DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK PEMILIHAN BIBIT CABAI UNGGUL
Edi Kurniawan 1* , Nurul Rahmadani 1
1 Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran email : * edikurniawan.royal@gmail.com
Abstract :  chili  is  a  plant  that  many  of  us  have  encountered  in  Indonesia,  usually  used  as  a cooking spice and flavor enhancer in food. Chili includes members of the genus Capsicum. The high number of chili enthusiasts has made the need for chili higher in Indonesia while chili is used  in  various  fields  such  as  medicine,  cooking  spices,  and the food industry. Based  on  data from the Central Statistics Agency (BPS) in July the first 2019, retail red chili prices are set at Rp 62,099 per kilogram. This price increased  by 21.76 percent when compared to the average price of chili in June 2019.  In recent months the price of chili has increased very high, this is due to the reduced yields of chili farmers. Increasing the supply of chili is reduced and can not meet  market  needs.  To  control  the  soaring  chili  prices,  the  government  is  making  important imports from India. The problem experienced by local farmers is the selection of superior chili seeds. The process of selecting chili seeds carried out so far by farmers is still  by  manual and traditional methods. Because this adds to the knowledge that is qualified to choose superior chili seeds based on certain criteria and which choices of chili seeds are suitable for cultivation. The process  of  cultivating  chili  seeds  becomes  more  complete  with  maximum  results.  The technology  used  is  using  the  Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Making  Method  in  determining superior chili seeds. From this method, it is expected to provide a solution to the chili farmers about the alternative selection of superior chili seeds.
Keywords: Chili Seeds; Decision Support System; Fuzzy Multi Criteria Decision Making
Abstrak : cabai merupakan tanaman yang banyak kita jumpai di Indonesia, biasanya digunakan sebagai  bumbu  masakan  dan  penguat  rasa  pada  makanan.  Cabai  termasuk  anggota  genus Capsium. Banyaknya peminat cabai membuat kebutuhan akan cabai semakin tinggi di Indonesia cabai  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  obat-obatan,  bumbu  masakan  dan  industri makanan. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  bulan  juli  pecan  pertama  2019, harga cabai merah eceran tercatat Rp 62.099 per kilogram. Harga tersebut mengalami kenaikan sebesar  21,76  persen  jika  dibandingkan  rata-rata  harga  cabai  pada  juni  2019.  Beberapa  bulan terakhir  ini  harga  cabai  mengalami  lonjakan  yang  sangat  tinggi  hal  tersebut  karena berkurangnya  hasil  panen para  petani  cabai.  Sehingga  pasokan  cabai  berkurang  dan tidak  bisa memenuhi  kebutuhan  pasar.  Dalam  rangka  mengendalikan  harga  cabai  yang  melonjak  tinggi pemerintah  melakukan  impor  cabai  dari  India.  Masalah  yang  dialami  oleh  para  petani  lokal yaitu pemilihan bibit cabai unggul. Proses pemilihan bibit cabai yang dilakukan selama ini oleh petani  masih  dengan  cara  manual  dan  tradisional.  Hal  tersebut  mereka  lakukan  Karena kurangnya pengetahuan yang mumpuni untuk memilih bibit  cabai unggul berdasarkan kriteria- kriteria  tertentu  dan  beberapa  pilihan  alternatif  bibit  cabai  mana  yang  cocok  untuk dibudidayakan.  Sehingga  dengan  demikian  proses  pembudidayaan    bibit  cabai  menjadi  lebih singkat waktunya dengan hasil yang maksimal. Teknologi yang digunakan yaitu menggunakan metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making dalam  menetukan  bibit  cabai  unggul.  Dari metode  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  kepada  para  petani  cabai  mengenai alternatif pemilihan bibit cabai unggul.
Kata Kunci: Bibit Cabai; Fuzzy Multi Criteria Decision Making ; sistem pendukung keputusan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  tanaman  yang banyak  dibudidayakan  di  Indonesia  hal tersebut  dikarenakan  tingginya  permin- taan  pasar  akan  kebutuhan  cabai,  maka dari  itu  cabai  merupakan  jenis  tanaman holtikultura  yang  memiliki  harga  jual yang  tinggi  di  Indonesia.  Rasa  pedas yang  dihasilkan  oleh  buah  cabai dikarenakan kandungan kapsaisin [1][2].  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  pada  bulan  juli  pecan pertama 2019, harga cabai merah eceran tercatat  Rp  62.099  per  kilogram.  Harga tersebut  mengalami  kenaikan  sebesar 21,76 persen jika dibandingkan rata-rata harga  cabai  pada  juni  2019.  Beberapa bulan terakhir ini harga cabai mengalami  lonjakan  yang  sangat  tinggi hal  tersebut  karena  berkurangnya  hasil panen  para  petani  cabai.  Sehingga pasokan  cabai  berkurang  dan  tidak  bisa memenuhi  kebutuhan  pasar.  Dalam rangka mengendalikan harga cabai yang melonjak  tinggi  pemerintah  melakukan impor cabai dari India.
Dalam proses budidaya cabai banyak hal yang harus diperhatikan oleh para  petani,  salah  satunya  adalah pemilihan  bibit  cabai  yang  digunakan. Selain itu, ada juga faktor-faktor lainnya yang  perlu  diperhatikan  agar  bisa mendapatkan  bibit  cabai  yang  unggul dan berkualitas.
Dari hasil observasi dan wawancara yang dilakukan oleh petani cabai di desa Rawang  Panca  Arga  yang  mayoritas disana  petaninya  menanam  cabai  jenis cabai  merah  keriting.  Dari  informasi yang  saya  terima  mereka  mengalami kesulitan dalam menentukan bibit  cabai yang  unggul  yang  memiliki  potensi cepat  dalam  perkembangannya  dan memiliki  produktifitas  yang  tinggi. Petani  masih  menggunakan  bibit  cabai
seadanya  sehingga  hasil  yang  di dapatkan  kurang  maksimal.  Bergerak dari  masalah  tersebut  peneliti  merasa tertarik  untuk  membuat  suatu  sistem pendukung  keputusan  dalam  pemilihan bibit cabai merah yang unggul.
Sistem pendukung keputusan Merupakan Suatu sistem berbasis pengetahuan yang bersifat interaktif dan digunakan  untuk  membantu  pihak manajemen  dalam  mengambil  kepu- tusan  dari  beberapa  masalah  yang  ada [3]–[5].  Sistem  ini    diharapkan  dapat mempermudah  petani  dalam  memilih bibit  cabai  yang  unggul.  Ada  beberapa metode  yang  dapat  digunakan  pada Sistem  Pendukung  Keputusan,  disini peneliti  memilih  menggunkan Fuzzy Multi Criteria Decision Making ( FMCDM) Merupakan salah satu metode yang bisa membantu pengambil keputusan  aternatif  yang  unggul  dari beberapa kriteria dan alternatif keputusan  yang  harus  diambil.  [6]–[8] Kriteria  biasanya  berupa  standar  atau tolak  ukur  dalam  menentukan  pilihan, sedangkan alternatif merupakan beberapa  pilihan  yang  dapat  dipilih pada sebuah sistem pendukung keputusan. Adapun tahapan yang dilakukan, yaitu [9], [10] : 1. Memilih  kriteria  dan  alternative yang akan digunakan dalam pengambilan  keputusan.  Menen- tukan  bobot  dan  derajat  kecocokan pada  alternatif  terhadap  kriterian- nya.  Menggunakan  fungsi  segitiga dalam menentukan fungsi keanggo- taan pada setiap rating.
2. Menghitung  indikator  bobot-bobot kriteria  dan  derajat  kecocokan fuzzy .
3. Menghitung  derajat  keoptimisan dan  melakukan  proses  perang- kingan.
Dengan  menggunakan  metode  ini
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
diharapkan akan
mendapatkan alternative  pilihan  bibit  cabai  yang unggul dengan efektif dan efisien.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  desa Rawang Panca Arga, kabupaten Asahan,  dengan  jumlah  responden sebanyak  15  petani  cabai.  Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif. Adapun langkah-langkah yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Mempelajari  literatur-literatur  yang terkait dengan judul penelitian, baik berupa  jurnal-jurnal  terbaru  mau- pun e-book .  Melakukan  pengum- pulan  data mengenai  jenis-jenis cabai dan alternatif pemilihan calon bibit cabai yang selama ini dilakukan oleh petani cabai, dengan cara  observasi,  wawancara  dan dokumentasi.
2. Reduksi Data
Data  yang  sudah  diperoleh  dari petani  cabai,  kemudian  dianali-sis untuk  dilakukan  pemilihan  dan penyederhanaan  transfor-masi  dari data-data  yang  diperoleh  dilapa- ngan,  menentukan  metode  mana yang  cocok  digunakan  dengan permasalahan  -permasalahan  yang dihadapi  oleh  para  petani  cabai. Analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  metode  FMCDM dengan  cara  menentukan  rating kecocokan untuk setiap kriteria dan alternative yang digunakan.
3. Hasil Penelitian
Hasil penelitian kemudian dilakukan Uji coba  untuk memban- dingkan proses analisis yang dilakukan  menggunakan  metode
Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making dengan  kondisi  real  yang terjadi di lapangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mencari  derajat  setiap alternatif mempunyai kepentingan terhadap kriteria, bilangan fuzzy segitiga sebagai  penerapan  dalam  penggunaan fungsional  keanggotaan,  yang  fungsi keanggotaannya  telah  diterapkan  pada tiga kesamaan yaitu:
[ ]
{ (     )  (     ) (     )  (     )
Keterangan  tabel  1  untuk  keriteria  yaitu  C 1 (Lokasi),  C 2 (Umur  Panen),  C 3 (Ketahanan terhadap  hama),  C 4 (Tinggi  pohon),  C 5 (Umur  simpan  buah),  C 6 (Produktivitas). Bobot  kepentingan  untuk  kriteria  C1,C2 dan  C6  memiliki  bobot  kepentingan  ST (Sangat  Tinggi). Untuk  kriteria  C3  dan  C4 memiliki  rating  kecocokan  T  (Tinggi)  dan untuk kriteria C5 memiliki rating kecocokan C (Cukup).

## Tabel 1. Ranting Kepentingan Untuk Setiap Criteria
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Ranting ST ST
T T C ST Tabel 2. Ranting Kecocokan Setiap Alternatif Terhadap Setiap Kriteria Alter natif Ranting kecocokan
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 SB SB SB SB SB SB A 2 SB SB SB B C C A 3 SB C SB SB B SB A 4 SB SB SB C B SB A 5 SB SB SB B B B A 6 B C C C SB SB
A 7 C B C B B SB
(1)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Hasil  substitusi  dari  bilangan fuzzy segitia  maka  diperoleh  data  pada  tabel 3.
Tabel 3. Ranting Kepentingan Untuk Setiap Criteria Altena tif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 Ranting kepentingan ST ST T T C ST Ranting kecocokan SB SB SB SB SB SB
Keterangan tabel 3 Untuk alternatif A 1 (Bibit  cabai  Taro  F1),  dan  untuk keriteria C 1 (Lokasi), C 2 (Umur Panen), C 3 (Ketahanan  terhadap  hama),  C 4 (Tinggi  pohon),  C 5 (Umur  simpan buah),  C 6 (Produktivitas).  Ranting kepentingan  ST  (Sangat  Tinggi),  ST (Sangat Tinggi),  T( Tinggi) T (Tinggi), C  (Cukup),  dan  ST  (Sangat  Tinggi).  Di mana  untuk  mencari  nilai  index kecocokan  untuk  setiap  alternatif    Y 1 , Q 1 ,  dan  Z 1 ,  untuk  masing-masing ranting nilai diambil dari fuzzy segitiga. Y1  = 1/6 ((ST*SB)+(ST*SB)+(T*SB)+ (T*SB)+(C*SB)+(ST*SB))
=1/6*((1,5*1,5)+(1,5*1,5)+(1*1,5
)+(1*1,5)+(0,75*1,5)+(1,5*1,5))
= 1,8125
Q1   =1/6(ST*SB)+(ST*SB)+(T*SB)+ (T*SB) +(C*SB)+(ST*SB))
=1/6*((2*2)+(2*2)+(1,5*2)+(1,5*
2) +(1*2)+(2*2))= 3,3333 Z1      = 1 /6((ST*SB)+(ST*SB)+
(T*SB)+(T*SB)+(C*SB)+(ST*S B)) = 1/6*((2*2)+(2*2)+(2*2)+(2*2) +(1,5*2)+(2*2)) = 3,8333 Perhitungan untuk nilai (α) = 0 I =1/2*((0)*(  3,8333)+(  3,3333)+(1-
0)*   (1,8125))  = 2,5729
I =1/2*((0)*(  3,5417)+(  2,7083)+(1-
0)* (1,4479)) = 2,0781
I =1/2*((0)*(  3,6667)+(  2,9167)+(1-
0)*   (1,5625))= 2,2396
I =1/2*((0)*(3,6667)+(3)+(1-0)*
(1,625))= 2,3125
I =1/2*((0)*(3,8333)+(2,9583)+(1-0)*
(1,5417))= 2,25
I =  1/2*((0)*(3,3333)+(2,3333)+(1-0)*
(1,25))= 1,79165
I =1/2*((0)*(3,5)+(2,375)+(1-0)*
(1,2292))= 1,8021
Perhitungan untuk nilai (α) = 0.5 I = 1/2*((0,5)*( 3,8333)+( 3,3333)+(1-
0,5)*( 1,8125))= 3,0781
I =  1/2*((0,5)*( 3,5417)+( 2,7083)+(1- 0,5)*( 1,4479)) = 2,60155 I =  1/2*((0,5)*( 3,6667)+( 2,9167)+(1-
0,5)*( 1,5625))= 2,76565
I = 1/2*((0,5)*( 3,6667)+( 3)+(1-0,5)* (1,625))= 2,822925 I = 1/2*((0,5)*( 3,8333)+( 2,9583)+(1- 0,5)*( 1,5417)) = 2,8229 I = 1/2*((0,5)*( 3,3333)+( 2,3333)+(1- 0,5)*( 1,25)) = 2,312475
I =  1/2*((0,5)*(  3,5)+(  2,375)+(1- 0,5)* (1,2292)) = 2,3698

## Tabel 4. Index Kecocokan Untuk Setiap Alternatif
Alternatif Index Kecocokan Fuzzy Y Q Z A 1 1,8125 3,3333  3,8333 A 2 1,4479 2,7083  3,5417 A 3 1,5625 2,9167  3,6667 A 4 1,6250 3,0000  3,6667 A 5 1,5417 2,9583  3,8333 A 6 1,2500 2,3333  3,3333 A 7 1,2292 2,3750  3,5000 Perhitungan untuk nilai (α) = 1
Vol. VI No. 3, Agus 2020, hlm. 253 – 258
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
I = 1/2*((1)*( 3,8333)+( 3,3333)+(1- 1)* (1,8125)) = 3,5833 I = 1/2*((1)*( 3,5417)+( 2,7083)+(1- 1)* (1,4479)) = 3,125 I = 1/2*((1)*( 3,6667)+( 2,9167)+(1-
1)* (1,5625)) = 3,2917
I =  1/2*((1)*(  3,6667)+(  3)+(1-1)* (1,625)) = 3,33335 I = 1/2*((1)*( 3,8333)+( 2,9583)+(1- 1)* (1,5417)) = 3,3958 I = 1/2*((1)*( 3,3333)+( 2,3333)+(1-
1)* (1,25)) = 2,8333
I =    1/2*((1)*(  3,5)+(  2,375)+(1-1)* (1,2292)) = 2,9375 Tabel 5 Nilai Total Integral Setiap Alternatif Alternatif Nilai Total Integral
, 5 A 1 2,5729 3,0781 3,5833 A 2 2,0781 2,6016 3,1250 A 3 2,2396 2,7657 3,2917 A 4 2,3125 2,8229 3,3334 A 5 2,2500 2,8229 3,3958 A 6 1,7917 2,3125 2,8333 A 7 1,8021 2,3698 2,9375 Dari tabel 5 terlihat bahwa
alternatif  A1,  merupakan  alternatif  yang memiliki  nilai  intergral  paling  tinggi diantara  alternatif-alternatif  yang  lain.  Dari hasil  perhitungan  menggunakan  metode FMCDM  dapat  diketahui  bahwa  benih cabai yang unggul adalah jenis Taro F1.

## SIMPULAN
Dari  pembahasan  dapat  disim- pulkan  bahwa, Dalam implementasi metode  FMCDM  dapat  membantu  para
petani  dalam  pemilihan  bibit  cabai  unggul.
Berdasarkan hasil dari analisis implementasi  metode  FMCD  diperoleh alternatif  terbaik  yaitu  A1  bibit  cabai  Taro
F1  dengan  nilai  integral  tertinggi  yaitu 3,5833.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  Kepada  DRPM Direktoral  Jenderal    Penguatan  Riset dan  Pengembangan  Kementrian  Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  telah memberikan  kepercayaan  kepada  kami untuk  melaksanakan  penelitian  ini, begitu  juga  ucapan  yang  sama  kepada LPPM  STMIK  Royal  yang  selalu memberikan  informasi  terkait  dengan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  H.  Rachman,  J.  A.  Widians, T.  Informatika,  F.  Ilmu,  T.
Informasi,  and  U.  Mulawarman, “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bibit  Cabai  Rawit Menggunakankan Metode Simple Additive  Weighting  (  Saw  ) Berbasis  Web,” Pros.  Semin. Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. , vol. 2, no. 1, 2017.
[2] S.  I.  Ageng  Prayogo1,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TANAMAN CABAI UNGGULAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (SAW)  (STUDI KASUS: DESA PONCOWARNO LAMPUNG TENGAH) Ageng,” pp. 32–37. [3] A. Afrisawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Pegawai  di  STMIK
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.674 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Royal Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 43–50, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.23.
[4] J.  Teknologi,  S.  Informasi,  and
V. I. No, “DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi. v6i1.392  METODE  AHP  DAN METODE MFEP Sekolah Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal DOI : https://doi.org/10.33330/jurteksi. v6i1.392 PENDAHULUAN Daging  sapi  merupakan  salah satu produk pangan yang memiliki  n,”  vol.  VI,  no.  1,  pp. 43–50, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.392. [5] J. Tech and B. Sapi, “Implementasi Metode Ahp Dalam Menganalisis Kriteria Dalam  Pemilihan  Bibit  Sapi Potong,” vol. 2, no. 2, pp. 81–88, 2019.
[6] S.  Royal,  “Penerapan  Fuzzy
Multi  Criteria  Decision  Making
Pada,” vol. 4307, no. August, pp.
130–136, 2018.
[7] H.  Rohayani,  “Analisis  Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam Memilih Program Studi Menggunakan  Metode  Logika Fuzzy,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no. Analisis Sistem Pendukung Keputusan, pp. 530–539, 2013. [8] N.  Kahar,  “Penerapan  Metode Fuzzy Multicriteria Decision Making  Untuk  Seleksi  Penerima Bantuan  Rumah  Layak  Huni (Studi Kasus Di Desa Singkawang Jambi),” J. SEBATIK ,  vol.  23,  no.  1,  pp. 124–131, 2019.
[9] N.  Kahar  and  N.  Fitri,  “Aplikasi Metode  Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making (Fmcdm) Untuk  Optimalisasi  Penentuan Lokasi  Promosi  Produk,” Semin.
Nas. Apl. Teknol. Inf. SNATI , vol. 2011,  no.  Snati,  p.  A-58-A-63, 2011.
[10]  S. Royal and A. Royal, “Pengambilan keputusan mengacu  kepada  pemilihan  atau perangkingan  alternatif-alternatif yang tersedia dengan menggunakan  beberapa  kriteria sebagai bahan pertimbangan pemilihan  .,”  vol.  9986,  no.
September, pp. 3–6, 2018.