## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 136-142 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for Diagnosing Chili Leaf Spot Disease
Penerapan Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk Mendiagnosa Penyakit Bercak Daun Cabai
Yudo Devianto 1 , Saruni Dwiasnati 2* , Bambang Sukowo 3 , Ahmad Fauzi 4 , Kiki Ahmad Baihaqi 5
1,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
4,5 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia
E-Mail: 1 yudo.devianto@mercubuana.ac.id, 2 Saruni.dwiasnati@mercubuana.ac.id,
3 bambang.sukowo@mercubuana.ac.id, 4 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 5 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id
Received Jul 04th 2023; Revised Aug 05th 2023; Accepted Sept 25th 202 Corresponding Author: Saruni Dwiasnati

## Abstract
The productivity of chili plants depends on climate, environment, as well as pests and diseases. Farmers who are new to red chili cultivation face several difficulties because they have little experience in cultivation, making it difficult to identify the types of diseases and pests that attack them. This causes a decrease in productivity. In addition, farmers also do not have experience in dealing with problems that arise in the plants they cultivate. In order to help farmers overcome this problem, a web-based SPK has been developed. This system uses the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. The criteria used in this method are easily wrinkled leaves with a yellowish mosaic color, leaves shrink to a smaller size and are thicker, round brown spots on dry leaves, holes in old spots, and leaf tips that turn a clear yellow. The alternatives considered in this study were chili leaves "bacterial wilt", chili leaves "pusertium wilt", chili leaves "yellow virus disease", and chili leaves "leaf spot disease". Calculations using the TOPSIS method, Chili Leaf "Yellow Virus Disease" get a rating with a preference value of 2.0118. This study concluded that the TOPSIS method can be used to find out which chili leaves are the best based on the criteria.
Keyword: Chili Disease, Chili Leaf Spot, Diagnosis, TOPSIS

## Abstrak
Produktivitas  tanaman  cabai  bergantung  kepada  iklim,  lingkungan,  serta hama  dan  penyakit. Petani yang baru dalam budidaya cabai merah menghadapi beberapa kesulitan karena memiliki sedikit pengalaman dalam budidaya, sehingga sulit untuk mengidentifikasi jenis penyakit dan hama yang menyerang. Hal ini menyebabkan penurunan produktivitas. Selain itu,  petani  juga  belum  memiliki  pengalaman  dalam  menangani  masalah  yang  timbul  pada  tanaman  yang  mereka budidayakan. Dalam rangka membantu petani mengatasi masalah ini, SPK berbasis web telah dikembangkan. Sistem ini menggunakan  metode  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Kriteria  yang digunakan dalam metode ini adalah daun mudah mengkerut dengan warna mosaic kekuningan, daun mengkerut hingga menjadi ukuran kecil dan lebih tebal, bercak bulat berwarna coklat pada daun yang mengering, terdapat lubang pada bercak tua, dan pucuk daun yang berubah menjadi kuning jelas. Alternatif yang dipertimbangkan dalam penelitian ini  Daun Cabai " Penyakit  Layu  Bakteri  ",  Daun  Cabai  "  Layu  Pusertium  ",  Daun  Cabai  "  Penyakit  Virus  Kuning  ",  dan  Daun  Cabai “Penyakit  Bercak  Daun”.  Perhitungan  dengan  metode  TOPSIS,  Daun  Cabai  "  Penyakit  Virus  Kuning"  mendapatkan peringkat dengan nilai preferensi sebesar 2.0118. Penelitian ini disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat digunakan untuk mengetahui daun cabai dengan kriteria apa yang terbaik berdasarkan kriteria.
Kata Kunci: Bercak Daun Cabai, Diagnosa, Penyakit Cabai, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  salah  satu  negara  yang  sedang  berkembang,  memiliki  sektor  pertanian  sebagai sumber  mata  pencaharian  bagi  sebagian  besar  penduduknya.  Mayoritas  penduduk  mengandalkan  sektor
pertanian  untuk  mencari  nafkah.  Fakta  yang  ada  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  lahan  di  Indonesia digunakan  untuk  keperluan  pertanian,  dan  hampir  50%  dari  total  angkatan  kerja  masih  bergantung  pada pekerjaan di sektor pertanian.
Tanaman  cabai  merupakan komoditas  pertanian  yang  selalu dibutuhkan  dalam  kehidupan sehari- hari.  Tidak  adanya  barang substitusi  cabai  sebagai  produk hortikultura  membuat  nilai  ekonomi produk hortikultura  ini  memiliki  harga yang  tinggi.  Harga  cabai  yang fluktuatif  sering  kali  menyebabkan inflasi dan  mempengaruhi  harga komoditas  yang  lain.  Cabai, yang memiliki nama ilmiah Capsicum sp., adalah tanaman  perdu  yang  termasuk  dalam  famili  terong-terongan.  Asal-usul  cabai  adalah  dari  benua  Amerika, khususnya  daerah  Peru,  dan  kemudian  menyebar  ke  negara-negara  di  Amerika,  Eropa,  dan  Asia,  termasuk Indonesia[1]. Ada banyak ragam pertumbuhan dan bentuk buah cabai, dengan perkiraan terdapat sekitar 20 spesies yang sebagian besar hidup di negara asalnya. Di masyarakat umum, hanya beberapa jenis yang dikenal, seperti cabai besar, cabai keriting, cabai rawit, dan paprika[2]. Cabai merupakan tanaman yang berasal dari wilayah  tropis  dan  subtropis  di  Benua  Amerika,  terutama  Kolombia  di  Amerika  Selatan.  Tanaman  cabai termasuk dalam famili Solanaceae dan genus Capsicum. Salah satu spesies yang paling penting secara ekonomi adalah Capsicum annuum L., yang merupakan salah satu dari 20-30 spesies dalam genus yang sama. Spesies ini banyak dibudidayakan. Berdasarkan karakteristik buahnya, spesies Capsicum annuum L. dapat digolongkan menjadi empat tipe, yaitu cabai besar, cabai keriting, cabai rawit (hijau), dan paprika. Cabai merah memiliki klasifikasi  yang mencakup  sekitar  75  genus  dan 2000  spesies.  Ada  yang  memiliki  bentuk  tanaman  pendek, semak perdu, atau pohon kecil. Daun cabai umumnya tunggal sederhana, tetapi ada juga yang berlekuk dangkal sampai dalam, bahkan ada yang berlekuk majemuk. Daun-daun ini tumbuh bergantian dan tidak memiliki daun penumpu.  Tanaman  ini  banyak  ditemukan  di  daerah  tropis  hingga  subtropis[3].  Secara umum,  cabai  merah dapat ditanam di dataran rendah hingga pegunungan dengan ketinggian hingga 2000 meter di atas permukaan laut.  Tanaman  ini  membutuhkan  iklim  yang  tidak  terlalu  dingin  dan  tidak  terlalu  lembab.  Suhu  yang  ideal untuk pertumbuhan cabai keriting adalah antara 24-27°C, sedangkan untuk pembentukan buah berkisar antara 16-30°C. Hampir semua jenis tanah cocok untuk budidaya cabai keriting. Namun, tanah yang subur, gembur, kaya akan bahan organik, tidak mudah menggenang, bebas dari cacing (nematoda), dan penyakit tular tanah diperlukan untuk mencapai hasil yang baik secara kuantitas maupun kualitas. Rentang pH tanah yang ideal adalah antara 5,5 hingga 6,8.[4].
Bercak Daun Cabai merupakan salah satu penyakit penting yang sering menyerang tanaman cabai di Indonesia,  yang  merupakan  daerah  tropis  dengan  kondisi  panas  dan  lembab.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh jamur Cercospora capsici dan juga dikenal dengan sebutan "Penyakit Mata Katak," "Bercak Serkospora," atau "Bercak Daun Serkospora." Intensitas serangan penyakit ini dapat meningkat akibat jarak tanam yang terlalu rapat, bedengan yang rendah, dan drainase yang buruk. Strategi  pengendalian hama  terpadu  dapat  dilakukan dengan  (1)  mengupayakan  pertumbuhan  tanaman  yang  sehat,  (2)  kegiatan  pengendalian  hayati,  (3) menggunakan varietas tanaman  yang tahan  hama dan penyakit,  (5)  kegiatan  pengendalian secara  fisik,  (6) kegiatan  pengendalian menggunakan  senyawa semiochemicals[5]. Penyebaran penyakit bercak daun cabai dibantu oleh angin dan manusia. Gejala serangan penyakit ini terjadi mulai dari daun tua hingga daun muda. Biasanya muncul bercak-bercak kecil berpusat berbentuk bulat dan kering pada daun cabai. Bercak ini dapat meluas dengan diameter sekitar 0,5 cm. Bercak yang sudah tua dapat membuat daun menjadi berlubang, dengan pusat bercak berwarna putih atau pucat dan tepian yang lebih tua. Jika serangan bercak semakin parah, daun cabai akan berubah menjadi kuning dan gugur, bahkan sebelum menguning. Penyakit bercak Cercospora dapat menyerang tanaman cabai mulai dari persemaian, dan selain daun, bercak juga dapat menyerang batang dan tangkai buah. Daun muda lebih rentan terhadap serangan jamur Cercospora capsici dibandingkan daun tua. Intensitas serangan penyakit ini dapat berkurang pada musim kemarau jika tanaman cabai ditanam di lahan dengan drainase yang baik dan pengendalian gulma yang efektif. Jamur Cercospora capsici memiliki konidium dengan bentuk seperti gada panjang yang memiliki sekat-sekat sebanyak 3 hingga 12. Konidifor pendek dengan sekat 1 hingga 3. Jamur ini dapat terbawa oleh benih dan bertahan pada sisa-sisa tanaman selama satu musim. Cuaca panas dan lembab sangat mendukung perkembangan jamur Cercospora capsici. Penyakit bercak daun cabai jarang terjadi pada tanaman cabai yang tumbuh di lahan dengan drainase yang baik, menggunakan mulsa plastik, dan memiliki pengendalian gulma yang efektif. Pengendalian penyakit bercak daun serkospora atau mata  katak  dapat  dilakukan  melalui  pendekatan  pengendalian  hama  dan  penyakit  yang  terpadu,  dengan menggabungkan berbagai konsep pengendalian yang meliputi pendekatan fisik, mekanik, kultur teknis, dan kimiawi. Serangan penyakit bercak daun cabai atau bercak serkospora lebih sering terjadi pada musim hujan, dan perkembangan penyakit ini dipengaruhi oleh curah hujan dan tingginya kelembaban udara.
Hama  dan  penyakit  yang menyerang  tanaman  cabai  sangat sangat  beragam.  Namun,  hama  yang umumnya  menyerang  tanaman  cabai adalah  ulat  grayak,  kutu  kebul,  kutu putih,  thrips  dan  aphid.  Hama tersebut merupakan  hama  penting  yang menyerang  tanaman  cabai.  Sedangkan penyakit  yang  umumnya sering ditemukan di petani adalah antraknosa, virus  kuning,   busuk  buah,  busuk batang, dan bercak daun. Adanya hama penyakit  tersebut  dapat  menurunkan nilai  ekonomi  produksi  tanaman  cabai karena  hama dan  penyakit  tanaman dapat  merusak  hasil  panen  dan tanaman [6]. Teknik manajemen  lingkungan  yang
baik  dapat    mendukung    pertumbuhan  optimal    bagi    tanaman    serta  mengurangi    populasi    hama    akibat lingkungan  yang  kurang  sesuai  serta   memacu  berfungsinya  agensia  hayati. Pengelolaan  yang  dilakukan diharapkan  dapat  meningkatkan kemampuan  tanaman  lebih  tahan terhadap  hama  dan  penyakit  tanaman[7].
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan untuk mengatasi masalah  dan  berkomunikasi  dalam  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang memiliki tingkat struktur yang beragam, di mana tidak ada kepastian mengenai cara pengambilan keputusan yang tepat[8]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  memberikan  informasi, pemodelan,  dan  manipulasi  data.  Sistem  ini  membantu  pengambil  keputusan  atau  decision  maker  dalam membuat keputusan berdasarkan informasi yang diolah. SPK dapat diartikan sebagai suatu sistem informasi berbasis komputer yang adaptif, interaktif, dan fleksibel yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung pemecahan masalah manajemen yang tidak terstruktur guna meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  ialah  proses  pengambilan  keputusan  dibantu  menggunakan  komputer  untuk membantu pengambil keputusan dengan menggunakan beberapa data dan model tertentu untuk menyelesaikan beberapa masalah yang tidak terstruktur [9]. Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dapat membantu permasalahan dalam mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran [10].
Berdasarkan latar belakang dan studi sebelumnya yang telah kami kaji, kami akan memanfaatkan data dari database kami untuk mengklasifikasikan daun cabai. Kami akan menerapkan Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk mendapatkan kesimpulan dengan nilai puncak dan peringkat terbaik. Dengan pendekatan ini, kami bertujuan untuk mendukung petani di Indonesia dalam mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  yang  menyerang  daun  cabai,  sehingga  potensi  kegagalan  panen  dapat diminimalkan. Alasan kami memilih metode TOPSIS dalam judul ini adalah karena penyakit bercak daun cabai menunjukkan  beragam gejala  yang  bervariasi.  TOPSIS  memfasilitasi  evaluasi  keseluruhan  gejala  ini  secara komprehensif, memberikan skor berdasarkan kesesuaian dengan situasi ideal. Selain itu, TOPSIS menyajikan hasil yang netral berdasarkan data yang ada, mengeliminasi potensi bias dan pandangan subjektif dalam proses diagnosis.  Beberapa  parameter  yang  kami  pertimbangkan  dalam  penelitian  ini  meliputi:  Daun  yang  mudah mengkerut berwarna kuning, Daun yang mengkerut menjadi lebih padat, Daun dengan bercak bulat coklat yang mengering, Lubang pada bercak yang lebih tua, serta Pucuk daun yang berwarna kuning cerah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan diagnosis penyakit bercak daun cabai menggunakan metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  teknik  TOPSIS.  Adapun    tahapan    penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Keterangan:
1. Identifikasi Masalah → Menganalisis dan memahami masalah yang perlu diatasi, yaitu mendiagnosa penyakit  bercak  daun  cabai,  mengidentifikasi  berbagai  jenis  penyakit  yang  dapat  terjadi  pada  daun cabai,  memahami  cara  kerja  Sistem  Pendukung  Keputusan,  dan  mempelajari  prinsip  dasar  TOPSIS sebagai metode yang digunakan.
Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data
Menganalisa Teori
Mengidentifikasi Kebutuhan
Menghitung Nilai Pembobotan
Hasil Diagnosa
2. Pengumpulan Data → Mengumpulkan foto-foto yang menampilkan penyakit bercak pada daun cabai sebagai data referensi untuk analisis dan diagnosa.
3. Analisis  Teori → Melakukan  studi  terhadap  teori-teori  yang  relevan  untuk  menganalisis  parameter- parameter yang dapat diidentifikasi dari foto penyakit bercak pada daun cabai.
4. Identifikasi  Kebutuhan → Mengidentifikasi  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk  melakukan  diagnosa penyakit bercak pada daun cabai, seperti pemilihan parameter dan kriteria yang relevan.
5. Penghitungan Bobot Nilai → Melakukan perhitungan untuk memberikan bobot pada nilai-nilai yang diperoleh  dalam  proses  diagnosa.  Konsistensi  dan keandalan  keputusan  sangat penting  dalam  proses ini.
6. Hasil  Diagnosa → Menghasilkan  diagnosa  penyakit  bercak  daun  cabai  berdasarkan  perhitungan menggunakan rumus dan metode TOPSIS .

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem informasi  interaktif  yang  memberikan  informasi,  melakukan  pemodelan,  dan  memanipulasi  data.  Decision Support  Systems  (DSS)  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan  manajerial dalam situasi keputusan  semi terstruktur [11].
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah untuk membantu pengambil keputusan atau decision maker  dalam  membuat  keputusan  berdasarkan  pengolahan  informasi  yang  tersedia.  Sistem  Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem informasi berbasis komputer yang bersifat adaptif, interaktif, dan fleksibel. Sistem  ini  khusus  dikembangkan  untuk  mendukung pemecahan  masalah  manajemen  yang  memiliki  tingkat struktur yang rendah atau tidak terstruktur, dengan tujuan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.

## 2.2 Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  adalah  suatu pendekatan  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  alternatif  berdasarkan  beberapa kriteria  yang  ditetapkan.  Menurut  Ashtiani,  TOPSIS  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi solusi dari sejumlah alternatif yang  terbatas berdasarkan beberapa kriteria[12]. Metode ini dikembangkan  oleh  Hwang  dan  Yune  pada  tahun  1981  dengan  tujuan  untuk  memecahkan  masalah pengambilan keputusan multi-kriteria dan berdasarkan konsep solusi ideal. Dalam metode TOPSIS, alternatif yang dipilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Langkah-langkah yang dilakukan dalam metode TOPSIS merupakan salah satu aspek dalam pengembangan sistem  pendukung  keputusan  yang  melibatkan  model  matematika.  Teknik  Preferensi  Pesanan  dengan Kesamaan dengan Solusi Ideal pertama kali disajikan oleh Hwang dan Yoon [13] dan merupakan pendekatan yang  sangat  terkenal  untuk  solusi  masalah  pengambilan  keputusan  multikriteria  [14].  Dalam  TOPSIS, sekumpulan 𝑚 alternatif dievaluasi berdasarkan sekumpulan 𝑛 atribut atau kriteria, dan pemilihan alternatif terbaik dilakukan berdasarkan kedekatan relatif setiap alternatif dengan ideal positif yang ditentukan [13].
Dalam pengertian ini, teknik TOPSIS mencakup langkah-langkah berikut, antara lain: langkah-langkah dasar dalam penerapan teknik TOPSIS:
1. Pembentukan Matriks Keputusan: Susun  matriks  keputusan X berdasarkan  data  yang  diberikan,  di  mana  baris  mewakili  alternatif  dan kolom mewakili kriteria.
2. Normalisasi Matriks:
Normalisasikan  matriks  keputusan  untuk  mengubah  data  ke  dalam  skala  yang  seragam.  Salah  satu metode yang umum digunakan adalah normalisasi vektor.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
di mana rij adalah elemen matriks yang dinormalisasi, xij adalah elemen matriks keputusan awal, dan m adalah jumlah alternatif.
3. Pemberian Bobot:
Tentukan  bobot  untuk  setiap  kriteria  berdasarkan  pentingnya  kriteria  tersebut  dalam  pengambilan keputusan.
4. Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif:
a) Solusi ideal positif (A+) adalah solusi dengan nilai kriteria terbaik untuk setiap kriteria.
b) Solusi ideal negatif (A-) adalah solusi dengan nilai kriteria terburuk untuk setiap kriteria.
5. Menghitung Jarak ke Solusi Ideal Positif dan Negatif:
Hitung  jarak  setiap  alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  menggunakan  formula Euclidean distance.
6. Menghitung Nilai Kesamaan dengan Solusi Ideal:
Hitung nilai kesamaan (C) setiap alternatif terhadap solusi ideal dengan rumus:
𝐶 𝑖 = 𝐷− 𝐷𝑖 ++ 𝐷 𝑖 − (2)
di mana + Di + adalah jarak alternatif ke solusi ideal positif dan − Di − adalah jarak alternatif ke solusi ideal negatif.
7. Peringkat Alternatif:
Urutkan alternatif berdasarkan nilai kesamaan Ci . Alternatif dengan nilai Ci tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik.
8. Pengambilan Keputusan:
Pilih alternatif dengan peringkat tertinggi sebagai solusi optimal.

## 2.3 Penyakit Bercak Daun Cabai
Frog Eyes, atau yang lebih dikenal sebagai bercak daun, adalah salah satu penyakit yang umum terjadi pada  tanaman  cabai.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  Cercospora  capsici,  sebuah  jenis  jamur  yang  merusak tanaman. Bercak daun cabai merupakan salah satu penyakit yang penting dan sering menyerang tanaman cabai di Indonesia. Penyakit ini biasanya muncul pada kondisi lingkungan yang lembab dan suhu yang relatif tinggi. Dampak  penyakit  bercak  daun  cabai  dapat  terjadi  mulai  dari  fase  persemaian  hingga  saat  tanaman  cabai berbuah.  Penyakit  ini  menyebabkan  kerusakan  yang  signifikan  pada  tanaman  cabai  dan dapat  mengganggu perkembangannya secara keseluruhan. Serangan jamur ini cenderung berkembang dengan cepat pada musim hujan ketika kelembaban tanah tinggi. Oleh karena itu, penting untuk mengatur jarak tanam yang lebih luas untuk mengendalikan kelembaban dan mencegah penyebaran penyakit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap  kriteria  diberikan  bobot  yang  mencerminkan  tingkat  kepentingannya  dalam  pengambilan keputusan. Pembobotan ini dilakukan untuk memperhitungkan preferensi yang berbeda terhadap setiap kriteria. Berikut Kriteria dan Pembobotan menggunakan Metode TOPSIS.
Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan No Kriteria Kategori Nilai Bobot Bobot 1 Daun Mudah mengkerut dengan warna mosaic Kekuningan Cost Tinggi 4 2 Daun Mengkerut hingga menjadi ukuran kecil dan lebih tebal Cost Tinggi 5 3 Bercak Bulat Berwarna Coklat Pada Daun dan Kering Cost Sangat Tinggi 4 4 Terdapat Lubang pada Bercak Tua Cost Sangat Tinggi 5 5 Pucuk Daun berubah menjadi Kuning Jelas Cost Sangat Tinggi 5
Dalam  analisis  pembobotan  menggunakan  metode  TOPSIS,  penting  untuk  menetapkan  bobot  dan kriteria  sebagai  parameter  yang  digunakan  dalam  perhitungan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memilih  alternatif terbaik  yang  memiliki  nilai  (V)  terbesar  berdasarkan  perhitungan  tersebut.  Untuk  memudahkan  penentuan bobot,  disusun  lima  tingkat  kepentingan  dalam  metode  TOPSIS.  Tabel  2  menggambarkan  lima  tingkat kepentingan yang telah ditetapkan.
Tabel 2. Tingkat Kepentingan No Tingkat Kepentingan Bobot 1 Sangat Tinggi (ST) 5 2 Tinggi (T) 4 3 Sedang (S) 3 4 Rendah (R) 2 5 Sangat Rendah (SR) 1

## 3.1 Menentukan Rating Kecocokan
Setelah melakukan evaluasi terhadap setiap alternatif, diperoleh rating kecocokan. Tabel rating kecocokan dapat ditemukan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif Nama Keterangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Penyakit Layu Bakteri 4 4 3 4 3 A2 Layu Pusertium 4 3 3 2 3 A3 Penyakit Virus Kuning 4 4 4 3 4 A4 Penyakit Bercak Daun 3 2 4 3 4

## 3.2 Menentukan Rating Kinerja Ternormalisasi
Untuk menghitung nilai rating kinerja yang ternormalisasi, setiap nilai kriteria akan dibagi dengan bobot pembaginya.  Dengan  menggunakan  persamaan  transformasi,  dihasilkan  perhitungan  rating  kinerja  yang ternormalisasi dengan nilai antara 0 hingga 1. Hasil perhitungan ini dapat ditemukan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Penentuan Rating Kinerja Ternomalisasi
Alternatif Nama Keterangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Penyakit Layu Bakteri 0.6155 0.5963 0.5 0.5965 0.4243 A2 Layu Pusertium 0.4024 0.4472 0.5 0.2981 0.4243 A3 Penyakit Virus Kuning 0.4024 0.5063 0.5 0.4472 0.5657 A4 Penyakit Bercak Daun 0.3693 0.2987 0.5 0.67 0.5657 Total 1.7896 1.8485 2 2.0118 1.98

## 3.3 Menentukan Rating Bobot Ternormalisasi
Dalam perhitungan nilai rating bobot yang ternormalisasi, langkah pertama adalah mengalikan setiap nilai rating kinerja yang ternormalisasi dengan bobot kepentingannya. Nilai dari setiap data yang ternormalisasi (R)  kemudian  dikalikan  dengan  bobot  (W)  untuk  menghasilkan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  dan terbobot (Y). Nilai wj dalam rumus ini menunjukkan bobot dari kriteria C yang ke-j, dengan wj bernilai positif untuk  atribut  keuntungan  (benefit)  dan  bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya  (cost).  Proses  penghitungan  ini dilakukan untuk menentukan nilai rating bobot yang ternormalisasi menggunakan rumus 2. Hasil perhitungan rating bobot yang ternormalisasi ini dapat ditemukan pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Penentuan Rating Bobot Ternormalisasi
Alternatif Nama Keterangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Penyakit Layu Bakteri 2.462 2.9815 2 2.9815 2.1215 A2 Layu Pusertium 1.9696 2.236 2 1.4905 2.1215 A3 Penyakit Virus Kuning 1.9696 2.9815 2 2.236 2.8285 A4 Penyakit Bercak Daun 1.4772 1.4905 2 2.9815 2.8285 Total 7,8784 9,6895 8 9,6895 9,9
Hasil diagnosa yang dilakukan terhadap gambar daun cabai tersebut menunjukkan beberapa parameter yang digunakan, yaitu:
1. Daun Mudah mengkerut dengan warna mosaic Kekuningan memiliki bobot 4.
2. Daun Mengkerut hingga menjadi ukuran kecil dan lebih tebal memiliki bobot 5.
3. Bercak Bulat Berwarna Coklat Pada Daun dan Kering memiliki bobot 4.
4. Terdapat Lubang pada Bercak Tua memiliki bobot 5.
5. Pucuk Daun berubah menjadi Kuning Jelas memiliki bobot 5.
Bobot-bobot tersebut digunakan dalam proses diagnosa untuk mengidentifikasi penyakit yang mungkin terjadi pada daun cabai. Selain itu, sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode lain  yang  serupa  dengan  menambahkan beberapa perbandingan pada parameter yang dibutuhkan.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa penelitian yang di lakukan sesuai dengan pemilihan daun cabai, antara lain:
1. Dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman cabai dan mengurangi risiko kegagalan panen akibat penyakit bercak daun, penelitian ini mengaplikasikan metode TOPSIS sebagai salah satu pendekatan sistem pendukung keputusan. Metode TOPSIS dipilih karena kemampuannya dalam mempertimbangkan  berbagai  kriteria  dan  gejala  penyakit  secara  simultan,  serta  memberikan  skor keseluruhan berdasarkan kesamaan dengan kondisi ideal.
2. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  TOPSIS  efektif  dalam  mendiagnosa  penyakit bercak daun cabai dengan tingkat akurasi yang tinggi. Aplikasi metode ini memungkinkan petani untuk mendapatkan diagnosis  cepat dan  tepat,  sehingga  tindakan pencegahan dan pengobatan dapat  segera dilakukan.
3. Selain  itu,  sistem  yang  dikembangkan  berdasarkan  metode  TOPSIS  ini  dapat  diintegrasikan  dengan teknologi lain seperti aplikasi mobile atau sistem informasi geografis untuk memberikan solusi yang lebih  komprehensif  bagi  petani  cabai.  Dengan  demikian,  penerapan  TOPSIS  dalam  mendiagnosa penyakit bercak daun cabai menawarkan solusi inovatif yang berpotensi meningkatkan kualitas panen dan kesejahteraan petani.

## REFERENSI
[1] Baharuddin, R. 2016. Respon Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Cabai (Capsicum annum. L) Terhadap Pengurangan Dosis NPK Dengan Pemberian Pupuk Organik. Dinamika Pertanian. 32 (2) :115-124.
[2] Swastika, S., Pratama, D., Hidayat, T., Andri, K.B., 2017. Buku Petunjuk Teknis Teknologi Budidaya Cabai Merah. Unipersitas Riau Press. 58 hlm.
[3] Syukur, M dan Azis Rifianto. 2013. Jagung Manis. Penebar Swadaya : Jakarta. 130 hal.
[4] Humaerah, Armaeni D. 2015. Budidaya Tanaman Cabai Keriting (Capsicum annuum L.) pada Berbagai Wadah Tanam dengan Pupuk Anorganik dan Organik. Jurnal Ilmiah Ilmu Biologi Vol. 1 No. 2, p 69- 75. ISSN: 2442- 2622.
[5] Indiati,  S.  W.  &  Marwoto,  2017. Penerapan  Pengendalian  Hama Terpadu  (PHT)  pada  Tanaman Kedelai. Buletin Palawija, 15(2), pp. 87-100.
[6] Cahyono,  D.  B.,  Ahmad  ,  H.  & Tolangara,  A.,  2017.  Hama  pada Cabai  Merah.  Techno:  Journal Penelitian, 06(02).
[7] Inayati,  A.  &  Marwoto,  2015.  Kultur Teknis  Sebagai  Pengendalian Hama  Kutu  Kebul  Bemisia tabaci  Genn.  Pada  Tanaman Kedelai. Buletin Palawija, 1(29), pp. 14-25.
[8 Turban E,Aronson EJ, Liang PT. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems edisi 7 jilid 1. Yogyakarta: Andi.
[9] Purwadi, W. R. Maya, and A. Calam, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemasangan Lokasi  Strategis  Wifi.Id  Pada  Telkom  (Studi  Kasus  Pada  Pemsangan  Wifi.Id  Di  Beberapa  Lokasi Medan Menggunakan Metode Oreste,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 19, no. 1, p. 110, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i1.231.
[10] N.    E.    Rumahorbo,    K.    Erwansyah,    Tugiono,    and    Z.    Lubis,    “Sistem    Pendukung    Keputusan Penentuan    Kelayakan    Penerima  Pinjaman  Pada  Kelompok  Tani  Menggunakan  Metode  Complex Proportional Assessment (Copras),” J. CyberTech, vol. 1, no. 1, pp. 81–94, 2021.
[11] T.  Mufizar,  T.  Nuraen  and  A.  Salama,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Pertukaran Pelajar  Di  Sma  Negeri  2  Tasikmalaya  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)," Universitas Klabat Anggota CORIS, vol. I, no. 1, pp. 68-82, 2017.
[12] Bekti,  Wulandari.  2013.  “Pengaruh  Problem-Based  Learning  terhadap  hasil  belajar  ditinjau  dari motivasi belajar PLC di SMK”. Jurnal Pendidikan Vokasi, 3(2), 178- 191.
[13] C.-L. Hwang and K. Yoon, Multiple Attribute Decision Making. Methods and Applications A State- of-the-Art    Survey,    vol.    186.    Berlin,    Heidelberg:    Springer    Berlin    Heidelberg,    1981.    doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
[14] M.  Behzadian,  S.  Khanmohammadi  Otaghsara,  M.  Yazdani,  and  J.  Ignatius,  “A  state-of  the-art survey  of  TOPSIS  applications,”  Expert  Systems  with  Applications,  vol.  39,  no.  17,  pp.  13051– 13069, Dec. 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.05.056