## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS TANAMAN PANGAN BERDASARKAN KANDUNGAN TANAH MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN ALGORITMA GENETIKA

## Yuliani Indrianingsih, Winda Susyanti Naibaho
Program  Studi  Teknik Informatika Sekolah Tinggi  Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Samosir  regency  is  a from   North  Sumatera  province  which  dominantly  people  is  live  on agriculture.  The  most  o f the farmers  using autodidact  learning to determining the  types  o f plants that  will  be  process  the  appropriate  with  their  land,  where  farmers  ju st  learn  from   their experiences and exchange  opinion with another farmers.  Based o f the problem,  the  system will be built by Analytical Hierarchy Process (AHP) with Genetic Algorithm.  The result o f the  testing from method Analytical Hierarchy Process  (AHP)  obtained result with  consistency  ratio  values  <  0,1, which is -0,5936 while  the result o f the  testing from  Genetic Algorithm obtained value  o f the fitness is  157,25.  Based  on  the  test  results,  it  can  be  concluded  that  the  method Analytical Hierarchy Process  (AHP)  obtained the  result more  consistent with  the  value  o f consistency ratio should be  < 0.1.  so  it will be  easier  to  making decision,  while  on  the  analysis  o f Genetic Algorithm,  obtained result  are  probabilistic  as  always  having  random process,  so  that  decision  making  can  not  be consistent.  So,  Decision Support System  to determination ofplants based by contents o f soil which are good and suitable is method Analytical Hierarchy Process (AHP).
Keywords : Analytichal Hierarchy Process (AHP),  Genetic Algorithm, Food Plants.

## 1.  Pendahuluan
Kabupaten  Samosir  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  dominasi  penduduknya  hidup  dari bercocok tanam.  Banyaknya  masyarakat  petani  Samosir yang masih belajar  secara  otodidak  dalam penentuan jenis  tanaman  yang  akan  diolah  mengakibatkan  hasil  panen  pertanian  tidak  maksimal, sehingga  dibutuhkannya  suatu  sistem  yang dapat membantu agar hasil  panen pertanian  dapat lebih maksimal lagi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka  dibangunlah  sebuah  system  berbasis  web  yang mampu  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Sistem  berbasis  web  ini  dibangun  dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Algoritma  Genetika.  Dalam pembuatannya,  system ini menggunakan jenis unsur hara sebagai  criteria dan jenis tanaman sebagai alternatifnya,  yang  dimana  nantinya  system  ini  akan  memberikan  informasi  kesesuaian  tanaman yang akan diolah oleh masyarakat.

## 2.  Kajian Pustaka
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan  system informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data.  Sistem  ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam bentuk semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur,  dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

## S.  Metode Penelitian

## S.1  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan ,Algoritma Genetika
Analytical Hierarchy  Process (AHP)  oleh  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  tahun 198G,  merupakan  proses  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  perbandingan berpasangan (pairwase  comparisons) untuk  menjelaskan  faktor  revaluasi  dan  factor  bobot  dalam kondisi  multi  faktor.  Beberapa  prinsip  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan Analytical Hierarchy Process (AHP), yaitu  : 1.  Membuat hierarki
2.  Menentukan prioritas elemen dengan membuat perbandingan berpasangan
Tabel  1  Skala Perbandingan Elemen
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu  sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya 2, 4,  ó,  8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebaikan Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktifitas j, maka j  mempunyai nilai kebaikannya dibanding dengan i. 3.  Sintesis
4.  Mengukur Konsistensi
5.  Menghitung Konsistensi IndekslConsistency Index (CI)
CI = (X m aks)/n....................................................................................................... (1) dimana:  CI = Consistency Index n = banyaknya elemen
Xmaks = lamda maksimal
6.  Menghitung Rasio KonsistensilConsistency Ratio (CR)
CR = C I/IR ............................................................................................................. (2)
dimana  :  CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index
IR = Index Random Consistency Tabel 2 Nilai Indeks Random UkuranMatriks Nilai IR 1,2 G,GG 3 G,58 4 G,9G 5 1,12 ó 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 1G 1,49 11 1,51
Volum e 4,  N om or 2,  Novem ber 2015
12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
7.  Memeriksa  Konsistensi  Hirarki  dengan  nilai Consistency  Ratio kurang  atau  sama  dengan 0,1.

## 3.2 Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  seorang  professor  psikologi  dan  ilmu computer  yaitu  John  H.  Holland  (1975).  Algoritma  genetika  adalah  algoritma  pencarian  heuristik yang  didasarkan  atas  mekanisme  evolusi  biologis.  Beberapa  tahapan  yang  diperlukan  di  dalam Algoritma Genetika, yaitu  :
1.  Inisialisasi populasi awal
2.  Evaluasi nilai fitness
Setiap gen yang merepresentasikan tanaman memiliki nilai  dari  setiap kriteria. Nilai = £(Bi  * K i) .................................................................................................   (3) Dimana  : Bi = Bobot criteria ke-i Ki = Kriteria ke-i Fitness yaitu  rata-rata  dari  total  jumlah  nilai  semua  tanaman  yang  dikalikan  dengan bobotnya.
n* Nilain+(n -  1) *Nilai  H ---l-Nilain _
Fitness =------- — ---- ------- 1---------- — ................................................................. (4) n v  ' 3.  Untuk mencapai maksimum generasi
a.  Seleksi
Metode seleksi yang digunakan adalah seleksi Roda Roulette (Roulette  Wheel Selection) - Hitung total fitness (F)
To tF t tn e ss  =  £ k =  1,2,..., popsize.............................................. (5)
- Hitung fitness relatif tiap individu ^ ......................................................................................................... (6)
TotFitness
- Hitung fitness komulatif
Dimana  : <7i  =  Pi -  i  +  Pfci k = 2,3,  . ,  popsize............................................. (7)
- Pilih  induk  yang  akan  menjadi  kandidat  untuk  disilangkan (crossover) dengan  cara bangkitkan  bilangan  random  r.  Jikaqfc  < r dan - 1 >  r,  maka pilih kromosom  ke  (k+1) sebagai kandidat induk.
b. Crossover
Perkawinan silang (crossover) dilakukan atas dua kromosom dari  orang tua yang terpilih pada proses seleksi untuk menghasilkan kromosom anak (offspring). c.  Mutasi
Mutasi  ini  berperan  untuk  menggantikan  gen  yang  hilang  dari  populasi  akibat  proses seleksi  yang  memungkinkan  munculnya  kembali  gen  yang  tidak  muncul  pada inisialisasi populasi.
d.  Lakukan evaluasi fitness setiap individu pada P ’  (generasi)
e.  Bentuk populasi baru  : P (generasi) =  {P (generasi-1) yang survive, P ’(generasi)}.

## 3.3 PERANCANGAN APLIKASI

## 3.3.1  Diagram Konteks
Diagram  konteks  dibuat  untuk  menggambarkan  sumber  serta  tujuan  data  yang  akan  diproses atau  dengan  kata  lain  diagram  tersebut  digunakan  untuk  menggambarkan  system  secara umum/global  dari keseluruhan sistem yang ada.

## Gambar  1  Diagram Konteks

## 3.3.2 DAD Level 0
DAD  level  0  merupakan  tahapan  proses  yang  ada  di  dalam  diagram  konteks,  yang penjabarannya lebih terperinci.

## Gambar 2 DAD Level  0

## 3.3.3 DAD Level 1  Proses Admin
DAD  level  1  proses  admin  merupakan  penjabaran  bagian  admin  terhadap  sistem  yang  ada. Admin dapat melakukan proses manipulasi data yang akan mendukung proses sistem user.
V _ _ _ _ _ J

## Gambar 3  DAD Level  1  Proses Admin

## 3.3.4 DAD Level  1  Proses  User
DAD  level  1  Proses Use ini  merupakan  penjabaran  bagian user. Dalam  proses  ini, user yang sebagai  pengguna dalam pengujian  system  akan menginputkan nilai  unsur hara yang akan  diproses oleh sistem.  Setelah itu, hasil perhitungan akan dikembalikan kepada user sebagai output (keluaran) dalam bentuk grafik untuk mengetahui  keputusan akhir yang diberikan oleh sistem.
Gambar 4 DAD Level  1  Proses User

## 3.3.5  Flowchart Program  User
Flowchart program user merupakan  gambaran  yang  mendeklarasikan  alur  program  yang terdapat pada bagian user (pengguna).
Gambar 5 Flowchart Program User SPK Tanaman Pangan

## 4.  Hasil Dan Pembahasan

## 4.1 Halaman Kriteria AHP
Halaman  Kriteria  AHP  merupakan  halaman  yang  berfungsi  untuk  memasukkan  nilai perbandingan yang akan dihitung.
Perhitungan Kriteria

## Gambar 6 Halaman Kriteria AHP

## 4.2 Halaman Alternatif AHP
Halaman  Alternatif  AHP  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai-nilai alternative berdasarkan kriteria -  kriteria yang sudah ada.

## Gambar 7 Halaman Alternatif AHP

## 4.3 Halaman Hasil AHP
Halaman  Hasil  AHP  merupakan  halaman  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  akhir  dari proses perhitungan AHP.
H a s i l   P e r h i t u n g a n   A H P
Alternatif KTK Kejejiulian B n PHH20 CfN Postor Kalium Natrium Kalsium Magnesium Carbon Hasil i !il.3  Kriteria 0.1255 0.1883 81785 01044 0 0647 01316 0 0382 0 0618
00226 00243 Padi 06128 0.5531 8 5708 0 5329 0 4824 04824 04658 0 4658 05579 04824 8 5322 Jagung 1 2551 0.2448 8 228) 0 2729 8 2718 0 2718 0 2772 0 2772 02633 02718 8 2577 Ketela » 0887 0.1273 81361 01276 81575 01575 01611 01611 01219 01575 0136 Uli Rambat 0.0435 0.0748 0.0642 0.0667 0.0883 0.0883 0.096 0.096
0.0569 0.0883 0.0741

## Gambar 8 Halaman Hasil AHP

## 4.4 Halaman Set Parameter AG
Halaman  Set Parameter AG merupakan  halaman yang digunakan untuk menentukan parameter dari  algoritma  genetika,  yang  menggunakan  ukuran  populasi,  maksimum  generasi,  probabilitas crossover dan probabilitas mutasi  sebagai parameternya.

## Gambar 9 Halaman Set Parameter AG

## 4.5 Halaman Set Bobot AG
Halaman  Set  Bobot  AG  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  menentukan  bobot  dari algoritma genetika.
Action Id Tanaman KTK Kejenuhan Basa PH H20 C,'H Posfor Kaliu m N atrium K alsiu m M agnesium A lu m in iu m Edit Nilai Bobot Tanaman
3 4 2 i 1 5 1 3 2 5 1 2 4 2 1 4 1 3 2 1 Ë 3 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 Ë 3 3 3 1 2 1 1 2 2 2 5 m g ! 4 2 5 2 2 2 i Ë 3

## Gambar  10 Halaman  Set Bobot AG

## 4.6 Halaman Hasil Algoritma Genetika
Halaman  Hasil  Algoritma  Gennetika  merupakan  halaman  yang  menampilkan  perhitungan agoritma genetika secara detail.

## Gambar  11  Halaman Hasil Algoritma Genetika

## 4.7 Halaman Perbandingan Metode
Halaman  Perbandingan  Metode  merupakan  halaman  yang  menampilkan  perbandingan  hasil perhitungan akhir kedua metode, yaitu AHP dan Algoritma Genetika.
Ht til P e rj n g ki o g in N iU i AM P SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  JENIS  TANAMAN  PANGAN  BERDASARKAN  KANDUNGAN  TANAH  MENGGUNAKAN  METODE

## Gambar  12 Halaman Perbandingan Metode
V o lu m e 4, N o m o r 2, No ve m b er 2 0 1 5

## 4.8 Perhitungan Manual dengan Perhitungan Sistem AHP
Tabel  3 Analisa Perhitungan Manual AHP _______ Perhitungan Kriteria______ KTK Kejenuhan Basa PH H20 C/N Posfor Kalium Natrium Kalsium Magnesium Carbon Hasil Nilai 0,1255 0,1883 0,1786 0,1044 0,0647 0,1316 0,0982 0,0618 0,0226 0,0243 Padi 0,6128 0,5531 0,5708 0,5329 0,4824 0,4824 0,4658 0,4658 0,5579 0,4824 0,5322 Jagung 0,2551 0,2448 0,2289 0,2729 0,2718 0,2718 0,2772 0,2772 0,2633 0,2718 0,2577 Ketela 0,0887 0,1273 0,1361 0,1276 0,1575 0,1575 0,1611 0,1611 0,1219 0,1575 0,136 Ubi Rambat 0,0435 0,0748 0,0642 0,0667 0,0883 0,0883 0,096 0,096 0,0569 0,0883 0,0741 Hasil  Perhitungan  AHP Alternatif K T K K e j e n u h a n   B a s a P H   H 2 0 C/N P o s fo r K a liu m N a triu m K a ls iu m M a g n e s iu m Nilai Kriteria 0  1255 0  1883 0  1786 0  1044 0  0647 0  1316 0  0982 0  0618 0  0226 Padi 0  6128 0.5531 0  5708 0  5329 0 4824 0 4824 0 4658 0 4 6 5 8 0  5579 Jagung 0  2551 0 2448 0.2 289 0  2729 0 2718 0  2718 0 2772 0 2772 0  2633 Ketela 0  0887 0  1273 0  1361 0  1276 0  1575 0  1575 0  1611 0  1611 0  1219 Ubi  Rambat 0  0435 0  0748 0  0642 0  0667 0  0883 0  0883 0  096 0  096 0  0569
4.9 Perhitungan  Manual dengan Perhitungan Sistem Algoritma Genetika
Tabel 4 Analisa Perhitungan Manual Algoritma Genetika Populasi Ke- Kromosom Fitness PopulasiKe - 0 4 1 2 3 156,25 PopulasiKe -  1 2 4 3 1 137,5 PopulasiKe -  2 4 3 1 2 156,75 PopulasiKe -  3 4 3 1 2 156,75 PopulasiKe -  4 4 3 2 1 148,75 PopulasiKe- 5 1 4 2 3 157,25 PopulasiKe -  6 2 4 3 1 137,5 PopulasiKe -  7 2 4 3 1 137,5 PopulasiKe -  8 4 3 2 1 148,75 PopulasiKe - 9 4 3 2 1 148,75

## 4.8 Hasil Perbandingan AHP dengan Algoritma Genetika

## Gambar  13  Hasil Perbandingan AHP dengan Algoritma Genetika

## 5.  Penutup

## 5.1 Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilaksanakan, maka dapat diambil kesimpulan, yaitu  :
1.  Sistem  dapat  menentukan jenis  tanaman  yang  cocok  berdasarkan  kandungan  unsur  hara  yang dimasukkan
2.  Jenis tanaman yang sudah diujicoba suda hproduktif pada kandungan unsur hara yang diujikan
3.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  maka  metode Analitychal  Hierarchy  Process (AHP)  dan Algoritma  Genetika  dapat  diterapkan  pada  system  pendukung  keputusan  penentuan  tanaman pangan  ini.  Pada  metode  AHP  diperoleh  hasil  dengan  nilai  rasio  konsistensi  <  0,1,  yaitu  - 0,5936,  sedangkan  pada  Algoritma  Genetika  diperoleh  hasil  dengan  nilai fitness 157,25.  Pada metode Analitychal Hierarchy Process (AHP)  diperoleh hasil yang lebih konsisten dengan nilai rasio  konsistensi  harus  <  0,1  sedangkan  pada  Algoritma  Genetika  tidak  sebaik Analitychal Hierarchy Process (AHP)  yang  selalu  memberikan  hasil  konsisten  karena  Algoritma  Genetika memiliki  kelemahan  yang  selalu  berhubungan  dengan  bilangan random sehingga  hasilnya bersifat  probabilistik.  Jadi,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Tanaman  Pangan Berdasarkan  Kandungan  Tanah  yang  baik  dan  sesuai  adalah  metode Analitychal  Hierarchy Process (AHP).

## 5.2 Saran
Melalui  analisis system maka dapat diketahui bagaimana cara kerja sistem,  sehingga didapatkan saran-saran  untuk  pengembangan  ke  depannya  agar  tercipta  sistem  yang  lebih  maksimal  dan efisien, yaitu  :
1.  Sistem dilakukan juga untuk pengujian tanaman-tanaman yang lain 2.  Menambah criteria tanaman (unsur hara) agar hasil yang diberikan system lebih optimal
3.  Membuat tampilan yang  lebih  rapi  dan  sederhana (user friendly) agar  lebih  mudah  digunakan oleh user.

## Daftar Pustaka
Husni,  Imam.  2010. Sistem  Informasi  Pendukung Keputusan  Pada  Seleksi  Penerimaan  Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Kusrini.  2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.Yogyakarta.Andi Offset
Kusumadewi,  Sri  &Purnomo,  Hari.2005 .Penyelesaian  Masalah  Optimasi  Menggunakan  Teknik- Teknik Heuristik .  Yogyakarta.  Graha Ilmu
Sutedjo. MulMulyani.  Kartasapoetra, A.G. 2005.Pengantar Ilmu  Tanah, Jakarta, Rineka Cipta Perdana,  Ari  Satria.  2013. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jenis  Laptop  Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Raharjo,  Budi.  2011. Belajar  Otodidak  Pemrograman  Web  dengan  PHP+Oracle. Bandung. Informatika Bandung
Sumartini Dana.  Purnomo Budi  Santoso dan D.  J.  Djoko H.  S.  2012. Sistem Pendukung Keputusan Pengobatan  Penderita  Diabetes  Menggunakan  Integrasi  Decision  Table  Dan  Algoritma Genetika.Jurnal EECCIS Vol.6, No.1