## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAHAN PERTANIAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE
Sri Widaningsih 1) , Agus Suheri 2) ,Deni Kurnia 3)
1,2,3 Teknik Informatika  Fakultas Teknik, Universitas Suryakancana, Jl.Pasir Gede Raya Cianjur, Jawa Barat Co Responden Email: sriwida@unsur.ac.id
Article history
Received  19 Feb 2023 Revised    05 Sep 2023 Accepted  21 Sep 2023 Available online 22 Nov 2023
Keywords Agricultural,
land, DSS, SMART, MCDM

## Abstract
Soil quality is one of the things considered in the selection of agricultural land. The Cianjur District Agriculture Service has problems in determining soil quality assessments  quickly  and  accurately.  There  are  several  factors  that  affect  soil quality, including soil fertility. Decision Support Systems (DSS)) can help related agencies  to  determine  the  quality  of  soil  fertility  in  an  area  more  quickly  and precisely.  There  are  five  criteria  considered,  namely  the  level  of  soil contamination,  oxygen  levels,  moisture  content,  nutrients  and  level  of  fertilizer use.  The  method  used  in  the  calculation  is  the  simple  multi  attribute  rating technique (SMART). There are five alternative areas that will be assessed for the quality of soil fertility, namely the Ciranjang, Kadupandak, Cijati, Sukaluyu and Sukanagara areas. Software engineering uses the waterfall method which consists of  four  stages,  namely  planning,  analysis,  design,  and  implementation.  System modeling  uses  the  unified  modeling  language  (UML).  From  the  SMART calculation results, the highest soil fertility quality value was obtained, namely in the Kadupandak area with a total value of 0.933 and included in very good quality farming land
Riwayat Diterima 19 Feb 2023 Revisi     05 Sep 2023
Disetujui 21 Sep 2023 Terbit online 22 Nov 2023
Kata Kunci Pertanian, lahan,
SPK, SMART, MCDM

## Abstrak
Kualitas  tanah  merupakan  salah  satu  hal  yang  dipertimbangkan  dalam  pemilihan lahan pertanian. Dinas Pertanian Kabupaten Cianjur memiliki permasalahan dalam menentukan  penilaian  kualitas  tanah  secara  cepat  dan  tepat.  Terdapat  beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas tanah diantaranya yaitu kesuburan tanah. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu  dinas  terkait  untuk  menentukan kualitas  kesuburan  tanah  di  suatu  daerah  dengan  lebih  cepat  dan  tepat.  Ada  lima kriteria yang dipertimbangkan yaitu tingkat pencemaran tanah, kadar oksigen, kadar air,  unsur  hara  dan  tingkat  penggunaan  pupuk.  Metode  yang  digunakan  dalam perhitungan yaitu simple multi attribute rating technique (SMART). Terdapat lima alternatif  daerah  yang  akan  dinilai  kualitas  kesuburan  tanahnya  yaitu  daerah Ciranjang,  Kadupandak,  Cijati,  Sukaluyu  dan  Sukanagara.  Rekayasa  perangkat lunak  menggunakan  metode waterfall yang  terdiri  dari  empat  tahapan  yaitu planning,  analysis,  design ,  dan implementation .  Pemodelan  sistem  menggunakan unified modeling language (UML) . Dari hasil perhitungan SMART diperoleh nilai kualitas kesuburan tanah tertinggi yaitu pada daerah Kadupandak dengan nilai total 0,933 dan termasuk ke dalam kualitas lahan tani sangat baik.

## PENDAHULUAN
Penentuan kualitas tanah merupakan salah satu  hal  yang  dipertimbangkan  dalam penentuan  lahan  untuk  pertanian.  Kualitas tanah  merupakan  kapasitas  dari  suatu  tanah dalam  suatu  lahan  untuk  mempertahankan pertumbuhan dan produktivitas tanaman serta hewan, mempertahankan kualitas udara dan air atau  mempertahankan  kualitas  lingkungan (Plaster,  2003).  Kesuburan  tanah  merupakan
salah  satu  faktor  yang  menentukan  kualitas tanah selain jenis tanah, curah hujan, irigasi air dan suhu. Kesuburan tanah adalah kemampuan suatu tanah menyediakan unsur hara tanaman dalam jumlah yang mencukupi untuk kebutuhan  tanaman,  dalam  bentuk  senyawa- senyawa  yang  dapat  dimanfaatkan  tanaman dan  dalam  perimbangan  yang  sesuai  untuk pertumbuhan tanaman dengan didukung faktor pertumbuhan  lainnya  (Sartika,  2019).  Unsur
hara yang baik akan membuat tanaman dapat tumbuh  dan  berkembang  biak  dengan  baik, sehingga  produksi  tanaman  pun  akan  tinggi (Dhengi, 2020) . Menurunnya kesuburan tanah akan  mempengaruhi  produktivitas  tanah (Pinatih  et  al.,  2015).  Untuk  mengukur kesuburan  tanah  dapat  dilakukan  dengan menghitung  indeks  kesuburan  tanah  dimana indeks kesuburan tanah memiliki korelasi kuat terhadap produktivitas tanaman (Zuana, 2021).
Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cianjur merupakan  salah  satu  dinas  yang  berada  di Kabupaten Cianjur yang memiliki permasalahan  dalam  menetukan  penilaian kualitas tanah di suatu daerah secara cepat dan tepat.  Untuk  melakukan  penilaian  kualitas tanah  lahan  pertanian  di  suatu  daerah, dilakukan survey oleh petugas lapangan yang mengirimkan  hasil  survey  tersebut  kepada pengelola  data  di  dinas  untuk  dilakukan perhitungan  dan  penilaian.  Proses  penilaian tersebut  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama, karena  selain itu dengan belum adanya sistem  terkomputerisasi,  terdapat  beberapa kriteria yang harus dipertimbangkan sehingga proses  penilaian  menjadi  lebih  lama  dan tingkat keakuratan data menjadi  tidak tepat.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat mendukung pengambilan keputusan  menjadi  lebih  cepat  dan  tepat. Karena  terdapat  beberapa  kriteria  yang dijadikan sebagai dasar pertimbangan pengambilan  keputusan,  maka  metode  yang diambil  adalah  analisis  keputusan  dengan teknik multi criteria decision making (MCDM). Multi  criteria  decision  making merupakan  salah  satu  masalah  pengambilan keputusan  yang bertujuan untuk menentukan alternatif  terbaik  dengan  mempertimbangkan lebih dari satu kriteria dalam proses pemilihan.
Terdapat  beberapa  metode  MCDM  yang dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  seperti  SMART, SAW,  AHP,  TOPSIS,  ELECTRE,  dan  lain- lain.  Teknik simple  multi  attribute  rating technique (SMART) adalah metode pengambilan keputusan dengan
mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yang dikembangkan  oleh  Edward  tahun  1977 (Nofriansyah, 2017). SMART didasarkan pada model  aditif  linier  dimana  skor  kinerja  untuk setiap  alternatif  dihitung  sebagai  jumlah
kinerja relatif dari setiap alternatif untuk setiap kriteria  yang  dipertimbangkan.  Selanjutnya dikalikan  dengan  tingkat  kepentingan  atau bobot  dari  setiap  kriteria.  Alternatif  terbaik dipilih berdasarkan total skor kinerja tertinggi. (Cornet  et  al.,  2018).  Metode  SMART memiliki beberapa keunggulan dan kelemahan.  Beberapa  keunggulan  metode SMART yaitu kesederhanaannya untuk fungsi linier,  model  keputusan  independen  dari alternatif,  semua  atribut  level  terendah dipertimbangkan,  peringkat  alternatif  relatif tidak  terlalu  banyak  sehingga  mengubah jumlah  alternatif  tidak  langsung  mengubah keputusan  dari  yang  pertama    sedangkan kelemahan-kelemahan  dari  metode  SMART kompleksitas  meningkat  seiring  penambahan kriteria,  beberapa  alternatif  berkinerja  buruk ditolak  dalam  tahap  penyaringan,  dan  tidak konsisten (Patel et al., 2017).
Terdapat  penelitian-penelitian  tentang pemilihan  lahan  pertanian  menggunakan teknik-teknik MCDM seperti pemilihan lahan untuk  tanaman  bibit  pandanwangi  dengan metode  moora  (Kusnadi  &  Jaelani,  2020), pemilihan  lahan  perkebunan  tanaman  lada dengan metode simple additive weighting dan weighted  product (Mangape  et  al.,  2021), pemilihan tanaman pangan berdasarkan kondisi  tanah  dengan  metode  PROMETHEE (Adila et al., 2018), penentuan lahan budidaya tanaman  obat  keluarga  (TOGA)  dengan metode fuzzy-gap kompetensi (Fadlila Rachman et al., 2021),  dan lain-lain.
Metode  SMART  diterapkan  di  beberapa bidang  mengenai  alat  analisis  pendukung keputusan  seperti  pada  kelayakan  teknis (Montasaera  &  Montaserb,  2017),  evaluasi performansi karyawan, (Setiawan et al., 2020), pemilihan  bisnis  inteligen  (Ahmed  et  al., 2021),  pemilihan  sumber  energi  (Lipka  & Szwed, 2021) , perencanaan aktivitas (Patel et al., 2017) , dan lain-lain.

## METODE PENELITIAN

## A. Metode SMART
Perhitungan  penentuan  lahan  pertanian dalam  penelitian  ini  menggunakan  model multicriteria  decision  making (MCDM)  yaitu metode simple multi attribute rating technique (SMART)  .    Pada  gambar  1  ditunjukkan flowchart dari metode SMART
Gambar 1. Flowchart metode SMART
Berikut ini  tahap dalam metode SMART :
1. Masukkan kriteria dan bobot kriteria Secara  default  nilai  bobot  antara  0  -100 berdasarkan prioritas yang telah ditentukan.
2. Normalisasi bobot
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
w j = bobot kriteria
3. Masukkan  nilai  kriteria  untuk  setiap alternatif.
Nilai  ini  bisa  bersifat  kuantitatif  atau kualitatif.
4. Hitung nilai utilitas untuk setiap kriteria Nilai  utilitas  berbeda  untuk  kriteria  yang bersifat  keuntungan  ( benefit )  dengan kriteria yang bersifat biaya ( cost ).
Rumus untuk kriteria bersifat benefit :
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) %  (2)
Rumus untuk kriteria bersifat biaya :
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 100 (𝑐 max − 𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) %   (3)
Keterangan : u i (a i ) : nilai utilitas kriteria ke-i untuk alternatif ke-i C max : nilai kriteria maksimal
C min : nilai kriteria minimal C out i : nilai kriteria ke-i
5. Hitung nilai akhir Hitung  nilai  akhir  setiap  alternatif  dengan cara mengalikan nilai utilitas setiap kriteria untuk  setiap  alternatif  dengan  nilai  bobot ternormalisasi  lalu  menjumlahkan  nilai tersebut.
𝑢(𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑤 𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ),       𝑖 = 1,2. . 𝑚 𝑚 𝑗=1 (4)
6. Pilih  keputusan  dengan  nilai  bobot terbesar

## B. Rekayasa Perangkat Lunak
Sistem  pendukung  keputusan  dalam penelitian  ini  dibangun  dengan  mengikuti tahapan  rekayasa  perangkat  lunak  model waterfall menurut Dennis. Gambar 2 merupakan  langkah-langkah  dalam  model waterfall (Dennis et al., 2012). Terdapat empat tahapan utama dalam model ini yaitu planning, analysis,  design ,  dan implementation .  Setiap tahapan terdiri dari beberapa langkah.
Gambar 2. Model waterfall

## 1. Planning
Pada  tahap  perencanaan  ini  dijelaskan mengapa sistem pendukung keputusan penentuan  lahan  pertanian  dibutuhkan  oleh Dinas  Pertanian  Cianjur.  Pada  tahap  ini ditentukan sumber daya yang dibutuhkan serta dibuat penjadwalan untuk pengerjaan. Sistem pendukung ini dibutuhkan untuk mempermudah penentuan lahan tani
Mulai Masukkan kriteria dan bobot kriteria Normalisasi bobot Hitung nilai utilitas untuk setiap kriteria Hitung nilai akhir Pilih keputusan dengan nilai bobot terbesar Selesai Nilai kriteria untuk setiap alternatif
berdasarkan  kualitas  tanah  secara  cepat  dan tepat.

## 2. Analysis
Pada tahap analisis ditentukan kebutuhan dari pengguna maupun kebutuhan dari sistem pendukung  keputusan  yang  akan  dibuat. Menentukan kebutuhan dari pengguna diperoleh  dari  observasi    dan  wawancara dengan  pihak  dari  Dinas  Pertanian  Cianjur serta analisis dokumen-dokumen yang
berhubungan dengan pemilihan lahan.
Kebutuhan  dari  sistem  terdiri  dari  kebutuhan fungsional dan non fungsional.
Pada  kebutuhan  fungsional  berhubungan secara  langsung  terhadap  fungsi-  fungsi  dari proses  yang  harus  dipenuhi  oleh  sistem pendukung keputusan ini. Kebutuhan fungsional  dimodelkan  dengan  menggunakan unified modeling language (UML) yang terdiri dari  beberapa  diagram  seperti use  case
diagram, swimlane diagram, sequence diagram dan class  diagram .  Sedangkan pemodelan data menggunakan entity relationship diagram (ERD).

## 3. Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan sistem pendukung keputusan yang akan dibuat berdasarkan dari tahapan penentuan kebutuhan pada  tahap  analisis.  Perancangan  berupa perancangan  arsitektur,  perancangan  antar muka dan perancangan basis data.
4. Implementation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan sistem dengan menggunakan Bahasa
pemrograman  PHP  dan  pembuatan  database dengan  DBMS  MySQL.  Selain  itu  dilakukan pengujian secara blackbox .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan SMART
Berikut ini adalah tahap-tahap dalam perhitungan SMART : 1. Masukan kriteria dan bobot kriteria Dalam penelitian tentang Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan Tani Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) maka terdapat 5 (lima)  kriteria  yang  digunakan  sebagai  dasar penilaian  yaitu  tingkat  pencemaran  tanah, kadar  oksigen,  kadar  air,  unsur  hara,  dan
tingkat  penggunaan  pupuk.  Kriteria  dan  nilai bobot kriteria ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan bobot kriteria No Kriteria Kode Bobot 1 Tingkat Pencemaran Tanah K1 30 2 Kadar Oksigen K2 20 3 Kadar Air K3 20 4 Unsur Hara K4 20 5 Tingkat Penggunaan Pupuk K5 10

## 2. Normalisasi bobot
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗
Adapun  proses  normalisasi  bobot  setiap kriteria  dalam  pemilihan  lahan  tani  adalah sebagai berikut :
Bobot Tingkat pencemaran tanah = 30 100
=  0,3
Untuk  perhitungan  normalisasi  kriteria yang lain dilakukan perhitungan yang sama, sehingga dihasilkan normalisasi bobot kriteria pada tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi bobot No Kriteria Bobot (wj ) 1 Tingkat Pencemaran Tanah 0,3 2 Kadar Oksigen 0,2 3 Kadar Air 0,2 4 Unsur Hara 0,2 5 Tingkat Penggunaan Pupuk 0,1

## 3. Masukkan  nilai  kriteria  untuk  setiap alternatif
Setiap kriteria dibagi menjadi beberapa sub kriteria.  Nilai  parameter  setiap  sub  kriteria terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dan sub kriteria No Kriteria Sub Kriteria Parameter 1 Tingkat Pencemaran Tanah Tinggi (70% - 90%) 0 Sedang (40% - 69%) 50 Rendah (10% - 39%) 100 2 Kadar Oksigen Tinggi ( 22° - 26° ) 100 Sedang ( 19° - 21° ) 50 Rendah ( 15° - 18° ) 25
No Kriteria Sub Kriteria Parameter 3 Kadar Air Banyak ( 75 % - 95 % ) 100 Sedang ( 51 % - 75 % ) 50 Sedikit ( 25 % - 50 % ) 25 4 Unsur Hara Tinggi ( 71 % - 90 % ) 100 Sedang ( 41 % - 70 % ) 50 Rendah ( 20 % - 40 % ) 25 5 Tingkat Penggunaan Pupuk Sering ( 6 – 8 / musim ) 25 Sekali-kali ( 4 – 5 / musim) 50 Jarang ( 2 – 3 / musim) 100
Terdapat  beberapa  lahan  pertanian  di Kabupaten  Cianjur  yang  dijadikan  alternatif yaitu Ciranjang, Kadupandak, Cijati, Sukaluyu dan  Sukanagara.  Pada  tabel  4  berikut    ini merupakan    nilai  parameter  setiap  kriteria untuk setiap alternatif daerah
Tabel 4. Nilai parameter setiap kriteria untuk setiap alternatif daerah
No Kode Daerah Nama Kriteria Nilai Parameter 1 D1 (Ciranjang) Tingkat Pencemaran Tanah 100 Kadar Oksigen 50 Kadar Air 50 Unsur Hara 25 Tingkat Penggunaan Pupuk 50 2 D2 (Kadupandak) Tingkat Pencemaran Tanah 100 Kadar Oksigen 100 Kadar Air 100 Unsur Hara 100 Tingkat Penggunaan Pupuk 50 3 D3 (Cijati) Tingkat Pencemaran Tanah 100 Kadar Oksigen 100 Kadar Air 50 Unsur Hara 50
Tingkat Penggunaan Pupuk 50 4 D4 (Sukaluyu) Tingkat Pencemaran Tanah 100 Kadar Oksigen 50 Kadar Air 50 Unsur Hara 50 Tingkat Penggunaan Pupuk 25 5 D5 (Sukanagara) Tingkat Pencemaran Tanah 100 Kadar Oksigen 50 Kadar Air 50 Unsur Hara 50 Tingkat Penggunaan Pupuk 25
Untuk  mempermudah  perhitungan,  dari tabel  4  dapat  dibuat  matriks  kriteria  untuk setiap alternarif seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks kriteria untuk setiap alterantif
K1 K2 K3 K4 K5 D1 100 50 50 25 50 D2 100 100 100 100 50 D3 100 100 50 50 50 D4 100 50 50 50 25 D5 100 50 50 50 25 4. Menghitung  nilai  utilitas  untuk  setiap kriteria
Dari kriteria yang ada, tingkat pencemaran  tanah,  kadar  oksigen,  kadar  air unsur  hara  ,dan  tingkat  penggunaan  pupuk termasuk  ke  dalam  kriteria  keuntungan (benefit) karena semakin besar nilai berdasarkan  nilai  parameter  yang  telah ditentukan maka semakin baik.
Berikut  ini  adalah  perhitungan  utilitas  setiap kriteria untuk Daerah Ciranjang (D1)
a. Nilai  utilitas  kriteria tingkat  pencemaran tanah
𝑢 1 (𝑎 1 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) % 𝑢 1 (𝑎 1 ) = 100 (100 − 0) (100 − 0) % = 1
b. Nilai utilitas kriteria kadar oksigen
𝑢 2 (𝑎 1 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) % 𝑢 2 (𝑎 1 ) = 100 (50 − 25) (100 − 25) % = 0,33
c. Nilai utilitas kriteria kadar air
𝑢 3 (𝑎 1 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) % 𝑢 3 (𝑎 1 ) = 100 (50 − 25) (100 − 25) % = 0,33
d. Nilai utilitas kriteria unsur hara
𝑢 4 (𝑎 1 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) % 𝑢 4 (𝑎 1 ) = 100 (25 − 25)
(100 − 25) % = 0
e. Nilai  utilitas  kriteria tingkat  penggunaan pupuk
𝑢 2 (𝑎 1 ) = 100 (𝑐 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝑐 min ) ) (𝑐 𝑚𝑎𝑥 − 𝑐 min ) % 𝑢 5 (𝑎 1 ) = 100 (50 − 25)
(100 − 25) % = 0,33 Untuk setiap daerah dilakukan
perhitungan yang sama. Pada tabel 6 merupkan hasil perhitungan utilitas setiap kriteria untuk setiap alternatif daerah.
Tabel 6. Matriks nilai utilitas kriteria untuk setiap alterantif K1 K2 K3 K4 K5 D1 1 0,33 0,33 0 0,33 D2 1 1 1 1 0,33 D3 1 1 0,33 0,33 0,33 D4 1 0,33 0,33 0,33 0 D5 1 0,33 0,33 0,33 0
5. Menghitung nilai akhir setiap alternatif Tahap akhir adalah menghitung nilai akhir yaitu dengan mengalikan bobot ternormalisasi dengan  nilai  utilitas  kriteria  untuk  setiap daerah menggunakan persamaan 4.
U(a 1 ) = (0,3x1) + (0,2x0,33) + (0,2x0,33) +
(0,2x0) + (0,1x0,33) = 0,465
U(a 2 ) = (0,3x1) + (0,2x1) + (0,2x1) + (0,2x1)
+ (0,1x0,33) = 0,933 U(a 3 ) = (0,3x1) + (0,2x1) + (0,2x0,33) + (0,2x0,33) + (0,1x0,33) = 0,665 U(a 4 ) = (0,3x1) + (0,2x0,33) + (0,2x0,33) +
(0,2x0,33) + (0,1x0) = 0,498
U(a 5 ) = (0,3x1) + (0,2x0,33) + (0,2x0,33) +
(0,2x0,33) + (0,1x0) = 0,498
6. Pemilihan keputusan Pemilihan keputusan lahan tani berdasarkan pada nilai terbesar yang dihitung untuk setiap alternatif. Berdasarkan perhitungan  total  nilai  terbesar  terdapat  pada nilai utilitas total daerah D2 yaitu Kadupandak.  Kualitas  lahan  tani  termasuk sangat  baik  yaitu  bernilai  0,993  berdasarkan interval  nilai  keputusan  kualitas  lahan  tani pada tabel 7.
Tabel 7. Interval nilai keputusan No Nilai Keterangan 1 0 s/d 0.29 Kualitas Lahan Tani Sangat Buruk 2 0.30 s/d 0.49 Kualitas Lahan Tani Buruk 3 0.50 s/d 0.79 Kualitas Lahan Tani Baik 4 0.80 s/d 1 Kualitas Lahan Tani Sangat Baik
Kulitas  lahan  tani  untuk  setiap  daerah  dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Kualitas lahan tani setiap daerah No Kode Daerah Nilai Akhir Keterangan 1 D1 (Ciranjang) 0,465 Kualitas  Lahan Tani Buruk 2 D2 (Kadupandak) 0,933 Kualitas  Lahan Tani Sangat Baik 3 D3 (Cijati) 0,665 Kualitas  Lahan Tani Baik 4 D4 (Sukaluyu) 0,498 Kualitas  Lahan Tani Baik 5 D5 (Sukanagara) 0,498 Kualitas  Lahan Tani Baik

## B. Pemodelan Sistem
Untuk  memodelkan  kebutuhan-kebutuhan fungsional  pada  SPK  pemilihan  lahan  ini digunakan unified modeling language (UML).

## a. Use Case Diagram
Gambar 3. Use case diagram SPK pemilihan lahan pertanian
Pada  gambar  3  yaitu use  case  diagram SPK  pemilihan lahan  pertanian,  digambarkan interaksi  antara  pengguna  dengan  SPK pemilihan lahan. Terdapat dua aktor yang bisa masuk ke sistem, dimana bagian pengelola dan petugas  lapangan  memiliki  hak  akses  yang berbeda,  bagian  pengelola  bisa  melakukan proses  perhitungan  serta  proses  pemberian nilai  kualitas  tanah  terhadap  suatu  daerah, pemberian bobot nilai serta kriteria, sementara petugas  hanya  bisa  melakukan  pengaturan akun  pengguna,  pengisian  nilai,  serta  hanya melihat hasil pelaporan nilai.

## b. Swimlane Diagram
Gambar 4. Swimlane diagram pengelola
Gambar 4 menunjukkan swimlane diagram pengelola  dimana  terdapat  beberapa aktivitas  yang  dilakukan  yaitu  mengelola daerah,  kriteria,  nilai  daerah,  perhitungan SMART dan melakukan pembuatan laporan.
Gambar 5. Swimlane diagram kelola daerah
Gambar 5 merupakan swimlane diagram kelola  daerah  sebagai  alternatif  yang  akan dipilih  sebagai  lahan  pertanian  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Gambar 6. Swimlane diagram input bobot kriteria
Gambar 6 merupakan swimlane diagram input bobot  kriteria  yaitu  aktivitas  bagian pengelola untuk memasukkan nilai bobot dari kriteria yang telah ditentukan.
Gambar 7. Swimlane diagram nilai kriteria setiap daerah
Gambar 7 menunjukkan swimlane diagram memasukkan  nilai  kriteria  untuk setiap daerah yang menjadi alternatif.
Gambar 8 . Swimlane diagram perhitungan metode SMART
Gambar  8  menunjukkan  proses perhitungan  SMART  untuk  setiap  daerah berdasarkan nilai-nilai yang telah dimasukkan  sebelumnya  pada  setiap kriteria sebelumnya.
c. Sequence Diagram
Gambar 9. Sequence diagram kelola nilai kriteria setiap daerah
Sequence  diagram kelola  nilai  kriteria untuk setiap daerah ditunjukkan pada gambar 9.  Pada  sequence  digambarkan  urutan  waktu setiap  proses  dalam  pengelolaan  nilai  kriteria setiap daerah.
d. Class Diagram
Gambar 10. Class diagram SPK pemilihan lahan pertanian
Gambar  10  menunjukkan class  diagram dimana  terdapat  8  buah  kelas  yang  akan digunakan  dalam  pembuatan  SPK  penentuan kualitas tanah setiap daerah, masing – masing kelas saling berhubungan.
e. Entity Relationship Diagram
Gambar 11 . Entity relationship diagram
Untuk  memodelkan  basis  data,  digunakan entitiy  relationship  diagram (ERD)  yang ditunjukkan  pada  gambar  11.  Pada  ERD digambarkan  hubungan  antar  entitias  yang digunakan dalam SPK pemilihan lahan beserta nilai kardinalitas antar entitas.

## C. Antarmuka SPK
Hasil  dari  tahapan  analisis  dan  pemodelan dilanjutkan dengan tahap implementasi berupa pembuatan  SPK  pemilihan  lahan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP. Berikut  ini  beberapa  antarmuka  hasil  dari implementasi.
Gambar 12. Antarmuka halaman awal SPK
Antarmuka  halaman  awal  SPK  pemilihan lahan  ditunjukkan  pada  gambar  12.  Pada halaman  awal  terdapat  menu-menu  sesuai dengan  fungsi-fungsi  yang  terdapat  pada  use case  diagram  yaitu  menu  data  kriteira,  data daerah,  penilaian,  hasil  perhitungan  SMART dan laporan.
Gambar 13. Antarmuka halaman input bobot kriteria
Antarmuka  halaman  input  bobot  kriteria ditunjukkan pada gambar 13. Pada halaman ini pengelolal  dapat  memasukkan  nilai  bobot setiap  kriteria  selain  itu  pengelola  juga  dapat melalakukan  proses  edit  jika  ada  perubahan bobot.
Gambar 14. Antarmuka halaman perhitungan
akhir Hasil perhitungan akhir SMART terdapat pada  antarmuka  halaman  perhitungan  akhir pada gambar 14. Pada halaman ini dimunculkan  nilai  utilitas  total  tiap  daerah yang  selanjutnya  dipilih  daerah  dengan  nilai utilitas  total  terbesar  sebagai  hasil  sistem pendukung keputusan.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian yang digunakan dalam pembuatan  SPK  ini  adalah  pengujian black box. Pada tabel 9 merupakan pengujian menu login  dan  tabel  10  pengujian  perhitungan SMART.
Tabel 9. Hasil uji login Pengujian Keterangan Hasil Kondisi Masuk Ke sistem Utama Username tidak diisi Menampilkan peringatan harus diisi Sesuai Password tidak diisi Menampilkan peringatan Sesuai
Pengujian Keterangan Hasil Kondisi harus diisi Salah memasukan username atau dan password Tidak  masuk ke sistem, dan tetap berada di dalam sistem Sesuai Benar memasukan username dan password Masuk Ke Menu Utama Sesuai

## Tabel 10. Hasil uji perhitungan SMART
Pengujian Ket Hasil Kondisi Memperbarui data kriteria Klik Button simpan Proses simpan data ke basis data Sesuai Normalisasi Bobot Melakuka n proses normalisas i nilai bobot Normalisa si  berhasil dan data telah tersimpan Sesuai Memperbarui Nilai Subkriteria Admin melakukan proses pembarua n nilai dari subkriteria Sistem menyimpa n hasil pembarua n Sesuai Hitung Nilai Akhir dengan SMART Admin melakukan proses penilaian hitung akhir Sistem perhitunga n nilai akhir daerah Sesuai

## KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan lahan  pertanian  dengan  metode  SMART dibuat  untuk  membantu  pihak  pengelolaan data  di  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cianjur agar  penentuan  pemilihan  lahan  yang  cocok dijadikan lahan pertanian menjadi lebih cepat dan  tepat.  Dalam  penetuan  pemilihan  lahan mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yaitu tingkat  pencemaran  tanah,  kadar  oksigen, kadar  air,  unsur  hara dan  tingkat  penggunaan pupuk.
Untuk pengembangan sistem ke depannya dapat ditambahkan beberapa kriteria berdasarkan uji tanah , dan dapat ditambahkan sistem cerdas dalam sebagai masukan di dalam SPK ini.

## REFERENSI
Adila,  W.  N.,  Regasari,  R.,  &  Nurwasito,  H. (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Pada
Suatu Lahan Berdasarkan Kondisi Tanah Dengan  Metode  Promethee. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (5), 2118–2126.
Ahmed,  M.  S.,  Gilardi,  M.,  &  Dahal,  K.
(2021).  SMART  decision  analysis  for choosing  optimum  business  intelligence tool  for  SMEs. British  Academy  of Management , 1–9. https://research- portal.uws.ac.uk/en/publications/smart- decision-analysis-for-choosing- optimum-business-intelligence
Cornet, Y., Barradale, M. J., Barfod, M. B., &
Hickman, R. (2018). Giving current and future generations a real voice: a practical method  for  constructing  sustainability viewpoints in transport appraisal.
European  Journal  of  Transport  and Infrastructure Research , 18 (3), 316–339.
Dennis,  A.,  Wixom,  B.  H.,  &  Roth,  R.  M. (2012). System Analysis And Design (5th ed.). Jhon Wiley & Sons.
Dhengi, M. H. (2020). Kesuburan Tanah dan Pemupukan . Cybtext. https://cybex.pertanian.go.id
Fadlila  Rachman,  Y.,  Akhmad  Syarif,  & Kusrini.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Lahan Budidaya  Tanaman  Obat  Keluarga (TOGA)  menggunakan  Metode  Fuzzy- Gap Kompetensi. Journal of Information Technology , 1 (1), 8–15.
Kusnadi,  S.,  &  Jaelani,  L.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lahan Untuk Tanam Bibit
Pandanwangi Dengan Menggunakan Metode Moora Di Dinas Pertanian Perkebunan Pangan Dan
Hortikultura Kabupaten Cianjur). Media Jurnal Informatika , 12 (1), 18.
Lipka,  W.,  &  Szwed,  C.  (2021).  Multi- Attribute Rating Method for Selecting a Clean Coal. Energies , 14 (7228), 1–20.
Mangape,  I.  R.,  Maria,  E.,  &  Hidayat,  N. (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Lahan  Perkebunan  Tanaman
Lada  Menggunakan  Metode  Simple
Addtive Weighting Perbandingan Weighted Product Berbasis Web. Jurnal
Rekayasa  Teknologi  Informasi  (JURTI) ,
5 (2), 208.
Montasaera,  A.,  &  Montaserb,  A.  (2017). Value  engineering  decision  making model  using  SMART. ISARC  2017  - Proceedings  of  the  34th  International Symposium on Automation and Robotics in Construction , Isarc , 536–543.
Nofriansyah,  D.  (2017). Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish.
Patel,  M.  R.,  Vashi,  M.  P.,  &  Bhatt,  B.  V. (2017). SMART- Multi-criteria decision- making  technique  for  use  in  planning activities. New  Horizons  in  Civil Engineering (NHCE 2017) , March , 1–6. https://www.researchgate.net/publicatio n/315825133_SMART-Multi- criteria_decision- making_technique_for_use_in_planning _activities
Pinatih,  I.  D.  A.  S.  P.,  Kusmiyarti,  T.  B.,  & Susila,  K.  D.  (2015).  Evaluasi  status kesuburan tanah pada lahan pertanian di kecamatan
denpasar selatan. Agroteknologi  Tropika , 4 (4),  282–292. http://ojs.unud.ac.id/index.php/JAT
Plaster,  E.  J.  (2003). Soil  Science  and Management (4th ed.). Thomson
Learning Inc.
Sartika, A. D. (2019). Pengaruh Kesuburan Tanah pada Produktivitas Tanaman . Cybtext. https://cybex.pertanian.go.id
Setiawan,  W.,  Nurwahid  Pranoto,  &  Khoirul Huda.  (2020).  Employee  Performance Evaluation  Decision  Support  System with  the  SMART  (Simple  Multi- Attribute  Rating  Technique)  Method. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 4 (1), 50–55.
Zuana, I. A. (2021). Indeks Kesuburan Tanah dan Hubungannya dengan Produktivitas Tanaman pada Lahan Sawah dan Lahan Sawah  Tadah  Hujan  di  Kecamatan Babat, Lamongan . Universitas Jember.