EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2785

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Benih Padi Di Kabupaten Pandeglang
Robby Rizky, Zaenal Hakim, Agung Sugiarto, Andrianto Heri Wibowo, Aghy Gilar Pratama Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika Universitas Matla ul anwar
Banten, Indonesia
Robby_bae87@yahoo.com, BaduyKidul@gmail.com, Agung.Sugiarto@unmabanten.ac.id, Andri_hti@yahoo.co.id, aghy.gp.91@gmail.com
Abstract- Pandeglang is one of the districts in the province of Banten and Pandeglang is a large rice producing area. However, the problem that often occurs is the difficulty in selecting superior seeds for planting rice. Errors in the selection of these seeds have an impact on the yields produced. The purpose of this research is to build a system that can determine superior rice seeds so that crop yields are better than before. The method used in this study is the simple additive weighting method which can solve this problem in several steps by determining the criteria, weighting, and matrix calculations that are owned by the SAW method. The results of this study are in the form of a system that can determine a decision to select rice seeds for planting in the future. The results of the study were that it fell on the type of catfish king rice with a number of 1, cisadane 0.84, mekongga 0.78, IR-64 0.8, then the selection of rice seeds fell on the catfish king.
Keywords: Decision Support System, Rice Seed, Pandeglang Regency, Simple additive weighting.
Abstrak- Pandeglang merupakan salah satu kabupaten yang berada di provinsi banten dan pandeglang merupakan salahsatu daerah penghasil padi yang cukup besar. Namun permasalahan yang sering terjadi yaitu kesulitan dalam pemilihan benih unggul untuk di tanami padi. Kesalahan dalam pemilihan benih tersebut berakibat terhadap hasil panen yang dihasilkan. Tujuan penelitian ini yaitu membangun sebuah sistem yang dapat menentukan benih padi unggul agar hasil panen lebih baik dari sebelumnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode simple additive weighting yang dapat memecahkan permasalahan tersebut dengan beberapa langkah dengan menentukan kriteria, pembobotan, dan perhitungan matrik yang dimiliki oleh metode SAW. Hasil dari penelitian ini berupa sistem yang dapat menentukan sebuah keputusan pemilihan benih padi untuk di tanami kedepanya. Hasil Penelitian yaitu jatuh pada jenis padi raja lele dengan angka 1, cisadane 0,84, mekongga 0,78, IR-64 0,8, maka pemilihan benih padi jatuh pada raja lele.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Benih Padi, Kabupaten Pandeglang, Simple additive weighting

## 1. Pendahuluan
Pandeglang  merupakan  salahsatu  penghasil  padi terbesar  di  provinsi  banten  [1].  Salahsatu  kuci keberhasilan  panen  yaitu  dengan  pemilihan  bibit  yang baik dan unggul, permasalahan yang terjadi yaitu sulitnya menentukan bibit unggulan di karnakan harus memiliki ke ahlian  khusus  di  bidang  ilmu  pertanian  [2].  Pandeglang merupakan  salahsatu  daerah  tertinggal  yang  ada  di provinsi  banten  [3].  Sumber  daya  manusia  di  daerah pandeglangpun  terbilang  kurang  pendidikan  dikarnakan banyak  yang  tidak  mengenyam  pendidikan  tinggi  [4]. Sumber  daya  manusia  yang  ada  di  daerah  pandeglang kebanyakan  belajar  autodidak  terhadap  ilmu  pertanian,
dari  para  pengalaman  petani  terdahulu  dan  dari  ilmu turunan  nenk  moyang  yang  di  berikan  [5].  Dengan banyaknya  permsalahan  yang  terjadi  maka  diperlukan sebuah sistem yang dapat menentukan keputusan untuk menentukan  bibit  unggulan  [6].  Sistem  ini  akan menggantikan  kepakaran  seseorang  di  bidang  pertanian yang  nantinya  akan  membantu  para  petani  dalam menentukan  bibit  unggulan  [7].  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan ini di  harapkan dapat membantu para  petani  dalam  menentukan  bibit  unggul  [8].  Pada penelitian  sebelumnya  pembahasan  terkait  sistem pendukung  keputusan  banyak  model  atau  metode  yang

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2785
digunakan  salah  satunya  metode  AHP  [9].  Metode  ini banyak  di  gunakan  dalam  menentukan  suatu  keputusan dalam  jumlah  yang  relatif  kecil  [10].  Metode  lain  dalam menentukan suatu keputusan yang sring di gunakan yaitu model  algoritma  topsis  [11].  Algoritma  ini  memiliki bebrapa  langkah  yaitu  menentukan  kriteria  yang  dapat menentukan sebuah keputusan  [12]. Model dan metode lainya yaitu model weighted product yang dimana metode ini memiliki  langkah  yang  sama  dengan  model  lainya  yaitu menentukan  kriteria  [13].  Model  algoritma  ini menggunakan  pembobotan  yang  dimana  semua  kriteria akan di berikan bobot dan melakukan proses perhitungan matrik  [14].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode yang  berbeda  dengan  peneliti  sebelumnya  yaitu menggunakan  metode  SAW  [15].  Metode  ini  diyakini dapat  memecahkan  permasalahan  dengan  langkah  yang dimiliki oleh algoritma SAW dengan menentukan kriteria dan  menentukan  bobot  dan  perhitunga  matrik  yang dimiliki oleh algoritma SAW [16].

## 2. Metodologi
Metode yang digunakan pada penelitian ini merujuk pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1 Metode penelitian
Gambar 1 menunjukan metode yang digunakan memiliki  beberapa  langkah,  langkah  awal  yaitu menentukan  studi  pustaka  dimana  pada  tahapan  ini mencari  referensi  terkait  pemecahan  masalah  pada penelitian  ini,  langkah  selanjutnya  yaitu  proses pengumpulan data dimana proses ini mecari data yang
dibutuhkan,  langkah  selanjutnya  yaitu  menerapkan metode SAW untuk mengolah data tersebut sehingga output yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan [17].

## 2.1 Studi pustaka
2.1.1 Simple additive weighted
Pada  penelitian  ini  menggunakan  kriteria  dan pembobotan  dengan  menggunakan  SAW  berikut langkah langkah metode SAW  [18].
1. Menentukan  lternatif  A i ,  ini  merupakn  hasil output yang akan dihasilkan berupa A i .
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan yaitu C j
3. Memberikan  nilai  kesesuaian  setiap  alternatif kriteria.
4. Menentukan  bobot  referensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria W= [W 1 ,W 2 ...........W j ]. 5. Membuat  tabel  ratng  kesesuaian  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.
X= [ 1 0
0 1 ] ......................(1)
Pada matrix X baris pertama angka 1 dan 0 merupakan criteria , dan baris ke dia angka 0 dan 1 merupakan criteria k. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung  nilai  ternormalisasi(r ij )  dari  alternatif  pada kriteria C j
R ij= { Xij Maxi(Xij)
Mini (Xij) Xij .........................................(2)
Keterangan: X ij = kriteria R ij = Rating kinerja ternormalisasi Max i ( X ij ) = nilai maksimum dari setiap baris kolom variabel suhu dan kelembaban Min i ( X ij ) = nilai minimum dari setiap baris kolom variabel suhu dan kelembaban
Vi = ∑ Wj Rij 𝑛 j=1 .........(3) Keterangan :
V i = nilai akhir
W j = bobot yang di tentukan Star Studi Pustaka Pengumpulan data Penerapan metode SAW END
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2785
R ij = normalisasi matrik Hasil perhitungan nilai V i yang lebih besar menjadi indikasi bahwa alternatif A i merupakan alternative terbaik

## 3. Hasil dan Pembahasan
Cara  menentukan  kriteria  ,  kriteria  dapat  dikatakan keuntungan  apabila  memeberikan  keuntungan  bagi pengambil  keputusan,  sebaliknya  kriteria  biaya  apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka  nilai  dibagi dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai
Tabel 1 . Menentukan Kriteria
Notasi Kriteria C1 Umur Tanaman C2 Tinggi Tanaman C3 Bobot 1000 butir C4 Bentuk Tanaman C5 Potensi Hasil Tabel 2 Vektor Bobot C1 C2 C3 C4 C5 0,30 0,20 0,20 0,20 0,20
Nilai  bobot  ditentukan  seperti  0.3  dan  0.2  berdasarkan subyetifitas  dari  para  pengambil  keputusan,  sehingga beberapa faktor dalam proses perangkingan alternatif bisa ditentukan.  Nilai  bobot  dihitung  secara  matematis sehingga  mengabaikan  subyektifitas  dari  pengambil keputusan,  bobot  kriteria  dari  masing  masing  atribut peneliti dapatkan dari sumber data.
1. Umur tanaman Sangat bagus : apabila jenis padi yang dipilih berumur < 108 hari.
Bagus           : Apabila jenis padi yang dipilih berumur 110 hari.
Cukup bagus : Apabila jenis padi yang dipilih berumur 115 hari
Kurang bagus: Apabila jenis padi yang dipilih berumur 118 hari
Buruk            : Apabila jenis padi yang dipilih berumur > 116-125 hari.
2. Tinggi tanaman Sangat Bagus    : Apabila jenis padi yang dipilih tingginya mencapai 107-115cm.
Bagus              : Apabila jenis padi yang dipilih tingginya mencapai 100-105cm
Cukup bagus    : Apabila jenis padi yang dipilih tingginya mencapai 100cm.
Kurang bagus  : Apabila jenis padi yang dipilih tingginya mencapai 95- 100cm.
Buruk              : Apabila jenis padi yang dipilih tingginya mencapai < 85-95cm.
3. Bobot 1000 butir Sangat Bagus   : padi yang dihasilkan berat bobotnya mencapai > 28gram.
Bagus              : padi yang dihasilkan berat bobotnya mencapai > 27-28gram.
Cukup bagus   : Padi yang dihasilkan berat bobotnya mencapai < 25 gram
Buruk    : Padi yang dihasilkan berat bobotnya mencapai < 25gram.
4. Bentuk Tanaman Tegak    : Apabila bentuk tanaman padi berdiri tegak dan kuat maka bernilai 1.
Agak tegak  : Apabila bentuk tanaman padi berdiri agak tegak dan kuat maka bernilai 0,8.
Sedang       : Apabila bentuk tanaman padi sedang dan kuat maka berinilai 0,6.
Cukup Tegak  : Apabila bentuk tanaman cukup tegak dan kurang kuat maka bernilai 0,4.
Kurang tegak  : Apabila bentuk tanaman padi kurang tegak dan kurang kuat maka bernilai 0,2.
5. Potensi hasil Sangat bagus    : Apabila padi yang dihasilkan mencapai berat >10ron.
Bagus             : Apabila padi yang dihasilkan mencapai berat >8,80ton.
Cukup bagus   : Apabila padi yang dihasilkan mencapai berat > 8,60ton
Kurang bagus  : Apabila padi yang dihasilkan mencapai berat < 7,20ton.
Buruk              : Apabila padi yang dihasilkan mencapai berat  < 6 ton
Tabel 3 Jenis padi Jenis padi C1 C2 C3 C4 C5 Raja lele S B S B S B T S B
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2785
Cisadane B S B B A T  B Mekongga C B  B S B A T  B IR-64 B C B  S B A T  B Keterangan
S B : Sangat Bagus B : Bagus C B : Cukup Bagus T : Tegak A T: Agak Tegak
Data jenis padi di representasikan kedalam matrix sebagai berikut :
( 1 1 0.8 0.6 0.8 1 0.8 0.6 1 0.8 1 1 0.8 0.8 1 0.8 1 0.8 0.8 0.8 )
Menormalisasi matrik X menjadi R
a. lternatif  1  dengan normalisasi
r11 = 1 max( 0.6  0.8  0.8) = 1 0.8 = 1 r12 = 1 max( 0.6 0.8 1) = 1 1 = 1
r13 = 1 max( 0.8  1  1) = 1 1 = 1
r14 = 1 max( 0.8 0.8 0.8) = 1 0.8 = 1 r15 = 1 max( 0.8  0.8  1) = 1 1 = 1 b. alternatif  2 dengan normalisasi
r11 = 0.8 max( 0.6 0.8 1) = 0.8 1 = 0.8
r12 = 1 max( 0.6 0.8 1) = 1 1 = 1
r13 = 0.8 max( 1  1  1) = 0.8 1 = 0.8
r14 = 0.8 max( 0.8 0.8 1) = 0.8 1 = 0.8
r15 = 0.8 max( 0.8 0.8 1) = 0.8
1
c. alternatif 3 dengan normalisasi
r11 = 0.6 max( 0.8 0.8 1) = 0.6 1 = 0.6
r12 = 0.8 max( 0.6  1  1) = 0.8 1 = 0.8
r13 = 1 max( 0.8 1 1) = 1 1 = 1
r14 = 0.8
max( 0.8 0.8 1) = 0.8 1 = 0.8
r15 = 0.8 max( 0.8 0.8  1) = 0.8 1 = 0.8
d. alternatif 4 dengan normalisasi
r11 = 0.8 max( 0.6 0.8 1) = 0.8 1 = 0.8
r12 = 0.6 max( 0.8  1  1) = 0.6 1 = 0.6
r13 = 1 max( 0.8  1  1) = 1 1 = 1
r14 = 0.8 max( 0.8 0.8 1) = 0.8 1 = 0.8
r15 = 0.8 max( 0.8  1  1) = 0.8 1 = 0.8
Hasil  terakhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu pejumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor terbobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik ( A i ) sebagai solusi:
r= ( 1 0.8 0.6 1 1 0.8 0.8 0.6 1 0.8 1 1 0.8 0.8 1 0.8 1 0.8 0.8 0.8 ) V1= (0,3*1) + (0,2*1) + (0,2*1) + (0,1*1) + (0,2*1) = 0.3+ 0.2 + 0.2 + 0.1 + 0.2  = 1 V2= (0,3*0.8) + (0,2*1) + (0,2*0.8) + (0,1*0.8) + (0,2*0.8)= 0.24 + 0.2 + 0.16 + 0.08 + 0.16 = 0.84 V3=  (0,3*0.6) + (0,2*0.8) + (0,2*1) + (0,1*0.8) + (0,2*0,8)= 0.18 + 0.16 + 0.2 + 0.08 + 0.16 = 0.78
V4= (0,3*0.8) + (0,2*0,6) + (0,2*1) + (0,1*0,8) + (0,2*0.8)= 0.24 + 0.12 + 0.2 + 0,08 + 0.16 = 0.8
Tabel 4 .  Hasil Alternatif Hasil Raja lele 1 Cisadane 0.84 Mekongga 0.78 IR-64 0.8 Jumlah 3,42
Nilai terbesar ada pada V1 sehingga alternatif jenis padi 1 adalah alternatif  yang terpilih sebagai jenis padi yang direkomendasikan yaitu raja lele dengan angka 1, Nilai cisadane 0.84, mekongga 0.78, IR-64 0,8.
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2785

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian aplikasi sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dilakukan  oleh penulis  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  : Implementasi algoritma SAW dapat menentukan kriteria benih padi yang unggul dan baik dengan cara perhitungan algoritma  SAW  dengan  menentukan  kriteria,  vektor bobot,  dan  perhitungan  matrik  yang  dimiliki  algortima SAW. Kesimpulan pada penelitian ini yaitu bibit unggul yang  direkomendasikan  yaitu  raja  lele  dikarnakan mendapatkan nilai terbesar dengan nilai 1.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  A. E. Prasetya, M. H.  Hanafi,  and B. H. Prasetio, “Rancang  Bangun  Pengendali  Pintu  Air  Sungai Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Dan  Simple Additive Weighting,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 6, pp. 2085 – 2093, 2018.
[2] S.  Syandri  and  F.  Akbar,  “Penggunaan  Masker Penutup  Wajah  Saat  Salat  Sebagai  Langkah Pencegahan  Wabah  Coronavirus  Covid- 19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15105.
[3] Y.  H.  Agustin  and  H.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian  Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode Weighted Product ( Studi  Kasus :  Dosen  Stmik  Balikpapan  ),” Semin. Nas. Inform. 2015 , vol. 1, no. Snrik, pp. 1 – 7, 2015.
[4] H. G. Shakouri, M. Nabaee, and S. Aliakbarisani, “A quantitative discussion on the assessment of power supply  technologies:  DEA  (data  envelopment analysis)  and  SAW  (simple  additive  weighting)  as complementary  methods  for  the  ‘Grammar,’” Energy ,  vol.  64,  pp.  640 – 647,  2014,  doi: 10.1016/j.energy.2013.10.022.
[5] S.  Zulkifli,  “Decision  Support  System  Pemberian Bonus  Tahunan  Pada  Karyawan  Berdasarkan Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Study  Kasus :  Stmik Pringsewu),” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 7,  no.  0,  pp.  67 – 73,  2017,  [Online].  Available: http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/Jurnal Tam/article/view/74/74
[6] S. P. Keputusan, “MENGGUNAKAN METODE SAW  BERBASIS  WEB  DI  UNIVERSITAS MATHLA ’ ULANWAR,” vol. 5, no. 2, 2016.
[7] T.  W.  Ningrum,  S.  Valentina,  and  Dafi,  “Analisis dan  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bonus  Tahunan  Karyawan  dengan Metode SAW pada PT. XYZ,” Jatisi , vol. 3, no. 1, pp. 73 – 84, 2016.
[8] U.  Lestari  and  M.  Targiono,  “Sistem  Pendukung Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin
Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  Sebagai  Acuan  Penerima  Bantuan  Dana Pemerintah  (Studi  Kasus:  Pemerintah  Desa Tamanmartani, Sleman),” J. TAM (Technology Accept. Model. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  70 – 78,  2017,  [Online]. Available: http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/J urnalTam/article/view/97
[9]  A.  J.  Putra,  L.  A.  Abdillah,  and  H.  Yudiastuti, “Penentuan  Sekolah  Dasar  Negeri  Terbaik  Kota Palembang Dengan Metode Weighted Sum Model ( WSM  )  Dan  Weighted  Product  Model  (  WPM  ) Menggunakan  Visual  Basic  .  Net  2015,”
Sentikom2016 , no. September, pp. 1 – 6, 2016.
[10] Y. J. Wang, “A fuzzy multi -criteria decision-making model based on simple additive weighting method and relative preference relation,” Appl. Soft Comput.
J. ,  vol.  30,  pp.  412 – 420,  2015,  doi: 10.1016/j.asoc.2015.02.002.
[11] V. P. Wijaya and F. Marisa, “Perancangan Aplikasi Penentuan  Bonus  Karyawan  Dengan  Metode TOPSIS,” JOINTECS  (Journal Inf.  Technol.  Comput. Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  91 – 94,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i2.807.
[12] D.  Nababan  and  R.  Rahim,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Reward  Bonus  Karyawan  Dengan Metode  Topsis,” Simetris ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  2 – 6, 2018.
[13] X. Liu, R. Deng, J. Wang, and X. Wang, “COStar: A D-star Lite-based dynamic search algorithm for codon optimization,” J. Theor. Biol. , vol. 344, pp. 19 – 30, 2014, doi: 10.1016/j.jtbi.2013.11.022.
[14] H.  Supriyono,  “Pemilihan  Rumah  Tinggal Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 23, 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1178.
[15] Nugroho  Joko  Usito,  “Sist em  Pendukung Keputusan  Penilaian  Proses  Belajar  Mengajar Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw),” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689 – 1699, 2013, [Online]. Available:
core.ac.uk/download/pdf/18605548.pdf
[16] W.  Supriyanti,  “Rancang Bangun  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode SAW,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, p. 67, 2015, doi: 10.24076/citec.2013v1i1.11.
[17] T.  Hidayat  and  S.  Komariah,  “Pemilihan  Siswa - Siswi  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Weighted Product  (WP)  Studi  Kasus  SMP-Al  Fitroh Tangerang,” J.  Tek.  Inform.  Unis ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 159 – 163, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.398.
[18] R. E. Setyani and R. Saputra, “Flood -prone Areas Mapping  at  Semarang  City  by  Using  Simple Additive  Weighting  Method,” Procedia  -  Soc.  Behav. Sci. ,  vol.  227,  no.  November  2015,  pp.  378 – 386,
2016, doi: 10.1016/j.sbspro.2016.06.089.