Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.924

## Sistem Pendukung Keputusan Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Rekomendasi Pemilihan Bibit Cabai
Edward Bayu Sembiring* 1 , Supatman. 2 1,2, Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 edwardbayusembiring@gmail.com , 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − Agriculture is one of the sectors that plays an important role in the economy of the country, especially in Indonesia, where the majority  of  the  population  is  living  as  farmers,  one  of  these  fields  of  agriculture  is  pumpkin.  The  selection  of  pumpkin  seeds  is  a determining  factor  of  the  output  of  the  pumpkin  crops,  the  selection  of  seeds  made  by  farmers  is  still  traditional  and  manual  so  that sometimes  will  produce  less  than  maximum  harvest,  this  is  due  to  the  lack  of  knowledge  to  choose  the  quality  of  pumpkins  seeds.  By matching criteria such as size, texture, color, growth, and durability, making a decision support system to give results on the seed data Megatop  F1,  Concrete  F1,  Balebat  F1,  Arch,  Colombus,  Darmais,  can  give  results  using  the  calculation  of  the  modode  Analytical Hierarchy Process (AHP). Based on the chili seed data, it was found that Megaton F1 chili seeds are the recommended chili seeds with an AHP value of 0.556.
Kata Kunci – Chili Seeds, Analytical Hierarchy Process Method,  Decision Support System.
Abstrak – Pemilihan bibit cabai merupakan faktor penentu hasil dari tanaman cabai, pemilihan bibit cabai yang dilakukan petani masih  bersifat  tradisional dan manual  sehingga  terkadang akan menghasilkan panen  yang  kurang  maksimal, hal  ini dikarenakan kurangnya  pengetahuan  untuk  memilih  benih  cabai  yang  berkualitas.  Skripsi  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sisitem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  AHP.  Metode  AHP  digunakan  untuk  menganaiisis  dan    memprioritaskan kriteria  sesuai  dengan  preferensi  petani.  Proses  ini  melibatkan  tahap  identifikasi  kriteria,  pembobotan,  dan  perankingan berdasarkan nilai yang sudah dihitung. Dengan penggunan kriteria seperti ukuran, tekstur, warna, daya tumbuh, dan daya tahan, pembuatan  sistem  penunjang  keputusan  untuk  memberikan  hasil  pada  data  bibit  Cabai  Megatop  F1,  Cabai  Beton  F1,  Cabai Balebat  F1,  Cabai  Busur,  Cabai  Colombus,  Cabai  Darmais  dapat  memberikan  hasil  dengan  menggunakan  perhitungan  motode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  berdasarkan  data  bibit  cabai  tersebut  didapati  bibit  cabai  Megaton  F1  merupakan rekomendasi  bibit  cabai  denga  nilai  AHP  yaitu  0.556.  Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis  AHP  ini  mampu memberikan  rekomendasi  rekomendasi  bibit  cabai  terbaik  dan  tingkat  akurasi  yang  dicapai  cukup  akurat  sehingga  dapat membantu petani untuk menentukan kualitas bibit cabai terbaik.

## Kata Kunci −  Bibit Cabai, Motode Analytical Hierarchy Process, Sistem Penunjang Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Pertanian    merupakan  satu  diantara  beberapa  sektor  yang  memiliki  peranan  penting  dalam  perekonomian  di  Indonesia. Salah  satu  tanamam  hortikultura  yang  berperan  penting  dalam  perekonomian  adalah  cabai  [1].  Cabai  merupakan  salah  satu tanaman  yang  sangat  sering  digunakan  sebgai  pelengkap  bumbu  masakan  masyarakat  di  Indonesia  yang  berakibat  budidaya cabai merupakan salah satu bisnis yang menjanjikan bagi para petani [2].
Banyak  petani  yang memanfaatkan  cabai  sebagai produk  utama  pertanian  mereka.  Oleh karena  itu, pemilihan bibit  cabai yang digunakan harus berhati-hati agar hasil panen cabai yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan [3]. Pemilihan benih cabai  yang  oleh  petani  masih  dilakukan  secara  tradisional  dan  manual  sehingga  mengakibatkan  hasil  panen  yang  kurang maksimal  dan  tingkat  produksi  cabai  yang  rendah.  Hal  ini  terjadi  karena  minimnya  pengetahuan  untuk  memilih  bibit  cabai yang berkualitas [4].
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah satu dari antara beberapa  metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang  dimana  metode  ini  digunakan  untuk  menyelesailan  masalah  yang  melibatkan  berbagai  kriteria  yang  kompleks  dengan memberikan  kompleks  dengan  memberikan  bobot  relatif  pada  setiap  kriteria  dan  membandingkan  alternatif  berdasarkan kriteria tersebut. Dalam menentukan penggunaan Tanaman Hortikultura menggunakan metode AHP dengan cara pengambilan peluang  atau  keputusan  sehingga  petani  dapat  dengan  muda  mengambil  rekomendsai  tanaman  yang  akan  ditanam  [5].  Pada usulan perbaikan media komunikasi pemasaran online dengan menggunakan metode AHP [6].
Berdasarkan  penjelasan  diatas  bisa  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  bisa membantu dalam pengambilan keputusan untuk memilih kualitas bibit cabai terbaik, dengan penerapan AHP seperti penelitian
terdahulu  dan  dalam  hal  ini  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam  penelitian  pengujian  dan  penerapan  nya  dilakukan  dengan software berbasis web yang akan dibuat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan  merupakan salah satu dari bagian sistem informasi yang berbasis informasi  dan sering kali digunakan untuk membantu penentuan keputusan di suatu perusahaan atau porganisasi atau sistem pendukung keputusan bisa juga  disebut  sebagai  sistem  komputer  yang  memproses  data  berubah  menjadi  informasi  untuk  penentuan  keputusan  dari masalah  semi  terstruktur  tertentu  yang  spesifik  [7].  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan data,  model  matematis,  dan algoritma  untuk  menganalisis  informasi  dan  memberikan  rekomendasi  kepada  pengguna  untuk  memecahkan  masalah  dan membuat  keputusan  yang  lebih  baik  [8].  Sistem  penunjang  keputusan  juga  dapat  diartikan  sebagai  sistem  yang  dapat menunjang analisis data dan ad hoc dan pemodelan keputusan dan berorientasi pada keputusan dan berorientasi masa depan, dan  dapat  digunakan  pada  saat-saat  yang  tidak  biasa  untuk  mendukung  keputusan  manajer  dalam  memecahkan  masalah tertentu [9].

## 2.2 Komponen SPK
Sistem pendukung keputusan (SPK) mencakup beberapa elemen kunci yang berfungsi atau memiliki peran penting untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih efektif. Berikut ini adalah komponen-komponen utama dari sistem pendukung keputusan [10]:
a. Subsistem Data
Subsistem  data  ini  adalah  sistem  yang  sengaja    dibuat  khusus  untuk  bertanggung  jawab  dalam  mengelola  dan memanipulasi data dalam berbagai bentuk. Subsistem data juga merupakan komponen yang bertanggung jawab dalam proses pengumpulan data, menyimpan data, mengelola, dan bahkan memfasilitasi data yang dibutuhkan untuk proses menunjang pengambilan keputusan.
b. Subsistem Model
Subsistem  model  adalah  suatu  komponen  dari  suatu  sistem  yang  berfungsi  untuk  merancang,  merancang  , mengembangkan dan mengimplemnetasikan model.  Subsistem ini memiliki peran penting dalam menganalisis data, memprediksi hasil, atau mengoptimalkan keputusan berdasarkan data yang sudah tersedia.
c. Subsistem Dialog
Subsistem dialog merupakan sebuah sistem yang sengaja difungsikan untuk mengelola atau menyampaikan interaksi antara pengguna dengan sistem SPK. Subsistem ini dibuat bertujuan untuk memastikan interaksi komunikasi yang efektif dan terstruktur antara manusia dan sistem komputer.
2.3 Proses Pengambilan Keputusan terdiri dari beberapa tahap yang terdiri dari [11] :
a. Tahap pemahaman
Tahap ini merupakan fase  awal  yang sangat penting,  dimana  pada  tahap ini bertujuan untuk mengidentifikasi secara menyeluruh konteks, masalah, tujuan yang ingin dicapai.
b. Tahap Perancangan
Proses yang terjadi pada tahapan ini  terdiri dari proses pembuatan, proses pengembangan, dan analisa terhadap hal-hal yang  memungkinkan  untuk  dilakukan.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses  pemahaman  terhadap  masalah  yang dihadapi dan dilakukan juga pengecekan solusi terhadap masalah yang dihadapi, sehingga dibutuhkan proses validasi dan proses verifikasi guna mengetahui dan mengukur ketepatan model dalam meneliti setiap masalah yang ada.
c. Tahap Pemilihan
Pada tahap ini memiliki dua cara  pemilihan, yaitu dengan cara analisa dan algoritma. Pada tahapan ini juga dilakukan pemilihan  dari  beberapa  alternatif  atau  solusi  yang  telah  didapatkan  dari  hasil  analisis  data  model  evaluasi  untuk memilih yang paling akurat dan yang paling sesuai dengan tujuan yang sudah ditetapkan.
d. Tahap Implentasi
Tahap ini adalah tahap dimana keputusan yang sudah didapatkan berdasarkan hasil dari proses analisis dan evaluasi, diterapkan  dalam  praktik  atau  operasional  sehari-hari  atau  bisa  disebut  juga  realisasi  dari  Sistem  Pendukung Keputusan yang telah dirancang dan dikembangkan sebelumnya [12].

## 2.4 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  ini  dikembangkan  Thomas  L.  Saaty  sebagai  bentuk  penunjang  keputusan  yang  membagi  beberapa  permasalahan dari kriteria yang memiliki sifat kompleks menjadi sebuah hierarki. Menurut [13]hirarki diartikan sebagai struktur multi level dalam  setiap  beberapa  masalah  yang  kompleks  yang  dimana  tujuan  nya  adalah  level  awal  atau  pertama,  lalu  dilanjutkan dengan level faktor, kriteria, subkriteria, dan sampai seterusnya kebawah sampai level terakhir dari suatu alternatif [14]. Pada
Sembiring, Sistem Pendukung Keputusan Implementasi …| 745
proses yang terjadi  akan menjadikan setiap masalah yang dihadapi menjadi seolah olah akan lebih terstrukrur dan sistemmatis. Secara rinci, AHP memilik tiga dasar prinsip, antara lain [15]:
a. Dekomposisi ( Decomposition )
Setelah permasalahan diartikan, maka langkah selanjutnya yang perlu dilakukan decomposition, yaitu membagi bagi satu permasalahan menjadi unsur-unsurnya. Apabila menginginkan hasil yang akurat, maka pembagian terhadap unsur unsur permasalahan dilakukan sehingga untuk pembagian masalah selanjutnya tidakmemungkinkan untuk dilakukan. Pembagian dari masalah tersebut akan menghasilkan beberapa tingkatan dari  sebuah permasalahan. Dan dari proses tersebut, proses analisi ini disebut  hierarki.
b. Penelitian Komparasi ( Comparative Judgment )
Penelitian ini adalah prinsip yang sangat penting pada metode AHP karena prinsip penelitian ini sangat berpengaruh kepada elemen-elemen priorits. Prinsip penelitian ini membuat penelitian yang menuju pada kepentingan relatif dua elemen  pada    tingkat  tertentu  menjadi  berkaitan  dengan  setiap  elemen  yang  berada  diatas  tingkatannya.  Hasil  dari penilitian ini akan lebih baik apa bila dibuat dalam bentuk matriks berpasangan yang dibandingkan.
c. Penentuan Prioritas ( Synthesis of Priority )
Dari  masing-masing  matriks  berpsangan  yang  dibandingkan dapat  diperoleh  nilai eigenvector yang  menghasikan prioritas  daerah  .  Dan  dari  matriks  berpasangan  yang  dibandingkan yang  diamana  matriks  ini  berada  pada  tingkat prioritas  global dapat  didapatkan  dengan  menganalisa  sintesa  diantara  prioritas  dareah.  Tata  cara  yang  dilakukan terhadap  sitesa  berbeda  menurut  hierarki.  Penyusunan  elemen-elemen  sesuai  urutan,  berdasarkan  pada  kepentingan relatif yang sudah melalui prosedur sintesa disebut priority setting.
Di  metode  AHP  terdapat  berbagai  macam  keunggulan  dan  kekurangan  yang  berada  pada  sistem  analisisnya.  [16] Keunggulan metode AHP adalah :
a. Kesatuan ( Unity)
Metode  AHP  menjadikan  masalah  yang  dihadapai  tidak  memiliki  struktur  dan  luas  berubah  menjadi  bentuk permasalahan yang mudah dimengerti dan fleksibel.
b. Kompleksitas ( Complexity )
Metode AHP  dapat  menyelesaikan  masalah yang  rumit dengan cara  pendekatan  yang dilakukan  sistem dan  integral dedukatif
c. Saling ketergantungan ( Inter Dependence )
Metode AHP  dapat  diterapkan  pada  sistem  yang  independen  dan  bebas  sehingga  tidak  diperlukan  hubungan  yang linear.
d. Pengukuran ( Measurement )
Metode AHP disajikan dengan pengukuran skala dan metode yang menghasilkan hasil yang utama.
e. Konsitensi ( Consistentency )
Dalam peniliain yang diterapkan untuk memperoleh prioritas, metode AHP ini sangat mempertimbangkan konsistensi yang logis.
f. Sintesis ( Sythecy )
Metode ini menuju pada prediksi kesuluruhan tentang betapa diinginkan nya setiap alternatif.

## g. Trade Off
Metode  AHP  ini  sangat  memikirkan  relatif  faktor-faktor  yang  utama  yang  ada  di  sistem  yang  dimana  membuat metode ini bisa menentukan yang mana alternatif terbaik dan sangat mengacu pada tujuan utama..
h. Penelitian dan Konsensus ( Judgements and Consesus )
Metode ini tidak mewajibkan adanya kesepakatan bersama, akan tetapi menyatukan hasil dari penilaian yang berdeda.
i. Pengulangan Proses (Process Repetition)
Metode ini dapat membuat orang mampu menyaring akar dari suatu permasalahan dan melakukan pengembangan dari beberapa peniliaian yang didapatkan dari proses yang sudah diulang ulang.
Selain beberapa keunggulan diatas AHP pun memiliki beberapa kekuranagan dalam sistem analisisnya.  Kekurangan pada AHP tersebut adalah :
a. Hubungan saling terikat antara AHP dengan input utamanyA. Yang dimana Input ini merupakan pendapat dari seorang ahli  sehingga  menjadikan  hal  ini  sangat  memutuhkan  subyektivitas  dari  sang  ahli  yang  berkaitan  yang  dimana mengakibatkan model menjadi tidak memiliki pengaruh  apabila peniliaian yang diberikan sang ahli salah [17].
746 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
b. AHP  ini  tidak  memiliki  batas  kepercayaan  karena  metode  ini  merupakan  metode  yang  matematis  ketika  tidak dilakukan pengujian secara statistik [18].
Berikut  merupakan  beberapa  langkah  dalam  penerapan AHP.  Pada  dasarmya,  Tata  cara  atau  langkah  penerapan  dalam metode AHP adalah sebagai berikut [19]:
1. Mengidentifikasi permasalahan serta menentukan solusi sesuai dengan harapan dari setiap permalahan yang dihadapi, lalu melakukan penyusunan hierarki dari permasalahan yang ingin diidentifikasi. Langkah dalam menyusunan hierarki dilakukan  dengan  menentukan  tujuan  yang  sudah  ditargetkan  dari  sistem  pada  level  yang  paling  tinggu  secara menyeluruh [20].
2. Penentuan Elemen Prioritas
a. Tahapan  awal  yang  harus  dilakukan  untuk  penentuan  elemen  prioritas  yaitu  dengan  membandingkan  elemen pasangan, dengan cara melakukan perbandingan dari setiap elemen secara berpasang pasangan dengan krikteria yang telah ditentukan.
b. Matriks  berpasangan  yang  sudah  dibandingkan  disis  pada  bilangan  yang  dimana  nanti  akan  menunjukkan kepentingan dari setiap elemen [21].
3. Sintesis
Peninjauan  terhadap  perbandingan  berpasangan  disintesiskan  untuk  mendapatkan  keseluruhan  dari  setiap  prioritas. Langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah:
a. Menghitung jumlah nilai dari setiap kolom yang ada pada matriks.
b. Membagi nilai yang ada pada kolom dengan hasil total jumlah kolom yang saling terkait dengan tujuan untuk mendapatkan matriks normalisasi.
c. Menghitung nilai yang ada pada baris lalu membagikan dengan jumlah total elemen, maka menghasilkan nilai rata rata [22].
4. Mengukur konsistensi
Untuk menentukan keputusan, hal yang pertama kali dilakukan adalah menghitung seberapa bagus konsistensi yang kita dapatkan guna untuk menghindari keputusan yang  didasari pada konsistensi yang buruk atau rendah. Beberapa langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Mengalikan setiap nilai yang berada di kolom yang pertama dengan prioritas relatif yang ada di elemen pertama, begitu juga dengan selanjutnya.
b. Menjumlahkan nilai baris.
c. Nilai dari baris yang sudah di jumlahkan dibagikan dengan elemen prioritas yang berkaitan..
d. Hasil  dari  total  penjumlahan tersebut  diatas  dengan  jumlah  dari  setiap  elemen  yang  ada,  lalu  didapatkan  λ maks [23].
5. Menghitung CI dengan rumus 1:
𝐶𝑖  = (λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛) 𝑛 − 1 ⁄
6. Menghitung CR dengan rumus 2: CR = CI / IR Ket : CI = Consistency Indeks CR= Consistency Ratio IR = Index Random
Yang dimana IR sudah memiliki nilainya yang didasari pada banyaknya elemen,seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai IR Elemen 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
IR 0 0 0.58  0. 9 1.12 1,24  1.32  1.41  1.46  1.4 9
7. Memeriksa konsitensi hierarki
Perlu diketahui jika nilai lebih dari 10 %, maka nilai dari data judgment harus diganti. Dan nilai dari CI/IR harus sama dengan atau kurang dari 0.1 [24].

## III. METODE PENELITIAN

## Sembiring, Sistem Pendukung Keputusan Implementasi …| 747
Metode  peneltian  bersifat  objektif  dimana  objektivitas  memungkinkan  metode  dapat  bermanfaat  bagi  penelitian  lain  dan metode  ini  bersifat  kritis  sehingga  mampu  menunjukkan  tindakan  yang  tepat  ketika  menghadapi  suatu  masalah.  Metode  ini memiliki 5 tahapan yaitu :
a. Mendeskripsikan ruang lingkup
b.    Mempelajari studi literatur
c. Mengumpulkan data
d. Menganalisi data metode AHP
e. Merancang sistem dan pengujian hasil.
3.1 Menyusun Hierarki
Data kualitas benih cabai yang dipakai didalam penelitian disusun dalam bentuk hirarki dan digunakan untuk menentukan keputusan  pemilihan  bibit  cabai  dengan  menerapkan  metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP),  dan  data  yang  diperoleh bersumber dari hasil wawancara dengan petanidan pengambilan data dilapangan [25].

## 3.2 Penilaian Dasar Berpasangan
Penilaian  ini  mengharuskan  pengambilan  keputusan  membandingkan  setiap  elemen  pasangan  untuk  bisa  menentukan seberapa penting satu elemen dibandingkan dengan elemen lainnya. Dalam berbagai permasalahan, skala  satu sampai dengan sembilan  menjadi  skala  yang  dipakai  untuk  melakukan  perbandingan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan dari setiap elemen. [26].

## Tabel 2. Skala Dasar Perbandingan Berpasangan
Intesitas nilai Kepentingan Definisi 1 Sebanding dengan cabai yang lain 3 Sedikit lebih berkualitas jika dibandingkan dengan bibit cabai yang lain 5 Cukup berkualitas jika dibandingkan dengan bibit cabai yang lain 7 Sangat berkualitas jika dibandingkan dengan bibi cabai yang lain 9 Sangat amat berkualitas jika dibandingkan dengan bibit cabai yang lain 2, 4, 6, 8 Kedua nilai memiliki nilai yang dekat Resiprokal Apabila I elemen mempunyai angka diatas setelah dilakukan perbandingan dengan elemen j, yang berarti nilai j kebalikannya jika dilakukan
perbandingan dengan i..
3.3 Mencari Nilai kriteria
Membandingkan  antara  kolom  kiri  dengan  kolom  ke-2,  ke-3  dan  seterusnya  akan  menghasilkan  nilai  matriks.  Dan  Jika kolom Ukuran dan Baris Ukuran dan selanjutnya dibandingkan dan nilai dari perbandingan tersebut 1 maka akan ditampilkan diagonal. Artinya perbandigan kedua elemen tersebut sama karena kedua elemen tersebut sama penting.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Ukuran  Tinggi  Warna Daya Tumbuh Daya Tahan Ukuran 1 1 1 3 4 Tinggi 2 1 1 2 1 Warna 1 1 1 1 3 Daya Tumbuh 0.3333 0.5 1 1 1 Daya Tahan 0.25 2 0.333 1 1

## 3.4 Data Flow Diagram (DFD)
DFD  berisi  sebuah  aliran  aliran  dari  sebuah  data  yang  bersumber  dari  suatu  proses  yang  kerap  disebut  sistem  informasi. Diagram ini juga menyajikan sebuah informasi yang berisi input dan output dari setiap elemen dan proses itu sendiri [27].
a. Diagram Konteks
Gambar 1. Diagram Konteks
b. Diagram Level 0.0
c. Diagram Level 1.0 Gambar 3. Level 1.0
d. Diagram Level 1.0 Bobot
Gambar 4. Level 1.0 bobot
3.5 Flowchat Sistem
Pada  tahapan  ini  menunjukkan  setiap  alur  dari  proses  yang  terjadi  pada  Sitem  Penunjang  Keputusan  untuk  menentukan pemilihan kualitas bibit cabai terbaik.

## Gambar 5. Flowchart sistem
Dari beberapa proses tahapan yang terdapat pada Gambar 5, selanjutnya yang perlu dilakukan adalah penormalisasian matriks perbandingan yang ada di tabel 3, penormalisasian dapat dilakukan dengan membagi setiap nilai dengan total pada kolom sehingga akan didapatkan matrik pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Matriks kriteria Normalisasi Kriteria U T W DTB DT U 0.2791  0.2222  0.2308  0.375 0.4 T 0.2791  0.2222  0.2308 0.25 0.1 W 0.2791  0.2222  0.2308  0.125 0.3 DTB 0.093 0.1111  0.2308  0.125 0.1 DT 0.0698  0.2222  0.0769  0.125 0.1
Setelah  itu  yang  perlu  dilakuaan  adalah  mencari  nilai  nilai  bobot,  Eigen  Value  dan  mencari  nilai  vektor,  dan  melakukan pengecekan terhadap nilai CR apakah nilai tersebut bisa diterima atau tidak sebagai konsistensi
Tabel 5. Eigen Value, vektoe dan Eigen value Kriteria Eigen Value Vektor Bobot U 1.0801 1.5071 0.3014 T 0.9739 1.0821 0.2164 W 1.0028 1.1571 0.2314 DTB 1.0558 0.6599 0.132 DT 0.1878 0.5939 0.1188
Diperoleh hasil : Total Eigen Value = 5.3004 CI (Consistency Index) = (5.3004 – 5) / (5 – 1) = 0.0751 RI (Ratio Index) = 1.12 CR(Consistency Ratio) = CI / CR = 0.0751 / 1.12 = -.067  0,1 konsistensi perhitungan dapat diterima.
Tabel 6. Nilai sub kriteria Ukuran, Tekstur, Daya Tumbuh, Daya Tahan
No Kode Sub Kriteria Nilai 1 B Bagus 0.1638 2 S Sedang 0.2973 3 TB Tidak Bagus 0.593
Tabel 7. Sub kriteria Warna No Kode Sub Kriteria Nilai 1 T Terang 0.1638 2 S Sedang 0.2973 3 G Gelap 0.593 Tabel 8. Alternatif Dan Peniliain Alternatif Kriteria Ukuran Tekstur Warna Daya Tumbuh Daya Tahan Cabai Darmais 0.1638 0.1638 0.2973 0.1638 0.1638 Cabai Colombus 0.2973 0.1638 0.2973 0.1638 0.1648 Cabai Busur 0.2973 0.2973 0.1638 0.2973 0.2973 Cabai Balebat F1 0.2973 0.593 0.2973 0.2973 0.2973 Cabai Beton F1 0.593 0.2973 0.593 0.593 0.2973 Cabai Megatop F1 0.593 0.593 0.593 0.2793 0.593 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Hasil dari sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode AHP memberikan rekomendasi yang dapat membatu petani dalam  menentukan  bibit  cabai.  Selain  itu  didapati  juga  bahwa  ukuran,  warna,  daya  tahan,  daya  tumbuh  dan  tinggi  dapat dijadikan faktor yang menentukan hasil dari rekomendasi.

## 4.1.1 Hasil Pengujian Sistem
Berikut hasil dari sistem setelah dilakukannya perhitungan dengan penerapan metode AHP, dapat dilihat pada gambar.
Gambar 6. Hasil perhitungan sistem
4.1.2 Hasil Perancangan
a. Halaman Admin
Gambar 7. Halaman login admin
b. Halaman Alternatif
Gambar 7. alternatif
c. Halaman Kriteria
Gambar 8. kriteria
d. Halaman Penilian
Gambar 9. penilian
4.2 Analisis Dan Pembahasan
Proses penghitungan data alternatif yang telah diinput yang dimana perhitungan ini akan menghasilkan perangkingan dari setiap kriteria. Proses perhitungan ini dilakukan dengan cara sebagai berikut :
𝐴 𝑛 = (𝐶 1 𝑥𝑃𝐶 1 𝐴 𝑛 ) + (𝐶 2 𝑥𝑃𝐶 2 𝐴 𝑛 ) + (𝐶 𝑚 𝑥𝑃𝐶 𝑚 𝐴 𝑛 )
Cabai Darmais         = (0.1639 * 0.3014) + (0.1638 * 0.2164) + (0.2973 * 0.2314) + (0.1638 * 0.132) + (0.1638 * 0.118) = 0.194
Cabai Colombus       = (0.2973 * 0.3014) + (0.1638 * 0.2164) + (0.2973 * 0.2314) + (0.1638 * 0.132) + (0.1648 * 0.118) = 0.234
Cabai Busur              = (0.2973 * 0.3014) + (0.2973 * 0.2164) + (0.1638 * 0.2314) + (0.2973 * 0.132) + (0.2973 * 0.118) =
0.266 Cabai Balebat F1       = (0.2973 * 0.3104) + (0.593 * 0.2164 ) + (0.2973 * 0.2314) + (0.2973 * 0.132) + (0.2973 * 0.118) = 0.363 Cabai beton F1        = (0.593 * 0.3104) + (0.2973 * 0.2164) + (0.593 * 0.2314) + (0.593 * 0.132) + (0.2973 * 0.118) = 0.498
Cabai Megatop F1    = (0.593 * 0.3104) + (0.593 * 0.2164) + (0.593 * 0.2314) + (0.2793 * 0.132) + (0.593 * 0.118) = 0.556
Dari proses perhitungan data menggunakan metode AHP diperoleh hasil perangkingan sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil Analisa dan Pembahasan Ranking Alternatif Nilai 1 Cabai Megatop F1 0.556 2 Cabai Beton F1 0.498 3 Cabai Balebat 0.363 4 Cabai Busur 0.266 5 Cabai Colombus 0.234 6 Cabai Darmais 0.194
Dari hasil pada tabel diatas dapat diambil kesimpulan bahwa Cabai Megatop F1 denga nilai 0.556 adalah nilai tertinggi dan Cabai Darmais denga nilai 0.194 adalah nilai terendah.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasi penelitian yang telah dilakukan, Diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan pemilihan bibit cabai antara lain ialah warna, daya tumbuh, daya tahan, tinggi, ukuran dapat memberikan hasil rekomendasi.
2. Metode AHP dapat merekomendasikan pemilihan bibit cabai terbaik dengan menggunakan data penilaian yang sudah pernah dilakukan, memudahkan pihak petani dalam proses pemilihan bibit cabai dengan kualitas terbaik.
754 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
3. Implementasi  terhadap  penggunaan  metode  AHP  pada  sistem  penunjang  keputusan  dapat  memberikan  hasil rekomendasi  bibit  cabai  dengan  membandingkan  beberapa  jenis  bibit  seperti  Cabai  Megatop  F1,  Cabai  Beton  F1, Cabai Balebat, Cabai Busur, Cabai Colombus, Cabai Darmais.
4. Dari hasil penilitian didapatkan bahwa bibit cabai Megaton F1 memiliki skor tertinggi yaitu 0.556
5.2 Saran
Dari hasil Penilitian yang dilakukan, berikut beberapa saran yang dapat disampaikan :
1. Sistem pendukung keputusan ini masih sangat membutuhkan pengembangan karena sistem ini masih bersifat sederhana.
2. Masih memerlukan pembanding dengan metode yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  serta  rasa  syukur  panjatkan  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  dengan  rahmat  dan  karunia-Nya,  terimakasih teman-teman serta kedua orang tua saya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Maria G. M. Polii, Tommy D. Sondakh, Jeane S. M. Raintung, Beatrix Doodoh, and Tilda Titah, "Kajian Teknik Budidaya Tanaman CAbai (Capsicum annuum L.) Kabupaten Minahasa Tenggara," Jurnal Sosial Ekonomi Pembangunan , 2019.
[2]  Marini Kamis, Achmad Fuad Assagaf, and Firman Tempola, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Benih Cabai Unggul Mneggunakan Metde Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)," JATI (Jurnal Jaringan dan Teknologi Informasi) , 2022.
[3]  Muhammad Asir, Abdul Wahab, Nurul Fitrah Yani, Ruki Ambar Arum, and Ramlah Ramlah, "Strategi Peningkatan Penjualan Produk Pertanian Cabai di Kabupaten Sinjai," JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia) , 2023.
[4]  Ari Wahyuni et al., Teknologi dan Produksi Benih . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2021.
[5]  Dwi  Julisa  Utari,  Gunadi  Widi  Nurcahyo,  and  Yuhandri  Yunus,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (ahp) Dalam Penentuan Kualitas Bibit Cabai," Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) , 2023.
[6]  Fadila  Rahmasari,  Sari  Wulandari,  and  Boby  Hera  Sagita,  "Usulan  Perbaikan  Program  Komunikasi  Pemasaran  Havanaywears  Menggunakan  Metode Benchmarking Dan Tool Analytical Hierarchy Process," e-Proceeding of Engineering , 2023.
[7]  M.  Irsyad  Fu'Adi  and  Anita  Diana,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Pemilihan Karyawan Terrbaik Pada Toko Sepatu Saman Shoes," RADIAL : Jurnal Peradaban Sains, Rekayasa dan Teknologi , 2021.
[8]  Sumarno and Jauhari Mustafa Harahap, "Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepal Unit (KANIT) PPA Dengan Metode Weight Product," JUST IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer , 2020.
[9]  Heni  Ayu  Septilia  and  Styawati ,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Dana  Bantuan Menggunakan Metode  AHP," Jurnal  Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , 2020.
[10]  Musli Yanto, "Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode AHP Dalam Seleksi Produk," Jurnal Teknologi dan Informasi Bisnis , 2021.
[11]  Sri  Eniyati,  "Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  IUntuk  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)," Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , 2011.
[12]  Rahmat Agusli, M. Iqbal Dzulhaq, and Fery Candra Irawan, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode AHP-Topsis," AJCSR [Academic Journal of Computer Science Research] , 2020.
[13]  L. Thomas Saaty, Pengambilan keputusan bagi para pemimpin, PTPustaka Binaman Pressindo ., 1993.
[14]  A., Rustandi, A., Komarlina, D. H. L., Ardiani, G. T. Supriadi, Analitycal Hierarchi Process Teknik Penentuan Strategi Daya Saing Kerajinan Bordir . Yogyakarta: CV. Budi Utama, 2018.
[15]  T. L. Saaty, "How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process," Open Journal of Social Sciences , 1994.
[16]  Abdi Pandu Kusuma, "Analisis Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process dan Weighted Product Untuk Perangkingan Sistem  Pemilihan Paket Internet," Seminar Nasional & Call Paper Fakultas Sains dan Teknologi , 2021.
[17]  Putri Septiana and Untoro Apsiswanto, "Penerapan Metode AHP Dan SAW Pada Rekomendasi Rumah Kost Mahasiswa (Studi Kasus : STMIK Dharma Wacana Metro)," Jurnal Pendidikan Teknologi informasi , 2023.
[18]  Wahyu Dwi Puspitasari and D. Kharidatul Ilmi, "Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Dosen Berpestrasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process," Jurnal Antivirus , 2016.
[19]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[20]  Nathanael  Distri  Roni  Christian,  Lindha  Juniarta  Suseno,  Amalia  Yusrina  Lutfiani,  and  Dwi  Hartini,  "Penerapan  Metode  Analythic  Hierarchy  Proses (AHP) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Laptop," Universitas Duta Bangsa Surakarta , 2022.
[21]  Renny  Oktapiani,  Ramlan  Subakti,  M.  Azhar  Lihan  Sandy,  Domeniqe  Gladys  Tsafara  Kartika,  and  Davi  Firdaus,  "Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Jurusan Di SMK Doa Bangsa Palabuhanratu," JURNAL SWABUMI , 2020.
[22]  Elika  Thea  Kirana,  Selviana  Yunita,  Luthfi  Alfuadi,  and  Nur  Hidayat,  "Penerapan  Analitycal  Hierarchy  Process  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Laptop," JURNAL ILMIAH KOMPUTERISASI AKUNTANSI , 2023.
[23]  Lutviana  Sawung  Rakasiswi  and  Mohammad  Badrul,  "Penerapan  Metode  Analytical  Hierarcy  Process  Untuk  Pemilihan  Siswa  Terbaik," Jurnal PROSISKO , 2020.
[24]  Hinandy  Nur  Anisa,  Edy  Santoso,  and  Lailil  Muflikhah,  "Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) pada Pembiayaan Anggota (Studi Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Tunas Artha Mandiri (KSPPS TAM) di Kab. Nganjuk)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2022.
[25]  Agus Sasmito and Fandy Murdiyanto, "Analisis Pembobotan Kriteria Pelayanan Terminal Tippe B Jawa Tengah Dengan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus Terminal Kabupaten Demak Dan Terminal Kabupaten Banjar Negara)," JurnalDarat , 2017.
[26]  Rizaldi, "Penentuan Operator Kartu Seluler Terbaik Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process)," JurTI , 2017.
[27]  Brav  Deva  Bernadhi,  Eli  Mas`idah,  Moh  Edwin  Djoenaedi,  Deka  Afrian,  and  Dian  Ayu  Muyalningsih,  "Data  Flow  Diagram  (DFD)  Dan  Blue  Print Sebagai  Rancangan  Awal  Pembuatan  Enterprise  Resource  Planning  (ERP)  Pada  Pengadaan  Dan  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  (Studi  Kasus  : IKM Ruzich Semarang)," Journal Of Industrial Engineering And Technology (Jointech) , 2022.