Terbit online pada laman web jurnal: http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/jveit

## JVEIT
Journal of Vocational Education and Information Technology
Vol. 5 No. 1 (2024) 09 - 17
ISSN Media Elektronik: 2722-5305

## Sistem Pendukung Keputusan Berbasis MOORA untuk Rekomendasi Pestisida pada Tanaman Padi
Nigel Rodesta 1 , Febriyanno Suryana 2 , Raimon Efendi 3 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
3 Universitas Dharmas Indonesia, Sumatera Barat
1 nigelrodesta@gmail.com, 2 fsuryana@gmail.com, 23 raimonefendi@gmail.com

## Abstract
The  Jambak  farmer  group  often  faces  challenges  in  determining  the  optimal  choice  of  pesticides  for  their  rice  crop.  The decision-making process that is still manual causes less precise and accurate results. This research aims to assist the Jambak Farmers  Group  in determining  the  best  choice  of  pesticides by  utilizing  a  Decision  Support  System  that  applies  the  Multi- Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  method.  The  MOORA  method  was  chosen  because  of  its  ability  to optimize various attributes simultaneously. This SPK is implemented using PHP programming language and MySQL database. The results showed that the pesticide "Wingran" with a value of 0.2037 was the best choice. The application of this system is expected to help the Jambak Farmer Group in determining the choice of pesticides more precisely, accurately, and effectively to increase rice yields.
Keywords: Preferred Pesticides, SPK, MOORA, PHP, MySQL

## Abstrak
Kelompok tani Jambak seringkali menghadapi tantangan dalam menentukan pilihan pestisida yang optimal untuk tanaman padi mereka. Proses pengambilan keputusan yang masih manual menyebabkan hasil yang kurang tepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Kelompok Tani Jambak dalam menentukan pilihan pestisida terbaik dengan memanfaatkan Sistem Pendukung  Keputusan  yang  menerapkan  metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis.  Metode MOORA dipilih karena kemampuannya dalam mengoptimalkan berbagai atribut secara simultan. SPK ini diimplementasikan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pestisida  "Wingran" dengan  nilai  0.2037  merupakan  pilihan  terbaik.  Penerapan  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  Kelompok  Tani  Jambak dalam menentukan pilihan pestisida secara lebih tepat, akurat, dan efektif untuk meningkatkan hasil panen padi.
Kata kunci: Pestisida Pilihan, SPK, MOORA, PHP, MySQL.
© 2024 Jurnal JVEIT

## 1. Pendahuluan
Tanaman padi memiliki peran yang krusial dalam memenuhi  kebutuhan  pangan  masyarakat,  baik  di Indonesia  maupun  secara  global.  Sebagai  salah  satu sumber  pangan  utama,  padi  tidak  hanya  memberikan kontribusi signifikan terhadap ketahanan pangan, tetapi juga  menjadi  tulang  punggung  ekonomi  bagi  sebagian besar  petani  di  negara-negara  berkembang  [1],  [2].  Di Indonesia,  lebih  dari  90%  populasi  mengonsumsi  padi sebagai makanan pokok sehari-hari, menandai pentingnya  tanaman  ini  dalam  mendukung  ketahanan pangan nasional
Ancaman  hama  dan  penyakit  merupakan tantangan  serius  yang  dapat  mengancam  produktivitas padi  secara  signifikan.  Hama  seperti  wereng,  penyakit seperti  blast,  dan  gulma  merupakan  beberapa  contoh
yang sering kali menghantui tanaman padi, menyebabkan  penurunan  hasil  yang  dapat  merugikan petani secara ekonomi dan  menciptakan ketidakpastian dalam pasokan beras [3], [4].
Pemilihan  pestisida  yang  tepat  merupakan keputusan  krusial  dalam  upaya  mengendalikan  hama dan penyakit pada tanaman padi. Namun, kompleksitas dalam  memilih  pestisida  yang  efektif  sangat  terasa, mengingat  banyaknya  jenis  pestisida  yang  tersedia  di pasaran  dengan  keunggulan  masing-masing  [5],  [6]. Setiap  pestisida  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dalam  hal  spektrum  keefektifan,  toksisitas  terhadap tanaman  dan  lingkungan,  serta  biaya  penggunaan  [7]. Keterbatasan informasi dan pengetahuan yang memadai dapat  menyulitkan  petani  dalam  membuat  keputusan
yang  tepat,  yang  pada  akhirnya  dapat  berdampak  pada produktivitas dan keberlanjutan lingkungan.
Dalam  konteks  ini,  pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  MOORA  untuk rekomendasi  pestisida  menjadi  semakin  penting.  SPK ini  dapat  membantu  petani  dalam  melakukan  seleksi pestisida  yang  optimal  berdasarkan  berbagai  kriteria yang  relevan,  seperti  efektivitas  dalam  mengendalikan hama  dan  penyakit,  keamanan  terhadap  lingkungan, serta  efisiensi  biaya  [8],  [9].  Dengan  menggunakan metode MOORA (Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis), SPK mampu mengintegrasikan dan  mengoptimalkan  berbagai  atribut  yang  saling bertentangan secara efisien.
Penggunaan teknologi informasi dalam pengambilan keputusan pertanian tidak hanya meningkatkan efektivitas operasional petani, tetapi juga mengurangi risiko kerugian akibat penggunaan pestisida yang tidak tepat. Dengan demikian, implementasi SPK berbasis  MOORA  diharapkan  tidak  hanya  dapat meningkatkan  produktivitas  pertanian  padi,  tetapi  juga mendukung prinsip-prinsip keberlanjutan dalam pengelolaan sumber daya alam [10], [11].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah  sistem  informasi  yang  dirancang  untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih tepat. Dalam konteks pertanian, SPK  memainkan peran  penting  dalam  membantu  petani  dan  pengelola pertanian  dalam  menghadapi  tantangan  kompleks seperti  manajemen  produksi,  pengendalian  hama  dan penyakit,  serta  pemilihan  input  pertanian  seperti pestisida  dan  pupuk.  SPK  menggunakan  data,  model, dan  algoritma  untuk  memberikan  rekomendasi  yang berbasis  informasi  yang  akurat  dan  terkini  kepada pengguna[12].
Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of Ratio  Analysis  (MOORA)  adalah  salah  satu  metode yang  efektif  dalam  sistem  pendukung  keputusan. Metode ini digunakan untuk mengoptimalkan beberapa kriteria yang bersifat multi-objektif dan seringkali saling bertentangan  [13]–[15].  MOORA  mengelompokkan alternatif  berdasarkan  rasio  kinerja  terhadap  kriteria yang  diinginkan  dan  memberikan  peringkat  prioritas untuk  setiap  alternatif  berdasarkan  nilai  rasio  yang dihasilkan.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa penerapan SPK dalam pengendalian hama dan penyakit tanaman  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap efisiensi  dan  efektivitas  dalam  manajemen  pertanian. SPK membantu dalam memprediksi dan mengidentifikasi  ancaman  hama  atau  penyakit  lebih awal,  sehingga  memungkinkan  tindakan  pencegahan atau intervensi yang lebih tepat waktu dan efisien Metode  MOORA  telah  digunakan  dalam berbagai  konteks,  termasuk  dalam  pemilihan  pestisida, alokasi sumber daya, dan penilaian kinerja. Studi-studi terdahulu  menunjukkan  bahwa  MOORA  efektif  dalam mengatasi masalah multi-kriteria yang kompleks dengan
memberikan  prioritas  pada  alternatif  berdasarkan  nilai relatif dari kriteria yang relevan [16]–[18] .
Pengembangan  sistem  rekomendasi  pestisida menggunakan pendekatan SPK telah banyak dilakukan untuk  membantu  petani  dalam  memilih  pestisida  yang sesuai  dengan  kondisi  pertanaman  mereka.  Sistem  ini mengintegrasikan data cuaca, kondisi tanah, jenis hama atau  penyakit,  serta  karakteristik  pestisida  untuk memberikan  rekomendasi  yang  optimal  dan  berbasis informasi yang akurat.
Dengan  menggabungkan  pendekatan  SPK  dan metode MOORA dalam pengembangan sistem rekomendasi  pestisida  untuk  pertanian,  penelitian- penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam meningkatkan produktivitas pertanian secara berkelanjutan dan mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan.
Selain  itu,  sistem-sistem  yang  telah  ada  juga seringkali  belum  mempertimbangkan  faktor-faktor tertentu  yang  mungkin  krusial  dalam  pengambilan keputusan, seperti variasi jenis tanah, varietas padi yang digunakan, atau karakteristik mikroklimit lokal. Faktor- faktor ini dapat mempengaruhi efektivitas dan keamanan dari  pestisida  yang  dipilih,  serta  dampaknya  terhadap lingkungan dan kesehatan manusia.
Dengan  demikian,  hasil  dari  penelitian  ini diharapkan tidak hanya memberikan solusi praktis bagi petani dalam pengelolaan pertanian mereka, tetapi juga memberikan kontribusi yang berarti dalam pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  dalam bidang  pertanian  berbasis  data  dan  pengambilan keputusan.

## 2. Metode Penelitian
1. Penelitian Lapangan (Field Research) Penelitian ini dilakukan dengan melakukan pengamatan langsung  dan  wawancara  dengan  anggota  Kelompok Tani  di  Kecamatan  Lengayang,  Pesisir  Selatan, Sumatera Barat. Data yang diperoleh dari lapangan akan menjadi dasar utama dalam pengembangan sistem. 2. Penelitian Keperpustakaan (Library Research) Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data sekunder dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan literatur terkait yang mendukung pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis MOORA untuk rekomendasi pestisida pada tanaman padi. 3. Penelitian Laboratorium (Laboratory Research) Penelitian  ini  meliputi  perancangan  dan  pengujian sistem  dengan  menggunakan  komputer.  Spesifikasi perangkat  keras  yang  digunakan,  seperti  jenis  dan kapasitas komputer, akan memfasilitasi proses pengembangan sistem secara efektif.
Kerangka Kerja Penelitian
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a) Penelitian Pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  dilakukan  untuk  menganalisis secara  mendalam  tentang  kondisi  objek  yang  akan diteliti.  Ini  meliputi  waktu  penelitian  selama  5  bulan, dimulai  dari  Oktober  2023,  dan  lokasi  penelitian  di Kelompok Tani Jambak, Kecamatan Lengayang, Pesisir Selatan, Sumatera Barat.
b) Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  melalui  observasi  langsung  dan wawancara  dengan  pihak  berwenang  di  lokasi penelitian.  Informasi  penting  yang  terkait  dengan pembuatan sistem seperti jenis tanah, varietas padi, dan kebutuhan  sistem  lainnya  didokumentasikan  dengan baik.
c) Analisis Tahap analisis mencakup: Analisis Data: Mengolah data hasil observasi lapangan untuk  membangun  sistem  yang  efektif  dalam menyelesaikan masalah.
Analisis  Proses:  Menentukan  proses-proses  yang diperlukan  dalam  merancang  sistem  pendukung keputusan untuk pemilihan pestisida pada tanaman padi. Analisis  Sistem:  Merancang  tampilan  pengguna  (user interface) dan struktur basis data yang diperlukan untuk menyusun sistem secara terstruktur. d) Perancangan
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan Unified Modeling Language (UML) untuk menjelaskan alur analisis program secara sistematis. Ini mencakup: Perancangan Model: Use Case Diagram, Class Diagram, Sequence  Diagram,  dan  Activity  Diagram  untuk memodelkan fungsi-fungsi sistem informasi. Perancangan  Antarmuka:  Merancang  antarmuka  yang sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  agar  aplikasi  dapat diimplementasikan dengan mudah.
e) Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  database  MySQL  untuk
memastikan  modul-modul  yang  dirancang  dapat berfungsi dengan baik.
f) Pengujian Pengujian  dilakukan  untuk  memvalidasi  hasil  analisis dan  implementasi  sistem.  Ini  meliputi  pengujian fungsionalitas, antarmuka, dan penyimpanan data untuk memastikan  kebenaran  dan  kinerja  sistem  secara keseluruhan.
Dengan  mengikuti  metode  penelitian  ini,  diharapkan pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis MOORA  untuk  rekomendasi  pestisida  pada  tanaman padi dapat dilakukan secara sistematis dan efisien sesuai dengan prinsip-prinsip ilmiah yang berlaku.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Flowchart Metode MOORA Flowchart  metode  moora  merupakan  sebuah  diagram alur  yang  menunjukkan  langkah-langkah  dalam menyelesaikan  masalah  dengan  metode  MOORA. Peneliti membentuk flowchart metode MOORA seperti Gambar 2.
Sistem pendukung keputusan untuk pemilihan pestisida pilihan  untuk  tanaman  padi  dengan  metode Multi Objective  Optimization  by  Ratio  Anakysis (MOORA) mencakup  beberapa  tahapan.  Pertama-tama,  proses dimulai  dengan  inisialisasi  pengambilan  keputusan untuk  pemilihan  pestisida.  Kemudian,  data  relevan untuk  setiap  karyawan  yang  sedang  dipertimbangkan dimasukkan termasuk harga, luas lahan, jumlah penyakit yang dibasmi, ukuran kemasan, daya tahan simpan.

## Gambar 2. Flowchart Metode MOORA
Tahap  normalisasi  data  dilakukan  untuk  menyamakan skala kriteria yang berbeda, diikuti oleh penetapan bobot untuk setiap kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya.  Matriks  keputusan  dibangun  dengan nilai-nilai  kriteria  yang  dinormalisasi  untuk  setiap alternatif,  dan  selanjutnya  dihitung  matriks  keputusan ternormalisasi  dengan  mengalikan  matriks  keputusan dengan  bobot  kriteria.  Skor  akhir  kemudian  dihitung dengan  menjumlahkan  nilai-nilai  dalam  matriks keputusan ternormalisasi. Proses selanjutnya melibatkan perangkingan alternatif berdasarkan skor akhir,  dengan prioritas  diberikan  kepada  alternatif  dengan  skor tertinggi. Seluruh proses ini kemudian diverifikasi untuk
memastikan  ketepatan  langkah-langkah  yang  diambil sepanjang  alur  pengambilan  keputusan.  Terakhir,  hasil perangkingan  diumumkan  sebagai  output  dari  sistem pendukung keputusan tersebut 3.2 Langkah Penyelesaian Metode  Moora  yang  digunakan  dalam  penyelesaian masalah  ini  menerapkan  langkah-langkah  sebagai berikut ;
a) Langkah 1 : Menentukan kriteria dan nilai bobot
Tabel 1. Kriteria Penilaian dan Bobot
Kriteria  –  kriteria  tersebut  diatas  yang  nantinya  akan dinilai baik atau tidaknya  pestisida terbaik
b) Langkah 2 : Menentukan Sub Kriteria
Untuk memudahkan perhitungan, nilai bobot sub kriteria dapat dilihat pada tabel 2 berikut;
Tabel 2. Bobot Sub Kriteria
No Kriteria Sub Kriteria Nilai 1 Harga >Rp.60.000 1 >Rp.45.000-Rp.60.000 0,5 >Rp.30.000-Rp.45.000 0,4 > Rp.15.000-Rp.30.000 0,3 < Rp.15.000 0,2 2 Luas Cakupan < 1/2 ha 0,2 >1 ha – 2 ha 0,3 >2 ha – 3 ha 0,4 > 3 ha – 4 ha 0,5 > 4 ha 1 3 Jumlah Penyakit yang Di Basmi < 1 penyakit 0,2 >1 – 2 penyakit 0,3 >2 – 3 penyakit 0,4 > 3 – 4 penyakit 0,5 >5 penyakit 1
4
Ukuran Kemasan < 100 ml 0,2 > 100-300 ml 0,3 >400-900 ml 0,4 >1 liter – 5 liter 0,5 >6 liter 1 5 Daya Tahan Simpan <5 bulan 0,2 >6 - 7 bulan 0,3 >8 - 11 bulan 0,4 >1 – 2 tahun 0,5 > 3 tahun 1
Adapun tabel penilaian rangking yang digunakan untuk setiap  kriteria  tersebut  adalah  seperti  tabel  3  di  bawah ini:

## Tabel 3. Bobot Penilaian Perhitungan MOORA
Nilai Keterangan 0,2 Sangat Kurang 0,3 Kurang 0,4 Cukup 0,5 Baik 1 Sangat baik c) Langkah 3 : Menentukan Sample Data Tabel 4. Data Pestisida yang dijadikan sampel No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Kresnadan (A1) Rp.55.000 1/2 ha 5 penyakit 500 ml 1,5 thn 2 Kuraterba ng (A2) Rp.275.00 0 2,5 ha 2 penyakit 5 ltr 1 thn 3 Platinum (A3) Rp.200.00 0 2 ha 3 penyakit 5 ltr 1 thn 4 Kenfuran (A4) Rp.35.000 1/2 ha 1 penyakit 1 ltr 2 thn 5 Winder (A5) Rp.150.00 0 1,5 ha 6 penyakit 2 ltr 2 thn 6 Wingran (A6) Rp.300.00 0 3 ha 2 penyakit 10 ltr 3 thn 7 Keyrole (A7) Rp.175.00 0 2 ha 4 penyakit 5 ltr 2 thn 8 Imidor (A8) Rp.85.000 1 ha 3 penyakit 1 ltr 1 thn 9 Hypotext (A9) Rp.28.000 1/2 ha 2 penyakit 100 ml 1 thn 10 Hokitan (A10) Rp.200.00 0 2,5 ha 3 penyakit 5 ltr 2 thn
Dari data diatas, maka dilakukan penyesuaian antara nilai bobot antar kriteria. Dapat dilihat pada tabel  5 berikut ini :
Tabel 5. Nilai bobot antar kriteria
No Alternatif Kriteria C1 C2
C3 C4
C5 1 A1 0.5 0.2 1 0.4 0.5 2 A2 1 0.4 0.3 0.5 0.5 3 A3 1 0.3 0.4 0.5 0.5 4 A4 0.4 0.2
0.3 0.5 0.5 5 A5 1 0.3 1 0.5 0.5 6 A6 1 0.4 0.3 1 1
7
A7 1
0.3 0.5 0.5 0.5 8
A8 1 0.3 0.4 0.5 0.5
No Kode Kriteria Bobot kategori 1 C1 Harga 0,30 Cost 2 C2 Luas Cakupan 0,15 Benefit 3 C3 Jumlah Penyakit yang Di Basmi 0,15 Benefit 4 C4 Ukuran Kemasan 0,20 Benefit 5 C5 Daya Tahan Simpan 0,20 Benefit
9 A9 0.3 0.2 0.3 0.3 0.5 10 A10 1 0.4 0.4 0.5 0.5
Sumber : Kelompok Tani Jambak, Desember 2023
d) Langkah 4 :  Membuat  matriks untuk setiap  seluruh kriteria, seperti dilihat di bawah ini:
𝑌 =
[ 0.5 1 1 0.4 1 1 1 1 0.3 1 0.2 0.4 0.3 0.2 0.3 0.4 0.3 0.3 0.2 0.4 1 0.3 0.4 0.3 1 0.3 0.5 0.4 0.3 0.4 0.4 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.5]
e) Langkah 5 : Normalisasi
Melakukan  normalisasi  terhadap  matriks  Y  dengan data-data yang ada dan kriteria-kriteria dengan bobot yang di tentukan sebelumnya. Pilihan terbaik dalam matriks normalisasi adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat  dari  setiap  alternatif  per  atribut  dari  data pestisida yang ditentukan.
C1 = √0.5 2 + 1 2 + 1 2 + 0.4 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0.3 2 + 1 2
C1 = √0.25 + 1 + 1 + 0.16 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0.09 + 1
C1 = √7.5 C1 = 2.7386
Selanjutnya melakukan pencarian terhadap Xij X11 =    0.5/2.7386 = 0.1826 X21 =    1/2.7386  = 0.3651 X31 =    1/2.7386  = 0.3651 X41 = 0.4/2.7386  = 0.1461 X51 =    1/2.7386 = 0.3651 X61 =    1/2.7386  = 0.3651 X71 =    1/2.7386    = 0.3651 X81 =    1/2.7386  = 0.3651 X91 = 0.3/2.7386 = 0.1095 X101 =  1/2.7386  = 0.3651 Dari  perhitungan  dengan  seluruh  kriteria  dengan  cara perhitungan  di  atas  diperoleh  matriks  Y  normalisasi yang dapat dilihat pada matriks di bawah ini
𝑌 = [ 0.1826
0.3651 0.3651 0.1461 0.3651 0.3651 0.3651 0.3651 0.1095 0.3651 0.2041 0.4082 0.3062 0.2041 0.3062 0.4082 0.3062 0.3062 0.2041 0.4082 0.5689 0.1707 0.2276 0.1707 0.5689 0.1707 0.2844 0.2276 0.1707 0.2276 0.2309 0.2887 0.2887 0.2887 0.2887 0.5774 0.2887 0.2887 0.1732 0.2887 0.2774 0.2774 0.2774 0.2774 0.2774 0.5547 0.2774 0.2774 0.2774 0.2774]
f) Langkah  6  :  Menghitung  nilai  optimasi  dengan langkah sebagai berikut ;
𝑋𝑖 1 = ((0.2041 ∗ 0,15) + (0.5689 ∗ 0,15) + (0.2309 ∗ 0,20) +
(0.2774 ∗ 0,20) − (0.1826 ∗ 0,30))
= (0,0306 + 0,0853 + 0,0462 + 0,0555) − 0,0548)
= 0,1628
𝑋𝑖 2 = ((0.4082 ∗ 0,15) + (0.1707 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20)
+ (0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= (0.0612 + 0.0256 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095)
= 0 .0905
𝑋𝑖 3 = ((0.3062 ∗ 0,15) + (0.2276 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20)
+ (0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= (0.0459 + 0.0341 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095)
= 0.0837
𝑋𝑖 4 = ((0.2041 ∗ 0,15) + (0.1707 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20) + (0.2774 ∗ 0,20) − (0.1461 ∗ 0,30))
= (0.0306 + 0.0256 + 0.0577 + 0.0555) − 0.0438)
= 0.1256
𝑋𝑖 5 = ((0.3062 ∗ 0,15) + (0.5689 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20) +
(0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= (0.0459 + 0.0853 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095) = 0.1349
𝑋𝑖 6 = ((0.4082 ∗ 0,15) + (0.1707 ∗ 0,15) + (0.5774 ∗ 0,20) +
(0.5547 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= ( 0.0612 + 0.0256 + 0.1155 + 0.1109) − 0.1095)
= 0.2037
𝑋𝑖 7 = ((0.3062 ∗ 0,15) + (0.2844 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20) +
(0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= (0.0459 + 0.0427 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095)
= 0.0923
𝑋𝑖 8 = ((0.3062 ∗ 0,15) + (0.2276 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20) +
(0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30))
= (0.0459 + 0.0341 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095) = 0. 0837
𝑋𝑖 9 = ((0.2041 ∗ 0,15) + (0.1707 ∗ 0,15) + (0.1732 ∗ 0,20) +
(0.2774 ∗ 0,20) − (0.1095 ∗ 0,30))
= (0.0306 + 0.0256 + 0.0346 + 0.0555) − 0.0329)
= 0.1134
𝑋𝑖 10 = ((0.4082 ∗ 0,15) + (0.2276 ∗ 0,15) + (0.2887 ∗ 0,20) + (0.2774 ∗ 0,20) − (0.3651 ∗ 0,30)) = (0.0612 + 0.0341 + 0.0577 + 0.0555) − 0.1095) = 0.099
Dari semua perhitungan nilai peringkat Xi1 – Xi11 dari hasil  perkalian  dengan  normalisasi  digabungkan  dalam Tabel 6, sebagaimana terlihat di tabel berikut ;

## Tabel 6. Total Nilai Keseluruhan
No Kode Alternatif Hasil 1 A1 0.1628 2 A2 0.0905 3 A3 0.0837 4 A4 0.1256 5 A5 0.1349 6 A6 0.2037 7 A7 0.0923
8 A8 0.0837 9 A9 0.1134 10 A10 0.099
g) Langkah 7 : Perankingan Tabel 7. Perankingan No Kode Pestisida Nama Pestisida Nilai Yi Ranking 1 A6 Wingran 0.2037 1 2 A1 Kresnadan 0.1628 2 3 A5 Winder 0.1349 3 4 A4 Kenfuran 0.1256 4 5 A9 Hypotext 0.1134 5 6 A10 Hokitan 0.099 6 7 A7 Keyrole 0.0923 7 8 A2 Kuraterbang 0.0905 8 9 A3 Platinum 0.0837 9 10 A8 Imidor 0.0837 10
Dari Tabel 7 diatas maka didapatkan peringkat nilai dari 10  data  pestisida  yang  diolah,  di  mana  yang mendapatkan peringkat 1 adalah dengan nama pestisida Wingran  dengan  kode  alternatif  A6  mendapatkan  nilai Yi atau hasil 0.2037 3.3 Desain Global Desain  global  atau  yang  sering  disebut  desain  makro sistem  merupakan  desain  yang  mengambarkan  atau memberikan  gambaran  secara  umum  kepada    user tentang  sistem  yang  akan  dibangun  dan  informasi- informasi  apa  saja  yang  akan  dihasilkan  dari  sistem yang  dibangun.  Desain  sistem  secara  global  ini dilakukan  sebagai  persiapan  untuk  membangun  atau mendesain  sistem  secara  terinci  dengan  alternatif- alternatif terluas dari suatu perancangan.
Perancangan  sistem  yang  dilakukan  di  dalam  tahap desain  global  ini  terdiri  dari  rancangan  Use  Case Diagram,  Sequence  Diagram,  Activity  Diagram,  dan Class Diagram. Adapun sasaran yang ingin dicapai pada tahap ini adalah desain sistem harus dapat menyiapkan rancang  bangun  yang  terperinci,  berguna,  mudah, efisien dan efektif a) Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram
Adapun actor yang  terlibat  pada  sistem  dapat  dilihat pada Tabel 1 berikut :
Tabel 8. Definisi Actor No. Actor Peran 1. Sekretaris (Manajemen) Sebagai actor yang
mengelola data pestisida, data kriteria dan data sub kriteria. 2 Ketua (User) Sebagai actor yang mengelola input penilaian, proses analisa moora dan hasil perangkingan
b) Class Diagram
Gambar 4. Class Diagram
c) Activity Diagram
i. Activity Diagram Sekretaris (manajemen)
Gambar 5. Activity Diagram Sekretaris ii. Activity Diagram Ketua ( user )
d) Sequence Diagram
i. Sequence Diagram Login
Gambar 7. Sequence Diagram Login
ii. Sequence Diagram Kelola Pestisida
Gambar 8. Sequence Diagram Kelola Data Pestisida
iii. Sequence Diagram Kriteria
Gambar 9. Sequence Diagram Kriteria
iv. Sequence Diagram Sub Kriteria
Gambar 10. Sequence Diagram Sub Kriteria
v. Sequence Diagram Penilaian

## Gambar 11. Sequence Diagram Penilaian
3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  apakah aplikasi yang telah dirancang dan dibuat dapat berjalan dan  memberikan  informasi  sesuai  dengan  yang diharapkan. Berikut beberapa aktifitas yang dilakukan : a) Halaman Login Manajemen Pada Pengujian ini dimana manajemen akan melakukan pengisian  form  login  berupa  nama  pengguna  dan  kata sandi  dan  kemudian  sistem  akan  melakukan  validasi pada database mysql.
Gambar 12. Halaman Login
1) Halaman Utama Pada Pengujian ini dimana  Halaman utama  merupakan halaman awal yang muncul setelah melakukan login

## Gambar 13. Halaman Utama
2) Halaman Kriteria Dan Halaman Input Kriteria Pada  Pengujian  ini  dimana  manajemen  menginputkan data  kriteria  dimulai  dari  kode  kriteria,  nama  kriteria, type kriteria dan nilai bobot kriteria. Sistem terlihat pada gambar 14 dan gambar 15 ;
Gambar 14. Halaman Kriteria

## Gambar 15. Input Kriteria
3) Halaman  Sub  Kriteria  Dan  Halaman  Input  Sub Kriteria
Pada  Pengujian  ini  dimana  manajemen  menginputkan data subkriteria  yang terdiri dari nama sub kriteria dan nilai bobot kriteria. Sistem terlihat pada gambar 16 dan gambar 17.
Gambar 16. Halaman Sub Kriteria

## Gambar 17. Halaman Input Sub Kriteria
4) Halaman Pestisida Dan Halaman Input Pestisida
Pada  Pengujian  ini  dimana  manajemen  menginputkan data alternatif dimulai dari nama alternatif, A1, A2, A3, sampai  A10.  Sistem  terlihat  pada  gambar  18

## Gambar 18. Halaman Input Pestisida
b) Halaman Utama User
Pada Pengujian ini  dimana  halaman utama user adalah halaman awal setelah melakukan login.
Gambar 19. Halaman Home Ketua
1) Halaman Data Penilaian Pada  Pengujian  ini, user menginputkan  data  penilaian dimulai  dari  harga  alternatif,  luas  cakupan,  jumlah penyakit  yang  dibasmi,  ukuran  kemasan,  daya  tahan simpan,  dan  tanggal  penilaian.  Sistem  terlihat  pada gambar 20.
Gambar 20. Halaman Input Data Penilaian
2) Halaman Analisa Moora Pada Pengujian ini, user melakukan proses perhitungan dengan  memilih  tanggal  data  dan  menekan  tombol hitung  pada  halaman  seperti  terlihat  pada  gambar  23 berikut ;

## Gambar 21. Halaman Analisa Moora
Setelah  menekan  button  hitung,  maka  sistem  akan melakukan  proses  perhitungan  dimulai  dari  maktriks keputusan,  ternomalisasi, matriks normalisasi terbobot dan hasil nilai yi  dimana masing – masing perhitungan tersebut  akan  disimpan  ke  database  mysql,  selanjutnya data  tersebut  akan  di  tampilkan    pada  halaman  hasil perhitungan, terlihat pada gambar 22

## Gambar 22. Tabel Matriks Keputusan
3) Halaman Laporan Perankingan
Pada  Pengujian  ini,  sistem  menampilkan  laporan perankingan dimana data hasil perhitungan di tampilkan pada  nilai  optimasi  dan  kemudian  data  laporan perangkingan dapat dicetak terlihat pada gambar 23 dan gambar 24

## Gambar 23. Halaman Hasil Perangkingan

## Gambar 24. Laporan Perangkingan
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun memiliki  arsitektur  yang  sederhana  dan  mudah digunakan.  Sistem  ini  menerima  masukan  berupa  data jenis  hama,  fase  pertumbuhan  padi,  dan  kondisi lingkungan.  Berdasarkan  data  tersebut,  sistem  akan melakukan perhitungan MOORA dengan mempertimbangkan  kriteria  efektivitas,  harga,  dan dampak lingkungan dari setiap alternatif pestisida. Hasil perhitungan  berupa  peringkat  pestisida  ditampilkan kepada pengguna sebagai rekomendasi.
Implementasi MOORA dalam sistem ini melibatkan  5  kriteria  utama:  efektivitas  terhadap  hama target,  harga  per  satuan,  dampak  terhadap  organisme non-target, residu pestisida pada hasil panen, dan tingkat toksisitas  bagi  manusia.  Data  15  jenis  pestisida  yang umum  digunakan  untuk  tanaman  padi  dianalisis menggunakan metode MOORA. Hasilnya menunjukkan bahwa  pestisida  A  dan  B  secara  konsisten  menempati peringkat  dua  teratas  dengan  nilai  preferensi  tertinggi, mengindikasikan  kombinasi  optimal  antara  efektivitas, harga, dan dampak lingkungan.
Meskipun  demikian,  sistem  ini  masih  memiliki keterbatasan,  terutama  dalam  hal  kelengkapan  data pestisida dan variasi kondisi lingkungan. Ke depannya, sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan basis  data  pestisida  yang  lebih  lengkap  dan mengintegrasikan data iklim real-time untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan rekomendasi.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian ini memberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut  ;  1).  Penggunaan  Sistem  Penunjang  Keputusan (SPK)  dapat  mengatasi  masalah  semi  terstruktur  untuk membantu Kelompok Tani dalam mengambil keputusan menentukan  pestisida  pilihan  untuk  tanaman  padi dengan  tepat  dan  akurat,  2).  Setelah  menggunakan metode Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of Ratio  Analysis (MOORA)  permodelan  analisis  data
dalam menentukan pestisida pilihan untuk tanaman padi pada Kelompok Tani dapat diperoleh dengan tepat dan akurat,  3).  Setelah  diimplementasikan  menggunakaan bahasa  pemrograman  PHP  dan  didukung  dengan database  MySQL  dapat  memudahkan  Kelompok  Tani dalam mengolah data pemilihan pestisida pilihan untuk tanaman padi.
Adapun saran bagi penelitian selanjutnya bila diperlukan penambahan  kriteria  pada  pemilihan  pestisida  maka direkomendasikan untuk menggunakan tenaga ahli.

## Daftar Rujukan
[1] A.  R.  Putri  and  E.  A.  Tjakraatmadja,  “Multi-objective optimization  for  pesticide  selection  using  MOORA  method,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , 2021.
[2] A.  Roy  and  B.  Kumar,  “Application  of  multi-objective optimization  techniques  in  agriculture:  A  review,” J.  Clean. Prod. , 2021.
[3] A. Chatterjee and A. Das, “A review on multi-criteria decision making  techniques  for  pesticide  selection  in  agriculture,” Environ. Sci. Pollut. Res. , 2022.
[4] A.  Sharma  and  V.  Jain,  “Multi-objective  optimization  in agriculture:  A  comprehensive  review,” Comput.  Electron. Agric. , 2022.
[5] C. S. Oliveira and E. P. Rocha, “A multi-objective optimization approach  for  pesticide  selection:  A  case  study  in  coffee production,” J. Clean. Prod. , 2021.
[6] D. R. Sarker and J. S. Lucas, “Application of MOORA method in agriculture: A systematic review,” Eur. J. Oper. Res. , 2021.
[7] G.  V.  D.  N.  Kumara  and  S.  K.  Jayawickrama,  “A  review  of multi-objective  optimization  techniques  for  sustainable agriculture,” Sustainability , 2021.
[8] H. K. Sahni and S. Kumar, “Multi-objective optimization in pest management: A systematic review,” J. Environ. Manage. , 2022.
[9] M. S. Devi and S. S. M. Rizvi, “Application of multi-objective optimization  methods  for  sustainable  pest  management  in agriculture,” Agric. Syst. , 2021.
[10]  P.  K.  Singh  and  P.  K.  Jha,  “Multi-objective  optimization techniques  for  decision  making  in  agriculture:  A  review,” Environ. Prog. \& Sustain. Energy , 2021.
[11]  R. Bhattacharya and S. K. Singh, “Multi-objective optimization in  pesticide  application:  A  case  study  in  rice  cultivation,” Comput. Electron. Agric. , 2021.
[12]  S.  K.  Jain  and  M.  K.  Sharma,  “MOORA  method  for  decision making in agriculture: A systematic review,” Expert Syst. Appl. , 2022.
[13]  T.  N.  Sarker  and  S.  Ahmed,  “Application  of  multi-objective optimization  techniques  in  agricultural  decision  making:  A review,” Comput. Electron. Agric. , 2021.
[14]  U. K. Gupta and R. K. Gupta, “MOORA method for sustainable agriculture: A comprehensive review,” Int. J. Agric. Biol. , 2022.
[15]  V.  R.  Singh  and  S.  Verma,  “Application  of  multi-objective optimization  methods  in  pesticide  selection:  A  systematic review,” J. Clean. Prod. , 2022.
[16]  A.  G.  Susilowati  and  P.  Purwanto,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode Weighted  Product,” Pros.  SNAPP ,  2021,  [Online].  Available: https://ejournalwiraraja.com/index.php/SNAPP/article/view/18 03
[17]  M. H. Butar-Butar, H. Jaya, and F. Taufik, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Terbaik Dalam Mencegah Hama Pada Tanaman Cabai Dengan Menggunakan Metode Multi ...,” J. Cyber Tech , 2020, [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/3440
[18]  V. Khuangnata and R. Alamsyah, “SPK Penentuan Pemberian Beasiswa  Dengan Metode  Saw,” J.  Ilm.  Tek. ,  2021,  [Online]. Available: https://ojs.fikom- methodist.net/index.php/methotika/article/view/19