## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Yosa’aro Zai 1 , Mesran 2 , Efori Buulolo 3
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2,3 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1,2,3 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan

## ABSTRAK
Sistem  pendukung  keputusan  secara  umum  didefenisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mampu  menghasilkan  pemecahan maupun  penanganan  masalah.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  peran  pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan.  Dalam peranan sistem pendukung keputusan dalam konteks  keseluruhan  sistem  informasi  ditujukan  untuk  memperbaiki  kinerja  melalui  aplikasi  teknologi  informasi  serta menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan  interaktif. Salah satu metode yang sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan adalah metode Weighted Product (WP).
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Rambutan

## ABSTRACT
Decision  support  systems  are  generally  defined  as  a  system  capable  of  producing  solutions  and  problem-solving.  Decision support systems are not intended to replace decision-making roles, but to assist and support decision  makers.  In the role of decision  support  systems  in  the  overall  context  of  information  systems  aimed  at  improving  performance  through  the application  of  information  technology  and  determine  the  approach  used  in  the  decision-making  process,  to  evaluate  the interactive  selection.  One  of  the  most  commonly  used  methods  in  decision  support systems  is  the  Weighted  Product  (WP) method.
Keywords: Decision Support System, Weighted Product, Rambutan

## I. PENDAHULUAN
Rambutan  merupakan  tanaman  buah-buahan tropika  basah  yang  berasal  dari  Asia  Tenggara. Menurut  seorang  ahli  Botania  Soviet,  Nikolai Ivanovic  Vavilov,  sentrum  utama  asal  tanaman rambutan adalah daerah Indo-Malaya, meliputi Indo- Cina,  Malaysia, Indonesia, dan  Filipina. Di  wilayah ini  ditemukan  sumber  genetik  ( germ  plasm), rambutan ( NepphelliumLappaceum) [1]. Dalam perkembangannya  selanjutnya,  tanaman  rambutan banyak  dibudidayakan  di  beberapa  negara  tropis.  di Indonesia  daerah  penanaman  rambutan  tersebar diberbagai  wilayah,  salah  satunya  di  Sumatra.  Di Sumatra ada beberapa varietas rambutan antara lain : rambutan  binjai,  rambutan  rapiah,  rambutan  lebak bulus,  rambutan  narmada,  rambutan  sinyonya, rambutan garuda, rambutan kapulasan dan rambutan cimacan.  Masing-masing  varietas  rambutan  ini  bisa dibedakan berdasarkan ukuran, rasa, warna, kandungan  air.  Munculnya  rambutan  dengan berbagai bentuk dan kualitas serta variasi harga yang semakin  kompetitif  mengakibatkan  meningkatnya daya beli masyarakat.
Seringkali  masyarakat  melakukan  pembelian hanya  karena  tertarik  dengan  bentuk  ataupun tampilan  tanpa  disesuaikan  dengan  kebutuhannya. Hal  ini    menjadikan  ketidak  sesuaian  antara  harga barang  dan  kualitasnya.  Namun,  dalam  memilih rambutan  dengan  kualitas  terbaik  dari  sekian varietas yang ada merupakan pilihan yang sulit bagi para  pedagang  untuk  menentukannya  untuk  di
pasarkan karena dari sekian banyak varietas rupanya hanya  beberapa  saja  yang  menjadi  pilihan  pembeli dan  varietas  rambutan  inila  yang  selayaknya dipasarkan  oleh  para  pedagang    di  pusat perbelanjaan.
Multi Attribute Decision Making adalah suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal  dari  sejumlah  alternatif  optimal  dengan kriteria  tertentu.  Inti  dari Multi Attribute  Decision Making adalah  menentukan  nilai  bobot untuk setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang sudah diberikan[2][3]. Dalam menyelesaikan masalah Multi Attribute  Decision  Making terdapat beberapa  metode  yang  digunakan  yaitu  diantaranya metode Weighted Product  , yang  akan  digunakan oleh  penulis  dalam  menentukan  kualitas  buah rambutan.  Metode Weighted  Product menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  nilai  atribut (kriteria), dimana  nilai setiap atribut (kriteria)  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  (kriteria) yang bersangkutan  Sistem  pendukung  untuk menentukan  buah rambutan dengan kualitas terbaik menggunakan  metode Weighted  Product ini  dipilih karena  mampu  memilih  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif.  Dalam  hal  ini  alternatif  yang dimaksud  adalah  kualitas  buah  rambutan  yang terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria  yang ditentukan dengan  langkah-langkah  metode Weigted  Product yang  sederhana,  mudah  dipahami,  efektif  dan efesien[4][5].
   n j w ij i j x s 1
       n j w ij n j w ij i j j X X v 1 * 1   1 j W
Metode Weighted  Product ini  dipilih  karena mampu  memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif.  Dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud adalah  kualitas  buah  rambutan  yang  terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan dengan langkah-langkah  metode Weigted  Product yang sederhana,  mudah  dipahami,  efektif  dan  efesien. Dimana  nilai  setiap  atribut  (kriteria)  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  (kriteria) yang bersangkutan kemdian dilanjutkan dengan cara Descending ( urutan nilai dari yang terbesar).

## II.  TEORITIS

## A. Rambutan
Rambutan adalah tanaman yang masuk dalam keluarga spidaceae dan berasal dari wilayah tropis di Asia  Tenggara. Tanaman rambutan  (Nephelium  sp.) dapat tumbuh subur di wliayah yang beriklim tropis dan  pada  beberapa  wilayah  subtropis.  Di  Indonesia sendiri tanaman rambutan  memiliki  lebih  dari  22 jenis. Tanaman rambutan  atau Hairy  Fruit (dalam bahasa  Inggris)  ditanam  di  daerah  hangat  atau dataran  rendah  yang  bersuhu  rata-rata  25º  Celsius dan  dengan  ketinggian  300-500  meter  di  atas permukaan  laut.  Masa panen rambutan  biasanya antara  bulan  Desember  sampai  dengan  bulan  Maret dan banyak buah yang
dihasilkan oleh pohon rambutan  dalam  sekali panen.  Buah rambutan  yang  matang  berwarna  merah  atau kekuning-kuningan[1].

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Litlle  (1970),  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam menangani  berbagai  permasalahan    yang  terstruktur ataupun  tidak  terstruktur  dengan  menggunakan  data dan  model.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi terstruktur  yang  spesifik.  Penyusunan  model keputusan adalah  suatu cara untuk  mengembangkan hubungan-hubungan logis yang mendasari persoalan keputusan  ke  dalam  suatu  model  matematis,  yang mencerminkan  hubungan  yang  terjadi  diantara faktor-faktor yang terlibat[2][6].
C. Weighted Product (WP) Weighted  Product merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah Multi  Attribute  Decision  Making .  Metode Weighted  Product menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  nilai atribut (kriteria), dimana  nilai setiap  atribut  (kriteria)  harus  dipangkatkan  dulu dengan bobot atribut (kriteria) yang bersangkutan.
……………(1)
Dengan i= 1 , 2, ...,m dan j= 1, 2, ...n. Keterangan:

## Π   = product
S i = skor / nilai dari setiap alternatif X ij =  nilai  alternatif  ke-  i  terhadap  atribut ke- j w j = bobot dari setiap atribut
Dimana                                   adalah  pangkat  bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk  atribut  biaya.  Untuk  pe rangking an  /  mencari alternatif  yang  terbaik  dilakukan  dengan  rumus berikut
………….(2)

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Dalam  masalah  menentukan  buah  rambutan dengan  kualitas  terbaik  di  Sumatera,  sesuai  dengan metode Fuzzy  Multiple  Atrribute  Decision  Making , maka  diperlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  dalam perhitungannya  sehingga  akan  dapat  alternatif terbaik.  Alternatif  yang  dimaksud  adalah  rambutan di Sumatra yang memiliki kualitas yang terbaik.

## A.  Tahap Intelejen ( Intelelligence)
Dalam  tahap  intelejen  tentukan  terlebih dahulu  apa  saja  yang  ingin  dicari  atau  diukur,  ( The New  Science  Of  Management  Decision, 1997). Untuk    menentukan  buah  rambutan  dengan  kualitas terbaik  maka  dintentukan  dulu  beberapa  kriteria berdasarkan presepsi secara umum.
Contoh
a. Kriteria  1  :  Rasa  (K1).  Ukuran  terbagi menjadi tiga, yaitu :
1. Sangat Manis
2. Manis
3. Kurang Manis
4. Asam
b. Kriteria  2  :  Warna  (K2).  Rasa  Rambutan terbagi menjadi tiga, yaitu :
1. Merah Tua
2. Merah
3. Orange Merah
4. Kuning Kemerahan
c. Kriteria  3  :  Ukuran  (K3).  Warna  Rambutan terbagi menjadi  empat, yaitu:
1. Besar
2. Sedang
3. Kecil
d. Kriteria 4 : Kandungan Air (K4). Kandungan air terbagi menjadi dua, yaitu:
1. Agak Kering
2. Banyak

## B. Kriteria dan Bobot
Dalam  proses  metode weighted  Product  , diperlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan bahan perhitungan dalam menentukan buah rambutan  dengan  kuliatas  terbaik  dimana  yang
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 8-11
terbaik dan menjadi pilihan. Adapun kriteria-kriteria dalam  menentukan  buah  rambutan    dengan  kualitas terbaik dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Keterangan Kriteria Kriteria Keteranga C1 Rasa C2 Warna C3 Ukuran C4 Kandungan Air
Selanjutnya  pengambilan  keputusan  Memberikan bobot  preferensi  untuk  masing-masing  kriteria sebagai  W  (bobot  awal)  dapat  dilihat  pada  tabel  2 berikut ini :
Tabel  2. Bobot Serta Keterangan Kriteria Range Bobot C1 Sangat Baik 4 C2 Baik 3 C3 Kurang 2 C4 Buruk 1 Dari masing–masing kriteria tersebut akan ditentukan  bobot-bobotnya.  Pada  bobot  terdiri  dari empat bilangan fuzzy, yaitu (B1), Kurang (K), Baik (B2),  Sangat  Baik  (SB),  Seperti  Terlihat  pada gambar 1 berikut ini :
Buruk          Kurang              Baik       Sangat Baik
0 1 2 3
4 Gambar 1. Bobot Kriteria Keterangan : Buruk = 1 Kurang = 2 Baik = 3 Sangat Baik = 4 Pembobotan Fuzzy 1. Pembobotan Fuzzy Untuk Kriteria Ukuran
Tabel 3. Mentukan Kriteria Rasa Range Nilai Fuzzy Bobot Sangat Manis Sangat Baik 4 Manis Baik 3 Kurang Manis Kurang Baik 2 Asam Buruk 1 2. Pembobotan Fuzzy Untuk Rasa Tabel 4. Mentukan Kriteria Warna Range Nilai Fuzzy Bobot Merah Tua Sangat baik 4 Merah Baik 3
Range Nilai Fuzzy Bobot Orange Merah Kurang 2 Kuning Kemerahan Buruk 1 3. Pembobotan Fuzzy Untuk Warna Tabel 5. Mentukan Kriteria Ukuran Range Nilai Fuzzy Bobot Besar Sangat baik 4 Sedang Baik 3 Kecil Kurang 1 4. Pembobotan Fuzzy Untuk  Kandungan Air Tabel 6. Mentukan Kriteria Kandungan Air Range Nilai Fuzzy Bobot Agak Kering Sangat baik 4 Sedang Baik 3 Banyak Kurang 1 5. Alternatif  Rambutan Tabel 7. Lanjutan Alternatif Rambutan No  Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4
1 Rambutan Binjai Sangat Manis Merah Besar Agak Kering 2 Rambutan Rapiah Manis Merah Sedang Agak kering 3 Rambutan Lebak Bulus Manis  Merah Tua Sedang Agak kering 4 Rambutan Narmada Manis Merah Besar Sedang 5 Rambutan Sinyonya Kurang Manis Merah Tua Besar Banyak 6 Rambutan Garuda Manis Kuning kemerahan Kecil Banyak 7 Rambutan Kapulasan Kurang Manis Orange Merah Besar Sedang 8 Rambutan Cimacan Sangat Manis Merah Besar Banyak
Untuk rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8 Rating Kecocokan  Alternatif pada Setiap Kriteria No Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 1 Rambutan Binjai 4 3 3 3 2 Rambutan Rapiah 3 3 2 3 3 Rambutan Lebak Bulus 3 4 2 3 4 Rambutan Narmada 3 3 3 2 5 Rambutan Sinyonya 2 4 3 1 6 Rambutan Garuda 3 1 1 1 7 Rambutan Kapulasan 2 2 3 2 8 Rambutan Cimacan
3 3 3 1
Berdasarkan  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  tersebut,  maka  dapat
   n j w ij i j x s 1        n j w ij n j w ij i j j X X v 1 * 1
ditentukan  buah  rambutan  dengan  kualitas  terbaik dengan menggunakan metode Weighted Product.

## Adapun  langkah  penyelesaian  dengan  metode
Weighted Product sebagai barikut :
1. Tentukan bobot awal dari setiap kriteria Adapun  bobot    awal  dari  setiap  kriteria  adalah W = (4, 3, 2, 1).
2.  Perbaiki  bobot  dengan  cara 𝑊 𝑗 = 𝑊 ∑ 𝑤 sehingga ∑ 𝑤𝑗 = 1 Adapun cara Penyelesaian sebagai berikut : 𝑤 1 = 4 4+3+2+1 = 4 10 = 0,4 𝑤 2 = 3 4+3+2+1 =
3 10 = 0,3 𝑤 3 = 2 4+3+2+1 =
2 10 = 0,2
𝑤 4 = 1 4+3+2+1 = 1 10 = 0,1
3. Menghintung Vektor S dengan cara berikut ini :
Dimana 𝑤 𝑗 adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Adapun cara penyelesaiannya sebagai berikut
S1= ( 4 0,4 )  ( 3 0,3 )  ( 3 0,2 )  ( 3 0,1 ) = 3.3658
S2= ( 3 0,4 )  ( 3 0,3 )  ( 2 0,2 )  ( 3 0,1 ) = 2.7663 S3= ( 3 0,4 )  ( 4 0,3 )  ( 2 0,2 )  ( 3 0,1 ) = 3.0156 S4= ( 3 0,4 )  ( 3 0,3 )  ( 3 0,2 )  ( 2 0,1 ) = 2.8807 S5= ( 2 0,4 )  ( 4 0,3 )  ( 3 0,2 )  ( 1 0,1 ) = 2.4916
S6= ( 3 0,4 )  ( 1 0,3 )  ( 1 0,2 )  ( 1 0,1 ) = 1.5518 S7= ( 2 0,4 )  ( 1 0,3 )  ( 3 0,2 )  ( 2 0,1 ) = 1.7617
S8= ( 3 0,4 )  ( 3 0,3 )  ( 3 0,2 )  ( 1 0,1 ) = 2.6878
4. Menentukan Preferensi 𝑉 𝑖 untuk perangkingan :
Dimana  nialai 𝑉 𝑖 yang  terbesar  adalah  alternatif yang  terpilih.  adapun  cara  penyelesaiannya sebagai berikut :
V 1= 3.3658 20.5213 = 0,1640
V 2= 2.7663 20.5213 = 0,1348
V 3= 3.0156 20.5213 = 0,1469
V 4= 2.8807 20.5213 = 0,1403
V 5= 2.4961 20.5213 = 0,1214 V 6= 1.5518 20.5213 = 0,0756 V 7= 1.7617 20.5213 = 0,0858 V 8= 2.6878 20.5213 = 0.1309
Untuk  lebih  jelas  hasil  proses  perangkingan  dapat dilihat pada tabel 9 sebagai berikut :
Tabel 9. Perangkingan Untuk Alternatif
VJ Altenatif Nilai Rangking V1 Rambutan Binjai 0.1640 1 V2 Rambutan Rapiah 0.1348 4 V3 Rambutan Lebak Bulus 0.1469 2 V4 Rambutan Narmada 0.1403 3 V5 Rambutan Sinyonya 0.1214 6 V6 Rambutan Garuda 0.0756 8 V7 Rambutan Kapulasan 0.0858 7 V8 Rambutan Cimacan 0.1309 5

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian ini, yaitu:
1.  Metode Wighted Product dapat membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan tingkatan  buah  rambutan  sesuai  dengan  kriteria- kriteria yang sudah ditentukan.
2.  Penerapan  metode Weighted  Product cukup mudah  digunakan  untuk  melakukan  penilaian dalam  menentukan  buah  rambutan  dengan kualitas  terbaik  karena  penyelesaiannya  cukup sederhana.  Perhitungan Weighted  Product ada  3 tahap yaitu, penentuan nilai bobot W, penentuan nilaia vektor S, serta penentuan nilai vektor V.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  K.  Tani, Pedoman  Bertanam  Rambutan .  Nuansa  Aulia, 2011.
[2]  S.  K.  Dewi,  Wardoyo,  Hartati,  and  Harjono, Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM) .  Jakarta:  Graha Ilmu, 2009.
[3]  M.  Iswan,  W.  Fitriani,  N.  Mayasari,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Tuition Reduction Determination Using Fuzzy Tsukamoto,” Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.
[4]  Risawandi  and  R.  Rahim,  “Study  of  the  Simple  Multi- Attribute  Rating  Technique  For  Decision  Support,” IJSRST , vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[5]  Dadan,  Umar,  and  Daihani, Komputerisasi  Pengambilan Keputusan . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2009.
[6]  Mesran, Visual Basic, Medan: Mitra Wacana Media, 2009.
[7]  S.  K.  Dewi,  Wardoyo,  Hartati,  and  Harjono, Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM) .  Jakarta:  Graha Ilmu, 2009.
[8]  H.  A.  Hasibuan,  R.  Purba,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Productivity Assessment (Performance, Motivation, and Job Training)  using  Profile  Matching,” SSRG  Int.  J.  Econ. andManagement Stud. , vol. 3, no. 6, 2016.
[9]  C.-L.  Yoon,  K.P.,  &  Hwang,  “Multiple  Attribute  Decision Making: An Introduction,” Sage  Univ.  Pap.  Ser.  Quantative Appl. Soc. Sci. , pp. 47–53, 1995.
[10] Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[11] M.  Iswan,  W.  Fitriani,  N.  Mayasari,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Tuition Reduction Determination Using Fuzzy Tsukamoto,”
Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.