Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.593

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Efektif Untuk Budidaya Bawang Merah Menggunakan Metode Additive Ratio

## Asessment (ARAS)
Nuriman 1 , Erlan Darmawan 2 , Muhsin 3 1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Kuningan, Kuningan, Indonesia e-mail: 20190910139@uniku.ac.id 1 , erlan.darmawan@uniku.ac.id 2 , muhsinkng@gmail.com 3
*Penulis Korespondensi: E-mail: erlan.darmawan@uniku.ac.id
Abstrak: Tanaman  bawang  merah  merupakan komoditas  agribisnis  dan  jenis  tanaman  hortikultura  yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Kabupaten Brebes merupakan salah satu daerah penghasil bawang merah yang cukup signifikan di Indonesia. Berdasarkan hasil wawancara dengan petani pada saat sensus pertanian 2023 ditemukan permasalahan, yaitu petani cenderung lebih suka melakukan eksperimen saat pemilihan pupuk, sehingga membutuhkan waktu yang lama  dan  pengeluaran  menjadi  lebih  banyak.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  membangun  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Aditive  Ratio  Assesment (ARAS)  dan  pe ranking an  alternatif  pupuk  berdasarkan kriteria  harga,  dosis,  umur  dan  kandungan  pupuk.  Tahapan  memulai  sistem  perhitungan  metode  ARAS  dengan memasukkan kriteria, alternatif, atribut dan bobot pada menu kriteria. Selanjutnya input sub nilai kriteria dan input data awal perhitungan pada menu alternatif. Sehingga menu perhitungan tampil. Hasil dari sistem perhitungan metode ARAS yaitu perankingan dari 8 alternatif: NPK Mutiara, KCI, SP-36, ZA, DAP (Phospat), Urea, Kamas, NPK Ponska. Berdasarkan  kriteria  pemilihan  pupuk,  dari  8  alternatif  itu  NPK  mutiara  berada  di  urutan  pertama  dengan  nilai  ki 0,6059, urutan kedua KCI dengan nilai ki 0.5312 dan urutan ketiga DAP(Phospat) dengan nilai 0,5014.
Kata Kunci: ARAS; Pupuk; Sistem Informasi
Abstract: Onion plants are agribusiness commodities and horticultural crops that have high economic value. Brebes Regency is one of the most significant shallot-producing areas in Indonesia. Based on the results of interviews with farmers during the 2023 agricultural census, a problem was found, namely that farmers tend to prefer to experiment when  selecting  fertilizers,  so  it  takes  a  long  time  and  need  more  costs.  The  purpose  of  this  research  is  to  build  a decision support system using the Aditive Ratio Assessment System (ARAS) method and rank fertilizer alternatives based on price, dose, age, and fertilizer content criteria. The stages of starting the ARAS method calculation system include entering criteria, alternatives, attributes, and weights on the criteria menu. Furthermore, input the sub-value of the criteria and input the initial calculation data on the alternative menu. So that the calculation menu appears. The results of the ARAS method calculation system are the ranking of 8 alternatives: NPK Mutiara, KCI, SP-36, ZA, DAP (phosphate), Urea, Kamas, and NPK Ponska. Based on fertilizer selection criteria, of the 8 alternatives, NPK pearl is in first place with a ki value of 0.6059, second place is KCI with a ki value of 0.5312, and third place is DAP (phosphate) with a ki value of 0.5014.
Keywords : ARAS; Fertilizer; Information System

## PENDAHULUAN
Kecamatan  Brebes  merupakan  salah  satu kecamatan yang terletak di Kabupaten Brebes, Provinsi Jawa  Tengah,  Indonesia.  Wilayah  ini  memiliki  peran penting dalam konteks administratif, ekonomi, dan sosial di tingkat kabupaten.
Petani di Brebes umumnya memiliki pengetahuan  dan  keterampilan  yang  kuat  dalam budidaya  bawang  merah.  Pengalaman  bertani  secara turun-temurun telah menjadi bagian dari budaya lokal di Brebes, yang membuat budidaya bawang merah menjadi pilihan  yang  lebih  disukai  dan  diutamakan.  Bawang merah memiliki nilai ekonomis yang tinggi, baik dalam pasar  lokal  maupun  ekspor.  Dibandingkan  dengan bawang putih atau tanaman lainnya, harga jual bawang merah  cenderung  lebih  stabil  dan  menguntungkan  bagi petani.  Oleh  karena  itu,  budidaya  bawang  merah  di Brebes  tidak  hanya  memberikan  keuntungan  finansial
bagi  petani,  tetapi  juga  kontribusi  yang  signifikan terhadap perekonomian daerah. [1]
Bawang  merah  adalah  sayuran  yang  sangat dibutuhkan  masyarakat  Indonesia,  baik  dari  segi  nilai ekonominya  yang  tinggi  maupun  kandungan  gizinya. Bawang  merah  merupakan  komoditas  agribisnis  dan jenis tanaman hortikultura yang memiliki nilai ekonomis tinggi [2]. Pupuk merupakan sumber nutrisi dan sumber unsur hara utama yang sangat penting bagi pertumbuhan tanaman.  Setiap  unsur  hara  mempunyai  peranan  dan fungsi masing-masing dan dapat memperlihatkan gejala tertentu  pada  tanaman  apabila  ketersediaannya  kurang [3].
Penentuan  pupuk  yang  cocok  bagi  kelompok tani di Kecamatan Brebes merupakan permasalahan yang utama. Berdasarkan hasil wawancara dengan petani pada saat  sensus  pertanian  2023  ditemukan  permasalahan, yaitu petani cenderung lebih suka melakukan eksperimen
saat  pemilihan  pupuk,  sehingga  membutuhkan  waktu yang  lama  dan  pengeluaran  menjadi  lebih  banyak. Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  membangun  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pupuk  menggunakan metode Additive Ratio Assesment (ARAS). Penelitian ini memerlukan  kriteria,  alternatif  dan  bobot  untuk memerlukan perhitungan [4].
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis saat ini. Terhadap beberapa penelitian tersebut diharapkan dapat menemukan  alternatif  solusi  dengan  menggunakan, memodifikasi  dan  menemukan  model  baru.  Tabel perbandingan  penelitian  sebelumnya  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Penelitian Judul Penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pupuk Efektif Untuk Budidaya Tanaman Bawang Merah Di Kabupaten Demak
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pupuk Terbaik Tanaman Padi Menggunakan Metode Weight Product
Sistem  Pemilihan  Pupuk  Terbaik  pada  Tanaman Kapulaga  dengan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus Perkebunan XYZ di Wonosobo)
Berdasarkan  uraian  pada  Tabel  1,  penelitian akan  dilakukan  dengan  objek  petani  yaitu  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Bawang Merah Menggunakan Metode ARAS”.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu:
Gambar 1.  Metode Penelitian [5]
1. Identifikasi Masalah Melakukan identifikasi permasalahan petani ketika memilih pupuk.
2. Studi Pustaka Tahapan  ini  dilakukan  dengan  mencari  literatur yang berkaitan dengan penelitian.
3. Pengumpulan Data Mengumpulkan  data  dengan  mengikuti  sensus pertanian di BPS Brebes dan toko kartika tani untuk memperoleh data kriteria dan alternatif.
4. Analisis Kebutuhan Sistem Tahapan  ini  menentukan  data  yang  digunakan sistem.
5. Pemodelan Proses
Pemodelan proses dilakukan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML).

## Analisis dan Perancangan
Pada  analisis  dan  perancangan,  akan  dibahas metode  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  untuk mendapatkan  data  yang  relevan.  Metode  ARAS  yang digunakan dalam menganalisis data untuk mendapatkan keputusan serta rancangan untuk pengembangan sistem pendukung keputusan menggunakan UML. 1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem  yang  memberikan  kemampuan  untuk memecahkan  masalah  dan  berkomunikasi  dalam konteks  masalah  semi-terstruktur.  Secara  khusus, SPK  membantu  manajer  atau  kelompok  manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan menyediakan informasi dan usulan untuk membantu
pengambilan keputusan [6].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu  sistem  interaktif  yang  mampu  memberikan rekomendasi  atau  mendukung  proses  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  alternatif  yang diperoleh dari data, informasi, dan hasil model yang dijalankan secara dinamis. [7]
2. Pupuk dan Pemupukan
Pemberian  pupuk  atau  pemupukan  sangat penting  dalam  budidaya  tanaman,  karena  tanaman membutuhkan unsur hara tambahan untuk pertumbuhan  dan  reproduksi  yang  optimal.  Dengan nutrisi  yang  cukup,  tanaman  dapat  menghasilkan hasil  panen  yang  baik  dan  berkualitas  tinggi, sehingga  meningkatkan  nilai  jual  produk  pertanian tersebut [3].
Pemupukan  adalah  suatu  tindakan  yang dilakukan  dengan  memberikan  bahan  organik  atau non -organik  pada  tanaman,  dengan  tujuan  untuk menggantikan kehilangan unsur hara di dalam tanah dan  memenuhi  kebutuhan  unsur  hara  bagi  tanaman sehingga dapat meningkatkan produktivitas tanaman. Dengan kata lain, pemupukan dapat diartikan sebagai penerapan pupuk pada tanaman [8].
3. Bawang Merah Bawang merah termasuk ke dalam kelompok tanaman  rempah-rempah  yang  sering  digunakan dalam  masakan,  bersama  dengan  bahan-bahan  lain seperti ketumbar dan bawang putih [9].
4. Additvie Ratio Assesment (ARAS)
Metode  ARAS  digunakan  untuk  melakukan perangkingan alternatif dengan membandingkan nilai setiap kriteria pada setiap alternatif dan melihat bobot masing-masing kriteria untuk mencari alternatif yang paling ideal [10].
Dalam pe ranking an, metode ARAS memiliki beberapa langkah yaitu:
a. Pembentukan decision making matrik
X= [ X 01 𝑋 0j 𝑋 0n X i1 𝑋 ij 𝑋 in 𝑋 n1 𝑋 mj 𝑋 mn ] 𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅; 𝑗 = 1, 𝑛 ; ̅̅̅̅̅̅ (1) [11]
m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria x ij = nilai performa dari alternatif i terhadap j x oj = nilai optimum dari kriteria
b. Penormalisasian decision making matriks untuk semua kriteria
𝑋̅ = [ X ̅ 01 𝑋̅ 0j 𝑋̅ 0n X ̅ i1 𝑋̅ ij 𝑋̅ in 𝑋̅ n1 𝑋̅ mj 𝑋̅ mn ] 𝑖 = 0, 𝑚; ̅̅̅̅̅̅   𝑗 = 1, 𝑛; ̅̅̅̅̅̅ (2) [11]
Apabila  pada  kriteria  yang  telah  diusulkan bernilai max , maka normalisasinya adalah:
𝑋 ij = 𝑋 ij ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 [10]
Apabila pada kriteria bernilai minimum , maka ada dua tahap normalisasi yaitu:
𝑋𝑖𝑗 = 1 𝑥∗𝑖𝑗 ; 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 [12]
c. Menentukan  bobot  matriks  yang  sudah  di normalisasikan pada tahap 2:
∑ 𝑤𝑗 = 1 𝑛 𝑗1 𝑋̂ = [ X ̂ 01 𝑋̂ 0j 𝑋̂ 0n X ̂ i1 𝑋̂ ij 𝑋̂ in 𝑋̂̅ n1 𝑋̂ mj
𝑋̂̅ mn ] 𝑖 = 0, 𝑚; ̅̅̅̅̅̅   𝑗 = 1, 𝑛; ̅̅̅̅̅̅ [10]
d. Menentukan nilai dari fungsi optimum
𝑆𝑙 = ∑ 𝑥 ij ;   𝑖 = 𝑜, 𝑚,
̅̅̅̅̅̅ 𝑛 𝑗=1 [13]
e. Menentukan tingkatan peringkat
𝐾𝑖 = 𝑆 i 𝑆 o ;    𝑖 = 𝑜, 𝑚,
̅̅̅̅̅̅
[10]
5. Unified Modeling Language (UML)
UML adalah sebuah bahasa standar yang umum digunakan di industri untuk menentukan kebutuhan, melakukan analisis dan desain, serta menggambarkan arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek [14]. Unified  Modeling  Language (UML)  adalah sebuah  bahasa  standar  yang  telah  digunakan  di industri  untuk  memvisualisasikan,  merancang,  dan mendokumentasikan sistem perangkat lunak[15].
Gambar 2. Diagram UML
Berdasarkan  observasi  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2. dengan mengikuti sensus pertanian 2023
dengan petani, untuk mempermudah dan mempercepat hasil pengolahan data untuk pemilihan pupuk  terbaik  maka  penulis  membangun  sistem pendukung keputusan dengan rancangan menggunakan UML.
1) Use Case Diagram
Pada  saat  memodelkan  perangkat  lunak berorientasi  objek, Use  Case  Diagram adalah diagram yang harus dibuat terlebih dahulu [16]. Use  Case  Diagram dalam  sistem  ini  terdapat  2 entitas,  yaitu  Admin  dan  Ketua  Kelompok  Tani  di Kecamatan Brebes yang ditunjukkan pada Gambar 3. Admin sendiri nantinya dapat mengelola semua data- data  termasuk  data  kriteria  dan  alternatif  dan  untuk aktivitas  mencetak  laporan  perhitungan  hasil  akhir dari  metode  ARAS  dan edit password dapat dilakukan  admin  dan  ketua  kelompok  tani  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram
2) Activity Diagram
Activity diagram yang ditunjukkan pada Gambar 4-8 dibuat untuk menggambarkan dengan lebih rinci aktivitas  yang  terlibat  dalam  proses  yang  akan dilakukan dalam sistem.
Gambar 4. Activity Diagram Kelola Data Kriteria
Gambar 5. Activity Diagram Kelola Data Alternatif
Gambar 6. Activity Diagram Kelola Nilai Kategori
Gambar 7. Activity Diagram Cetak Laporan
Gambar 8. Activity Edit Password Login

## 3) Class Diagram
Kelas  sebagai  suatu  set  objek  yang  memiliki atribut  dan  perilaku  yang  sama  yang  ditunjukkan pada  Gambar  9,  kelas  kadang  disebut  kelas  objek [17].
Untuk menggambarkan hubungan antara objek- objek dalam suatu sistem aplikasi, umumnya dibuat Class  Diagram setelah Use  Case  Diagram . Class Diagram ini bertujuan untuk menjelaskan bagaimana interaksi  dan  hubungan  antara  objek-objek  tersebut saling terkait dan membentuk sistem aplikasi secara keseluruhan.  Karena  memiliki  peran  penting  dalam desain dan pemahaman sistem aplikasi, maka Class Diagram juga  menjadi  representasi  visual  yang sangat diperlukan.
Gambar 9. Class Diagram
4) Sequence Diagram
Sequence  diagram yang  ditunjukkan  pada Gambar  10-14  menjelaskan  dan  memodelkan use case ,  berfungsi  memodelkan  sebuah  logika  dari sebuah method operasi, fungsi ataupun prosedur [18]. Untuk  memudahkan  dalam  pengembangan sistem,  perilaku  yang  dilakukan  oleh  aktor  beserta objek dari sistem dibuat dalam bentuk yang berurutan dan berdasarkan rangkaian urutan pengguna sistem.
Gambar 11. Sequence Diagram Kelola Data Alternatif
Gambar 12. Sequence Diagram Data Cetak Laporan
Gambar 13. Sequence Diagram Kelola Data Kategori
Gambar 14. Sequence Diagram Edit Password Login

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perhitungan Metode ARAS
1) Menentukan nilai kriteria, bobot, alternatif dan nilai optimum Tabel 1. Nilai Kriteria Kriteria Variabel Ket Nilai Harga Sangat Baik < 95.000 5 Baik 95.000 – 130.000 4 Cukup 130.000 – 345.000 3 Kurang 346.0 – 450.000 2 Sangat Kurang >450.000 1 Dosis Sangat Baik >200 kg/ha 5 Baik 151 –  200 kg/ha 4 Cukup 101 –  150 kg/ha 3 Kurang 50 – 100 kg/ha 2
Kriteria Variabel Ket Nilai Sangat Kurang <50kg/ha 1 N Sangat Baik 31 – 46 % 5 Baik 22 – 30 % 4 Cukup 16 – 21 % 3 Kurang 1 – 15 % 2 Sangat Kurang 0 % 1 P Sangat Baik 31 – 46 % 5 Baik 22 – 30 % 4 Cukup 16 – 21 % 3 Kurang 1 – 15 % 2 Sangat Kurang 0 % 1 K Sangat Baik 47- 60 % 5 Baik 31 - 46 % 4 Cukup 16 – 30 % 3 Kurang 1 – 15% 2 Sangat Kurang 0 % 1 Tabel 2. Tabel Kriteria Representasi Umur Umur Banyak Ket/Pupuk Usia ke 7 60-300 kg/ha Npk  Mutiara,  Kcl,  SP- 36, Urea, Npk ponska Usia  ke 15 60-300 kg/ha Npk Mutiara, ZA, DAP, Urea, Kamas Usia  ke 35 120 kg/ha KCL, DAP, ZA Tabel 3. Tabel Kode, Nama, Tipe dan Bobot Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe Bobot C1 Harga Cost 0,05 C2 Dosis Cost 0,05 C3 Usia ke 7 Benefit 0,10 C4 Usia ke 15 Benefit 0,10 C5 Usia ke 35 Benefit 0,10 C6 Nitrogen Benefit 0,20 C7 Fosfor Benefit 0,20 C8 Kalium Benefit 0,20 Tabel 4. Data Awal Perhitungan Kode Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
A0 Optimum 2 1 5 5 4 5 4 5 A1 Npk mutiara 2 3 4 5 1 2 3 3 A2 Kcl 2 3 3 1 4 1 1 5 A3 SP-36 4 1 5 1 1 1 4 1 A4 ZA 5 2 1 3 3 1 3 1 A5 DAP 5 1 1 2 3 2 4 1 A6 Urea 4 2 2 2 1 5 1 1 A7 Kamas 2 2 1 3 1 1 1 4 A8 Npk Ponska 4 2 4 1 1 2 2 2
2) Normalisasi Metode ARAS
Kriteria Cost
Kriteria cost memiliki  Rumus 𝑋𝑖𝑗 = 1 𝑥∗𝑖𝑗 , ,  Jika rumus tersebut telah diselesaikan rumus kedua mencari 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 . Berikut ini merupakan uraian perhitungan dari kriteria cost .
Kriteria C1 (Harga) dengan rumus 𝑋𝑖𝑗 = 1 𝑥∗𝑖𝑗 ,
A0,1 = 1 2 = 0,5 A1,1 = 1 2 = 0,5 A2,1 = 1 2 = 0,5 A3,1 = 1 4 = 0,25 A4,1 = 1 5 = 0,2 A5,1 = 1 5 = 0,2 A6,1 = 1 4 = 0,25 A7,1 = 1 2 = 0,5
A8,1 = 1 4 = 0,25
Kriteria C1 (Harga) dengan rumus 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 A0,1 = 0,5 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,5 3,15 = 0,1587 A1,1 = 0,5 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,5 3,15 = 0,1587 A2,1 = 0,5 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,5 3,15 = 0,1587 A3,1 = 0,25 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,25 3,15 = 0,0793 A4,1 = 0,2 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,2 3,15 = 0,0634 A5,1 = 0,2 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,2 3,15 = 0,0634 A6,1 = 0,25 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,25 3,15 = 0,0793 A7,1 = 0,5 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,5 3,15 = 0,1587 A8,1 = 0,25 0,5+0,5+0,5+0,25+0,2+0,2+0,25+0,5+0,25 = 0,25 3,15 =
0,0793
Kriteria C2 (Dosis) dengan rumus 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0
A0,2 = 1
1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 1 5,6666 = 0,1764 A1,2 = 0,3 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,3333 5,6666 = 0,0588
A2,2 = 0,3 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,3333 5,6666 = 0,0588 A3,2 = 1 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 1 5,6666 = 0,1764 A4,2 = 0,5 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,5 5,6666 = 0,0882
A5,2 = 1 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 1 5,6666 = 0,1764 A6,2 = 0,5 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,5 5,6666 = 0,0882 A7,2 = 0,5 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,5 5,6666 = 0,0882
A8,2 = 0,5 1+0,3333+0,3333+1+0,5+1+0,5+0,5+0,5 = 0,5 5,6666 = 0,0882
Kriteria Benefit
Untuk kriteria benefit memiliki rumus 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 . Berikut ini adalah uraian perhitungan kriteria benefit Kriteria C3 (Hari Ke-7): A0,3 = 5 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 5 26 = 0,1923
A1,3 = 4 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 4 26 = 0,1538
A2,3 = 3 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 3 26 = 0,1923
A3,3 = 5 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 5 26 = 0,1253 A4,3 = 1 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 1 26 = 0,0384 A5,3 = 1 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 1 26 = 0,0384 A6,3 = 2 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 2 26 = 0,0769 A7,3 = 1 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 1 26 = 0,0384
A8,3 = 4 5+4+3+5+1+1+2+1+4 = 4 26 = 0,1538
Kriteria C4 (Hari Ke-15):
A0,4 = 5 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 5 23 = 0,2173
A1,4 = 5 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 5 23 = 0,2173
A2,4 = 1 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 1 23 = 0,0434 A3,4 = 1 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 1 23 = 0,0434 A4,4 = 3 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 3 23 = 0,1304 A5,4 = 2 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 2 23 = 0,0869 A6,4 = 2 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 2 23 = 0,0869 A7,4 = 3 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 3 23 = 0,1304
A8,4 = 1 5+5+1+1+3+2+2+3+1 = 1 23 = 0,0434
Kriteria C5 (Hari Ke-35):
A0,5 = 4 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 4 19 = 0,2105 A1,5 = 1 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 1 19 = 0,0526 A2,5 = 4 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 4 19 = 0,2105 A3,5 = 1 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 1 19 = 0,0526
A4,5 = 3 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 3 19 = 0,1578
A5,5 = 3 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 3 19 = 0,1578 A6,5 = 1 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 1 19 = 0,0526 A7,5 = 1 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 1 19 = 0,0526 A8,5 = 1 4+1+4+1+3+3+1+1+1 = 1 19 = 0,0526
Kriteria C6 (Nitrogen):
A0,6 = 5 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 5 20 = 0,25 A1,6 = 2 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 2 20 = 0,1
A2,6 = 1 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 1 20 = 0,05 A3,6 = 1 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 1 20 = 0,05 A4,6 = 1 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 1 20 = 0,05 A5,6 = 2 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 2 20 = 0,1
A6,6 = 5 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 5 20 = 0,25
A7,6 = 1 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 1 20 = 0,05
A8,6 = 2 5+2+1+1+1+2+5+1+2 = 2 20 = 0,1
Kriteria C7 (Fosfor):
A0,7 = 4 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 4 23 = 0,1739 A1,7 = 3 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 3 23 = 0,1304 A2,7 = 1 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 1 23 = 0,0434
A3,7 = 4 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 4 23 = 0,1739 A4,7 = 3
4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 3
23 = 0,1304
A5,7 = 4 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 4 23 = 0,1739 A6,7 = 1
4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 1
23 = 0,0434
A7,7 = 1 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 1 23 = 0,0434
A8,7 = 2 4+3+1+4+3+4+1+1+2 = 2 23 = 0,0869
Kriteria C8 (Kalium):
A0,8 = 5 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 5 23 = 0,2173 A1,8 = 3 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 3 23 = 0,1304 A2,8 = 5 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 5 23 = 0,2173 A3,8 = 1
5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 1 23 = 0,0434 A4,8 = 1
5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 1 23 = 0,0434 A5,8 = 1 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 1 23 = 0,0434
A6,8 = 1
5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 1 23 = 0,0434
A7,8 = 4 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 4 23 = 0,1739 A8,8 = 2 5+3+5+1+1+1+1+4+2 = 2 23 = 0,0869

## 3) Perhitungan Normalisasi Terbobot

## Tabel 5. Tabel Normalisasi Terbobot
A/C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
A0 0,1587 0,1765 0,1923 0,2173 0,2105 0,25 0,1739 0,2173 A1 0,1587 0,0588 0,1538 0,2173 0,0526 0,1 0,1304 0,1304 A2 0,1587 0,0588 0,1153 0,0434 0,2105 0,05 0,0434 0,2173 A3 0,0794 0,1765 0,1923 0.0434 0,0526 0,05 0,1739 0,0434 A4 0,0635 0,0882 0,0384 0,1304 0,1578 0,05 0,1304 0,0434 A5 0,0635 0,1765 0,0384 0,0869 0,1578 0,1 0,1739 0,0434 A6 0,0794 0,0882 0,0769 0,0869 0,0526 0,25 0,0434 0,0434 X Bobot 0,05 0,05 0,10 0,10 0,10 0,20 0,20 0,20

## Tabel 6. Hasil Normalisasi Terbobot
A/C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
C8
A0 0,0079 0,0088 0,0192 0,0218 0,0211 0,05 0,0348 0,0435
A1 0,0079 0,0029 0,0154 0,0218 0,0053 0,02 0,0261 0,0261
A2 0,0079 0,0029 0,0116 0,0044 0,0211 0,01 0,0087 0,0435 A3 0,004 0,0088 0,0193 0.0044 0,0053 0,01 0,0348 0,0087 A4 0,0032 0,0044 0,0039 0,0131 0,0158 0,01 0,0261 0,0087
A5 0,0032 0,0088 0,0039 0,0087 0,0158 0,02 0,0348 0,0087 A6 0,004 0,0044 0,0077 0,0087 0,0053 0,05 0,0087 0,0087 A7 0,0079 0,0044 0,0039 0,0131 0,0053 0,01 0,0087 0,0348 A8 0,004 0,0044 0,0154 0,0044 0,0053 0,02 0,0174 0,0174
4) Menentukan Nilai Optimum
Setelah  menentukan  nilai  normalisasi  terbobot, selanjutnya  menghitung  nilai  optimum  pada  setiap alternatif  dengan  cara  menjumlah  semua  kriteria  dari masing-masing alternatif yang akan menghasilkan nilai Si. Perhitungan nilai optimum akan diuraikan di bawah ini:
A0 = 0,0079 + 0,0088 + 0,0192 + 0,0218+ 0,0211 + 0,05 + 0,0348 +0,0435 = 0,207
A1 = 0,0079 + 0,0029 + 0,0154 + 0,0218 + 0,0053 + 0,02+ 0,0261 +0,0261 = 0.1254
A2 = 0,0079 + 0,0029 + 0,0116 + 0,0044+ 0,0211 + 0,01+ 0,0087 +0,0435 = 0,1101 A3 = 0,004 + 0,0088 + 0,0193 + 0.0044+ 0,0053 + 0,01+ 0,0348 + 0,0087 = 0,0951 A4 = 0,0032 + 0,0044 + 0,0039 + 0,0131+ 0,0158 + 0,01+ 0,0261 + 0,0087 = 0,0852 A5 = 0,0032 + 0,0088 + 0,0039 + 0,0087+ 0,0158 + 0,02+ 0,0348 +0,0087 = 0.1038 A6 = 0,004 + 0,0044 + 0,0077 + 0,0087 + 0,0053 + 0,05+ 0,0087 + 0,0087 = 0.0974 A7 = 0,0079 + 0,0044 + 0,0039 + 0,0131 + 0,0053 + 0,01+ 0,0087 +0,0348 = 0.088 A8 = 0,004 + 0,0044 + 0,0154 + 0,0044+ 0,0053 + 0,02+ 0,0174 + 0,0174
= 0.0882
5) Menentukan Derajat Utilitas
Nilai derajat utilitas didapat dari perhitungan nilai Si  A1  dibagi  dengan  A0  yang  akan  menghasilkan  K1. Berikut adalah ulasan perhitungannya:
Alternatif A1 = 0,1254
0,207 = 0,6059
Alternatif A2 = 0,11 0,207 = 0,5312 Alternatif A3 = 0,0951 0,207 = 0,4594
Alternatif A4 = 0,085 0,207 = 0,4108 Alternatif A5 = 0,1038 0,207 = 0,5014 Alternatif A6 = 0,0974 0,207 = 0,4705
Alternatif A7 = 0,088 0,207 = 0,4249 Alternatif A8 = 0,0882 0,207 = 0,4258
Berikut adalah hasil perhitungan nilai optimum dan nilai  derajat  utilitas  sesuai  dengan  uraian  perhitungan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Si dan Ki
A/ C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Si Ki
A0 0,00 79 0,00 88 0,01 93 0,02 18 0,02 11 0,0 5 0,03 48 0,04 35 0,20 7 A1 0,00 79 0,00 29 0,01 54 0,02 18 0,00 53 0,0 2 0,02 61 0,02 61 0.12 54 0,60 59 A2 0,00 79 0,00 29 0,01 16 0,00 44 0,02 11 0,0 1 0,00 87 0,04 35 0,11 0,53 12 A3 0,00 4 0,00 88 0,01 93 0.00 44 0,00 53 0,0 1 0,03 48 0,00 87 0,09 51 0,45
94
A4 0,00 32 0,00 44 0,00 39 0,01 31 0,01 58 0,0 1 0,02 61 0,00 87 0,06 5 0,41 08
A5 0,00 32 0,00 88 0,00 39 0,00 87 0,01 58 0,0 2 0,03 48 0,00 87 0.10 38 0,50
14
A6 0,00 4 0,00 44 0,00 77 0,00 87 0,00 53 0,0 5 0,00 87 0,00 87 0.09 74 0,47
05
A7 0,00 79 0,00 44 0,00 39 0,01 31 0,00 53 0,0 1 0,00 87 0,03 48 0.08 8 0,42
49
A8 0,00 4 0,00 44 0,01 54 0,00 44 0,00 53 0,0 2 0,01 74 0,01 74 0.88 2 0,
4258

## 6) Menentukan Ranking
Berikut  merupakan  hasil  perankingan  dari  hasil perhitungan  metode  ARAS.  Jadi  dapat  ditarik kesimpulan bahwa yang  memiliki nilai  tertinggi adalah pupuk NPK Mutiara (A1). Sehingga Pupuk NPK Mutiara merupakan pupuk terbaik untuk bawang merah. Seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Hasil Ranking Kode A Nama A Ki Ranking A1 NPK Mutiara 0,6059 1 A2 KCL 0,5312 2 A3 SP-36 0,4594 5 A4 ZA 0,4108 8 A5 DAP ( Phospat ) 0,5014 3 A6 Urea 0,4705 4 A7 Kamas 0,4249 7 A8 NPK Phonska 0,4258 6

## B. Implementasi Sistem
1) Halaman Login
Sistem  ini  dapat  diakses  dengan  cara  user melakukan login terlebih dahulu dengan memasukkan username dan password .  Halaman login ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Login
2) Halaman Utama Halaman  ini user dapat  melihat  informasi mengenai  gambaran  sistem  yang  ditunjukkan  pada Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Utama
3) Halaman User
Sistem  memunculkan form hak  akses  yang dapat menggunakan sistem SPK Metode ARAS ini, tidak  hanya  itu user dapat  menambahkan  dan menghapus user yang ditunjukkan pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman User
4) Halaman periode
Halaman  ini  menampilkan  tiga  perhitungan periode masa tanam bawang merah yang ditunjukkan pada Gambar 18.

## Gambar 18. Halaman Periode
5) Data Halaman Kriteria
Halaman  ini user dapat  menambahkan  kode kriteria,  nama  kriteria  yang  telah  ditentukan  pakar, tipe kriteria cost / benefit dan juga bobot antar kriteria yang  ditentukan  pakar  pupuk.  Berikut  tampilan halaman kriteria yang ditunjukkan pada Gambar 19.

## Gambar 19. Halaman Kriteria
6) Halaman Data Nilai Sub Kriteria
Pada  halaman  nilai  sub  kriteria, user dapat menambahkan  dan  menguraikan  kriteria  utama menjadi  bagian  yang  lebih  spesifik  serta user juga dapat meng input kan keterangan nilai dari setiap sub kriterianya.  Berikut  merupakan  tampilan  data  nilai sub kriteria yang ditunjukkan pada Gambar 20.

## Gambar 20. Data Nilai Sub Kriteria
7) Halaman Alternatif
Halaman ini user dapat menambahkan kriteria untuk kebutuhan  perhitungan  metode  ARAS.  Berikut merupakan  tampilan  halaman  alternatif  yang ditunjukkan pada Gambar 21.
Gambar 21. Halaman Alternatif
8) Halaman Input Data Nilai Setiap Periode
Pada menu nilai, user dapat menambahkan data untuk  keperluan  perankingan  akhir. User dapat memilih  periode  sesuai  keinginan  terlebih  dahulu. Berikut  merupakan  tampilan input data  nilai  setiap periode yang ditunjukkan pada Gambar 22.
Gambar 22. Input Data Nilai Setiap Periode
9) Halaman Perhitungan User dapat melihat perhitungan dan perankingan  akhir  jika user memilih  periode  yang ingin  ditampilkan  dan  memilih  berapa  rekomendasi pupuk  yang  ditampilkan  oleh  sistem.  Berikut merupakan tampilan halaman perhitungan dari setiap periode yang ditunjukkan pada Gambar 23.

## Gambar 23. Halaman Perhitungan
10) Halaman Rekomendasi Pupuk Terbaik Setelah user mengeklik button hitung,  sistem akan  menampilkan  halaman  perhitungan  dan  akan mendapatkan  rekomendasi  pupuk  terbaik  untuk bawang merah. Berikut tampilan halaman rekomendasi  pupuk  terbaik  yang  ditunjukkan  pada Gambar 24.
Gambar 24. Halaman Rekomendasi Pupuk

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan  untuk  pemilihan  pupuk  untuk  tanaman bawang merah menggunakan metode ARAS, pengguna sistem  dapat  dengan  mudah  dan  cepat  mengambil keputusan terkait pemilihan pupuk terbaik untuk bawang merah.
Sistem ini telah dibangun dan diuji, menunjukkan  bahwa  metode  ARAS  efektif  digunakan untuk  mengambil  keputusan  pemilihan  pupuk  terbaik pada  tanaman  bawang  merah  untuk  kelompok  tani  di Kecamatan  Brebes.  Dengan  adanya  sistem  ini, diharapkan  pengguna  dapat  terbantu  dan  lebih  mudah serta  cepat  dalam  mengambil  keputusan  pemilihan pupuk  terbaik  untuk  tanaman  bawang  merah  dengan tingkat akurasi yang lebih baik.
Hasil  dari  sistem  perhitungan  metode  ARAS yaitu perankingan dari 8 alternatif: NPK Mutiara, KCI, SP-36, ZA, DAP ( Phospat ), Urea, Kamas, NPK Ponska . Berdasarkan  kriteria  pemilihan  pupuk,  dari  8  alternatif itu NPK mutiara berada di urutan pertama dengan nilai ki 0,6059, urutan kedua KCI dengan nilai ki 0.5312 dan urutan ketiga DAP( Phospat ) dengan nilai 0,5014.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Rosyadi,  N.  Achmad,  and  T.  Triyono, “Meningkatkan  Efisiensi  dan  Profitabilitas  pada Usaha Tani Bawang Merah di Kabupaten Brebes,” War.  LPM ,  Vol.  13,  No.  1,  pp.  65–76,  2017,  doi:
10.23917/warta.v13i1.3211.
[2]   admin D. Brebes, “Ganjar Pranowo Ingatkan Pada Petani  Brebes  untuk  Meningkatkan  Produktivitas Bawang Merah”, [Online]. Available: https://dpkp.brebeskab.go.id/1681/produktiitas- bawang-merah-menurun-ganjar-pranowo-
ingatkan-pada-petani-brebes/
[3]  A.  M.  Nur  Indah,  Mansyur.  I,  Eko  H.  P., “Makalah_Pupuk_Dan_Pemupukan,” 2021.
[4]  N.  Anti,  D.  Artika,  and  A.  Calam,  “Pemilihan Pupuk Terbaik Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode ARAS,” Vol. 1, No. November, pp. 795– 806, 2022.
[5]  D.  E.  Profesi,  “Kepegawaian  Menggunakan UNIFIED  MODELING  LANGUAGE  (  UML  ) Analysis  And  Design  Of  Employee  Information System Use Unified Modeling Language ( UML ) Abstrak,” Vol. 7, No. 1, pp. 22–33, 2018.
[6] Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan . [7]  I Nyoman Tri Anindia Putra, I Gede Iwan Sudipa, I Putu  Candra  Jumariana,  and  Yohana  Jun, “Penerapan  Algoritma  Copeland  Score  Sebagai Penunjang  Penerimaan  Beasiswa  KIP  Di  Kampus Institut  Bisnis  dan  Teknologi  Indonesia,” J. Technol.  Informatics ,  Vol.  4,  No.  2,  pp.  57–62, 2023, doi: 10.37802/joti.v4i2.310.
[8]  T.  Purba,  R.  Situmeang,  and  H.  F.  Rohman, Pemupukan dan Teknologi Pemupukan . 2021.
[9]  U. Darmania and S. Yuniarti, “Teknologi Budidaya Bawang Merah,” Balitsa Litbang . October, pp. 1– 10, 2012.
[10]  S.  W.  Sari  and  B.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ketua  Danru  Terbaik Menggunakan  Metode  ARAS,” Semin.  Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 291– 300, 2019.
[11]  E.  A.  Adali  and  A.  T.  Isik,  “Air  Conditioner Selection  Problem  With  Copras  and  Aras Methods,” Air Cond. Sel. Probl. With Copras Aras Methods , Vol. 5, No. 2, pp. 124–138, 2016.
[12]  Haviluddin,  “Memahami  Penggunaan  UML  ( Unified  Modelling  Language  ),” Memahami Pengguna. UML (Unified Model. Lang. , Vol. 6, No. 1, pp. 1–15, 2011, [Online]. Available: https://informatikamulawarman.files.wordpress.co m/2011/10/01-jurnal-informatika-mulawarman-
feb-2011.pdf
[13]  A.  Mahendra  and  S.  Saefurrohman,  “Pemilihan Pupuk  Efektif  Untuk  Budidaya  Tanaman  Bawang Merah  Di  Kabupaten  Demak,” J.  Teknoinfo ,  Vol. 16, No. 2, pp. 323, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1931.
[14]  A.  Josi,  “Penerapan  Metode  Prototyping  Dalam Membangun  Website  Desa  (Studi  Kasus  Desa Sugihan Kecamatan Rambang),” Jti , Vol. 9, No. 1, pp. 50–57, 2017.
[15]  Ricogunawan,  “Systematic  Literature  Review Rekayasa  Perangkat  Lunak  Tentang  Sistem Informasi Berbasis Website”. May, 2021, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/3513347 99_Systematic_Literature_Review_Rekayasa_Per angkat_Lunak
[16]  Fitri  Ayu  and  Nia  Permatasari,  “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech , Vol. 2, No. 2, pp. 12–26, 2018, [Online]. Available: http://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/a
rticle/download/33/25
[17]  Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem Informasi  Remunerasi  Dosen  Dengan  Database Oracle  (Studi  Kasus:  UIN  Sumatera  Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform. , Vol. 3, No.
1, pp. 1–9, 2018.
[18]  K.  Nistrina  and  L.  Sahidah,  “Unified  Modelling Language  (Uml)  Untuk  Perancangan  Sistem Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Di  Smk Marga Insan Kamil,” J. Sist. Inf. , Vol. 04, No. 01, pp. 12– 23, 2022.