## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 9, Nomor 1,  Juni 2018
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. IMPLEMENTASI ALGORTIMA PROFILE MATCHING UNTUK DIAGNOSA RABIES PADA ANJING 1-6 Ahmad Cucus, Robby Yuli Endra 2. DECISION SUPPORT SYSTEM PENENTUAN JENIS AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITYCAL HIERARCY PROCESS) 7-14 Tri Susilowati, Andri Agung Dwi Saputra 3 E-REPORT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE MODEL VIEW CONTROLLER UNTUK MENGETAHUI PENINGKATAN PERKEMBANGAN PRESTASI ANAK DIDIK 15-22 Robby Yuli Endra, Dwi Synta Aprilita 4 PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN MODIFIKASI SKALA LIKERT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING 23-38 Ricco Herdiyan Saputra, Jimi Ali Baba, Guna Yanti Kemala Sari Siregar 5 IMPLEMENTASI JAVA REMOTE METHOD INVOCATION (JRMI) PADA PENGOLAHAN DATA AKADEMIK PADA MADRASAH DI BANDAR LAMPUNG 39-44 Melda Agarina, Siti Nurrohmah Jamil 6 IMPLEMENTASI GENETIC ALGORITMS UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH BERBASIS WEBSITE 45-52 Freddy Nur Afandi, Mila Yulianis 7 APLIKASI E-TOURISM TEMPAT IBADAH DAN WISATA ISLAMIC CENTER TULANG BAWANG BARAT 53-61 Sri Ipnuwati, Oktria Silviani, Wulandari 8 ANALISIS SPASIAL BIDANG KESEHATAN PADA WILAYAH OKU TIMUR 62-77 Lusia Septia Eka Esti Rahayu 9 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENYAKIT PADA TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS 78-87 Suyono, Cesly Carnovia 10  SISTEM MONITORING PENYIMPANAN KEBUTUHAN POKOK BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) 88-98 Danang Ade Muktiawan, Nurfiana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 9 Nomor 1 Halaman Lampung Juni 2018 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi:
Marzuki,S.Kom,M.Kom
TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Elva Riana Siregar, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung
Telp.0721-774626
Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENYAKIT PADA TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Suyono 1 , Cesly Carnovia 2
Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Pringsewu Lampung 12
Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung yono.psw@gmail.com 1 , Cesly.carnovia@gmail.com 2

## ABSTRAK
Kakao merupakan hasil perkebunan di Indonesia, namun saat ini petani kakao banyak yang mengeluhkan penyakit  yang  menyerang  pada  tanaman  kakao  karena  hasil  panennya  menjadi  berkurang.  Para  petani  jika ingin  bertanya  kepada  pakar  pertanian  membutuhkan  biaya  yang  besar  untuk  biaya  konsultasi.  Karena permasalahan  inilah  yang  membuat  peneliti  ingin  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  petani.  Sistem  yang  dirancang  menggunakan  metode  TOPSIS  (Technique  For  Order  Preference  by Similiarity  to  Ideal  Solution)  dengan  mengambil  beberapa  kriteria-kriteria.  Adanya  sistem  ini  memudahkan petani  kakao  dalam  menentukan  penyakit  pada  tanaman  kakao  dengan  memasukkan  kriteria-kriteria  yang  di temukan di lapangan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode Topsis, tanaman kakao.

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kakao  merupakan  salah  satu  komoditas perkebunan  yang  sesuai  untuk  perkebunan rakyat,  karena  tanaman  ini  dapat  berbunga dan  berbuah  sepanjang  tahun,  sehingga dapat  menjadi  sumber    pendapatan  harian atau  mingguan  bagi  petani.  Selain  itu, komoditi  tanaman  perkebunan  merupakan sumber  devisa  bagi  negara  dan  rangkaian kegiatan produksinya cukup banyak menyerap tenaga kerja.
Pada  agrobisnis  kakao  ada  beberapa kendala  yang  dihadapi,  khususnya  dalam peningkatan produktivitas dan kualitas yang dihasilkan antara lain adalah masih mempergunakan teknologi tradisional dengan  bahan  tanaman  yang  tidak  berasal dari klon atau biji yang terpilih dan dengan budidaya  yang  kurang  memadai,  serta serangan  organisme  pengganggu  tanaman (OPT) berupa hama dan penyakit.
(Darwis.V  dan  Agustin.N.K,  2013. Kinerja Pemasaran dan Daya Saing Ekspor Kakao Indonesia, 2008. Lembaga Riset Perkebunan Indonesia, Bogor . Kabupaten Pringsewu Lampung merupakan salah  satu  daerah  penghasil  kakao  di Indonesia. Kabupaten Pringsewu
merupakan  kabupaten  yang  ada  di  wilayah propinsi  sentra  produksi  kakao  Indonesia
dan  lahan  produksi  kakao  yang  cukup  luas serta kualitas biji kakao kering yang belum diketahui,  maka  sepantasnya  jika  kualitas biji  kakao  kering  di  kabupaten  tersebut diketahui. Selain itu, penulis ingin menggunakan metode SPK dalam penentuan  hasil  kakao  kualitas  ekspor. Berdasarkan  uraian  di  atas  penulis  ingin melakukan penelitian dengan judul penelitian  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Menentukan Penyakit pada Tanaman Kakao Menggunakan Metode TOPSIS.” 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut,
rumusan  masalah  dari  studi  ini  adalah bagaimana  merancang  sistem  pendukung keputusan  Menentukan  penyakit  pada tanaman  kakao  menggunakan  metode TOPSIS?

## 1.3 Manfaat Penelitian
Hasil dari penelitian ini diharapkan: 1. Dapat membantu petani atau masyarakat  awam  dalam  menentukan penyakit  kakao  dengan  melihat  ciri- cirinya. 2. Mempermudah dalam menentukan penyakit tanaman kakao dengan kualitas ekspor.

## 1.4. Tujuan Penilitian
Tujuan  dari  penelitian  adalah  sebagai berikut:
1. Menjelaskan  gambaran  umum  penyakit tanaman kakao.
2. Menganalisis permasalahan yang terjadi pada tanaman kakao.
2. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System atau DSS) `  (2012:  54)  dalam  bukunya  yang berjudul Decission Suport System mengatakan, “Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System /DSS) merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang diharapkan dapat membantu menyelesaikan masalah-masalah  yang  komplek  dan  tidak terstruktur  maupun  yang  semi  terstruktur. Sistem  Pengambil  keputusan  merupakan perpaduan  antara  manusia  dan  komputer.” Turban.  2012.  (Turban.  2012.  Decission Support System. Yogyakarta)
Sutabri  (2012:  14)  dalam  bukunya  yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan mengatakan,  “Konsep  Sistem  Pengambil Keputusan  pertama  kali  diungkapkan  pada tahun 1970-an oleh Michael S.Cott Morton dengan istilah Mangement Decision System. ” (Sutabri.  2012.  Analisi  Sistem
Informasi. Yogyakarta: Andi Offset). [3]
Kadir  (2014:  108)  dalam  bukunya  yang berjudul  Pengenalan  Sistem  Informasi mengatakan, “Pengambilan keputusan yang melibatkan  beberapa  kriteria  ini  disebut dengan multiple  criteria  decision  making .
Multiple criteria decision making merupakan bagian dari masalah pengambilan keputusan yang relatif
kompleks, yang mengikutsertakan satu  atau beberapa  orang  pengambil  keputusan, dengan  sejumlah  kriteria  yang  beragam yang  harus  dipertimbangkan,  dan  masing- masing  kriteria  memiliki  nilai  bobot tertentu,  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan solusi  optimal  atas  suatu  permasalahan.” (Kadir. 2014. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset).
Kadir  (2014:  108)  dalam  bukunya  yang berjudul  Pengenalan  Sistem  Informasi mengatakan,  “Tahap-tahap  yang  harus dilalui dalam pengambilan  keputusan sebagai berikut:
1) Tahap Pemahaman ( Inteligence Phace )
Tahap ini merupakan proses penelusuran  dan  pendeteksian  dari lingkup problematika serta proses pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  dan    diuji  dalam rangka mengidentifikasi masalah.
2) Tahap Perancangan ( Desigen Phace ) Tahap ini merupakan proses pengembangan  dan  pencarian  alternatif tindakan/solusi  yang  dapat  diambil. Tahap  perencanaan  tersebut  merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan,  sehingga  diperlukan proses  validasi  dan  vertifikasi  untuk mengetahui  keakuratan  model  dalam meneliti masalah yang ada.
3) Tahap Pemilihan ( Choice Phace ) Tahap  ini  dilakuna  pemilihan  terhadap berbagai alternatif solusi yang dimunculkan  pada  tahap  perencanaan agar  ditentukan  dengan  memperhatikan kriteria-kriteria  berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
4) Tahap  Implementasi  ( Implementation Phace ) Tahap      ini      dilakukan      penerapan terhadap  perancangan sistem yang telah  dibuat  pada  tahap    perancangan serta    pelaksanaan  alternatif  tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan. DSS    merupakan    sistem    informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  pemanipulasian  data. Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan    dalam    situasi yang   semi   terstruktur dan  situasi  yang tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan  seharusnya  dibuat.  (Kadir. 2014.  Pengenalan  Sistem  Informasi.
Yogyakarta: Andi Offset) Turban  (2012:  54)  dalam  bukunya  yang berjudul Decission Suport System mengatakan,  Sistem  pendukung  keputusan adalah sistem berbasis komputer interaktif,  yang  membantu para pengambil keputusan  untuk  menggunakan  data  dan berbagai model untuk memecahkan masalah  tidak  terstruktur.  Menggunakan kombinasi  dari  model,  teknik  analisis  dan pengambilan  informasi sistem seperti membantu mengembangkan dan mengevaluasi alternatif yang sesuai.
(Turban.  2012.  Decission  Support  System. Yogyakarta)

## 2.2 Pengertian Kakao
Cokelat  ( Theobroma  cocoa  L )  atau  lazim pula  disebut  tanaman  kakao,  adalah penghasil  bahan  penyedap  (penyegar), seperti  halnya  kopi  dan  teh.  Kakao  sudah mulai di manfaatkan bijinya untuk
minuman oleh bangsa Indian Maya beberapa  abad  sebelum  masehi.  Komoditas ini dikenal oleh dunia hingga penanamannya  meluas  setelah  bangsa  kulit putih  menguasai  benua  Amerika. (Pada jurnal  Mayang.  2010.  Aplikasi  Pemilihan Bibit Unggul Kakao . Bandung: UNIKOM).
Tanaman kakao dapat digambarkan sebagai pohon  yang  tingginya  antara  4-15  m.
Sedangkan sifat
pertumbuhannya dimorphous ,  yang  berarti  ada  dua  bentuk cabang. (Pada  jurnal  Mayang.  2010. Aplikasi  Pemilihan  Bibit  Unggul  Kakao . Bandung: UNIKOM.)
a. Buah dan Biji
Biji  kakao  termasuk  tanaman  kalflori yang  artinya  bunga  dan  buah  tumbuh pada batang dan cabang tanaman. Dalam setiap  buah,  terdapat  sekitar  20-50  butir biji  yang  tersusun  dalam  lima  baris  dan menyatu  pada  bagian  poros  buah.  Biji dibungkus  oleh  daging  buah  atau  pulp yang berwarna putih dan rasanya manis. Pulp tersebut mengandung
zat
penghambat  viabilitas  benih.  (Dalam
jurnal Susanto. 2007. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Daerah Pertanian Menggunakan Metode SAW . Bandung).
Biji  dibungkus  oleh  daging  buah  atau pulp  yang  berwarna  putih  dan  rasanya manis.  Pulp  tersebut  mengandung  zat penghambat viabilitas benih. (Dalam jurnal Susanto. 2007. Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Daerah Pertanian  Menggunakan  Metode  SAW . Bandung).
Warna  buah  kakao  sangat  beragam, tetapi pada dasarnya hanya ada dua macam warna.  Buah  yang  ketika  muda  berwarna hijau  agak  putih  jika  sudah  masak  akan berwarna kuning. Sementara itu, buah yang ketika muda berwarna merah, setelah masak berwarna jingga (orange).
Gambar 1. Buah dan Biji Kakao

## b. Batang dan Cabang
Dalam habitat yang baik tanaman kakao akan  tumbuh  tinggi  dan  memiliki  batang yang  sedang  tetapi    bunga  dan  buahnya sedikit.  Jorket  adalah  nama  ilmiah  dari tempat  percabangan,  jadi  setiap  jorket ditumbuhi  3  –  6  cabang  yang  arah pertumbuhanya condong ke samping membentuk  sudut  0  –  60  dengan  arah horizontal.  Cabang-cabang  itu  disebut dengan  cabang  primer  (cabang  plagiotrop). Pada  cabang  primer  tersebut  kemudian tumbuh cabang-cabang lateral (fan)
sehingga  tanaman  membentuk  tajuk  yang rimbun.
Gambar 2. Batang dan Cabang Kakao

## c. Daun
Bentuk  helai  daun  bulat  memanjang, ujung  daun  meruncing,  pangkal  daun meruncing  dan  susunan  tulang  daun menyirip  serta  menonjol  ke-permukaan bawah  helai  daun.  Salah  satu  sifat  khusus daun  kakao  yaitu  adanya  dua  persendian yang  terletak  di  pangkal  dan  ujung  tangkai daun.  Dengan  persendian  daun  mampu membuat  gerakan  untuk  menyesuaikan dengan arah datangnya sinar matahari. Pada tunas  ortotrop,  tangkai  daunya  panjang, yaitu  7,5  –  10  cm  sedangkan  pada  tunas plagiotrop  panjang  tangkai  daunya  hanya sekitar 2,5 cm. (Dian 2012: 34 dengan judul
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kelayakan Daerah Pertanian Menggunakan Metode SAW . Bandung).
Gambar 3. Daun Kaka
d. Akar
Perkembangan  akar  pohon  cokelat berbeda-beda  sesuai  dengan  keadaan tanahnya. Pada tanah air tanahnya tinggi terutama  pada  lereng-lereng  gunung, akar  tunggangnya  akan  tumbuh  panjang dan  akar-akar  lateral  menembus  sangat dalam  ke  tanah.  Sebaliknya,  pada  tanah liat  yang  air  tanahnya  tinggi  untuk waktu  yang  lama  dalam  tiap  tahunnya  , akar tunggang akan tumbuh tidak begitu dalam  sedang  akar  lateral  berkembang dekat tanah.
Gambar 4 . Akar Kakao
e. Bunga Bunga kakao mempunyai rumus K5C5A5+5G (5) artinya, bunga disusun oleh  5  daun  kelopak  yang  bebas  satu sama  lain,  5  daun  mahkota,  10  tangkai sari yang tersusun dalam 2 lingkaran dan masing-masing terdiri dari 5 tangkai sari tetapi hanya 1 lingkaran yang fertil, dan 5 daun buah yang bersatu. Bunga kakao berwarna  putih,  ungu  atau  kemerahan. Warna  yang  kuat  terdapat  pada  benang sari dan daun mahkota. Warna bunga ini khas  untuk  setiap  kultivar.  Tangkai bunga  kecil  tetapi  panjang  (1-1,5  cm). Daun  mahkota  panjangnya  6-8  mm, terdiri  atas  dua  bagian.  Bagian  pangkal berbentuk  seperti  kuku  binatang  (claw) dan  bisanya  terdapat  dua  garis  merah. Bagian  ujungnya  berupa  lembaran  tipis, fleksibel, dan berwarna putih.
Gambar 5. Bunga Kakao
2.2.1 Manfaat Kakao Manfaat coklat antara lain: 1. Menjadi bahan dasar pembuatan coklat 2. Memperbaiki mood 3. Anti aging
4. Penangkal radikal bebas
5. Menurunkan kadar kolestrol tubuh
6. Menurunkan tekanan darah
7. Menyembuhkan batuk
8. Mencegah gangguan pada organ hati
9. Mencegah kanker
10. Meningkatkan  energi  dan  menghilang- kan rasa lelah
2.2.2 Ciri-Ciri Kakao Berkualitas+
Tabel 1. Standar Kualitas Kakao Nasional (SNI) Sumber: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Provinsi Lampung 2015
a. Kriteria Biji Kakao Kualitas Baik
1. Masak  penuh,  terfermentasi  baik (kering,  berwarna  coklat,  berbau asam,  tidak  terdapat  purple  dan slaty ketika dibelah)
2. Berat kering tidak lebih dari 1 gram
3. Ukuran yang seragam
4. Cangkang tidak pecah
Berwarna merah kecoklatan (Dian  2012:  23 Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Daerah Pertanian  Menggunakan  Metode  SAW . Bandung).

## b. Spesifikasi Kualitas
Kriteria  apa  saja  yang  diinginkan  oleh eksportir  dan  pengolah.  Kriteria  umum yang diterapkan oleh pedagang/eksportir di Lampung:
1. 7.5% kelembaban/kadar air
2. 2,5%  kotoran  (termasuk  biji  pipih, pecah, plasenta, benda asing) 3. 4% Jamur.
4. Maksimum 110 biji per 100 gram Jika  kualitas  tidak  memenuhi  syarat  di atas  maka  dilakukan  pemotongan  harga. (Dian 2012: 24 Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Daerah
Pertanian  Menggunakan  Metode  SAW . Bandung).

## 2.3. TOPSIS
TOPSIS adalah metode beberapa kriteria  untuk  mengidentifikasi  solusi  dari satu set alternatif terbatas.
Metode  TOPSIS  adalah  teknik  untuk urutan  preferensi  oleh  kesamaan  untuk solusi  ideal.  Solusi  ideal  (juga  disebut solusi  ideal  positif)  merupakan  solusi  yang dapat  memaksimalkan  kriteria/  atr  ibut manfaat dan meminimalkan kriteria/ atribut biaya,  sedangkan  solusi  ideal  negatif  (juga disebut  solusi  anti-ideal)  memaksimalkan kriteria/  atribut  biaya  dan  meminimalkan kriteria/  atr  ibut  manfaat.  Alternatif  terbaik adalah salah satu yang paling dekat dengan solusi  ideal  positif  dan  terjauh  dari  solusi ideal negatif.
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  atau alternative pilihan yang merupakan alternative  yang  mempunyai  jarak  terkecil dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris  dengan  menggunakan  jarak
Euclidean . Namun, alternatif yang
mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal positif,  tidak  harus  mempunyai  jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Maka dari itu,  TOPSIS  mempetimbangkan  keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan.  Solusi  optimal  dalam  metode TOPSIS didapat dengan menentukan
kedekatan  relatif  suatu  altenatif  terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternative berdasarkan prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu alternative  terhadap  solusi  ideal  positif. Alternatif-alternatif  yang  telah  dirangking kemudian  dijadikan  sebagai  referensi  bagi pengambil  keputusan  untuk  memilih  solusi terbaik yang diinginkan.
Adapun  langkah-langkah  dari  metode TOPSIS ini sebagai berikut :
1. Topsis  dimulai  dengan  membangun sebuah  matriks  keputusan  Matriks keputusan  X  mengacu  terhadap    m alternative yang akan dievaluasi berdasarkan n criteria.
𝑋 = { 𝐴 1 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 … . 𝑋 1𝑛 𝐴 2 𝑋 11 𝑋 22 𝑋 23 … . 𝑋 2𝑛 𝐴 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 … . 𝑋 3𝑛 𝐴 𝑚 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 … . 𝑋 𝑚𝑛 }
Dimana A i (i=1,2,3,  ….m)  adalah alternative yang  mungkin, X j (j=1,2,3,….n) adalah atribut dimana performansi
alternative  diukur,  X ij adalah  performansi alternative Ai dengan acuan atribut Xj. 2. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 dengan  i= 1,2,…,m j = 1,2,…,n
Dimana : r ij = matrik ternormalisasi [i][j]
X ij = matrik keputusan [i][j]
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot V ij = w i r ij ;
dengan  i=  1,2,…,m;  dan    j  = 1,2,…,n. Dimana :
V ij = Elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V
w i = Bobot dari criteria ke-j r ij =  Elemen  matriks  keputusan yang ternormalisasi R
4. Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal negative A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi
(y ij ) sebagai:
𝐴 + =   (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , . . , 𝑦 𝑛 + ) ;
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , . . , 𝑦 𝑛 − ) ;
Dimana :
𝑉 𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥𝑌 𝑖𝑗 jika j adalah atribut Keuntungan Min Y ij jika j adalah atribut biaya 𝑉 𝑗 − =  min  yij,  jika  j  adalah  atribut keuntungan
max yij, jika j adalah atribut biaya
5. Jarak  antara  alternative  Ai  dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑉 𝑖 + − 𝑉 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖−1 Dimana :
𝐷 𝑖 + = Jarak  alternative  Ai  dengan solusi ideal positif 𝑌 𝑗 + = Solusi ideal positif [i] Y ij = matriks normalisasi [i][j]
6. Jarak  antara  alternative  Ai  dengan solusi ideal negative
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑖−1 i = 1,2,…m Dimana : 𝐷 𝑖 − = Jarak  alternative  Ai  dengan solusi ideal negatif 𝑌 𝑗 − = Solusi ideal negatif [i]
Y ij = matriks normalisasi [i][j]
7. Nilai preferensi untuk setiap alternative (V i ) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + i = 1,2,…m
Vi  =  kedekatan  tiap  alternative terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + = Jarak  alternative  Ai  dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = Jarak  alternative  Ai  dengan solusi ideal negative Nilai  V i yang  lebih  besar  menunjukkan bahwa alternative A i lebih dipilih
3. METODE PENELITIAN
3.1 Pengumpulan Data Pendekatan yang dilakukan dalam Penelitian  ini adalah pendekatan kualitatif. Pendekatan  ini  dipandang  tepat  untuk menggali  informasi–informasi  mendalam tentang rantai nilai usaha kakao pada petani mulai  dari  rantai  nilai input  sampai  dengan rantai  nilai  pemasaran.  Dengan  pendekatan demikian  diharapkan  secara  induktif  akan terbentuk  interprestasi  dan  pemahaman makna  rantai  nilai  kakao  dan  masalah pengembangan iklim usaha maupun interaksi antar stakeholder yang terlibat.
Untuk  maksud  itu  pula,  penelitian  ini bertipikal  deskriptif:  menggambarkan  dan
menjelaskan  secara  analitis  mengapa  dan bagaimana pola-pola masalah terjadi.
a. Wawancara Wawancara    ini  dilakukan  di  wilayah
Kabupaten  Pringsewu  khususnya  di  tiga kecamatan  yang  menjadi  sentra  kakao yaitu Kecamatan Banyumas, Kecamatan Adiluwih dan Kecamatan Sukoharjo. b. Studi Pustaka
Studi  kepustakaan  adalah  segala  usaha yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk menghimpun  informasi  yang  relevan dengan  topik  atau  masalah  yang  akan atau  sedang  diteliti.  Informasi  itu  dapat diperoleh dari buku-buku ilmiah,
laporan  penelitian,  tesis  dan  disertasi, peraturan-peraturan, ketetapan-
ketetapan,  buku  tahunan,  ensiklopedia, jurnal,  dan  sumber-sumber  tertulis  baik tercetak maupun elektronik lain.
c. Observasi Observasi atau pengamatan adalah salah satu  metode  dalam  pengumpulan  data saat membuat sebuah karya tulis ilmiah. Nawawi  dan  Martini  mengungkapkan bahwa observasi adalah pengamatan dan juga  pencatatan  sistematik  atas  unsur- unsur  yang  muncul  dalam  suatu  gejala atau  gejala-gejala  yang  muncul  dalam suatu objek penelitian.

## 4 . PEMBAHASAN
4.1 Uji Manual
Tabel 2. Uji MAnusl Kode Kriteria Nilai Bobot C1 Aroma 25 % C2 Kulit Buah 20 % C3 Batang 15 % C4 Akar 20 % C5 Daun 20 % Tabel 3. Skala Penilaian Penyakit Nama Penyakit Rentang Nilai Penyakit Busuk Buah 0 – 0.12 Penyakit Kanker Batang 0.13 – 0.24 Penyakit antraknose- Colletotricum 0.25 – 0.44 Penyakit vascular streak dieback 0.45 – 1
Tabel 4. Kriteria Aroma (C1) Aroma Bobot Nilai Berbau Asam Sangat Tinggi 1 Berbau Busuk Sedang 0,4 Tabel 5. Kulit Buah (C2) Kulit Buah Bobot Nilai Bercak-bercak coklat kehitaman Sedang 0,4 Bintik-bintik hitam Tengah 0,6 Berwarna putih seperti serangga yang menempel Tinggi 0,8 Hijau Sangat Tinggi 1 Tabel 6. Batang (C3) Batang Bobot Nilai Ada Bercak Rendah 0,2 Berlubang Sedang 0,4 Warna Kecoklatan Sangat Tinggi 1 Warna coklat kehitaman Tengah 0,6 Tabel 7. Buah  (C4) Buah Bobot Nilai Ada bercak hitam Tengah 0,6 Tektur keras Sedang 0,4 Putih kehitaman Tengah 0,6 Tabel 8. Daun (C5) Imunisasi Bobot Nilai Berlubang Tinggi 0,8 Keriting Tengah 0,6 Berwarna kuning Sedang 0,4 4.1.1 Menentukan Rating kecocokan Langkah pertama menentukan
alternatifnya  terlebih  dahulu  dengan  niai kriteria  yang  sudah  ditentukan,  alternatif yang akan diteliti adalah sebagai berikut: Alternatif :
A1 : pohon kakao 1 A2 : pohon kakao 2 A3 : pohon kakao 3 A4 : pohon kakao 4 A5 : pohon kakao 5
Tabel 9. Tabel Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0,4 0,2 0,6 0,8 A2 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 A3 0,8 0,8 0,6 0,6 0,4 A4 0,4 1 1 0,8 0,4 A5 0,6 0,4 1 0,6 1 Menghitung matriks yang trenormalisasi 𝐶 1 = √(1) 2 + (0,4) 2 + (0,8) 2 + (0,4) 2 + (0,6) 2
=1,523154621
𝑟 11 = 1 1,523154621 = 0,656532164 𝑟 12 = 0,4 1,523154621 = 0,262612866 𝑟 13 = 0,8 1,523154621 = 0,525225731 𝑟 14 = 0,4 1,523154621 = 0,262612866 𝑟 15 = 0,6 1,523154621 = 0,393919299
𝐶 2 = √(0,4) 2 + (0,6) 2 + (0,8) 2 + (1) 2 + (0,4) 2
=1,523154621 𝑟 21 = 0,4 1,523154621 = 0,262612866 𝑟 22 = 0,6 1,523154621 = 0,393919299 𝑟 23 = 0,8 1,523154621 = 0,525225731 𝑟 24 = 1 1,523154621 = 0,656532164 𝑟 25 = 0,4 1,523154621 = 0,262612866
𝐶 3 = √(0,2) 2 + (0,4) 2 + (0,6) 2 + (1) 2 + (1) 2
=1,708800749 𝑟 31 = 0,2 1,708800749 = 0,117041147 𝑟 32 = 0,4 1,708800749 = 0,234082294 𝑟 33 = 0,6 1,708800749 = 0,351123441 𝑟 34 = 1 1,708800749 = 0,585205736 𝑟 35 = 1 1,708800749 = 0,585205736
𝐶 4 = √(0,6) 2 + (0,4) 2 + (0,6) 2 + (0,8) 2 + (0,6) 2 = 1,37113092
𝑟 41 = 0,6 1,37113092 = 0,437594974
𝑟 42 = 0,4 1,37113092 = 0,291729983
𝑟 43 = 0,6 1,37113092 = 0,291729983
𝑟 44 = 0,8 1,37113092 =0,583459966
𝑟 45 = 0,6 1,37113092 = 0,437594974
𝐶 5
= √(0,8) 2 + (0,6) 2 + (0,4) 2 + (0,4) 2 + (1) 2 = 1,311487704 𝑟 51 = 0,8 1,311487704 = 0,609994281 𝑟 52 = 0,6 1,311487704 = 0,457495711 𝑟 53 = 0,4 1,311487704 = 0,304997140 𝑟 54 = 0,4 1,311487704 = 0,304997140 𝑟 55 = 1 1,311487704 = 0,762492852
Tabel 10. Matriks yang ternormalisasi (R)
Matriks yang ternormalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.6565321 64 0.2626128 66 0,11704114 7 0,43759497
4 0,60999428
1
A2 0.2626128 66 0.3939192 99 0,23408229 4 0.29172998 3 0,45749571 1
A3 0.5252257 31 0.5252257 31 0,35112344 1 0.29172998 3 0,30499714 0 A4 0.2626128 66 0.6565321 64 0,58520573 6 0.58345996 6 0,30499714
0
A5 0.3939192 99 0.2626128 66 0,58520573
6 0,43759497 4 0,76249285 2
Solusi  Ideal  Positif  (A+)  dan  Matriks  Ideal Negatif (A-)
Tabel 11. Solusi Ideal Positif
Matriks yang ternormalisasi Alternatif C1 C2
C3 C4 C5 A1
1 0.16 0.04 0.36 0.64 A2 0.16 0.36 0.16 0.16 0.36
A3 0.64 0.64 0.36 0.36 0.16
A4 0.16 1 1 0.64 0,16
A5 0.36 0.16 1 0.36 0.04 = = = = =
Jumlah 2.32 2.32 2.56 1.88 2.32 1.523154621 1.523154621 1,708800749 1,37113092 1,311487 704
Setelah  menentukan  nilai  positif dan negatifnya maka akan menghasilkan :

## Tabel  12. Nilai Positif dan Negatif
Nilai Matriks Ideal Positif dan Negatif
A + 0.656532
164 0.656321 64 0,5852057 36 0.5834599 66 0.6565321 64 0.57142857
1 A - 0.262612
866 0.262612 866 0,1170411 47 0.2917199 83 0.2626128 66 0.28571428
6 𝐷 1 + = √(16,41330411 − 16,411330411) 2 + (9,847982464 − 3,939192986) 2 + (12,5 − 2,5) 2 + (5,83459966 − 4,375949745) 2 + (6,565321643 − 2,626128657) 2 + (11,42857143 − 11,42857143) 2 = 5,758658032
𝐷 2 + = √(16,41330411 − 6,565321643) 2 + (9,847982464 − 5,908789479) 2 + (12,5 − 5) 2 + (5,83459966 − 2,91729983) 2 + (6,565321643 − 3,939192986) 2 + (11,42857143 − 8,571428571) 2 = 11,05313919
𝐷 3 + = √(16,41330411 − 13,13064329) 2 + (9,847982464 − 7,878385972) 2 + (12,5 − 7,5) 2 + (5,83459966 − 4,375949745) 2 +
(6,565321643 − 5,252257314) 2 + (11,42857143 − 5,714285714) 2 = 8,501806914
𝐷 4 + = √(16,41330411 − 6,565321643) 2 + (9,847982464 − 9,847982464) 2 + (12,5 − 12,5) 2 + (5,83459966 − 5,83459966) 2 + (6,565321643 − 6,565321643) 2 + (11,42857143 − 5,714285714) 2 = 15,55717739
𝐷 5 + = √(16,41330411 − 9,847982464) 2 + (9,847982464 − 3,939192986) 2 + (12,5 − 12,5) 2 + (5,83459966 − 4,37594975) 2 + (6,565321643 − 2,626128657) 2 + (11,42857143 − 11,42857143) 2 = 13,27650521
𝐷 1 − = √(6,565321643 − 16,41330411) 2 +
(3,939192986 − 3,939192986) 2 + (2,5 − 2,5) 2 + (2,626128657 − 4,375949745) 2 + (2,626128657 − 2,626128657) 2 + (5,714285714 − 11,42857143) 2 =5,758658032
𝐷 2 − = √(6,565321643 − 6,565321643) 2 + (3,939192986 − 5,908789479) 2 + (2,5 − 5) 2 + (2,91729983−2,91729983) 2 + (2,626128657 −
3,939192986) 2 + (5,714285714 − 8,571428571) 2 = 11,05313919
𝐷 3 − = √(6,565321643 − 13,13064329) 2 + (3,939192986 − 7,87835972) 2 + (2,5 − 7,5) 2 + (2,91729983 − 4,375949745) 2 + (5,714285714 − 5,714285714) 2 = 8,501806914
𝐷 4 − = √(6,565321643 − 6,565321643) 2 + (3,939192986 − 9,847982464) 2 + (2,5 − 12,5) 2 + (2,91729983 − 5,83459966) + (2,626128657 − 6,565321643) 2 + (5,714285714 − 5,714285714) 2 = 15,55717739
𝐷 5 − = √(6,565321643 − 9,847982464) 2 + (3,939192986 − 3,939192986) 2 + (2,5 −
12,5) 2 + (2,91729983 − 4,375949745) 2 + (2,626128657 − 2,626128657) 2 + (5,714285714 − 11,42857143) 2 =13,27650521 Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif V1 = 5,758658032 5,758658032+5,758658032 = 0,596226015 V2 = 11,05313919 11,05313919+11,05313919 =0,414773576 V3 = 8,051806914 8,051806914+8,501806914 =0,27855826 V4 = 15,55717739 15,55717739+15,55717739 =0,392778269 V5 = 13,27650521 13,27650521+15,55717739 =0,3904248
V1 = 0,596226015  : penyakit vaskular streak
V2 = 0,414773576  : penyakit antraksnose C V3 = 0,27855826 : penyakit kanker Batang
V4 = 0,1354789 : Penyakit kanker Batang
V5 = 0,3904248 : penyakit vaskular streak

## 4.2 Hasil Penelitian
Hasil  pengujian  penerapan  metode topsis  pada  sistem  sudah  sesuai  dengan perhitungan  secara  manual.  Perhitungan penunjang keputusan menggunakan metode topsis  menentukan  penyakit  pada  pohon kakao 1 terjangkit penyakit vaskular streak, pohon  kakao  2    terjangkit  penyakit antraksnose  C,  pohon  kakao  3  terjangkit Penyakit  kanker  Batang,  pohon  kakao  4 terjangkit  Penyakit  kanker  Batang,  pohon kakao 5 terjangkit penyakit vaskular streak.

## 4.3 Uji Sistem Aplikasi
Aplikasi  system  pendukung  keputusan menentukan penyakit pada Tanaman Kakao menggunakan  metode  TOPSIS  antara  lain sebagai berikut :
1. Mengkonversikan    data  analisa  kredit diatas kedalam bentuk fuzzy
Tabel 13. Mengkonversikan data analisa
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
A1 1 0,4 0,2 0,6 0,8 A2 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6
A3 0,8 0,8 0,6 0,6 0,4
A4 0,4 1 1 0,8 0,4
A5 0,6 0,4 1 0,6 1
2. Saya tampilkan x2 untuk x3 dan selanjutnya sampai x6 caranya sama dengan diatas  sehingga,  dihasil  matriks  yang ternormalisasi (R)
Tabel 14. Hasil Matriks Ternormalisasi
Nilai Matriksi Alternati f C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 0.1 6 0.04 0.36 0.64 1 A2 0.16 0.3 6 0.16 0.16 0.36 0.16 A3
0.64 0.6 4 0.36 0.36 0.16 0.64 A4
0.16 1 1 0.64 0,16 0.16 A5
0.36 0.1
6 1 0.36 0.04 0.36 = = = = = = Jumlah 2.32 2.3 2 2.56 1.88 2.32 2.32
1.52315462 1 1.5 231 546 21 1,70880 0749 1,37113 092 1,31148770
4 1.523154621
3. Menghitung  matriks  yang  ternormalisasi yang terbobot  (Y)
Tabel 15. Matriks Ternormalisasi terbobot
Nilai Matriksi Alternat if C1 C2 C3 C4 C5
C6 A1 0.656532164 0.262612866 0,117041147 0,437594974 0,609994281 0.656532164 A2 0.262612866 0.393919299 0,234082294 0.291729983 0,457495711 0.262612866 A3 0.525225731 0.525225731 0,351123441 0.291729983 0,304997140 0.525225731 A4 0.262612866 0.656532164 0,585205736 0.583459966 0,304997140 0.262612866 A5 0.393919299 0.262612866 0,585205736 0,437594974 0,762492852 0.393919299
Tabel 16. Nilai Matriks Y
Tabel 17. Menghitung Jarak Ideal Positif
Menghitung Jarak Solusi Ideal Positif (D+) 0 96.98275862 10.77586207 96.98275862 43.10344828 15.51724138 3.879310345 0 3.879310345 15.51724138 0 6.25 25 100 100 2.127659574 0 2.127659574 8.510638298 2.127659574 15.51724138 6.896551724 1.724137931 0 15.51724138 0 8.163265306 32.65306122 32.65306122 0 = = = = = 33.16214233 122.171886 72.2807208 242.0257685 176.2655906 5.758658032 11.05313919 8.501806914 15.55717739 13.27650521 Tabel 18. Menghitung Jarak Ideal Negatif
Menghitung Jarak Solusi Ideal Negatif (D-) 10.77586207 43.10344828 0 43.10344828 10.77586207 3.879310345 0 3.879310345 15.51724138 3.879310345 25 6.25 0 25 25 0 2.127659574 0 2.127659574 0 0 1.724137931 6.896551724 15.51724138 0 32.65306122 8.163265306 0 0 32.65306122
= =
= = = 72.30823364 61.36851109 10.77586207 101.2655906 72.30823364 8.503424818 7.833805658 3.3282660821 10.06308057 8.503424818

## Tabel 19. Menghitung Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif
Menghitung Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif V1 0.496226015 1 V2 0.414773576 2 V3 0.27855826 5 V4 0.392778269 3 V5 0.3904248 4 Tabel 20 . Solusi Ideal Yi SOLUSI IDEAL MAX MIN Y1 0.656532164;0.262612866;0.52522 5791;0.262612866;0.393919299; 0.65653 2164 0.26261 2866 Y 2 0.262612866;0.393919299;0.52522 5731;0.656532164; 0.262612866; 0.65653 2164 0.26261 2866 Y 3 0.125;0.25;0.275; 0.625;0.625; 0.625 0.25 Y 4 0.437594974;0.291729983; 0.437594974;0.583459966; 0.437594974; 0.58345 9966 0.29172 9983 Y 5 0.571428571;0.428571429;0.28571 4286;0.285714286; 0.571428571; 0.57142 8571 0.28571 4286 4. Menentukan  solusi  ideal  positif  (A+)  dan matriks ideal negative (A-) Rumus : A+ = max(y1,+y2,+.........yn+) NILAI MATRIKS Y 16.41330411 3.939192986 2.5 4.375949745 0.262612866 11.42857143 6.565321643 5.908789479 5 2.91729983 3.939192986 8.571428571 13.13064329 7.878385972 7.5 4.375949745 5.2522257314 5.714285714 6.565321643 9.8479824664 12.5 5.83459966 6.565321643 5.714285714 9.8479822464 3.399192986 12.5 4.375949745 2.6261286557 11.42857143
Dan A - = Max(y1,-y2-,.....yn-)
Tabel 4.21 Nilai Matriks Ideal Positif dan Negatif Nilai Matriks Ideal Positif dan Negatif A+ 0.656532164 0.656532164 0.625 0.583459966 0.571428571 A- 0.262612866 0.262612866 0.25 0.291729983 0.285714286
Gambar 6 . Grafik Hasil Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode TOPSIS
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Hasil pengujian penerapan metode topsis pada sistem sudah sesuai dengan perhitungan  secara  manual.  Perhitungan penunjang keputusan menggunakan metode topsis  menentukan  penyakit  pada  pohon kakao 1 terjangkit penyakit vaskular streak, pohon  kakao  2    terjangkit  penyakit antraksnose  C,  pohon  kakao  3  terjangkit Penyakit  kanker  Batang,  pohon  kakao  4 terjangkit  Penyakit  kanker  Batang,  pohon kakao 5 terjangkit penyakit vaskular streak.

## 5.2 Saran
Untuk  peneliti  kedepan,  system  ini  masih bisa  dikembangkan  lagi  dengan  cara menambah bobot kriteia-kriteria yang baik, atau  dengan  menggunakan  metode-metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Darwis.V dan  Agustin.N.K, 2013. Kinerja Pemasaran  dan  Daya  Saing  Ekspor
Kakao  Indonesia, 2008.  Lembaga  Riset Perkebunan Indonesia, Bogor .
[2]. Dian.      2012.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Daerah Pertanian  Menggunakan  Metode  SAW. Bandung
[3]. Kadir. 2014. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset
[4]. Mayang.  2010.  Aplikasi  Pemilihan  Bibit Unggul Kakao. Bandung: UNIKOM
[5]. Susanto. 2007. Sistem Pendukung
Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Daerah
Pertanian Menggunakan. Yogyakarta: STIKOM AMIKON
[6]. Sutabri.  2012.  Analisi  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
[7]. Turban.  2012.  Decission  Suport  System. Yogyakarta: Andi Offset