## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293

## Penerapan Metode SMARTER pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Kayu Putih
Ratih Hafsarah Maharrani 1, *, Prih Diantono Abda’u 1 , Hety Dwi Hastuti 2
“ 1 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap, “ Indonesia
2 “ Program Studi Akuntansi Lembaga Keuangan Syariah “ , Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap, Indonesia Email: 1,* ratih.hafsarah@pnc.ac.id, 2 abdau@pnc.ac.id, 3 hetydwi88@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ratih.hafsarah@pnc.ac.id.
Abstrak− Produktifitas kayu putih pada negara.Indonesia termasuk dalam kelompok produktifitas rendah, kurangnya bahan baku  yang  mengakibatkan  defisit  produksi  kayu  putih  menjadi  penyebab  hal  ini.  Sementara  itu  permintaan  pasar  semakin meningkat. Besarnya luas lahan yang ada pada daerah Kabupaten Cilacap tidak diimbangi pemanfaatannya, hal ini disebabkan karena  kurangnya  pengetahuan  mengenai  pemanfaatan  lahan  potensial.  Lahan  kayu  putih  yang  ada  selama  ini  seringkali ditemui kurang didalam pemanfaatan apabila dilihat dari sisi hasil. Hal ini dikarenakan dalam proses pemilihan lahan yang akan dikelola dibutuhkan beberapa hal yang perlu diperhatikan agar tanaman dapat tumbuh dengan baik.  Terdapat 5 kriteria lahan, yakni lahan “ S1 (Sangat Sesuai), S2 (Cukup Sesuai), S3 (sesuai marginal), N1 (tidak sesuai saat ini) dan N (tidak sesuai selamanya). “ Selain itu terdapat 7 kriteria yang akan digunakan dalam pengolahan data lahan. Melihat banyaknya variabel yang digunakan dalam penelitian, metode pendukung keputusan dirasa dapat digunakan dalam menentukan kesesuaian lahan salah satunya adalah dengan metode SMARTER. Pemilihan metode dikarenakan penentuan kesesuaian lahan kayu putih diproses dengan “ pembobotan  rank  order  centroid  (ROC) “ dimana  kriteria  yang  ada  memiliki  bobot  berdasarkan  tingkat  prioritas disesuaikan  dengan  proses  perangkingan.  Dari  84  data  yang  diolah  didapatkan  hasil  bahwa  sekitar  98%  atau  83  data menyatakan bahwa daerah kabupaten Cilacap termasuk dalam range kesesuaian S2 (Cukup Sesuai). Selain itu, berdasar hasil pengujian  akurasi yang  dilakukan didapat  prosentase  akurasi  sebesar 80,95%.  Melihat tingginya prosentase  tersebut,  maka sistem pendukung keputusan dengan metode SMARTER layak untuk digunakan sebagai penentuan kesesuaian lahan tanaman kayu putih.
Kata Kunci: Kesesuaian Lahan; Sistem Pendukung Keputusan; SMARTER
Abstract− The productivity of eucalyptus in Indonesia is included in the low productivity group, the lack of raw  materials resulting in a deficit in eucalyptus production is the cause of this. Meanwhile market demand is increasing. The large area o f land in the Cilacap Regency area is not matched by its utilization, this is due to a lack of knowledge about potential land uses. There are 5 criteria for land, namely land "S1 (Highly Suitable), S2 (Quite Suitable), S3 (marginally suitable), N1 (currently not suitable) and N (not suitable forever). “Decision support methods can be used in determining land suitability, one of which is the SMARTER method. The method was chosen because determining the suitability of eucalyptus land was processed by "rank  order  centroid  (ROC)  weighting"  where  the  existing  criteria  have  weight  based  on  the  priority  level  adjusted  to  the ranking process. Of the 84 processed data, it was found that around 98% or 83 of the data stated that the Cilacap district was included in the S2 suitability range (Quite Appropriate). In addition, based on the results of the accuracy testing carried out, the percentage of accuracy was 80.95%. Seeing the high percentage, the decision support system using the SMARTER method is appropriate to be used to determine the suitability of eucalyptus land. “
Keywords: Land Suitability; Decision Support System; SMARTER

## 1. PENDAHULUAN
Negara Indonesia merupakan pengguna dan tempat asli pohon kayu putih, dimana secara keseluruhan dalam satu tahun kebutuhan domestik minyak kayu putih rata-rata sebesar 1500 ton/tahun dan produksi dalam negeri masih belum  dapat  tercukupi  dengan  baik  bahkan  digantikan  oleh  minyak  eucalyptus  [1].  Tingginya  impor  minyak eucalyptus  yang  digunakan  sebagai  campuran  minyak  kayu  putih  guna  menutup  kekurangan  produksi  minyak kayu putih domestik disebabkan karena produktivitas kayu putih di Indonesia sendiri yang tergolong masih rendah dan defisit produksi yang dikarenakan adanya kekurangan sumber bahan baku [2]. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik  tahun  2021  kebutuhan  produksi  minyak  kayu  putih  pada  daerah  kabupaten  Jawa  Tengah  mengalami peningkatan apabila dibandingkan pada tahun sebelumnya, serta pada kabupaten Cilacap itu sendiri besaran luas lahan  yang  ada  tidak  sebanding  dengan  besaran  lahan  tersebut  untuk  digunakan.  Sifat  antibakteri,  antijamur, antivirus  dan  sifat  antiseptik  yang  dimiliki  oleh  kayuputih  menjadikan  minyak  ini  banyak  digunakan  dalam pengobatan  [3].  Tingginya  potensi  dalam  pemenuhan  kebutuhan  minyak  kayu  putih  membuka  peluang  bagi masyarakat  Indonesia  dalam  peningkatan  produksi  minyak  kayu  putih  melalui  lahan  yang  tersedia.  Namun pemanfaatan  lahan  sebaiknya  diimbangi  dengan  adanya  pengetahuan  mengenai  kesesuaian  lahan  tanaman sehingga didapatkan hasil yang maksimal.
Lahan kayu putih yang ada seringkali ditemui kurang optimal dalam pemanfaatan maupun hasilnya. Dalam proses pemilihan lahan yang akan dikelola perlu diperhatikan beberapa hal agar tanaman dapat tumbuh  dengan baik. Pohon akan tumbuh dengan optimal dalam suatu lahan dimungkinkan dari kesesuaian jenis pohon dengan tempat  tumbuhnya,  dimana  hal  ini  dapat  memberikan  dampak  positif  terhadap  lingkungan  serta  tanaman  akan mempunyai  nilai  ekonomi  tinggi  apabila  dipanen.  Sangat  berpengaruhnya  kesesuaian  lahan  (aspek  ekologis) terhadap  budidaya  kayu  putih  menjadikan  perlu  adanya  evaluasi.  Dengan  jenis  bibit  yang  sama  namun  kontur lahan yang berbeda, menjadikan tanaman kayu putih tersebut  mengalami  perbedaan produktivitas diantara satu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
lahan dengan lahan lainnya.  Dalam tujuan untuk optimalisasi pengembangan lahan kayu putih, karakteristik lahan mampu  bersifat  sebagai  katalisator  maupun  penghambat.  Proses  klasifikasi  kesesuaian  lahan  adalah  matching (membandingkan)  antara  kualitas  lahan  yang  ada  dengan  prasyarat  pemanfaatan  lahan  [4].  Beberapa  kategori kecocokan lahan  potensial  didasarkan atas  strukturnya yakni : lahan sangat  sesuai  (S1  – highly suitable), “ lahan yang cukup sesuai (S2 – moderately suitable), lahan sesuai marginal (S3 – marginal suitable), lahan yang tidak sesuai saat ini (N1 – currently not suitable) serta lahan yang tidak sesuai selamanya (N -  permanently not suitable).
“ Klasifikasi  ini  disesuaikan  dengan  faktor  pembatas  sebagai  kriterianya  yakni  sudut  elevasi,  kelerengan,  suhu, curah  hujan,  jenis  tanah,  kedalaman  tanah,  dan  tingkat  erosi.  Dengan  banyaknya  kriteria  yang  ada  diperlukan adanya proses klasifikasi, dapat membantu para pengambil keputusan untuk menentukan lahan mana yang paling potensial dan menghasilkan hasil yang maksimal. Dalam hal ini metode pengambilan keputusan dapat digunakan dalam  proses  klasifikasi  kesesuaian  lahan,  seperti “ metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Rank (SMARTER). “
Penelitian mengenai kesesuaian lahan telah dilakukan oleh beberapa peneliti.  Pada tahun 2021 penelitian dilakukan dengan menggunakan profile matching sebagai metode pendukung keputusan kesesuaian lahan cengkeh pada  kabupaten  Karo  [5].  Dalam  profil  matching  ini  didapatkan  hasil  akhir  berupa  perangkingan  terbaik  dari masing-masing lahan dengan menggunakan 3 kriteria yakni klasifikasi tanah, kondisi lahan dan iklim. Masing – masing kriteria ini memiliki sub kriteria, diantaranya klasifikasi tanah dengan sub kriteria pH tanah, jenis tanah, kelembapan udara. Kondisi lahan dengan sub kriteria ketinggian tempat dan intensitas cahaya, sedangkan iklim dengan sub kriteria suhu udara dan curah hujan tahunan. Penelitian lainnya juga telah dilakukan [6] menggunakan sistem  pakar  yang  diterapkan  dengan  metode  Bayes  dan  Inferensi  Forward  Chainning  pada  lahan  di  provinsi Bengkulu. Sistem ini di analisis menggunakan 11 jenis tanaman perkebunan dan 22 karakteristik lahan. Adapun metode Naïve Bayes akan mengidentifikasi  hasil dengan melihat presentase kemungkinan tanaman, sedangkan Forward Chaining digunakan untuk pengambilan hasil akhir tanaman perkebunan yang sesuai berdasarkan data lahan yang sudah diinputkan. Hasil pengujian validitas yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 60% dari 60 data lahan. Penelitian lainnya yang sejenis dilakukan terhadap tanaman  kelapa  sawit  pada  lahan  gambut  dengan  mengimplementasikan  fuzzy  sugeno  [7].  Penentuan  kelas kesesuaian  lahan  ini  dilakukan  dikarenakan  sebagian  besar  lahan  pada  daerah  Kalimantan  merupakan  wilayah dengan  tanaman  bergambut.  Terdapat  8  variable  dalam  penentuannya  yakni  KTK  tanah,  kedalaman  tanah,  Ph H2O, kejenuhan basah, N-Total, C-Organik, K2O dan P2O5 yang dipetakan dalam himpunan fuzzy dan dihitung menggunakan fuzzy inferensi metode Sugeno. Dengan metode tersebut disimpulkan bahwa tingkat akurasi yang tinggi dihasilkan oleh metode sugeno dan sampel data yang diujikan sesuai dengan hasil analisis pakar. Penelitian selanjutnya  mengenai  pemilihan  lahan  tanam  untuk  jenis  tanaman  kentang  telah  dilakukan  dengan  metode  K Means Clustering dan TOPSIS [8]. Algoritma K Means Clustering diterapkan sebagai pengelompokan kecamatan yang sesuai dengan kriteria suhu bagi tanaman kentang. Data yang ada akan dibagi menjadi 3 kelompok. kemudian 1 kelompok yang unggul akan dilanjutkan ke perhitungan selanjutnya dengan metode TOPSIS untuk mendapatkan kecamatan mana yang lebih optimal berdasar 3 kriteria yakni suhu, pH tanah dan curah hujan. Penelitian sejenis [9] dalam penentuan kesesuaian lahan tanaman kelapa sawit dengan penerapan metode SMARTER menggunakan 5 kriteria untuk  analisa kelayakan seperti  lereng, luas area, curah hujan, tekstur tanah dan topografi. Diperoleh hasil  yang  berupa  nilai  dari  perangkingan  keseluruhan  data,  rekomendasi  terbaik  adalah  nilai  tertinggi  dari pengolahan tersebut.
Perbedaan  penelitian  yang  dikembangkan  apabila  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu  yang dilakukan oleh beberapa tim peneliti diantaranya artikel ini mengusulkan untuk menerapkan metode SMARTER dalam proses analisis kesesuaian lahan yang didasarkan 7 kriteria yang ditetapkan. “ Metode ini merupakan suatu metode  untuk  pengambilan  keputusan  yang  menggunakan  multi  kriteria  serta  merupakan  pengembangan  dari metode  sebelumnya  (SMART) “ [10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  metode  SMARTER  sebagai pendukung keputusan dalam menentukan kesesuaian lahan kayu putih sehingga dapat digunakan untuk penilaian kecocokan pada sebidang lahan yang paling potensial untuk budidaya tanaman kayu putih khususnya di wilayah Kabupaten Cilacap. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjawab pertanyaan mana saja pada area kabupaten Cilacap  yang  sesuai  dengan  pengelompokan  kesesuaian  lahan  potensial  bagi  tanaman  kayu  putih.  Dari  hasil analisis nantinya diharapkan pula, dapat memberikan penilaian lahan mana yang paling potensial dari segi hasil yang didapatkan dari minyak kayu putih dan sebagai acuan sebelum dilakukannya budidaya kayu putih sehingga secara ekologis tingkat keberhasilan semakin meningkat.
“ 2. METODOLOGI PENELITIAN “
“ 2.1 Tahapan Penelitian “
Dalam penentuan pendukung keputusan kelas kesesuaian lahan tanaman kayu putih diperlukan kriteria serta sub kriteria yang dijadikan sebagai acuan dalam dasar penilaian. Dataset penelitian ini menggunakan dataset evapot 2022 milik perhutani KPH Banyumas Barat yang berisikan keseluruhan data lahan di Kabupaten Cilacap. Namun data kemudian di seleksi, dimana hanya data lahan kayu putih yang akan digunakan dalam pengolahan data. Nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
kriteria  dan  sub  kriteria  yang  akan  diolah  diambil  dari  beberapa  kriteria  prasyarat  lahan  untuk  pertumbuhan tanaman kayu putih [11].

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  diperlihatkan  pada Gambar  1 Tahapan  Penelitian,  dimana  untuk  sistem  pendukung keputusan yang dikembangkan, dataset penelitian disini merupakan data kesesuaian lahan yang diambil dari tabel prasyarat tumbuh optimal tanaman kayu putih yang disesuaikan dengan kriteria – kriteria yang ada dalam database evapot 2022. Dalam database tersebut merupakan keseluruhan data lahan di Kabupaten Cilacap yang terdiri dari 3097 record. Karena banyaknya data yang ada serta dalam penelitian yang dilakukan hanya mengambil data lahan tanaman  kayu  putih  maka  sebelum  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SMARTER,  dilakukan proses data cleaning terlebih dahulu. Proses ini dilakukan untuk membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkosisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  pada  data.  Apabila  proses  cleaning  telah  selesai dilanjutkan dengan tahapan preprocessing. Tahapan ini juga dilakukan untuk melakukan proses pencarian missing data atau jika data memiliki nilai yang kosong, proses filterisasi data (membuang data yang tidak perlu atau data salah) serta memilih  data yang akan digunakan dalam pengolahan metode SMARTER.  Kriteria dan subkriteria yang  digunakan  dalam  penilaian,  dimana  nilai  ini  juga  merupakan  prasyarat  tumbuh  tanaman  kayu  putih diperlihatkan pada Tabel 1. Syarat Tumbuh Optimal Tanaman Kayu Putih
Tabel 1. Syarat Tumbuh Optimal Tanaman Kayu Putih Kriteria Sub Kriteria Kelas Elevasi 30 -100 101-200 201-300 301-400 >400 S1 S2 S3 N1 N2 Kelerengan Datar Landai Agak Curam Curam Sangat Curam S1 S2 S3 N1 N2 Suhu 26-28 29-31; 23-25 32-35; 20-22 36-38; 17-19 >38; <17 S1 S2 S3 N1 N2 Curah Hujan 1201-1500 1501-1800; 801-1200 1801-2000; 601-800 2001-2250; <600 >2250 S1 S2 S3 N1 N2 Jenis Tanah “ Grumusol, Latosol, Regosol Selain grumusol, latosol dan regosol “ S N Tingkat Erosi Tidak Ada Longsor Banjir S1 N1 N2 Kedalaman Tanah Dalam Sedang Dangkal Sangat Dangkal S1 S2 S3 N

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
Data  alternatif  yang  digunakan  dalam  perhitungan “ terdiri  dari  7  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam pengolahan data seperti terlihat pada Tabel 1. Syarat Tumbuh Optimal Tanaman Kayu Putih. “ “ Setelah itu proses perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SMARTER  untuk  menghasilkan  hasil  akhir “ yang  berupa  data kesesuaian lahan tanaman kayu putih dengan indikator S1, S2, S3, N1, dan  N2. Adapun hasil kesesuaian lahan sesuai dengan kelas masing – masing yang dituliskan pada Tabel 2. Kelas Kesesuaian Lahan
2.2 “ Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMARTER) “
“ Metode  SMART  (Multi  Attribute  Rating  Technique)  telah  mengalami  pengembangan  menjadi  metode  Simple Multi  Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER)  [12]. “ “ Metode SMARTER merupakan metode pengambilan keputusan yang multi kriteria dimana setiap kriteria yang ada memiliki kepentingan masing-masing jika dibandingkan dengan kriteria yang lain [13]. Metode ini lebih mudah dalam perhitungan dan perbandingan nilai dari masing alternatif dikarenakan pembobotannya menggunakan rentang nilai 0 maupun 1 [14]. Pada awal mula,  metode  SMART  mengalami  pengembangan  menjadi  metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique Swing  (SMARTs)  yang  kemudian  ditingkatkan  menjadi  metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique Exploting Rank (SMARTER), perbedaan di kedua metode adalah pembobotannya. Dimana bobot akan diberikan langsung oleh pengambil keputusan pada metode SMART dan SMARTER, namun jika prioritas dan jarak setiap standar bobot dapat dicerminkan secara akurat maka proses pembobotan dianggap tidak proporsional. Untuk itu dalam  metode  SMARTER,  bobot  setiap  kriteria  disesuaikan  dengan  perangkingan  yang  diambil  dari  tingkat prioritasnya atau disebut dengan rumus pembobotan rank order centroid (ROC)  [15]. Jika terdapat dua maupun lebih  kriteria  yang  dianggap  sama  penting,  maka  bobot  yang  akan  diberikan  untuk  kriteria  masing-masing merupakan gabungan dari peringkatnya. Adapun langkah perhitungan “ SMARTER sebagai berikut : a. Masukkan nilai kriteria (k)
b. Masukkan nilai sub kriteria
c. Diurutkan berdasar prioritas (r), masukkan nilai rangking kriteria  serta sub kriteria
d. Tentukan ROC berdasarkan persamaan kriteria W k
Secara umum pembobotan ROC dihitung dengan persamaan 1
Wk = 1 k ∑ ( 1 i ) k i=1 (1)
Dimana W = nilai  pembobotan kriteria, k = jumlah kriteria dan i adalah nilai  alternatif. Teknik  ROC dapat memberikan bobot di setiap kriteria berdasarkan tingkat prioritas sesuai dengan peringkat penilaian yang telah ditentukan terlebih dahulu. Pembobotan ROC dibentuk dari pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dst hingga kriteria ke n, sehingga dapat dituliskan Cr 1 > Cr 2 > Cr 3 > ... > Cr n . Untuk penentuan bobot dengan aturan yaitu W 1 > W 2 > W 3 > ... > Wn dimana W 1 adalah bobot  untuk kriteria C 1 .
e. Masukkan nilai alternatif
f. “ Masukkan pilihan alternatif terhadap kriteria menggunakan nilai sub kriteria (x) “ g. Lakukan perhitungan nilai utility Tahapan berikutnya mencari nilai utility. Prosedur dalam perhitungan dapat dirumuskan pada persamaan ke 2
v (x) = ∑ wi vi (x) n i=1
(2)
Yang dapat dijelaskan untuk wi adalah bobot yang mempengaruhi dari dimensi ke i terhadap nilai keseluruhan evaluasi, vi adalah objek evaluasi pada dimensi ke i dan n merupakan jumlah dimensi nilai yang berbeda.
h. Lakukan perhitungan nilai akhir
Pada  proses  perhitungan  nilai  utility  didapatkan  dari  penjumlahan  nilai  pada  tiap  kriteria  yang  kemudian dikalikan dengan nilai dari pembobotan subkriteria lalu hasil akhirnya dijumlah.
n1 = ∑ nW j U ij (3)
Perhitungan pada persamaan 3 menghasilkan nilai akhir perangkingan alternatif, dimana Wj merupakan bobot kriteria ke 1, nilai utility kriteria dituliskan dengan Uij.

## 2.3 Kelas Kesesuaian Lahan
Kesesuaian atau yang disebut suitability merupakan kecocokan (adaptability) atau klasifikasi tingkat kecocokan suatu  bidang  lahan.  Lahan  yang  sesuai  (S)  serta  lahan  yang  kurang  sesuai  (N)  dibedakan  menurut  struktur klasifikasi  kesesuaiannya.  Sedangkan  menurut  tingkat  kecocokan,  lahan  yang  sesuai  (S)  akan  dibagi  kembali menjadi  3  kelas  yakni  lahan  sangat  sesuai  (S1),  cukup  sesuai  (S2)  dan  sesuai  marginal  (S3).  Untuk  orde  tidak sesuai (N) dibagi menjadi 2 bagian yaitu tidak sesuai saat ini (N1) dan tidak sesuai selamanya (N2). Lahan sebagai sebuah lingkungan fisik yang terdiri atas iklim, relief, tanah, air dan vegetasi serta benda yang berada diatasnya sepanjang terdapat pengaruh terhadap pengguna lahan [16] [17]. Kelas yang tergolong dalam kesesuaian lahan ada 5 [18] [19] dijelaskan pada Tabel 2. Kelas Kesesuaian Lahan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
Tabel 2. Kelas Kesesuaian Lahan
Kelas  Simbol Nama Pengertian 1 S1 Sangat Sesuai Tanpa atau sedikit pembatasan untuk penggunaanya 2 S2 Cukup Sesuai Tingkat pembatasan sedang untuk penggunaannya 3 S3 Sesuai Marjinal Tingkat pembatas berat untuk penggunaannya 4 N1 Tidak Sesuai Saat ini Penggunaannya tidak memungkinkan saat ini 5 N2 Tidak Sesuai Selamanya  Penggunaannya tidak memungkinkan secara permanen

## 2.4 Pengujian Akurasi
Akurasi  adalah  seberapa  dekat  sebuah  angka  yang  berasal  dari  hasil  pengukuran  dengan  angka  sebenarnya (reference value atau true value) [20]. Untuk penelitian yang dilakukan, uji akurasi diambil dari jumlah hasil uji yang  sebenarnya  dibagi  dengan  jumlah  data  yang  diuji.  Persamaan  untuk  tingkat  akurasi  dapat  dilihat  pada persamaan 4
Akurasi = Jumlah hasil uji sistem yang benar total data uji
x 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode SMARTER (Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank)
Pada  penelitian  pendukung  keputusan  dalam  evaluasi  kesesuaian  lahan  menggunakan  alternatif  sebanyak  84 record.  Alternatif  ini  merupakan  data  lahan  kayu putih  dari  berbagai  petak  yang  ada  di  kabupaten Cilacap  dan diambil  dari  dataset  evapot  tahun  2022  milik  perhutani  KPH  Banyumas  Barat.  Tahapan  awal  dalam  penelitian menggunakan  metode  SMARTER  ini  adalah  penentuan  kriteria  penilaian  untuk  kesesuaian  lahan  kayu  putih. Seperti telah disebutkan pada latar belakang, kriteria yang digunakan yakni : a. C1 = Suhu
b. C2 = Kelerengan
c. C3 = Elevasi
d. C4 = Kerawanan Bencana / Tingkat Erosi
e. C5 = Kedalaman Tanah
f. C6 = Jenis Tanah
g. C7 = Curah Hujan
Gambar 2 Tampilan data kriteria pada sistem
Pada sistem yang dikembangkan seperti tampak pada Gambar 2 Tampilan data kriteria pada sistem, dalam kelola  data  kriteria  yang  diinputkan  berdasarkan  nilai  prioritas  masing-masing.  Adapun  nilai  prioritas  yang dimasukkan  berada  dalam  range  1  sampai  dengan  maksimum  jumlah  kriteria.  User  dapat  menambahkan  data kriteria beserta nilai prioritas serta dapat mengubah maupun menghapus nilai tersebut.
Setelah  memasukkan  kriteria  beserta  nilai  prioritas  kemudian  dilakukan  pengolahan  oleh  sistem  untuk bobot setiap kriteria, dimana setiap kriteria yang ada memiliki tingkat prioritas yang berbeda untuk menghasilkan keputusan.  Secara  umum  pembobotan  ROC  dihitung  dengan  persamaan  1  yang  telah  dijelaskan  diatas. Berdasarkan persamaan tersebut dihasilkan nilai seperti tampak pada Tabel 3 Nilai Bobot Setiap Kriteria
Tabel 3 Nilai Bobot Setiap Kriteria No. Kriteria Peringkat Bobot dengan ROC 1 Suhu 1 (1+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5)+(1/6)+(1/7))/7 = 0,370408163

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
No. Kriteria Peringkat Bobot dengan ROC 2 Kelerengan 2 (0+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5)+(1/6)+(1/7))/7 = 0,22755102 3 Elevasi 3 (0+0+(1/3)+(1/4)+(1/5)+(1/6)+(1/7))/7  = 0,156122449 4 Kerawanan Bencana 4 (0+0+0+(1/4)+(1/5)+(1/6)+(1/7))/7 = 0,108503401 5 Kedalaman Tanah 5 (0+0+0+0+(1/5)+(1/6)+(1/7))/7 = 0,072789116 6 Jenis tanah 6 (0+0+0+0+0+(1/6)+(1/7))/7 = 0,044217687 7 Curah Hujan 7 (0+0+0+0+0+0+(1/7))/7 = 0,020408163
Kemudian dalam Gambar 3 Tampilan data sub kriteria pada sistem ditampilkan implementasi sistem untuk proses masukkan nilai sub kriteria melalui proses perhitungan menggunakan persamaan yang sama (persamaan 2) . Dalam penerapan implementasi sistem, user hanya perlu memasukkan sub kriteria beserta nilai prioritasnya, nilai ini selanjutnya akan diolah sistem dengan prose nilai pembobotan ROC.
Gambar 3 Tampilan data sub kriteria pada sistem
Perhitungan nilai bobot ROC dari masing sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 4. Nilai Bobot Pada Sub Kriteria.  Dimana  proses  perhitungan  nilai  bobot  sub  kriteria  sama  dengan  perhitungan  nilai  kriteria  yang didasarkan atas persamaan 1
Tabel 4 . Nilai Bobot Pada Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Bobot dengan ROC Suhu 26-28 (1+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,457 29-31; 23-25 ((1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,257 32-35; 20-22 ((1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,157 36-38; 17-19 ((1/4)+(1/5))/5 = 0,090 >38; <17 (1/5)/5 = 0,09530 Kelerengan Datar (1+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,457 Landai ((1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,257 Agak Curam ((1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,157 Curam ((1/4)+(1/5))/5 = 0,090 Sangat Curam (1/5)/5 = 0,090 Elevasi 30 -100 (1+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,457 101-200 ((1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,257 201-300 ((1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,157 301-400 ((1/4)+(1/5))/5 = 0,090 >400 (1/5)/5 = 0,090 Tingkat Erosi Tidak Ada (1+(1/2)+(1/3))/3 = 0,611 Longsor ((1/2)+(1/3))/3 = 0,278 Banjir ((1/3))/3 = 0,111 Kedalaman Tanah Dalam ((1+(1/2)+(1/3)+(1/4))/4 = 0,521 Sedang ((1/2)+(1/3)+(1/4))/4 = 0,271 Dangkal ((1/3)+(1/4))/4 = 0,146

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
Kriteria Sub Kriteria Bobot dengan ROC Sangat Dangkal ((1/4))/4 = 0,063 Jenis Tanah Grumusol, Latosol, Regosol (1+(1/2))/2 = 0,75 Selain grumusol, latosol dan regosol  ((1/2)/2) = 0,25 Curah Hujan 1201-1500 (1+(1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,457 1501-1800; 801-1200 ((1/2)+(1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,257 1801-2000; 601-800 ((1/3)+(1/4)+(1/5))/5 = 0,157 2001-2250; <600 ((1/4)+(1/5))/5 = 0,090 >2250 (1/5)/5 = 0,090
Pada Gambar 4. Tampilan data kelola alternatif ditampilkan mengenai tampilan implementasi masukkan data alternatif pada sistem. Data alternatif yang digunakan merupakan nama petak lahan yang ada pada kabupaten Cilacap. Sementara untuk data dari masing-masing petak lahan beserta nilainya dapat dilihat pada Tabel 5. Nilai Masing-Masing Alternatif
Tabel 5. Nilai Masing-Masing Alternatif No  Alternatif   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 29-3 26,600  Agak Curam  150  Tidak Ada  Sedang Latosol  2925 2 49-2 27,147  Datar 10 Tidak Ada  Dalam Latosol  2925 3 52-1 27,149  Landai 20 Tidak Ada  Dalam Latosol  2925 4 53-10 27,149  Landai 10 Tidak Ada  Dalam Latosol  2926 5 53-2 27,149  Landai 10 Tidak Ada  Dalam Latosol  2927 6 53-7 27,149  Datar 30 Tidak Ada  Dalam Latosol  2925 7 53-8 27,149  Landai 10 Tidak Ada  Dalam Latosol  2929 8 58A 26,254  Landai 30 Tidak Ada  Dalam Latosol  2925 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 83 93A 26,519  Landai 310  Tidak Ada  Dalam Latosol  3100 84 93G 26,519  Curam 300  Longsor Dangkal  Latosol  2525
Gambar 4. Tampilan data kelola alternatif
Setelah didapatkan nilai dari masing – masing alterrnatif serta nilai bobot ROC baik untuk kriteria maupun sub kriteria selanjutnya pada Tabel 6. Nilai Transformasi Alternatif ke dalam Bobot ROC ditampilkan proses perhitungan untuk hasil pengubahan transformasi nilai alternatif tersebut ke dalam nilai bobot ROC.
Tabel 6 . Nilai Transformasi Alternatif ke dalam Bobot ROC
No  Alternatif   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 29-3 0,457  0,157  0,257  0,611  0,271  0,75  0,04 2 49-2 0,457  0,457  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
No  Alternatif   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 3 52-1 0,457  0,257  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 4 53-10 0,457  0,257  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 5 53-2 0,457  0,257  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 6 53-7 0,457  0,457  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 7 53-8 0,457  0,257  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 8 58A 0,457  0,257  0,457  0,611  0,521  0,75  0,04 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 83 93A 0,457  0,257  0,09 0,611  0,521  0,75  0,04 84 93G 0,257  0,09 0,157  0,278  0,146  0,75  0,04
Tahapan  berikutnya  mencari  nilai  utility.  Prosedur  dalam  perhitungan  didasarkan  pada  penggunaan persamaan 2. Dari persamaan tersebut kemudian nilai diolah dan menghasilkan nilai akhir perangkingan alternatif (persamaan  ke  3).  Dari  persamaan  tersebut  kemudian  diimplementasikan  ke  dalam  perhitungan  sehingga menghasilkan nilai dalam Tabel 7. Nilai Akhir Perangkingan Alternatif
Tabel 7. Nilai Akhir Perangkingan Alternatif
No  Alternatif   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 29-3 0,169  0,036  0,040  0,066  0,020  0,033  0,001 2 49-2 0,169  0,104  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 3 52-1 0,169  0,058  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 4 53-10 0,169  0,058  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 5 53-2 0,169  0,058  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 6 53-7 0,169  0,104  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 7 53-8 0,169  0,058  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 8 58A 0,169  0,058  0,071  0,066  0,038  0,033  0,001 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 83 93A 0,169  0,058  0,014  0,066  0,038  0,033  0,001 84 93G 0,095  0,020  0,025  0,030  0,011  0,033  0,001

## 3.2 Perhitungan Nilai Akhir Kesesuaian Lahan Kayu Putih
Pada  akhir  perhitungan  diperlukan  suatu  nilai  batasan  untuk  penentuan  keputusan  tingkat  kesesuaian  lahan tanaman kayu putih, berdasarkan tingkat kesesuaian S1, S2, S3, N1 maupun N2. Perolehan nilai didapat dengan proses perhitungan yang sama dengan tahapan diatas, nilai dari masing-masing alternatif disesuaikan dengan kelas dan bobot ROC sehingga menghasilkan range nilai seperti pada Tabel 8. Batasan Nilai Akhir
Tabel 8. Batasan Nilai Akhir No  Nilai Akhir  Tingkat Kesesuaian 1 0,4911 S1 2 0,2818 S2 3 0,2044 S3 4 0,1034 N1 5 0,0586 N2
Nilai batasan inilah yang dijadikan sebagai patokan pengambilan keputusan kesesuaian lahan tanaman kayu putih.  Pada Tabel  7. Nilai  Akhir  Perangkingan  Alternatif  telah  ditampilkan  nilai  utility  dari  masing  –  masing alternatif  kemudian  tahapan  selanjutnya  adalah  menjumlahkan  dari  masing-masing  nilai  tersebut  sehingga mendapatkan total nilai akhir. Dari total nilai tersebut kemudian didapatkan tingkat kesesuaian lahan yang dirange nilai kesesuaian lahan seperti pada Tabel 9. Nilai Akhir Tingkat Kesesuaian Lahan
Tabel 9. Nilai Akhir Tingkat Kesesuaian Lahan
No  Alternatif  Total Nilai Akhir  Tingkat Kesesuaian Lahan
1 29-3 0,36513 S2 2 49-2 0,48281 S2 3 52-1 0,4373 S2 4 53-10 0,4373 S2 5 53-2 0,4373 S2 6 53-7 0,48281 S2 7 53-8 0,4373 S2 8 58A 0,4373 S2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
No  Alternatif  Total Nilai Akhir  Tingkat Kesesuaian Lahan ... ... ... ... ... ... ... ... 83 93A 0,38001 S2 84 93G 0,21496 S3
Sedangkan  tampilan  hasil  penilaian  kesesuaian  lahan  tanaman  kayu  putih  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Tampilan data hasil penilaian. Adapun hasil penilaian dapat di lihat per periode tahun.

## Gambar 5. Tampilan data hasil penilaian

## 3.3 Pengujian Akurasi
Proses  berikutnya  untuk  menguji  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dari  metode  SMARTER  sering  disebut  juga pengujian  akurasi,  hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  dari  sistem  pendukung  keputusan  dalam penentuan kesesuaian lahan tanaman kayu putih dan juga mengetahui apakah hasil perhitungan dari sistem yang telah dikembangkan telah sesuai dengan hasil perhitungan analisis kesesuaian lahan sesungguhnya. Terdapat cara untuk mengetahui perhitungan analisis lahan sesungguhnya yakni dengan perhitungan metode indeks lahan storie. Data perhitungan indeks lahan metode storie ini didapatkan dari database evapot 2022, yang kemudian tahapan pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan  hasil  perhitungan  sistem  dengan  hasil  sebenarnya  dan diperoleh  hasil  prosentase  akurasi  kesesuaian  lahan.  Berikut    pada Tabel  10. Hasil  pengujian  akurasi  tingkat kesesuaian lahan menurut sistem dan metode storie ditampilkan tabel perbandingan tingkat kesesuaian lahan hasil perolehan sistem dan hasil sesungguhnya (menurut metode storie).
Tabel 10. Hasil pengujian akurasi tingkat kesesuaian lahan menurut sistem dan metode storie
No  Alternatif  Total Nilai Akhir oleh sistem Tingkat Kesesuaian Lahan Total Nilai akhir menurut metode Storie Tingkat kesesuaian lahan metode storie 1 29-3 0,36513 S2 44,8 S3 2 49-2 0,48281 S2 100 S1 3 52-1 0,4373 S2 80 S2 4 53-10 0,4373 S2 80 S2 5 53-2 0,4373 S2 80 S2 6 53-7 0,48281 S2 100 S1 7 53-8 0,4373 S2 80 S2 8 58A 0,4373 S2 80 S2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 83 93A 0,38001 S2 80 S2 84 93G 0,21496 S3 80 S2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
Sehingga untuk prosentase hasil akurasi yang diperoleh yakni :
Akurasi = Jumlah hasil uji sistem yang benar total data uji
x 100%  = 68 84 x 100%  =  80, 95%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SMARTER  digunakan  untuk  menentukan  kesesuaian lahan berdasarkan prasyarat tumbuh optimal tanaman kayu putih. Penentuan kesesuaian lahan ini menggunakan 5 range (batasan) nilai diantaranya S1 (sangat sesuai), S2 (cukup sesuai), S3 (sesuai marginal), N1 (tidak sesuai saat ini), N2 (tidak sesuai selamanya). Metode SMARTER ini menggunakan pembobotan Rank Order Centroid yang mana dapat mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada masing-masing alternatif. Dari proses pengolahan yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa rata-rata kabupaten Cilacap memiliki tingkat kesesuaian lahan  kayu  putih  dalam range  S2  (Cukup  Sesuai).  Dari  84  data  yang  diolah,  terdapat  98%  lahan  berada  dalam range S2 (Cukup Sesuai) dan hanya 1 data lahan yang memiliki range S3 (Sesuai Marjinal). Selain itu dari hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan nilai akurasi  sebesar  80,95%.  Dengan melihat tingginya  prosentase nilai tingkat akurasi ini maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode SMARTER dalam sistem pendukung keputusan ini dapat membantu para pengambil keputusan dalam penentuan kesesuaian lahan tanaman kayu putih khususnya  pada  daerah  Kabupaten  Cilacap.  Hasil  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  SMARTER  ini diharapkan  dapat  digunakan  oleh  para  pemangku  keputusan  untuk  menilai  kecocokan  pada  sebidang  lahan budidaya tanaman  kayu putih  yang potensial  khususnya pada Kabupaten Cilacap  sehingga dapat sebagai  acuan sebelum  dilakukan  budidaya.  Dengan  demikian  diharapkan  secara  ekologis  tingkat  keberhasilan  semakin meningkat.

## REFERENCES
[1] R. M. Septiana, N. Supriyanto, and S. Riyanto, “Socio Demographic Factors and Work Performance of Forest Workers in  Cajuput  Leaf  Harvesting  at  RPH  Nglipar,  KPH  Yogyakarta,”  J.  WASIAN,  vol.  7,  no.  2,  pp.  111–120,  2020,  doi: 10.20886/jwas.v7i2.5532.
[2] M. R. Mumtazy, S. T. W. Amelia, A. Wiguno, and Kuswandi, “Pra Desain Pabrik Minyak Kayu Putih dari Daun Kayu Putih,” J. Tek. ITS, vol. 9, no. 2, 2020.
[3] L.  R.  Lindayani,  N.  Suryati,  A.  Chandra,  I.  Magara,  L.  O.  Marhini,  and  L.  O.  Hermin,  “Upaya  Peningkatan  Imun Masyarakat  Melalui Literasi Resep-Resep Tradisional pada Masa Pandemi,” J. PEPADU, vol. 2, no. 2, pp. 173–182, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.lppm.unram.ac.id/index.php/jurnalpepadu/article/view/312
[4] R. Dwiarsa, T. H. Purwanto, and L. W. Santosa, “Evaluasi Kesesuaian Lahan Kayu Putih (Melaleuca cajuputi) Berbasis SIG di Bagian Daerah Hutan Playen,” J. Wana Lestari, vol. 5, no. 2, pp. 107–115, 2021.
[5] D. S. Simbolon and B. Sinaga, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kesesuaian Lahan Tanaman Cengkeh Dengan Metode Profile Matching,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 5, pp. 370–376, 2021.
[6] A. Egasari, D. Puspitaningrum, and P. Prawito, “Chaining, Sistem Pakar Identifikasi Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Perkebunan Di Provinsi Bengkulu Dengan Metode Bayes Dan Inferensi Forward,” J. Rekursif, vol. 5, no. 2, pp. 134– 146, 2017.
[7] A. Farmadi, I. Ridwan, and D. Kartini, “Implementasi Fuzzy Sugeno Untuk Menentukan Kesesuaian Tanaman Kelapa Sawit Pada Lahan Gambut,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 224–234, 2018.
[8] K.  Khomsatun,  D.  Ikhsan,  M.  Ali,  and  K.  Kursini,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanam  Di Kabupaten Wonosobo Dengan K-Means Clustering Dan Topsis,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 9, no. 1, p. 55, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.23073.
[9] S. Monalisa et al., “Implementasi Metode Smarter Untuk Sistem Sawit Pada PT Eka Dura Indonesia,” Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 133–138, 2021.
[10]  A. Rizkiyanto and I. G. Anugrah, “Implementasi Metode Simple Multy Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter) Dan Forward Chaining Pada Penentuan Posisi Karyawan Baru PT. Langgeng  Buana Jaya, Gresik,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 149, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1565.
[11]  R. Sadono, D. Soeprijadi, and P. Y. A. P. Wirabuana, “Kesesuaian lahan untuk pengembangan tanaman kayu putih dan implikasinya terhadap teknik silvikultur,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung. (Journal Nat. Resour. Environ. Manag., vol. 10, no. 1, pp. 43–51, 2020, doi: 10.29244/jpsl.10.1.43-51.
[12]  E. R. Dahana, A. T. Hendrawan, and S. Anardani, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Sanksi Pelanggaran Siswa Menggunakan Metode SMARTER,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., p. 288, 2018.
[13]  A.  Annisah,  B.  Nadeak,  and  ...,  “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Merchandise Display Terbaik (Studi Kasus: PT. Pasar Swalayan Maju Bersama),” KOMIK (Konferensi …, vol. 4, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2674.
[14]  S. S. Helma et al., “Penerapan Metode SMARTER untuk Penentuan Hasil Open Recruitment Anggota Puzzle Research Data Technology ( Predatech ),” Sntiki, no. November, pp. 277–285, 2019.
[15]  Y. Yunita, “Implementasi Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER) Pada Sistem Pendukung Keputusan,” Kntia Unsri, vol. 4, pp. 57–60, 2017.
[16]  T. G. Soares and A. Azhari, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Kesesuaian Lahan Komoditas Jagung Di Kabupaten Viqueque,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Tek. Inform. (Sensitif 2019), pp. 547–559, 2019.
[17]  A.  Nurkholis,  Muhaqiqin,  and  T.  Susanto,  “Algoritme  Spatial  Decision  Tree  untuk  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Padi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5293
Sawah Irigasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 1, pp. 978–987, 2019.
[18]  Qomaruddin, A. Sukmono, and A. L. Nugraha, “Analisis Kesesuaian Lahan Komoditas Kehutanan Dan Perkebunan Di Wilayah Kabupaten Banjarnegara Dengan Metode Matching,” J. Geod. Undip, vol. 7, no. 1, pp. 1–13, 2018.
[19]  Sudaryono, “Evaluasi Kesesuaian Lahan Tanaman Kayu Putih Kabupaten Buru Provinsi Maluku,” J. Teknol. Lingkung., vol. 11, no. 1, pp. 105–116, 2010.
[20]  N.  Puji  Rahayu,  M.  P.  Rekyan  Regasari,  and  A.  Wahyu  Widodo,  “Tampilan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Berdasarkan Kondisi Tanah Menggunakan Metode ELECTRE dan TOPSIS.pdf.” pp. 2323– 2332, 2018.