PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITEVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT CABAI MERAH UNGGUL

## Usep Saprudin
Institut Informasi dan Bisnis (IIB) Darmajaya Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung 35141 usepkreatif@gmail.com

## Abstrak
Cabai  Merah  di  Indonesia  adalah  salah  satu  komoditas  hortikultura  yang  banyak  dibudidayakan  oleh petani, karena selain memiliki beberapa manfaat kesehatan cabai merah juga mempunyai harga jual yang tinggi. Banyaknya jenis Cabai Merah terkadang membuat para petani bingung untuk memilih bibit yang cocok dan sesuai untuk tanahnya terutama petani yang belum berpengalaman. Terlebih lagi virus dan bakteri Cabai Merah yang beranekaragam menjadi salah satu kebimbangan para petani untuk memilih bibit yang sesuai dan tidak mengalami kerugian  saat  panen.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini,  digunakan  penggabungan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additeve Weighting (SAW) untuk menentukan alternatif terbaik dari bibit cabai  merah  yang  akan  dipilih.  Empat  kriteria  dasar  yang  digunakan  yakni  rekomendasi  dataran,  ketahanan penyakit, umur panen dan potensi panen. Metode AHP digunakan untuk  menghitung bobot dari setiap kriteria yang kemudian di hitung menggunakan metode SAW untuk menghasilkan alternatif terbaik. Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan mampu memberikan bantuan dan rekomendasi alternatif terbaik kepada petani dalam memilih bibit cabai merah unggul yang sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci: Bibit cabai merah, Sistem Pendukung Keputusan, AHP dan SAW.

## 1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Di  Indonesia  Cabai  Merah  adalah  salah  satu komoditas hortikultura yang banyak dibudidayakan oleh  petani,  karena  selain  memiliki  beberapa manfaat  kesehatan  cabai  merah  juga  mempunyai harga  jual  yang  tinggi.  Salah  satunya  berfungsi dalam  mengendalikan  kanker  karena  kandungan lasparaginase  dan  capcaicin  didalamnya.  Selain  itu kandungan vitamin C yang cukup tinggi pada Cabai Merah  dapat  memenuhi  kebutuhan  harian  setiap orang, dan untuk menghindari nyeri lambung harus dikonsumsi  secukupnya  (Prajnanta,  2001).  Cabai merah  selain  menjadi  tenar  sebagai  bumbu  masak, juga biasa digunakan sebagai bahan campuran.
Bagi  masyarakat  Indonesia  usaha  bercocok tanam  Cabai  Merah  masih  sangat  menguntungkan. Tercatat  pada  kisaran  3kg/kapita/tahun  kebutuhan masyarakat  Indonesia  akan  Cabai  Merah.  Oleh sebab  itu  banyak  petani  Cabai  Merah  di  seluruh Indonesia dengan beragam jenis Cabai Merah yang di  tanam.  Banyak  sekali  pilihan  bibit  Cabai  Merah yang  menunjang  petani  Cabai  Merah  untuk bercocok tanam. Hingga kini telah dikenal lebih dari 12  jenis  Cabai  Merah.  Namun  demikian,  yang banyak  dibududayakan  oleh  petani  cabai  hanya beberapa  saja,  yakni:  Cabai  Merah  rawit,  Cabai Merah merah, paprika, dan Cabai Merah hias. Cabai Merah  rawit  terdiri  dari  Cabai  Merah  rawit  putih,
Cabai  Merah  rawit  jengki,  dan  Cabai  Merah  rawit jemprit (Tjahjadi, 1991).
Banyaknya  jenis  Cabai  Merah  terkadang membuat  para  petani  bingung  untuk  memilih  bibit yang  cocok  dan  sesuai  untuk  tanahnya  terutama petani  yang  belum  berpengalaman.  Terlebih  lagi virus dan bakteri Cabai Merah yang beranekaragam menjadi  salah  satu  kebimbangan  para  petani  untuk memilih  bibit  yang  sesuai  dan  tidak  mengalami kerugian saat panen.
Dari  latar  belakang  di  atas,  dapat  di  tarik kesimpulan perlu adanya sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu para petani Cabai Merah dalam  memilih  bibit  Cabai  Merah  yang  sesuai. Metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  pemilihan  bibit  Cabai  Merah  ini  adalah penggabungan  dari  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Simple  Additeve  Weighting  (SAW). AHP merupakan salah satu metode multiple-criteria decision-making  (MCDM).  Metode  ini  dipilih karena telah banyak digunakan dan diterima secara luas  di  berbagai  organisasi,  perusahaan  dan  negara di seluruh dunia. AHP dibandingkan dengan metode lain  hasilnya  lebih  konsisten  serta  sistem  yang menerapkan  metode  Analytical  Hierarchy  Process lebih  mudah  dipahami  dan  digunakan.  Sedangkan Metode SAW sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan
keputusan  suatu  kasus.  Metode  SAW  ini  lebih efisien  karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan  lebih  singkat.  Oleh  karena  itu  dengan menggabungkan kelebihan dari dua metode tersebut, diharapkan  dapat  membantu  para  petani  dalam proses  pengambilan  keputusan  pemilihan  bibit Cabai Merah unggul.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan di atas, maka dapat dibuat sebuah rumusan masalah yaitu “Bagaimana menerapkan  penggabungan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additeve Weighting  (SAW)  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Cabai  Merah Unggul.”

## 1.3 Batasan Masalah
1. Sistem pendukung keputusan  hanya  sebagai alat  bantu  dalam  menentukan  keputusan dalam  pemilihan  bibit  Cabai  Merah  unggul, tetapi  keputusan  terakhir  tetap  berada  pada pihak petani Cabai Merah.
2. Kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung  keputusan  ini  antara  lain Rekomendasi  Dataran,  Ketahanan  Penyakit,
Umur Panen, Potensi Panen.
3. Alternatif yang digunakan adalah jenis-jenis Cabai Merah Unggul antara lain : KASTILO F1, LADO F1, LARIS F1, LABA F1, LAJU F1, LENTUR F1, PM 999 F1, TARO F1
4. Pengolahan data pada penelitian ini dilakukan  dengan  menggunakan    metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additeve Weighting (SAW).

## 1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah Menerapkan  penggabungan  metode  AHP  dan metode  SAW  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul.

## 1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat  yang  diharapkan  dapat  diperoleh  dari tulisan ini yaitu, membantu para petani cabai merah dalam menentukan pilihan bibit cabai merah unggul yang sesuai dengan kebutuhan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumulan Data
1.  Metode awancara
Proses  memperoleh  keterangan  dengan  cara tanya  jawab  sambil  bertatap  muka  antara pewawancara  dengan  petani  cabai  merah Pekalongan  Lampung  Timur  dan  memberikan data  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang diteliti.  Responden  dari  petani  cabai  merah berjumlah
35
orang. Pewawancara
menggunakan  daftar  pertanyaan  yang  berkaitan dengan  tujuan  penelitian.  Daftar  tersebut diberikan  kepada  petani  cabai  merah  dengan harapan  mereka  akan  memberikan  tanggapan terhadap daftar pertanyaan tersebut.
2.  Metode Observasi
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara mengamati  secara  langsung  pada  obyek penelitian tentang bagaimana respon petani cabai merah dalam memilih bibit cabai merah.
3.  Metode Kepustakaan
Pengumpulan  data  yang  berasal  dari  buku, jurnal,  laporan  serta  sumber  informasi  tertulis lainnya  yang  terkait  dengan  masalah  yang diteliti.
2.2 Kerangka Penelitian
2.3 Pengolahan Data
Pengolahan data dalam penelitian
ini  dimulai  dengan  Mendefinisikan  Tujuan, Menstrukturkan kriteria, sub kriteria dan alternative. Lalu  Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan dan  kemudian  Menghitung  bobot  dan  Indeks konsistensi  menggunakan  prinsip  dasar  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  berdasarkan  data  yang dihasilkan dari wawancara.
Hasil dari bobot yang telah di hitung menggunakan prinsip AHP tahap selanjutnya diproses menggunakan  prinsip  dasar  Simple  Additeve Weighting (SAW) dengan urutan:
1. Membuat matriks keputusan
2. Membuat matriks normalisasi keputusan
3. Membuat matriks normalisasi keputusan yang terbobot
4. Menghitung skor untuk setiap alternatif
3.   Hasil Dan Pembahasan
Langkah-langkah dari implementasi dan pembahasan  dari  hasil  penelitian      yang      telah dilakukan      tentang      penggabungan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple Additeve Weighting (SAW) dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul.

## 3.1  Penghitungan Menggunakan Metode AHP

## Hierarki Pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Rekomendasi Dataran Ketahanan Penyakit Umur Panen Potensi Panen Rekomendasi Dataran 1 1/5 1/7 1/2 Ketahanan Penyakit 5 1 2 5 Umur Panen 7 1/5 1 7 Potensi Panen 2 1/2 1/7 1 1. Normalisasi Matriks
a. Menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks  perbandingan  berpasangan  yang ditunjukkan  pada  persamaan  berikut  ini. (Fitriyani, 2017)
𝑛 = ∑ = 0 𝑥𝑖𝑗 𝑧 𝑖
Keterangan: n = hasil penjumlahan tiap kolom z = banyak alternatif I = 1,2, 3..., z
x = nilai tiap cell / gabungan  antara kolom dan baris
n = 1 + 5 + 7 + 2 = 15 …dst
Hasil penjumlahan nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan:
Tabel 2. Penjumlahan Matriks Kriteria Rekomendasi Dataran Ketahanan Penyakit Umur Panen Potensi Panen Rekomendasi Dataran 1 0,20 0,14 0,50 Ketahanan Penyakit 5 1 2 5 Umur Panen 7 0,50 1 7 Potensi Panen 2 0,20 0,14 1 N 15 1,90 3,29 14
b. Membagi  setiap  nilai  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi  matriks  yang  ditunjukkan  pada persamaan dibawah ini. (P. Diah, 2018)
𝑚 = 𝑥𝑖𝑗 𝑛 Keterangan: m = hasil normalisasi x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom n = hasil jumlah tiap kolom
m = 1 15 = 0,067 …..dst
Hasil nilai normalisasi matriks:
Tabel 3. Normalisasi Matriks KRITERI A Rekomend asi Dataran Ketahanan Penyakit Umur Panen Potensi Panen Rekomend asi Dataran 0,067 0,105 0,043 0,037 Ketahanan Penyakit 0,333 0,526 0,609 0,370 Umur Panen 0,467 0,263 0,304 0,519 Potensi Panen 0,133 0,105 0,043 0,074
2. Menghitung nilai bobot prioritas Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  baris  dan membagi hasil jumlahnya dengan banyak jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata/ bobot prioritas  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  di bawah ini. (Cholissodin, 2018)
𝑏𝑝 = ∑ =0𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑛
Keterangan : bp = hasil rata-rata/bobot prioritas n = banyak kriteria j = 1,2, 3..., n x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom
𝑏𝑝 = 0,067+0,105+0,043+0,037 4 = 0,063 …..dst
Hasil  dari  penjumlahan  baris  dan  di  bagi dengan jumlah elemen/ jumlah kriteria
Tabel 4 . Bobot Prioritas KRITERIA Bobot Rekomendasi Dataran 0,063 Ketahanan Penyakit 0,460 Umur Panen 0,388 Potensi Panen 0,089 N 1
3. Menghitung Eign Maksimum
a. Kalikan setiap nilai cell pertama dengan bobot prioritas pertama, nilai pada kolom cell kedua dengan prioritas kedua, dan seterusnya.
Kolom Rekomendasi Dataran: 1 x 0,063 = 0,063 …dst
Tabel 5. Perkalian Setiap Nilai Cell Dengan
Bobot Prioritas KRITERIA Rekomen dasi Dataran Ketahana n Penyakit Umur Panen Poten si Panen Rekomenda si Dataran 0,063 0,092 0,055 0,045 Ketahanan Penyakit 0,316 0,460 0,776 0,445 Umur Panen 0,442 0,230 0,388 0,623 Potensi Panen 0,126 0,092 0,055 0,089
b. Jumlahkan hasilnya untuk setiap baris pada matriks.
Baris Rekomendasi Dataran: 0,063 + 0,092 + 0,055 + 0,045 = 0,255 … dst
Tabel 6. Hasil Penjumlahan Setiap Baris
KRITER IA Rekom endasi Datara n Ketahana n Penyakit Umur Pane n Poten si Pane n Jumla h Rekomen dasi Dataran 0,063 0,092 0,055 0,045 0,255 Ketahana n Penyakit 0,316 0,460 0,776 0,445 1,997 Umur Panen 0,442 0,230 0,388 0,623 1,683 Potensi Panen 0,126 0,092 0,055 0,089 0,363 c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas yang bersangkutan.
Baris Rekomendasi Dataran: 0,255/0,063 =
4,041 …dst
Tabel 7. Hasil Penjumlahan Baris Dibagi
Dengan Elemen Prioritas Baris
KRITERIA Jumlah Baris bobot Prioritas λ Rekomendasi Dataran 0,255 0,063 4,041 Ketahanan Penyakit 1,997 0,460 4,344 Umur Panen 1,683 0,388 4,336 Potensi Panen 0,363 0,089 4,073
d. Jumlahkan  hasil  lamda  tiap  kriteria  dibagi dengan  banyak  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut  λmaks  yang  ditunjukkan  pada
persamaan  dibawah  ini.  (N.  N.  Satriani, 2018)
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = ∑ 𝜆 𝑛
Keterangan: λmaks = eigen maksimum n = banyak kriteria 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 4,041  +  4,344 +  4,336 +  4,073
4
= 4,198
4. Menghitung Indeks Konsistensi
atau Consistency Index (CI) yang    ditunjukkan pada persamaan dibawah ini. (D. Walangare, 2012)
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛 𝑛−1 Keterangan: n = banyak elemen
𝐶𝐼 = 4,198−4 4−1 = 0,066
5. Menghitung Rasio Konsistensi atau Consistency Ratio  (CR)  yang  ditunjukkan  pada  persamaan dibawah ini. (Munthafa, 2017)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 Keterangan: RI = rasio indeks CR = rasio konsistensi Nilai RI dapat dilihat ditabel
Tabel 8. Nilai Index Random
Ukuran Matriks (N) Nilai RI Ukuran Matriks (N) Nilai RI 1,2 0 9 1,45 3 0,58 10 1,49 4 0,90 11 1,51 5 1,12 12 1,48 6 1,24 13 1,56 7 1,32 14 1,57 8 1,41 15 1,59 𝐶𝑅 = 0,066 0,90 = 0,07
8. Memeriksa konsistensi hirarki jika nilai CR > 0,1 maka  penilaian  data  judgement  tidak  konsisten dan harus diperbaiki. Jika rasio konsisten CR  0,1 maka perhitungan data konsisten dan benar. CR  (0.07)  ≤  0.1  maka  perhitungan  data konsisten dan benar.

## 3.2 Penghitungan Menggunakan Metode SAW
Metode  SAW  yaitu  menentukan  nilai  bobot  pada setiap atributnya, kemudian pada tahap selanjutnya
dilakukan  perengkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif terbaik. Dalam penelitian ini metode SAW digunakan untuk perhitungan terakhir atau menentukan  jenis  dan  merek  bibit  cabai  merah unggul yang dibutuhkan petani.
Tahap-tahap  dalam  penyelesaian  metode  SAW menurut (Frieyadie, 2016) adalah:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci.

## Tabel 9. Rekomendasi Dataran
Kriteria Range Bobot Rekomendasi Dataran
Dataran Rendah Variabel ke-1 / 1/4 = 0,25 Dataran Menengah s.d tinggi Variabel ke-2 / 2/4 = 0,5 Dataran Rendah s.d menengah Variabel ke-3 / 3/4 = 0,75 Dataran rendah s.d tinggi Variabel ke-4 / 4/4 = 1
Tabel 10. Ketahanan Penyakit
Kriteria Range Bobot Ketahanan Penyakit Tidak tahan penyakit Variabel ke-1 / 1/5 = 0,2 Tahan 1 penyakit Variabel ke-2 / 2/5 = 0,4 Tahan 2 penyakit Variabel ke-3 / 3/5 = 0,6 Tahan 3 penyakit Variabel ke-4 / 4/5 = 0,8 Tahan lebih dari 3 penyakit Variabel ke-5 / 5/5 = 1 Tabel 11. Umur Panen Kriteria Range Bobot Umur Panen 100-120 Hari Setelah Tanam Variabel ke-1 / 1/5 = 0,2 100-115 Hari Setelah Tanam Variabel ke-2 / 2/5 = 0,4 100-105 Hari Setelah Tanam Variabel ke-3 / 3/5 = 0,6 90-105 Hari Setelah Tanam Variabel ke-4 / 4/5 = 0,8 90-95 Hari Setelah Tanam Variabel ke-5 / 5/5 = 1 Tabel 12. Potensi Panen Kriteria Range Bobot Potensi Panen 10-12 ton/ha Variabel ke-1 / 1/5 = 0,2 18-20 ton/ha Variabel ke-2 / 2/5 = 0,4 18-23 ton/ha Variabel ke-3 / 3/5 = 0,6 26-27 ton/ha Variabel ke-4 / 4/5 = 0,8 25-29 ton/ha Variabel ke-5 / 5/5 = 1
Ditentukan  berdasarkan  persyaratan  utama atau  kriteria-kriteria  diatas,  selanjutnya  bobot preferensi (W) yang didapat pada perhitungan bobot  menggunakan  metode  AHP  sebagai berikut:
W1 = Rekomendasi Dataran = 0,063
W2 = Ketahanan Penyakit = 0,460 W3 = Umur Panen = 0,388 W4 = Potensi Panen = 0,089 Dalam  pemilihan  bibit  cabai  merah  unggul dengan menggunakan metode AHP dan SAW berdasarkan  kriteria-kriteria  diatas  maka diperoleh data :
Tabel 13. Nilai dari masing-masing kriteria
N o Nama Bibit Cabai Rekomen dasi Dataran Ketaha nan Penyak it Umur Panen (HST ) Potensi Panen (ton/ha) 1 KAST ILO F1 Menengah - Tinggi Bw, Phytho pthora, Toleran FEY 100- 115 18 - 20 2 LADO F1 Rendah - Tinggi Bw 100 - 120 18 – 20 3 LARI S F1 Rendah - Tinggi Bw 90 - 105 10 - 12 4 LABA F1 Rendah - Tinggi Pc, Bw, Fey 90 - 95 18 - 20 5 LAJU F1 Rendah Bacteri al Wilt, Phytopt hora Capsici , FEY 90-95 26-27 6 LENT UR F1 Rendah - Menenga h Layu bakteri dan Phytopt hora, BS 90-95 25-29 7 PM 999 F1 Rendah - Menenga h Tidak tahan penyaki t 100 - 120 18 - 23 8 TARO F1 Rendah - Tinggi Bw 90 - 105 18 - 2 0
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada  setiap  kriteria.  Dalam  menentukan  rating kecocokan  maka  nilai  dari  masing-masing kriteria  dimasukkan    kedalam  tabel  rating kecocokan  yang  telah  disesuaikan  dengan  nilai dari tabel kriteria. Maka tabel rating kecocokan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 14. Rating kecocokan
No Nama Bibit Cabai Rekom endasi Dataran Ketaha nan Penyak it Umur Panen (HST) Potensi Panen (ton/ha) 1 KASTI LO F1 0,5 0,8 0,4 0,4 2 LADO F1 1 0,4 0,2 0,4 3 LARIS F1 1 0,4 0,8 0,2 4 LABA F1 1 0,8 1 0,4
5 LAJU F1
0,25 1 1 0,8 6 LENT UR F1 0,75 0,4 1 1
7 PM 999 F1 0,75 0,2 0,2 0,6 8 TARO F1 1 0,4 0,8 0,4
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci).
Nilai dari hasil tabel kecocokan kemudian dibuat kedalam bentuk matriks.
𝑋 [ 0,5 0,8
1 1 1 0,25 0,75 0,75 1 0,4 0,4 0,8 1 0,4 0,2 0,4
0,4 0,2 0,8 1 1 0,4 0,4 0,2 0,4 0,8
1 0,2 0,8 1 0,6 0,4]
4. Kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Rumus normalisasi matriks sebagai berikut: Jika j adalah keuntungan (Benefit). (Situmorang,
2015)
Jika j adalah biaya (Cost)
Vi  = rangking untuk setiap alternative Wj = nilai bobot dari setiap kriteria Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Ai =  Alternatif
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Dari perhitungan diatas diperoleh matriks R sebagai berikut:
𝑅 [ 0,5 0,8 1
1 1 0,25 0,75 0,75 1 0,4 0,4 0,8 1 0,4 0,2 0,4 0,5 1 0,25 0,2 0,2 0,4 0,4 0,2
0,4 0,8 0,2 1 0,25 1 0,6 0,4]
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagi solusi.
V 1 = (0,5 * 0,063) + (0,8 * 0,460) +
(0,5 * 0,388) + (0,4 * 0,089)
= 0,315 + 0,368 + 0,194 + 0,0356
= 0,9126…..dst
Dari  setiap  perhitungan  nilai  Vi  dari  setiap alternatif  maka  dibuatkan  tabel  penentuan rangking pada tabel dibawah ini.
Tabel 15. Rangking setiap alternatif
No Ai Nama Bibit Cabai Nilai Rangking 1 V 1 KASTILO F1 0,91 1 2 V 2 LADO F1 0,67 2 3 V 3 LARIS F1 0,36 8 4 V 4 LABA F1 0,54 5 5 V 5 LAJU F1 0,62 3 6 V 6 LENTUR F1 0,40 6 7 V 7 PM 999 F1 0,58 4 8 V 8 TARO F1 0,38 7
Dari  penentuan  rangking  diatas,  maka  yang kemungkinan  dipilih  oleh  petani  adalah  bibit cabai KASTILO  F1 ,  yang  mendapatkan rangking pertama.

## 4. Kesimpulan
Sistem pendukung keputusan pemilihan bibit cabai merah  unggul  dengan  menggunakan  metode  AHP dan  SAW  ini  dapat  membantu  para  petani  cabai merah dalam mengambil keputusan.
Dari hasil perhitungan data menggunakan penggabungan metode AHP dan SAW didapat bibit cabai merah KASTILO F1 yang memiliki rangking nilai tertinggi dari seluruh alternatif.

## Daftar Pustaka
Cholissodin, R. A. (2018). Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process – Weighted Product Untuk Rekomendasi Hunian Ideal ( Studi Kasus : Kota Malang ). J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput.
Univ. Brawijaya.
D. Walangare, R. D. (2012). Sistem Prediksi
Pertandingan Sepak Bola dengan Metode AHO. Informatika.
Fitriyani, M. R. (2017). Sistem Pendukung Keputusan untuk Kenaikan Jabatan
Aparatur Negara Sipil Stuktural pada
Badan Kabupaten Lampung Tengan dengan Metode SAW.
Frieyadie. (2016). Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi.
Munthafa, H. M. (2017). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi. J. Siliwangi.
N. N. Satriani, I. C. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa BBP- PPA Menggunakan Metode AHP-PROMETHEE I Studi Kasus : FILKOM Universitas Brawijaya.
J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawija.
P. Diah, S. D. (2018). Penerapan Metode AHP dan
SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan
Karyawan. JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) .
Prajnanta, F. (2001). Agribisnis Cabai Hibrida. Jakarta: Penebar Swadaya.
Situmorang, H. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten Langkat Pada Madrasah Aliyah Negeri (MAN) 2 Tanjung Pura Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). J. TIMES.
Tjahjadi, N. (1991). Bertanam Cabai. Yogyakarta: Kanisius.