1 Dosen,  Jurusan  Ilmu  Komputer  Universitas  Nusa  Cendana, Jl.Adisucipto  Penfui  Undana,  Kota  Kupang,  Nusa  Tenggara  Timur, INDONESIA  (tlp:  0380-881597;  fax:  0380-881597;  e-mail: dmsihotang99@gmail.com)

## Penentuan Kualitas Air untuk Perkembangan Ikan Lele Sangkuriang Menggunakan Metode Fuzzy SAW
Dony M Sihotang 1
Abstract —The  purpose  of  this  paper  is  to  implement  Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW) method in determination of water  quality for  the development of Sangkuriang catfish, using six  criteria,  i.e.  temperature,  pH,  DO,  brightness,  plankton,  and odor,  using  15  alternatives  (pool).  There  are  two  test  scenarios that  have  been  done  in  this  research  to  obtain  system  accuracy level,  which  are:  1)  result  of  system  compared  with  assessment from  an  expert;  and  2)  the  results  of  the  system  compared  with assumption  of  the  study  that  the  alternative  with  the  best  data should  be  ranked  first  and  the  alternative  with  the  worst  data should be rated last. The results obtained from the first scenario shows  the  level  of  accuracy  is  87%,  while  the  results  obtained from the second scenario shows 100% accuracy rate.
Intisari —Tujuan dari makalah ini adalah untuk mengimplementasikan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (F-SAW)  dalam  penentuan  kualitas  air  untuk  perkembangan ikan  lele  Sangkuriang,  dengan  menggunakan  enam  kriteria, yaitu  suhu,  pH,  DO,  kecerahan,  kadar  plankton,  dan  bau, dengan  menggunakan  15  alternatif  (kolam).  Terdapat  dua skenario  pengujian  yang  telah  dilakukan  dalam  makalah  ini untuk  memperoleh  tingkat  akurasi  sistem,  yaitu:  1)  hasil  sistem dibandingkan dengan penilaian dari seorang pakar; dan 2) hasil sistem  dibandingkan  dengan  asumsi  bahwa  alternatif  dengan data  terbaik  harus  mendapat  peringkat  pertama  dan  alternatif dengan data terburuk harus mendapat peringkat terakhir. Hasil yang  diperoleh  dari  skenario  pertama  menunjukkan  tingkat akurasi  mencapai  87%,  sedangkan  hasil  yang  diperoleh  dari skenario kedua menunjukan tingkat akurasi mencapai 100%.
Kata  Kunci —Kualitas  air,  ikan  lele  Sangkuriang,  Sistem Pendukung Keputusan, F-SAW.

## I. P ENDAHULUAN
Ikan  lele  merupakan  salah  satu  jenis  ikan  air  tawar  yang saat  ini  sudah  banyak  dikonsumsi  masyarakat.  Selain  untuk konsumsi  lokal,  lele  telah  mulai  diekspor  dan  permintaannya cukup besar. Tingkat kenaikan produksi konsumsi lele secara nasional kenaikannya sebesar 18,3%  per tahun [1].
Untuk  wilayah  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT), tingkat kebutuhan benih ikan lele juga meningkat pesat. Pada tahun  1999  dibutuhkan  156  juta  ekor,  pada  tahun  2009 dibutuhkan  360  juta  ekor,  hingga  pada  akhir  tahun  2019 diperkirakan akan dibutuhkan 1,9 milyar ekor, atau meningkat 46% per tahun [2].
Desa Noekele adalah salah satu desa dengan kelompok tani di  Kabupaten  Kupang,  NTT,  sehingga  menjadi  sasaran  bagi
pemerintah  daerah  untuk  budi  daya  ikan  lele.  Menurut  para pembudidaya  ikan  lele  di  Balai  Benih  Ikan  Sentral  (BBIS) Noekele–Kupang,  setidaknya  dibutuhkan  waktu  tiga  bulan untuk  dapat  memastikan  benih  ikan  lele  dapat  berkembang biak menjadi lele dewasa dan siap diproduksi.
Air  merupakan  komponen  atau  media  yang  penting  bagi kehidupan  ikan.  Hubungan  antara  kualitas  air  dengan  tingkat produksi  ikan  dapat  diukur  dengan  parameter-parameter seperti suhu, salinitas, warna, plankton, kadar oksigen, tingkat pH,  karbondioksida,  amonia,  dan  hidrogen  sulfida  [3]. Tentunya  setiap  parameter  tersebut  mempunyai  standar ukuran  kelayakan  untuk  setiap  jenis  ikan  dan  air  serta  peran setiap parameter dalam meningkatkan kualitas air.
Berbagai  penelitian  dalam  domain  kualitas  air  untuk perikanan  telah  banyak  dilakukan  dengan  berbagai  macam permasalahan  dan  metode  penyelesaiannya.  Salah  satu  cara mengukur kualitas air untuk budidaya ikan lele adalah dengan membangun  teknologi probiotik  dan  membandingkan  dengan kondisi  nonprobiotik  dengan  memperhatikan  parameter kualitas  air,  yaitu  suhu,  oksigen,  PH,  dan  amonia  [4]. Kelayakan  yang  dipakai  untuk  suhu  adalah  27-30 0 C,  O 2 adalah  >  5  mg/L,  pH  adalah  6,5-8,5,  dan  amonia  adalah  0,2 ppm.  Pendekatan  lain  yang  dapat  digunakan  dalam menyelesaikan  persoalan  manajemen  kualitas  air  untuk perikanan  adalah  menggunakan  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) [5].
Terdapat banyak metode dalam SPK, tetapi metode Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  algoritme  yang paling banyak  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  [6]. Metode  SAW  adalah  metode  konvensional  dalam  SPK  yang tidak dapat mengatasi masalah ketidakpastian. Padahal dalam penentuan  kualitas  air,  terdapat  juga  parameter-parameter yang  bersifat  tidak  pasti ( uncertainty )  seperti  kecerahan  dan bau.  Untuk  mengatasi  masalah-masalah  yang  tidak  pasti tersebut, dapat digunakan konsep logika fuzzy [7].

## II. M ETODE YANG D IUSULKAN
Teori himpunan fuzzy dapat digunakan untuk merepresentasikan  masalah  ketidakpastian.  Sebuah  bilangan fuzzy biasa  memiliki  himpunan fuzzy yang  ditandai  dengan pemberian interval dari 0 sampai 1 [8]. Fuzzy SAW (F-SAW) merupakan  penggabungan  metode  SAW  dengan  logika matematika fuzzy .  Perbedaannya  dengan  SAW  adalah implementasi nilai pada matriks perbandingan, yakni diwakili oleh  tiga  variabel  ( a , b , c )  yang  disebut Triangular  Fuzzy Numbers (TFN).  Hal  ini  berarti  nilai  yang  ditemukan  bukan satu  melainkan  tiga,  sesuai  dengan  fungsi  keanggotaan segitiga yang meliputi tiga bobot berurutan [9].
Secara  umum,  prosedur  F-SAW  mengikuti  langkah- langkah sebagai berikut [10].
a. Membuat  matriks  keputusan  (kriteria  terhadap  alternatif) untuk semua kriteria yang nilainya berupa bilangan fuzzy .
b. Untuk  dapat  memperoleh  nilai  pada  setiap  kriteria  maka dibuat  fungsi  keanggotaan fuzzy untuk  mengklasifikasi nilai setiap kriteria. Fungsi keanggotaan fuzzy berdasarkan persamaan kurva trapesium [11].
c. Menghitung  nilai  rata-rata  dari  bilangan fuzzy ,  nilai defuzzification , dan bobot ternormalisasi setiap kriteria.
(1)
dengan:
= nilai rata-rata dari bilangan fuzzy,
= bilangan fuzzy untuk setiap kriteria pada setiap alternatif,
=  jumlah  bilangan  pada  TFN  ( Triangular  Fuzzy Numbers ).
(2) dengan:
= nilai defuzzifikasi,
= bilangan fuzzy terkecil,
= bilangan fuzzy tengah,
= bilangan fuzzy terbesar.
∑ (3)
dengan:
= bobot untuk kriteria ke- i, = nilai defuzzification kriteria ke- i,
∑ = total nilai defuzzifikasi setiap kriteria.
d. Menentukan rating kecocokan  dari  setiap  nilai  terhadap setiap kriteria dalam setiap alternatif.
e. Menghitung  nilai  rata-rata  dari  angka fuzzy ( ),  nilai defuzzification ( e )  dari  setiap  kriteria  dalam  setiap alternatif.
f. Membuat  matriks  keputusan  untuk  semua  alternatif  dan kriteria.
{ ( ) ( )
( 4 )
dengan:
= rating kinerja matriks ternormalisasi,
= nilai alternatif terhadap kriteria, i = alternatif, j = kriteria,
( ) = nilai terbesar dari alternatif i terhadap kriteria j,
( ) = nilai terkecil dari alternatif i terhadap kriteria j.
g. Membuat  matriks  ternormalisasi  dari  setiap  kriteria terhadap setiap alternatif.
[ ]
dengan:
= matriks ternormalisasi. h. Menentukan total nilai dari setiap alternatif. ∑ . (5) Nilai V i yang  lebih  besar  mengidentifikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih.
Gbr. 1 Metodologi penelitian.
Ikan  lele  Sangkuriang  adalah  jenis  ikan  lele  yang diperkenalkan  oleh  Balai  Besar  Pengembangan  Budidaya Air Tawar  (BBPBAT)  Sukabumi  pada  tahun  2004.  Ikan  lele Sangkuriang  merupakan  hasil  perbaikan  genetik  melalui  cara silang  balik  ( backcross )  antara  induk  betina  generasi  kedua (F2)  dari  lele  Dumbo  yang  pertama  kali  didatangkan  pada tahun 1985 dengan induk jantan lele Dumbo generasi keenam (F6).  Perkawinan  dilakukan  melalui  dua  tahap,  pertama mengawinkan  indukan  betina  F2  dengan  indukan  jantan  F2, sehingga  dihasilkan  lele  Dumbo  jantan  F2-6.  Tahap  kedua yaitu lele Dumbo F2-6 jantan dikawinkan lagi dengan indukan F2  sehingga  menghasilkan  ikan  lele  Sangkuriang.  Lamanya proses  perkawinan  ini  mengakibatkan  ikan  lele  Sangkuriang baru diperoleh setelah empat tahun penyilangan [12].
Dalam  hal  pembudidayaan  ikan  lele,  pelaku  usaha  atau pembudidaya  ikan  lele  harus  jeli  dan  harus  tepat  dalam menentukan jenis air untuk budidaya ikan lele. Air yang dapat
Mulai Input Kriteria  Suhu, DO, pH, Kecerahan secara numerik Input Bobot kriteria (linguistik) Proses F-SAW Hasil Peringkat alternatif Selesai Input Kriteria Kadar Plankton dan Bau secara linguistik Konversi ke bilangan fuzzy Bilangan fuzzy untuk setiap kriteria dan bobotnya Uji Akurasi Tingkat Akurasi Input alternatif
digunakan  untuk  budidaya  ikan  lele  sendiri  harus  memiliki suhu  antara  25-32  derajat,  DO/kadar  oksigen  lebih  besar 5mg/L,  warna/kecerahan,  debit  air,  kadar  plankton,  dan  pH yang layak untuk perkembangan hidup ikan lele [13] .

## III. M ETODOLOGI
Telah dilakukan beberapa tahapan atau langkah kerja dalam penelitian  ini,  seperti  persiapan  data,  konversi  ke  nilai fuzzy , proses F-SAW, dan pengujian.
Gbr.  1  menunjukan  proses  penelitian  dimulai  dari memasukkan  data  alternatif  dan  kriteria.  Tabel  I  menyajikan fungsi  keanggotan  setiap  kriteria,  sedangkan  Tabel  II menunjukkan  hasil  pengukuran  terhadap  suhu,  DO,  pH,  dan kecerahan,  serta  hasil  penilaian  terhadap  kadar  plankton  dan bau  yang  digunakan  sebagai  masukan  ke  sistem.  Proses selanjutnya  adalah  melakukan  konversi  nilai  setiap  kriteria tersebut  menjadi  bilangan  fuzzy  berdasarkan  fungsi keanggotaannya.
T ABEL I F UNGSI K EANGGOTAAN S ETIAP K RITERIA
Fungsi
keanggotaan suhu
Fungsi keanggotaan DO Fungsi
keanggotaan pH Fungsi keanggotaan
kecerahan
Fungsi keanggotaan kadar plankton Fungsi keanggotaan bau
Nilai µ dari  setiap  kriteria  digunakan  sebagai  elemen  dari matriks  keputusan  ( X ).  Matriks  keputusan  ( X )  kemudian dinormalisasi. Di sisi lain, pengambil keputusan juga memberi bobot preferensi ( W ) terhadap semua kriteria secara linguistik.
Bobot tersebut juga akan dikonversi ke bilangan fuzzy dengan menggunakan  fungsi  keanggotaan  seperti  pada  kriteria  bau dalam Tabel I.
Setelah terbentuk matriks keputusan ( X ) yang ternormalisasi  dan  bobot  preferensi  ( W ),  maka  dapat dilakukan  proses  menentukan ranking dengan  menentukan vektor V menggunakan (5).

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Telah  dilakukan  uji  akurasi  untuk  memastikan  bahwa metode  F-SAW  dapat  digunakan  pada  penentuan  kualitas  air untuk perkembangan ikan lele Sangkuriang. Untuk mengukur keakurasian sistem, digunakan dua skenario, yaitu membandingkan hasil sistem dengan hasil penilaian pakar dan yang  kedua  membandingkan  hasil  sistem  dengan  asumsi bahwa  alternatif  dengan  data  terbaik  harus  menempati peringkat  pertama  sedangkan  alternatif  dengan  data  terburuk harus menempati peringkat terakhir.

## A. Membandingkan Hasil Sistem dengan Hasil Penilaian Pakar
Pemberian  peringkat  terhadap  lima  belas  wadah  diberikan oleh  pakar  dari  Jurusan  Perikanan  Politeknik  Pertanian Kupang,  Jhoy  Dida,  S.Pi.  Tabel  II  menunjukkan  hasil perbandingan  pemberian  peringkat oleh  pakar  dan  pemberian peringkat oleh sistem.
T ABEL II H ASIL P ERBANDINGAN R ANKING OLEH P AKAR DENGAN R ANKING OLEH S ISTEM
Alter- Natif Kriteria Pa- kar Sis- tem Suhu  DO  pH Plank ton Kece rahan Bau Kolam1 28,25  7,85  9,56 ST 30 SB 12  12 Kolam2 28,5  7,42  7,91 T 40 SB 6 6 Kolam3 27 4  7,07 ST 42,5 SB 1 1 Kolam4 29,25  8,15  7,68 ST 41,25 SB 5 4 Kolam5 29,25  8,1  7,52 ST 35,75 SB 4 5 Kolam6 29  7,3  7,65 ST 36,25 B 7 7 Kolam7 28,75  6,7  7,89 ST 46,25 SB 3 3 Kolam8 29,5  7,15  8,04 ST 43,75 SB 2 2 Kolam9 29  7,87  7,75 ST 35,75 B 8 8 Kolam10 27  4,75  7,42 T 38,75 B 9 9 Kolam11 30,5  8,85  7,96 T 39,75 B 13  13 Kolam12 28,75  7,27  7,62 T 34,25 B 10  10 Kolam13 29,25  8,45  7,59 S 36,75 CB 14  14 Kolam14 30,5  7,47  7,66 T 36,75 B 11  11 Kolam15 19,25  1,92  5,25 S 34 CB 15  15
Tabel  II  menunjukan  kolam  4  dan  kolam  5  mendapat peringkat  yang  berbeda  dari  sistem  dan  pakar.  Setelah  hasil sistem  dan  hasil  pakar  diperoleh,  maka  dapat  dilakukan perhitungan  nilai  akurasi  dan  nilai misclassification  rate sebagai berikut.
=
= 87%.
=
= 13%.
Prediksi  kolam  dengan  proses  menentukan ranking yang sama  antara  sistem  dengan  penilaian  pakar  pertama  yang berhasil  diidentifikasi  dengan  benar  hasil  uji  akurasi  adalah sebesar 87%  dan  nilai misclasification rate adalah 13%.

## B. Mambandingkan Hasil Sistem dengan Asumsi
Pada  tahapan  pengujian  ini,  diasumsikan  bahwa  alternatif dengan  data  terbaik  harus  menempati  peringkat  pertama sedangkan  alternatif  dengan  data  terburuk  harus  menempati peringkat  terakhir.  Untuk  kepentingan  pengujian  ini,  telah dibangkitkan data untuk setiap kriteria. Data tersebut disajikan pada Tabel III.
T ABEL III
D ATA S ETIAP K RITERIA T ERHADAP S ETIAP A LTERNATIF
Nama kolam
Kriteria
Suhu (ºc) DO (ppm) pH kadar plankton (sel/liter) Bau Kecerahan (cm) B1 28,25 7,85 9,56 ST 30 SB B2 28,5 7,42 7,91 T 40 SB B3 27 4 7,07 ST 42,5 SB B4 29,25 8,15 7,68 ST 41,25 SB B5 29,25 8,1 7,52 ST 35,75 SB B6 29 7,3 7,6 ST 36,25 B B7 28,75 6,7 7,89 ST 46,25 SB B8 29,5 7,15 8,04 ST 43,75 SB B9 29 7,87 7,75 ST 35,75 B B10 27 4,75 7,42 T 38,75 B B11 30,5 8,85 7,96 T 39,75 B B12 28,75 7,27 7,62 T 34,25 B B13 29,25 8,45 7,59 T 36,75 C B14 30,5 7,47 7,66 T 36,75 B B15 19,25 1,92 5,25 S 34 C
Tabel  III  menunjukkan  data  yang  paling  baik  (ideal)  ada pada wadah B3 dan yang paling buruk (tidak  ideal) ada pada wadah  B15,  sehingga  sesuai  dengan  hipotesis,  wadah  B3 harus  berada  pada  peringkat  pertama  dan  wadah  15  harus berada  pada  peringkat  terakhir.  Gbr.  2  adalah  hasil  proses penentuan ranking yang  diberikan  oleh  sistem.  Berdasarkan hasil  uji  tersebut,  dapat  dihitung  nilai  akurasi  dan  nilai misclasification rate sebagai berikut.
=
= 100% = = 0%
Gbr. 2 Screenshot hasil peringkat oleh sistem.
Gbr.  2  menunjukkan  hasil  akurasi  peringkat  oleh  sistem adalah 100% dan uji misclassification rate adalah 0%.

## V. K ESIMPULAN
Dari  skenario  pengujian  pertama,  diperoleh  dua  hasil peringkat  yang  berbeda  antara  hasil  sistem  dengan  hasil penilaian  pakar,  sehingga  nilai  akurasi  yang  diperoleh  adalah 87% dengan  nilai error rate adalah sebesar 13%.
Sedangkan  pada  skenario  pengujian  kedua,  diberikan hipotesis awal pada data untuk kemudian dilakukan penentuan ranking .  Hasil  penentuan ranking yang  diperoleh  setelah sistem  dijalankan  menghasilkan  kesamaan  proses  antara sistem  yang  dibangun  dengan  hasil  hipotesis  yang  diberikan, sehingga  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  100%  dengan error rate bernilai 0%.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dibangun  dapat membantu  kepala  laboratorium  untuk  mengambil  keputusan dalam  menentukan  wadah  air  yang  berkualitas  baik  untuk kelangsungan  hidup  benih  ikan  lele  Sangkuriang  dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Berdasarkan tingginya nilai  persentase  akurasi  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  yang dibangun  layak  digunakan  sebagai  sistem penunjang  keputusan  dalam  pemilihan  wadah  air  berkualitas untuk perkembangan ikan lele Sangkuriang.

## VI. SARAN
Dalam sistem yang dibangun, nilai range untuk kriteria bau dan  kadar  plankton  masih  bersifat  subjektif  karena  langsung diberikan  oleh  kepala  laboratorium,  dilihat  dari  hasil pengukuran.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan metode-metode ilmiah yang dapat menangani pemberian nilai range ,  sehingga  diharapkan  sistem  mampu  memberikan hasil yang lebih akurat.
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memberi tambahan kriteria  dalam  penyelesaian  kasus  menentukan  wadah  air berkualitas.

## R EFERENSI
[1] R.  Zulkarnain  dan  T.  Susilowati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bibit  Ikan  Lele  Berkualitas  Menggunakan  Metode  SAW,”
Proc. KMSI , 2015, hal 434-441.
[2] "Provinsi  NTT  dalam  Angka,”  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Nusa Tenggara Timur, 2015.
[3] C.E.  Boyd,  “Water  Quality  Management  in  Aquaculture”,  Indian Council of Agricultural Research, 1984.
[4] D.  Rachmawati,  I.  Samidjan,  dan  H.  Setyono,  “Manajemen  Kualitas Air  Media  Budidaya  Ikan  Lele  Sangkuriang  dengan  Teknik  Probiotik pada Kolam Terpal di Desa Vokasi Reksosari,” Pena Akuatika, Vol. 12, No. 1, hal. 24-32, 2015.
[5] P.S.  Leung,  “Multiple  Criteria  Decision  Making  Applications  in Fishery  Managementater,” Int.  J.  Environmental  Technology  and Management, Vol. 6, No. 1-2, 2006.
[6] Adriyendi,  “Multi-Attribute  Decision  Making  Using  Simple  Additive Weighting  and  Weighted  Product  in  Food  Choice,” I.J.  Information Engineering and Electronic Business , Vol. 6, hal. 8-14, 2015.
[7] D.M.  Sihotang,  “Perbandingan  Metode  Skoring  dan  Metode  Fuzzy dalam Penentuan Zona Resiko Malaria di Pulau Flores,” JNTETI. , Vol. 5, No. 4, hal. 302–308, Nov. 2016 .
[8] W.  Wang,  “Smallest  Confidence  Intervals  for  One  Binomial Proportion,” Journal  of  Statistical  Planning  and  Inference ,  Vol.  136, hal. 4293-4306 , 2006 .
[9] E.  Irfan dan    K.  Nilsen,    “Comparison    of  Fuzzy    AHP    and    Fuzzy TOPSIS    Methods    for    Facility    Location  Selection,” International Journal  advanced  Manufacturing Technology , Vol. 39, No. 7-8, hal. 783-795, 2008.
[10] M.K  Sagar,  P.  Jayaswal,  dan  K.  Kushwah,  “Exploring  Fuzzy  SAW Method  for  Maintenance  Strategy  Selection  Problem  of  Material Handling  Equipment,” International  Journal  of  Current  Engineering and Technology ,  Vol. 3, No. 2, hal. 600-605, 2013.
[11] E.  Sediyono,  A.  Setiawan,  dan  D.R.  Kaparang,  “Fuzzy  Simple Additive Weighting Algorithm to Determine Land Suitability for Crop in  Minahasa  Tenggara,” International  Journal  of  Computer Applications , Vol. 84, No. 7, hal. 26-29, 2013 .
[12] Muktiani, Budidaya  Lele  Sangkuriang  dengan  Kolam  Terpal ,
Yogyakarta, Indonesia:  Penerbit Pustaka Paru Press, 2011.
[13] “Volume Produksi Lele,” Direktorat Perikanan, 2014.