## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bibit Bawang Merah Di Kecamatan Karang Dapo
Syafi’ul Hamidani* 1 , Deni Apriadi 2
1,2 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau
1,2 Jl. Yos Sudarso No 97 A Kel Jawa Kanan Kota Lubuklinggau Sumatera Selatan e-mail: * 1 hamidanipertama@gmail.com , 2 denidrv@gmail.com

## Abstrak
Pertumbuhan sektor pertanian khususnya dalam produksi bawang merah, menjadi fokus utama dalam mendukung ketahanan pangan di Kabupaten Musi Rawas Utara yang selama ini dihadapkan dengan tantangan bagaimana menciptakan strategi pertanian yang lebih cerdas dan terarah,  dinas  pertanian  dan  perikanan  selama  ini  sudah  menggunakan  sistem  komputerisasi namun  belum  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  yang  salah  satunya  adalah  distribusi bantuan bibit kepada petani untuk meningkatkan hasil produksi sehingga dirasa perlu adanya pengembangan dan implementasi sistem pendukung keputusan penerima bantuan bibit bawang merah  dikarenakan  bawang  merah  adalah  salah  satu  komoditi  andalan  yang  difokuskan  oleh dinas pertanian dan perikanan Musi Rawas Utara pada kecamatan Karang Dapo, penelitian ini betujuan membuat sebuah sistem yang diharapkan bisa mempermudah petugas yang melakukan penilaian dalam pemberian bantuan bibit bawang merah dengan bantuan komputerisasi dengan menggunakan  metode  weigthed  product  yang  menggunakan  6  kriteria  yaitu  skala  panen,  luas lahan, jumlah anggota kelompok tani, usia kelompok tani, syarat calon lokasi dan syarat calon kelompok  tani  yg  persyaratannya  sudah  ditetapkan  oleh  dinas  pertanian  dan  perikanan  yang menghasilkan  kelompok  tani  danau  gede  sebagai  preferensi  dengan  nilai  terbesar  dari  11 alternatif lainnya yaitu dengan nilai vektor v = 0,07978270931306.

## Kata kunci—Sistem Pendukung Keputusan, Kelompok Tani, Bawang Merah, Weigthed Product

## Abstract
The growth of the agricultural sector, especially in shallot production, has become the main focus in supporting food security in North Musi Rawas Regency which has been faced with the challenge of how to create smarter and more focused agricultural strategies. The agriculture and  fisheries  department  has  so  far  used  a  computerized  system  but  not  yet.  decision  support system, one of which is the distribution of seed aid to farmers to increase production yields, so it is felt that there is a need to develop and implement a decision support system for recipients of shallot seed aid because shallots are one of the mainstay commodities focused on by the North Musi Rawas agriculture and fisheries service in Karang Dapo sub-district, this research aims to create  a  system  that  is  expected  to  make  it  easier  for  officers  who  carry  out  assessments  in providing assistance with shallot seeds with computerized assistance using the weighted product method which uses 6 criteria, namely harvest scale, land area, number of farmer group members, group  age.  farmers,  requirements  for  prospective  locations  and  requirements  for  prospective farmer groups whose requirements have been determined by the Department of Agriculture and Fisheries which resulted in the danau gede farmers group being the preference with the largest value of the 11 other alternatives, namely with a vector value of v = 0.07978270931306.
Keywords— Decision Support System, Farmer Groups, Shallots , Weighted Product

## 1. PENDAHULUAN
alam era digital yang terus berkembang, peran teknologi informasi semakin mendominasi berbagai  bidang  kehidupan,  tidak  dapat  disangkal  lagi  teknologi  informasi  saat  ini  sudah sangat  membantu  berbagai  keputusan  manusia  dan  juga  teknologi  menjadi  penjembantani informasi yang sangat cepat dan banyak, sehingga sangat mempermudah manusia dalam bekerja, berkomunikasi. Pemanfaatan teknologi ini dapat dirasakan dari berbagai sektor termasuk sektor pertanian.
Pada  Dinas  Pertanian  dan  Perikanan  Kabupaten  Musi  Rawas  Utara  pemanfaatan teknologi informasi telah dilakukan dalam kegiatan administrasi dan perkantoran pada umumnya namun belum terhadap sistem pendukung keputusan yang tentunya akan memberikan gambaran atau referensi pada keputusan tertentu yang salah satu aspek penting didalamnya adalah distribusi bantuan  bibit  kepada  petani  untuk  meningkatkan  hasil  produksi  dalam  konteks  ini  adalah pengembangan dan implementasi sistem pendukung keputusan penerima bantuan bibit bawang merah  yang  dipilih  dikarenakan  bawang  merah  adalah  salah  satu  komoditi  andalan  yang difokuskan oleh dinas pertanian dan perikana Musi Rawas Utara pada kecamatan Karang Dapo.
Pemilihan penerima bantuan bibit bawang merah ini berdasarkan persyaratan yang sudah ditetapkan oleh dinas pertanian dan perikanan dan ditambah beberapa kriteria tambahan lainnya yang nantinya akan dihitung oleh sistem pendukung keputusan atau sistem informasi  interaktif yang  digunakan  guna  menunjang  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur situasi yang tidak terstruktur[1]. Ada beberapa metode pada sistem pendukung keputusan salah satunya adalah weighted product yang perhitungannya terbilang mudah karena yang dimana nilai dari  setiap  kriteria  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan    bobot    kriteria    yang  telah ditetapkan diawal[2]
Penelitian  tentang  model  metode weighted  product dan  sistem  pendukung  keputusan sudah pernah dilakukan sebelumnya salah satunya adalah oleh Lindah Yuniati [3] yang membuat dan  merancang  sistem  pemilihan  smathphone  yang  memberikan  rekomendasi  untuk  memilih smartphone diimplementasikan  dalam  sistem  berbasis  web  sehingga  dapat  digunakan  dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  dapat  bekerjadengan  baik,  kemudian  adapula penelitian oleh Dasril Aldo [4] yang dapat mentukan seekor lele dapat dikatakan berkualitas atau tidak dari 9 kriteria dan subkriteria yang telah ditentukan sebelumnya, kemudian penelitian yang dilakukan oleh Yuda Perwira[5] yang memetakan pelanggan terbaik agar pihak marketing dapat mengetahui peringkat pelanggan dan menganalisa dengan cepat dan tepat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan dapat dikatakan adalah sebuah sistem informasi  interaktif yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur[1] [6]yang  dapat  memberikan  informasi  atau  keputusan  sebagai  nilai  tambahan  yang  dapat digunakan oleh seseorang atau kelompok tertentu[7]

## 2. 2 Wieghted Product
Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  salah satu   metode   sistem   pendukung keputusan yang tidak sulit dengan nilai preferensi sebagai acuan nilai akhir yang didapat dari nilai variable yang digunakan, dimana  setiap variabel akan dipangkatkan dengan bobot atribut kriteria tersebut[8] [9] metode weighted product terdiri dari 3 langkah yaitu [1] [2] [3]
1) Perbaikan Nilai Bobot Dilakukan dengan rumus berikut :
𝑊𝑗 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (1)

## D
Wj : Nilai Bobot Kriteria
2) Penghitungan Vektor S Dilakukan dengan rumus berikut : 𝑆𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝐽 𝑛 𝑗=1 (2)
S : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S Xij : Nilai variabel dari alternatif Wj : Nilai bobot kriteria N : Banyaknya kriteria i : Nilai alternatif j : Nilai kriteria
3) Penghitungan Vektor V
Dilakukan dengan rumus berikut :
𝑉𝑖 = 𝑆𝑖=∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝐽 𝑛 𝑗=1 𝑆𝑖=∏ (𝑋 𝑗 ∗) 𝑤 𝐽 𝑛 𝑗=1 (3)
V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V Xij : Nilai variabel dari alternatif Wj : Nilai bobot kriteria N : Banyaknya kriteria i : Nilai alternatif j : Nilai kriteria *: Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Penulis  mengawali  tahap  awal  penelitian  yaitu  menganalisis  kebutuhan  sistem  yang hendak  dirancang  dengan  cara  melaksanakan  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan.  Adapun metode pengumpulan data yang penulis lakukan untuk memperoleh data terkait dengan penelitian adalah :
1) Wawancara
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  bersumber  pada  penjelasan  dari narasumber secara langsung sehingga tingkatan akurasi data jawaban lebih tinggi[7], disini penulis melaksanakan teknik pengumpulan data dengan  cara tanya jawab atau wawancara guna memperoleh informasi yang berkaitan dengan kebijakan dan persyaratan bantuan bibit bawang  merah,  wawancara  dilakukan  kepada  kepala  dinas  pertanian  dan  perikanan  Musi Rawas Utara, kepala UPT-BP Karang Dapo, kepala sejumlah kelompok tani, dan beberapa petani di kecamatan Karang Dapo.
2) Observasi
Observasi  adalah  teknik  dengan  pengamatan  langsung  kepada  objek  penelitian  untuk mendapatkan data primer[10] disini penulis melakukan observasi langsung di dinas pertanian dan perikanan kabupaten Musi Rawas Utara, di lahan petani dan kelompok tani bagaimana selama ini pendaftaran dan keputusan sistem pemilihan bantuan bibit bawang merah yang sudah berjalan selama ini.

## 2.4 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini  penulis  pakai  untuk  membuat  dan menganalisa  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  metode  waterfall[10],  berikut  ini  adalah model waterfall seperti gambar 1 berikut:

## 86  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 83-94
Gambar 1  Ilustrasi metode Waterfall
1) Analisis
Tahap  Analisis  adalah  proses  pengumpulan  kebutuhan  perangkat  lunak  agar  mudah dipahami  oleh  pengguna  [11],  disini  penulis  melakukan  analisis  terhadap  data  data  yang diperlukan dalam pengumpulan data.
2) Desain
Pada tahapan desain penulis melakukan desain perangkat lunak sistem pendukung keputusan yang sudah  dianalisa pada tahap sebelumnya [12] sehingga menjadi perangkat yang meliputi arsitektur  perangkat  lunak,  algoritma  dan  struktur  data,  antar  muka  sistem  pendukung keputusan dan prosedur dalam pengkodean perangkat lunak nantinya.
3) Pengkodean
Pada  tahap  ini  adalah  pembuatan  perangkat  lunak  sebagai  implementasi  dari  desain  yang telah  dibuat.  Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengkodean  sistem  pendukung  keputusan sesuai dengan desain sistem yang telah dirancang sebelumnya agar menjadi sebuah program komputer
4) Pengujian
Pada  tahapan  ini  pengujian  dilakukan  oleh  penulis  terhadap  perangkat  lunak  yang  sudah dibuat,  pengujian  yang  digunakan  menggunakan blackbox  testing yang  digunakan  untuk menguji  fungsi  dan  kinerja  dari  perangkat  lunak  yang  sudah  diciptakan  [13],  perihal  ini dilakukan  guna  meminimalisir  kesalahan  maupun  error  serta  memastikan  keluaran  sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.5 Rancangan Sistem
2. 5.1 Data Flow Diagram
Gambar 2  Data Flow Diagram Level 0
Gambar 3  Data Flow Diagram Level 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap implementasi hal yang pertama dilakukan adalah membuat arsitektur design yang akan menjelaskan tentang komponen yang ada pada sistem yang berisikan tentang entitas apa  saja  yang  berhubungan  dengan  sistem,  data-data  apa  saja  yang  dikumpulkan,  cara mengirimkan  data,  cara  menghitung  data  dan  dimana  data  akan  disimpan  dan  hasil  dari pengolahan data tersebut.
Gambar 4  Arsitektur Sistem
Pada gambar 4 diatas terdapat dua entitas utama yaitu, kepala dinas pertanian, dan petugas dari  dinas  pertanian  yang  yang  masing  masing  tugasnya  berbeda,  petugas  dari  dinas  pertanian bertugas  menginput  data  alternatif,  data  kriteria,  data  bobot  kedalam  komputer  yang  nantinya akan  dilakukan  proses  perhitungannya  dengan  menggunakan  metode weighted  product dan dimasukkan  ke  dalam  database  yang  hasilnya  didapat  oleh  petugas  dalam  bentuk  info  hasil perhitungan, dan kepala dinas pertanian dalam bentuk laporan laporan.
Sistem  ini  berjalan  dengan  data  kriteria  sebagai  acuan  pada  data  yang  akan  diujikan, adapun kriteria dalam sistem ini adalah seperti berikut:
Tabel 1 Kriteria, Bobot dan Jenis Kriteria No Kriteria Keterangan  Nilai  Bobot  Jenis Kriteria 1 Skala Panen Ton - 6 Benefit 2 Luas Lahan M 2 - 4 Benefit 3 Jumlah Anggota Orang - 6 Benefit 4 Usia Kelompok Tani Bulan - 4 Benefit 5 Syarat Calon Lokasi Ada 1 8 Benefit Tidak Ada 0 6 Syarat Calon Kelompok Tani Ada 1 8 Benefit Tidak Ada 0
Langkah Selanjutnya adalah menentukan normalisasi bobot dengan rumus (1) sehingga didapatlah hasil seperti pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2 Normalisasi Kriteria No Kriteria Bobot Jenis Kriteria 1 Skala Panen 0,167 Benefit
No Kriteria Bobot Jenis Kriteria 2 Luas Lahan 0,111 Benefit 3 Jumlah Anggota 0,167 Benefit 4 Usia Kelompok Tani 0,111 Benefit 5 Syarat Calon Lokasi 0,222 Benefit 6 Syarat Calon Kelompok Tani 0,222 Benefit
Dan kriteria ini memiliki persyaratan dan kondisi  yang harus dipernuhi oleh kelompok tani yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Persyaratan Lokasi dan Kelompok Tani Syarat Calon Lokasi Lahan merupakan hak milik kelompok tani/ petani yang dibuktikan dengan surat kepemilikan tanah/ lahan Akses menuju lahan mudah sehingga mudah dijangkau, diawasi dan dibina
Kelompok Tani  memiliki lahan minimal 100 Ha
Memiliki irigasi yang baik dan air tetap tersedia ketika musim panas/
kemarau
Lokasi cocok dengan secara tekhnis dengan jenis tenaman yang akan dibudidayakan Lokasi lahan tidak tumpang tindih dengan lahan tanaman lain Syarat Calon Kelompok Tani Kelompok Tani yang terdaftar dalam database SIMLUHTAN Kementerian Pertanian Kelompok Tani merupakan kelompok binaan dinas pertanian
Memiliki Jaringan Pemasaran dan atau bermitra dengan pengusaha,
pedagang atau pihak ketiga
Kelompok Tani/ Petani merupakan warga penduduk asli daerah tersebut yang dibuktikan dengan Kartu Tanda Penduduk Memilik Minimal 10 Anggota Petani yang dibuktikan dengan Kartu Tanda Penduduk dan Daftar Anggota Membuat Surat Permohonan/ Proposal Permintaan Bantuan yang ditanda-tangani ketua kelompok tani dan diketahui kepala desa/ lurah
setempat
Surat pernyataan dari ketua kelompok tani tentang kesanggupan
pemeliharaan tanaman sampai panen
Kemudian penelitian ini mempunyai 11 data alternatif yang didapat dari kelompok tani yang mewakili sebanyak 11 alternatif yang memiliki rating kecocokan seperti pada tabel 4 berikut :
Tabel 4 Keadaan Rating kecocokan Alternatif Nama Kelompok Tani Skala Panen Jumlah Anggota Luas Lahan Usia Kelompok Tani Syarat Calon Lokasi Syarat Calon Kelompok Tani Makmur 980 15 12000 24 5 5 Karya Tani 700 15 10000 12 5 7 Jaya Agung 900 19 18000 36 6 4 Danau Tengah 700 20 18000 36 5 7

## 90  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 83-94
Nama Kelompok Tani Skala Panen Jumlah Anggota Luas Lahan Usia Kelompok Tani Syarat Calon Lokasi Syarat Calon Kelompok Tani Lubuk Lais 890 18 22000 24 6 5 Kupang 980 14 18000 30 5 7 Tunas Harapan 800 15 22000 24 4 5 Danau Gede 1200 30 31000 60 5 7 Mekar Sari 700 25 12000 36 6 7 Sabar 900 26 10000 24 5 5 SriKandi 970 26 22000 24 6 5
Langkah selanjutnya adalah melakukan penghitungan vektor S dengan rumus (2) sebagai perhitungan preferensi sebagai berikut :
Nama Kelompok Tani : Makmur Vektor S : (980) 0,167 (15) 0,111 (12000) 0,167 (24) 0,111 (5) 0,222 (5) 0,222
Vektor S : 59,305 … Nama Kelompok Tani : Srikandi Vektor S : (970) 0,167 (26) 0,111 (22000) 0,167 (24) 0,111 (6) 0,222 (5) 0,222
Vektor S : 72,503
Kemudian adalah menghitung vektor v dengan perhitungan sebagai berikut :
Nama Kelompok Tani : Makmur Vektor V : 59,305 59,305+54,270+66,574+69,824+68,609+69,558+60,358+92,593+69,666+60,293+72,503
Vektor V : 59,305 743,554 Vektor V : 0,079758255 … Nama Kelompok Tani : Srikandi Vektor V : 72,503 59,305+54,270+66,574+69,824+68,609+69,558+60,358+92,593+69,666+60,293+72,503
Vektor V : 72,503
743,554 Vektor V : 0,097509092 Setelah dilakukan penghitungan, maka nilai dari vektor v dapat dijadikan acuan sebagai preferensi hasil dari sejumlah kelompok tani dan diurutkan berdasarkan preferensi terbesar, hasil lengkapnya dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5 Hasil dan Rangking Preferensi Nama Kelompok Tani Vektor S Vektor V Rangking Makmur 59,305 0,079758255 10 Karya Tani 54,270 0,072987623 11 Jaya Agung 66,574 0,089535066 7 Danau Tengah 69,824 0,093905318 3 Lubuk Lais 68,609 0,092272075 6 Kupang 69,558 0,093548239 5 Tunas Harapan 60,358 0,081175376 8 Danau Gede 92,593 0,124528229 1 Mekar Sari 69,666 0,093692593 4 Sabar 60,293 0,081088132 9 SriKandi 72,503 0,097509092 2
Syafi’ul Hamidani, dkk., Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Bibit Bawang Merah … 91
Dari Tabel diatas dapat disimpulkan  bahwa Kelompok Tani Danau Gede memperoleh nilai  tertinggi  dengan  nilai  vektor  S  adalah  92,593  dan  nilai  vektor  V  adalah  0,124528229 sehingga kelompok tani danau gede dapat dijadikan preferensi atau saran sebagai kelompok tani penerima bantuan bibit bawang merah.

## 3.1 Tampilan Halaman Login
Halaman  Login  adalah  halaman  yang  berfungsi  sebagai  validasi  pengguna  aplikasi dengan  username  dan  password  yang  membedakan  pengguna  berdasarkan  hak  akses  dengan tombol  login  sebagai  tombol  eksekusi  perintah  masuk,  pada  sistem  ini  terdapat  dua  pengguna yaitu petugas dan kepala dinas.
Gambar 5  Halaman Login

## 3.2 Halaman Pengolaha Data Kriteria
Gambar 6  Halaman Pengolahan Data Kriteria
Halaman pengolahan data kriteria adalah halaman yang menginput data kriteria dan jenis kriteria yang terdiri dari benefit dan cost, pada halaman ini terdapat tombol tambah data untuk menambah data kriteria dan tombol ubah dan hapus pada setiap bagian kriteria untuk mengubah ataupun menghapus.

## 3.3 Halaman Pengolahan Data Alternatif
Gambar 7  Halaman Pengolahan Data Alternatif
Halaman  pengolahan  data  alternatif  adalah  halaman  yang  berfungsi  mendata  alternatif yang  akan  diujikan  pada  sistem  ini,  pada  halaman  ini  terdapat  tombol  tambah  data  untuk menambah  data  alternatif  dan  tombol  ubah  dan  hapus  pada  setiap  bagian  alternatif  untuk mengubah ataupun menghapus alternatif dan juga ada tombol hapus contengan untuk menghapus lebih dari satu alternatif.

## 3.4 Halaman Perangkingan
Gambar 8  Halaman Perangkingan
Halaman  Perangkingan  adalah  halaman  perangkingan  yang  mengurutkan  peringkat alternatif berdasarkan nilai vektor v yang didapat sebelumnya pada penghitungan oleh alternatif,
pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dibangun  dan  diberi  data  alternatif  dan  kriteria sesuai data pada alternetif kelompok tani kecamatan Karang Dapo.

## 3.5 Pengujian Blackbox Testng
Pengujian blackbox berfokus  pada  pengujian    persyaratan  fungsional  perangkat  lunak, untuk  mendapatkan serangkaian kondisi input yang sesuai  dengan persyaratan fungsional suatu program.
Tabel 6 Pengujian blackbox testing No Fungsi Respon Yang diharapkan Hasil 1 Halaman login Dapat menjalankan fungsi validasi login sesuai pengguna pada database Sukses 2 Halaman pengolahan data kriteria Dapat menjalankan fungsi input, edit dan hapus data kriteria. Sukses 3 Halaman pengolahan data alternative Dapat menjalankan fungsi input, edit dan hapus data alternatif. Sukses 4 Halaman pengolahan data bobot Dapat menjalankan fungsi input, edit dan hapus data bobot. Sukses 5 Halaman Hasil Dapat menjalankan fungsi perhitungan system penunjang keputusan dengan metode weighted product dan menampilkan hasil perhitungan vector s dan vector v pada masing masing alternatif. Sukses 6 Halaman Perangkingan Dapat menjalankan fungsi perangkingan dan menampilkan nilai vector v pada masing masing alterntif. Sukses

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan  dari  penjelasan  yang  sudah  dijabarkan  pada  setiap  bab-bab  sebelumnya mengenai  sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  bibit  bawang  merah  maka  penulis merumuskan  bahwa  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pada kecamatan Karang Dapo Kabupaten Musi Rawas Utara yang akan menampilkan nilai preferensi sebagai acuan pimpinan dalam keputusan penerima bantuan bibit bawang merah menggunakan metode weighted product, metode weigthed product ini menggunakan kriteria dan alternatif yang mana  alternatif  dari  11  kelompok  tani  yang  dijadikan  sample  dalam  penelitian  ini  dan  kriteria yang  terdiri  dari  Skala  Panen,  Jumlah  anggota  kelompok  tani,  luas  lahan,  usia  kelompok  tani, syarat calon lokasi, dan syarat calon anggota yang berasal dari persyaratan yang telah ditetapkan oleh  dinas  pertanian  dan  perikanan  kabupaten  Musi  Rawas  Utara,  penelitian  ini  menghasilkan alternatif kelompok tani danau gede yang memperoleh nilai preferensi terbesar yaitu nilai vektor s = 59,30457749115 dan nilai vektor v = 0,07978270931306 sehingga dapat dikatakan kelompok tani danau gede layak menerima bantua bibit bawang merah, kemudian urutan kedua didapat oleh kelompok tani Srikandi, urutan ketiga didapat oleh kelompok tani Danau Tengah, urutan keempat didapat  oleh  kelom  pok  tani  Mekar  Sari,  urutan  kelima  didapat  oleh  kelompok  tani  Kupang, urutan keenam didapat oleh kelompok tani Lubuk Lais, urutan ketujuh didapat oleh kelom pok tani Jaya Agung, urutan delapan didapat oleh kelompok tani Tunas Harapan, urutan kesembilan didapat oleh kelompok tani Sabar, urutan kesepuluh didapat oleh kelompok tani Makmur, urutan kesebelas didapat oleh kelom pok tani Karya Tani.
Perhitungan  dengan  metode  manual  dan  dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan yang telah dibuat adalah sama yaitu alternatif nilai terbesar adalah kelompok tani danau gede  yang  membuktikan  bahwa  sistem ini  algoritmanya  sudah  benar  sehingga  keputusan  yang diperoleh dapat dikatakan valid.

## 5. SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  telah  berhasil  dirancang  dan  dibangun  dan  hasilnya sudah sesuai harapan yang diharapkan dapat mempermudah pihak dinas pertanian dan perikanan dalam mengambil keputusan berdasarkan informasi yang telah tersedia, Namun sistem ini masih perlu pengembangan dan perbaikan, salah satunya adalah perlu adanya metode tambahan seperti AHP, MOORA ataupun SMART sebagai pembanding ataupun sebagai komparasi atau gabungan perhitungan dan perlu adanya tambahan kriteria yang akan mempengaruhi hasil keputusan akhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Nugrahayati  and  A.  Syahputra,  “Referensi  Tempat  Kopi  Terbaik  Menggunakan  SPK Dengan Metode Weighted Product,” JIKIS , vol. 01, no. 2, pp. 88–94, 2021.
[2]  A.  Hafiz  and  M.  Ma’mur,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product,” Jurnal Cendikia , vol. XV, no. 1, pp. 23–28, 2018.
[3]  L. Yuniati, P. N. Amallianti, M. H. Rafi, R. A. Surya, and P. Rosyani, “Sistem Pemilihan Smartphone  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Perhitungan  Metode  Weighted  Product,” Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat , vol. 2, no. 1, pp. 114–120, 2022.
[4]  D. Aldo, “Pemilihan Bibit Lele Unggul Dengan Menggunakan Metode Weighted Product,” JTOS , vol. 2, no. 1, pp. 15–23, Jun. 2019, doi: 10.36378/jtos.v2i1.138.
[5]  Y.  Perwira,  “Penentuan  Peringkat  Pelanggan  Terbaik  Dengan  Metode  Weighted  Product (Studi  Kasus  Pt.Asia Raya  Foundry),” Jurnal  Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  138–147, 2019.
[6]  R.  Yanto  and  S.  Hamidani,  “Penerapan  Metode  Smart  Dalam  Menganalisa  Keputusan Klasifikasi Badan Usaha Milik Desa,” Jurnal Teknoinfo , vol. 17, no. 2, pp. 426–439, 2023.
[7]  S.  Hamidani  and  E.  Etriyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Ketua  Badan Eksekutif Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes,” Jurnal JUPITER ,  vol.  15,  no.  2,  pp. 997–1009, 2023.
[8]  Agnes  Mareta,  Arie  Yandi  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier Bahan Bangunan Menggunakan Metode Weight Product Pada Pt. Cipta Arsigriya,” Jurnal Ilmiah Binary , vol. 2, no. 2, pp. 43–50, Oct. 2020, doi: 10.52303/jb.v2i2.28.
[9]  H. Supriyono, “Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan Metode Weighted Product,” khif , vol. 1, no. 1, pp. 23–28, Dec. 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1178.
[10] S. Hamidani and E. Etriyanti, “Sistem Informasi Pengaduan Masyarakat Kota Lubuklinggau Berbasis Website,” Jurnal Ilmiah Binary , vol. 03, no. 02, pp. 61–67, 2021.
[11] F. L. Witi, Y. D. Da Yen Khwuta, and T. E. D. Marang, “Perancangan Aplikasi E-Commerce Untuk Meningkatkan Penjualan Kain Tenun Ikat Fanny Art Shop,” Jurnal JUPITER , vol. 15, no. 2, pp. 1053–1065, 2023.
[12] H.  Suhendi  and  A.  Ardiansyah,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN KREDIT  SEPEDA  MOTOR  BERBASIS  ANDROID  DENGAN  ALGORITMA  C4.5,” Naratif , vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2019.
[13] H. Hasrul, A. Amriadi, and N. F. Suprayitno, “Perancangan Sistem Informasi Pengarsipan Surat Pada Kantor Kejaksaan Kabupaten Mamuju Utara,” Jumistik , vol. 1, no. 1, pp. 21–31, 2022.