## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Biji Kopi Berkualitas Menggunakan Metode Weighted Product
Ade Syahputra * , Budi Arifitama *
 Universitas Trilogi
Prodi Teknik Informatika Jl. TMP Kalibata No.1 , Indonesia
E-mail: adesyahputra@trilogi.ac.id , budiarif@trilogi.ac.id

## Abstrak
Biji kopi merupakan salah satu ko moditas terbesar di Indonesia, tingkat konsumsi dari kopi makin d iminati seiring berjalan waktu olahan hasil kopi o leh masyarakat Indonesia. Na mun  dala m menentukan biji kop i berkua litas harus sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan,  dikarenkan  beda  jenis  kopi  yang  digunakan  dalam  proses sangrai maupun penyeduhan me mberikan  rasa yang berbeda dari tiap  kopi yang dihasilkan. Tujuan penelitian  ini adalah untuk dapat menentukan peringkat  jen is biji kopi mana yang berkua litas dengan menggunakan pendekatan  Sistem Pendukung  Keputusan  mengenai  kualitas  biji  kopi  dengan  Metode  Weighted  Product  (WP).  Metode  we ighted product  digunakan  dala m  penelitian  ini  dikarenakan  cocok  untuk  diterapkan  dengan  me mbandingkan  biji  kopi dengan  kriteria  yang  dimiliki  dengan  mengka likanya  untuk  mendapatkan  hasil  pe meringkatan.  Kriteria  pada penelitian ini terdiri dari 5 kriteria yaitu , Aro ma, Rasa, Harga, Roasting dan Body. Hasil a khir dari pe meringkatan dengan menggunakan metode Weighted Prodect ysitu urutan pertama kopi Su matra (0,2089), kopi  Ubud (0,2082) dan Kopi Kenya (0,2005).

## Kata  kunci: Biji Kopi,  Sistem Penunjang  Keputusan  Biji Kopi,  Weighted  Product

## Abstract
Coffee  beans are one of the largest commod ities in  Indonesia, the level of consumption of coffee is increasingly in demand  as  time  goes  by  the  processing  of  coffee  products   consumed  by  the  people  of  Indonesia.  Howeve r,  in determining quality coffee beans, it must co mply with predetermined criteria.  The different types of coffee used in the roasting and brewing process provide a different taste for each coffee produced. The purpose of this study was to determine wh ich types of coffee beans are of high quality by using a Dec ision Support System approach regarding the quality of coffee beans using the Weighted Product (WP) Method. The we ighted product method is used in this study because it is suitable to be applied by comparing coffee beans with the criteria they have by multip lying them to get the ranking results. The criteria in this study consisted of 5 criteria, na me ly, Aro ma, Taste, Price, Roasting and Body. The  final result of the ran king  using the Weighted Product method is Su matra  coffee (0.2089), Ubud coffee (0.2082)  and Kenya coffee (0.2005).
Keywor ds  : Coffee  beans,  Decision Support  System, Weighted  Product

## 1. Pendahuluan
Kopi merupakan salah satu hasil ko moditi perkebunan yang  me miliki  nilai  e konomis  yang  cukup  tinggi diantara  tanaman  perkebunan  lainnya  dan  berperan penting  sebagai  sumber  devisa  negara.  Kopi  t idak hanya  berperan  penting  sebagai  sumber  devisa me la inkan  juga  merupakan   sumber  penghasilan  bagi tidak kurang dari satu setengah juta jiwa  petani kopi d i Indonesia.
Menentukan  biji  kopi  berkualitas  harus  tepat  sesuai dengan  standar  dan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan sebelumnya[1],[2]. Me mbuat keputusan penentuan biji kopi berkualitas, diperlu kan sebuah sistem yang tepat menganalisa permasalahan, a kurat, da la m penyelesaian  dan  efisien  penyajian  data.  Salah  satu sistem yang tepat sesuai dengan permasalahan tersebut yaitu sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem informasi be rbasis komputer yang mela kukan pendekatan  untuk  menghasilkan  berbagai  alternatif
e -ISSN: 2548-9828
keputusan  untuk  me mbantu  pihak  tertentu  dala m menangani  permasalahan  dengan  menggunakan  data dan  model  [3],[4],[5]. Pengamb ilan   keputusan me rupakan hasil suatu proses pemilihan dari berbagai alternatif  t indakan  yang  mungkin  d ipilih  dengan me kanis me tertentu, dengan tujuan untuk menghasilkan  keputusan  yang  terbaik.  Sistem  yang akan  dibuat  untuk  SPK  ini  ada lah  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  biji  kopi  berkualitas menggunakan  metode  Weighted  Product.  Adapun kriteria  pe milihan  b iji  kopi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  berdasarkan  aro ma,  rasa  harga, roasting  dan  Body  dimana  berdasarkan  penelitian terdahulu ke lima kriteria tersebut baik untuk diguakan sebagai  pembobotan  penialain  krite ria [6].  Sedangkan alternatif yang digunakan pada penelitian  ini adalah  5 buah  biji  kopi  ya itu  Su matra,Ubud,Kenya,Kinta mani dan Columbia.
Berdasarkan  permasalahn  tersebut,  maka  d igunakan salah satu satu metode untuk  menyelesaikan  masalah pengambilan  keputusan  adalah  metode  Weighted Product (WP), yaitu suatu metode yang menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  d i mana  rat ing  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu dengan  bobot  yang  bersangkutan  proses  ini  sama halnya dengan proses normalisasi. Pe manfaatan sistem pendukung keputusan dengan metode Weight Product (WP) sangat tepat jika  diterapkan  pada permasalahan tersebut. Keleb ihan  menggunakan metode WP adalah lebih  e fisien,  ka rena  waktu  yang  dibutuhkan  dala m perhitungannya lebih singkat.
Beberapa penelitian  sebelumnya juga telah  me mbahas penggunaan metode weighted product (WP) dalam ba yang berkaitan dengan penelitian  - penelit ian tersebut yaitu dalam menentukan laptop terbaik dengan metode Weighted  Product  (WP)[7],[8],[9].  Untuk  me mbantu menga mbil  keputusan  dalam  menentukan  laptop terbaik. Me mbuat sistem keputusan untuk menentukan biji  kopi  berkualitas  menggunakan  metode  Simp le Additive Weighting [10],[11].    Berdasarkan  beberapa jurnal yang men jadi re ferensi, peneliti me milih metode Weighted  Product  pada  penelitian  yang  dila kukan sebagai pembanding dari metode lainnya.

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  pengembangan yaitu  menge mbangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan dala m  menentukan  biji  kopi  berkua litas.  Data  yang dibutuhkan dalam  menentukan biji  kopi berkualitas di dapat.
Dala m  merancang  Siste m  Pendukung  Keputusan Menentukan  Biji  Kopi  Be rkua litas  menggunakan metode Weight Product (WP) [12],[13]. Dala m metode Weight  Product  (WP),  adalah  metode  pengambilan keputusan menggunakan perka lian untuk menghubungkan nilai krite ria, yang dimana nilai untuk setiap kriteria harus dipangkatkan  dulu dengan bobot kriteria  yang  bersangkutan.  Be rikut  adalah   kerangka teori  dari tahapan WP

## Gambar  1. Tahapan  Metode  Weighted  Product
Tahapan pertama seperti yang telah diliustrasikan pada Ga mbar  1,  ya itu  dilaku kan  penentuan  antara  tiap kriteria dari penelit ian dan alternative yang ke mudian dari  nila i  pe mbootan  yang  telah  ditetapkan  untuk masing  masih  kriteria  dan  a lternatif  pada  metode weighted product maka dilaku kan perbaikan normalisasi  bobot dengan rumus sebagai berikut  :
W j =
Keterangan : Wj = Bobot Atribut
= Penjumlahan  Bobot Atribut
Yang  ke mud ian  diikuti  dengan  penentuan  preferensi dari setiap alternatif yang digunakan.
Keterangan :
Vi  = Hasil preferensi alternatif ke-i
Xij  = Nilai  Variabel  dari alternatif pada setiap atribut
Wj = Nilai  Bobot Kriteria n = Banyaknya Kriteria
i = Nilai  Alternatif
j = Nilai  Kriteria
* = Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Dari hasil tersebut dilakukan perangkingan akhir untuk menentukan urutan dari penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Biji kopi yang digunakan pada penelitian in i yaitu dari 5 jenis biji kopi yaitu Su matra,Ubud,Kenya,Kinta mani dan  Colu mb ia.  Dimana  kritearia   yang  digunakan dala m  penelitian  ini  terdapat  5  kriteria  yaitu  aro ma, rasa harga, roasting dan Body.

## Tahap  Perhitungan  Metode  WP
Berikut adalah tahap-tahap dalam  mela kukan perhitungan metode WP :
1) Menentukan  Krite ria  dala m  menentukan  biji kopi yang berkualitas
Tabel  1. Kriteria Kriteria  (Ci) Nama  Kriteria C1 Aroma C2 Rasa C3 Harga C4 Roasting C5 Body
2) Menentukan  jenis  atribut  kriteria (Ci) termasuk  da la m  bentuk  atribut benefit atau cost .  Benefit   merupakan   nilai  terbesar  dari suatu  kriteria  sedangkan  Cost  merupakan nila i terkecil dari suatu kriteria . Data  kriteria
yang  ditentukan  jenisnya  dapat  dilihat  pada Tabel  2.
Tabel  2. Jenis Atribut  Kriteria Kriteria  (Ci) Jenis Atribut  Kriteria C1  : Aroma Benefit C2  : Rasa Benefit C3  : Harga Cost C4  : Roasting Benefit C5  : Body Benefit 3) Menentukan  nila i  bobot  per  kriteria  (W ij ). Nila i  bobot  berada  di  antara  1%-100%.
Dengan  nilai  bobot  1%  sebagai  nilai  bobot terkecil,  dan  100%  merupakan  n ila i  bobot terbesar.  tabel  bobot  kriteria   dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Nilai Bobot  Kriteria
Kriteria  (Ci) Bobot  Kriteria C1  : Aroma 5 C2  : Rasa 4 C3  : Harga 4 C4  : Roasting 3 C5  : Body 2
4) Menentukan  para meter  dari  setiap  kriteria. Para meter  in i  didapat  berdasarkan  data Person  in  Charge  PT.  Starbucks  Indonesia.
Tabel parameter dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Tabel  Parameter
Kriteria Parameter Nilai Aroma - Tanah - Kacang - Citrus - Coklat 0-30 31-50 51-70 71-100 Rasa - Pahit - Asam - Cocoa 0-40 41-70 71-100 Harga - 95-120rb - 130-200rb 0-50 51-100 Roasting - Blonde - Medium - Dark 0-40 41-70 71-100 Body - Full  body - Light body 0-50 51-100

## 5) Menentukan Nilai  Bobot Alternatif
Tabel  5. Bobot  Nilai Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Sumatra 90 75 70 80 65 Kenya 80 80 65 70 75 Ubud 85 70 75 75 80 Kintamani 75 70 70 65 75 Columbia 80 60 65 75 75
6) Perbaikan  bobot per kriteria
Setelah mendapatkan nilai bobot pada masing
-  masing  kriteria  maka   dila kukan  perba ikan bobot dari nilai  bobot awal.
W 1 = =
= 0,2778
W 2 = = = 0,2222
W 3 = = = 0,2222
W 4 = = = 0,1667
W 5 =
= = 0,1111
Tabel  6. Hasil Perbaikan  Bobot  Kriteria Kriteria Nilai Bobot W1 0,2778 W2 0,2222 W3 0,2222 W4 0,1667 W5 0,1111 Merupakan  hasil  dari  perbaikan  bobot  pada setiap kriteria  dari W1 sampai dengan W5 7) Perhitungan Nilai  Vektor (S) Setelah dila kukan perbaikan bobot,
dila kukan  perh itungan  nilai  vektor  (S), dengan me mangkatkan dan  mengalikan nila i masing  –  masing  kriteria  tersebut  dengan bobot  yang  sudah  diperbaiki  sebelumnya. Dimana ∑W j = 1, W j adalah pangkat bernila i positif  untuk  atribut benefit dan  bernila i negatif untuk atribut cost . Kemudian Ve ktor S
dapat dihitung :
S1  =  (  90 0,2778 )  (  75 0,2222 )  (  70 0,2222 ) ( 80 0,1667 ) ( 65 0,1111 ) = 77,2863
S2  =  (  80 0,2778 )  (  80 0,2222 )  (  65 0,2222 ) ( 70 0,1667 ) ( 75 0,1111 ) = 74,1686
S3  =  (  85 0,2778 )  (  70 0,2222 )  (  75 0,2222 )
( 75 0,1667 ) ( 80 0,1111 ) = 77.0144
S4  =  (  75 0,2778 )  (  70 0,2222 )  (  70 0,2222 ) ( 65 0,1667 ) ( 75 0,1111 ) = 71.0138
S5  =  (  80 0,2778 )  (  60 0,2222 )  (  65 0,2222 ) ( 75 0,1667 ) ( 75 0,1111 ) = 70.3835 Tabel  7. Hasil Nilai Vektor S Alternatif Nilai Vektor S A1 (Sumatra) 77,2863 A2 (Kenya) 74,1686 A3 (Ubud) 77,0144 A4 (Kintamani) 71,0138 A5 (Coumbia) 70,3835 Total 369.8666 Merupakan hasil dari n ila i vektor S terhadap data alternatif A1 sampai dengan A5
8) Setelah mendapatkan nilai Vektor  (S) langkah selanjutnya yaitu menentukan nilai vektor (V) yaitu,  me mbag i  preferensi  setiap  alternatif dengan jumlah  total vektor S
V 1 =
= 0,2089 V 2 = = 0,2005 V 3 = = 0,2082
V 4 = = 0,1919 V 5 = = 0,1902
Tabel  8. Hasil Nilai Vektor V Alternatif Nilai Vektor V A1 (Sumatra) 0,2089 A2 (Kenya) 0,2005 A3 (Ubud) 0,2082 A4 (Kintamani) 0,1919 A5 (Columbia) 0,1902
Dari  hasil  perh itungan  Vektor  V  dari  data alternatif A 1 sampai A 5, d ibuatlah perangkingan yaitu pada Tabel 9 Tabel 9. Perangkingan Vektor Alternatif Nilai Vektor V Perangkingan A1 (Sumatra) 0,2089 1 A2(Kenya) 0,2005 3 A3 (Ubud) 0,2082 2 A4 (Kintamani) 0,1919 4 A5 (Columbia) 0,1902 5 Merupakan hasil perangkingan dari perhitungan nilai ve ktor V, sehingga diperoleh perurutan perangkingan data
alternatif dari peringkat ke 1 sampa i peringkat ke 5 adalah: A1, A3, A2, A4, A5.

## 4. Kesimpulan
Penerapan metode Weighted Product dapat digunakan untuk  me mbantu  menentukan  biji  kop i  berkualitas dimana dari hasil perangkingan didapatkan 3 rangking pertama  biji kopi berkualitas yaitu Su matra , Ubud dan Kenya.  Dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  dapat  membantu  untuk  me mberikan rekomendasi  terbaik dari biji  kopi  .

## Ucapan Terima  Kasih
Penulis  berterima  kasih  atas  terlaksananya  penelitian ini  khususnya  pada  Universitas  Trilogi  yang  telah memberikan  izin  dan dukungan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] D. A.  Nugraha and A. S. Wiguna,  “SELEKSI FITUR WARNA CITRA DIGITAL BIJI KOPI MENGGUNAKA N  M ETODE  PRINCIPAL
COMPONENT  ANA LYSIS,” Res.    Comput. Inf.  Syst.  Technol.  Manag. ,  2020,  doi: 10.25273/research.v3i1.5352.
[2] R.  R.  Maulani,  “Pen ingkatan  Kapasitas Wirausaha Petani Kopi  Gunung Geulis Dala m Rangka  Meningkat kan  Pendapatan  Dengan Menerapkan  Konsep  Green  Bussiness  Kopi,”
Semin.  Nas.  Pengabdi.  Kpd.  Masy.  UN DIP
2020 , 2020.
[3] G.  P.  Sanyoto,  R.  I.  Handayani,  and  E.
Widanengsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pe milihan Laptop Untuk Kebutuhan Operasional  Dengan  Metode  Ahp  (  Studi
Kasus :,” J. Pilar Nusa Mandiri Vol.13, No. 2. , 2017.
[4] J.  Fitriana,  E.  F.  Ripanti,  and  T.  Tursina, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa Be rprestasi dengan Metode Profile Matching,” J. Sist. dan Tek nol. Inf. , 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27113.
[5] R.  T.  W.  Nugraha,  B.  Arifita ma,  and  Y. Yaddarabullah, “Decision Support System for Rewa rding  Courie r  Emp loyees  in  North Jakarta  Using  Profile  Matching,” J.  Integr. ,
2021,  doi: 10.30871/ ji.v13i1.2535.
[6]
I.  J.  Sasongko  and  M.  Rivai,  “Mesin
Pe manggang Biji Kopi dengan Suhu Terkendali  Menggunakan  Arduino  Due,” J. Tek . ITS , 2018, doi: 10.12962/j23373539.v7i2.31205.
[7] M.  R.  Noviansyah,  W.  Suharso,  D.  R. Chandranegara,  M.  S.  A zmi,  and  M.
Hermawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pe milihan Laptop Pada E-Co mmerce Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Pros. SENTRA (Seminar Tek nol. dan
Rek ayasa) , 2019.
[8] N.  A.  Syafit ri,  Sutradi,  and  A.  P.  Dewi, “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop Berbasis Web,” semanTIK , 2019.
[9] D.  Zid ifaldi,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN DA LAM M EMILIH  LA PTOP
GAM ING DAN CONTENT  CREATOR SESUAI KEBUTUHAN DENGA N MENGGUNAKA N  M ETODE  WEIGHTED
PRODUCT,” J.  Digit. Tek nol. Inf. , 2020, doi:
10.32502/digita l.v 3i2.2636.
[10] M.  Abidin,  R.  Ta min,  and  U.  Kha irat, “SISTEM   PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN  BIJI  KOPI  BERKUA LITAS
DENGAN M ETODE ANA LITYCA L HIERA RCHY PROCESS (AHP),” J. Peqguruang Conf. Ser. , 2020, doi:
10.35329/jp.v 2i1.1390.
[11] A.  Djo ko  Rach mato  and  J.  Andini  Risanti, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kualitas  Biji Kopi Dengan  Metode  Ahp  (Analytical
Hie rarchy  Process)  Studi  Kasus  Cafe   Kaki Bukit  Lembang,” J. FIKI , 2019.
[12] M.  Ran i,  R.  Ardiansyah,  and  D.  Christina, “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan supplier  cosmetic  dengan  metode  weighted product,” JRTI (Jurnal Ris. Tindak an Indones. ,
2021,  doi: 10.29210/ 3003848000.
[13] S. N. A mbo, R. Mujiastuti, and E. Susilowat i,
“Analisis  Pemilihan  Tenaga  Kependidikan
Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted
Product,” JISA(Jurnal Inform. dan Sains) , vol. 2, no. 2, 2019, doi:
https://doi.org/10.31326/jisa.v2i2.491.