## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS PUPUK PADA TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Dandy Apviano 1) , Nur’aini 2)
1) Informatika Universitas Amikom Yogyakarta
2) Informatika Universitas Amikom Yogyakarta email : dandy.ap@students.amikom.ac.id 1) , nuraini@amikom.ac.id 2)

## Abstraksi
Tanaman kakao merupakan tanaman tropis yang sangat cocok untuk budidaya tanah dan iklim Indonesia. Saat ini Kakao merupakan salah satu komoditas andalan perkebunan dan merupakan salah satu bidang usaha yang memberikan kesempatan kerja di Indonesia.Sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk mempermudah dalam membudidayakan  tanaman  kakao  agar  menghasilkan  buah  yang  berkualitas.  Sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) berbasis web. Sistem ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan  yang  terjadi  pada  tanaman  kakao  seperti  pemilihan  jenis  pupuk  yang  tepat  untuk  menangani tanaman kakao yang mengalami penyakit. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terciptanya sistem pengambilan keputusan yang dapat menentukan jenis pupuk yang tepat untuk tanaman kakao dengan hasil akhir yaitu Pupuk NPK  adalah  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0,394,  kemudian  alternatif  kedua  adalah  Pupuk  Kandang  dengan nilai 0,339, dan alternatif ketiga adalah Pupuk Urea (P2) dengan Nilai 0,267.
Kata Kunci : Tanaman Kakao, Sistem Pendukung Keputusan, AHP (Analytical Hierarchy Process)

## Abstract
Cocoa plants are tropical plants that are very suitable for soil culture and Indonesian climate. Currently, Cocoa is  one  of  the  mainstay  commodities  of  plantations  and  is  one  of  the  business  fields  that  provide  employment opportunities  in  Indonesia.  Therefore,  I  created  a decision  support  system  to  make  it  easier  to  cultivate  cacao plants  to  produce  good  quality  fruit.  This  decision  support  system  uses  the  web-based  AHP  (Analytical Hierarchy Process) method. This system aims to overcome problems that occur in cocoa plants such as choosing the right type of fertilizer to deal with diseased cocoa plants. The final result of this research is the creation of a decision-making system that can determine the right type of fertilizer for cocoa plants with the final result that NPK fertilizer is the best alternative with a value of 0.394, then the second alternative is manure with a value of 0.339, and the third alternative is urea fertilizer ( P2) with a value of 0.267.
Keywords : Cocoa Plants, Decision Support Systems, AHP (Analytical Hierarchy Process)

## 1. Pendahuluan
Perkebunan  merupakan  komoditi  unggulan Indonesia  yang  menjadi  salah  satu  sektor  kunci perekonomian  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mendapatkan  model  sistem  pendukung keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini menggunakan  metode  AHP  (Analytical  Hierarchy Process)  dalam  mendiagnosa  gejala  penyakit  serta sebab/akibat  kegagalan  tumbuh  pada  tanaman Kakao.  Penelitian  ini  juga  akan  membantu menentukan jenis pupuk yang tepat untuk pembudidayaan  tanaman  Kakao  agar  menghasilkan kualitas  dan  kuantitas  terbaik.  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  merupakan  metode  multi-criteria decision  making  yang  membuat  semua  pembobotan kriteria dan pemilihan alternatif pada setiap kriteria. Sistem ini bertujuan untuk menyelesaikan
permasalahan  yang  terjadi  pada  tanaman  Kakao seperti  serangan  penyakit,  sebab/akibat  kegagalan tumbuh, dan pemilihan jenis pupuk secara tepat.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  membangun  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  digunakan  untuk  memberikan informasi  kepada  pengguna  berupa  daftar  penyakit yang  mungkin  menyerang  tanaman  kakao  dan mengakibatkan  kegagalan  tumbuh  berdasarkan kriteria  dan  informasi  tentangpemilihan  jenis  pupuk yang tepat untuk tanaman kakao. Berikut bagan alur penitian seperti pada gambar 1 :
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  sangat  penting  untuk membantu  menyelesaikan  penelitian  ini.  Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1. Metode Observasi
Metode  ini  adalah  metode  yang  dilakukan dengan  cara  mengukur  dan  mengamati secara  langsung  objek  penelitian  dalam  hal ini adalah Tanaman Kakao.
2. Metode Wawancara Metode ini adalah teknik pengumpulan data yang  dilakukan  melalui  tatap  muka  dan tanya  jawablangsung  antara  peneliti  dan narasumber antara lain adalah pekebun/pembudidaya tanaman Kakao, pemilik perkebunan Kakao, serta mahasiswa Politeknik Pembangunan
Pertanian (Polbangtan) Medan.
3. Metode Analisa Merupakan  metode  penelitian  dimana  data yang  sudah  dikumpul  akan  diolah  untuk menghasilkan  data  yang  tepat  untuk menyelesaikan  proses  pembuatan  sistem pendukung keputusan ini.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao
Penyakit  tanaman  kakao  terdapat  4  jenis, yaitu  penyakit  Busuk  Buah,  Kanker  Batang, Vascular Steak Dieback, dan Jamur Upas. Pemetaan antara  gejala  dan  penyakit  tanaman  kakao  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hirarki Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao

## 3.2 Pemilihan Jenis Pupuk Tanaman Kakao
Jenis pupuk akan berhubungan dengan jenis penyakit  pada  tanaman  kakao.  Pemetaan  antara penyakit  tanaman  kakao  dengan  jenis  pupuk  yang sesuai dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hirarki Pemilihan Jenis Pupuk Tanaman Kakao

## 3.3 Data Kriteria
Data  kriteria  adalah  acuan  atau  dasar  dari penilaian  yang  akan  digunakan  untuk  pemilihan jenis  pupuk  untuk  Tanaman  Kakao  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Pemilihan Jenis Pupuk Kode Kriteria K1 Harga Pupuk K2 Efektifitas Penggunaan K3 Hemat Pemakaian

## 3.4 Data Alternatif
Data  alternatif  adalah  sesuatu  yang  akan diberikan  penilaian,  dalam  hal  ini  adalah  jenis pupuk. Data alternatif dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif Pemilihan Jenis Pupuk
Kode Nama Alternatif P1 Pupuk NPK P2 Pupuk Urea P3 Pupuk Kandang 3.5 Nilai Perbandingan
Nilai  perbandingan  ini  digunakan  untuk melakukan perbandingan kriteria dan alternatif pada metode AHP. Nilai perbandingan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Perbandingan 1 Sama penting dengan 2 Mendekati sama penting dari
3
Sedikit lebih penting dari
4
Mendekati lebih penting dari
5 Lebih penting dari
6 Mendekati sangat penting dari 7 Sangat penting dari
8 Mendekati mutlak dari
9 Mutlak sangat penting dari

## 3.6 Melakukan Perbandingan
1. Perbandingan Antar Kriteria
Tabel 4 . Perbandingan Antar Kriteria # K1 K2 K3 K1 1 2 4 K2 0,5 1 5 K3 0,25 0,2 1
Dalam  tabel  perbandingan  diatas  bisa  kita  melihat setiap  kriteria  akan  dibandingkan  dengan  semua kriteria  (termasuk  kriteria  itu  sendiri).  Uuntuk perbandingan  antar  kriteria  yang  sama  nilainya adalah  1,  sementara  untuk  kriteria  yang  lain  sesuai dengan  kepentingan  masing-masing.  Contoh  : perbandingan antara kriteria K1 dengan K2 nilainya adalah  2,  artinya  untuk  perbandingan  sebaliknya antara  K2  dengan  K1  adalah  1  dibagi  nilai perbandingan  K1  dengan  K2  yaitu  1  dibagi  2 hasilnya adalah 0,5.
2. Perbandingan Antar Alternatif
Konsep dari perbandingan antar alternatif adalah sama dengan perbandingan antar kriteria. Perbedaannya  adalah  pada  perbandingan  antar alternatif  kita  akan  melakukan  perbandingan  untuk semua kriteria.
a) Harga Pupuk (K1)
Tabel 5. Perbandingan Alternatif Untuk K1 # P1 P2 P3 P1 1 0,5 0,333 P2 2 1 0,5 P3 3 2 1
b) Efektifitas Penggunaan (K2)
Tabel 6. Perbandingan Alternatif Untuk K2 # P1 P2 P3 # P1 P2 P3
P1 1 4 5 P2 0,25 1 3 P3 0,2 0,333 1
c) Hemat Pemakaian (K3)
Tabel 7. Perbandingan Alternatif Untuk K3 # P1 P2 P3 P1 1 3 4 P2 0,333 1 2 P3 0,25 0,5 1
Untuk  perbandingan  antar  alternatif,  kita  harus membandingan  sebanyak  jumlah  kriteria  yang digunakan.

## 3.7 Perhitungan Bobot Prioritas Kriteria
1. Mencari Baris Total
Tabel 8. Baris Total Matriks Kriteria # K1 K2 K3 K1 1 2 4 K2 0,5 1 5 K3 0,25 0,2 1 Total Baris 1,75 3,2 10
Baris  total  didapat  dari  menjumlahkan  baris  dari setiap kolom.
2. Menormalisasikan Matriks dan Mencari Bobot Prioritas
Tabel 9. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas
Kriteria
# K1 K2 K3  Bobot Prioritas K1 0,571 0,625 0,4 1,596 : 3 = 0,532 K2 0,286 0,3133 0,5 1,099 : 3 = 0,366 K3 0,143 0,063 0,1 0,306 : 3 = 0,102
Cara  menormalisasikan  matriks  adalah  dengan  cara membagi  setiap  elemen  matriks  dengan  baris  total. Sedangkan untuk kolom bobot prioritas didapat dari merata-ratakan setiap baris matriks hasil normalisasi.
3. Mencari Konsistensi Matriks
Konsistensi  matriks  hanya  untuk  menentukan apakah  kita  sudah  tepat  dan  konsisten  dalam memberi nilai perbandingan.
Tabel 10. Konsistensi Matriks Kriteria
K1 0,532 0,732 0,408 1,672 : 0,532 = 3,143 K2 0,266 0,366 0,510 1,142 : 0,366 = 3,120 K3 0,133 0,073 0,102 0,308 : 0,102 = 3,020
CM  (Consistency  Measure)  didapat  dari mengalikan  matriks  pada  tabel  4.41  dengan bobot prioritas masing-masing baris. Kemudian baris  matriks  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan bobot prioritas masing-masing baris.

## 4. Mencari Consistency Index (CI)
λ max − = − 1 λmax  adalah  rata-rata  dari  CM  =  (3,143  +  3,120  + 3,020) / 3 = 3,094 n (jumlah kriteria) = 3 CI = (3,094 – 3) / (3-1) = 0,047
Berikutnya  mencari  RI  (Ratio  Index),  berdasarkan teori  Saaty  ratio  index  sudah  ditentukan  nilainya berdasarkan ordo matriks (jumlah kriteria).
Tabel 11. Rasio Index Metode AHP 0 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.46
Dari CI dan RI (Rasio Index), kita bisa menghitung Consistency Ratio dengan cari CI / RI = 0,047 / 0,58 = 0,081 Untuk nilai CR 0 – 0.1 dianggap konsisten lebih dari itu tidak konsisten. Sehingga perbandingan  yang  diberikan  untuk  kriteria  sudah konsisten .

## 3.8 Perhitungan Bobot Prioritas Alternatif
Untuk perhitungan bobot kriteria alternatif dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dengan  perhitungan bobot prioritas kriteria.
1. Mencari Baris Total
a) Harga Pupuk (K1)
Tabel 12. Mencari Baris Total Alternatif K1 # P1 P2 P3 P1 1 0,5 0,333 P2 2 1 0,5 P3 3 2 1 Total Baris 6 3,5 1,833
b) Efektifitas Penggunaan (K2) Tabel 13. Mencari Baris Total Alternatif K2 # P1 P2 P3 P1 1 4 5 P2 0,25 1 3 P3 0,2 0,333 1 Total Baris 1,45 5,333 9
c) Hemat Pemakaian (K3) Tabel 14. Mencari Baris Total Alternatif K3 # P1 P2
P3 P1 1 3 4
P2
0,333 1 2 P3 0,25 0,5 1 Total Baris 1,583 4,5 7
Baris total didapat dari pengumlahan masing-masing baris dari setiap kolom.
2. Menormalisasikan Matriks dan Mencari Bobot Prioritas Alternatif
a) Harga Pupuk (K1)
Tabel 15. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif K1 # P1 P2 P3 Bobot Prioritas P1 0,167 0,143 0,182 0,492 : 3 = 0,164 P2 0,333 0,286 0,273 0,892 : 3 = 0,297 P3 0,500 0,571 0,546 1,617 : 3 = 0,539 b) Efektifitas Penggunaan (K2) Tabel 16. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif K2 # P1 P2 P3 Bobot Prioritas P1 0,690 0,750 0,556 1,996 : 3 = 0,665 P2 0,172 0,188 0,333 0,693 : 3 = 0,231 P3 0,138 0,062 0,111 0,311: 3 = 0,104 c) Hemat Pemakaian (K3) Tabel 17. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif K3 # P1 P2 P3 Bobot Prioritas P1 0,632 0,667 0,571 1,870 : 3 = 0,623 P2 0,210 0,222 0,286 0,718 : 3 = 0,239 P3 0,158 0,111 0,143 0,412 : 3 = 0,137
Menormalisasikan  matriks  dan  mencari  bobot prioritas alternatif dilakukan dengan cara yang sama ketika menormalisasikan dan mencari bobot prioritas kriteria.  Kita  harus  mencari  baris  total  kemudian lanjut  ke  tahap  menormalisasikan  matriks  adalah dengan cara membagi setiap elemen matriks dengan baris  total.  Sedangkan  untuk  kolom  bobot  prioritas didapat dari merata-ratakan setiap baris matriks hasil normalisasi  dan  tidak  perlu  menghitung  konsistensi untuk data alternatif.

## 3.9 Melakukan Perankingan
Perankingan  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari perhitungan  bobot  prioritas  kriteria  dan  bobot prioritas  alternatif.  Kemudian  didapat  hasil  berupa nilai yang diurutkan.
Tabel 18. Mencari Nilai dan Menentukan Ranking # K1 K2 K3 Nilai  Rank Bobot 0,532 0,366 0,102 P1 0,164 0,665 0,623 0,394 1 P2 0,297 0,231 0,239 0,267 2 P3 0,539 0,104 0,137 0,339 3
Untuk  mencari nilai total dengan  mengalikan  bobot prioritas  kriteria  dengan  setiap  baris  matriks  bobot prioritas alternatif.
P1  =  (0,532  *  0,164)  +  (0,366  *  0,665)  +  (0,102
*0,623) = 0,394 P2  =  (0,532  *  0,297)  +  (0,366  *  0,231)  +  (0,102 *0,239) = 0,267 P3  =  (0,532  *  0,539)  +  (0,366  *  0,104)  +  (0,102 *0,137) = 0,339
Berdasarkan  perangkingan  yang  telah  dilakukan, maka didapat hasil sebagai berikut :
1. P1 (Pupuk NPK) = 0,394
2. P3 (Pupuk Kandang) = 0,339
3. P2 (Pupuk Urea) = 0,267
Maka, alternatif terbaik untuk pemilihan jenis pupuk pada  Tanaman  Kakao  berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan  yaitu  harga  pupuk,  efektifitas penggunaan,  hemat  pemakaian  adalah  Pupuk  NPK (P1)  adalah  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0,394. Untuk  alternatif  kedua  adalah  Pupuk  Kandang  (P3) dengan  nilai  0,339.  Dan  untuk  alternatif  ketiga adalah Pupuk Urea (P2) dengan Nilai 0,267.

## 4. Kesimpulan
Penerapan  metode  AHP  dalam  sistem  pendukung keputusan pada penelitian kali ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Kemudian dilakukan  perhitungan  dengan  metode  AHP.  Untuk Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao  didapat  hasil yaitu  D2  (Penyakit  Kanker  Batang)  menjadi penyebab  terbesar  kegagalan  tumbuh  pada  tanaman kakao berdasarkan gejala-gejala yang sudah ditentukan  dalam  penelitian  ini  dengan  nilai  0.37. Sementara  untuk  Pemilihan  Jenis  Pupuk  Tanaman Kakao didapat hasil yaitu P1 (Pupuk NPK) menjadi pilihan  terbesar  para  pekebun  danpemilik  lahan Kakao  sebagai  pupuk  yang  paling  cocok  digunakan untuk tanaman kakao dengan nilai 0.394.

## Daftar Pustaka
[1] Sparague,  R.  H.  and  Watson  H.  J.  1993. Decision  Support  Systems:  Putting  Theory  Into Practice. Englewood Clifts, N. J., Prentice Hall.
[2] Saaty,  Thomas  L.  1990.  The  Analityc  Process. RWS Publications.
[3] Amborowati,    Armadyah.    2008.    Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Berprestasi  Berdasarkan  Kinerja  (Studi  kasus pada STMIK AMIKOM Yogya-karta). E-Jumal. Jogjakarta.
[4] Makkasau,  Kasman. 2012.  Penggunaan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam Penentuan  Prioritas  Program  Kesehatan  (Studi Kasus  Program  Promosi  Kesehatan).  J@TI Undip, Vol.VII, No.2.
[5] Saaty, Thomas L. 1990. The Analytic Hierarchy Process:  Planning,  Priority  Setting,  Resource Allocation.  Pittsburgh:  University  of  Pittsburgh Pers.
[6] Yadrifil  dan  Sarifudin,  A.T.  2013.  Penentuan Kriteria  dalam  Pemilihan  Supplier  pada Kontraktor Migas Menggunakan Metode
Analytic Hierarchy Process.
Departemen
Teknik  Industri,  Fakultas  Teknik,  Universitas
Indonesia.
[7] R.  S.  Chillar  and  B.  Kochar,  “RB-Matcher: String  Matching  Technique,”  World  Academic Science EngineeringTechnology. 42 2008, vol:2 No:6, pp. 132–135, 2008.
[8] S. Kosinov, “Evaluation of N-Grams Conflation
Approach In Text-Based Information
Retrieval,”  Proceedings.  Eighth  Symposium  on String  Processing  and  Information  Retrieval, 2001.