## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Biji Kelapa Sawit Menggunakan Metode MOORA
Inne Irianti Sinon 1 , Anief Fauzan Rozi 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia
Email: anief@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Kelapa  sawit  merupakan  jenis  tumbuhan  yang  termasuk  dalam  keluarga  tumbuhan  genus elais dan arecaceae. Tumbuhan kelapa sawit banyak di tanam di Indonesia yang seb tropis. Buah kelapa sawit sendiri di fungsikan untuk diambil buahnya yang mana berfungsi sebagai bahan baku utama pembuatan minyak kelapa sawit. untuk mendapatkan hasil panen yang maksimal maka para pelaku usaha wajib memilih biji kelapa sawit terbaik, agar nantinya hasil panen yang ditentukan juga akan lebih maksimal. Berdasarakan pembahasan diatas maka didapat kan suatu masalah yaitu dalam pemilihan biji kelapa sawit yang terbaik. Berdasarkan masalah tersebut maka dibutuhkan suatu sistem informasi pendukung keputusan yang mana akan menghasilkan suatu output rekomendasi keputusan dalam pemilihan biji kelapa sawit terbaik. Dengan demikian dapat diusulkan pembuatan susatu sistem pendukung keputusan pemilihan biji kelapa sawit yang mana dalam proses perhitungannya menggunakan metode MOORA . Dari  hasil  uji  yang  dilakukan  dari  5  alternatif  didapatkan  hasil  Biji  Kelapa  Sawit  Grad  A memiliki nilai tertinggi yaitu dengan nilai 31,87.
Kata kunci : SPK, Sistem Penunjang Keputusan, Biji Kelapa Sawit, MOORA

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Hendrison  Inti  Persada  ( HIP ) Adalah  perusahan  kelapa  Sawit  yang beroprasi  di  Kabupaten  Sorong  Provinsi Papua  Barat,  Kelapa  Sawit  tumbuhan industri/ perkebunan yang berguna sebagai penghasil  minyak  masak,  minyak  industri, maupun  bahan  bakar  (lina  Arliana  Nur Kadim,  2014)  perkebunan  kelapa  sawit dapat  menghasilkan  keuntungan  besar sehingga  banyak  hutan  dan  perkebunan lama  dikonversikan  menjadi  perkebunan kelapa sawit.  Penyebaran  kelapa  sawit  di indonesia  berada  pada  pulau  Sumatra, Kalimantan,  Jawa,  Sulawesi,  papua  dan papua  Barat  Di  papua  barat.  Buah  kelapa sawit  di  gunakan  sebagai  bahan  mentah minyak goreng, margarine, sabun, kosmetika,  industri  farmasi .  Bagian  terinti yang  di  kelolah  kelapa  sawit  adalah  buah. Bagian  daging  dari  buah  kelapa  sawit manghasilkan minyak mentah  yang  di  olah
menjadi  bahan  baku  minyak  goreng.  Sisa pengolahanya  digunakan  sebagai  bahan campuran makanan ternak dan difermentasikan  menjadi  kompos.  Sektor pertanian  merupakan  sektor  yang  sangat penting peranannya di dalam perekonomian di  berbagai  negara  berkembang  termasuk Indonesia.
Untuk pendukung keputusan pemilihan biji  kelapa  sawit,  metode  yang  digunakan adalah  salah  satu  metode  SPK  (Sistem Pendukung  Keputusan)  yaitu  metode MOORA ( Multi  Objective Optimization by Ratio Analysis ). Dari pemilihan biji kelapa sawit  tersebut  terdapat  beberapa  kriteria yang wajib dipertimbangkan dalam pemilihan  biji  kelapa  sawit  yakni  Kualitas Biji Kelapa Sawit, Nilai kriteria biji kelapa sawit, memberikan bobot , menghitung nilai Normalisasi.
PT.Hendrison  Inti  Persada  saat  ini masih menggunakan  metode  manual  untuk menentukan  Kualitas  Biji  Kelapa  Sawit dengan  kriteria  tersebut,  sehingga  timbul
permasalahan dalam pemilihan biji Kelapa Sawit pada perusahan HIP.
Oleh karena itu pada penelitian ini ingin membantu  pihak  PT.  Hendrison  Inti Persada
( HIP )  dalam  Pembuatan Aplikasi sistem penunjang keputusan untuk pemilihan biji kelapa  sawit  untuk  mempermudah  dan membantu  rekomendasi  internal  PT. Hendrison  Inti  Persada  sesuai  dengan kriteria kerja. Dengan mengangkaat topik “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam pemilihan Biji Kelapa Sawit menggunkan metode MOORA ( Multi Objective
Optimization  by  Ratio  Analysis )”  dengan studi kasus  di  PT. Hendrison Inti Persada Kabupaten sorong.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitia  berjudul  “ Sistem
Pendukun  Keputusan  Pemilihan  Bibit Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation (PROMETHEE)” membahas  tentang tanaman  kelapa  sawit  merupakan  salah satu komuditas perkebunan yang memiliki peran penting  pada  sektor  ekonomi  untuk meningkatkan devisa negara dan memenuhi kesejahtraan kebanyakan masyarakat Indonesia, untuk mendapatkan hasil yang  baik maka pentingnya menentukan  bibit  tanaman  kelapa  sawit yang  unggul.  Oleh karena  itu,  diperlukan suatu  sistem  pendukung  keputusan  dalam menentukan  bibit  kelapa  sawit,  dimana sistem ini akan menghasilkan
perengkingan  bibit  kelapa sawit  terbaik dari  jenis  bibit  kelapa  sawit  yang  unggul (Girsang S. F., 2016).
Dalam  penelitian  berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Bibit  Unggul  Kelapa  Sawit  Dengan Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)” membahas  tentang  kebutuhan
akan  ketersediaan  bibit  kelapa  sawit berkualitas  dengan  kuantitas  yang  terus meningkat sejalan  dengan  meningkatnya kebutuhan  penduduk  dunia  akan  minyak sawit. Setiap tahun produksi kelapan sawit selalu  meningkat  (BKPM,  2016).  Dan dapat  disimpulkan  bahwa  produksi  dan juga  lahan perkebunan  kelapa  sawit  terus mengalami  peningkatan  sejak  tahun  2008 sampai dengan tahun 2016. Oleh karena itu penulis tertarik untuk membangun sebuah sistem pendukung  keputusan  menentukan bibit
kelapa  sawit  terbaik  dengan  menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang  nantinya  harapan  penulis  dengan adanya  sistem  tersebut  dapat  membantu para  pelaku  usaha  kelapa  sawit  untuk menentukan bibit kelapa sawit yang unggul (Fazliani1, 2017).
Dalam  hal  ini  pentingnya  pemilihan bibit kelapa sawit yang unggul yang mana akan  menghasil  kan  hasil  panen  yang maksimal.  Menurut  penulis  pemanfaatan sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan metode Promethee II sangat tepat  jika  diterapkan  pada  permasalahan pemilihan  bibit  kelapa  sawit  yang  unggul, penelitian  diawalai  dengan  mencari  nilai bobot  pada  setiap  atribut,  setelah  itu  akan dilakukan  proses  perankingan  yang  akan menentukan  kriteria  dan  alternatif  yang optima.  Diman  harapan  penulis  sistem tersebut dapat membantu para petani untuk menentukan bibit kelapa sawit yang unggul (Andysah P U Siahaan, 2018).

## 2.1 LANDASAN TEORI

## 2.1.1 Kelapa Sawit
Kelapa  sawit  ( Elaeis  Guineesis  Jacq ) adalah  salah  satu  komudite  perkebunan yang  penting  di  Indonesia,  dikarenakan sumber  perolehan  devisa  negara  yang cukup  besar.  Data  tersebut  juga  tercantum pada  luar  area  perkebunan  kelapa  sawit
yang ada pada Bengkulu mencapai 308.669 ha,  dengan  produksi  sebesar  914.103  ton sawit.
Dalam  pengembangan  usaha  kelapa sawit, menentukan bibit kelapa sawit yang unggul adalah salah satu faktor penting yang menentukan  hasil  panen  yang  maksimal. Pembibitan  merupakan  langkah  awal  dari seluruh  rangkaian  kegiatan  budidaya tanaman  kelapa  sawit.  Bibit  kelapa  sawit yang baik memiliki kekuatan dan penampilan  tumbuh  yang  optimal  serta berkemampuan dalam menghadapi kondisi lingkungan  yang  buruk  (Filsafat  Waruwu, 2018).

## 2.1.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  atau  Decision  Support  System (DSS)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Michael  S.  Scott Morton pada awal tahun 1970-an, yang selanjutnya  dikenal  dengan istilah  Management  Decision  Systems. Konsep  SPK  ditandai  dengan  sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan dengan  memanfaatkan
data  dan  model  untuk  menyelesaikan masalah yang bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur (Riadi, 2016).
2.1.3 Multi  Objective  Optimization  On  The
Basic Of Ratio Analysis (MOORA)
Metode MOORA pertama kali dikenalkan  oleh  Braures  dan  Zavadskas pada tahun  2006,  pada  saat  dikenalkan metode MOORA digunakan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi amanjeial dan konstruksi dengan menggunakan perhitungan rumus
matematikan  dengan hasil  yang  akurat. Pada  awalnya  Braures  mengenalkan metode  MOORA  untuk  memecahakan berbagai masalah pengambilan keputusan  yang  rumit  pada  lingkungan
pabrik (dsn, 2018).

## 3.METODOLOGI PENELITIAN
Metodelogi  yang  dilkakuan  adalah melakukan proses penelitian dari perancangan sistem sampai dengan sistem tersebut  selesai  untuk  gambaran  alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 FlowChart

## 4. Hasil Pembahasan
Berikut  merupakan  hasil  penjabaran dari  hasil  pembahasan  tentang  analisa keputusan  dalam  menentukan  biji  kelapa sawit  terbaik  yang  mana  menggunakan metode perhitungan MOORA.

## 4.1 Penentuan Kriteria
Kriteria  adalah  parameter-parameter yang digunakan untuk menghitung datdata alternatif  yang  mana  parameter-parametr ini merupakan parameter yang berpengaruh dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan biji kelapa sawit. Kriteria sistem pendukung keputusan  pemilihan  biji  kelapa  sawit menggunakan  metode  MOORA  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1 Kriteria Kriteria Tipe Bobot Data Value Fraksi Kematangan Benefit 35 Fraksi Harga Cost 25 Harga Jarak Pengambilan Cost 15 Jarak Pernyatan Karantina Benefit 25 Karantina 4.2 Penentuan Alternatif
Alternatif disini adalah data-data yang akan  dihitung  pada  sistem  penunjang keputusan  pemilihan  biji  kelapa  sawit menggunakan metode MOORA yang mana nantinya akan menghasil output
perankingan  alternatif terbaik sampai
dengan alternatif yang buruk. Data alternatif akan digambarkan pada Tabel 2.
Alternatif Kriteria Fraksi
Kemata ngan Harga Jarak Pengam bilan Pernyata an
Karantin a
Sawit Grad
D
Data
Sampel Biji Kelapa
Sawit Grad E 1 1 5 3

## Normalisasi Matrix
Normalisasi matrix pencocokan yang sudah  terkonversi  adalah  langkah  yang selanjutnya  dilakukan.  Adapun  rumus untuk  menormalisasi adalah sebagai
berikut
Dengan  menggunakan  data  yang  sudah dipaparkan  di  atas  maka  hasilnya  adalah sebagai berikut:
C1      = √7 2 + 6 2 +5 2 +2 2 + 1 2 = 10.7239 C2      = √5 2 + 5 2 +5 2 +1 2 + 1 2 = 8.7750
C3      = √1 2 + 2 2 +4 2 +5 2 + 5 2
= 8.4262 C4      = √5 2 + 3 2 +3 2 +3 2 + 4 2 = 8.2463 A 1 =  7 /  10.7239 =  0.6528
A 2 =  5 /  8.7750 = 0.5699
A 3 = 1 /  8.4262
= 0.1187
A 4 = 5 /  8.2463 = 0.6064 A 11 = 6 /  10.7239
= 0.5595
A 12 = 5 /  8.7750 = 0.5699 A 13 = 2 /  8.4262 = 0.2374 A 14 = 3 /  8.2463 = 0.3638 A 21 = 5 /  10.7239 = 0.4664 A 22 = 5 /  8.7750 = 0.5699 A 23 = 4 /  8.4262 = 0.4748 A 24 = 3 /  8.2463 = 0.3638 A 31 = 2 /  10.7239 = 0.1865 A 32 = 1 /  8.7750 = 0.1140 A 33 = 5 /  8.4262 = 0.5934 A 34 = 3 /  8.2463 = 0.3638 A 41 = 1 /  10.7239 = 0.0933 A 42 = 1 /  8.7750
= 0.1140
A 43 = 5 /  8.4262
Alternatif Kriteria Fraksi Kemata ngan Harga Jarak Pengam bilan Pernyata an Karantin a Data Sampel Biji Kelapa
Sawit Grad A
7 5 1 5 Data Sampel Biji Kelapa
Sawit Grad B 6 5
2 3
Data Sampel Biji
Kelapa Sawit Grad
C
5 5 4 3
Data Sampel Biji Kelapa 2 1 5
3
= 0.5934 A 44 = 4 /  8.2463 = 0.4851 4.3 Optimasi
Setelah  proses  normalisasi  matrix langkah selanjutnya adalah proses optimasi. Proses  optimasi  akan  melakukan  optimasi terhadap  nilai-nilai  kecocokan  yang  pada langkah seblumnya telah di normalisasikan. Proses  optimasi  akan  ditampilkan  pada Tabel 3.
Dan  didapatkan  hasil  perkalian  pada Tabel 4 Tabel 4 Hasil Kali
Alte rnat if Kriteria Fraksi
Kematang an Harga Jarak
Pengam bilan Pernyata an Karantin a A1 22.848 14.248 1.7805 16.16 A2 19.583 14.248 3.561 0.095 A3 16.324 14.248) 7.122 9.095 A4 6.528 2.85 8.901 9.095 A5 3.266 2.25 8.901 12.128 Tabel 5 Normalisasi Aternatif KRITERIA Maximum (C1 + C4) Minimum (C2 + C3) Yi = Max - Min A1 39.008 16.0285 22.9795 A2 19.678 17.809 1.896 A3 25.419 21.37 4.049 A4 15.623 11.751 3.872 A5 15.394 11.151 4.243
4.4 Perankingan Selanjutnya adalah melakukan perankingan dari hasil perhitungan optimasi sebelumnya.  Adapaun  hasil  dari proses perhitungannya adalah sebagaimana yang ditampilkan padaTabel 6
Alternatif Optimized Value A1 22.9795 A5 4.243
A3 4.049 A4 3.872 A2 1.896
Alte rnat if Kriteria Fraksi Kematangan Harga Jarak Pengam bilan Pernyata an Karantin a A1 0.6528 x (35) 0.5699 x (25) 0.1187 x (15) 0.6064 x (25) A2 0.5595 x (35) 0.5699 x (25) 0.2374 x (15) 0.3638 x (25) A3 0.4664 x (35) 0.5699 x (25) 0.4748 x (15) 0.3638 x (25) A4 0.1865 x (35) 0.1140 x (25) 0.5934 x (15) 0.3638 x (25) A5 0.0933 x (35) 0.1140 x (25) 0.5934 x (15) 0.4851 x (25) Tabel 3 Tabel Optimasi 1.
Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  dalam  penelitian  ini yaitu  pembuatan  sistem  penunjang  keputusan pemilihan biji kelapa sawit menggunakan metode MOORA antara lain adalah :
1. Telah  berhasilnya  dibangun  satu  sistem penunjang  keputusan  dalam  pemeilihan  biji kelapa  sawit  dengan  menggunakan  metode perhitungan MOORA.
2. Sistem  yang  telah  dibangun  dapat meghasilkan keputusan berupa urutan perankingan  data  biji  kelapa  sawit  dari  yang terbaik sampai dengan yang terendah.
3. Dengan adanya sistem penunjang keputusan  maka  secara  langsung  sistem  akan menghasilkan  output  hasil  hitung  yang  berupa tabel perankingan.
DAFTAR PUSTAKA dsn, c. (2018, Maret 12). DSS MOORA Method. Retrieved from cahyadsn.phpindonesia.id: https://cahyadsn.phpindonesia.id/ext ra/moora.php
Fazliani1, J. A. (2017). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  JENIS  BIBIT.
SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS BIBIT, 1-5. Filsafat Waruwu, B. W. (2018). PERTUMBUHAN BIBIT KELAPA SAWIT DI

## PRE-NURSERY
DENGAN. Jurnal ilmu-ilmu pertanian indonesia, 1-6. Girsang,  S.  F.  (2016).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  BIBIT  KELAPA.
SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT KELAPA, 1-18..
Riadi,  M.  (2016,  September  18).  Sistem
Pendukung Keputusan (SPK). Retrieved from KajianPustaka.com: https://www.kajianpustaka.com/201 3/09/sistem- pendukung-keputusan- spk.html Rizky Hendro Agung, ,. S. (2020). PENERAPAN METODE MULTI- OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE. Jurnal Informatika Kaputama(JIK), Vol. 4 No. 1, Januari 2020, 1-11. Selviani Kusnad, ,. L. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Untuk Tanam Bibit. Media Jurnal Informatika, 1-11