JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i1.511

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik Menggunakan Metode Gap Kompetensi

## Decision Support Systems Determine the Best Rice Seeds Using the Competence Gap Method
Elvis Pawan* 1 , Agung Jasuma 2 , Achmad Yusron Arif 3 , Kusrini 4
1 Program Studi Teknik Informatika, STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura Tlp (0967) 533799
2,3,4 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Tlp (0274) 884201 e-mail: * 1 elvispawan09@gmail.com , 2 agung.jasuma@students.amikom.ac.id ,
3 achmadyusronarif@gmail.com, 4 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Pemerintah  sedang  mempersiapkan  Indonesia  mencapai  swasembada  pangan,  akan tetapi  perlu  kita  ketahui  bahwa  persolaan  utama  yang  akan  menghambat  cita-cita  tersebut tercapai  adalah  jika  produksi  hasil  pertanian  padi  menurun  terutama  di  daerah  terpencil.  Ini diakibatkan  karena  kurangnya  pengetahuan  petani  dalam  menentukan  bibit  padi  yang  cocok untuk ditaman pada lahan pertanian.  Penelitian ini diharapkan dapat membantu petani secara khusus  yang  belum  mengerti  menentukan  bibit  padi  yang  baik.  Selain  itu  hasil  penelitian  ini dapat membantu pemerintah mewujudkan swasembada pangan di Indonesia. Dalam merancang SPK ini menggunakan metode Gap Kompetensi dengan memasukkan beberapa kriteria seperti, produksi padi perhektar, ketahanan terhadap penyakit, harga bibit, batas tanam, dan kebutuhan tanah, kriteria tersebut akan diolah sesuai aturan metode Gap Kompetensi untuk menghasilkan sebuah  rekomendasi  bibit  terbaik. Penelitian  ini menghasilkan SPK,  kriteria  utama  digunakan ketahanan  terhadap  penyakit  dan  harga  bibit  yang  diberikan  nilai  prioritas  sebesar  70%, kriteria  lainnya  sebesar  30%.  Berdasarkan  kriteria  tersebut  diperoleh  tiga  varietas  padi  yang direkomendasikan  oleh  sistem  yaitu  pertama  jenis  Kalimasada,  kedua  Inpasari  42  GSR  dan ketiga jenis Mapan P-05. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat membandingkan beberapa metode serta menggabungkan kedalam sistem pakar untuk tingkat akurasi yang lebih baik. Kata kunci— SPK, Gap Kompetensi, Bibit, Padi

## Abstract
Government is preparing Indonesia to achieve food self-sufficiency, but we need know the main process that will hamper these ideals achieved if the production of paddy agriculture decreases, especially remote areas. This is due to lack of knowledge of farmers in determining which rice seeds are suitable for planting on agricultural land. This research is expected to help farmers  specifically  who  do  not  understand  the  determination  of  good  rice  seeds.  In  addition, the  results  of  this  study  can  help  the  government  realize  food  self-sufficiency  in  Indonesia.  In designing this SPK using the Competence Gap method by including several criteria such as rice production per hectare, disease resistance, seed prices, planting limits, and land requirements, these  criteria  will  be  processed  according  to  the  rules  of  the  Competence  Gap  method  to produce  the  best  seed  recommendation. This study  resulted  in  SPK,  the  main  criteria  used  for disease  resistance  and  the  price  of  seeds  given  a  priority  value  of  70%,  another  criterion  of 30%.  Based  these  criteria,  three  rice  varieties  recommended  by  DSS,  Kalimasada,  both
Inpasari  42  GSR  and  the  three  types  of  Mapan  P-05.  The  next  researcher  expected  able  to compare several methods and combine them into expert system for better accuracy. Keywords— DSS, Competency Gap, Seeds, Rice

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  kebijakan  pemerintah  pada  pembangunan  bidang  pertanian  khususnya tanaman  pangan bertujuan  untuk  melestarikan  swasembada  pangan  [1].  Beras  yang  bersumber dari padi merupakan salah satu makanan pokok bagi masyarakat Indonesia [2]. Sebagian besar mata pencaharian penduduk di Indonesia adalah bertani, tanaman pertanian yang paling banyak diolah adalah padi [2]. Sebagai Negara agraris negara Indonesia, merupakan Negara yang kaya akan  sumber  daya  alam.  Hingga  kini  mayoritas  penduduk  Indonesia  telah  memanfaatkan sumber  daya  alam  untuk  menunjang  kebutuhan  hidupnya  dan  salah  satunya  ialah menggantungkan hidupnya pada sektor pertanian [3]. Namun sering kali masyarakat atau petani kesulitan  dalam  menentukan  bibit  yang  cocok  untuk ditanam  [3].  Beberapa  alasan  inilah  yang mendorong dilakukannya penelitian ini.
Beberapa  penelitian  menentukan  bibit  tanaman  yang  baik  telah  dilakukan  akan  tetapi menggunakan  metode  yang  berbeda  pada  penelitian  ini,  beberapa  metode  yang  digunakan diantaranya    metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP), Technique  for  Order  of  Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  beberapa metode  lainnya.  Adapun  penelitian  mencari  bibit  tanaman  padi  terbaik  dengan  menggunakan metode  AHP  telah  dilakukan  dan  memiliki  kesimpulan  bahwa  metode  AHP  baik  untuk digunakan  dalam  menentukan  bibit  tanaman  padi  terbaik  akan  tetapi  pada  penelitian  tersebut memiliki beberapa kelemahan seperti kesimpulan SPK tidak memiliki wisdom dan sistem yang dibangun tidak sampai dengan implementasi melainkan hanya sebuah rancangan [3]. Sedangkan penelitian ini sampai pada tahap implementasi kedalam aplikasi SPK.
Penelitian tentang menentukan bibit padi unggul menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  memiliki  kesimpulan  bahwa  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  SAW  maka  petani  mimiliki  panduan  dalam  menentukan  bibit  unggul akan tetapi pada penelitian tersebut memiliki kelemahan yakni wisdom serta rekomendasi bibit unggul  yang  dihasilkan  dari  SPK  ini  tidak  ditampilkan  [4].  Sedangkan  penelitian  ini memberikan  hasil  rekomendasi  dan  wisdom  yang  akan  digunakan  oleh  petani  sebagai  acuan dalam  menentukan  bibit  padi  yang  akan  ditanam,  ini  merupakan  hasil  akhir  dari  sistem pendukung keputusan yang dirancang.
Penelitian  tentang  penentuan  varietas  padi  terbaik  menggunakan  metode  AHP  dan TOPSIS telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya dan memiliki kesimpulan akurasi kecocokan antara keluaran sistem dan pendapat ahli sebesar 83.33 % akan tetapi kelemahan pada penelitian tersebut  hanya  melakukan  perangkingan  [5].  Perbedaan  pada  penelitian  yang  ini  yaitu  tidak hanya  dilakukan  perangkingan  pada  sistem  namun  terdapat  hasil  rekomendasi  berupa  laporan yang  dapat  dicetak  dari  sistem,  yang  dapat  digunakan  petani  sebagai  rekomendasi  untuk menentukan atau membeli bibit padi yang di inginkan.
Selain itu metode Gap Kompetensi telah beberapa kali diteliti oleh pakar terdahulu akan tetapi pada kasus yang berbeda misalnya penelitian penggunaan metode profile matching untuk penunjang  keputusan  kenaikan  jabatan  pada  sebuah  instansi  pemerintah  pada  penelitian  ini memberikan rekomendasi pegawai yang akan dipilih sebagai kandidat yang paling  cocok untuk mendapatkan  kenaikan  jabatan,  akan  tetapi  kelemahan  penelitian  tersebut  tidak diimplementasikan  kedalam  bentuk  aplikasi  SPK  sehingga  perhitungan  dan  penentuan dilakukan  secara  manual  [6].  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah hasil perhitungan manual akan di implementasikan kedalam aplikasi SPK sehingga benar-benar dapat dimanfaatkan oleh masyarakat atau petani.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...
Penelitian  yang  menggunakan  bantuan  metode profile  matching pemilihan  kandidat pejabat  structural  pada  sebuah  instansi  pemerintahan  di  kota  Tarakan  memiliki  kesimpulan bahwa dengan memanfaatkan metode profile matching maka penilaian kandidat dapat dilakukan oleh  sistem  sehingga  dapat  membantu  mengatasi  masalah  yang  muncul  yang  sebelumnya dilakukan  secara  manual  sehingga  sistem  ini  dapat  membantu  meminimalisir  terjadinya keputusan  secara  subjektif  [7].  Perbedaan  pada  penelitian  yang  dilakukan  adalah  dalam  hal implementasi  pada  penelitian  terdahulu  mengambil  objek  pada  pemilihan  kandidat  pejabat struktural  pada  instansi  pemerintahan  sedangkan  penelitian  ini  objeknya  dilakukan  pada penentuan  bibit  tanaman  padi  terbaik,  hal  yang  dipertimbangkan  sebagai  acuan  dari  penelitian terdahulu  menyatakan  bahwa  metode profile  matching dapat  membantu  untuk  memutuskan jalan keluar sebuah kasus dan terhindar dari hal-hal yang bersifat subjektif.
Penelitian lain dengan menggunakan metode profile matching pada pemindahan posisi karyawan dalam sebuah perusahaan, kesimpulan pada penelitian ini bukan berupa rekomendasi atau wisdom melainkan sebuah harapan pada masa yang akan datang, selain itu pengujian pada SPK  yang  dibangun  tidak  dijelaskan  secara  eksplisit  [8].  Perbedaan  pada  penelitian  ini  bahwa kesimpulan berupa rekomendasi sebagai hasil akhir dari sistem SPK yang dirancang
Penelitian  pemilihan  marketing  terbaik  pada  sebuah  perusahaan  perbankan menggunakan metode profile matching pada penelitian ini menyimpulkan bahwa metode profile matching dapat memberikan bantuan untuk menentukan seorang marketing officer yang terbaik akan  tetapi  kelemahan  pada  penelitian  tersebut  adalah  pengujian  tidak  dilakukan  [9]. Perbedaaan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dua  pengujian  yaitu  pengujian  terhadap  sistem  dan pengujian terhadap output untuk benar-benar mengetahui akurasi dari hasil penelitian.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahapan  penting  yang  digambarkan dan  dijelaskan  seperti  terlihat  pada  Gambar  1  Alur  Penelitian.  Hal  ini  mempunyai  tujuan  agar para  pembaca  dapat  benar-benar  memahami  langkah-langkah  dalam  membuat  sebuah  sistem pendukung keputusan menggunakan metode Gap Kompetensi.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  langkah-langkah  pada  Gambar  1  Alur  Penelitian,  dijelaskan  bahwa  ada enam  tahapan  penting  dalam  melakukan  penelitian  ini,  langkah  pertama  adalah  studi  literatur pada tahap ini peneliti mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan topik pada penelitian, adapun sumber-sumber  literatur  berupa  makalah,  jurnal,  hasil  penelitian  tesis,  prosiding,  arsip  dan artikel yang memiliki ciri atau kesamaan topik yang dibahas. Langkah kedua dengan melakukan identifikasi  masalah  bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  sedang  terjadi  dan memfokuskan  penelitian  pada  kasus  yang  akan  dipecahkan  atau  diselesaikan.  Langkah  ketiga pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan  topik  yang  dibahas  pada  penelitian  ini,  data dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  baik  dari  para  ahli  ataupun  dari  literatur-literatur.  Langkah ke  empat  melakukan  pengolahan  data  yang  telah  dikumpulkan  serta  melakukan  perhitungan manual  dengan  mengikuti  aturan  metode  Gap  Kompetensi,  hal  tersebut    bertujuan  agar memudahkan  pemindahan  kedalam prototype atau  aplikasi  SPK.  Langkah  ke  lima  pembuatan prototype atau aplikasi untuk memperoleh representasi dari hasil penelitian dan dapat digunakan sebagai  pembanding  perhitungan  manual.  Langkah  ke  enam  melakukan  pengujian  atau testing terhadap akurasi hasil penelitian.

## 2.2 Gap Kompetensi
Gap merupakan sebuah perbedaan antara profile yang dimiliki oleh masing-masing alternatif dengan profile standar. Hal tersebut dapat dilihat pada persamaan 1 [10] [11].
Gap = Profile Atribut − Profile Target ..................................................................  (1)
Hasil  akhir  dari  sebuah  gap  kompetensi  adalah  rangking varietas padi  yang  akan ditanam,  Penentuan  rangkin  berpatokan  pada  perhitungan  kriteria  yang  diinputkan  user  pada sistem.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...
2.3 Perancangan Sistem
a. Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram ialah  data  yang  dimanfaatkan  untuk  menggambarkan  langkah- langkah  atau  proses  yang  terjadi  pada  sistem  yang  sedang  dirancang  untuk  dikembangkan. Dengan  memakai  model  DFD  aliran  atau  arus  data  dapat  terdeteksi  dengan  mudah.  Pada penggunaan model DFD dimulai dari diagram konteks selanjutnya diagram berjenjang, diagram level  1  sampai  pada  diagram  terperinci,  hal  tersebut  dapat  disesuaikan  dengan  kompleksitas SPK yang dikembangkan [12]. Adapun diagram konteks pada SPK yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Konteks
Gambar  2.  Diagram  Menjelaskan  aliran  atau  arus  data  didalam  sistem  SPK  yang dirancang sebagai contoh Admin dapat menginputkan pada sistem bebera bentuk data misalnya data  alternative,  data  kriteria,  data  bobot,  dan  data  padi  sehingga  sistem  akan  mengirimkan kembali hasil pengolahan data yang telah di inputkan oleh admin, baik itu berupa data yang di tampilkan di sistem maupun data yang dapat dicetak.
b. Perancangan Basis Data
Setelah  pembuatan  DFD  selanjutnya  mendesain  rancangan  basis  data  yang  digunakan pada  aplikasi  SPK,  adapun  rancangan basis  data  Sistem  pendukung keputusan  Penentuan bibit padi  terbaik  menggunakan  metode Gap Kompentesi  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Rancangan Basis data SPK.
Gambar 3. Rancangan Basis Data SPK
ISSN: 1978-
Pada  Gambar  3  menjelaskan  terdapat  lima  tabel  yang  digunakan  pada  SPK  ini diantaranya  adalah  tabel  kriteria,  alternatif,  varietas_bibit_unggul,  tabel  admin  dan  tabel  hasil. Terdapat  tiga  tabel  yang  berelasi  yaitu  tabel  kriteria  berelasi  ke  tabel  alternative  dengan Id_kriteria  pada  tabel  kriteria  sebagai Primary  Key (PK)  dan  id_kriteria  pada  tabel  alternatif sebagai foreign  key (FK).  Tabel  varietas_bibit_unggul  berelasi  ke  tabel  alternatif  dengan id_varietas_bibit  sebagai primary  key (PK)  pada  tabel  varietas_bibit_unggul  dan    id_varietas pada  tabel  alternatif  sebagai foreign  key (FK).  Sedangkan  tabel  admin    dan  tabel  hasil  berdiri sendiri dan tidak berelasi ke tabel lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hal yang paling penting dalam keberhasilan panen adalah menggunakan bibit yang baik dalam  bercocok  tanaman,  itu  dapat  berdampak  positif  terhadap  hasil  panen  karena  dengan menggunakan  bibit  yang baik dapat  mengurangi potensi  tanaman  terserang  hama,  panen  dapat meningkat  sampai  dengan  rata-rata  11  ton  dalam  satu  hektar  lahan,    batas  tanam  juga  dapat dilakukan beberapa kali, serta baik ditanam pada kondisi rata-rata pH tanah. Hal tersebut tentu sangat  diharapkan  oleh  setiap  petani  akan  tetapi  permasalahan  yang  terjadi  dilapangan  ialah hanya sebaian kecil petani yang dapat menentukan jenis padi yang cocok ditanam.
Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  agar  dapat  membantu  seorang user untuk mengambil  sebuah  tindakan  yang  bermanfaat,  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang menggunakan  metode Gap Kompetensi  dengan  memasukkan  beberapa  kriteria  yang  sering dijumpai  dilapangan.  Dengan  demikian  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini diharapkan  penentuan  bibit  yang  baik  tidak  lagi  menjadi  hal  yang  sulit  bagi  petani.  Dalam melakukan analisis pada penelitian ini menggunakan data serta fakta yang dijumpai dilapangan.

## 3.1 Daftar Varietas Bibit
Data varietas bibit padi yang telah diperoleh dan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 varietas bibit.
Tabel 1. Varietas Bibit Nama Bibit Deskripsi Inpasari 42 GSR Varietas inbrida keluaran tahun 2016, rasanya enak dan pulen luar biasa, kerontokannya pun mudah sekali. Potensi hasilnya mencapai 7,11 ton Sertani 13 Sertani  13  merupakan  jenis  padi  dari  MSP.  Popularitasnya  begitu  meluas  dari  Sabang sampai Merauke. Sertani 13 adalah jenis terbaik yaitu 13A, 13B, dan 13C. Mapan P-05 Padi  hibrida  merupakan  unggulan  berkualitas,Keunggulan  utamanya  adalah  bobot  tiap gabah yang tinggi dengan hasil > 8 ton / ha. Padjadjaran Padi  padjadjaran  ialah  varietas  keluaran  2018.  Padi  ini  menjadi  padi  dengan  hasil tertinggi  untuk  varietas  yang  dikembangkan  pemerintah  selama  ini.  potensi produktivitas 11 ton / ha, dengan rata-rata hasil 7,8 ton / ha. Kabir 07 Kabir 07 adalah galur lokal Aceh.Hasil rata-rata diatas 8 ton / hektar. Inpari 43 GSR Varietas ini mempunyai gelar GSR (Green Super Rice) ini mampu memproduksi sampai 10 ton/ha. M400 Mempunyai hasil hingga 400 bulir / malai menjadikan jenis padi ini bisa menghasilkan rata-rata diatas 8 ton / hektar dan potensi 11 ton. Selain usianya pendek hanya 90 harian m400 lebih mudah dalam hal perawatan. IPB 3S Padi ini merupakan hasil penelitian ahli Pertaian Bogor ini mempunyai potensi hasil di kisaran 10 ton lebih dengan rata-rata hasil 7 ton/ha.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...
PIM 1 Tinggi  tanaman  padi  ini  hampir  2  meter,  banyak  orang  yang  menyukainya  karena hasilnya yang banyak. Dalam satu malai dapat mencapai 600 bulir. Kalimasada Potensi hasilnya pun sangat lumayan hingga 12 ton dengan rata-rata hasil mencapai 8,5 ton / hektar. Padi satu ini sangat mudah perawatannya dan lebih tahan penyakit.
Pada tabel 1 varietas padi yang digunakan untuk merancang sistem ini sebanya sepuluh jenis    yaitu  Inpasari  42  GSR,  Sertani  13,  Mapan  P-05,  Padjadjaran,  Kabir  07,  Inpari  43  GSR, M400,  IPB  3S,  PIM  1,  Kalimasada.    Jenis  bibit  padi  tersebut  berasal  dari  berbagai  daerah  di Indonesia.

## 3.2 Alternative
Pada penelitian ini memiliki nilai alternative pada setiap varietas atau jenis padi adapun nilai alternative dapat dilihat pada tabel 2 tabel alternative .
Tabel 2. Tabel Alternative Alternative Produksi Padi Perhektar Ketahanan terhadap penyakit Harga Bibit Batas Tanam Bibit Kebutuhan Tanah Inpasari 42 GSR >8 ton/ hektar &<=10 ton/ hektar Kurang (Tahan <2 jenis penyakit) <30rb/Kg Kualitas tetap jika ditanam lebih dari 1x PH 6 Sertani 13 >10 ton / perhektar Kurang (Tahan <2 jenis penyakit) >=60rb/Kg Kualitas kurang jika ditanam lebih dari 1x PH 6 Mapan P-05 >10 ton / perhektar Baik (tahan >2 jenis penyakit) <30rb/kg Kualitas sangat buruk jika ditanam lebih dari 1x PH 6
Pada tabel 3.2 merupakan nilai alternative yang dimiliki oleh jenis varieras padi sebagai contoh  Inpasari  42  GSR  memiliki  alternative  yaitu  lebih  besar  dari  8  ton/ha,  kurang  tahan terhadap  penyakit,  harga  bibit  dibawah  30  ribu/  kg,  kualitas  buruk  jika  ditanam  lebih  dari satukali, dan tumbuh di lahan yang memiliki pH 6.

## 3.3 Bobot Kriteria
Dalam meracang sistem pendukung keputusan menggunakan metode Gap Kompetensi menggunakan beberapa kriteria yang dapat dijadikan sebagai pedoman untuk menentukan bibit terbaik dan sesuai dengan lahan ataupun kebutuhan tanam. Adapun kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3 Bobot.
Tabel 3.  Bobot Kriteria
Kriteria Nilai =1 Nilai = 2 Nilai = 3 Produktivitas Padi <=8 ton / hektar >8 ton/ hektar dan <=10 ton/ hektar >10 ton /hektar Ketahanan Penyakit Kurang (Tahan <2 jenis penyakit) Sedang (tahan 2 jenis penyakit) Baik (tahan >2 jenis penyakit) Harga Bibit >=60 rb/kg <60rb/kg  dan >=30 rb/kg <30rb/ kg Batas Tanam Kualitas sangat buruk jika ditanam lebih dari 1 kali Kualitas kurang jika ditanam lebih dari 1 kali Kualitas tetap jika ditanam lebih dari 1 kali Kebutuhan tanah PH 5 PH 6 PH 7
Dengan  memperhatikan  tabel  3  terdapat  lima  kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan  bibit  padi  terbaik  kriteria  pertama  adalah  produktivitas  padi,  kedua  ketahanan terhadap  penyakit,  ketiga  harga  bibit  keempat  batas  tanam  bibit  dan  kelima  adalah  kebutuhan bibit  terhadap  tanah.  Untuk  memperoleh  nilai  target  maka  pada  setiap  kriteria  diberikan  nilai sebagai contoh jika Produktivitas padi mencapai rata-rata lebih dari 10 ton perhektar maka nilai
target yang diberikan adalah 3, sedangkan jika 8 sampai 10 ton perhektar diberikan nilai target adalah 2 dan jika lebih kecil dari 8 ton perhektar maka nilai target adalah 1.

## 3.4 Mencari Selisih Alternative dengan Target Ideal
Untuk  mencari  selisih  nilai  ( Gap )  menggunakan  persamaan  Gap  = Profile Atribut − Profile Target,  sebagai  contoh  jika  user  memilih  kriteria  ketahanan  terhadap  penyakit  dan harga bibit sebagai prioritas dalam menentukan varietas bibit, dengan nilai prioritas sebanyak 70 %  dan  kriteria  lainnya  mendapat  nilai  sebanyak  30%  hal  tersebut  di  ilustrasikan  pada  tabel  4 Target Ideal
Tabel 4. Target Ideal Kriteria Kebutuhan Nilai Produksi Padi >8 ton/ hektar dan <=10 ton/ hektar 2 Ketahanan terhadap Penyakit Kurang (Tahan <2 jenis penyakit) 1 Harga Bibit <60rb per KG && >=30 rb per KG 2 Batas Tanam Bibit Kualitas tetap jika ditanam lebih dari 1x 3 Kebutuhan Tanah PH 7 3
Pada tabel 4 merupakan ilustrasi antara kriteria yang tersedia, kebutuhan user serta nilai pada  setiap  kriteria.  Kriteria  prioritas  adalah  ketahanan  terhadap  penyakit    dengan  kebutuhan user varietas  bibit  tahan  terhadap  penyakit  kurang  dari  dua,  sehingga  dengan  kriteria  tersebut diberikan nilai = 2, kriteria prioritas lainnya adalah  harga bibit dengan harga minimal 30 rb/kg dan  maksimal  harga  kurang  dari  60  rb/kg  sehingga  kriteria  tersebut  diberikan  nilai  =2,  dari kedua  kriteria  tersebut  diberikan  nilai  prioritas  sebesar  70%  sedangkan  kriteria  lainnya diberikan nilai prioritas 30%.

## 3.5 Selisih Nilai (Gap)
Selisih yang diperoleh menggunakan rumus Gap = Profile Atribut − Profile Target dapat dilihat pada tabel 5 Selih Nilai ( Gap ).
Tabel 5. Selisih Nilai ( Gap ) Alternative Produksi Padi / Hektar Ketahanan terhadap Penyakit Harga Bibit Batas Tanam Bibit Kebutuhan Tanah Inpasari 42 GSR 0 0 1 0 -1 Sertani 13 2 0 -1 -1 -1 Mapan P-05 1 2 1 -2 -1 Padjadjaran 1 2 1 0 0 Kabir 07 -1 1 1 -2 -1 Inpari 43 GSR 1 1 -1 -1 0 M400 0 2 -1 0 -1 IPB 3S 1 2 -1 -1 0 PIM 1 1 2 0 -2 0 Kalimasada 0 0 0 -1 0
Setelah  mengetahui  selisih  nilai,  selisih  tersebut  dikonvesi  menjadi  nilai  baru  dengan ketentuan jika 0 maka nilai baru = 3, jika 1 maka nilai baru = 2,5, jika  -1 maka nilai baru = 2, jika 2 maka nilai baru = 1,5 dan jika selisih nilai -2 maka nilai baru = 1.

## 3.6 Nilai Baru
Hasil konversi dari tabel selisih nilai ( Gap ) pada tabel 3.4 diperoleh nilai baru seperti pada tabel 6 dibawah ini.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...

## Tabel 6. Nilai Baru
Alternative Produksi Padi / Hektar Ketahanan terhadap Penyakit Harga Bibit Batas Tanam Bibit Kebutuhan Tanah Inpasari 42 GSR 3 3 2.5 3 3 Sertani 13 2 3 2 2 2 Mapan P-05 1.5 3 2.5 1 2 Padjadjaran 2.5 1.5 2.5 3 3 Kabir 07 2 2.5 2.5 1 2 Inpari 43 GSR 2.5 2.5 2 2 3 M400 3 1.5 2 3 2 IPB 3S 2.5 1.5 2 2 3 PIM 1 2.5 1.5 3 1 3 Kalimasada 3 3 3 2 3
Pada tabel 6 merupakan nilai baru yang bermanfaat untuk menghitung nilai core factor dan secondary factor sebagai contoh varietas padi Inpasari 42 GSR memiliki 5 kriteria dengan nilai  baru  produksi  padi/  hektar  =  3,  ketahanan  terhadap  penyakit  =  3,  harga  bibit  =2,5,  batas tanam bibit=3 dan kebutuhan tanah sebesar 3.

## 3.7 Perhitungan dan Pengelompokan Core dan Secondary Factor
Hasil  nilai  baru  yang  terdapat  pada  tabel  6  selanjutnya  dilakukan  perhitungan mencari nilai core  factor dan Secondary  Factor, untuk  memperoleh  hasil  rangking  atau  rekomendasi bibiy yang terpilih sebagai prioritas dalam memilih bibit. Hal tersebut dapat dilihat pada tabel 7 Hasil Rangking
Tabel 7. Hasil Rangking Alternative Core Factor Secondary Factor Nilai Core Factor Nilai Secondari Factor Hasil Rangking Inpasari 42 GSR 2.75 3 1.925 0.9 2.825 2 Sertani 13 2.5 2 1.75 0.6 2.35 Mapan P-05 2.75 1.5 1.925 0.45 2.375 3 Padjadjaran 2 2.83 1.4 0.85 2.25 Kabir 07 2.5 1.66 1.75 0.5 2.25 Inpari 43 GSR 2.25 2.5 1.575 0.75 2.325 M400 1.75 2.66 1.225 0.8 2.025 IPB 3S 1.75 2.5 1.225 0.75 1.975 PIM 1 2.25 2.16 1.575 0.65 2.225 Kalimasada 3 2.66 2.1 0.8 2.9 1
Pada  table  7  merupakan  rekomendasi  atau  wisdom  yang  dihasilkan  dari  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dirancang,  dengan  memilih  kriteria  ketahanan  terhadap penyakit  dan  harga  bibit,  sebagai  kriteria  prioritas  dan  diberikan  nilai  prioritas  sebesar  70%, sedangkan kriteria lainnya diberikan nilai prioritas sebesar 30%.
Dengan  mengikuti  aturan  Gap  kompetensi  maka  sistem  pendukung  keputusan memberikan  3  jenis  varietas  padi  yang  bisa  ditanam,  rekomendasi  pertama  adalah  jenis  bibit Kalimasada, rekomendasi kedua jenis Inpasari 42 GSR, dan rekomendasi ketiga adalah Mapan P-05.
3.8 User Interface
JCCS ISSN: 1978-
Untuk memanfaatkan sistem yang telah dibuat diawali dengan menentukan nilai target yang dapat dibuat atau diinput melalui modul menentukan target ideal seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Modul Menetukan Target Ideal
Pada  gambar  4 user dapat  memilih  kriteria  yang  sesuai  kebutuhan  untuk  menjadi CF( core factor ) dan SF ( Secondary Factor ), selain itu user akan diminta mengisikan bobot CF berupa  besaran  presentasi  nilai  yang  akan  diambil  untuk core  factor atau  kriteria  utama, sedangkan bobot SF akan otomatis terisi dengan nilai 100 dikurang bobot CF.
Data  yang  telah  di  inputkan  akan  di  proses  mengikuti  aturan  gap  kompetensi  dan selanjutnya diperoleh rekomendasi dari SPK, seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Rekomendasi ( Wisdom )
Pada gambar 5 menampilkan 3 varietas bibit padi terbaik beserta detail informasi pada masing- masing varietas bibit padi tersebut. Tiga varietas padi tersebut yang akan dijadikan rekomendasi varietas bibit yang sebaiknya di tanam.

## 3.9 Pengujian
Pengujian  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui  sistem  pendukung  keputusan  dapat  be- kerja sesuai dengan tujuan perancangan.
a. Black Box Testing
Black  box  testing merupakan  suatu  metode  pengujian  perangkat  lunak,  melalui pengamatan terhadap hasil eksekusi melalui data uji serta memperhatikan fungsionalitas aplikasi perangkat lunak. Pada tabel 8 Hasil uji coba menggunakan metode black box testing pada sistem pendukung keputusan yang telah dirancang.
Tabel 8. Black Box Testing No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Status 1 Pada Form Login memasukkan user name dan password sesuai dengan data yang terdapat pada database Login Sukses dan menuju pada form menu utama Valid/ sukses
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...
2 Form login di isi user name dan password yang tidak terdapat pada database Terdapat pemberitahuan username atau password salah dan tetap berada pada laman login Valid/Sukses 3 Pada Sistem dapat dilakukan input dan menampilkan varietas padi Sistem dapat menyimpan dan me- nam¬pil¬kan data varietas padi Valid/Sukses 4 Memasukkan atau memilih kri-teria dan memberikan nilai pri-oritas sesuai dengan keinginan user Sistem dapat menampilkan reko- mendasi jenis atau varietas padi yang akan ditanam Valid/Sukses 5 Menekan tombol proses sebelum nilai prioritas di isikan Menampilkan pemberitahuan untuk mengisi nilai prioritas terlebih dahulu Valid/Sukses 6 Menampilkan 3 rekomendasi varietas padi dengan nilai tertinggi Menampilkan 3 data varietas padi yang memiliki nilai akhir tertinggi Valid/Sukses
Pada tabel 8 memperlihatkan pengujian yang telah dilakukan terhadap prototype sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dibuat.  Pada  masing-masing  modul  dilakukan  pengujian berdasarkan  kebutuhan  fungsional,  meskipun  semua  modul  telah  diuji  akan  tetapi  hanya ditampilkan beberapa tindakan yang dilakukan pada modul yang dijadikan sebagai contoh, dan semua mendapatkan hasil yang valid atau sukses.

## b. Pengujian Output
Setelah  pembuatan prototype sistem  pendukung  keputusan  selanjutnya  dilakukan pengujian terhadap output software. Pengujian dilakukan dengan cara memasukkan data kriteria pada  secara  manual  pada microsoft  excel selanjutnya  data  yang  sama  di  input  pada  sistem pendukung  keputusan,  apabila  perhitungan  manual  dan  perhitungan  melalui  sistem  memiliki kesamaan  maka  pengujian  berhasil,  sebaliknya  apabila  berbeda  maka  pengujian  gagal.  Untuk memperjelas hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini.
Tabel 9 Pengujian Output Pengujian Nama Kriteria Perhitungan Manual Perhitungan Sistem Keterangan Kasus 1 Core Factor : 70 % 1.Harga Bibit 2. Ketahanan Terhadap Penyakit Secondary Factor 1. Produksi Padi 2. Batas Tanam 3. Kebutuhan Tanah 1. Kalimasada 2. Inpasari 42 GSR 3. Mapan P-05 1.Kalimasada 2. Inpasari 42 GSR 3. Mapan P-05 Berhasil Kasus 2 Core Factor : 60 % 1. Harga Bibit 2. Batas Tanam 3. Kebutuhan tanah Secondary Factor 1. Produksi Padi 2. Ketahanan Terhadap Penyakit 1. Kalimasada 2. Inpasari 42 GSR 3. Inpari 43 1. Kalimasada 2. Inpasari 42 GSR 3. Inpari 43 GSR Berhasil Kasus 3 Core Factor : 65 % 1. Harga Bibit 2. Produksi Padi Secondary Factor 1. Batas Tanam 2. Ketahanan Terhadap Penyakit 3. Kebutuhan Tanah 1.Inpasari 42 2. Kalimasada 3.M400 1. Inpasari 42 GSR 2. Kalimasada 3. Inpari 43 GSR Berhasil
Pada  tabel  9  merupakan  hasil  pengujian  output  antara  sistem  dan  perhitungan  manual sebagai  contoh  pada  kasus  pertama  harga  bibit  dan  ketahanan  terhadap  penyakit  menjadi core factor dan produksi padi, batas tanam, serta  kebutuhan tanah mencadi secondary factor , antara
perhitungan  manual  dan  sistem  memiliki output yang  sama  sehingga  pengujian  dinyatakan berhasil.
c. Pengujian User Acceptence Test
Pengujian dengan dimaksudkan dapat memberikan gambaran apakah sistem pendukung keputusan  ini  dapat  dimanfaatkan  sesuai  dengan  kebutuhan,  dan  dapat  menyelesaikan permasalahan dengan baik. Pengujian user acceptance test dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Pengujian User Acceptence Tes
Pada  gambar  6  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  terdahap  lima  orang  responden yang bertugas sebagai administrator, jawaban yang diperoleh sebanyak 78%  menjawab sangat benar  (SB)  dan  14  %  menjawab  benar  (B),  6%  netral  (N),  2  %  kurang  benar  (KB)  dan  0% menjawab tidak benar (TB).

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  peneliti  dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  gap  kompetensi  dapat  memeberikan rekomendasi  jenis  atau  varietas  yang  cocok ditanam  berdasarkan  kriteria  yang  di  inputkan pada sistem.
b. Berdasarkan  kriteria  batas  tanam  dan  harga  bibit  dengan nilai  prioritas  sebanyak  70%  dan kriteria  lain  mendapat  nilai  prioritas  sebanya  30%  maka  SPK  memberikan  tiga  jenis  padi yang cocok untuk ditanam, diantaranya Jenis kalimasada, Inpasari 42 GSR dan Mapan P-05.

## 5. SARAN
Pada  penelitian  ini  penulis  menyarankan  beberapa  hal  kepada  peneliti  selanjutnya diantaranya sebagai berikut:
a. Untuk  mengetahui  akurasi  dari  metode  gap  kompetensi  sebaiknya  dilakukan  penelitian dengan membandingkan beberapa metode, dan menggabungkan SPK dengan sistem pakar.
b. Dalam  penelitian  selanjutnya  sabaiknya  aplikasi  dibuat  dengan  berbasis  website  atau android agar dapat di akses oleh banyak pihak yang membutuhkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Bibit Padi Terbaik ...
[1] N.  F.  Mayalibit,  Suwarto,  E.  Rusdiyana,  and  A.  Wijianto,  “Rice  Farmers  Attitude  To Superior Certified Seeds,” J. Sustain. Agric. , vol. 2, no. 2, pp. 116–125, 2017.
[2] A. Praba et al. , “Klasifikasi Prioritas Distrik Terhadap Ketahanan Pangan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Telematika , vol. 11, no. 2, pp. 1–11, 2018.
[3] D.  Kurniawan,  “Design  Of  Selection  Decision  Support  System  Of  Superior  Rice  Breed Using Ahp Method,” Konf. Mhs. Sist. Inf. , no. 09, 2005.
[4] Y. A. Prasetio, “Selected Decision Support System Of Superior Rice Breed Using Simple Additive Weight (Saw) Method,” Simki-Techsain , vol. 02, no. 06, pp. 1–10, 2018.
[5] M. Rendra, H. Roisdiansyah, A. W. Widodo, and N. Hidayat, “Decision Support System for the Selection of Planting Rice Superior Varieties Using AHP and TOPSIS Methods,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 10, pp. 1058–1065, 2017.
[6] F. Frieyadie, “Use Of The Profile Matching Method For The Decision Support System Of Increasing Position In Government Institutions,” Paradigma , vol. XVIII, no. March, pp. 75–80, 2016.
[7] R. Astriratma, R. Wardoyo, and A. Musdholifah, “SPK Selection Recommendations for Structural  Officials  Using  the  Profile  Matching  Method  (Case  Study:  Tarakan  City Government),” IJCCS , vol. 11, no. 1, pp. 77–88, 2017.
[8] T.  Susilowati,  E.  Y.  Anggraeni,  W.  Andewi,  Y.  Handayani,  and  A.  Maseleno,  “Using Profile Matching Method to Employee Position Movement,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 415–423, 2018.
[9] R.  M.  Wibowo,  A.  E.  Permanasari,  and  I.  Hidayah,  “Decision  Support  Systems  With Profile  Matching  Method  In  Selection  Of  Achievement  Marketing  Officer  At  Bri Katamso Yogyakarta,” Int. Conf. Sci. Technol. Humanit. , pp. 115–124, 2015.
[10]  K. Nisa and E. Sutinah, “Profile Matching for Server and Network Maintenance Vendor Selection Decision Support Systems,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 262–269, 2018.
[11]  Kusrini, Concept and Application of Decision Support Systems . Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[12]  David,  “Application  of  Forward  Chaining  in Expert  Systems  for  Diagnosing  Corn Pests and Plant Diseases,” Semin. Nas. Inform. , 2014.