SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PUPUK PADA TANAMAN PADI DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY OF IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DAN WEIGHT PRODUCT (WP) BERBASIS WEB
Ira Indriastuti, Febriana Santi Wahyuni, F.X Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718063@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Tanaman padi merupakan hasil dari pertanian di Indonesia yang sangat dibutuhkan sebagai bahan pokok. Faktor terpenting dalam pembudidayaan tanaman padi adalah pupuk sebagai sumber keberhasilan dari penanaman padi. Penentuan pupuk bagi petani tanaman padi di Jawa Timur merupakan permasalahan yang penting karena tanaman  padi  merupakan  kebutuhan  pokok  sehingga  menyebabkan  hasil  panen  dibutuhkan  oleh  dunia. Permasalahan di daerah adalah pemilihan pupuk bagi petani masih kurang efektif karena dalam pemilihan pupuk perlu  melakukan  survei  ke  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pangan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Technique For Order Preference By Similarity Of Ideal Solution Dan Weight Product sebagai penentuan pupuk tanaman padi yang disesuaikan dengan kondisi lingkungan dan kerusakan tanaman di Jawa Timur. Berdasarkan hasil dari penelitian didapatkan 8 kriteria yaitu status banjir padi, status kekeringan padi, status opt wereng batang coklat, status opt tikus sawah, status opt penggerek batang padi, status opt tungro, status opt blast, dosis, dan 6 alternatif yaitu non organic npk 15-15-15, non organic urea, non organic za, organic npk 15-15-15, organic urea, organic za. Sub kriteria kerusakan sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah, aman dan sub kriteria dosis pupuk 50-99 (Kg/ha),  100-149  (Kg/ha),  150-199  (Kg/ha),  200-299  (Kg/ha),  300-350  (Kg/ha).  Metode  ini  digunakan  untuk menentukan alternatif yang ada untuk menyelesaikan masalah. Nilai alternatif didapatkan pada pemberian bobot nilai kriteria. Hasil dari penelitian menggunakan metode gabungan ini dengan status kerusakan tanamannya status banjir padi rendah, status kekeringan padi sedang, status opt wereng batang coklat sedang, status opt tikus sawah sedang, status opt penggerek batang padi sangat tinggi, status opt tungro tinggi, status opt blast rendah, dan dosis pupuknya  sebesar  350,  100,  100,  200,  125,  100.  Dari  data  tersebut  menghasilkan  nilai  dengan  skor  1  dengan kategori  pupuk  non  organik  npk  15-15-15  terekomendasi  untuk  keadaan  kerusakan  tanaman  dan  dosis  pupuk sesuai  keadaan  di  lapangan.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  memiliki  nilai  perhitungan  manual  dan  sistem sebesar 0,089946, dapat disimpulkan penggabungan dua metode ini cukup efektif.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Technique For Order Preference By Similarity Of Ideal Solution, Weight Product .

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman padi merupakan hasil dari pertanian di Indonesia  yang  sangat  dibutuhkan  sebagai  bahan pokok.  Faktor  terpenting  dalam  pembudidayaan tanaman  padi  adalah  pupuk  sebagai  sumber keberhasilan dari penanaman tanaman padi. Pemupukan bertujuan untuk menjaga unsur hara pada tanaman  padi  agar  berkembang  dengan  baik  serta dapat  terhindar  dari  hama  dan  penyakit.  Di  dalam pertanian memiliki jenis pupuk yang beragam.
Menentukan  pupuk  yang  cocok  bagi  petani tanaman padi di Jawa Timur merupakan permasalahan yang  terpenting  karena  hasil  dari  panen  sangat dibutuhkan  sebagai  kebutuhan  pokok.  Permasalahan yang dialami adalah pemilihan pupuk di daerah masih kurang  efektif.  Karena  dalam  pemilihan  pupuk  para petani  atau  sektor  usaha  harus  melakukan  survei langsung ke Balai Pengkajian Teknologi Pangan untuk merekomendasikan jenis pupuk terbaik. Tetapi hal ini tidak  efisien  karena  tidak  menyesuaikan  dengan tingkat  keadaan  dari  kerusakan  tanaman  di  daerah tersebut.
Pada tahun 2016 penelitian jurnal rekursif vol 4 yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jenis  Kayu  Untuk  Mebel  Dengan  Metode Weighted  Product dan Technique  For  Order Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution ” yang diteliti  oleh  Jhon  Elan  untuk  menentukan  kualitas produk  mebel  atau  kerajinan  kayu.  Dalam  penelitian ini Jhon Elan berhasil merancang dan mengimplementasikan menggunakan Bahasa pemrograman PHP. Aplikasi ini dapat berjalan sesuai fungsinya  yaitu user dapat  menentukan  jenis  kayu. Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  didapat kesimpulan yang memiliki uji kedekatan 37%.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis mengangkat judul skripsi sistem pendukung keputusan penentuan  pupuk  pada  tanaman  padi  menggunakan metode Technique For Order Preference By Similarity To  Ideal  Solution dan Weighted  Product untuk menentukan alternatif yang ditawarkan dari penyelesaian masalah, nilai alternatif tergantung pada pemberian  bobot  nilai  kriteria.  Kriteria  yang digunakan dalam sistem  ini adalah tingkat kerusakan
tanaman dan dosis pupuk. Metode Topsis didasarkan pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Sedangkan  metode  Wp menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut,  dimana  setiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Oleh  karena  itu,  dari  perbedaan  proses  perhitungan dari kedua metode tersebut, penelitian ini menggabungkan  dari  kedua  metode  tersebut  yang belum  banyak  digunakan.  Diharapkan  dari  penelitian ini memiliki hasil yang dapat digunakan secara efektif dari penelitian yang sudah ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Pada tahun 2020 pada penelitian yang berjudul “Pemilihan  Pupuk  Pada  Tamanam  Padi  Berbasis Web  Untuk  Meningkatkan  Hasil  Panen  Dengan Menggunakan  Metode Analitical  Hierarcy  Proses ” yang  diteliti  oleh  Wahyuni  Yayan.  Pada  umumnya padi merupakan hasil pertanian yang dibutuhkan oleh masyarakat  Indonesia.  Pada  penelitian  sistem pendukung  keputusan  ini  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Proses (Ahp)  berbasis  web untuk  membantu user dalam  membuat  keputusan mengenai jenis pupuk benih padi yang akan mereka gunakan dan memberikan informasi berupa perangkingan. [1]
Pada  tahun  2017  penelitian  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pupuk Untuk Tanaman Padi Menggunakan Metode Fuzzy” yang  diteliti  oleh  Erwin  Hermawan.  Dengan  lahan pertanian  yang  semakin  sedikit  tidak  berpengaruh terhadap  penggunaan  pupuk  bersubsidi,  hal  ini menjadi faktor sulit untuk mendapatkan pupuk yang memberikan kenaikan hasil panen tanaman. Dengan adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  memberikan dampak yang signifikan terhadap penggunaan pupuk di  masa  mendatang  secara  terstruktur.    Sistem pendukung  keputusan  berfungsi  sebagai  bentuk diagnose  awal  dengan  teori  pendukung  terhadap kebutuhan  tanaman  padi.  Sedangkan  metode  fuzzy Mamdani digunakan untuk memperoleh kesimpulan menggunakan teori yang berkaitan. [2]
Pada  tahun  2018  penelitian  yang  berujdul “Sistem pendukung pengambilan keputusan penentuan pupuk produksi kelapa sawit menggunakan fuzzy madm-saw”  yang  diteliti  oleh  Alicia  Destriani Sandea.  Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan penentuan  pupuk  produksi  kelapa  sawit  menentukan nilai kepentingan setiap kriteria, nilai dari pembobotan alternatif pada setiap kriteria menggunakan metode 10 skenario  pada  hasil  uji  akurasi  dinyatakan  memiliki nilai  tingkat  akurasi  sebesar  70%  dengan  cara membandingkan kesesuaiam hasil rekomendasi. [3]

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  (Keen  et  al,  1978  dalam  Turban  et  al, 2005)  sistem  pendukung  keputusan  merupakan penggabungan  dari  sumber  daya  keilmuan  dan kapasitas  komputer  untuk  mendapatkan  keputusan terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem yang dibuat pada komputer guna penyelesaian masalah secara terstruktur. [4]
2.3 Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (Topsis)  merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan  yang memiliki kriteria lebih dari satu. Yoondan Hwang adalah yang pertama kali  memperkenalkan  metode  ini  (1981). Metode Topsis  memiliki  prinsip  bahwa  untuk  menentukan kedekatan  dari  suatu  alternatif  menggunakan  jarak Eucladian  untuk  menentukannya,  nilai  dari  alternatif yang terpilih harus mendekati jarak terjauh dari solusi ideal  positif  dari  solusi  ideal  negatif.  Seluruh  jumlah nilai  terbaik  yng  harus  dicapai  semua  atribut merupakan solusi ideal positif, sedangkan solusi ideal negatif adalah semua nilai yang dimiliki setiap atribut [5]

## 2.4 Weight Product (WP)
Menurut  Kusumadewi  (2006),  metode  Wp menerapkan  teknik  perkalian  untuk  menghubungkan antar nilai rating atribut. Dimana terlebih dahulu nilai rating tiap atribut dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang berkaitan. Untuk menentukan nilai preferensi alternatif adalah sebagai berikut :
…. Persamaan 2.1 Dimana : S i = Nilai vektor X ij = Nilai alternatif terhadap kriteria W j =  Pangkat  bobot  bernilai  positif  untuk  atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Dengan nilai ∑ = 1 adalah pangkat yang bernilai negatif untuk atribut biaya, sedangkan apabila bernilai positif  maka  diartikan  sebagai  atribut  keuntungan. Langkah-langkah  perhitungan  metode  Wp  sebagai berikut :
a. Melakukan  perbaikan  bobot  terlebih  dahulu  agar total bobot ∑ = 1. Caranya dengan membagi nilai bobot dengan penjumlahan seluruh bobot.
b. Mengalikan seluruh atribut untuk sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atribut keuntungan dan bobot pangkat negatif pada atribut biaya disebut vector S i
c. Hasil  perkalian  dijumlahkan  untuk  menghasilkan nilai pada setiap alternatif.
d. Melakukan  pembagian  antara  S i dan  hasil penjumlahan  (∑)  yang  akan  menghasilkan  nilai preferensi V i . [6]
3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Kebutuhan
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  yang  telah dikumpulkan  maka  dilakukan  analisis  data  untuk memperoleh  kesimpulan.  Proses  analisis  merupakan melakukan analisa terhadap aplikasi agar sistem yang ada  dapat  lebih  baik  dan  lengkap  fitur-fitur  yang dibutuhkan.  Kebutuhan  mencakup  dua  hal  yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional.

## 3.2 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan yang  berisi  fitur  apa  saja  yang  ada  pada  aplikasi tersebut Berikut adalah kebutuhan fungsional yang ada pada aplikasi ini adalah sebagai berikut : a. Aplikasi  dapat  melakukan  validasi login bagi admin.
b. Aplikasi  dapat  melakukan  proses input data kabupaten bagi admin.
c. Aplikasi  dapat  melakukan  proses input data kecamatan bagi admin.
d. Aplikasi  dapat  melakukan  proses input data  jenis pupuk bagi admin.
e. Aplikasi  dapat  melakukan  proses input data kerusakan tanaman bagi admin.
f. Aplikasi dapat mengolah data kriteria
g. Aplikasi dapat mengolah data alternatif
h. Aplikasi  dapat  melakukan  penilaian  berupa perangkingan  data  pupuk  yang  optimal  sesuai dengan alternatif dan kriteria.
i. Aplikasi  dapat  menghitung  besaran  pupuk  yang akan digunakan menggunakan luas lahan.

## 3.3 Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan non fungsional  yang  berkaitan  erat dengan  aspek  kualitas  perangkat  lunak  terkait  pada fitur  yang  ada  di  sistem.  Kebutuhan  non  fungsional antar muka pengguna meliputi :
1) Perangkat keras a. Processor Intel® Core™ i5-3210M 2.5 GHz
b. Random acces memory (RAM ) 6 GB
c. Laptop Toshiba-Satellite C40-
2) Perangkat Lunak
a. Sistem  dijalankan  pada  sistem  operasi windows 10.
b. Sistem  dijalankan  pada  beberapa  perangkat lunak web browser antara lain netbox, mozilla firefox , dan google chrome . c. Sistem server dengan web server apache serta
MySQL sebagai databasenya.
d. Sistem  menggunakan  Bahasa  pemrograman codeigniter 4 ( framework PHP )
3) Kebutuhan Informasi
a. Informasi mengenai jenis  pupuk  dan kerusakan tanaman padi.
b. Keamanan  data  di  daerah,  karena  hanya admin yang dapat mengakses data tersebut.
4) Kebutuhan Kinerja
a. Jaringan internet yang tidak dibatasi bandwith .
b. Ketepatan  perhitungan  dalam  rekomendasi pupuk tanaman padi.
5) Kebutuhan pengguna
a. Terdapat  pengguna  sebagai  admin  sebagai pengatur nilai kriteria dan alternatif.
b. Terdapat  pengguna  sebagai user yang  dapat melihat
c. CPU server dengan kecepatan clock lebih dari 2.0 GhZ untuk performa yang lebih baik.
d. Kapasitas RAM minimal 1024 MB atau lebih.
e. Internet dengan bandwith yang tidak dibatasi.

## 3.4 Struktur Menu
Struktur  menu  merupakan  gambaran  dari  alur yang  menunjukkan  fitur  apa  saja  yang  dimiliki  oleh aplikasi.
Gambar 1. Struktur Menu
Pada  gambar  1  struktur  menu  di  atas  dapat dijelaskan  bahwa user hanya  bisa  melihat  halaman utama,  dan  halaman  perhitungan  topsis.  Sedangkan untuk admin dapat melakukan login, melihat halaman utama,  mengelola  data  kabupaten,  mengelola  data kecamatan, melihat perhitungan topsis, mengelola data jenis, dan mengelola data kerusakan.

## 3.5 Data Flow Diagram
Perancangan  data flow  diagram (DFD)  dalam alur  perancangan  aplikasi website menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution dan Weight  Product dapat  dilihat pada gambar 2 dan 3.

## a. DFD Level 0

## Gambar 2 Data Flow Diagram Level 0
Pada gambar 2 dapat diketahui bahwa admin dapat menambahkan  data  kabupaten,  data  kecamatan,  data user,  data  jenis  pupuk,  dan  data  kerusakan  tanaman kemudian data yang sudah disimpan akan masuk pada proses  aplikasi  penentuan  pupuk  pada  tanaman  padi menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution dan Weight Product .  Dari  proses  akan  keluar  hasil  berupa alternatif rekomendasi pupuk pada tanaman padi yang selanjutnya dapat dilihat oleh user untuk menentukan pupuk tanaman padi.
b. DFD Level 1
Gambar 3 DFD Level 1
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  proses  1.0  admin menambahkan  data  kabupaten  masuk  ke  proses penyimpanan data kabupaten dan disimpan pada tabel kabupaten, pada proses 2.0 admin menambahkan data kecamatan  masuk  ke  proses  penyimpanan  data kecamatan  dan  disimpan  pada  tabel  kecamatan,  pada proses  3.0  admin  menambahkan  data  user  masuk  ke proses penyimpanan data user dan disimpan pada tabel user, pada proses 4.0 admin menambahkan data jenis masuk ke proses penyimpanan data jenis dan disimpan pada  tabel  jenis,  ,  pada  proses  5.0  admin menambahkan  data  kerusakan  masuk  ke  proses penyimpanan data kerusakan dan disimpan pada tabel kerusakan.

## 3.6 Flowchart Sistem
Flowchart sistem  menunjukkan  alur  kerja aplikasi  atau  proses  dari  awal  berjalannya  sistem hingga akhir, alur ini menggambarkan langkah umum dari  awal  sistem  dijalankan  hingga  proses  akhir merekomendasikan  pupuk  tanaman  padi  ditunjukkan pada gambar 3.
Berdasarkan pada gambar 4 halaman login terdapat hak akses sebagai admin. Jika ada kegagalan pada saat memasukkan username dan password maka akan tetap berada  di  halaman login ,  jika login berhasil  admin dapat  mengolah  halaman  kabupaten,  halaman kecamatan,  halaman  jenis,  dan  halaman  kerusakan. Sedangkan  untuk user tidak  perlu  memerlukan login untuk mengakses apliasi tersebut. Pada saat membuka aplikasi tersebut user dapat memilih menu topsis atau kontak,  Ketika user memilih  menu  topsis  harus memasukkan data berupa kabupaten, dan 6 jenis dosis pupuk. User dapat  melihat  proses  perhitungan  topsis sampai perangkingan.
3.7 Flowchart Metode TOPSIS Flowchart metode Topsis ini menjelaskan proses perhitungan metode ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5 Flowchart Metode TOPSIS
Pada  Gambar  5  menunjukkan flowchart metode Topsis, Langkah yang pertama memasukkan nilai dari kriteria,  kemudian  Langkah  yang  kedua  menentukan bobot  dari  kriteria.  Langkah  ketiga  melakukan perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi  dan melakukan perhitungan matriks keputusan ternormalisasi  terbobot.  Kemudian  menentukan  nilai solusi  ideal  negatif  dan  positif.  Setelah  mendapatkan nilai  solusi  ideal  negatif  dan  solusi  ideal  positif langkah selanjutnya  menentukan nilai preferensi  atau perangkingan  yang  ditentukan  dari  jarak  setiap alternatif.

## 3.8 Flowchart Metode WP
Flowchart  metode  WP  ini  menjelaskan  proses perhitungan metode ditunjukkan pada gambar 6
Gambar 6 Flowchart Metode TOPSIS
Pada  gambar  6  menunjukkan  metode Weight Product , dimulai dengan memasukkan nilai alternatif dan  kriteria,  melakukan  perbaikan  bobot  untuk masing-masing  kondisi  tanaman  dan  dosis  pupuk, kemudian  menghitung  bobot  vektor  masing-masing kondisi tanaman dan dosis pupuk, terakhir menentukan nilai alternatif perangkingan.

## 3.9 Flowchart Metode Gabungan
Flowchart  dari  metode  gabungan  yaitu  metode Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to Ideal  Solution (Topsis) dan Weight  Product (Wp) seperti pada gambar 7
Gambar 7 Flowchart Metode Gabungan
Pada Gambar  7  menunjukkan  metode  gabungan dari  metode Technique  for  Order  Performance  by Similarity  to  Ideal  Solution dan Weight  Product . Sebelum  dilakukan  perhitungan,  memasukkan  nilai alternatif  dan  nilai  kriteria.  Kemudian,  pada  aplikasi ini menggunakan 2 metode penggabungan dari kedua metode  tersebut,  Langkah  pertama  melakukan perbaikan  bobot  menggunakan  metode Weight Product ,  kedua  melakukan  matriks  normalisasi  pada kriteria  tersebut,  langkah  ketiga  melakukan  matriks keputusan  ternormalisasi  terbobot  menggunakan
metode Technique  for  Order  Performance  by Similarity  to  Ideal  Solution kemudian    mencari  nilai maksimum dan minimum dari kriteria masing-masing, keempat mencari nilai matriks solusi ideal negatif dan positif menggunakan metode Topsis, Langkah terakhir mencari jarak setiap alternatif pada metode Topsis, dan melakukan  proses  perhitungan  nilai  preferensi menggunakan metode Topsis.

## 3.9 Perhitungan Metode (TOPSIS dan WP)
Sampel yang digunakan untuk penentuan pupuk terbaik  menggunakan  penggabungan  kedua  metode diambil  data  1  kabupaten  dengan  6  alternatif  dan  8 kriteria sebagai berikut :
a. Pembobotan kerusakan tanaman Tabel 1 Pembobotan kerusakan tanaman No Kriteria Bobot 1 Status banjir padi 3 2 Status Kekeringan Padi 3 3 Status OPT Wereng Batang Coklat 5 4 Status OPT Tikus Sawah 4 5 Status OPT Penggerek Batang Padi 3 6 Status OPT Tungro 5 7 Status OPT Blast 1 Keterangan Bobot Nilai Kriteria : 5 : Aman 4 : Rendah 3 : Sedang 2 : Tinggi 1 : Sangat Tinggi b. Pembobotan data dosis pupuk Tabel 2 Pembobotan dosis pupuk No Kriteria Bobot 1 Non Organik NPK 15-15-15 5 2 Non Organik Urea 2 3 Non Organik ZA 2 4 Organik NPK 15- 15-15 4 5 Organik Urea 2 6 Organik ZA 2 Keterangan Bobot Nilai Kriteria : 1 : 50-99(Kg/ha) 2 : 100-149(Kg/ha)
3 : 150-199(Kg/ha)
4 : 200-299(Kg/ha)
5 : 300-350(Kg/ha)
1. Langkah  pertama  melakukan  perbaikan  bobot meggunakan metode WP.
Tabel 3 Bobot Awal
w 3 4 3 3 1 2 4 5
W1 = 3/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,12 W2 = 4/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,16 W3 = 3/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,12 W4 = 3/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,12 W5 = 1/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,04 W6 = 2/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,08 W7 = 4/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,16
W8 = 5/(3+4+3+3+1+2+4+5) = 0,12
2. Langkah  kedua  menghitung  matriks  keputusan normalisasi menggunakan metode wp M11 = 3 0,12 = 1,140918 M12 = 3 0,16 = 1,192173
M13 = 5 0,12 = 1,213043571 M14 = 4 0,12 = 1,180993

## Tabel 4 Matriks keputusan normalisasi
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,37 A2 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,14
A3 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,14 A4 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,31 A5 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,14 A6 1,14 1,19 1,21 1,18 1,04 1,13 1 1,14
3. Langkah  ketiga,  menghitung  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot metode gabungan V11 = 3*1,140918 = 3,422755
V12 = 4*1,192173 = 4,78693 V13 = 3*1,213043571 = 3,639130714 V14 = 3*1,180993 = 3,542978
Tabel 5 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
C1  C2  C3  C4  C5 C6  C7  C8 A1 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 6,8 A2 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 5,7 A3 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 5,7 A4 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 6,5 A5 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 5,7 A6 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 5,7 max  3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 6,8 min 3,4  4,7  3,6  3,5  1,04  2,2  4 5,7
4.  Langkah  keempat  menentukan  solusi  ideal  positif  dan negatif
A1 + = (3,422755-3,422755) 2 = 0 A2 + = (3,422755-3,422755) 2 = 0 A1 - = (3,422755-3,422755) 2 = 0 A2 - = (3,422755-3,422755) 2 = 0 Tabel 6 Solusi Ideal Positif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0 0 0 0 0 0 0 0 A2 0 0 0 0 0 0 0 1,33 A3 0 0 0 0 0 0 0 1,33 A4 0 0 0 0 0 0 0 0,09 A5 0 0 0 0 0 0 0 1,33 A6 0 0 0 0 0 0 0 1,33
Tabel 7 Solusi Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0 0 0 0 0 0 0 1,33 A2 0 0 0 0 0 0 0 0 A3 0 0 0 0 0 0 0 0 A4 0 0 0 0 0 0 0 0,72 A5 0 0 0 0 0 0 0 0 A6 0 0 0 0 0 0 0 0
5.  Langkah  kelima  menghitung  jarak  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal
A1 + = √0+0+0+0+0+0+0+0 = 0 A1 - = √0+0+0+0+0+0+0+1,334387 = 1,155157
Tabel 8 Jarak Setiap Alternatif A+ A- A1 0 1,155157 A2 1,155157 0 A3 1,155157 0 A4 0,301109 0,854048 A5 1,155157 0 A6 1,155157 0
6. Langkah keenam menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (V) V1(A1) = 0 / (0+1,155157) = 1 Tabel 9 Nilai Preferensi A1 1 A2 0 A3 0 A4 0,739335 A5 0 A6 0

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  skematis  pengujian meliputi tampilan aplikasi dan pengujian fungsionalitas dijelaskan sebagai berikut :
4.1 Tampilan Awal Aplikasi
Gambar 6 Tampilan Awal Aplikasi
Berdasarkan  pada  tampilan  gambar  6  merupakan halaman  awal  dari  aplikasi,  terdapat  menu login untuk mengakses halaman admin, menu topsis dan menu kontak.

## 4.2 Tampilan Menu TOPSIS dan WP

## Gambar 7 Tampilan Menu TOPSIS
Berdasarkan pada tampilan gambar 7 tampilan menu merupakan tampilan perhitungan metode topsis.

## 4.3 Tampilan Luas Lahan
Gambar 8 Tampilan Perhitungan Dosis
Berdasarkan  pada  tampilan  gambar  8  merupakan tampilan dimana perhitungan dosis yang digunakan sesuai kebutuhan lahan.

## 4.4 Tampilan Menu Kontak

## Gambar 9 Tampilan Menu Kontak
Berdasrkan pada  tampilan  gambar  9  merupakan tampilan  kontak  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pangan (BPTP)
4.5 Tampilan Login
Gambar 10 Tampilan Login
Berdasarkan  pada  tampilan  gambar  10 merupakan  tampilan  gambar login ,  dimana  admin memasukkan username dan password terlebih dahulu sebelum  mengakses  aplikasi  pemilihan  pupuk  pada tanaman padi.

## 4.6 Tampilan Data Kabupaten
Gambar 11 Tampilan Data Kabupaten
Berdasarkan  pada  tampilan  gambar  11  dimana admin  dapat  menginputkan  data-data  kabupaten  di Jawa Timur.

## 4.7 Tampilan Data Kecamatan
Gambar 12 Tampilan Data Kecamatan Berdasarkan pada tampilan gambar 12 merupakan  tampilan  admin  dimana  terdapat  fitur untuk  admin  menginputkan  data  kecamatan  di  Jawa Timur.

## 4.8 Tampilan Data Jenis
Gambar 13 Tampilan Data Jenis Berdasarkan pada tampilan gambar 13 merupakan  tampilan  dimana  admin  menginputkan data-data jenis atau kriteria di Jawa Timur

## 4.9 Tampilan Perhitungan Metode
Gambar 14 Tampilan Perhitungan Metode
Berdasarkan  pada  tampilan  gambar  14  merupakan tampilan  proses  perhitungan  penggabungan  metode TOPSIS dan WP yang dapat dilihat oleh admin.

## 4.10 Tampilan Data Kerusakan
Gambar 15 Tampilan Data Kerusakan
Berdasarkan  pada  gambar  15  merupakan tampilan  dimana  admin  melihat  data-data  kerusakan atau kriteria di Jawa Timur

## 4.11 Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pengujian  pada  fungsionalitas  sistem  dilakukan dengan  melakukan pengujian sistem yang dinyatakan sukses  Ketika  kebutuhan  sistem  pada  tabel  4.1  dapat berjalan sesuai dengan rancangan kebutuhan. Pengujian  yang  dilakukan  dengan web  server  xampp versi  3.2.2  (MF)  dan  browser mozila  firefox 63.0.2 (32bit), (ME) Microsoft Edge , dan Netbox .
Tabel 11 Pengujian Fungsionalitas Sistem N o Fungsionalita s Nama Browser Mozill a Firefox Chrom e Netbo x 1 Halaman awal √ √ √ 2 Menu topsis √ √ √ 3 Menu kontak √ √ √ 4 Halaman login √ √ √ 5 Halaman data kabupaten √ √ √ 6 Halaman data kecamatan √ √ √ 7 Halaman data jenis √ √ √ 8 Halaman data kerusakan √ √ √
Dimana : √ = Berhasil X = Gagal
Pada  tabel    10  pengujian  fungsionalitas  sistem fungsi-fungsi  aplikasi  seperti  halaman  utama user , halaman kontak, halaman perhitungan metode wp dan topsis  ,  halaman  kabupaten,  halaman    kecamatan, halaman  jenis, halaman kerusakan dan halaman login dapat  berfungsi  dengan  baik  pada  ketiga browser tersebut.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  Analisa  dan  pengujian terhadap  penggabungan  metode  dalam  menentukan pupuk tanaman padi dapat disimpulkan bahawa :
1. Penelitian  ini  melibatkan  penentuan  pupuk tanaman  padi  sehingga  mendapatkan  tingkat keakurasian pada setiap metode dan menggunakan data  alternatif  sebanyak  6  jenis  pupuk  tanaman padi.
2. Berdasarkan pengujian fungsionalitas sistem dapat berjalan  dengan  seluruh  fitur  sesuai  rancangan kebutuhan  yang  telah  diuji  menggunakan  tiga browser yaitu netbox, Mozilla Firefox , dan Google Chrome . 3. Penentuan penggunaan dosis pupuk yang diperlukan dilakukan dengan cara hasil pengkalian dari dosis pupuk yang terpilih dan luas lahan.
4. Gabungan  dari  metode Technique  for  Order Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution dan Weight Product cukup efektif karena selisih  hasil perhitungan  sistem  dan  manual  memiliki  nilai 0,089946.  Hal  ini  dapat  dinyatakan  pada perhitungan  manual  dan  sistem  mengalami kesesuaian.
5. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan  pada tabel  9  nilai  preferensi  menunjukkan  nilai rekomendasi  pupuk  non  organik  npk  15-15-15 dengan  nilai  preferensi  1  sebagai  pupuk  terbaik dengan kondisi kerusakan tanaman dan dosis yang akan digunakan.

## 5.2 Saran
Berikut  merupakan  saran  untuk  pengembangan dari  penelitian  aplikasi  ini  dan  menjadi  lebih  baik untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  merupakan  data  kuantitatif, maka  dari  itu  disarankan  untuk  penelitian selanjutnya dapat menggunakan kombinasi metode seperti Simple  Additive  Weighting (Saw) dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP).    Kedua metode tersebut saling berhubungan karena di hasil akhir perhitungan penentuan pupuk menggunakan metode AHP akan diakumulasikan dengan jumlah perhitungan  penentuan  pupuk  yang  sebelumnya telah dihitung menggunakan metode SAW.
2. Upaya  agar  meningkatkan  hasil  akurasi  yang dibutuhkan antara lain penambahan kriteria seperti curah hujan dan penggunaan lahan agar pada basis pengetahuan  mendapatkan  nilai  yang  spesifik untuk  dosis pupuk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wahyuni  Yahyan,  M.  I.  (2020).  PEMILIHAN PUPUK PADA TAMANAM PADI BERBASIS WEB  UNTUK  MENINGKATKAN  HASIL PANEN DENGAN MENGGUNAKAN METODHE ANALITICAL HIERARCY PROSES.
http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/RANGTEKNI KJOURNAL .
[2] Erwin  Hermawan,  R.  H.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pupuk  Untuk Tanaman Padi Menggunakan Metode Fuzzy.
[3] Sandea,  Alicia  Destriani.  (2018).  SISTEM
PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENENTUAN PUPUK PRODUKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MADM-SAW. repository.usd.ac.id .
[4] Labolo,  A.  Y.  (2019).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN PUPUK KEPADA KELOMPOK TANI MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING. [5] Ade Ragil Purwandani, A. Y. (2019). ANALISIS EFEKTIFITAS METODE WEIGHTED PRODUCT DAN TOPSIS DALAM MENDIAGNOSA SERANGAN ASMA.
[6] Zaenal  Alamsyah,  D.  G.  (2019).  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  TERHADAP  PENERIMAAN
GURU.