## PEMBANGUNAN SISTEM REKOMENDASI JENIS PUPUK PADA TANAMAN SAWIT MENGGUNAKAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process)
M. Halim As-Siddiqi, Karina Auliasari, Renaldi Primaswara Prasetya
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818059@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kelapa  sawit  merupakan  tanaman  tropis  yang  berasal  dari  Afrika  Barat.  Di  sektor  perkebunan,  tanaman kelapa sawit sendiri memerlukan penentuan pupuk yang tepat, karena dapat mempengaruhi hasil panen. Kendala yang dihadapi adalah pemilihan pupuk di wilayah Bengkulu Selatan  yang  masih kurang efektif. Karena dalam pemilihan pupuk para petani perlu mendapatkan data ke Dinas Pertanian Bengkulu Selatan terlebih dahulu untuk mendapatkan  rekomendasi  jenis  pupuk  terbaik  dengan  data  yang  valid.  Oleh  karena  itu  peneliti  berinisiatif membuat sistem rekomendasi menggunakan metode analytical hierarchy process . Berdasarkan hasil penelitian digunakan tiga kriteria yaitu jenis tanah, umur tanaman, kadar air dan tiga alternatif pupuk yaitu urea, KCL dan ZA. Metode ini digunakan untuk menentukan alternatif-alternatif yang tersedia untuk memecahkan masalah.
Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Kelapa Sawit, Analytical Hierarchy Process, Dinas Pertanian

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit adalah tanaman tropis yang berasal dari  Afrika  Barat.  Kelebihan  dari  tanaman  ini  juga dapat  ditanam  di  luar  tempat  asalnya,  termasuk Indonesia.  Tanaman  ini  telah  banyak  dibudidayakan dalam  bentuk  perkebunan  dan  pabrik  di  berbagai daerah di Indonesia. Kelapa sawit merupakan tanaman industri  yang  digunakan  sebagai  bahan  baku  minyak nabati, minyak industri, dan bahan bakar. Kelapa sawit penting  bagi Indonesia  karena  menciptakan  lapangan kerja  bagi  masyarakat  lokal  dan  merupakan  sumber mata uang asing bagi negara [4].
Tanaman kelapa sawit menempati sebagian besar tanah  dengan  tingkat  kesuburan  yang  rendah. Pemupukan  dapat  menunjang  produktivitas  tanaman kelapa sawit, mengingat kelapa sawit cukup konsumtif pada  kebutuhan  unsur  hara  [2].  Pemupukan  kelapa sawit  bertujuan  untuk  menambah  unsur  hara  yang tidak ada atau tersedia di dalam tanah yang dibutuhkan tanaman untuk pertumbuhan vegetatif dan reproduktif agar diperoleh massa buah yang berkualitas
Menentukan  pupuk  yang  cocok  bagi  petani tanaman  sawit  di  Bengkulu  Selatan  merupakan permasalahan yang penting karena dapat berpengaruh pada hasil panen tanaman. Permasalahan yang dialami adalah  pemilihan  pupuk  di  daerah  Bengkulu  Selatan masih kurang efektif. Karena dalam pemilihan pupuk para  petani  mendapatkan  data  ke  Dinas  Pertanian Bengkulu  Selatan  untuk  mendapatkan  rekomendasi jenis pupuk terbaik dengan data yang valid.
Dari  permasalahan  di  atas  maka  penulis  ingin merancang  sebuah  sistem  rekomendasi  pupuk  agar petani dapat mengetahui jenis pupuk yang cocok untuk tanaman sawit. Sistem yang akan dibuat berbasis web dengan  menggunakan  metode Analitical  Hierarcy Process (AHP) yang mampu melakukan perangkingan pupuk dengan melihat dari kriteria tanaman sawit dan alternatif  jenis  pupuk  yang  dipakai.  Dengan  adanya
aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani kelapa sawit dalam pemilihan jenis pupuk yang akan dipakai nantianya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada penelitian yang dilakukan Ira Indriastuti di tahun  2021  dengan  judul”  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”. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan pupuk  yang  cocok  bagi  petani  tanaman  padi  di  Jawa Timur.  Karena  dalam  pemilihan  pupuk  para  petani atau sektor usaha harus melakukan survei langsung ke Balai Pengkajian Teknologi Pangan untuk merekomendasikan  jenis  pupuk  terbaik.  Hasil  dari penelitian ini didapatkan bahwa 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 [3].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Ari  Mustofa  di tahun  2017  dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  SAW  Menentukan Dosis  Pemupukan  Pada  Tanaman  Kelapa  Sawit Dengan  Menggunakan  (Poc)  Nasa”  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengatasi  persoalan mengenai  penentuan  jumlah  dosis  pemupukan  pada tanaman  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  pupuk organik  cair  (POC)  NASA  dengan  menggunakan metode simple  additive  weighting (SAW).  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  mampu  mengatasi  persoalan  - persoalan dalam proses penentuan rekomendasi dosis POC  NASA  pada  tanaman  kelapa  sawit  secara
terkomputerisasi dengan mengimplementasikan metode SAW [1].
Pada penelitian yang dilakukan Wahyuni Yahyan di  tahun  2020  dengan  judul  “Pemilihan  Pupuk  Pada Tamanam  Padi  Berbasis  Web  Untuk  Meningkatkan Hasil Panen Dengan Menggunakan Metode Analitical Hierarcy  Proses ”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  yang menampilkan  rentang  nilai  dari  masing-masing  jenis pupuk,  sehingga  memudahkan  petani  dalam  memilih pupuk yang tepat untuk proses pemupukan. Hasil dari penelitian  ini  adaalah  pupuk  organik  mendapat  skor tertinggi oleh sistem pengambilan keputusan menggunakan  metode AHP  yang artinya proses awal pemupukan  padi  sebaiknya  menggunakan  pupuk organik supaya bibit padi dapat tumbuh maksimal [6].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan  pertama kali  diperkenalkan  di  awal  1970-an  sang  Michael  S. Scott  Morton  menggunakan  istilah Management Decision  System .  Konsep  pendukung  keputusan dikenali  oleh  sistem  interaktif  berbasis  personal komputer  yg  membantu  pengambil  keputusan memecahkan duduk perkara tidak terstruktur menggunakan  menggunakan  data  serta  contoh.  Pada dasarnya,  SPK  dirancang  untuk  mendukung  semua tahapan pengambilan keputusan, mulai dari identifikasi  masalah  hingga  pemilihan  data  yang relevan hingga evaluasi keputusan alternatif.

## 2.3. Kelapa Sawit
Kelapa  sawit  merupakan  tanaman  perkebunan yang  memegang  peranan  penting  sebagai  komoditas ekspor  Indonesia.  Kelapa  sawit,  baik  dalam  bentuk bahan  baku  maupun  produk  olahannya,  merupakan penyumbang  devisa  terbesar  negara  dan  dapat menciptakan lapangan kerja bagi masyarakat lokal.
Bagi  Indonesia,  kelapa  sawit  krusial  bagi pembangunan perkebunan nasional. Selain menciptakan  lapangan  kerja  yang  berkontribusi terhadap  kesejahteraan  rakyat,  pula  menjadi  sumber devisa  negara.  Menjadi  negara  dengan  penghasil minyak sawit terbesar ke 2 di global, Indonesia artinya negara dengan luas areal kelapa sawit terluas di dunia, yaitu  34,18%  dari  luas  areal  kelapa  sawit  dunia. berasal tahun 2004 sampai 2008.

## 2.4. Analitycal Hierarchy Proses (AHP)
AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  adalah metode sistem pendukung keputusan yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  model pendukung  keputusan  ini  mendeskripsikan  persoalan yg  kompleks  dengan  poly  faktor  atau  kriteria  pada suatu  hierarki.  menurut  Saaty,  hierarki  didefinisikan sebagai representasi problem yang kompleks menggunakan struktur multi-level. tahap pertama ialah tujuan, diikuti tingkat faktor, kriteria, sub kriteria, serta seterusnya, hingga tingkat terakhir. Hirarki memungkinkan  pembagian  problem  kompleks  ke
dalam grup dan mengatur gerombolan secara hierarkis buat  membuat  dilema  tampak  lebih  terstruktur  serta sistematis.  Berikut  merupakan  tahapan  dari  metode AHP :
1. Menghitung  nilai  tingkat  kepentingan  (prioritas vektor),  dibawah  merupakan  matriks  A  (n  x  n) yaitu matriks resiprokal.
Keterangan :
A = Nama kriteria
a = Nilai kriteria
2. Menghitunh  matriks perbandingan  dengan rumus sebagai berikut :
Keterangan :
A = Nama kriteria
W = Nilai pembagian antar kriteria
3. AHP  mengukur  seluruh  konsistensi  penilaian dengan  menggunakan Consistency  Ratio  (CR), yang dirumuskan :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 Keterangan : CR  = Consistency Ratio CI = Consistency Index RI = Random Index 4. Mencari nilai CI yang dirumuskan :
𝐶𝐼 = (λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛) 𝑛 − 1
Keterangan : λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 =  nilai  eigen  maksimum  dari  matriks pairwise comparison n =  banyak kriteria

## 2.5. CodeIgniter 4
CodeIgniter  adalah  kerangka  kerja  PHP  yang memungkinkan  pengembang  untuk  membangun aplikasi  web  berbasis  PHP  lebih  cepat  daripada menulis semua kode dari awal. Framework Codeigniter  dapat  digunakan  sebagai  pemisah  kode program  antara view,  controller ,  dan model . View mengelola  tampilan, Controller sebagai  pusat  logika dan model dimaksudkan untuk mengelola data dalam database .
𝐴 1 𝐴 2 … 𝐴 𝑛 𝐴 1 𝑎 11 𝑎 12 … 𝐴 1𝑛 𝐴 2 𝑎 21 𝑎 22 … 𝐴 2𝑛 𝐴 𝑛 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 … 𝐴 𝑛𝑛 1 2 𝑛 𝐴 1 𝐴 2 … 𝐴 𝑛 𝐴 1 𝑊 1 𝑊 1 𝑊 1 𝑊 2 … 𝑊 1 𝑊 𝑛 𝐴 2 𝑊 2 𝑊 1 𝑊 2 𝑊 2 … 𝑊 2 𝑊 𝑛 𝐴 𝑛 𝑊 𝑛 𝑊 1 𝑊 𝑛 𝑊 2 … 𝑊 𝑛 𝑊 𝑛 1 2 𝑛
MVC adalah metode pendekatan yang dirancang untuk  memisahkan    aplikasi.  Konsep  ini  memiliki keuntungan  yang  memungkinkan  pemrogram  untuk bekerja  dengan file  template ,  membuat  desain  lebih mudah  dan tidak meminimalisir kesalahan 1. Model :  Bagian  yang  bertanggung  jawab  untuk menambah, mengambil dan memperbarui informasi yang ada pada database.
2. View :  Bagian  yang  bertugas  menangani  tampilan website pengguna. View terdiri atas HTML, CSS, serta Javascript
3. Controller : bertugas untuk mengatur alur proses di website .  Bagian  ini  yang  menghubungkan  antara View dan model
2.6. PHP ( Hypertext Preprocessor ) PHP  (Hypertext  Preprocessor)  ialah  sebuah bahasa  pemrograman  yang  bersifat open  source . sebagai bahasa scripting, PHP mengeksekusi instruksi pemrograman  di  saat runtime .  Tentu  saja,  hasil instruksi  tergantung  pada  data  yg  diproses.  biasanya dipergunakan  untuk software berbasis website yang berjalan  secara  dinamis  dan  dapat  terintegrasi database . PHP tergolong bahasa pemrograman server- side, sehingga script yang  digunakan  dikelola  oleh server .  Jenis server yang  umum  digunakan  adalah Apache, Nginx , dan LiteSpeed .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  adalah  kebutuhan  yang berisi  layanan  apa  saja  yang  nanti  nya  yang  dapat disediakan  oleh  sistem  serta  bagaimana  sistem bereaksi  pada  input  tertentu  dan  bagaimana  perilaku sistem pada situasi tertentu.
Berikut  ini  adalah  kebutuhan  fungsional  dari perancangan aplikasi yang akan dibuat:
a Terdapat  sistem Login  yang dengan  memasukkan user name dan password.
b Terdapat  CRUD  untuk  menambahkan  data alternatif dan kriteria
c Aplikasi  memiliki  halaman  untuk  mengatur penilaian kriteria jenis pupuk
d Aplikasi  menyediakan  fitur  untuk  menghitung matriks perbandingan kriteria
e Aplikasi dapat melakukan dan menampilkan Hasil Perhitungan Nilai AHP
f Aplikasi  dapat  menampilkan  rekomendasi  jenis pupuk terbaik untuk tanman kelapa sawit

## 3.2. 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:
a. Software  web  browser:  Microsoft  Edge,  Google Chrome dan Mozilla Firefox
b. Spesifikasi  Perangkat  keras  :  RAM/Memori 512mb,  Monitor  14”,  Keyboard  Standar,  Mouse Standar, Hardisk minimal 50 gb.
c. Spesifikasi  Sistem Server :  Web  server  Apache serta MySQL sebagai database.
d. Internet dengan kecepatan standard

## 3.3. Struktur Menu
Perancangan  spesifikasi  program  merupakan perancangan  yang  digunakan  untuk  menggambarkan beberapa  menu  dan submenu yang  akan  disediakan dalam  Aplikasi  Sistem  Rekomendasi  Jenis  Pupuk untuk Tanaman Sawit

## 3.4. Struktur Menu Admin
Gambar 1. Struktur Menu Admin
Gambar di atas merupakan struktur menu untuk user yang memiliki hak akses user biasa. Setelah user login ke website  user akan  dialihkan  ke  halaman dashboard dan user dapat melihat model perhitungan AHP

## 3.5. Struktur Menu User
Gambar 2. Struktur Menu User
Gambar di atas merupakan struktur menu untuk user yang memiliki hak akses user biasa. Setelah user login ke website ,  user  akan  dialihkan  ke  halaman dashboard dan user dapat melihat model perhitungan AHP
3.6. Flowchart  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP)
Gambar 3. Alur Flowchart Metode AHP
Pada  proses  pertama  dari flowchart metode AHP  akan  dilakukan  proses input data  dari  skala prioritas kriteria. Kemudian dibuat matriks perbandingan  berpasangan  dari  kriteria  yang  ada. Seteleah  itu  dilakukan  proses  normalisasi  matriks. Dari hasil tersebut kemudian dilakukan penghitungan untuk  nilai  bobot  kriteria,  setelah  itu  dihitung  nilai konsistensi.  Apabila  nilai konsistensi kurang dari  0,1 maka  proses  AHP  akan  diulang  dari  awal  jika  lebih dari  0,1  maka  didapatkan  bobot  kriteria  yang  layak digunakan

## 3.7. Flowchart Sistem Rekomendasi Jenis Pupuk
Gambar 4. Flowchart Aplikasi Rekomendasi Pupuk
Pertama user diarahkan  ke  halaman  utama website .  Kemudian  masuk  ke  halaman login dan memasukkan username dan password . Jika salah maka akan  Kembali  ke  halaman login  website ,  jika  benar sistem akan memeriksa apakah user tersebut memiliki akses admin atau tidak. Jika admin maka akan masuk ke  halaman  admin,  jika  tidak  maka  akan  masuk  ke halaman user. User dapat  memilih  menu  AHP  untuk melakukan proses AHP pada tanaman sawit.

## 3.8. Flowchart Penentuan Jenis Pupuk
Gambar 5. Alur Flowchart penentuan Jenis Pupuk
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  menambah data  kriteria  dan  alternatif  dari  kelapa  sawit  dan menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan  alternatif yang  telah  ditambahkan.  Kemudian  dibuat  matriks perbandingan  berpasangan  dan  menghitung  nilai prioritas  untuk  melakukan  pengecekan  apakah  nilai bobot  dari  kriteria  dapat  digunakan.  Begitupun  juga dengan  alternatif,  dilakukan  matriks  perbandingan berpasangan  dan  menghitung  nilai  prioritas  untuk melakukan  pengecekan  apakah  nilai  bobot  dari alternatif dapat digunakan. Terakhir adalah dilakukan perhitungan  akhir  untuk  mendapatkan  hasil  dan perangkingan jenis pupuk terbaik.

## 3.9. Perhitungan Metode AHP
Sampel yang digunakan untuk penentuan pupuk terbaik  menggunakan  metode  AHP  diambil  data  1 kabupaten  dengan  4  alternatif  dan  3  kriteria  sebagai berikut
a. Perhitungan Kriteria
Langkah  Pertama  adalah  menghitung  Matriks Perbandingan  Kriteria  dan  Matriks  Normalisasi Kriteria
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kriteria Umur Jenis Tanah Kadar Air Umur 1 3 5 Jenis Tanah 0,3332 1 3 Kadar Air 0,2 0,333 1 Jumlah 1,533 4,333 9
Pada  tabel  1.  merupaka  tabel  dari  matriks perbandingan  kriteria.  Nilai  dari  matriks  dengan kriteria yang sama diisi dengan nilai 1, untuk elemen kriteria  yang  berbeda  akan  diisi  dengan  nilai kepentingan  yang  kita  inginkan  seperti  jenis  tanah berbanding umur diisi nilai 3, maka sebaliknya untuk umur  berbanding  jenis  tanah  akan  diisi  dengan  nilai 1/3 yaitu 0.333.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria 𝛌 𝒎𝒂𝒌𝒔 (Nilai Eigen) Jumlah Rata-Rata 0,652 0,692 0,556 1,900 0,633 0,217 0,231 0,333 0,781 0,260 0,130 0,077 0,111 0,318 0,106 1,000
Pada  tabel  2.  Mencari  nilai  eigen  yang  didapat dengan cara mengalikan setiap kolom dengan jumlah nilai  dari  tiap  bari  kriteria.  Kemudian  dilakukan penjumlahan untuk setiap baris lalu didapatkan jumlah dan  kemudai  dicari  nilai  prioritas  dengan  membagi nilai jumlah dengan jumlah kriteria yang ada
Tabel 3. Nilai CR λ maks 3,055 CI 0,028 CR 0,048
Pada  tabel  3.  dilakukan  perhitungan  untuk mencari  nilai  λ  maks  dan  CI.  Setelah  itu  baru  bisa mencari  nilai dari CR, apabila nilai CR  <= 0,1 maka nilai dari CR dikatakan konsisten dan dapat digunakan.
b. Perhitungan Alternatif
Langkah selanjutnya adalah menghitung Matriks Perbandingan  untuk  setiap  alternatif  dan  Matriks Normalisasi  untuk  setiap  alternatif  sama  seperti kriteria
Tabel 4. Matriks Perbandingan Alternatif Umur
TBM0 TBM1 TBM2 TBM0z 1 5 7 TBM1 0,200 1 3 TBM2 0,143 0,333 1 Jumlah 1,343 6,333 11
Pada  tabel  4.  merupaka  tabel  dari  matriks perbandingan  alternatif  umur.  Nilai  dari  matriks
dengan alternatif yang sama diisi dengan nilai 1, untuk elemen  kriteria  yang  berbeda  akan  diisi  dengan  nilai kepentingan yang kita inginkan.
Tabel 5. Matriks Perbandingan Alternatif Umur 𝛌 𝒎𝒂𝒌𝒔 (Nilai Eigen) Jumlah Rata-Rata 0,652 0,692 0,556 1,900 0,633 0,217 0,231 0,333 0,781 0,260 0,130 0,077 0,111 0,318 0,106 1,000
Pada  tabel  5.  Mencari  nilai  eigen  yang  didapat dengan cara mengalikan setiap kolom dengan jumlah nilai  dari  tiap  bari  kriteria.  Kemudian  dilakukan penjumlahan untuk setiap baris lalu didapatkan jumlah dan  kemudai  dicari  nilai  prioritas  dengan  membagi nilai jumlah dengan jumlah kriteria yang ada
Tabel 6. Nilai CR λ maks 3,055 CI 0,028 CR 0,048
Tabel  6.  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari nilai λ maks dan CI. Setelah itu baru bisa mencari nilai dari CR, apabila  nilai CR  <= 0,1  maka nilai dari  CR dikatakan konsisten dan dapat digunakan.
Tabel 7. Matriks Perbandingan Alternatif Jenis Tanah
Kering Lembab Basah Kering 1 0,143 0,2 Lembab 7 1 3 Basah 5 0,333 1 Jumlah 13 1,476 4,2
Pada  tabel  7.  merupaka  tabel  dari  matriks perbandingan alternatif jenis tanah. Nilai dari matriks dengan alternatif yang sama diisi dengan nilai 1, untuk elemen  kriteria  yang  berbeda  akan  diisi  dengan  nilai kepentingan yang kita inginkan.
Tabel 8. Matriks Perbandingan Alternatif Jenis Tanah 𝛌 𝒎𝒂𝒌𝒔 (Nilai Eigen) Jumlah Rata-Rata 0,077 0,097 0,048 0,221 0,074 0,538 0,677 0,714 1,930 0,643 0,385 0,226 0,238 0,849 0,283 1,000
Pada  tabel  8.  Mencari  nilai  eigen  yang  didapat dengan cara mengalikan setiap kolom dengan jumlah nilai  dari  tiap  bari  kriteria.  Kemudian  dilakukan penjumlahan untuk setiap baris lalu didapatkan jumlah dan  kemudai  dicari  nilai  prioritas  dengan  membagi nilai jumlah dengan jumlah kriteria yang ada
Tabel 9. Nilai CR
λ maks  3,097 CI 0,048 CR 0,083
Tabel  9.  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari nilai λ maks dan CI. Setelah itu baru bisa mencari nilai dari CR,  apabila  nilai CR  <= 0,1  maka nilai dari  CR dikatakan konsisten dan dapat digunakan.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Alternatif Kadar Air
<10% 10-40% 41-45% <10% 1 0,143 0,5 10-40% 7 1 7 41-45% 2 0,143 1 Jumlah 10,000 1,286 8,5
Pada  tabel  10.  merupaka  tabel  dari  matriks perbandingan  alternatif  kadar  air.  Nilai  dari  matriks dengan alternatif yang sama diisi dengan nilai 1, untuk elemen  kriteria  yang  berbeda  akan  diisi  dengan  nilai kepentingan yang kita inginkan.
Tabel 11. Matriks Perbandingan Alternatif Kadar Air 𝛌 𝒎𝒂𝒌𝒔 (Nilai Eigen) Jumlah  Rata-Rata 0,077  0,097  0,048 0,221 0,074 0,538  0,677  0,714 1,930 0,643 0,385  0,226  0,238 0,849 0,283 1,000
Pada table 11.  Mencari  nilai eigen  yang didapat dengan cara mengalikan setiap kolom  dengan jumlah nilai  dari  tiap  bari  kriteria.  Kemudian  dilakukan penjumlahan untuk setiap baris lalu didapatkan jumlah dan  kemudai  dicari  nilai  prioritas  dengan  membagi nilai jumlah dengan jumlah kriteria yang ada
Tabel 12. Nilai CR λ maks 3,097 CI 0,048 CR 0,083
Tabel 12. dilakukan perhitungan untuk mencari nilai λ maks  dan CI. Setelah  itu baru bisa  mencari  nilai  dari CR,  apabila  nilai  CR  <=  0,1  maka  nilai  dari  CR dikatakan konsisten dan dapat digunakan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  skematis  pengujian meliputi tampilan aplikasi dan pengujian fungsionalitas dijelaskan sebagai berikut

## 4.1 Halaman Login
Pada  Gambar  6  merupakan  tampilan  dari halaman login kedalam website sistem rekomendasi  pupuk  sawit  menggunakan  metode ahp

## 4.2 Halaman Data Alternatif
Gambar 7. Halaman Data Alternatif
Pada  Gambar  7  merupakan  tampilan  dari halaman  data  alternatif  dari  pupuk  yang  dipakai untuk  tanaman  kelapa  sawit  dan  user  dapat menambah  data  alternatif  dengan  cara  menekan tombol tambah data.

## 4.3 Halaman Data Kriteria
Gambar 8. Halaman Data Kriteria
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  dari halaman data kriteria dari tanaman kelapa sawit dan user  dapat  menambah  data  kriteria  dan  bobot  dari kriteria dengan cara menekan tombol tambah data

## 4.4 Halaman Sub Kriteria

## Gambar 9. Halaman Sub Kriteria
Pada  Gambar  9  merupakan  tampilan  dari halaman data sub kriteria dari tanaman kelapa sawit dimana  user  dapat  menambah  data  sub  kriteria  dan bobot  bobotnya  berdasarkan  kriteria  yang  sudah
dimasukkan  di  halaman  data  kriteria  dengan  cara menekan tombol tambah data.

## 4.5 Halaman Pembobotan

## Gambar 10. Halaman Pembobotan
Pada  Gambar  10  merupakan  tampilan  dari halaman pembobotan  yang akan  menampilkan data dari  matriks  nilai  bobot  kriteria  dan  matriks  nilai bobot  alternatif  berdasarkan  kriteria  dan  alternatif yang sudah dimasukkan di halaman sebelumnya.

## 4.1 Halaman Perhitungan
Gambar 11. Halaman Perhitungan
Pada  Gambar  11  merupakan  tampilan  dari halaman perhitungam yang akan menampilkan hasil dari  perhitungan  data  yang  sudah  dimasukkan  di halaman sebelumnya dan menampilkan perangkingan  pupuk  sawit  terbaik  menggunakan metode ahp.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, sistem rekomendasi penentuan  pupuk  sawit  berbasis  web  ini  dapat memudahkan pihak Dinas Pertanian Bengkulu Selatan untuk  melakukan  perhitungan  penentuan  pupuk terbaik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  pungujian Black Box yang telah dilakukan dimana tiap-tiap komponen berjalan  dengan  semestinya.  Pada  hasil  pengujian metode  perhitungan  AHP  manual di  Microsoft  Excel dengan  Perhitungan  AHP  di  Sistem.  Nilai  rata-rata yang  didapatkan  dari  perhitungan  berada  dibawah  1 yang  artinya  nilai  konsistensi  dari  perhitungan  dapat digunakan  dengan  pupuk  organik  sebagai  pupuk pilihan terbaik. Diharapkan untuk penelitian selanjutnya  untuk  dibuatkan  halaman  panduan penggunaan website ini  dan  juga  untuk  penelitian
selanjutnya  untuk  membuat  report  pada  bagian halaman  perhitungan  agar  dapat  menampilkan  hasil dari pupuk terbaik dalam bentuk laporan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ari  Mustofa,  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  Saw  Menentukan  Dosis Pemupukan Pada Tanaman Kelapa Sawit Dengan Menggunakan  (Poc)  Nasa, Jurnal  Intra-Tech , (2017): 47-54 .
[2] Arsyad  AR,  Heri  Junedi  dan  Yulfita  Farni, Pemupukan  Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Potensi Produksi  Untuk  Meningkatkan  Hasil  Tandan Buah  Segar  (TBS)  Pada  Lahan  Marginal Kumpeh, Jurnal  Penelitian  Universitas  Jambi Seri Sains , (2012).
[3] Ira  Indriastuti,  Febriana  Santi  Wahyuni,  F.X Ariwibisono,  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, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) (2021): 200-208 .
[4] Linda  Wahyuni,  Surya  Darma,  M.  Rhifky Wayahdi, Sistem Pakar Mengidentifikasi Gejala Defisiensi  Unsur  Hara  Pada  Tanaman  Kelapa Sawit, Seminar Nasional Informatika , (2014)
[5] Limbong, Tonni dkk. (2020). Sistem Pendukung Keputusan:  Metode  &  Implementasi.  Sumatera Utara: Yayasan Kita Menulis .
[6] Wahyuni Yahyan, Muhammad Ilham A Siregar, Pemilihan  Pupuk  Pada  Tamanam  Padi  Berbasis Web  Untuk  Meningkatkan  Hasil  Panen  Dengan Menggunakan  Metodhe  Analitical  Hierarcy Proses , Rang Teknik Journal , (2020): 173-177 .