.  Sementara  penelitian  ini  memberikan  lingkup  tanaman  sayur  ( olericulture ) yang ditanam dalam lingkungan kota Jakarta sesuai dengan konfirmasi pakar dengan berbagai aspek yang melekat dalam kota Jakarta. Selain itu, penelitian ini dikembangkan berbasis web dengan  melewati  proses  pengujian black  box  testing dan user  acceptance  testing ,  sehingga mudah  diakses  dimanapun  dan  kapanpun  oleh  komunitas  petani  kota  serta  melewati  proses pengujian sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  pengembangan  dengan  menggunakan  model prototyping. Prototype merupakan sebuah tahapan awal pembuatan sistem perangkat lunak yang digunakan menampilkan ide dari sebuah rancangan serta mencari solusi terhadap penyelesaian masalah (Pressman  &  Maxim,  2020) .  Model prototyping berfokus  pada  pengembangan  sistem  untuk memenuhi  persyaratan  dari  pihak  terkait (stakeholder) sehingga  dalam  pengembanganya memungkinkan untuk terjadinya revisi sistem yang dibangun (Arizal et al., 2022; Dwi, 2017). Tahap  awal  dari prototype adalah  komunikasi,  tahap  ini  merupakan  analisis  terhadap kebutuhan sistem dan tahap untuk melakukan pengumpulan data dengan melakukan pertemuan dengan stakeholder maupun mengumpulkan data tambahan kajian pustaka baik yang ada di buku, jurnal, artikel, lembaga terkait dan diskusi. Selanjutnya adalah proses Quick Plan, proses yang dilakukan pada tahap ini adalah hasil dari tahap komunikasi yang dilakukan. Tahap quick plan menghasilkan  dokumen  analisis  kebutuhan  sebagai  data  yang  berhubungan  dengan keinginan stakeholder dalam pembuatan sistem.
Tahap quick  plan menghasilkan  data  terkait  rencana  yang  akan  dilakukan  dalam pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  metode SAW. Perencanaan  yang  dilakukan metode SAW mencakup beberapa proses, pertama adalah penentuan kriteria yang diambil dari faktor  tumbuh  tanaman  yang  akan  dipilih  untuk  pertanian  perkotaan  seperti  jenis  tanah, kebasahan tanah, lama penyinaran matahari, curah hujan, ketinggian posisi tanaman, intensitas penyiraman dan tingkat keasaman. Selanjutnya adalah melakukan penentuan alternatif kriteria, yaitu menentukan jenis tamanan apa saja yang akan dijadikan alternatif pemilihan pertanian perkotaan  seperti  jenis-jenis  tanaman  yang  terdapat  dalam  hortikultura  sayur  ( olericulture) . Setelah  menentukan  alternatif  kriteria  maka  dilakukan  proses  penentuan rating kecocokan alternatif  pada  kriteria  yaitu  dengan  menggunakan  skala  nilai  1  sampai  5.  Selanjutnya dilakukan proses normalisasi matriks x, yaitu menormalisasi nilai alternatif pada setiap atribut dengan  cara  menghitung rating kinerja.  Setelah  melakukan  normalisasi  matriks  x  maka dilakukan penentuan nilai bobot setiap kriteria yang telah ditentukan. Kemudian menentukan matriks r serta melakukan normalisasi matriks r dengan cara menghitung nilai rating kinerja pada  matriks  dan  terakhir  adalah  melakukan  penentuan SAW dengan  cara  menghitung  nilai bobot preferensi pada setiap alternatif.
Tahap Modeling  Quick  Design Tahap  ini  akan  menerjemahkan  syarat  kebutuhan  ke sebuah  perancangan  sistem  yang  dapat  diperkirakan  sebelum  melakukan  proses  penulisan kode.  Proses  ini  berfokus  pada  perancangan  struktur  data,  arsitektur  sistem,  representasi tampilan,  dan  detail  prosedural  sistem.  Tahapan  ini  akan  menghasilkan  dokumen software
requirement . Lalu dilakukan Construction of Prototype, tahap ini dilakukan dengan melakukan implementasi hasil dari tahapan pemodelan perancangan ke dalam bentuk sistem web melalui proses penulisan kode dan melakukan proses pengujian. Prototype sistem diimplementasikan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  manajemen  basis  data  MySQL.  Pengujian dilakukan  dengan  melakukan  uji  fungsional  dan  uji  ketepatan  sistem.  Uji  fungsional  sistem dilakukan dengan metode pengujian black box dengan memasukan data dan memeriksa hasil yang dikeluarkan sistem sesuai dengan kriteria pengujian yang telah ditentukan. Uji ketepatan sistem dilakukan melalui user acceptance testing dengan melakukan simulasi kepada pengguna dan melakukan validasi bahwa sistem sudah sesuai dengan yang dibutuhkan. Tahapan terakhir adalah Deployment,  Delivery  dan  Feedback tahap  ini prototype akan  diserahkan  kepada stakeholder yaitu kelompok tani kota BalkotFarm yang memiliki anggota 138 kelompok untuk kemudian dilakukan proses evaluasi sebagai sebuah umpan balik dan teknik analisis data yang dilakukan adalah secara deskriptif kuantitatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil pengembangan dengan menggunakan metode prototype proses pertama dilakukan adalah communication , proses ini mengidentifikasi kebutuhan pengguna. Peneliti melakukan pertemuan  dengan  Taufik  Yulianto  Kepala  Sub  Koordinator  Pertanian  Perkotaan  sebagai pembina  Kelompok Tani Kota Program Balkot Farm dan Ir. Suharini Eliawati, M.Si selaku Kepala  Dinas  Ketahanan  Pangan,  Kelautan  dan  Pertanian  (KPKP)  DKI  Jakarta  selain  itu peneliti  berkomunikasi  dengan  perwakilan  Kelompok  Tani  Kota  Program  Balkot  Farm  dan dengan Dr. Endang Gunawan, S.P, M.Si sebagai pakar dalam bidang pertanian kota dari Pusat Kajian Hortikultura Tropika  (PKHT) IPB. Hasil komunikasi yang diperoleh yaitu kelompok tani  urban  program  Balkot  Farm  masih  memiliki  kendala  dalam  memilih  jenis  tanaman hortikultura sayur ( olericultura ), selanjutnya kurangnya informasi syarat tumbuh yang perlu diperhatikan  untuk  memilih  jenis  tanaman  hortikultura  sayur  ( olericultura), proses pendampingan yang diberikan oleh program Balkot Farm masih memiliki keterbatasan dalam merespon setiap pertanyaan yang diberikan petani urban. Pemilihan jenis tanaman hortikultura sayur  ( olericultura )  yang  tepat  sesuai  kondisi  karakteristik lingkungan  perlu  dilakukan  oleh kelompok  tani  urban  dalam  program  Balkot  Farm.  Menurut  hasil communication tersebut dibutuhkan sistem yang dapat memberikan keputusan kepada petani urban yang akan memilih jenis tanaman hortikultura sayur ( olericultura) yang akan ditanam. Komunikasi yang dilakukan juga menentukan kriteria dan atribut digunakan oleh kelompok tani kota.
Tabel 1. Hasil user requirement No Kebutuhan Pengguna Akses Pengguna 1 Admin Balkotfarm dapat menambah, mengubah dan menghapus alternatif Admin Balkotfarm dapat menambah, mengubah dan menghapus kriteria Admin Balkotfarm dapat menambah, mengubah dan menghapus sub kritetia Admin Balkotfarm dapat menambah, mengubah dan menghapus nilai rating kecocokan Admin 2 Petani urban dapat menambahkan informasi nama lahan dan kelompok atau individu pemilik lahan saat mengisi nilai rating kecocokan Petani urban dapat melihat hasil perangkingan Umum
Setelah  tahapan communication dilakukan, proses Quick Plan menghasilkan dokumen kebutuhan  pengguna  ( user  requirement )  sebagai  data  yang  berhubungan  dengan  keinginan stakeholder dalam  pembuatan  sistem,  selain  itu  menghasilkan  data  terkait  pengembangan sistem pendukung keputusan metode SAW. Hasilnya didapatkan tahapan pengembangan sesuai dengan metode SAW dan dokumen user requirement seperti pada Tabel 1. Selain hasil user requirement hasil  yang  didapatkan  adalah  rancangan  metode SAW yaitu  terdapat penentuan kriteria pada tabel 2 dan hasil alternatif pada tabel 3 yaitu jenis-jenis tanaman olericultura yang ditanam di lahan petani kota berdasarkan Hasil tahap komunikasi.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Preferensi ID Kriteria Bobot C1  Media (Nutrisi/Hara Tanaman) 0,5 C2 Lama Penyinaran Matahari 0,3 C3 Intensitas Cahaya 0,1 C4 Intensitas Penyiraman 0,2 C5 Tingkat Keasaman 0,4 Tabel 3. Alternatif ID Alternatif A1 Pakchoy A2 Caisin A3 Kangkung A4 Selada Keriting A5 Cabe A6 Tomat A7 Bayam
Tahapan Modelling Quick Design direpresentasikan dengan use case diagram , dan class diagram . Use case diagram dalam gambar 1 terdapat dua aktor yang terlibat, pertama Admin BalkotFarm  dapat  melakukan  pengelolaan  alternatif,  pengelolaan  kriteria,  pengelolaan  sub kriteria,  pengelolaan  rating  kecocokan  dan  melihat  hasil  secara  detail  mulai  dari  matriks normalisasi dan perangkingan selanjutnya Petani Urban dapat menginput rating kecocokan dan melihat hasil perangkingan. Selanjutnya fungsi-fungsi yang terdapat dalam use case diagram dijelaskan dalam aktivitas yang lebih detail dalam bentuk activity diagram setiap fungsi.
Gambar 1. Class diagram dan use case diagram
Selanjutnya dalam gambar 1 class diagram, terdapat enam kelas yang ditunjukkan yaitu kelas  kriteria,  kelas  subkriteria,  kelas  bobot,  kelas  alternatif,  kelas  rangking  dan  kelas  user. Kelas kriteria memiliki relasi satu ke banyak subkriteria, artinya satu kriteria memiliki banyak subkriteria,  selanjutnya  kelas  kriteria juga  memiliki  relasi  satu  ke  banyak  kelas  bobot,  yang memiliki arti bahwa satu kriteria memiliki banyak nilai bobot, kelas alternatif juga memiliki relasi satu ke banyak kelas bobot, dimana satu alternatif memiliki banyak nilai bobot dan kelas bobot memiliki relasi satu ke satu kelas rangking yang berarati satu nilai bobot untuk satu nilai rangking.
Hasil  dari  tahap modeling  quick  system adalah  tahapan construction  of  prototyping dimana pada tahap ini menghasilkan sistem web melalui proses penulisan kode dan melakukan proses pengujian. Berikut adalah beberapa hasil implementasi sistem yang telah dibuat, pada gambar  2  merupakan  implementasi  pengelolaan  kriteria,  dalam  menu  ini  admin  dapat melakukan  pengelolaan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  sistem.  Selanjutnya  gambar  3 merupakan  implementasi  pengelolaan  penginputan  nilai  bobot  dari  alternatif, user dapat mengisi  nilai  bobot  dari  alternatif,  sesuai  dengan  kondisi  lahan  yang  mereka  miliki,  pada gambar 4 merupakan menu untuk user dapat menginput informasi lahan yang mereka miliki seperti nama lahan dan kriteria lahan yang mereka miliki.
Gambar 2. Menu kriteria
Gambar 3. Menu rating kecocokan
Gambar 5 merupakan menu hasil dari proses sistem pendukung keputusan metode simple additive  weighting ,  dalam  menu  tersebut  didapatkan  hasil  bahwa  tanaman  cabe  merupakan hasil yang paling sesuai untuk petani kota dengan nilai tertinggi . Selain itu menu pada sistem juga dilakukan perbandingan dengan melakukan perhitungan normalisasi matriks x dan matriks
terbobot pada Tabel 4. Berdasarkan hasil Tabel 4 tanaman yang memiliki tingkat kesesuaian tertinggi  dengan  kriteria  media  tanam  adalah  pakchoy,  caisin,  dan  cabe,  selanjutnya  untuk kriteria lama penyinaran matahari seluruh tanaman tidak memiliki perbedaan yang signifikan karena untuk kota Jakarta rata-rata penyinaran matahari mendapatkan suplai cahaya yang sama, keseuaian  tertinggi  terdapat  pada  tanaman  kangkung,  cabe  dan  tomat.  Selanjutnya  untuk kriteria  intesitas  cahaya  kangkung,  cabe  dan  tomat  memiliki  nilai  kesesuaian  tertinggi. Berdasarkan  kriteria  yang  ada  pada  hasil  perhitungan  melalui  sistem  pada  Gambar  6  dan berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 4 didapatkan hasil bahwa tanaman cabe memiliki tingkat kecocokan tertinggi.
Gambar 4. Menu pengisian informasi lahan
Tabel 4. Matriks terbobot
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Pakchoy 0,50 0,20 0,07 0,13 0,27 1,17 Caisin 0,50 0,20 0,07 0,13 0,40 1,30 Kangkung 0,33 0,30 0,10 0,20 0,13 1,07 Selada Keriting 0,17 0,20 0,07 0,13 0,27 0,83 Cabe 0,50 0,30 0,10 0,20 0,40 1,50 Tomat 0,33 0,30 0,10 0,20 0,40 1,33 Bayam 0,33 0,20 0,07 0,13 0,27 1,00
Setelah dilakukan implementasi, selanjutnya dilakukan pengujian dengan melakukan uji fungsional  sistem  menggunakan black  box  testing dengan  memasukan  data  dan  memeriksa hasil  yang  dikeluarkan  sistem  sesuai  dengan  kriteria  pengujian  yang  telah  ditentukan.  Hasil pengujian 14 test case menunjukkan semua menu pada sistem sudah berjalan dengan baik tanpa adanya error . Uji ketepatan sistem berdasarkan BA UAT (Berita Acara User Acceptance Test) sistem  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna (user  requeirement) .  Terakhir  dalam deployment,  delivery  and  feedback pengembang  mendapatkan  hasil  bahwa prototype sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## Gambar 5. Menu hasil

## Pembahasan
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  jenis tanaman pertanian kota berbasis web yang dikembangkan menggunakan metode prototyping dan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Tahap  awal quick  plan kami melakukan  pertemuan  dengan stakeholder Kelompok  Petani  Kota  dan  melakukan  kajian pustaka  ke  Pusat  Kajian  Holtikultura  Tropika  IPB.  Selanjutnya  perancangan  dibuat  dalam bentuk use  case  diagram dan class  diagram . Prototype selanjutnya  dibuat  dengan  bahasa pemrograman PHP dengan framework Codeigniter dan database MySQL. Sistem Pendukung Keputusan  Cerdas  pemilihan  jenis  tanaman  pertanian  kota  BalkotFarm  memiliki  menu pengisian  alternatif,  kriteria,  subkriteria,  rating  kecocokan  dan  hasil  perangkingan.Tahapan pengujian menggunakan  metode blackbox testing dan user acceptance test . Pengujian black box dilakukan dengan memasukan data dan memeriksa hasil yang dikeluarkan sistem sesuai dengan  kriteria  pengujian.  Setelah  hasil  pengujian black  box didapatkan  hasil  bahwa  sistem tidak mengalami error . User acceptance test dilakukan sebagai demontrasi kepada pengguna agar  sistem  dapat  tervalidasi  bahwa  diterima  sesuai  kebutuhan.  Hasil user  acceptance  test menyatakan  bahwa  sistem  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  untuk  mendapatkan rekomendasi pemilihan jenis tanaman menggunakan metode SAW. Metode SAW merupakan metode yang optimal dalam melakukan analisis multi kriteria seperti kriteria dalam pemilihan jenis tanaman dalam penelitian ini. Selain itu metode ini juga melakukan proses perhitungan nilai  terbobot  dari  setiap  kriteria  untuk  setiap  alternatif  jenis  tanaman,  sehingga  mudah diimplementasikan menggunakan  sistem perangkat lunak maupun proses perhitungan secara manual yang dapat memberikan rekomendasi alternatif tanaman pertanian kota.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan  paramater  adalah  suhu,  tekanan  udara, kecepatan angin, kelembaban udara, curah hujan, dan ketinggian lokasi penanaman (Arivin et al., 2020). Penelitian sebelumnya belum memasukan aspek lingkungan yang spesifik sebagai pemilihan  tanaman  hias  (Erlangga  et  al,.  2021).  Penelitian  sebelumnya  telah  menerapkan
metode SAW dalam berbagai bidang terkait tanaman, namun dalam penelitian ini penentuan alternatif  tanaman  belum  spesifik  pada  jenis  tanaman  tertentu  sehingga  pada  lingkungan perkotaan  masih  terdapat  jenis  tanaman  yang  umum  ditanam  pada  lokasi  non  perkotaan. Penelitian  sebelumnya  masih  menggunakan  alternatif  tanaman  secara  umum  dan  alternatif tanaman yang digunakan belum dikonfirmasi oleh pakar selain itu penelitian tidak menjelaskan bagaimana  proses  pengujian  sistem  dilakukan  hanya  dilakukan  proses  perbandingan  antara hasil pakar dengan sistem.
Sementara itu, penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web yang sudah melewati proses validasi kriteria dan alternatif oleh pakar pertanian perkotaan sehingga kriteria dan alternatif sesuai dengan kondisi lingkungan. Selanjutnya sistem ini telah melalui proses pengujian melalui black box testing dan user acceptance testing sehingga dapat dinyatakan sesuai keinginan. Berdasarkan hasil tersebut petani urban melalui sistem ini dapat melakukan  pemilihan  jenis  tanaman  yang  sesuai  dengan  kondisi  karakteristik  lingkungan tempat mereka tinggal.

## SIMPULAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  Cerdas  pemilihan  jenis  tanaman  pertanian  kota BalkotFarm telah berhasil dibangun dengan menggunakan metode prototyping . Pengembangan mencakup  pembuatan  menu  alternatif,  kriteria,  subkriteria,  rating  kecocokan  dan  hasil perangkingan.  Selanjutnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  Cerdas  pemilihan  jenis  tanaman hortikultura  sayur (olericulture) untuk  program  Balkot  Farm  dibangun  berdasarkan  kriteria lahan yang akan digunakan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Proses  pengujian black  box  testing dengan  14 test  case serta  berdasarkan  berita  acara user acceptance testing menyatakan bahwa setiap menu dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan kebutuhan stakeholder. Sehingga sistem ini dapat digunakan oleh pengguna yaitu petani urban sebagai  sistem  yang  dapat  memberikan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  terkait pemilihan jenis tanaman pertanian kota sesuai dengan kondisi lingkungan.

## REFERENSI
Amelia,  S.,  Godjali,  D.,  Sinurat,  E.,  &  Riko,  R.  (2019).  Pengendalian  Iklim  Kota  Melalui Mekanisme  Perizinan  Bangunan  Ditinjau  Dari  Perspektif  Arsitektur:  Studi  di  DKI Jakarta. Architecture Innovation , 3 (2), 73-88. https://doi.org/10.21067/jtst.v2i1.4249 Arivin,  I.,  Ahsan,  M.,  &  Budianto,  A.  (2020).  Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  Sebagai  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Tanaman  Pangan  yang  Layak  di Kabupaten  Malang. Rainstek  Jurnal  Terapan  Sains  Dan  Teknologi , 2 (1),  79–87. https://doi.org/10.21067/jtst.v2i1.4249
Arizal, A., Puteri, A., Zakiyabarsi, F., & Priambodo, D. (2022). Metode Prototype pada Sistem Informasi  Manajemen  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Berbasis  Website. Jurnal  Teknologi Informasi
Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 10 (1), 1–8.
https://doi.org/https://doi.org/10.30646/tikomsin.v10i1.606
Arriani,  R.  R.,  &  Rahdriawan,  M.  (2019).  Partisipasi  masyarakat  dalam  program  pertanian perkotaan  pada  penghuni  Rumah  Susun  Marunda,  Jakarta  Utara. Teknik  PWK (Perencanaan Wilayah Kota) , 8 (3), 134–147.
Dwi,  P.  (2017).  Model  Prototyping  Pada  Pengembangan  Sistem  Informasi. JIMP  -  Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 , 54–61.
Erlangga,  E.,  Yolandari,  Y.,  Thamrin,  T.,  &  Puspa,  A.  (2021).  Analisis  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pemilihan  Tanaman  Hias. Explore:  Jurnal  Sistem Informasi Dan Telematika , 12 (1), 56–71. https://doi.org/10.36448/jsit.v12i1.2010 Fauzi, A., Ichniarsyah, A., & Agustin, H. (2016). Pertanian Perkotaan: Urgensi, Peranan, Dan Praktik Terbaik. Jurnal Agroteknologi , 10 (1), 49–62.
Gusti,  S., Hambali ,  H.,  &  Azmi,  S.  (2022).  Weighted  Product  sebagai  Metode  Pendukung.
Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (2), 195–204.
https://doi.org/https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6296
Hani , A., & Geraldine, L. P. (2018). Pertumbuhan tanaman semusim dan manglid (Magnolia champaca)  pada  pola  agroforestry. Jurnal  Ilmu  Kehutanan , 12 (2),  172–183. https://doi.org/10.22146/jik.40146
Haryanto,  L.  I.,  Sumiahadi,  A.,  &  Ramadhani,  I.  J.  (2021).  Kerangka  konseptual  pertanian perkotaan: Studi kasus di Jakarta Selatan. Prosiding Seminar Nasional UNIMUS , 4 . Hasibuan,  W.  (2016).  Decision  Support  System  For  Determining  The  Types  Of  Plants  In Agricultural Land By Using Simple Additive Weighting (Saw). Jurnal Ilmu Pertanian Agrium , 157–162.
Hiswara,  A.,  Warta,  J.,  Hartanti,  D.,  &  Hanafi,  A.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Distribusi Bantuan Pertanian Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) berbasis Web.
SENTRI: Jurnal Riset Ilmiah , 1 (1), 164–178. https://doi.org/10.55681/sentri.v1i1.218
Limbong, T., Muttaqin, M., Iskandar, A., Windarto, A., Simarmata, J., Mesran, M., & Wanto, A.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  dan  Implementasi .  Yayasan  Kita Menulis.
Mukodimah, S., Muslihudin, M., Andoyo, A., Hartati, S., & Maseleno, A. (2018). Fuzzy simple additive weighting and its application to toddler healthy food. International Journal of Pure and Applied Mathematics , 118 (7), 1–7.
Naben,  L.,  Letelay,  K.,  Pandie,  E.  S.  Y.,  &  others.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Lokasi  Lahan  Pertanian  Untuk  Budidaya  Tanaman  Jeruk  Keprok Menggunakan  Fuzzy  Multi  Atribute  Decission  Making  (Fmadm)  Dan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW). J-Icon: Jurnal Komputer Dan Informatika , 8 (2), 139–144. https://doi.org/10.35508/jicon.v8i2.2884
Nurdin,  N.,  Fahrozi,  F.,  &  Ula,  M.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis Tanah yang Sesuai untuk Tanaman Pangan Menggunakan Metode Smarter dan SAW. Informatika Pertanian , 29 (2), 83-94. https://doi.org/10.35508/jicon.v8i2.2884
Paisal,  P.,  Meci,  M.,  Maharani,  P.,  &  Usmaryanti,  U.  (2023).  Algoritma  Simple  Additive Weighting Pada Alat Deteksi Tanah Pertanian di Kota Palembang. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi , 3 (2), 34–38. Pressman, R. S., & Maxim, B. R. (2020). Software Engineering: A Practitioner’s Approach (9th ed.). McGraw-Hill.
Ramadhan,  A.,  &  Santika,  R.  (2020).  AHP  dan  WP:  Metode  dalam  Membangun  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Karyawan  Terbaik. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 4 (1), 141–150. https://doi.org/https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2163 Soefijanto, T. A., Rahmania, A. N., & Fauzy, R. (2020). Building Integrity & Collaboration in the Balkot-Farm Pilot Project through IoT (Internet-of-Things). Proceedings of the 1st International  Conference  on  Anti-Corruption  and  Integrity ,  287-294.  Indonesia: SciTePress. https://doi.org/10.5220/0009441702870294
Ugranindito, P. D., Muqoffa, M., & Mustaqimmah, U. (2022).  Urban hybrid di kota jakarta selatan  sebagai  solusi  untuk  menambah  persentase  ruang  terbuka  hijau  kota  jakarta. Senthong , 5 (1), 23-34.