Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.977 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1109-1118 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTION OF PESTICIDES FOR CHILI PLANTS USING THE MABAC METHOD
Sukamto *1 , Aidil Fitriansyah 2 , Randi Andri Nugrah* 3
1,2,3 Information Systems, FMIPA, Universitas Riau, Pekanbaru, Indoensia Email: 1 sukamto@lecturer.unri.ac.id , 2 aidil.fitriansyah@lecturer.unri.ac.id ,
3 randi.andria3606@student.unri.ac.id ,
(Article received: March 31, 2023; Revision: April 4, 2023; published: October 15, 2023)

## Abstract
The use of  pesticides in agriculture plays a role in preventing and reducing  diseases in  chili plants. Pesticides for  chili  plants  are  quite  widely  spread  on  the  market  and  have  the  advantages  of  each  product  offered  to farmers, so farmers must be more careful and understanding in choosing pesticides to be used in preventing chili plant diseases. For that we need a decision support system (SPK). The data used in this research are 10 types of pesticides as an alternative. While the criteria are determined based on the agriculture and food service, namely price, classification, number of diseases eradicated, method of action, shelf life, and formulation concentration. Data analysis uses the MABAC method to support decision making for farmers in providing an assessment of the best pesticides on chili plants by steps to forming decision matrices, normalizing decision matrices, determining weighted  matrices,  determining  border  area  matrices,  determining  alternative  distance  matrices,  and  ranking. The research results obtained the three best pesticides are Tridex 80 WP, Ziflo 76 WG, and Cabriotop 60 WG.
Keywords : chili plant, MABAC method, pesticides.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA UNTUK TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE MABAC

## Abstrak
Penggunaan  pestisida  dalam  bidang  pertanian  cukup  berperan  dalam  mencegah  dan  mengurangi  penyakit  pada tanaman  cabai.  Pestisida  untuk  tanaman  cabai  cukup  banyak  tersebar  di  pasaran  dan  memiliki  keunggulan masing-masing  produk  yang  ditawarkan  kepada  petani,  sehingga  para  petani  harus  lebih  teliti  dan  memahami dalam  memilih  pestisida  yang  akan  digunakan  dalam  mencegah  penyakit  tanaman  cabai.  Untuk itu  diperlukan sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  in  ada  10  jenis  pestisida  sebagai alternatif. Sedangkan kriteria terdiri dari harga, klasifikasi, jumlah penyakit yang dibasmi, cara kerja, daya tahan simpan, dan konsentrasi formulasi. Analisa data menggunakan metode MABAC untuk mendukung pengambilan keputusan  bagi  petani  dalam  memberikan  penilaian  terhadap  pestisida  terbaik  pada  tanaman  cabai  dengan langkah-langkah membentuk matriks keputusan, normalisasi matriks keputusan, menentukan matriks tertimbang, menentukan  matriks  area  perbatasan, menentukan  matriks  jarak  alternatif,  dan  perangkingan .  Hasil  penelitian yang diperoleh untuk tiga pestisida terbaik adalah Tridex 80 WP, Ziflo 76 WG, dan Cabriotop 60 WG.
Kata kunci : metode MABAC, pestisida, tanaman Cabai.

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai macam upaya petani dalam meningkatkan produksi cabai, adanya penyakit pada tanaman  cabai  sering  kali  menjadikan  petani mengalami  gagal  panen.  Beberapa  penyakit  yang sering  dijumpai  yaitu  penyakit  bercak  pada  daun, penyakit layu, penyakit antraknosa yang disebabkan oleh  jamur  dan  penyakit  lainnya.  Tanaman  cabai juga  rentan  terhadap  cuaca  dan  suhu  yang  berubah tiba-tiba. Oleh karena itu para petani berusaha untuk mencegah  dan  mengurangi  penyakit-penyakit  mulai
dari  pemilihan  bibit  yang  bagus  serta  penggunaan pestisida pada tanaman cabai.
Penggunaan  pestisida  dalam  bidang  pertanian cukup  berperan  dalam  mencegah  dan  mengurangi penyakit  pada  tanaman  cabai.  Pestisida  sangat efektif  dan  efisien  dalam  mengatasi  penyakit  pada tanaman cabai. Pestisida juga bisa mengurangi hama disekitar yang menyebabkan penyakit pada tanaman cabai itu sendiri. Sehingga dapat meningkatkan hasil panen yang besar bagi para petani.
Pestisida  untuk  tanaman  cabai  banyak  beredar dan  memiliki  keunggulan  produk  yang  ditawarkan,
sehingga petani harus teliti  dalam memilih  pestisida yang  akan  digunakan  dalam  mencegah  penyakit tanaman  cabai.  Para  petani  bingung  dalam  memilih pestisida  yang  baik  karena  banyak  kriteria  dari produk  pestisida  tersebut,  serta  keunggulannya saling bersaing sehingga petani harus sangat selektif kepada  pestisida  yang  akan  digunakan.  Untuk  itu diperlukan sistem pendukung keputusan (SPK).
SPK  merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang berguna untuk membantu manajer sebuah organisasi ataupun  individu  mengambil  keputusan  [1].  SPK merupakan sistem yang digunakan untuk  membantu manajer  dalam  mengambil  keputusan  [2].  Metode multi-kriteria  pengambilan  keputusan  adalah  SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS dan VI-KOR [3].
Adapun yang akan diterapkan dalam penelitian ini  adalah  metode  MABAC ( Multi-Attributive
Border
Approximation area Comparison ) dikembangkan  oleh  Pamucar  dan  Cirovic.  Asumsi dasar dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak  fungsi  kriteria  dari  setiap  alternative  [4]-[5]. Salah  satu  keunggulan  MABAC  telah  digunakan dalam  penelitian  yang  dapat  membantu  proses pengambilan keputusan pemilihan bantuan RASTRA [6]-[7]. Metode MABAC memiliki proses komputasi  yang  sederhana  dan  prosedur  yang sistematis.  Oleh  karena  itu,  MABAC  merupakan topik  penelitian  yang  menarik  dalam  proses pemilihan  atau  keputusan  berdasarkan  ranking. MABAC menangani masalah pengambilan keputusan  kompleks  dan  tidak  pasti  dengan menghitung jarak antara setiap alternatif [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode  MABAC  dalam  SPK  yang  dapat  membantu petani cabai  dalam  memilih  pestisida yang baik  dan benar  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas tanaman cabai.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Pengumpulan Data Langkah-langkah pengumpulan data adalah:
a. Identifikasi masalah, prosesnya dilakukan melalui  wawancara  dengan  cara  melakukan tanya  jawab  dengan  pihak  Dinas  Pertanian  dan petani cabai.
b. Studi  Literatur,  yaitu  mempelajari  dari  jurnal- jurnal  tentang  sistem  pendukung  keputusan, metode MABAC.
c. Pengumpulan  Data , dilakukan  dengan  observasi dan  wawancara  kepada  pihak  Dinas  Pertanian dan petani cabai.
d. Analisis  Data,  menggunakan  metode  MABAC yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data alternatif  dan  kriteria-kriteria  untuk  penilaian kelayakan  pestisida,  yaitu  harga,  klasifikasi, jumlah  penyakit  yang  dibasmi  (manfaat),  cara
kerja,  daya  tahan  simpan,  dan  konsentrasi formulasi.
e. Desain  Sistem , menggunakan  UML,  yaitu diagram use  case ,  diagram activity ,  diagram sequence , dan diagram class
f. Implementasi  Sistem , menggunakan  bahasa HTML  dengan  PHP  serta  MySQL  sebagai database.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
SPK  merupakan  sistem  interaktif  berbasis komputer.  SPK  adalah tools yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  perankingan  dan  mendapatkan objek  terbaik  [9]-[10].    SPK  mampu  memecahkan masalah sehingga dapat memberikan informasi yang bisa  digunakan  dalam  membuat  sebuah  keputusan [11].

## 2.3 Metode MABAC
Metode  MABAC  ( Multi-Attributive  Border Approximation  area  Comparison )  tercermin  dalam definisi  jarak  fungsi  kriteria  dari  setiap  alternatif yang diamati [12].
Langkah-langkah penelitian ini idengan tahapan penelitian isebagai iberikut ([13], [14], [15], [16]) :
a. Membentuk matriks keputusan, yaitu :
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 21 ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 12 𝑥 22 ⋮ 𝑥 𝑚2 … … ⋮ … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Normalisasi matriks keputusan, yaitu :
𝑇 = [ 𝑡 11 𝑡 21 ⋮ 𝑡 𝑚1 𝑡 12 𝑡 22 ⋮ 𝑡 𝑚2 … … ⋮ … 𝑡 1𝑛 𝑡 2𝑛 ⋮ 𝑡 𝑚𝑛 ] (2)
• Jika kriteria benefit , maka :
𝑡 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (3)
• Jika kriteria cost , maka
𝑡 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 + 𝑥 𝑖 − −𝑥 𝑖 + (4)
Dimana:
𝑥 𝑖 + = 𝑚𝑎𝑥(𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , … , 𝑥 𝑚𝑖 ) (5)
𝑥 𝑖 − = 𝑚𝑖𝑛(𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , … , 𝑥 𝑚𝑖 ) (6)
c. Menentukan matriks tertimbang (V), yaitu :
𝑉 = [ 𝑣 11 𝑣 21 ⋮ 𝑣 𝑚1 𝑣 12 𝑣 22 ⋮ 𝑣 𝑚2 … … ⋮ … 𝑣 1𝑛 𝑣 2𝑛 ⋮ 𝑣 𝑚𝑛 ] (7)
Dimana
𝑣 𝑖𝑗 =   (𝑤 𝑖 ∗ 𝑡 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 (8)
d. Menentukan matriks  area  perbatasan  (G), yaitu
𝐺 =   [𝑔 1 𝑔 2 … 𝑔 𝑛 ] (9)
Dimana
𝑔 𝑖 = (∏ 𝑣 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 1/𝑚 (10)
e. Menentukan matriks  jarak  alternatif  dari  daerah perkiraan  perbatasan ( Q ), yaitu
𝑄 = [ 𝑣 11 − 𝑔 1 𝑣 21 − 𝑔 1 ⋮ 𝑣 𝑚1 − 𝑔 1 𝑣 12 − 𝑔 2 𝑣 22 − 𝑔 2 ⋮ 𝑣 𝑚2 − 𝑔 2 … … ⋮ … 𝑣 1𝑛 − 𝑔 𝑛 𝑣 2𝑛 − 𝑔 𝑛 ⋮ 𝑣 𝑚𝑛 − 𝑔 𝑛 ] (11)
Dimana
𝑞 𝑖𝑗 = 𝑣 𝑖𝑗 − 𝑔 𝑗 (12)
f. Perangkingan Alternatif
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ; j = 1, 2, …, n (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif dan Kriteria
Data alternatif pada penelitian ini sebanyak 10 pestisida dengan jenis fungisida yang  diperoleh dari Dinas  Pertanian  dan  Pangan  Bukittinggi.  Adapun data alternatif dapat dilihat pada tabel  1. Sedangkan data  kriterianya  dapat  dilihat  pada  tabel  2.
Tabel 1. Data Alternatif Pestisida No Alternatif Harga Klasifikasi Manfaat Cara Kerja Daya Tahan Simpan Konsentrasi Formulasi (g/l) 1 Amistartop 325 SC 74.000 biru 2 sistemik 3 1
2 Cabriotop 60 WG 25.000 biru 2 sistemik 2 1 3 Daconil 75 WP 20.000 biru 2 kontak 4 15 4 Heksa 50 SC 21.600 biru 2 sistemik 2 3 5 Kontaf Plus 250 SC 42.500 biru 1 sistemik 2 2 6 Lamzeb 85 WP 9.500 biru 1 kontak 4 1 7 Narkozeb 85 WP 10.500 hijau 1 kontak 2 3 8 Score 250 EC 52.800 biru 1 sistemik 3 0,5 9 Tridex 80 WP 8.000 Hijau 2 kontak 2 1 10 Ziflo 76 WG 12.000 Biru 2 kontak 5 4
Pada tabel 1 merupakan data alternatif yang terdiri dari 10 data alternatif sekaligus dilengkapi dengan data kriterianya.
Tabel 2. Data Kriteria Pestisida Kode Kriteria Bobot Tipe K1 Harga 0,25 Cost K2 Klasifikasi 0,15 Benefit K3 Jumlah Penyakit yang Dibasmi 0,20 Benefit K4 Cara Kerja 0,15 Benefit K5 Daya Tahan Simpan 0,10 Benefit K6 Konsentrasi Formulasi 0,15 Cost
Pada  tabel  2  merupakan  data  kriteria  yang dilengkapi  dengan  bobot  dan  tipe  dari  kriteria tersebut. Bobot dan tipe akan berfungsi dalam proses perhitungan dengan metode MABAC.
Selanjutnya data kriteria terdiri dari subkriteria sebagaiman pada tabel 3.
Tabel 3. Data Subkriteria Kode Kriteria
Sub Kriteria
Nilai K1 Harga
>60.000 5
>45.000 – 60.000 4 >30.000 – 45.000 3 >15.000 – 30.000 2 ≤15.000 1
K2 Klasifikasi Hijau 4
Biru 3
Kuning 2 Merah 1 K3 Jumlah Penyakit yang Dibasmi Lebih dari 2 penyakit 3 2 penyakit 2 1 penyakit 1 K4 Cara Kerja 2 cara 2 1 cara 1 K5 Daya Tahan Simpan
Lebih dari 4 tahun
5 4 tahun 4 3 tahun 3 2 tahun 2 1 tahun 1 K6 Konsentrasi Formulasi >4 g/l 5 >3-4 g/l 4 >2-3 g/l 3 >1-2 g/l 2 ≤1 g/l 1
Pada  tabel  3  menjelaskan  subkriteria  dari masing-masing  kriteria. Misalnya kriteria klasifikasi memiliki  subkriteria  hijau  diberi  nilai  4,  biru  diberi nilai  3, kuning  diberi  nilai  2, dan merah diberi  nilai 1. Begitu juga dengan kriteria-kriteria lainnya.
Selanjutnya  dari  nilai-nilai  pada  tabel  1  dan dikonversikan  dengan  nilai-nilai  pada  tabel  3, diperoleh  nilai-nilai  rating  kecocokan  sebagaimana pada tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 Amistartop 325 SC 5 3 2 1 3 1 A2 Cabriotop 60 WG 2 3 2 1 2 1 A3 Daconil 75 WP 2 3 2 1 4 5 A4 Heksa 50 SC 2 3 2 1 2 3 A5 Kontaf Plus 250 SC 3 3 1 1 2 2 A6 Lamzeb 85 WP 1 3 1 1 4 1 A7 Narkozeb 85 WP 1 4 1 1 2 3 A8 Score 250 EC 4 3 1 1 3 1 A9 Tridex 80 WP 1 4 2 1 2 1 A10 Ziflo 76 WG 1 3 2 1 5 4
Tabel  4  merupakan  hasil  rating  kecocokan antara tabel  1 dengan tabel 3 yang selanjutnya tabel 4  ini  akan  digunakan  untuk  proses  perhitungan dengan metode MABAC.

## 3.2 Perhitungan Metode MABAC
Adapun perhitungan metode MABAC adalah :
a. Gunakan  tabel  4,  dan  persamaan  (1)  diperoleh matriks keputusan, yaitu :
𝑋 = [ 5 2 2 2 3 1 1 4 1 1 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 2 4 2 2 4 2 3 2 5 1 1 5 3 2 1 3 1 1 4 ]
b. Berdasarkan  tabel  2,  K1  dan  K6  bertipe cost . Sedangkan  K2,  K3,  K4,  dan  K5  bertipe benefit . Gunakan persamaan (5) diperoleh : 𝑥 1 + = 𝑚𝑎𝑥(5, 2, 2, … , 1) = 5 𝑥 2 + = 𝑚𝑎𝑥(3, 3, 3, … , 3) = 4 𝑥 3 + = 𝑚𝑎𝑥(2, 2, 2, … , 2) = 2 𝑥 4 + = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 1, … , 1) = 2 𝑥 5 + = 𝑚𝑎𝑥(3, 2, 4, … , 5) = 5 𝑥 6 + = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 5, … , 4) = 5
Gunakan persamaan (6) diperoleh : 𝑥 1 − = 𝑚𝑖𝑛(5, 2, 2, … , 1) = 1 𝑥 2 − = 𝑚𝑎𝑥(3, 3, 3, … , 3) = 3 𝑥 3 − = 𝑚𝑎𝑥(2, 2, 2, … , 2) = 1 𝑥 4 − = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 1, … , 1) = 1 𝑥 5 − = 𝑚𝑎𝑥(3, 2, 4, … , 5) = 2 𝑥 6 − = 𝑚𝑎𝑥(1, 1, 5, … , 4) = 1
Untuk K1 bertipe cost , gunakan persamaan (4), diperoleh :
𝑡 11 = 5−5 1−5 = 0,000; 𝑡 21 = 2−5 1−5 = 0,750; 𝑡 31 = 2−5 1−5 = 0,750; 𝑡 41 = 2−5 1−5 = 0,750;
𝑡 51 = 3−5 1−5 = 0,500; 𝑡 61 = 1−5 1−5 = 1,000;
𝑡 71 = 1−5 1−5 = 1,000; 𝑡 81 = 4−5 1−5 = 0,250; 𝑡 91 = 1−5 1−5 = 1,000; 𝑡 101 = 1−5 1−5 = 1,000
Untuk  K2  bertipe benefit ,  gunakan  persamaan (3), diperoleh:
𝑡 12 = 3−3 4−3 = 0,000; 𝑡 22 = 3−3 4−3 = 0,000; 𝑡 32 = 3−3 4−3 = 0,000; 𝑡 42 = 3−3 4−3 = 0,000;
𝑡 52 = 3−3 4−3 = 0,000; 𝑡 62 = 3−3 4−3 = 0,000; 𝑡 72 = 4−3 4−3 = 1,000; 𝑡 82 = 3−3 4−3 = 0,000;
𝑡 92 = 4−3 4−3 = 1,000; 𝑡 102 = 3−3 4−3 = 0,000
Dengan  cara  yang  sama  untuk  K3,  K4,  K5,  dan K6  diperoleh  matriks  normalisasi R dengan persamaan (2) yaitu
𝑇 = [ 0,000
0,750 0,750 0,750 0,500 1,000 1,000 0,250 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,333 0,000 0,667 0,000 0,000 0,667 0,000 0,333 0,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,300 0,750 1,000 0,500 1,000 1,000 0,250 ]
c. Berdasarkan  tabel  2  dan  matriks T ,  gunakan persamaan (8), diperoleh : Untuk K1 : 𝑣 11 =   (0,25 ∗ 0,000) + 0,25 = 0,250 𝑣 21 =   (0,25 ∗ 0,750) + 0,25 = 0,438 𝑣 31 =   (0,25 ∗ 0,750) + 0,25 = 0,438 𝑣 41 =   (0,25 ∗ 0,750) + 0,25 = 0,438 𝑣 51 =   (0,25 ∗ 0,500) + 0,25 = 0,375 𝑣 61 =   (0,25 ∗ 1,000) + 0,25 = 0,500 𝑣 71 =   (0,25 ∗ 1,000) + 0,25 = 0,500 𝑣 81 =   (0,25 ∗ 0,250) + 0,25 = 0,313 𝑣 91 =   (0,25 ∗ 1,000) + 0,25 = 0,500 𝑣 101 =   (0,25 ∗ 1,000) + 0,25 = 0,500
Dengan  cara  yang  sama  untuk  K2,  K3,  K4,  K5, dan  K6  dengan  menggunakan  persamaan  (7) diperoleh matriks tertimbang yaitu :
𝑉 = [ 0,250
0,438 0,438 0,438 0,375 0,500 0,500 0,313 0,500 0,500 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,300 0,150 0,300 0,150 0,400 0,400 0,400 0,400 0,200 0,200 0,200 0,200 0,400 0,400 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,150 0,300 0,150 0,133 0,100 0,167 0,100 0,100 0,167 0,100 0,133 0,100 0,200 0,300 0,300 0,150 0,225 0,263 0,300 0,225 0,300 0,300 0,188 ]
Sukamto, et al., Decision Support System … 1113
d. Gunakan  matriks V dan  persamaan  (10), diperoleh :
𝑔 1 = (0,250 ∗ 0,438 ∗ … ∗ 0,500) 1/10 = 0,416 𝑔 2 = (0,150 ∗ 0,150 ∗ … ∗ 0,150) 1/10 = 0,172
𝑔 3 = (0,400 ∗ 0,400 ∗ … ∗ 0,400) 1/10 = 0,303 𝑔 4 = (0,150 ∗ 0,150 ∗ … ∗ 0,150) 1/10 = 0,161 𝑔 5 = (0,133 ∗ 0,100 ∗ … ∗ 0,200) 1/10 = 0,126 𝑔 6 = (0,300 ∗ 0,300 ∗ … ∗ 0,188) 1/10 = 0,249

## Sehingga dengan persamaan (9) diperoleh :
𝐺 =   [0,416  0,172  0,303  0,161  0,126  0,249 ]
e. Gunakan  matriks V dan G .  Untuk  K1  gunakan persamaan (12) diperoleh
𝑞 11 = 0,250 − 0,416 = -0,166 𝑞 21 = 0,438 − 0,416 = 0,022 𝑞 31 = 0,438 − 0,416 = 0,022 𝑞 41 = 0,438 − 0,416 = 0,022 𝑞 51 = 0,375 − 0,416 = -0,040
𝑞 61 = 0,500 − 0,416 = 0,084
𝑞 71 = 0,500 − 0,416 = 0,084 𝑞 81 = 0,313 − 0,416 = -0,103
𝑞 91 = 0,500 − 0,416 = 0,084
𝑞 101 = 0,500 − 0,416 = 0,084
Dengan  cara  yang  sama  untuk  K2,  K3,  K4,  K5, dan K6 dengan persamaan (12) diperoleh matriks Q yaitu :
𝑄 = [ −0,166 0,022 0,022 0,022
−0,040 0,084 0,084 −0,103 0,084 0,084 −0,022 −0,022 −0,022 −0,022 −0,022 −0,022 0,128 −0,022 0,128 −0,022 0,097 0,097 0,097 0,097 −0,103 −0,103 −0,103 −0,103 0,097 0,097
−0,011 −0,011 −0,011
−0,011 −0,011 −0,011 −0,011 −0,011 0,139 −0,011 0,008 −0,026 0,041 −0,026 −0,026 0,041 −0,026 0,008 −0,026 0,074 0,051 0,051 −0,099 −0,024 0,014 0,051 −0,024 0,051 0,051 −0,061 ]
f. Perangkingan Alternatif Gunakan matriks Q dan persamaan (13): 𝑆 1 = (-0,166) + (-0,022) + ... + 0,051 = –0,043 𝑆 2 = 0,022 + (-0,022) + ... + 0,051 = 0,111 𝑆 3 = 0,022 + (-0,022) + ... + (-0,099) = 0,028 𝑆 4 = 0,022 + (-0,022) + ... + (-0,024)= 0,036 𝑆 5 = (– 0,040) + (-0,022) + ... + 0,014 = –0,189 𝑆 6 = 0,084 + (-0,022) + ... + 0,051 = 0,040 𝑆 7 = 0,084 + 0,128 + ... + (-0,024) = 0,049 𝑆 8 = (– 0,103) + (-0,022) + ... + 0,051 = –0,180 𝑆 9 = 0,084) + 0,128 + ... + 0,051 = 0,474
𝑆 10 = 0,084 + (-0,022) + ... + (-0,061) = 0,161
Diperoleh nilai-nilai S sebagaimana pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Nilai S Kode  Alternatif Nilai S A1 Amistartop 325 SC -0,043 A2 Cabriotop 60 WG 0,111 A3 Daconil 75 WP 0,028 A4 Heksa 50 SC 0,036 A5 Kontaf Plus 250 SC -0,189 A6 Lamzeb 85 WP 0,040 A7 Narkozeb 85 WP 0,049 A8 Score 250 EC -0,180 A9 Tridex 80 WP 0,474 A10 Ziflo 76 WG 0,161
Pada  tabel  5  menjelaskan  bahwa  nilai-nilai S i yang diperoleh dari persamaan (13). Misalnya S 1 adalah  untuk  alternatif  A1  (Amistartop  325  SC) dengan nilai -0,166, dan seterusnya.
Selanjutnya  pada  tabel  5  dilakukan  pengurutan dari tertinggi ke terendah diperoleh tabel 6 untuk memperoleh perangkingan.
Tabel 6. Perangkingan Nilai S Kode Alternatif Nilai S Rangking A9 Tridex 80 WP 0,474 1 A10 Ziflo 76 WG 0,161 2 A2 Cabriotop 60 WG 0,111 3 A7 Narkozeb 85 WP 0,049 4 A6 Lamzeb 85 WP 0,040 5 A4 Heksa 50 SC 0,036 6 A3 Daconil 75 WP 0,028 7 A1 Amistartop 325 SC  -0,043 8 A8 Score 250 EC -0,180 9 A5 Kontaf Plus 250 SC  -0,189 10
Dari tabel 6 dapat dilihat bahwa alternatif dengan kode  A9  (Tridex  80  WP)  dengan  nilai  tertinggi yaitu  0,474,  kode  A10  (Ziflo  76  WG)  dengan nilai  0,161,  dan  kode  A2  (Cabriotop  60  WG) dengan  nilai  0,111  merupakan  tiga  pestisida terbaik.
3.3 Desain Sistem Desain sistem adalah sebagai berikut:
a. Use  Case  Diagram ,  merupakan  diagram  yang bekerja dengan cara interaksi antara user dengan sistem. Lihat gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  aktor Admin 1) dapat mengelola data kriteria. 2) dapat mengelola data  alternative  (pestisida).  3)  dapat  mengelola subkriteria,  atribut  kriteria,  bobot  kriteria,  tipe kriteria.  4)  dapat  mengelola  data  penilaian.  5) dapat  menampilkan  data  perhitungan.  6)  dapat menampilkan  data  ahasil  akhir.  7)  dapat mengelola data user.
g. Activity  Diagram, adalah  langkah  awal  bagi pengguna  untuk  mengakses  ke  sistem.  Untuk memasuki  ke  sistem  memerlukan  identitas user yang  terdiri  dari username dan password untuk mendapatkan  hak  akses  ke  sistem. Activity Diagram antara lain :
• Activity Login , lihat gambar 2.
Gambar  2  menjelaskan  bagaimana  aktivitas sistem  ketika admin melakukan login untuk masuk kedalam system.
• Activity Diagram  Data  Kriteria  adalah syarat  dalam  metode  ini  yang  dibutuhkan untuk  memproses  data  penilaian.  Lihat gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram Data Kriteria
Gambar  3  menjelaskan  alur  admin  dalam melakukan aktivitas menambah data kriteria.
• Activity Diagram Alternatif, yang menggambarkan  alur  kerja  dari  sistem.
Lihat gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Alternatif
Gambar  4  menjelaskan  alur  admin  dalam melakukan  aktivitas  menambah  data  alternatif (pestisida).
• Activity Diagram Penilaian
menggambarkan  alur  kerja  dari  sistem dalam  penilaian  alternatif  yang  terdapat
dalam database sistem.  Lihat  pada  gambar 5.
Gambar 5. Activity Diagram Penilaian
Gambar  5  menjelaskan  alur  admin  dalam melakukan aktivitas mengelola data penilaian.
h. Class Diagram , lihat gambar 6.
Gambar 6. Class Diagram
Gambar 6 merupakan hubungan antar kelas dan penjelasan  detail  tiap-tiap  kelas  dari  suatu  sistem,
juga  memperlihatkan  aturan-aturan  dan  tanggung jawab entitas yang menentukan perilaku sistem.

## 3.4 Implementasi Sistem
Adapun implementasi sistem sebagai berikut :
1. Tampilan login , lihat gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Login
Gambar 7 adalah tampilan login yang menunjukkan  tampilan login pada  sistem. Tampilan login merupakan halaman pertama kali muncul  dan  menampilan page  login yang  wajib diisi oleh user dengan mengisikan username dan password.
2. Tampilan dashboard , lihat gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Dashboard
Gambar  8,  adalah  tampilan dashboard yang menunjukkan tampilan utama setelah melakukan login.

## 3. Tampilan halaman alternatif, lihat gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Alternatif
Gambar  9  merupakan  tampilan  halaman  data alternatif  (pestisida)  yang  menunjukkan  data pestisida sesuai dengan data penelitian.
4. Tampilan halaman kriteria, lihat gambar 10.

## Gambar 10. Halaman Kriteria
Gambar  10  merupakan  tampilan  halaman  data kriteria  yang  menunjukkan  data  kriteria  dan bobot dengan aksi tambah, edit dan hapus.
5. Tampilan halam subkriteria, lihat Gambar 11.

## Gambar 11. Halaman Subkriteria
Gambar  11  merupakan  tampilan  halaman  data sub  kriteria  yang  menunjukkan  data  sub  kriteria dan nilai dengan aksi tambah,edit, dan hapus.
6. Tampilan halaman penilaian, lihat gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Penilaian
Gambar  12  merupakan  tampilan  halaman  data perhitungan  yang  menampilkan  tahap  penilaian perangkingan pestisida dengan metode MABAC. 7. Tampilan halam hasil akhir, lihat gambar 13.

## Gambar 14. Halaman Hasil Akhir
Gambar  13  merupakan  tampilan  halaman  data  hasil akhir yang menunjukkan tampilan hasil akhir berupa perangkingan  dari  data  pestisida  setelah  melakukan perhitungan

## 4. DISKUSI
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mempermudah dalam memilih jenis pestisida terbaik sehingga  dapat  membantu  petani  cabai  dalam memilih pestisida yang akan digunakan.
Beberapa  artikel  penelitian  terdahulu  yang membahas  SPK  menggunakan  metode  MABAC, diantaranya adalah:
a. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wina  Yusnaeni dan  M  Marlina  pada  tahun  2020  dengan  judul “MABAC  Method  Dalam  Penentuan  Kelayakan Penerima Bantuan SPP”. Penelitian  ini menyatakan bahwa metode MBAC menyediakan stabil  (konsisten)  solusi  dan  handal  untuk pengambilan  keputusan  rasional,  dibandingkan metode  lain  (SAW,  COPRAS,  MOORA, TOPSIS dan VI-KOR) [17].
b. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saima  Ronita Purba  pada  tahun  2020  dengan  judul  “  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dokter Terbaik di Dinas Kesehatan Kab. Simalungun
Menggunakan Metode MABAC”, dengan kriteria  absensi,  kedisiplinan,  tanggung  jawab, pengalaman, dan usia. Penelitian ini menyatakan bahwa  metode  MABAC  dapat  digunakan  untuk mendapatkan koefisien bobot kriteria, berdasarkan  alternatif  yang  ada  dievaluasi  dan mendapatkan  hasil  yang  benar  nyata  dan  tidak adanya kecurangan lagi [18].
c. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Noveriang Ndruru,  dkk  pada  tahun  2020  dengan  judul “Penerapan Metode MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang  Pada  PT.  Cefa  Indonesia  Sejahtera Lestari”, dengan kriteria pendidikan, masa kerja, absensi,  dan  tanggung  jawab.  Peneltian  ini menyatakan  bahwa  metode  ini  dapat  digunakan untuk  menganalisis  alternatif  yang  berbeda  dan
memperkirakan  alternatif  sesuai  dengan  tingkat ultilitasnya [19].
d. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Fitri  Laila  dan Nelly  Astuti  Hasibuan  pada  tahun  2021  dengan judul “Pemilihan Pengangkatan Karyawan Tetap
Menerapkan  Metode  MABAC”,  dengan  kriteria IPK, umur, kemampuan dasar, nilai psikotes, dan pengalaman  kerja.  Penelitian  ini  menyatakan bahwa  metode  ini  dapat  digunakan  untuk alternatif peringkat [20].
e. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mohammad Aldinugroho Abdullah dan Rima Tamara Aldisa, pada  tahun  2023  dengan  judul  “Penerapan Metode  MABAC  pada  Penentuan  Coffee  Shop Terbaik”,  dengan  kriteria  keramahan  dari pelayan,  kelengkapan  menu,  tempat  parker kendaraan, ketersediaan wifi , dan harga. Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  metode  ini dapat  membantu  mencari  peringkat  alternatif terbaik [21].

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode Multi- Attributive  Border Approximation  area  Comparison (MABAC)  dapat  digunakan  untuk  membantu  para petani  dalam  pemilihan  pestisida  yang  baik  dan benar  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas tanaman  cabai.  Hasil  perhitungan  yang  dihasilkan dari  penerapan  metode  MABAC  adalah  alternatif Tridex 80 WP, Ziflo 76 WG, dan Cabriotop 60 WG merupakan  tiga  pestisida  terbaik  untuk  tanaman cabai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Monica  and  W.  T.  Atmojo,  “Decision Support  System  Selecting  Cryptocurrency Exchange  Using  AHP  Method,” JUTIF (Jurnal  Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 345– 354, 2023.
[2] I.  D.  Permana  and  A.  Syaripudin,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Menentukan  Guru Terbaik  di  SMK  Wiraniaga  dengan  Metode Multi-Attributive  Border  Approximation (MABAC) Berbasis WEB,” J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 17–26, 2023.
[3] R.  Purwowicaksono,  F.  Akbar,  and  M.  R. Fahlevi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan  Alat  Kontrasepsi  di  BKKBN Kabupaten Cirebon Berbasis WEB
Menggunakan  Metode  MABAC,” JKBTI (Jurnal  Kecerdasan  Buatan  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[4] D.  W.  Sipahutar  and  Mesran,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Teknisi Broadcasting Pada TVRI Medan Menerapkan  Metode  MABAC,” JURIKOM
(Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.
55–63, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2829. [5] I.  E.  Ismail  and  A.  D.  Hasanah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Pinjaman Menggunakan Metode Multiattribute
Approximation  Border  Area  Comparison (MABAC),” JTT  (Jurnal  Teknol.  Ter. ,  vol. 8, no. 1, pp. 70–81, 2022.
[6] Zulkarnain  and  Y.  Hasan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta FLS2N SMAN 1 Perbaungan Menggunakan Metode  MABAC,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[7] R. Kristianto  Hondro, “MABAC:  Pemilihan
Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan Metode MultiAttributive Border Approximation  Area  Comparison,” J. Mahajana  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  41–52, 2018.
[8] E.  P.  Rachmawati,  S.  R.  Cholil,  and  S.
Asmiatun,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Reward dan Punishment
Perusahaan Makanan Menggunakan  Metode
MABAC,” J. Rekayasa Sist. dan Ind. , vol. 9, no. 2, pp. 79–87, 2022.
[9] Sukamto,  Y.  Andriyani,  and  I.  D.  Id,
“Aplikasi Metode VIKOR untuk Menentukan  Penerimaan  Proposal  Kegiatan
Desa,” Komput.  Terap. ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 336–345, 2022.
[10] E.  S.  Rubiyanto,  F.  Akbar,  and  M.  R. Fahlevvi,  “Application  of  Multi  Factor Evaluation  Process  (MFEP)  Method  for  the Selection  of  Building  Material  Suppliers  on Mahakarya  Sukri  Perkasa  (MSP)  Ciribon,”
JUTIF (Jurnal Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 355–364, 2023.
[11] Sukamto,  I.  D.  Id,  and  A.  D.  Jukris,
“Penerapan Metode TOPSIS untuk Menentukan Kelayakan Perpustakaan Sekolah  Diakreditasi,” SISFOKOM  (Sistem Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  24–
29, 2023.
[12] A.  P.  Simaremare,  “Penerapan  Metode MABAC  Pada  Penerimaan  Ahli  Kesehatan dan  Keselamatan  Kerja  (K3),” Resolusi
Rekayasa Tek. Inform. dan … , vol. 1, no. 3, pp. 209–220, 2021.
[13] M.  D.  Saefudin  and  A.  Mirza,  “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru
Terbaik  Dengan  Metode  Multi-Attributive Border  Approximation  (MABAC),” J.  Ilmu
Komput. dan Sci. , vol. 1, no. 6, pp. 609–619, 2022.
[14] E. B. Barus, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Best Employee Dengan
Menerapkan  Metode  MABAC,” TIN  Terap.
Inform.  Nusant. ,  vol.  2,  no.  9,  pp.  551–557,
2022, doi: 10.47065/tin.v2i9.1028.
[15] R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC
dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi  Aplikasi  Pemesanan  Hotel Terbaik,” JOSH (Journal Inf. Syst. Res. , vol.
4,  no.  1,  pp.  191–201,  2022,  doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[16] T. S. Alasi and Murdani, “Recommendations for Placement of Internships in Industry with the Distance from Average Solution (EDAS) Method Based on Student Scores,” Infokum , vol. 10, no. 02, pp. 961–965, 2022.
[17] W.  Yusnaeni  and  M.  Marlina,  “MABAC Method Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan SPP,” EVOLUSI  J. Sains dan  Manaj. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–55,  2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7536.
[18] S.  R.  Purba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Dokter Terbaik di Dinas
Kesehatan  Kab.  Simalungun  Menggunakan Metode  MABAC,” Pelita  Inform.    Inf.  dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 129–135, 2020.
[19] N. Ndruru, Mesran, F. T. Waruru, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode MABAC untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan  Kepala  Cabang  Pada  PT.  Cefa
Indonesia  Sejahtera  Lestari,” Resolusi
Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[20] F.  Laila  and  N.  A.  Hasibuan,  “Pemilihan Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Menerapkan Metode Multi-Attributive Border Approximation  Area  Comparison,” J.
Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no.
1, pp. 5–12, 2021.
[21] M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,
“Penerapan Metode MABAC pada Penentuan Coffee Shop Terbaik,”
JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10, no. 1, pp. 338–347, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5820.