## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PUPUK EFEKTIF UNTUK BUDIDAYA TANAMAN BAWANG MERAH DI KABUPATEN DEMAK
Aditya Mahedra 1) , Saefurrohman 2)
12 Teknik Informatika, Unisbank Semarang
12 Jalan Tri Lomba Juang Semarang Email: 1 aditiamahendra167@gmail.com, 2 saefurr@edu.unisbank.ac.id
Abstract
abstract is a brief summary of a paper to help readers quickly ascertain the purpose of the study and according to research needs. Abstracts must be clear and informative, provide a statement for the problem under study and the solution. The abstract length is between 300 and 400 words. Avoid unusual abbreviations and define all symbols used in abstracts. Using keywords related to research topics is recommended. The success of onion cultivation is influenced by many factors, one of which is the provision  and selection of the right fertilizer. Appropriate fertilization  of plants, both the time of administration  and  the  type,  the  more  effective  it  is  for  the  growth  and  development  of  plants.  Fertilization  aims  to maintain  soil  nutrients  in  shallot  plants,  inorder  to  avoid  pests  and  diseases  soas  to  get  more  optimal  yields.  The application of fertilizer with the timing and type of plant components in this study combines the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods. Determination of the weights on the criteria begins with the application of the Analytical Hierarchy Process AHP, while the ranking is done using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. The results obtained from this study are effective fertilizers for onion cultivation, five alternatives have been determined, namely: Npk Mutiara, Kcl, Urea, Sp-36 and ZA. Of the five alternatives, Npk Mutiara 16:16:16 placed first with a preference value of 0.839, the second place was ZA fertilizer with a value of 0.663. So from the results of this study, the authors recommend effective fertilizers for onion cultivation in Demak district, namely Npk Mutiara 16:16:16 fertilizer and ZA fertilizer.
Keyword: quality fertilizer, AHP, TOPSIS, shallots

## Abstrak
Keberhasilan budidaya tanaman bawang merah dipengaruhi banyak faktor salah satunya pemberian dan pemilihan pupuk yg tepat. Pemupukan tanaman yg tepat baik  waktu pemberian maupun jenisnya  semakin memberikan dampak efektif bagi tumbuh kembangnya tanaman. Pemupukan bertujuan untuk menjaga unsur hara tanah pada tanaman bawang merah, agar dapat tehindar dari hama dan penyakit sehingga mendapatkan hasil panen lebih optimal. Pemberian pupuk dengan  pemilihan  waktu  dan  jenis  komponen  tanaman  pada  penelitian  ini  menggabungkan  antara  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Penentuan bobot pada kriteria diawali dengan penerapan Analytical Hierarchy Process AHP, sementara untuk perangkingan dikerjakan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu pupuk efektif untuk budidaya bawang merah, sudah ditetapkan lima alternatif yaitu: Npk Mutiara, Kcl, Urea, Sp-36 dan ZA. Dari lima alternatif itu Npk Mutiara 16:16:16 menepati urutan pertama dengan nilai preferensi 0.839, urutan kedua pupuk ZA dengan nilai 0.663. Jadi dari hasil penelitian ini, penulis merekomendasikan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah Di kabupaten demak yaitu Pupuk Npk Mutiara 16:16:16 dan pupuk ZA.
. Kata Kunci: pupuk efektif, AHP, TOPSIS, bawang merah.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah salah satu negara agraris dimana sebagian besar mayoritas pendukduknya tinggal di pedesaan dengan dengan bidang pekerjaan sebagai petani, Penduduk indonesia umumnya mengkonsumsi makanan utama meraka hasil dari pertanian,  sehingga  diperlukan  salah  satu  adanya  kiprah  dalam  menunjang  pembangunan  lahan  yang  tidak  bervariasi, sehingga tingkat kesuburan tanah menjadi turun. Salah satu faktor untuk mengatasi tingkat kesuburan  tanah yaitu dengan pemberian  pupuk  yang  cukup  agar  mengembalikan  taraf  keseburan  tanah,  pemberian  pupuk  yang  kurang  cocok    bisa

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
mengakibatkan kondisi kesuburan tanah menjadi menurun [1]. Pupuk merupakan sumber utama unsur hara yang sangat vital bagi laju pertumbuhan dan dari hasil tanaman. Setiap unsur memiliki peranya masing-masing dan jika ketersediannya kurang, dapat menimbulkan gajala tertentu pada tanaman. Agar pemupukan efektif dan mencapai tujuan, beberapa hal yang harus diperhatikan dalam pemupukan, antara lain penentuan jenis pupuk, dosis pupuk, cara pemupukan, watku pemberian, waktu frekuensi pemupukan serta pengendalian mutu [2]
Bawang merah merupakan salah satu komoditas sayuran yang sangat penting bagi masyarakat, baik dari segi nilai ekonominya yang tinggi maupun kandungan gizinya. Tanaman  bawang  merah juga  termasuk komoditas agribisnis dan jenis tanaman hortikultura musiman yang memiliki nilai ekonomis tinggi [3] Konsumsi dan permintaan bawang merah untuk  benih  dalam  negeri  telah  meningkat  selama  dekade  terakhir.  Dan  akibatnya  Indonesia  harus  mengimpor  untuk memenuhi  permintaan  tersebut.  untuk  menekan  volume  impor,  produksi  dan  kualitas  bawang  merah  harus  terus diringkatkan melalui intensifikasi dan ekspans [4]. Untuk meningkat kualitas bawang merah yang baik maka dibutuhkan pengetahuan  khusus  mengenai  pemupukan  pada  bawang  merah.  Kabupaten  demak  sebagai  salah  satu  sentra  dearah penghasil bawang merah, dengan tingkat produksi tertinggi nomer dua di jawa tengah setelah kabupaten brebes. Pada tahun 2016, kabupaten demak miliki luas panen 6.218 HA.[5].
Penerapan  metode AHP  dan  TOPSIS    dalam  pemilihan  jenis  pupuk  terbaik  untuk  menghasilkan  bawang  merah berkualitas  dapat mempermudah para petani untuk menemukan informasi dan rekomendasikan tentang jenis pupuk yang akan  digunakan  Untuk  meningkatkan  produksi  bawang  merah.  Untuk  mengatasi  masalah  pemilihan  pupuk  efektif dibutuhkan sebuah program berupa sistem pendukung keputusan agar dapat mudahkan para petani mendapatkan informasi. Dalam penelitian ini penulis menggabungkan dua metode yaitu metode (AHP) Analytical Hierarchy Process dan (TOPSIS) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution . Penentuan bobot kriteria dikerjakan menggunkan metode AHP, dan untuk proses perangkingan dilakukan menggunakan metode TOPSIS . Dalam penggabungan kedua metode ini diharapkan mampu menetukan pupuk bawang merah yang efektif. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode  pembobotan  kriteria  yang  banyak  digunakan  dan  penentu  prioritas  untuk  semua  kriteria. Alasan  menggunakan metode AHP, terdapat konsep Eigenvector dipergunakan buat melakukan proses perangkingan prioritas setiap kriteria sesuai matriks perbandingan berpasangan [6].
(TOPSIS) Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution .  adalah  salah  satu  metode  dalam  hal pengambilan keputusan multicriteria yang dapat digunakan untuk permasalahan tersebut. Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif [7].
Metode  AHP digunakan  buat  mengurutkan  prioritas  dari  beberapa  pilihan  pupuk  bawang  merah  yang  sudah ditentukan,  untuk  menghasilkan  bobot  relatif  dari  penggunaan  matriks  keputusaan  kriteria  dan  alternatif,  sehingga mendapatkan hasil yang akurat dalam melakukan pemilihan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah. Maka dengan dikombinasikan  motode  TOPSIS  akan  mendapatkan  kedekatan  solusi  yang  valid.  Demikian  melalui  penggabungan  2 metode  tersebut  bertujuan  buat  menyampaikan  pertimbangan  dan  mempercepat  petani  di  kabupaten  demak  dalam menentukan pupuk efektif yang sudah ditentukan sesuai kriteria dan mempermudah petani pemula untuk memilih pupuk efektif. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dibangun penerapan Metode (AHP) Analytical Hierarchy Process dan (TOPSIS) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. Sistem pendukung keputusan pemilihan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah.

## 2. METODE PENELITIAN .

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang menghasilakan berbagai keputusan alternatif untuk untuk  membantu  memanajemen  dalam  menangani  berbagai  pemasalahan  yang  tersetruktur  maupun  tidak  terstrutur. Didukung  oleh  sistem  informasi  berbasis  komputer  dapat  membantu  orang  meningkatkan  kinerja  meraka  dalam pengambilan keputusan dari masalah semi terstruktur [8].
Tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah membantu dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstrukur, serta memberikan dukungan, pertimbangan,  dan peningkatan produktivitas berdaya saing [9]

## 2.2 Pengertian Analytical Hirearchy Process (AHP)
(AHP) Analytical  Hirearchy  Process merupakan  metode  untuk  memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek  tidak terstruktur  kedalam  beberapa  beberapa  komponen  pada  susunan  hirarki,  dengan  pemberian  nilai  subjektif  perihal pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif,  serta  menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. (AHP) Analytic Hierarchy Processdapat menyelesaikan masalah multikriteria

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu  banyak  (multikriteria),  struktur  masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian  pendapat  dari  pengambil  keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia [10]. Metode AHP  bisa digunakan secara gabungan dengan metode (TOPSIS).
Langkah-langakah dalam metode AHP meliputi [11]
A. mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, kemudian menyususun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hirarki untuk menetapkan sasaran sistem seacra keseluruhan.
B. Menetapkan Prioritas Elemen menentukan  prioritas  elemen  yaitu  dengan  membuat  perbandingan  berpasangan  dan  membandingkan  elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
C. Sintesis
Memperoleh prioritas secara keseluruhan akan memerlukan pertimbangan-pertimbangan  terhadap perbandingan berpasangan. Dalam langkah ini, ada beberapa hal yang dilakukan yaitu dengan  menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks kemudianm membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan  untuk memperoleh  normalisasi  matriks,  menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
D. Mengukur Konsistensi
Hal-hal yang dilakukan pada langkah ini yaitu mengalikan setiap nilai pada kolom pertama menggunakan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada elemen kedua dengan prioritas pada elemen kedua, begitu terus seterusnya lalu jumlahkan  setiap  baris  dan  hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  elemen  prioritas  relatif  yang  bersangkutan. penjumlahan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada hasilnya disebut Lamda maks.
Hitung Consistensy Indeks (CI) Rumus: CI = (1) a. Dimana n = banyaknya elemen
E. Hitung Concistency Rasio (CR)
a. Rumus: Concistensi Rasio= CI(consistensi index)/IR (Index Ratio)
Dimana CR = Consistency Rasio, CI = Consistency Index, dan IR = Index Random Consistency
F. Memeriksa Consistency Hirarki .
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data harus di ulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan konsisten.

## 2.3 (TOPSIS) Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution
Topsis merupakan salah satu metode  pengambilan keputusan multikriteria atau  alternatif pilihan yang merupakan alternatif ideal yang mempunyai jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean. Solusi optimal pada metode TOPSIS didapatkan dengan menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif. Perangkingan TOPSIS didapatkan berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif terhadap solusi ideal posistif [12]

## 2.4 Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan data yang dipilih penulis dalam penelitian ini  adalah data kualitatif yang diperoleh melalui wawancara dengan anggota Dinas Pertanian Kota Demak. Memiliki sumber data asli, yaitu hasil yang diperoleh melalui observasi dan penelitian.

## 2.5 Metode Pengembangan Sistem
Dalam  pendekatan  pengembangan  sistem,  penulis  menggunakan  model  perancangan  dan  penyusunan  sistem menggunakan  data flow  diagram (DFD)  yaitu  diagram  yang  menjelaskan  keluar  masuknya  (flow)  data  melalui  sistem informasi dan entity relationship diagram (ERD). Desain proses antar entitas (tabel) dalam database. Proses prototyping adalah membuat keseluruhan model.

## 2.6 Pengimplementasian metode Ahp Dan Topsis

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pemprosesan  untuk  menentukan  pupuk  bawang  merah  yang  efektif  dengan  menggunakan  dua  metode  yang  di gabungkan yaitu metode AHP dan TOPSIS. Metode AHP digunakan untuk pemberian bobot pada kreteria dan menghitung rotio  index  konsitensi.  Dalam  penyelesaian  metode  AHP  ada  4  tahapan:  Dekomposisi  masalah/penyusunan  hirarki, pembobotan untuk membandingkam elelmen, penyusunan matrix dan uji konsistensi dan penetapan priaritas di masing- masing  hirarki  Dekomposisi  masalah  adalah  langkah  dimana  menentukan  tujuan  yang  telah  ditetapkan  selanjutnya diuraikan secara sitematis kedalam struktur untuk menyusun rangkaian sistematis hingga tujuan yang dapat dicapai secara rasional, setelah kriteria ditetapkan.
selanjutnya  menetukan  prioritas  elemen  menggunakan  perbandingan  berpasangan  guna  mencapai  tujuan,  dalam pembobotan tingkat kepentingan atau penilain perbadingan berpasangan ini berlaku nilia aksioma reciprotal, artinya apabila suatu elemen A dinilai lebih esensial/penting (5) dibandingkan dengan elemen B, maka B lebih esensial 1/5 dibandingkan dengan A.  apabila  sama  pentingnya A  dan  B  maka  masing-masing  bernilai  =1.  Pada  tahap  penyusunan  matrix  dan  uji konsitensi ada 3 langkah:
1. penjumlahan nilai pada setiap kolom metriks berpasangan.
2. pembagian setiap nilai berasal dari kolom dengan total penjumlahan dari setiap kolom buat meperoleh nomalisai matrikks ∑ =   𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 .
3. menjumlahkan nilai baris dari matriks kemudian dibagi dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata dari  tiap  elemen ∑ =   𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 = 1 ,  dimana  n:  Banyaknya  kretiria  wi  :  Rata-rata  baris  ke-i.  untuk  menghitung kositensi  indeks  menggunakan  rumus  C1  = (∑ 𝑚𝑎𝑥−𝑛) (𝑛−1) pada  tahap  terakhir  yaitu  menghitung  kosistensi  indeks menggunakan rumus CR=CI:IR, CI adalah nilai kosistensi indeks yang didapatkan ditahap sebelumnya kemudian dibagi dengan nilai indeks Random.
Selanjutnya  melakukan  perangkingan  alternatif  menggunakan  metode  (TOPSIS) Technique  For  Order  Preference  By Similarity To Ideal Solution. Untuk penyelesian masalah menggunakan metode TOPSIS ada 5 tahapan yaitu:
1. membuat metriks keputusan yang ternormailsasi dengan rumus
2. 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗  ÷   √∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 Dimana r ij merupakan hasil normalisasi darai metriks dasar dan permasalahannya dengan I = 1, 2, 3, …m, dan j = 1,2,3 …. n, sedangkan xij merupakan matriks dasar yang akan di normalisasikan untuk setiap i menunjukan baris dari matriks, untuk setiap j menunjukan kolom dri setiap matriks.
3. mebuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan rumus Yij = wi rij, dimana yij merupakan rating metriks   terbobot, wi adalah rating bobot ke I, dan rij merupakan matriks nomalisasi hasil.
4. mentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut: A^+ = (Y_1^+, \ Y_ {2,\ }^+….. Y_n^+)    A^- = (Y_1^-,\ Y_{2,\ }^-….. Y_n^-), yaitu menetukan nilai bebefit (Suatu kriteria jika nilai tersebut lebih besar lebih bagus) dan cost (jika satu nilai lebih kecil lebih bagus).
Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi posistif dan matrils solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut:
Rumus untuk menetukan jarak antara terbobot setiap alternatife terhadap solusi ideal positif:
𝐷 𝑖 +=√∑ =1(𝑦 𝑖 +  − 𝑦𝑖𝑗 )^2 𝑛 𝑗
Rumus untuk menetukan jarak antara terbobot setiap alternatife terhadap solusi ideal negatif:
𝐷 i −=√∑ =1(𝑦 𝑖𝑗 −𝑦 𝑖 − )^2 𝑛 𝑗
5. menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan rumus sebagai berukut:
V = 𝐷 −
𝐷 − + 𝐷𝑖 + nilai Vi yang terbesar meneunjukan bahwa alternativ yang terpilih.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pada sistem pendukung keputusan menggunakan penggabungan dua metode (AHP) Analytical Hierarchy Process dan (TOPSIS) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution untuk menentukan pupuk bawang merah yang efektif di kabupaten demak. Melalui penggabungan metode ini diharapkan petani bawang merah dapat menemukan pupuk yang efektif. Selain itu dapat menjadi alternatif untuk petani pemula memilih pupuk efektif.
Pembangunan analisa sistem pada pemilihan pupuk bawang merah yang efektif yang pertama adalah memasukan data pupuk untuk dijadikan sebagai data alternatif, sebagai proses yang meliputi tahapan-tahapan dari penggabungan metode AHP dan TOPSIS Dan hasil keluaran berupa sistem pendukung keputusan pemilihan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah. Berikut penjelasan tentang analisa sistem yang dibangun.  Masukan sistem yang dibangun penulis, untuk penelitian ini terdiri dari masukan, berupa data pupuk dan data kriteria yang dimana data pupuk dijadikan sebagai data alternatif. Selanjutnya  yaitu  tahap  pemrosesan  sistem,  tahap  pemrosesan  sistem  terdiri  dari  bobot  penentu  kriteria  dilakukan menggunakan metode AHP yang terdiri dari memperoleh prioritas kriteria dilakukan perbandingan matriks berpasangan untuk mengetahui tingkat prioritas dari masing-masing kriteria.
Prores untuk menetukan tabel perbandingan berpasangan dilakukan dengan cara memberikan nilai dan melakukan perbandingan  kepentingan  pada  setiap  kriteria-kriteria  ke  dalam  bentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk menghitung  bobot  dari  kriteria.  kemudian  setelah  itu  di  lakukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk  proses perangkingan. Keluaran ( output ) sitem pada penelitian ini yaitu suatu sistem pendukung keputusan untuk memberikan suatu informasi dan rekomendasi pemilihan pupuk yang efektif untuk budidaya bawang merah.
Hasil perhitungan Metode AHP dan TOPSIS Penentuan bobot pada kriteria diawali dengan penerapan (AHP) Analytical Hierarchy  Process ,  sementara  untuk  perangkingan  dikerjakan  menggunakan  metode  (TOPSIS) Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution . Berdasarkan pada tahapan metode penelitian ini diimplementasikan contoh kasus pemilihan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah sebagai berikut:

## 3.1 Pembobotan Menggunakan Metode Ahp
Untuk menentukan pembobotan, maka menentukan kriteria terlebih dahulu, dengan menggunakan kode C1, C2, C3, C4 dan C5 yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Representasi nama kriteria Kode Nama Kriteria C1 Jenis Tanah C2 Umur C3 Suhu C4 Iklim C5 Ph Tanah
Penetuan untuk kriteria perbandingan berpasangan pembuat keputusan yang di gunakan sebagai Skala perbandingan berpasangan seperti tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Intensitas Kepentingan Skala Abaolute Intensitas kepentingan skala abaolute Keterangan 1 Elemen sama penting dengan elemen lainya 2 C1 mendekati sedikit lebih penting dari C2 3 C1 sedikit lebih penting dari C2 4 C1 mendekati lebih penting dari C2 5 C1 lebih penting dari C2 6 C1 mendekati sangat penting dari C2

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
7 C1 sangat penting dari C2 8 C1 mendekati mutlak sangat penting dari C2 9 C1 mutlak sangat penting dari C2 10 Satu elemen mutlak penting dari elemen lainya, elemen tang satu terhadap elemen lain memiliki tingakat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan

## 3.1.1 Penentuan prioritas terhadap kriteria
Untuk menetukan prioritas masing-masing kriteria pada metode AHP sebagai berikut:
1 Jenis tanah: umur “=”2, jenis tanah mendekati sedikit lebih penting dari umur
2. Jenis tanah: suhu “=”3, jenis tanah sedikit lebih penting dar suhu
3. Jenis tanah: iklim “=”5, jenis tanah lebih penting dari iklim
4. Jenis tanah: ph tanah “=”4, jenis tanah mendekati lebih penting dari ph tanah
5. Umur: suhu “=”3, umur sedikit lebih penting dari suhu
6. Umur: iklim “=”5, umur lebih penting dari iklim
7. Umur: Ph tanah “=”3, umur sedikit lebih penting dari ph tanah
8. Suhu: iklim “=”3, suhu sedikit lebih penting dari iklim
9. Suhu: ph tanah “=”2, mendekati sedikit lebih penting
10. iklim: ph tanah “=” 3, iklim sedikit lebih penting dari Ph tanah.

## 3.1.2   Membuat Metrik Perbandingan Berpasangan
Dalam membuat matriks perbandingan berpasangan untuk menentukan bobot kriteria dilakukan dengan menggunakan tingkat prioritas dari masing-masing kriteria. Dalam menetukan tabel perbandingan berpasangan yaitu dengan memberi nilai dan melakukan perbandingan kepentingan pada setiap kriteria kedalam bentuk matriks berdasarkan tabel saaty. Maka di peroleh bobot kriteria yang di tunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Bobot Perbandingan Berpasangan TABEL C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 2 3 5 4 C2 0,5 1 3 5 3 C3 0,33 0,33 1 3 2 C4 0,20 0,20 0,33 1 3 C5 0,25 0,33 0,5 0,33 1 Jumlah 2,28 3,86 7,83 14,33 13
Cara menjumlahkannya yaitu dengan cara C1+C2+C3+C4+C5 penjumlahannya menurut baris:
1+0,5+0,33+0,20+0,25 = 2,28
2+1+0,33+0,20+0,33   = 3,86 3+3+1+0,33+0,5          = 7,83 5+5+3+1+0,33             = 14,33 4+3+2+3+1 = 13
Pada tahap normalisasi dilakukan pembagian dengan jumlah dari baris. Contoh 1, 0,5, 0,33, 0,20, dan 0,25 dibagi dengan jumlah yaitu 2,28. Pada tahapan ini ditujukan pada tabel 3.
Tabel 3. Tahap Normalisasi Matrik Tabel  C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/2,28 2/3,86 3/7,83 5/14,33 4/13 C2 0,5/2,28 1/3,86 3/7,83 5/14,33 3/13

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
C3 0,33/2,28  0,33/3,86  1/7,83 3/14,33 2/13 C4 0,20/2,28  0,20/3,86  0,33/7,83  1/14,33 3/13 C5 0,25/2,28  0,33/3,86  0,5/7,83 0,33/14,33 1/13
Pada tahap ini yaitu menghitung bobot prioritas yang membagi isi matriks perbandingan dangan jumlah kolom yang sesui,  kemudian  melakukan  penjumlahan  perbaris  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  kriteria.  Selanjutnya  menghitung normalisasi matriks hasil normalisasi Matriks berada pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matrik TABEL  C1 C2 C3 C4 C5 Bobot Prioritas C1 0,438  0.518  0,383  0,348  0.307  0.399 C2 0,219  0,259  0,383  0,348  0,230  0.288 C3 0,144  0,085  0,127  0,209  0,153  0.144 C4 0,087  0,051  0,042  0,069  0,230  0.096 C5 0,109  0,085  0,063  0,023  0,076  0.072
Hasil dari penjumlah antar baris pada tabel diatas: C1    0,438 + 0.518 + 0,383 + 0,348 + 0.307 = 1.994 C2    0,219 + 0,259 + 0,383 + 0,348 + 0,230 = 1.439 C3    0,144 + 0,085 + 0,127 + 0,209 + 0,153 = 0,718 C4    0,087 + 0,051 + 0,042 + 0,069 + 0,230 = 0,479 C5    0,109 + 0,085 + 0,063 + 0,023 + 0,076 = 0,356 Cara menghitung bobot prioritas atau juga bisa disebut rata-rata dari setiap kriteria sebagai berikut:
C1 0,438  + 0.518 +  0,383 + 0,348 + 0.307 5 = 1.994 5 = 0.399 C2 0,219  + 0.259 +  0,383 + 0,348 + 0.230 5 = 1.439 5 = 0.288 C3 0,144  + 0.085 +  0,127 + 0,209 + 0.153 5 = 0.718 5 = 0.144 C4 0,087  + 0.051 +  0,042 + 0,069+ 0.230 5 = 0.479 5 = 0.096 C5 0,109  + 0.085 +  0,063 + 0,023 + 0.076 5 = 0.356 5 = 0.072
Sebelum masuk ke perangkingan menggunakan metode TOPSIS bobot kriteria perlu di ukur terlebih dahulu untuk memastikan apakah nilai prioritos sudah dianggap konsisten. Untuk mencari IR ( Index Ratio), berdasarkan teori saaty ratio index sudah ditentukan nilainya berdasarkan jumlah kriteria adapun pengukuran konsitensi indeks dengan rumus sebagai berikut:
C1 = λmax - n n -1 Cara mencari 𝜆𝑚𝑎𝑥 yaitu dengan menjumlahkan kolom C1 dikalikan bobot C1 kemudian ditambah dengan kolom C2 dikali dengan bobot C2 begitu seterusnya sampai C5. 𝜆𝑚𝑎𝑥 = ( 0.399 * 2,28) + (0.288 * 3,86) + (0,144 * 7,83) + (0,096 * 14,33) + (0,072 * 13)   = 5.392 CI = λmax - n n -1 CI = (5.392 − 5) (5−1) = 0.392 4 = 0.098
CR = 𝐶𝐼 𝐶𝑅 = 0.098 1.12 = 0.087

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Nilai CR (Rosio Konsistensi) < 0,1 maka hasil kosnsiten. Nilai CR dianggap kosisten apabila menghasilakan nilai 0 sampai 0,1, begitu sebaliknya jika nilai lebih dari itu tidak dianggap konsisten. Jadi dari hasil penjumlahan diatas menunjukan konsiten karena nilainya kurang dari 0.1.

## 3.2 Data Rating Kecocokan
Tahapan selanjutnya Pengumpulan data Pembobotan rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria:
Pada tahap ini yaitu mereprensentasikan jenis tanah yang paling cocok untuk budibaya bawang merah khususnya di dataran rendah yaitu tanah aluvial menunjukan tahah yang sangat baik dengan bobot 5, Hal ini tunjukan pada tabel 6.
Tabel 6. Representasi Jenis Tanah Jenis Tanah Bobot Keterangan Aluvial 5 Sangat Baik Regosol 4 Baik
pada tahap representai umur yaitu tahapan proses pemupukan dengan pupuk yang direkomendasikan untuk bawang merah pada umur H-7 sebelum tanam sampai umur 35 hari setelah tanam. Pada tahap ini berapda pada tabel 7.
Tabel 7. Representasi Umur Umur Banyak (Kg)  Keterangan/Pupuk H-7 Sampai H+7 Hst 500,100,60 Npk Mutiara 16: 16: 16, Sp-36, Kcl 10-15 Hst 180,400 Urea, Za 30-35 Hst 180 Urea
Suhu secara langsung bisa mengatur jasad renik tanah yang melakukan proses oksidasi enzimatik . Suhu rata-rata untuk budidaya bawang merah 25-32, sedangkan suhu optimum adalah 22 °C. keterangan ini berada pada tabel 8.
Tabel 8. Representasi Suhu Suhu Bobot Keterangan 22°C. 4 Baik 25 – 32 °C, 3 Cukup 33-35 °C 2 Kurang
Pada representasi iklim terdapat dua iklim yaitu iklim kemarau dan iklim penghujuan denngan bobot 5 dan 2, hal ini ditunjukan pada tabel 9.
Tabel 9. Representasi Iklim Iklim Bobot Keterangan Kemarau/Kering 5 Sangat Baik (Mei Sampai Oktober) Basah /Penghujan 2 Kurang
Pada Representasi ph tanah bahwa ph tanah yang cocok untuk pemupukan bawang merah berada pada 5,6 – 6,5, hal ini ditunjukan pada tabel 10.
Tabel 10. Representasi Ph Tanah Ph Tanah Bobot Keterangan 5,6-6,5 5 Sangat Baik 4,5-5,5 2 Kurang
Selanjutnya menetukan jenis pupuk untuk budidaya bawang merah (sebagai data alternatif)
A. Npk Mutiara 16-16-16
Dalam  setiap  prill  pupuk  Npk  mutiara  16-16-16  Terakandung  16%  nitrogen  atau  unsur  N(mengandung  6,5%, Nitrat N dan Amonium-N sebanyak 9,5%), 16% Fosfat atau P205 dan 16% kalium atau k20

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## B. Urea
Pupuk yang terbuat dari camuran gas monium dan asam arang mengandung 46% N, artinya setiap 100 kg pupuk tekandung 46 kg nitogren dan mempunyai sifat higrokopis yaitu mudah larut dan mudah diserap oleh tanaman.
C. ZA
Pupuk ini mengandung 21% unsur hara makro nitrogen dan 24% unsur hara makro sekunder sulfur sebagai anion sulfat dan pupuk bersifat higrokopis.
D. D. SP-36
Pembuatan pupuk ini menggunakan campuran asam sulfat dan fosfat alam, pupuk ini mengandung 36% P dalam bentuk P205(fosfat), dan pupuk ini tidal memiliki sifat higrokopis sehingga dapat disimpan dalam waktu lama.
E. KCL
Pupuk  penyubur  tanah  yang  bersifat  anorganik  tunggal  dengan  konsentrasi  tinggi  yaitu  sekitaran  60%  K20. Kandungan dari pupuk ini adalah kalium.
Untuk menentukan perangkingan pada metode topsis maka di butuhkan alternatif. Alternatif dikodekan dalam simbol A1, A2, A3, A4 dan A5 seperti yang terlihat pada tabel 11.
Tabel 11. Representasi Alternatif A1 Npk Mutiara 16:16:16 A2 Kcl A3 Urea A4 Sp-36 A5 Za
Pembobotan rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria dengan nilai 2 sampai 5 yaitu: 5= sangat baik, 4 = baik, 3= cukup, 2 = kurang, hal ini ditunjukan pada tabel 12.
Tabel 12 . Kecocokan Alternatif Terhadap Kriteria Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 500kg 4 3 4 A2 5 100 Kg 5 4 4 A3 5 180 Kg 2 3 3 A4 4 60kg 4 2 4 A5 4 400kg 4 2 5
Pembobotan rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria dengan nilai 2 sampai 5 yaitu: 5= sangat baik, 4 = baik, 3= cukup, 2 = kurang.

## 3.3 Tahapan Perengkingan Menggunakan Metode Topsis
Tahapan selanjutnya melakukan perengkingan alternatif menggunakan (TOPSIS) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution . Ada lima tahapan yang dilakukan pada metode Topsis, sebagai berikut:

## 3.3.1 Membuat Matrik Keputusan Ternormalisasi
Hasil dari penjumlah antar baris pada tabel diatas:
C1    0,438 + 0.518 + 0,383 + 0,348 + 0.307 = 1.994 C2    0,219 + 0,259 + 0,383 + 0,348 + 0,230 = 1.439 C3    0,144 + 0,085 + 0,127 + 0,209 + 0,153 = 0,718 C4    0,087 + 0,051 + 0,042 + 0,069 + 0,230 = 0,479 C5    0,109 + 0,085 + 0,063 + 0,023 + 0,076 = 0,356
Cara menghitung bobot prioritas atau juga bisa disebut rata-rata dari setiap kriteria sebagai berikut:
C1 0.438 + 0. 518 + 0,383 + 0,348 + 0.307 5 = 1.994 5 = 0.339

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
C2 0.219 + 0. 259 + 0,383 + 0,348 + 0.230 5 = 1.439 5 = 0.288 C3 0.144 + 0. 085 + 0,127 + 0,209 + 0.153 5 = 0.718 5 = 0.144 C4 0.087 + 0. 051 + 0,042 + 0,069 + 0.230 5 = 0.479 5 = 0.096 C5 0.109 + 0.085 + 0,063 + 0,023 + 0.076 5 = 0.356 5 = 0.072
Untuk  menghitung  matrik  keputusan  ternormalisasi  untuk  kreteria  yang  telah  ditentukan  dengan  rumus 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗  ÷ √∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 dimana rij merupakan matriks hasil nermalisasi dari matriks dasar permasalahannya dengan i = 1,2,3 …. m dan j = 1,2,3 …. n. sedangkan xij merupakan metriks dasar yang akan dinormalisasikan untuk setiap i menunjukan baris dari matriks, dan untuk setiap j menunjukan kolom dari setiap matriks.
X 1 = √ 5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 =10.344
r 11 = 5 10.344 = 0.483
r 21 = 5 10.344 = 0.483
r 31 = 5 10.344 = 0.483
r 41 = 4 10.344 = 0.386
r 51 = 4 10.344 = 0.386
X 2 = √ 500 2 +100 2 +180 2 +60 2 +400 2 =675.277
r 12 = 500 675.277 = 0.740
r 22 = 100 675.277 = 0.148
r 32 = 180 675.277 = 0.266
r 42 = 60 675.277 = 0.088
r 52 = 400 675.277 = 0.592
X 3 = √ 4 2 +5 2 +2 2 +4 2 +4 2 =8.774
r 13 = 4 8.774 = 0.455
r 23 = 5 8.774 = 0.569
r 33 = 2 8.774 = 0.227
r 43 = 4 8.774 = 0.455

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
r 53 = 4 8.774 = 0.455
X 4 = √ 3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +2 2 =6.480
r 14 = 3 6.480 = 0.462
r 24 = 4 6.480 = 0.617
r 34 = 3 6.480 = 0.462
r 44 = 2 6.480 = 0.308
r 54 = 2 6.480 = 0.308
X 5 = √ 4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =9.055
r 15 = 4 9.055 = 0.441
r 25 = 4 9.055 = 0.441
r 35 = 3 9.055 = 0.331
r 45 = 4 9.055 = 0.441
r 55 = 5 9.055 = 0.552
Dari penghitungaan dihasilkan nilai matrik ternomalisasi yang terlihat pada tabel 13.
Tabel 13 . Matrik Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,483 0,740 0.455 0.462 0.441 A2 0,483 0,148 0.569 0.617 0.441 A3 0,386 0,088 0.455 0.308 0.441 A4 0,386 0,088 0.455 0.308 0.552 A5 0,386 0,592 0.455 0.308 0.552

## 3.3.2 Matrik Ternormalisasi Terbobot
Untuk  membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  dihitung  dengan  rumus  Yij  =  wirij,  dimana  Yij merupakan matriks dengan rating terbobot, Wi adalah bobot rating ke i dan rij merupakan hasil normalisasi matiks. y11 = (0.399) *(0,483) = 0,193 y21 = (0.399) *(0,483) = 0,193 y31 = (0.399) *(0,483) = 0,193 y41 = (0.399) *(0,386) = 0,154 y51 = (0.399) *(0,386) = 0,154 y12 = (0,288) *(0,740) = 0.213

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
y22 = (0,288) *(0,148) = 0.042 y32 = (0,288) *(0,266) = 0.076 y42 = (0,288) * 0,088) = 0.025 y52 = (0,288) * (0,592) = 0.170 y13 = (0.144) *(0.455) = 0.065 y23 = (0.144) *(0.569) = 0.082 y33 = (0.144) * (0.227) = 0.032 y43 = (0.144) *(0.455) = 0.065 y53 = (0.144) *(0.455) = 0.065 y14 = (0.096) * (0.462) = 0.044 y24 = (0.096) * (0.617) = 0,059 y34 = (0.096) * (0.462) = 0.044 y44 = (0.096) * (0.308) = 0.029 y54 = (0.096) * (0.308) = 0.029 y15 = (0.072) * (0.441) = 0.031 y25 = (0.072) * (0.441) = 0.031 y35 = (0.072) * (0.331) = 0,023 y45 = (0.072) * (0.441) = 0.031 y55 = (0.072) * (0.552) = 0.039
matriks normalisasi berbobot di dapatkan dengan menjumlahkan antara bobot prioritas pada kriteria pada metode ahp dikali dengan matriks yang sudah ternormalisasi pada topsis hasil dari penjumlahan dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14 Matriks Ternomalisasi berbobot:
C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.193 0.213 0.065 0.044 0.031 A2 0.193 0.042 0.082 0.0 0.031 A3 0.193 0.076 0.032 0.044 0.023 A4 0.154 0.025 0.065 0.029 0.031 A5 0.154 0.170 0.065 0.029 0.039

## 3.3.3    Menentukan Matriks Ideal Positf Dan Negatif
Solusi ideal positif ( A + ) diambil dari nilai lebih besar lebish bagus dan solusi ideal negatif ( A - ) diambil dari nilai lebih kecil lebih bagus, yang di representasikan pada tabel bawah yaitu lima nilai ideal positif dan ideal negatif, hal ini ditunjukan pada tabel 15.
Tabel 15. Nilai Ideal Positif Dan Ideal negatif Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 0.193 0.213 0.065 0.044 0.031 0.193 0.042 0.082 0.059 0.031 0.193 0.076 0.032 0.044 0.023 0.154 0.025 0.065 0.029 0.031 0.154 0.170 0.065 0.029 0.039 0.193 0.213 0.032 0.059 0.023
Solusi Ideal Positif ( A + ):

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
0.154 0.025 0.082 0.029 0.039

## 3.3.4    Menentukan Jarak Terbobot Ideal Positf Dan Negatif
Perhitungan jarak solusi ideal positif (D+) digunakan rumus sebagai berikut:
𝐷 𝑖 +=√∑ =1(𝑦 𝑖 +  − 𝑦𝑖𝑗 )^2 𝑛 𝑗
𝐷 1 + = √( 0.193-0.193 ) 2+ (0.213 - 0.213) 2+ (0.032 -0.065 ) 2+ (0.059 -0.044 ) 2+ (0.023 - 0.031)2 = 0.037
𝐷 2 + = √ (0.193 - 0.193 )2 +(0.213 - 0.042 )2+(0.032 - 0.082)2+(0.059 - 0.059)2+( 0.023 - 0.031)2 = 0.177
𝐷 3 + = √ ( 0.193 -0.193)2 +(0.213 - 0.076 )2 +(0.032 - 0.032)2 +(0.059 - 0.044)2+ (0.023 - 0.023)2 = 0.137
𝐷 4 + = √ (0.193 - 0.154)2 + (0.213 - 0.025)2 + (0.032 - 0.065)2 + (0.059 - 0.029)2 + (0.023 - 0.031)2 =0.196
𝐷 5 + = √ ( 0.193 - 0.154)2 + (0.213 - 0.170)2 + (0.032 - 0.065)2+(0.059 - 0.029)2 + (0.023 + 0.039)2 = 0.074
Untuk menentukan jarak soluasi ideal positif dengan mencari nilai maksimal pada atribut keuntungan dikali dengan nilai minimal pada atribut biaya, halis dari penjumlahan ditunjukan pada tabel 16.
Tabel 16. Nilai Jarak Solusi Ideal Positif (D+):
Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (D-) penyelesainya sebagai berikut: Ideal Negatif:
𝐷 i −=√∑ =1(𝑦 𝑖𝑗 −𝑦 𝑖 − )^2 𝑛 𝑗
𝐷 1 − = √ (0.154- 0.193)2 +(0.025- 0.213 )2 +(0.025- 0.065)2 +(0.029- 0.044)2 +(0.039-0.031) = 0.193
𝐷 2 − = √ (0.154- 0.193)2 + (0.025- 0.042 )2 + (0.025- 0.082)2 + (0.029- 0.059)2 +(0.039- 0.031)2 = 0.052
𝐷 3 − = √ (0.154- 0.193 )2 + (0.025- 0.076 )2 + (0.025- 0.032)2 + (0.029- 0.044)2 + (0.039 - 0.023 )2 = 0.082
𝐷 4 − = √ (0.154- 0.154)2 + (0.025- 0.025)2 + (0.025- 0.065)2 + (0.029- 0.029)2 + (0.039+0.031)2 = 0.018
𝐷 5 − = √ (0.154- 0.154)2 + (0.025-0.170)2 + (0.025- 0.065)2+(0.029- 0.029)2 + (0.039- 0.039)2 = 0.146
𝐷 1 +
𝐷 2 + 𝐷 3 + 𝐷 4 + 𝐷 5 + 0.037 0.177 0.137 0.196 0.074
Solusi Ideal Negatif ( A - ):

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Untuk menentukan jarak soluasi ideal negatif dengan mencari nilai minimal pada atribut keuntungan dikali dengan nilai maksimal pada atribut biaya, halis dari penjumlahan ditunjukan pada tabel 17.
Tabel 17. Niali Jarak solusi ideal positif (D-): 𝐷 1 − 𝐷 2 − 𝐷 3 − 𝐷 4 − 𝐷 5 − 0.193 0.052 0.082 0.018 0.146
3.3.5    Menghitung Nilai Preferensi
menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan rumus: V = 𝐷 −
𝐷 − + 𝐷𝑖 + dimana vi menunjukan bahawa alternatif yang terpilih.
𝑉 1 0.193
0.193 +0.037 = 0.839
𝑉 2 = 0.052 0.052 +0.177 = 0.227
𝑉 3 = 0.082 0.082 + 0.137 = 0.379
𝑉 4 = 0.018 0.018 + 0.196 = 0.085
𝑉 5 = 0.146
0.146 + 0.074 = 0.663
Dari  hasi  di  atas  alternatif A1  (NPK  MUTIARA  16:16:16)  adalah  pupuk  efektif  dengan  rangking  pertama,  untuk rangking  kedua  alternatif  A5  (ZA),  alternatif  A3(UREA)  mendapatkan  rangking  ketiga,  untuk  (KCL)  mendapatkan rangking keempat, dan yang mendapat peringkat terakhir yaitu alternatif A4 (SP-36). Selanjutmya nilai preferensi dapat dilihat pada tabel 18.
Tabel 18. Hasil Nilai Preferensi (Perhitungan TOPSIS) Kode Nama alternatif Preferensi Rangking A1 NPK MUTIARA 16:16:16 0.839 1 A2 KCL 0.227 4 A3 UREA 0.379 3 A4 SP-36 0.085 5 A5 ZA 0.663 2

## 3.3.6    Implementasi Sistem
Web yang di dibuat oleh penulis dapat dilihat pada gambar di bawah ini, halaman login ditunjukan pada gambar 2.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 2. Halaman Login Halaman login ini berfungsi untuk memasuki halamam dashboard .
Gambar 3. Halaman Dashboard Pada halaman dashboard ini terdiri dari kriteria, alternatif, dan proses penghitungan.
Gambar 4. Halaman Kriteria
Halaman kreteria ini berfungsi untuk memasukan data kriteria yang akan dijadikan bobot kriteria.
Gambar 5. Halaman Alternatif
Halaman alternatif ini berfungi untuk masukan data alternatif yang dijadikan sebagai proses perangkingan.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 6 . Matriks Konsistensi Ratio Cara menghitung konsistensi ratio adalah lamda max dikurangi jumlah baris dibagi jumalah baris dikurangi satu.
Gambar 7 . Halaman Hasil Halaman hasil adalah proses penghitungan akhir dari proses penggabungan metode AHP dan TOPSIS.
Gambar 8 . Perhitungan TOPSIS
Perhitungan TOPSIS terdiri dari hasil analisa, normalisasi, normalisasi terbobot, matriks solusi ideal dan perangkingan.

## 3.3.7 Hasil Pengijuan Sistem Manual Dan Komputerisasi
Hasil pengujian sistem manual dan komputerisasi pada sistem pendukung keputusan pemilihan pupuk efektif untuk

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 323-339 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
budidaya tanaman bawang merah di Kabupaten Demak, menunjukan kesamaan antara sistem perhitungan manual dan sitem koputerisasi telah bejalan dengan baik, sehingga dapat merekomendasikan petani bawang merah untuk menentukan pupuk yang efektif.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini mendapatkan hasil kesimpulan sebuah sistem pendukung keputusan yang merekomendasikan pupuk efektif untuk budidaya bawang merah menggunakan metode AHP-TOPSIS di kabupaten demak, berdadasarkan pada kriteria yang di tetapkan antara lain jenis tanah, umur tanaman, suhu, iklim dan menetapkan alternatif antara lain, NPK Mutiara 16-16-16, Urea, SP-46, ZA dan KCl. Dari sebuah penggabungan dua metode yaitu AHP-TOPSIS dihasilkan nilai preferensi tertinggi yaitu A1(NPK Mutiara 16-16-16) sebesar 0.839 dan nilai preferensi terendah A4(SP-36) sebesar 0.085

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Chye  and  Z.  Han,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Varietas  Bawang  Merah  pada  Lahan  Berbatu  (Litosol) Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Kab. Enrekang,” p. 75383, 2018.
[2] P. Dan, Pupuk dan Pemupukan - Google Books . .
[3] R. M. Abarca, “PENGARUH PENGGUNAAN BIOCHAR DAN TINGGI MUKA AIR TERHADAP PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN BAWANG MERAH VARIETAS SANREN,” Nuevos Sist. Comun. e Inf. , pp. 2013–2015, 2021.
[4] W. Tambunan, R. Sipayung, and  F. Sitepu, “Pertumbuhan Dan Produksi  Bawang  Merah  (Allium Ascalonicum  L.)  Dengan Pemberian Pupuk Hayati Pada Berbagai Media Tanam,” J. Agroekoteknologi Univ. Sumatera Utara , vol. 2, no. 2, p. 98922, 2014, doi: 10.32734/jaet.v2i2.7172.
[5] S. N. Awami, K. Sa’diyah, and E. Subekti, “Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Bawang Merah (Allium Ascalonium l) Di Kabupaten Demak,” Agrifo  J. Agribisnis Univ. Malikussaleh , vol. 3, no. 2, p. 35, 2018, doi: 10.29103/ag.v3i2.1115.
[6] A.  Suryadi  and  D.  Nurdiana,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Teknisi  Lab  Dengan  Multi  Kriteria Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” J. Pendidik. Mat. , vol. 5, no. 1, pp. 11–21, 2015.
[7] S. S. Wicida, “Penerapan metode ahp dan metode topsis dalam sistem pendukung keputusan pemilihan asisten laboratorium komputer pada stmik widya cipta dharma samarinda,” pp. 28–34.
[8] H. Pratiwi, “Penjelasan sistem pendukung keputusan,” no. May, 2020, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/341767301%0APENJELASAN.
[9] S. Saefudin and S. Wahyuningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai  Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy Process (Ahp) Pada RSUD Serang,” JSiI (Jurnal  Sist. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 33–37, 2017, doi: 10.30656/jsii.v1i0.78.
[10] I.  M. Khusna and N. Mariana,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit  Padi  Berkualitas  Dengan Metode AHP Dan Topsis,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 162–169, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.1145.
[11] L.  Nababan,  L.  Sinambela,  U.  Potensi,  and  U.  Medan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN KELAYAKAN,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 2, pp. 20–27, 2018.
[12] I. Muzakkir, “Penerapan metode topsis untuk sistem pendukung keputusan penentuan keluarga miskin pada desa panca karsa ii,” vol. 9, pp. 274–281, 2017.