## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Arabika Terbaik Menggunakan Metode SMART
Supiyandi 1,* , Chairul Rizal 2 , Muhammad Noor Hasan Siregar 3 , Eka Putra 2 , Rusmin Saragih 4
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia
4 Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA, Binjai, Indonesia Email: 1,* supiyandi.mkom@gmail.com, 2 chairulrizal@dosen.pancabudi.ac.id, 3 noor.siregar@gmail.com, 2 e_putr@yahoo.com,
4 evitha12014@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: supiyandi.mkom@gmail.com Submitted: 16/08/2022 ; Accepted: 07/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak −Biji  kopi  arabika  merupakan  salah  satu  varietas  utama  biji  kopi  yang  dikembangkan  di  Indonesia.  Dalam  membuat keputusan penentuan biji kopi arabika berkualitas, diperlukan sebuah sistem yang tepat untuk menganalisa  permasalahan dalam penyelesaian dan efisiensi penyajian data yang tepat serta akurat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem maupun metode berbasis komputer  dalam  memfasilitasi  pemilihan  biji  kopi  arabika  terbaik.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple  Multi  Attribute Rating  Technique  (SMART).  Metode  SMART  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah penentuan pilihan yang bersifat multi objektif diantara beberapa kriteria, sehingga nantinya akan dapat menghasilkan suatu analisa yang  efektif  dan  efisien.  Kriteria  -  kriteria  input  yang  menjadi  prioritas  dalam  pemilihan  biji  kopi  arabika  terbaik  yaitu  aroma dengan bobot nilai 25, warna dengan bobot nilai 25, rasa dengan bobot nilai 25, kadar kotoran dengan bobot nilai 15, dan harga dengan bobot nilai 10. Dari 25 alternatif yang diuji dalam sistem ini, biji kopi arabika Gayo Avatara Natural merupakan alternatif pertama  terbaik,  disusul  dengan  Aceh  Gayo  Wet  Hull,  Java  Ijen  Natural,  Java  ijen  Honey,  dan  Kintamani  Natural.  Sistem pendukung keputusan pemilihan biji kopi arabika terbaik ini memberikan kecepatan, ketepatan, dan keakuratan data dalam memilih biji kopi arabika terbaik yang nantinya akan digunakan oleh para penikmat kopi untuk memberikan seduhan kopi dengan citarasa yang nikmat. Maka hasil keputusan dari 25 jenis kopi arabika, terdapat 11 jenis kopi arabika dengan peringkat “Sangat Baik”, 10 jenis kopi arabika dengan peringkat “Baik”, dan 4 jenis kopi arabika dengan peringkat “Cukup Baik”.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Biji Kopi; Terbaik, Gayo; SMART
Abstract −Arabica  coffee  beans  are  one  of  the  main varieties  of coffee  beans  developed  in  Indonesia.  In  making  decisions  to determine quality Arabica coffee beans, an appropriate system is needed to analyze problems in solving and efficient and accurate data presentation. Therefore, a computer-based system or method is needed to facilitate the selection of the best Arabica coffee beans. This study uses the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) method. The SMART method is a decision-making method to solve the problem of choosing a multi-objective choice among several criteria, so that later it will be able to produce an effective and efficient analysis. The input criteria that are the priority in selecting the best Arabica coffee beans are aroma with a weight of 25, color with a weight of 25, taste with a weight of 25, dirt content with a weight of 15, and price with a weight of 10. Of the 25 alternatives tested in this system, Gayo Avatara Natural Arabica coffee beans were the best first alternative, followed by Aceh Gayo Wet Hull, Java Ijen Natural, Java Ijen Honey, and Kintamani Natural. This decision support system for selecting the best Arabica coffee beans provides speed, accuracy, and data accuracy in selecting the best Arabica coffee beans which will be used by coffee lovers to provide coffee with a delicious taste. So the results of the decision from 25 types of Arabica coffee, there are 11 types of Arabica coffee with a rating of "Very Good", 10 types of Arabica coffee with a rating of "Good", and 4 types of Arabica coffee with a rating of "Quite Good".
Keywords : Decision Support System; Coffee Bean; Best; Gayo; SMART

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain  komponen  sistem  bahasa  ( language ),  komponen  sistem  pengetahuan  ( knowledge )  dan  komponen  sistem pemerosesan  masalah  ( problem  processing )  yang  saling  berinteraksi  satu  dengan  yang  lainnya,  yang  membantu pengambilan  keputusan  melalui  pengunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  yang sifatnya  semi  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur[1].  Pada  penelitian  sebelumnya  pemilihan  kriteria  kopi berkualitas dalam produksi masih sering menggunakan teknik manual, sehingga menjadi keterbatasan untuk memilih biji  kopi  terbaik  dari  berbagai  daerah  di  Provinsi  Bengkulu.  Pada  sebelumnya  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  kriteria  dalam  penentuan  pemilihan  biji  kopi  berkualitas  melalui  metode analytical  hierarchy  process (AHP) pada sistem pengambilan keputusan[2]. Penelitian[3] ini menggunakan metode AHP[1] untuk mempermudah pemilihan biji kopi berkualitas[2]. Multi  Attribute  Decision Making adalah suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  optimal  dengan  kriteria tertentu.  Inti  dari Multi  Attribute Decision  Making [4]  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan[5].
Biji kopi adalah biji dari tumbuhan kopi dan merupakan sumber minuman kopi. Terdapat dua varietas utama biji  kopi  yang  dikembangkan  di  Indonesia  yaitu  Kopi  Robusta  ( Coffee  Robusta )  dan  Kopi  Arabika  ( Coffee Arabica )[6]. Kopi merupakan salah satu komoditi ekspor utama Indonesia yang menempati urutan ketiga dunia setelah Brazil  dan  Vietnam[7].  Sebelum  dapat  dinikmati,  kopi  melalui  beberapa  tahap  mulai  dari  proses  pemanenan,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118
pengolahan untuk memisahkan kopi dengan kulitnya yang akan menghasilkan green bean, Roasting atau penyangraian kopi,  dan  yang  terakhir  adalah Grinding atau  penggilingan,  ini  adalah  tahap  akhir  sebelum  kopi  diseduh.  Kopi merupakan  salah  satu  sumber  penghasilan  yang  memiliki  nilai  ekonomis  dan  memiliki  nilai  yang  lebih  diantara tanaman perkebunan lainya. Rendahnya mutu biji kopi disebabkan masih minimnya pengetahuan petani kopi tentang teknik pengolahan kopi. Namun diperlukan biji kopi dengan kualitas yang baik agar jumlah permintaan semakin tinggi dan kopi bisa tetap bersaing di pasar perdagangan internasional[8]. Dalam penelitian sistem pendukung keputusan[9] menggunakan metode AHP[10], ARAS[11], ELECTRE[12], Weight Product Model [13] dan masih banyak lainnya. Dalam Weighted Product (WP) Dalam Keputusan Rekomendasi[14].
Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem maupun metode berbasis komputer dalam memfasilitasi pemilihan biji kopi arabika terbaik. Pada penelitian ini, kami menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah  tersebut.  Sistem  Pendukung  Keputusan[15]  (SPK)  adalah  sistem  berbasis  komputer  dan  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  serta  sebagai  alat  bantu  dalam  mendukung  proses  pengambilan  keputusan[16].  Selain  itu, Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  gabungan  antara  sumber–sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan  komponen  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  keputusan[17].  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  manajemen  pengambilan  keputusan untuk  proses  pembuatan  keputusan.  Dalam  sistem  pengambilan  keputusan,  terdapat  beberapa  metode  yang  bisa digunakan,  namun  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SMART[18].  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique merupakan suatu metode untuk pengambilan keputusan muti kriteria yang dikembangkan pada tahun 1997 oleh Edward[19]. Teori dasar dari metode SMART yaitu setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai  dan  pada  setiap  kriteria tersebut  memiliki  bobot yang  menjelaskan  seberapa  penting  nilai  dari bobot  tersebut dibandingkan  dengan  kriteria  lain[20].  Metode  SMART  merupakan  suatu  metode  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  berupa  penentuan  pilihan  yang  bersifat  multi  objektif[21]  diantara  beberapa kriteria, sehingga menghasilkan suatu analisa yang efektif dan efisien[22].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  Penelitian  ini[23]  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Simple  Multi-Attribute  Rating Technique  (SMART) .  Metode  SMART  memanfaatkan  proses  pengukuran  multi-kriteria  yang  menghasilkan pemeringkatan terhadap pengukuran terbaik sesuai dengan nilai saran yang diberikan. Metode ini merupakan metode pengambil  keputusan  yang  didasarkan  pada  ide  bahwa  setiap  solusi  pilihan  terdiri  dari  sejumlah  indikator  yang memiliki nilai-nilai dan setiap indikator tersebut memiliki bobot yang memberikan gambaran sejauh mana esensial indikator tersebut dipadankan dengan indikator lainnya. Pemberian bobot ini digunakan untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif yang terbaik. Prosedur penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi Literatur. Pada tahap ini dilakukan pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai buku dan juga internet untuk melengkapi perbendaharaan konsep dan teori, sehingga memilikil landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
b. Proses  pengumpulan  data  tentang  pemilihan  biji  kopi.  Semua  tahap  pada  proses  pengumpulan  data  tersebut diperoleh dari wawancara dan studi pustaka.
c. Pengolahan data adalah rangkaian pengolahan untuk menghasilkan informasi atau menghasilkan pengetahuan dari data  mentah.  Setelah  terprogram,  pengolahan  ini  bisa  dilakukan  secara  otomatis  oleh  komputer.  Rangkaian pengolahan data membentuk sistem informasi. Meski hasil akhirnya ditujukan untuk dibaca oleh manusia, cara penyajian  sering  kali  penting  untuk  memahami  nilai-nilai  yang  terkandung  di  dalamnya.  Cara  penyajian  ini subjektif dan berbeda antarmanusia.
d. Untuk  tahap  analisis  sistem  akan  dilakukan  identifikasi  masalah  pada  anilas  data  yang  akan  di  olah.  Dengan demikian, diharapkan penelitian ini dapat menentukan bidang penelitian yang dikaji.
e. Hasil nalisa data terkait dengan pengambilan keputusan pemilihan biji kopi terbaik dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) models maka tahap selanjutnya adalah hasil analisis data.
f. Kesimpulan  dan  saran  Pada  bagian  ini,  berisi  kesimpulan  mengenai  hasil  evaluasi  dari  seluruh  kegiatan  yang dilakukan  dalam  melakukan  penelitian  terhadap  analisa  dan  penerapan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART) dalam pemilihan biji kopi terbaik yang ada di Indonesia. Pada tahap ini juga diberikan saran- saran untuk pengembangan dan pengelolaan sistem lebih lanjut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118

## 2.2 Metode SMART

## 2.2.1 Analisis Data dan Perhitungan
Dalam menganalisa data menggunakan metode SMART ada beberapa langkah yang digunakan yaitu:
a. Menentukan alternatif
Alternatif  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  25  jenis  kopi  arabika  terbaik  yang  diperoleh  dari  2 roastery yang sering digunakan Dialog Koffie. Adapun alternatif yang digunakan yaitu : 1. Java Ijen Honey (A1), 2. Kayu Aro Natural (A2), 3. Puntang Honey (A3), 4. Java Ijen Natural (A4), 5. Gunung Malabar Natural (A5), 6. Pantan Musara Honey (A6), 7. Gapura Washed Dry Hull (A7), 8. Toraja Full Washed (A8), 9. Kintamani Natural (A9), 10. Tao Toba Natural (A10), 11. Nusa Bunga Semi Washed (A11), 12. Benteng Alla Full Washed (A12), 13.  Malabar  Natural (13),  14.  Flores  Honey  (A14),  15.  Gayo  Avatara  Natural  (A15),  16.  Crazy  Fruity  Natural (A16), 17. Weja Kanon Natural (A17), 18. Kerinci Natural (A18), 19. Manggarai Uwu Natural (A19), 20. Toraja Sapan Semi Washed (A20), 21. Flores Natural (A21), 22. Kerinci Full Washed (A22), 23. Lintong Honey (A23), 24. Aceh Gayo Wet Hull (A24), 25. Solok Honey (A25).
b. Menentukan kriteria
Menentukan kriteria yang digunakan dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan. Untuk menentukan kriteria-kriteria  apa  saja  yang  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  ini  diperlukan  data-data  dari pengambil  keputusan  atau  pihak  yang  berwenang/kompeten  terhadap  masalah  yang  akan  diselesaikan.  Pada penelitian ini menggunakan 5 kriteria untuk menentukan biji kopi arabika terbaik. Kriteria tersebut yaitu, Aroma dengan kode kriteria C1, Warna dengan kode kriteria C2, Rasa dengan kode kriteria C3, Kadar kotoran dengan kode kriteria C4, dan Harga dengan kode kriteria C5.
c. Tahap Pembobotan
Selanjutnya akan dilakukan tahap pembobotan, pada tahap ini pembobotan kriteria dilakukan dengan memberikan nilai interval 0 sampai dengan 100 sesuai dengan kepentingan dari masing-masing kriteria, dengan syarat total bobot jika dijumlahkan harus sama dengan 100%  yaitu sebagai berikut : 1. Aroma dengan sub kriteria (a) Sangat harum,  (b)  Harum,  (c)  Cukup  harum,  (d)  Tidak  harum,  (e)  Bau  gosong.  Kriteria  aroma  bobotnya  adalah  25% karena kopi sangat identik dengan aroma kopinya yang khas. 2. Warna dengan sub kriteria (a) cokelat tua, (b) cokelat,  (c)  cokelat  muda,  (d)  cokelat  pucat,  (e)  cokelat  keputih-putihan.  Kriteria  warna  bobotnya  adalah  25% karena warna biji kopi pada dasarnya adalah cokelat dan jika ada biji yang berwarna pucat sudah pasti biji kopi tersebut tidak layak. 3. Rasa dengan sub kriteria (a) Sangat enak, (b) Enak, (c) Cukup enak, (d) Kurang enak, (e) Tidak enak. Kriteria rasa bobotnya juga 25% sama seperti aroma dan warna. Hal tersebut karna ketiga kriteria ini merupakan  aspek  utama  dalam  memilih  biji  kopi.  4.  Kadar  kotoran  dengan  sub  kriteria  (a)  Sangat  bersih,  (b) Bersih, (c) Cukup bersih, (d) Kotor, (e) Sangat kotor. Kriteria kadar kotoran bobotnya adalah 15% karena sebelum dijual, biasanya biji kopi disortir dahulu oleh para roastery maka hanya sedikit biji yang memiliki kotoran seperti batu kecil didalamnya. 5. Harga dengan sub kriteria (a) Sangat murah, (b) Murah, (c) Cukup murah, (d) Mahal, (e) Sangat  mahal.  Kriteria  harga  ini  bobotnya  adalah  10%  karena  harga  untuk  biji  kopi  arabika  hampir  sama  per packaging di tiap roastery yang menjualnya.
d. Normalisasi bobot kriteria dilakukan menggunakan rumus persamaan (1).
Normalisasi =  W 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗
(1)
Keterangan: Wj = skor bobot setiap kriteria ∑Wj = total bobot setiap kriteria e. Nilai akhir dihitung dengan menggunakan rumus pada persamaan (2).
𝑢 = ∑ 𝑢(𝑎𝑖) 𝑚 𝑗=𝑖 𝑊𝑗𝑈𝑖(𝑎𝑖) (2)
Keterangan: u (a i ) = nilai akhir alternatif W J = hasil normalisasi pembobotan ui (ai) = hasil nilai utility
f. Langkah selanjutnya adalah melakukan perangkingan untuk menentukan hasil keputusan penentuan pemilihan biji kopi arabika terbaik.
g. Jika akan memilih suatu alternatif, maka pilihlah alternatif dengan nilai utilitis terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan 5 kriteria untuk menentukan biji kopi arabika terbaik. Kriteria tersebut yaitu, Aroma dengan kode kriteria C1, Warna dengan kode kriteria C2, Rasa dengan kode kriteria C3, Kadar kotoran dengan kode kriteria C4, dan Harga dengan kode kriteria C5. Kemudian akan ditentukan data alternatif, menghitung normalisasi, menghitung nila akhir berdasarkan utility , proses perangkingan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118

## 3.1 Menentukan Data Alternatif
Data yang digunakan untuk mencari biji kopi arabika terbaik berasal dari Dialog Koffie, terdapat data yang diolah berbentuk data kuantitatif yang dapat dilihat pada Tabel 1 :
Tabel 1. Menentukan Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 100 92 100 99 97 A2 80 78 80 92 91 A3 77 76 78 92 90 A4 100 94 100 99 97 A5 80 79 80 90 89 A6 70 72 73 92 94 A7 70 75 74 92 92 A8 95 88 97 97 95 A9 97 90 98 98 96 A10 88 83 94 94 93 A11 72 76 76 91 89 A12 80 78 80 92 90 A13 78 77 79 90 90 A14 90 86 95 96 94 A15 100 99 100 100 98 A16 75 76 77 92 90 A17 80 78 79 90 88 A18 86 82 93 93 92 A19 89 85 94 96 94 A20 95 88 96 96 95 A21 90 87 95 96 94 A22 85 82 93 93 92 A23 89 84 95 95 93 A24 100 98 100 100 97 A25 80 77 91 91 90

## 3.2 Menghitung Normalisasi
Setelah memberikan nilai bobot untuk setiap kriteria selanjutnya adalah normalisasi bobot kriteria dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 2. Hasil Normalisasi Bobot Kriteria No. Kriteria Bobot Normalisasi 1. Aroma 0,25 2. Warna 0,25 3. Rasa 0,25 4. Kadar Kotoran 0,15 5. Harga 0,1 TOTAL 1
Adapun proses perhitungan hasil normalisasi bobot  setiap kriteria dalam penentuan biji kopi arabika terbaik adalah sebagai berikut:
C1 = 25 100 = 0,25
C2 = 25 100 = 0,25
C3 = 25 100 = 0,25
C4 = 15 100 = 0,15
C5 = 10 100 = 0,1

## 3.3 Menghitung Nilai Akhir Berdasarkan Utility
Misalkan diketahui nilai utility jenis biji kopi arabika terbaik untuk masing-masing kriteria seperti pada tabel 1. Maka selanjutnya  akan dicari  nilai akhir  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai  kriteria pada  satu  alternatif,  maka  nilai akhir dihitung dengan menggunakan rumus pada persamaan . Adapun proses perhitungan nilai akhir penentuan biji kopi terbaik adalah sebagai berikut:
a. Alternatif Java Ijen Honey (A1)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118
A1 = (100 x 0,25) + (92 x 0,25) + (100 x 0,25)+ (99 x 0,15) + (97 x 0,1)= 97,55
b. Kayu Aro Natural (A2)
𝐴 2 = (80 x 0,25) + (78 x 0,25) + (80 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (91 x 0,1)= 82,4
c. Puntang Honey (A3)
𝐴 3 = (77 x 0,25) + (76 x 0,25) + (78 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (90 x 0,1)= 80,55 d. Java Ijen Natural (A4)
𝐴 4 = (100 x 0,25) + (94 x 0,25) + (100 x 0,25)+ (99 x 0,15) + (97 x 0,1)= 98,05
e. Gunung Malabar Natural (A5) 𝐴 5 = (80x 0,25) + (79 x 0,25) + (80 x 0,25)+ (90 x 0,15) + (89 x 0,1)= 82,15
f. Pantan Musara Honey (A6)a
𝐴 6 = (70 x 0,25) + (72 x 0,25) + (73 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (94 x 0,1)= 76,95
g. Gapura Washed Dry Hull (A7)
𝐴 7 = (70 x 0,25) + (75 x 0,25) + (74 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (92 x 0,1)= 77,75
h. Toraja Full Washed  (A8)
𝐴 8 = (95 x 0,25) + (88 x 0,25) + (97 x 0,25)+ (97 x 0,15) + (95 x 0,1)= 94,05
i. Kintamani Natural  (A9)
𝐴 9 = (97 x 0,25) + (90 x 0,25) + (98 x 0,25)+ (98 x 0,15) + (96 x 0,1)= 95,55
j. Tao Toba Natural  (A10)
𝐴 10 = (88 x 0,25) + (83 x 0,25) + (94 x 0,25)+ (94 x 0,15) + (93 x 0,1)= 89,65
k. Nusa Bunga Semi Washed  (A11)
𝐴 11 = (72 x 0,25) + (76 x 0,25) + (76 x 0,25)+ (91 x 0,15) + (89 x 0,1)= 78,55
l. Benteng Alla Full Washed  (A12)
𝐴 12 = (80 x 0,25) + (78 x 0,25) + (80 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (90 x 0,1)= 82,3
m. Malabar Natural  (A13) 𝐴 13 = (70 x 0,25) + (77 x 0,25) + (79 x 0,25)+ (90 x 0,15) + (90 x 0,1) = 81
n. Flores Honey (A14)
𝐴 14 = (90 x 0,25) + (86 x 0,25) + (95 x 0,25)+ (96 x 0,15) + (94 x 0,1)= 91,55
o. Gayo Avatara Natural (A15)
𝐴 15 = (100 x 0,25) + (99 x 0,25) + (100 x 0,25)+ (100 x 0,15) + (98 x 0,1)= 99,55
p. Crazy Fruity Natural (A16) 𝐴 16 = (75 x 0,25) + (76 x 0,25) + (77 x 0,25)+ (92 x 0,15) + (90 x 0,1)= 79,8
q. Weja Kanon Natural (A17) 𝐴 17 = (80 x 0,25) + (78 x 0,25) + (79 x 0,25)+ (90 x 0,15) + (88 x 0,1)= 81,55
r. Kerinci Natural  (A18) 𝐴 18 = (86 x 0,25) + (82 x 0,25) + (93 x 0,25)+ (93 x 0,15) + (92 x 0,1)= 88,4
s. Manggarai Uwu Natural (A19) 𝐴 19 = (89 x 0,25) + (85 x 0,25) + (94 x 0,25)+ (96 x 0,15) + (94 x 0,1)= 90,8
t. Toraja Sapan Semi Washed (A20)
𝐴 20 = (95 x 0,25) + (88 x 0,25) + (96 x 0,25)+ (96 x 0,15) + (95 x 0,1)= 93,65
u. Flores Natural  (A21) 𝐴 21 = (90 x 0,25) + (87 x 0,25) + (95 x 0,25)+ (96 x 0,15) + (94 x 0,1)= 88,15
v. Kerinci Full Washed  (A22)
𝐴 22 = (85 x 0,25) + (82 x 0,25) + (93 x 0,25)+ (93 x 0,15) + (92 x 0,1)= 88,15
w. Lintong Honey (A23) 𝐴 23 = (89 x 0,25) + (84 x 0,25) + (95 x 0,25)+ (95 x 0,15) + (93 x 0,1)= 90,55
x. Aceh Gayo Wet Hull (A24)
𝐴 24 = (100 x 0,25) + (98 x 0,25) + (100 x 0,25)+ (100 x 0,15) + (97 x 0,1)= 99,2
y. Solok Honey (A25)
𝐴 25 = (80 x 0,25) + (77 x 0,25) + (91 x 0,25)+ (91 x 0,15) + (90 x 0,1)= 84,65

## 3.4 Proses Perangkingan
Pada proses perangkingan merupakan tabel keputusan yang digunakan untuk penentuan rekomendasi pemilihan biji kopi arabika terbaik dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Tabel Keputusan No. Rentang Nilai Keterangan 1. ≥ 90 s/d 100 Sangat Baik 2. ≥ 80 s/d 89 Baik 3. ≥ 70 s/d 79 Cukup Baik 4. ≤ 69 Tidak Baik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118
Berdasarkan tabel keputusan maka diperoleh hasil perangkingan yang didapat seperti pada tabel 4 :
Tabel 4. Hasil Keputusan Pemilihan Biji Kopi Arabika Terbaik
Alternatif Nilai Rangking Keputusan Gayo Avatara Natural 99,55 1 Sangat Baik Aceh Gayo Wett Hull 99,2 2 Sangat Baik Java Ijen Natural 98,05 3 Sangat Baik Java Ijen Honey 97,55 4 Sangat Baik Kintamani Natural 95,55 5 Sangat Baik Toraja Full Washed 94,05 6 Sangat Baik Toraja Sapan Semi Washed 93,65 7 Sangat Baik Flores Natural 91,8 8 Sangat Baik Flores Honey 91,55 9 Sangat Baik Manggarai Uwu Natural 90,8 10 Sangat Baik Lintong Honey 90.55 11 Sangat Baik Tao Toba Natural 89,65 12 Baik Kerinci Natural 88,4 13 Baik Kerinci Full Washed 88,15 14 Baik Solok Honey 84,65 15 Baik Kayu Aro Natural 82,4 16 Baik Benteng Alla Full Washed 82,3 17 Baik Gunung Malabar Natural 82,15 18 Baik Weja Kanon Natural 81,15 19 Baik Malabar Natural 81 20 Baik Puntang Honey 80,3 21 Baik Crazy Fruity Natural 79,8 22 Cukup Baik Nusa Bunga Semi Washed 78,55 23 Cukup Baik Gapura Washed Dry Hull 77,75 24 Cukup Baik Pantan Musara Honey 76,95 25 Cukup Baik
Berdasarkan tabel 4 maka dapat disimpulkan hasil keputusan dari 25 jenis kopi arabika, terdapat 11 jenis kopi arabika dengan peringkat “Sangat Baik”, 10 jenis kopi arabika dengan peringkat “Baik”, dan 4 jenis kopi arabika dengan  peringkat  “Cukup  Baik”.  Dan  untuk  Gayo  Avatara  Natural  mendapt  nilai  akhir  sebesar  99,55  dengan Keputusan “Sangat Baik”.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa pada pemilihan biji kopi arabika terbaik menggunakan metode SMART, dengan beberapa kriteria yaitu, aroma, warna, rasa, kadar kotoran, dan harga, maka biji kopi arabika Gayo Avatara Natural merupakan alternatif pertama terbaik, disusul dengan Aceh Gayo Wet Hull, Java Ijen Natural, Java ijen Honey, dan Kintamani Natural. Hasil tersebut didapatkan dari beberapa alternatif yang dihitung dengan berbagai kriteria dan kemudian menghasilkan perangkingan. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu para pecinta kopi dalam memberikan kecepatan, ketepatan, dan keakuratan data dalam memilih biji kopi arabika terbaik yang nantinya akan digunakan untuk memberikan seduhan kopi dengan aroma yang khas serta cita rasa yang nikmat pada 25 jenis kopi arabika, terdapat 11 jenis kopi arabika dengan peringkat “Sangat Baik”, 10 jenis kopi arabika dengan peringkat “Baik”, dan 4 jenis kopi arabika dengan peringkat “Cukup Baik”. Dan untuk Gayo Avatara Natural mendapt nilai akhir sebesar 99,55 dengan Keputusan “Sangat Baik”.

## REFERENCES
[1] M. Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.
[2] E. R. Onainor, “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Biji Kopi Berkualitas,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, pp. 105–112, 2019.
[3] Supiyandi,  R.  N.  Fuad,  E.  Hariyanto,  and  S.  Larasati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Koperasi Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1132–1139,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2367.
[4] D. Siregar et al. , “Multi-attribute decision making with VIKOR method for any purpose decision,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1019, no. 1, p. 12034.
[5] S. Supiyandi, E. Hariyanto, C. Rizal, M. Zen, and S. H. R. Pasaribu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Ayam Petelur Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 256– 262, 2022.
[6] Y. Yunida, M. T. Kamaluddin, T. Theodorus, and S. Mangunsong, “Formulasi dan Karakterisasi Nanopartikel Kafein Hasil Isolasi dari Biji Kopi Robusta,” J. Mandala Pharmacon Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 47–59, 2021.
[7] A. Rachmaningtyas, S. T. Winarno, and S. I. Hidayat, “Daya Saing Ekspor Kopi Indonesia di Pasar Internasional,” Agrilan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 796 − 802 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2118
J. Agribisnis Kepul. , vol. 9, no. 3, pp. 252–266, 2021.
[8] A. C. Sembiring, D. Sitanggang, and N. P. Sinuhaji, “Pemberdayaan Petani Kopi Karo melalui Pengolahan Pasca Panen,” J. Mitra Prima , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2020.
[9] T.  Imandasari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Pengambilan  Keputusan  dalam  Menentukan  Mahasiswa  PKL Menggunakan Metode Promethee,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 234–239, 2018.
[10]  K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIEARARCHY  PROCESS  (Studi  Kasus : PT.Capella  Dinamik  Nusantara  Takengon),” MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  12–16,  2017,  doi: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v1i1.317.
[11]  H.  Syahputra,  M. Syahrizal, S.  Suginam,  S.  D.  Nasution,  and  B. Purba,  “SPK  Pemilihan  Konten Youtube  Layak  Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210
[12]  Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 02,  pp.  141–144,  2017,  [Online].  Available:  http://www.ijert.org/view-pdf/16277/implementation-of-elimination-and- choice-expressing-reality-electre-method-in-selecting-the-best-lecturer-case-study-stmik-budi-darma
[13]  M. N. H. Siregar, “Implementasi Weight Product Model (Wpm) Dalam Menentukan Pemilihan Sepeda Motor Sport Berbasis Spk,” vol , vol. 4, p. 12, 2017.
[14]  C.  Rizal,  S.  R.  Siregar,  S.  Supiyandi,  S.  Armasari,  and  A.  Karim,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 312–316, 2021.
[15]  S.  Supiyandi et  al. ,  “Implementasi  Metode  Weighted  Sum  Model  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Mobil  Bekas,”  in SENASHTEK: Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi , 2022, pp. 106–111.
[16]  V. V. Wang, A. S. Sukamto, and E. E. Pratama, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Penerima Beasiswa BBP- PPA dengan Metode TOPSIS pada Fakultas Teknik UNTAN,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 105–112, 2019.
[17]  Y. N. Molo, Y. P. K. Kelen, and Y. O. L. Rema, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Profile Matching Berbasis Website Studi Kasus: PT. NSS Kefamenanu,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 1, pp. 136–148, 2022.
[18]  S.  R.  Andani,  “Penerapan  Metode  SMART  dalam  Pengambilan  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Yayasan  AMIK  Tunas Bangsa,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 166–170, 2019.
[19]  S. G. Andika, K. Kusnadi, and P. Sokibi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler Untuk Siswa Sma Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Studi Kasus: Sma Santa Maria Cirebon),” J. Digit , vol. 9, no. 1, pp. 59–70, 2020.
[20]  M.  A.  Ramadhan,  C.  Bella,  M.  Mustakim,  R.  Handinata,  and  A.  Niam,  “Implementasi  Metode  SMARTER  Untuk Rekomendasi Pemilihan Lokasi Pembangunan Perumahan di Pekanbaru,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 42–47, 2018.
[21]  N. Shodik, N. Neneng, and I. Ahmad, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Snapdragon 636 Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Smart),” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 7, no. 3, pp. 219–228, 2018.
[22]  W. Erawati, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Dengan Pendekatan Metode Waterfall,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[23]  B. T. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 170, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.