DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## KOMBINASI METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN BENIH CABAI UNGGUL
Suci Andriyani 1* , Febby Madonna Yuma 1
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal email: suciandriyani94@gmail.com
Abstract: Chili consumption in Indonesia continues to increase. Imports are carried out by the government  to  meet  domestic  needs  such  as  those  from  Malaysia  and  Vietnam.  To  overcome this  chili  import  problem,  it  is  necessary  to  maximize  the  efforts  made  by  local  farmers  to produce  chili  yields  with  optimal  quantity  and  quality.  Efforts  that  can  be  made  besides increasing  unproductive  agricultural  land  are  applying  technology  to  determine  the  best  / superior  chili  seeds.  So  far,  local  farmers  use  hereditary  concepts  such  as  trial  and  error  in determining the chili seeds to be planted. As a result of which occurs that the harvest is unstable and tends to fall even the possibility of crop failure. The purpose of the analysis of this research is to apply technology that can improve chili crop yields through the application of a Decision Support System. To get more optimal results, the application of technology is carried out using the concept of a combination of 2 methods based on the superiority of each method. The method used  is  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  because  it  has  accurate  criteria  analysis. Furthermore,  the  Weighted  Product  (WP)  method  is  applied  because  it  can  find  alternative preference values that are quick and easy. Based on the process and results of the analysis that has  been  done,  the  application  of  the  AHP  method  can  produce  priority  factors  for  selecting superior  chili  seeds  that  are  weighted  for  ranking  WP  method.  Whereas  the  WP  method  can produce  an  alternative  ranking  quickly  with  the  highest  alternative  being  A5  with  a  value  of 0.153.
Keywords: Chili Seeds; AHP; Weighted Product; SPK.
Abstrak: Konsumsi  cabai  di  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan.  Impor  dilakukan  oleh pemerintah untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri seperti dari negara Malaysia dan Vietnam. Untuk  mengatasi  masalah  impor  cabai  ini,  perlu  upaya  maksimal  yang  dilakukan  oleh  petani lokal untuk menghasilkan hasil panen cabai dengan kuantitas dan kualitas yang optimal. Upaya yang  dapat  dilakukan  selain  memperbanyak  lahan  pertanian  yang  belum  produktif  yaitu menerapkan teknologi teknologi untuk menentukan benih cabai yang terbaik/unggul. Selama ini petani  lokal  menggunakan  konsep  turun  temurun  seperti  coba-coba  dalam  menentukan  benih cabai yang akan ditanam. Akibat yang terjadi yaitu hasil panen yang tidak stabil dan cendrung turun bahkan kemungkinan gagal panen. Adapun tujuan dari analisis penelitian ini adalah untuk menerapkan teknologi yang dapat meningkatkan hasil panen tanaman cabai melalui penerapan Sistem  Pendukung  Keputusan.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal,  penerapan teknologi  dilakukkan  menggunakan  konsep  kombinasi  2  metode  yang  didasarkan  pada keunggulan dari masing-masing metode. Metode yang digunakan Analitical Hierarchy Process (AHP)  karena  memilki  analisis  kriteria  yang  akurat.  Selanjutnya  diterapkan  metode  Weighted Product (WP) karena memiliki kemampuan penemuan nilai preferensi alternatif yang cepat dan mudah.  Berdasarkan  proses  dan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  penerapan  metode  AHP mampu  menghasilkan  faktor  prioritas  pemilihan  benih  cabai  unggul  yang  menjadi  nilai  bobot untuk  perankingan  metode  WP.  Sedangkan  metode  WP  mampu  menghasilkan  perankingan alternatif dengan cepat dengan alternatif tertinggi yaitu A5 dengan nilai 0,153.
Kata Kunci: AHP; Benih Cabai; SPK; Weighted Product.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Cabai  ( Capsicum  annuum  L ) tumbuhan  yang  merupakan  sebuah komoditas  dengan  tingkat    kebutuhan masyarakat yang tinggi secara ekonomi sebagai rempah dalam memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  [1]. Sebagai sebuah rempah, capai memiliki peranan  yang  sangat  penting  dalam masakan  khas  nusantara  yaitu  untuk meningkatkan  selera  makanan.  [2]. Konsumsi  cabai  di  Indonesia  terus mengalami  peningkatan  sejak  tahun 2016  sebanyak  972.452  ton,  tahun 2017  sebanyak  1,051,911,  dan  tahun 2018  sebanyak  1,137,688.  Dalam pemenuhan  kebutuhannya,  pemerintah sampai  melakukan  impor  seperti  dari negara  malaysia  dan  vietnam.  Untuk mengatasi  masalah  impor  cabai  ini, perlu  upaya  maksimal  yang  dilakukan oleh  petani  lokal  untuk  menghasilkan hasil panen cabai dengan kuantitas dan kualitas  yang  optimal.  Upaya  yang dapat  dilakukan  selain  memperbanyak lahan  pertanian  yang  belum  produktif yaitu  menerapkan  teknologi  dalam pertanian cabai. Hal ini untuk menunjang  meningkatnya  hasil  panen. Salah  satuya  menerapkan  teknologi untuk  menentukan  benih  cabai  yang terbaik/unggul.
Permasalahannya, selama ini petani lokal menggunakan konsep turun temurun  atau  yang  disebut  dengan  cara tradisional  seperti  coba-coba  dalam menentukan  benih  cabai  yang  akan ditanam[3].  Akibat  yang  terjadi  yaitu hasil  panen  yang  tidak  stabil  dan cendrung  turun  bahkan  kemungkinan gagal panen.  Begitupun petani di  Desa Rawang Panca Arga Kabupaten Asahan yang  menjadi  lokasi  observasi,  petani masih menggunakan cara coba-coba dan mengandalkan kebiasaan turun temurun
dalam  menentukan  benih  cabai  yang ditanam.  Sebagai  contoh  masih  ada petani memilih benih cabai berdasarkan harga  benih  yang  murah  dan  yang memiliki  masa  panen  lebih  cepat. Namun  hal  tersebut  kurang  mampu mengatasi  hama  yang  muncul  kapan saja sehingga memung-kinkan
menghasilkan  hasil  panen  yang  rendah.
Selain  tonase  yang  lebih  sedikit  hal  itu juga  berpengaruh  pada  kualitas  cabai yang dihasilkan. Dampaknya mengurangi harga jual hasil panen. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi yang dapat meningkatkan  hasil  panen  tanaman cabai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan. Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal, penerapan  teknologi  dilakukkan  meng- gunakan  konsep  kombinasi  2  metode yang  didasarkan  pada  keunggulan  dari masing-masing  metode.  Metode  yang digunakan Analitical Hierarchy Process (AHP)  karena  memilki  analisis  kriteria yang  akurat  [4],  selanjutnya  diterapkan metode Weighted  Product (WP)  karena memiliki  kemampuan  penemuan  nilai preferensi  alternative yang  cepat  dan mudah[5], [6].
Cabai  adalah  buah  dari  sebuah tumbuhan  yang  masuk  dalam rumoun Genus  Capsium yang  popular  sebagai rempah  makanan  yang  dapat  dijadikan sebagai  penguat  rasa.  Pada  benua  Asia khususnya  Indoinesia,  cabai  berperan sangat  penting  dalam  sebuah  makanan yang  dapat  menggugah  rasa  sehingga dapat meningkatkan nafsu makan[7].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan    sebuah    sistem  secara komputerisasi yang diperuntukkan untuk menyelesaikan sebuah permasalahan tertentu dengan pendekatan kuantitatif dalam membantu penentu keputusan seperti manajer yang
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
memudahkannya dalam mengambil keputusan. Sehingga Sebuah permasalahan yang rumit dapat
diselesaikan  dengan  cepat  dan  proses yang mudah [8].
Analitycal Hierarchy Process
adalah  sebuah  metode  pemecahan masalah  dalam  pengambil  keputusan dengan  menggu-nakan  konsep  hirarki dalam  menghasilkan  sebuah  solusi prediktif  yang  dapat  dijadikan  sebagai masukan bagi pengambil keputusan [9].
Analisis  data  ini  dimulai  dengan menentukan  nilai  pembobotan  kriteria yang  konsisten  menggunakan  metode AHP.  Prosedur  dalam  metode  AHP meliputi:
1. Mendefinisikan masalah dalam bentuk hirarki.
2. Menentukan prioritas elemen
Matriks  perbandingan  berpasangan menggunakan  bilangan  1  -  9  untuk mempresentasikan kepentingan relatif  dari  suatu  elemen  terhadap elemen yang lainnya. 3. Sintesis Pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas.
4. Mengukur konsistensi
Bertujuan untuk mendapatkan pertimbangan  pada  sebuah  kriteria dengan konsistensi yang baik.
Hitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus: CR = CI/IR (1)
Dimana CR = Consistency Ratio CI= Consistency Index , CI=(λmaks-n)/n, Dimanan = banyaknyaelemen IR = Indeks Random Nilai Indeks Random
5. Consistensi Ratio (CR)
Jika nilainya CR <= 0,1 maka nilai konsistensi  sudah  baik,  sedangkan
jika  CR  >0,1  makapenilaian  data judgment harus diperbaiki.
Weighted  Product merupakan metode  yang  popular  dalam  sistem pendukung  keoputusan  karena  mampu mengatasi  permasalahan  yang  bersifat Multi Attribute Decision Making (MADM).  Metode Weighted  Product menggunakan  perkalian  antara  nilai atribut  (faktor),  dengan  proses    setiap atribut (faktor) terlebih dahuku
dipangkatkan  dengan  bobot  atribut (faktor) yang disuai [10].
Preferensi  untuk  alternatif  Ai dimulai  dari  mencari  nilai  vector  S sebagai berikut:
(1)
Keterangan: i= 1,2,3,…n;  dengan  wj = 1. wj  merupakan  nilai  pangkat  dalam sebuah  atribut  dalam  sebuah  product. Selanjutnya  proses  dilanjutkan  untuk mencari  ini  preverensi  (Vi)  untuk mendapatkan hasil berupa perangkingan alternative dengan rumus seagai berikut. (2)
Hasil    preferensi  (Vi)  menunjukkan tingkat  keterpilihan  sebuah  alternatif dengan nilai terkecil dan terendah.

## METODE
Penelitian dilaksanakan pada kelompok  tani  rawang  dengan  jumlah responden  sebanyak  5  orang  yang bepengalaman  dibidangnya.    Adapun kerangka  kerja  dari  penelitian  ini  yaitu
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sebagai berikut:
1. Studi Pustaka
Kajian  pustaka  dimaksudkan  untuk mempelajari  dan  memahami  ruang lingkup  permasalahan  benih  cabai. Bahan  kajian  yang  digunakan adalah publikasi karya ilmiah jurnal dan  prosiding,  buku  referensi  dan sumber lainnya.
2. Penyusunan Instrumen
Penyusunan  instrumen  didasarkan pada  studi  pustaka  dan  pendapat para  pakar.  Selanjutnya  dilakukan pengu-jian istrumen untuk mendapatkan instrument yang valid dan reliable. 3. Pengumpulan Data Pengumpulan data ini terkait dengan permasalahan melalui observasi,  pengisian  angket  dan wawancara  yang  akan  diberikan kepada para pakar yang memahami kriteria  dan  alternatif  benih  cabai yang unggul yang akan dianalisis.
4. Analisis Data Analisis dilakukan melalui kombinasi  2  metode  SPK  yaitu AHP aan WP. AHP untuk mendapatkan informasi berupa kriteria yang paling dominan dalam pemilihan  benih  cabai  terbaik.
selanjutnya  metode  WP  untuk mendapatkan  nilai  preferensi  dari alternatif yang  disusun  dalam bentuk perangkingan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berangkat dari hasil pengumpulan data yang telah
dilaksanakan, ada beberapa kiriteria dari pemilihan benih cabai unggul yang akan diterapkan  ke  dalam  metode  AHP sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Bibit Cabai Kriteria Keterangan Jenis C1 Harga Bibit Cost C2 Masa Panen Benefit C3 Panjang Buah  Benefit C4 Berat Buah Benefit C5 Penyakit Cost C6 Cabang Benefit Langkah selanjutnya dalam menganalisa  data  kriteria  yang  telah dikumpulkan  tersebut  diawali  dengan membentuk matriks perbandingan kriteria berikut :
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria Selanjutnya melakukan perhitungan setiap  elemen  dengan  jumlah  elemen dan  rata-rata  yang  membentuk  tabel sintesis  yang  akan  dijadikan  landasan dalam  melakukan  perankingan  kriteria berikut ini.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1,000 7,000 2,000 8,000 0,500 6,000 C2 0,143 1,000 0,167 2,000 0,125 0,500 C3 0,500 6,000 1,000 7,000 0,333 4,000 C4 0,125 0,500 0,143 1,000 0,125 0,333 C5 2,000 8,000 3,000 8,000 1,000 7,000 C6 0,167 2,000 0,250 3,000 0,143 1,000 3,935  24,500 6,560 29,000 2,226 18,833
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 3. Sistesis Perbandingan Kriteria Jumlah Setiap Elemen Jumlah Rata- Rata 0,254  0,286 0,305  0,276  0,225  0,319 1,664 0,277 0,036  0,041 0,025  0,069  0,056  0,027 0,254 0,042 0,127  0,245 0,152  0,241  0,150  0,212 1,128 0,188 0,032  0,020 0,022  0,034  0,056  0,018 0,182 0,030 0,508  0,327 0,457  0,276  0,449  0,372 2,389 0,398 0,042  0,082 0,038  0,103  0,064  0,053 0,383 0,064
Langkah  selanjutnya  melakukan  yaitu perhitungan Consistensi Rasio (CR).  CI
=  (  λ  maks-n)/n,  Di  mana  n  = banyaknya elemen λmaks=(3,935*0,277)+(24,500*0,042)+ (6,560*0,188)+(29,000*0,030)+ (2,226*0,398)+(18,833*0,064) = 6,332 n          =  6 CI = (6,331-6) / (6-1) = 0,066 IR        = 1,24 karena n = 6
CR       = CI / IR = 0,066 / 1,24 = 0,053
Mengacu pada hasil
penemuan
CR=0,053  di  atas, maka  nilai  ketentuan
bahwa  CR<0,1dapat  dipenuhi  sehingg proses  analisa  prioritas  kriteria  yang mempengaruhi  pemilihan  benih  cabai unggul dikatakan konsisten.
Hasil  perhitungan  dari  metode AHP  diatas  dalam  bentuk  faktor prioritas  akan  menjadi  bobot  preferensi dari  metode  WP.  Langkah  penelitian selanjutnya adalah menentukan alternatif-alternatif  benih  cabai  unggul dan kriteria sebelumnya untuk mendapat benih cabai unggul. Tabel 4. Nilai Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 5 3 5 3 A2 3 4 5 3 5 2 A3 5 5 3 2 3 3 A4 3 5 5 2 3 2 A5 3 4 4 5 3 5 A6 5 3 4 5 5 5 A7 4 2 3 3 5 2 A8 2 3 4 4 5 4 Tabel 5. Bobot Preferensi C1 C2 C3 C4 C5 C6 Wj
0,277  0,042  0,188  0,030  0,398  0,064  1,000
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai vektor  S,  prosesnya  dimulai  dari memang-katkan  bobot  kriteria  dan mengalikan  bobot  preferensi  masing- masing  yaitu  sebagai  berikut  dengan inisial  masing-masing  alternatif  S1 sampai S8 S1 = (4 0,277 )*(5 0,042 )*(5 0,188 )*(3 0,030 )* (5 0,398 )*(3 0,064 ) = 0,576 S2 = (3 0,277 )*(4 0,042 )*(5 0,188 )*(3 0,030 )*
(5 0,398 )*(2 0,064 ) = 0,602
S3 = (5 0,277 )*(5 0,042 )*(3 0,188 )*(2 0,030 )* (3 0,398 )*(3 0,064 ) = 0,596 S4 = (3 0,277 )*(5 0,042 )*(5 0,188 )*(2 0,030 )*
(3 0,398 )*(2 0,064 ) = 0,736 S5 = (3 0,277 )*(4 0,042 )*(4 0,188 )*(5 0,030 )* (3 0,398 )*(5 0,064 ) = 0,762 S6 = (5 0,277 )*(3 0,042 )*(4 0,188 )*(5 0,030 )*
(5 0,398 )*(5 0,064 ) = 0,533 S7 = (4 0,277 )*(2 0,042 )*(3 0,188 )*(3 0,030 )*
(5 0,398 )*(2 0,064 ) = 0,491 S8 = (2 0,277 )*(3 0,042 )*(4 0,188 )*(4 0,030 )*
(5 0,398 )*(4 0,064 )
= 0.673 Maka  dari  hasil  perhitungan  di  atas, terbentuklah tabel nilai vektor S berikut :
Tabel 6. Nilai Vektor S Nilai Vektor S Hasil S 1 0,576 S 2 0,602 S 3 0,596 S 4 0,736 S 5 0,762 S 6 0,533 S 7 0,491 S 8 0,673
Langkah  akhir  menghitung  nilai  vektor tersebut  yang  akan  digunakan  untuk menghitung preferensi (Vi) untuk proses perankingan. Perhitungan tersebut seperti di bawah ini:
= 0,116 = 0,121 = 0,120 = 0,148 = 0,53 = 0,107 = 0,099
= 0,135
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Maka  dari  hasil  perhitungan  diatas proses  perankingan  dengan  metode  WP sebagai berikut : Tabel 7. Perankingan Vektor Hasil Ranking V 1 0,116 6 V 2 0,121 4 V 3 0,120 5 V 4 0,148 2 V 5 0,153 1 V 6 0,107 7 V 7 0,099 8 V 8 0,135 3 Berdasarkan hasil perhitungan preferensi  pada  tabel  7,  secara  berurut alternatifyang  terbaik  adalah  A5,  A4, A8, A2, A3, A1, A6, dan A7.

## SIMPULAN
Adapun  simpulan  dari  proses penelitian  ini  adalah  Penerapan  metode AHP  dapat  membantu  menganalisis kriteria  prioritas  yang  konsisten  dalam pemilihan benih cabai unggul.
Berdasarkan hasil analisispemilihan benih  cabai  unggul,  metode  WP  telah berhasil  menentukan  alternatif  terbaik berdasarkan  faktor  prioritas  pemilihan benih  cabai  unggul  melalui  penerapan metode  AHP  sebelumnya.  Alternatif yang  terbaik  dan  menghasilkan  nilai paling  tertinggi  dengan  nilai  vektor 0,153  merupakan  benih  cabai  yang paling unggul.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  sepenuhnya  oleh Kementerian Riset Dan Teknologi/Badan  Riset  Dan  Inovasi Nasional melalui Deputi Bidang
Penguatan  Riset  Dan  Pengembangan
Sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. A. Simanjorang, “PENGARUH  KONSENTRASI CMCDAN LAMA PENCELUPAN PADA APLIKASI LIDAH BUAYA (Aloe vera L.) SEBAGAI EDIBLE COATING PADA CABAI MERAH (Capsicum annum  L.),” J.  Ilm.  Mahasiswa, Univ. lampung , pp. 1–53, 2017. [2] Y. Rachmawati, “Analisis Pengaruh Produksi dan Konsumsi Terhadap Harga Cabai Merah  di  Sumatera  Utara,” J. Bis-A  J.  Bisnis  Adm. ,  vol.  8,  no.
1, pp. 83–86, 2019.
[3] P.  Puspitawati,  N.  Hasanah,  A.
Febriyani,  and  D.  Andriansyah, Kearifan  Lokal  Petani  Kopi
Dataran  Tinggi  Gayo .  Yayasan
Kita Menulis, 2020. [4] Z.  Azhar  and  M.  Handayani, “Analisis  Faktor  Prioritas  Dalam Pemilihan Perumahan Kpr Menggunakan  Metode  Ahp,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol.
1, no. 2, p. 19, 2018.
[5] A.  Ahmadi  and  D.  T.  Wiyanti, “Implementasi Weighted Product ( WP ) dalam Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat PNPM Mandiri Perdesaan,” Semin.  Nas.  Apl. Teknol. Inf. , pp. 19–22, 2014. [6] R.  Rustam  and  R.  A.  Aziz, “MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN RASKIN MENGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT  (WP)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.596 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
DAN  TOPSIS,” J.  Inf.  dan Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 19–30,
2019.
[7] K.
Sukiyono, “file:///C:/Users/asus/Downloads/
51-146-4-PB.pdf,” J. Agro Ekon. ,
vol. 23, no. 2, p. 176, 2016. [8] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Sebagai Strategi Pembinaan  Kecerdasan  Anak,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2017. [9] H.  Nurdiyanto  and  H.  Meilia, “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan  Industri  Kecil Dan  Menengah  Di  Lampung Tengah  Menggunakan  Analitical Hierarchy Process (Ahp),” Semnasteknomedia  Online ,  vol. 4, no. 1, pp. 3-3–37, 2016.
[10]  M. Muslihudin and T. F. Abdillah, “Jurnal TAM.,” J. TAM
(Technology Accept.  Model. , vol.
2, no. 0, pp. 26–32, 2017.