Perbandingan Metode Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Tecnique Dalam Menentukan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN

TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET

SKRIPSI

SAMSUL BAHRI 101401053

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN

TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

SAMSUL BAHRI 101401053

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

PERSETUJUAN

Judul : PERBANDINGAN METODE WEIGHTED

PRODUCT DAN SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET

Kategori : SKRIPSI

Nama : SAMSUL BAHRI

Nomor Induk Mahasiswa : 101401053

Program Studi : S1 ILMU KOMPUTER

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juli 2015

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Herriyance, ST, M.Kom Prof. Dr. Iryanto, M.Si

NIP.198010242010121002 NIP.194604041971101001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991031001

PERNYATAAN

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE-MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN

TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2015

Samsul Bahri 101401053

PENGHARGAAN

Alhamdulillah. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang dengan rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Tak lupa shalawat dan salam selalu dipersembahkan kepada Rasulullah SAW, rahmat bagi seluruh alam.

Pada pengerjaan skripsi dengan judul Perbandingan Metode Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Technique dalam Menentukan Lahan terbaik untuk Tanaman Karet, penulis menyadari bahwa banyak pihak yang turut membantu, baik dari pihak keluarga, sahabat dan orang-orang terkasih yang memotivasi dalam pengerjaannya. Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Subhilhar, Ph.D selaku plt. Rektor Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara serta selaku Dosen Penguji I dan dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis..

3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara yang telah meluangkan waktunya dalam memberikan arahan dan saran.

4. Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis.

5. Bapak Herriyance, ST, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis.

6. Ibu Dr. Elviawaty M Z, ST, MT, MM selaku Dosen Penguji II yang telah memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis.

7. Seluruh staf pengajar dan pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi USU.

8. Orang tua serta saudara-saudara tercinta, yaitu: ayah Sudirman Harahap, ibu Masdinar Hasibuan, kak Juwita, kak Evi Yanti, kak Ratni Erlina, bang Sapriwal, bang Andi Gunawan, kak Patimah Sari, dan bang Ramat Paisal yang memberikan kasih sayang, rasa nyaman, serta motivasi kepada penulis.

9. Sahabat-sahabat terbaik, khususnya Arifin, S.Kom yang waktunya banyak saya ganggu selama penulisan skripsi ini. Sutandi Azhari Malau, S.Kom yang senantiasa saling menyemangati. Aditya Prawira, S.Kom dan Fajrul Falah, S.Kom yang sangat banyak membantu dalam proses penulisan skripsi ini. Rahmad Darmawan Koto dan Edy Hermawan, S.Pd yang selalu memberikan dukungan dan meyakinkan saya bahwa skripsi ini pasti dapat diselesaikan. Teman-teman di Asrama Putera USU, Anwar Pasaribu, Hasbi Muammar, Abbas Munandar dan Alwan Husein.

10.Teman-teman seperjuangan stambuk 2010 atas semangat, pertemanan dan kekeluargaannya; semoga tetap kompak, yang sudah lulus mendapat pekerjaan yang diinginkan dan yang belum dimudahkan dalam setiap langkah pengerjaan.

11.Ilmu Komputer Laboratory Center (IKLC) serta senior dan junior yang telah menjadi tempat saling berbagi pertemanan, informasi, pengalaman serta pengajaran.

12.Semua pihak (dan keadaan) yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian laporan ini.

Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Akhirnya, semoga skripsi ini bermanfaat bagi pribadi, keluarga, masyarakat, organisasi dan negara.

Medan, Juli 2015 Penulis,

ABSTRAK

Program Penentuan Lahan Karet Terbaik bertujuan untuk mendapatkan hasil pertanian yang baik. Hasil pertanian yang baik berbanding lurus dengan penentuan lahan tanam karet yang tepat. Penentuan lahan terbaik dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses penentuan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Technique. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan penentuan lahan karet terbaik di kabupaten Aceh Barat dan pada kasus tersebut kedua metode memberikan saran alternatif terbaik yang sama dan alternatif yang disarankan memiliki kecocokan dengan data arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat. Sedangkan Execution Time untuk metode Weighted Product lebih cepat daripada Multi-Attribute Rating Technique.

Katakunci: Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Multi-Attribute Rating Technique, Lahan Karet

COMPARISON OF WEIGHTED PRODUCT AND SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE METHOD FOR DETERMINING THE

MOST APPROPRIATE LAND FOR RUBBER PLANT

ABSTRACT

The best rubber land determination program aims to yield good crop. It is directly proportional to the determination of the proper land for rubber plant. It is based on predetermined criteria. To assist in the determination, it takes a decision support system. The method used is Weighted Product and Simple Multi-Attribute Rating Technique. This system can be used to help solve the problems of determining the proper land for rubber plant in West Aceh district and in this case, both of methods give the same suggestion for the best alternative and the suggested alternative is matched with the data of direction of the use of land for agricultural commodities in West Aceh district. While, Execution Time for Weighted Product method is faster than Multi-Attribute Rating Technique method.

Keywords: Decision Support Systems, Weighted Product, Multi-Attribute Rating Technique, Land of Rubber Plant

DAFTAR ISI

Hal.

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak vii

Abstract viii

Daftar Isi ix

Daftar Tabel xi

Daftar Gambar xii

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 2

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian 1.6 Metodologi Penelitian 1.7 Sistematika Penelitian

3 3 4

Bab 2 Tinjauan Pustaka 6

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan 2.1.2 Konfigurasi Sistem Pendukung Keputusan 2.1.3 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

2.1.4 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.5 Tahapan Proses Pengambilan Keputusan 2.1.6 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

6 6 6 7 7 8 8 2.2 Metode Weighted Product (WP)

2.3 Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) 2.3.1 Proses Pemodelan SMART

2.4 Evaluasi Kesesuaian Lahan

2.4.1 Konsep Evaluasi Kesesuaian Lahan 2.4.2 Kualitas dan Karakteristik Lahan

2.4.2.1 Topografi 2.4.2.2 Iklim 2.4.2.3 Tanah

2.4.3 Kriteria Kesesuaian Lahan

9 11 12 13 13 13 14 14 14 16

Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem 19

3.1 Analisis Sistem 19

3.1.1 Analisis Masalah

3.1.2 System Requirements Analysis

3.1.2.1 System Functional Requirements

19 20 21

3.1.2.2 System Non-Functional Requirements 3.1.3 Pemodelan

3.1.3.1 Use Case Diagram 3.1.3.2 Activity Diagram 3.1.3.3 Sequence Diagram 3.2 Perancangan Sistem

3.2.1 Perancangan Database

3.2.2 Perancangan Antarmuka (interface)

3.2.2.1 Antarmuka Perhitungan Metode WP 3.2.2.2 Antarmuka Perhitungan Metode SMART 3.2.3 Flowchart

3.2.3.1 Flowchart metode Weighted Product 3.2.3.2 Flowchart metode SMART

3.2.3.3 Flowchart Sistem

21 21 21 23 25 26 27 27 27 29 32 32 33 34

Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 35

4.1 Implementasi Sistem 35

4.1.1 Implementasi Metode WP 4.1.2 Implementasi Metode SMART 4.2 Antarmuka Sistem

35 39 44 4.2.1 Antarmuka Tentang Aplikasi

4.2.2 Antarmuka Bantuan

4.2.3 Antarmuka Perhitungan dengan WP 4.2.4 Antarmuka Perhitungan dengan SMART 4.3 Pengujian Sistem

4.3.1 Pengujian Perhitungan dengan WP 4.3.2 Pengujian Perhitungan dengan SMART 4.3.3 Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan

4.3.3.1 Pengujian untuk 10 Kriteria 4.3.3.2 Pengujian untuk 8 Kriteria 4.3.3.3 Pengujian untuk 6 Kriteria

44 45 45 47 49 49 51 53 53 54 54

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 57

5.1 Kesimpulan 57

5.2 Saran 57

Hal.

Daftar Pustaka 59

Lampiran A: Listing Program A

DAFTAR TABEL

Hal. 2.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria

2.2 Relief dan kelas lereng

2.3 Kriteria kesesuaian lahan tanaman karet

2.4 Nilai data karakteristik pada SPT 4 kecamatan Aceh Barat 3.1 Tabel Use Case proses perhitungan dengan WP

3.2 Tabel Use Case proses perhitungan dengan SMART

4.1 Tabel data karakteristik beberapa lahan satuan peta tanah (SPT) kabupaten Aceh Barat

4.2 Tabel data konversi karakteristik beberapa lahan Satuan Peta Tanah (SPT) kabupaten Aceh Barat

4.3 Tabel bobot masing-masing Kriteria 4.4 Tabel normalisasi bobot

4.5 Tabel nilai vektor S 4.6 Tabel nilai vektor V

4.7 Tabel bobot masing-masing kriteria 4.8 Bobot masing-masing kriteria 4.9 Normalisasi bobot paling penting 4.10 Normalisasi bobot paling tidak penting 4.11 Bobot akhir

4.12 Perhitungan nilai SMART 4.13 Nilai SMART

4.14 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 10 kriteria

4.15 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 8 kriteria 4.16 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 6 kriteria 4.17 Tabel Arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di

kabupaten Aceh Barat

10 14 16 18 22 23 35 36 37 38 38 39 40 40 41 42 42 43 43 54 54 54 56

DAFTAR GAMBAR

Hal.

2.1 Arsitektur SPK 9

3.1 Diagram Ishikawa untuk analisis masalah sistem 20

3.2 Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet

3.3 Activity Diagram untuk proses perhitungan dengan metode WP 3.4 Activity Diagram untuk proses perhitungan dengan metode SMART 3.5 Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan WP

3.6. Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan SMART

22 23 24 25 26

3.7 Entity Relationship Diagram 27

3.8 Antarmuka Pembobotan WP 28

3.9 Antarmuka Input Nilai WP 29

3.10 Antarmuka Ranking Kriteria Metode SMART 29

3.11 Antarmuka Pembobotan Metode SMART 30

3.12 Antarmuka Input Nilai SMART 31

3.13 Flowchart metode Weighted Product 32

3.14 Flowchart metode SMART 33

3.15 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk

Tanaman Karet 34

4.1 Antarmuka tentang aplikasi 44

4.2 Antarmuka bantuan 45

4.3 Pembobotan WP 46

4.4 Input Nilai WP 46

4.5 Ranking bobot 47

4.6 Pembobotan SMART 48

4.7 Input Nilai SMART 48

4.8 Pembobotan kriteria metode WP 49

4.9 Input nilai WP 50

4.10 Hasil pengujian perhitungan dengan metode WP 50

4.11 Ranking kriteria metode SMART 51

4.12 Pembobotan kriteria metode SMART 52

4.13 Input nilai SMART 52

4.14 Hasil pengujian perhitungan metode SMART 53

ABSTRAK

Program Penentuan Lahan Karet Terbaik bertujuan untuk mendapatkan hasil pertanian yang baik. Hasil pertanian yang baik berbanding lurus dengan penentuan lahan tanam karet yang tepat. Penentuan lahan terbaik dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses penentuan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Technique. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan penentuan lahan karet terbaik di kabupaten Aceh Barat dan pada kasus tersebut kedua metode memberikan saran alternatif terbaik yang sama dan alternatif yang disarankan memiliki kecocokan dengan data arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat. Sedangkan Execution Time untuk metode Weighted Product lebih cepat daripada Multi-Attribute Rating Technique.

Katakunci: Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Multi-Attribute Rating Technique, Lahan Karet

COMPARISON OF WEIGHTED PRODUCT AND SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE METHOD FOR DETERMINING THE

MOST APPROPRIATE LAND FOR RUBBER PLANT

ABSTRACT

The best rubber land determination program aims to yield good crop. It is directly proportional to the determination of the proper land for rubber plant. It is based on predetermined criteria. To assist in the determination, it takes a decision support system. The method used is Weighted Product and Simple Multi-Attribute Rating Technique. This system can be used to help solve the problems of determining the proper land for rubber plant in West Aceh district and in this case, both of methods give the same suggestion for the best alternative and the suggested alternative is matched with the data of direction of the use of land for agricultural commodities in West Aceh district. While, Execution Time for Weighted Product method is faster than Multi-Attribute Rating Technique method.

Keywords: Decision Support Systems, Weighted Product, Multi-Attribute Rating Technique, Land of Rubber Plant

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Karet alam merupakan salah satu komoditas pertanian yang penting untuk Indonesia dan lingkup internasional. Di Indonesia, karet merupakan salah satu hasil pertanian yang banyak menunjang perekonomian negara. Hasil devisa yang diperoleh dari karet cukup besar, bahkan Indonesia pernah menguasai produk karet dunia dengan mengungguli hasil dari negara-negara lain dan negara asal tanaman karet itu sendiri yaitu di daratan Amerika Selatan, Brasil.

Luas lahan karet yang dimiliki Indonesia mencapai 3 - 3,5 juta hektar, merupakan lahan terluas di dunia. Sementara luas lahan karet Thailand sekiar 2 juta hektar, dan Malaysia sekitar 1,3 juta hektar. Sayangnya perkebunan karet yang luas ini tidak diimbangi dengan produktivitas yang baik. Produktivitas lahan karet di Indonesia rata-rata rendah dan mutu karet yang dihasilkan juga kurang memuaskan. Bahkan, di pasaran internasional karet Indonesia terkenal sebagai karet bermutu rendah. Sebaliknya, Malaysia dan Thailand memiliki produktivitas yang baik dengan mutu yang terjaga. Hal ini mengakibatkan Malaysia dan Thailand menguasai pasaran karet internasional, sementara Indonesia hanya menjadi bayang- bayang keduanya (Permana & Izzaty 2010).

Untuk itu, perlu diadakan upaya untuk meningkatkan produktivitas karet Indonesia yang baik dengan mutu yang terjaga. Salah satu upaya tersebut adalah dengan penentuan lahan terbaik untuk menanam karet. Karena tanah memiliki banyak perbedaan antara jenis yang satu dengan yang lainnya seperti proses pembentukan, klasifikasi, pemetaan, karakteristik fisik, kimiawi, biologis, kesuburannya, serta

pemanfaatan dan pengelolaannya. Dari banyaknya perbedaan tersebut, tidak semua jenis tanaman bisa tumbuh dengan baik di setiap lahan pertanian yang tersedia. Setiap tanaman memilik syarat tumbuhnya masing-masing. Sebagai contoh, tanaman karet tidak akan tumbuh dengan baik di lahan pertanian yang memiliki suhu di bawah 22 dan di atas 34 . Sedangkan tanaman jagung akan tumbuh dengan sangat baik di lahan pertanian yang memiliki suhu 22 . Tanaman kurma, zaitun, dan delima masih akan tumbuh dengan baik di lahan pertanian yang memiliki suhu di atas 34 (Ritung, et al. 2007).

Di bidang ilmu komputer, terdapat banyak metode yang dapat dikembangkan dan diimplementasikan dengan ilmu yang lain. Dalam hal ini, pemanfaatan ilmu komputer dalam penentuan lahan karet terbaik. Penentuan ini dikenal dengan istilah Sistem Pendukung Keputusan. Dan di dalam Sistem Pendukung Keputusan terdapat beberapa metode yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan suatu masalah. Seperti metode Weighted Product yang lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat, metode SMART, melakukan pengambilan keputusan yang multiatribut. Sehingga diharapkan akan tercipta suatu sistem pengambilan keputusan yang akurat. Dan kedua metode ini perlu dibandingkan apakah memberikan alternatif keputusan yang sama sehingga si pengambil keputusan yakin telah menentukan pilihan terbaik.

Dari permasalahan tersebut di atas, penulis akan mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan berbasis web yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan penentuan lahan terbaik untuk tanaman karet.

2.1. Rumusan Masalah

Adapun masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana menerapkan metode Weighted Product (WP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik Untuk Tanaman Karet.

3.1. Batasan Masalah

Agar fokus penelitian tidak menyimpang dari rumusan masalah yang telah ditetapkan, maka dibuat batasan masalah sebagai berikut:

1. Penelitian ini hanya membahas perbandingan algoritma Weighted Product (WP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART).

2. Sistem ini membandingkan akurasi dan execution time kedua algoritma tersebut.

3. Sistem yang akan dibangun adalah Sistem Pendukung Keputusan berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. 4. Sistem ini dapat dimanfaatkan oleh perkebunan karet BUMN maupun swasta. 5. Kriteria yang digunakan dalam menentukan keputusan adalah suhu tahunan

rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH , salinitas, dan lereng.

4.1. Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah diperolehnya sebuah perangkat lunak pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan metode Weighted Product (WP) dan Simple Multiple-Attribute Rating Technique (SMART). Sistem akan memberikan hasil pengolahan data menjadi sebuah informasi lahan terbaik untuk tanaman karet.

5.1. Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah membantu perkebunan karet BUMN maupun swasta untuk memilih lahan terbaik untuk tanaman karet.

6.1. Metodologi Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut:

1. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.

2. Pengumpulan dan Analisa Data

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data seperti data persyaratan tumbuh tanaman karet dan data lainnya yang berkaitan dengan penilitian ini.

3. Perancangan Sistem

Merancang sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi perancangan sistem, database, dan Graphic User Interface. Proses perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini.

4. Implementasi Sistem

Penyelesaian desain yang telah dirancang, baik sistem, database dan Graphic User Interface.

5. Pengujian Sistem

Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan.

6. Dokumentasi Sistem

Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian (skripsi).

7.1. Sistematika Penulisan

Sistematika dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:

BAB 1 PENDAHULUAN

Pada Bab ini akan dijelaskan latar belakang masalah dari penelitian yang dilakukan beserta batasannya, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan skripsi ini.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Pada Bab ini akan dijelaskan teori-teori dasar yang mendukung penelitian seperti Sistem Pendukung Keputusan, Metode Weighted Product dan Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique.

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Pada Bab ini akan dijelaskan analisis dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan Metode Weighted Product dan Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique. Model Unified Modeling Language (UML) yang digunakan antara lain adalah use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan perancangan tampilan antarmuka sistem.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Pada Bab ini akan dijelaskan hasil pengujian aplikasi dari penelitian berupa tampilan dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet dengan menggunakan Metode Weighted Product dan Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Pada Bab ini akan dijelaskan hasil penelitian yang berisi kesimpulan dan saran yang nantinya akan dikembangkan atau melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk mengambil keputusan yang lebih baik (Theorema, 2011).

2.1.1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan (Subakti, 2002).

Sistem Pendukung Keputusan juga dapat didefenisikan sebagai sebuah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data dalam upaya untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah yang tidak terstruktur dengan campur tangan pengguna (Turban, et al. 2005).

2.1.2. Konfigurasi Sistem Pendukung Keputusan

Dukungan keputusan dapat diberikan dalam banyak konfigurasi yang berbeda-beda. Konfigurasi tersebut tergantung pada sifat situasi keputusan manajemen dan teknologi spesifik yang digunakan untuk dukungan. Teknologi ini dirakit dari empat komponen dasar (masing-masing dengan beberapa variasi): data, model, antarmuka pengguna, dan (opsional) pengetahuan. Masing-masing komponen dikelola dengan perangkat lunak yang tersedia secara komersil atau harus diprogram untuk tugas spesifik. Cara

komponen tersebut dirakit menentukan kapabilitas utamanya dan sifat dukungan yang disediakan (Theorema, 2011).

2.1.3. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut:

1. SPK ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak. 2. SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan

data.

3. SPK memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara manusia dengan komputer.

4. SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi (Sudirman & Widjajani 1996).

2.1.4. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan pada hakekatnya memiliki beberapa tujuan, yaitu:

1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi- terstruktur.

2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukan untuk menggantikan fungsi manajer.

3. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.

4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang

dibuat, misalnya: semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi.

Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan (Turban, et al. 2005).

2.1.5. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan

Dalam mengambil keputusan dilakukan langka-langkah sebagai berikut: 1. Identifikasi masalah

2. Pemilihan metode pemecahan masalah

3. Pengumpulan data yang dibutuhkan untuk melaksanakan model keputusan tersebut

4. Mengimplementasikan model tersebut

5. Mengevaluasi sisi positif dari setiap alternatif yang ada 6. Melaksanakan solusi terpilih (Kusrini, 2007).

2.1.6. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu: 1. Subsistem Manajemen Data

Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/Data Base Management System). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan deengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan.

2. Subsistem Manajemen Model

Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak itu sering disebut manajemen basis model (MBMS/Model Base Management System). Komponen tersebut dapat dikoneksiakan ke penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model.

3. Subsistem Antarmuka Pengguna

Pengguna berkomunikasi dengan memerintakan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa konstribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.

4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan

Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional.

Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan, subsistem terseut dapat diinterkoneksikan dengan reposistori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.

Arsitektur SPK dapat ditunjukkan pada Gambar 2.1. (Kusrini, 2007).

Gambar 2.1. Arsitektur SPK

Beberapa metode pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Sebagai contoh metode pengambilan keputusan Weighted Product (WP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART).

2.2. Metode Weighted Product (WP)

Metode WP mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini diberikan sebagai berikut:

Di mana:

- S = Vektor S

- i = Alternatif 1, 2, …, m - j = Kriteria j, ..., n

- Xij = Matriks alternatif-kriteria - ∑wj = Bobot kriteria, dengan total = 1

Wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.

Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:

Di mana:

- V = vektor V

- i = Alternatif 1, 2, ..., m Contoh kasus:

Misalkan nilai setiap alternatif pada setiap atribut diberikan berdasarkan data riil yang ada. perlu diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya, apakah termasuk kriteria keuntungan atau kriteria biaya.

Tabel 2.1. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria

Alternatif

Kriteria

C1 C2 C3 C4 C5

A1 2000 50 0,75 18 500

A2 1500 40 0,50 20 450

Kriteria C1 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C2 (jarak dengan gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan. Sedangkan kriteria C3 (jarak dengan pasar terdekat), C4 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi)

--- (1)

adalah kriteria biaya. Permasalahan kasus di atasakan diselesaikan dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Sebelumnya akan dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = (3, 4, 5, 4, 2), akan diperbaiki sehingga total bobot ∑ Wj = 1, dengan cara:

Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut:

Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut:

Nilai terbesar ada pada V1 sehingga alternatif A1 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, alternatif A1 akan terpilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang baru (Kusumadewi, et al. 2006).

2.3. Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)

SMART (Simple Multi–Attribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria. SMART menggunakan linear additive model untuk meramal

nilai setiap alternatif. SMART merupakan metode pengambilan keputusan yang fleksibel. SMART lebih banyak digunakan karena kesederhanaanya dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa respon. Analisa yang terlibat adalah transparan sehingga metode ini memberikan pemahaman masalah yang tinggi dan dapat diterima oleh pembuat keputusan.

2.3.1. Proses Pemodelan SMART

Adapun langkah dalam penyelesaian metode SMART yaitu : 1. Memasukkan jumlah kriteria dan bobotnya.

2. Perbaikan bobot dimana sistem secara default memberikan skala 0-100 berdasarkan prioritas yang telah diinputkan kemudian dilakukan normalisasi. Normalisasi =



j j w w Di mana:

- wj adalah bobot suatu kriteria

-



wjadalah total bobot semua kriteria 3. Memasukkan nilai kriteria tiap alternatif.

4. Hitung utility tiap kriteria dengan menggunakan rumus berikut:

Di mana:

- ui(ai) adalah nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i

- Cmax adalah nilai kriteria maksimal

- Cmin adalah nilai kriteria minimal

- Cout i adalah nilai kriteria ke-i

5. Hitung nilai akhir masing-masing dengan menggunakan rumus berikut:

Di mana:

- wj adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dan k kriteria

- u(ai) adalah nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i

Pemilihan keputusan adalah mengidentifikasi mana dari n alternatif yang mempunyai nilai fungsi terbesar (Kustiyahningsih, 2010).

% ) ( ) ( 100 ) ( min max max C C C C a

u outi

i i _  



  m J i i j

i w u a

a u 1 ), ( ) ( --- (3) --- (4) --- (5)

2.4. Evaluasi Kesesuaian Lahan 2.4.1. Konsep Evaluasi Kesesuain Lahan

Evaluasi lahan adalah suatu proses penilaian sumber daya lahan untuk tujuan tertentu dengan menggunakan suatu pendekatan atau cara yang sudah teruji. Hasil evaluasi lahan akan memberikan informasi dan/atau arahan penggunaan lahan sesuai dengan keperluan.

Sedangkan kesesuaian lahan adalah tingkat kecocokan sebidang lahan untuk penggunaan tertentu. Kesesuaian lahan tersebut dapat dinilai untuk kondisi saat ini (kesesuaian lahan aktual) atau setelah diadakan perbaikan (kesesuaian lahan potensial).

Adapun kesesuaian lahan aktual adalah kesesuaian lahan berdasarkan data sifat biofisik tanah atau sumber daya lahan sebelum lahan tersebut diberikan masukan- masukan yang diperlukan untuk mengatasi kendala. Data biofisik tersebut berupa karakteristik tanah dan iklim yang berhubungan dengan persyaratan tumbuh tanaman yang dievaluasi. Kesesuaian lahan potensial menggambarkan kesesuaian lahan yang akan dicapai apabila dilakukan usaha-usaha perbaikan. Lahan yang dievaluasi dapat berupa hutan konversi, lahan terlantar atau tidak produktif, atau lahan pertanian yang produktivitasnya kurang memuaskan tetapi masih memungkinkan untuk dapat ditingkatkan bila komoditasnya diganti dengan tanaman yang lebih sesuai (Ritung, et al. 2007).

2.4.2. Kualitas dan Karakteristik Lahan

Kualitas lahan adalah sifat-sifat pengenal atau yang bersifat kompleks dari sebidang lahan. Setiap kualitas lahan mempunyai keragaan (performance) yang berpengaruh terhadap kesesuaiannya bagi penggunaan tertentu dan biasanya terdiri atas satu atau lebih karakteristik lahan (land characteristics). Karakteristik lahan yang erat kaitannya untuk keperluan evaluasi lahan dapat dikelompokkan ke dalam 3 faktor utama, yaitu topografi, tanah dan iklim. Karakteristik lahan tersebut (terutama topografi dan tanah) merupakan unsur pembentuk satuan peta tanah (Ritung, et al. 2007).

2.4.2.1. Topografi

Topografi yang dipertimbangkan dalam evaluasi lahan adalah bentuk wilayah (relief) atau lereng dan ketinggian tempat di atas permukaan laut. Relief erat hubungannya dengan faktor pengelolaan lahan dan bahaya erosi. Sedangkan faktor ketinggian tempat di atas permukaan laut berkaitan dengan persyaratan tumbuh tanaman yang berhubungan dengan temperatur udara dan radiasi matahari. Relief dan kelas lereng disajikan pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2. Relief dan kelas lereng

2.4.2.2. Iklim Suhu Udara

Tanaman kina dan kopi, misalnya, menyukai dataran tinggi atau suhu rendah, sedangkan karet, kelapa sawit dan kelapa sesuai untuk dataran rendah. Pada daerah yang data suhu udaranya tidak tersedia, suhu udara diperkirakan berdasarkan ketinggian tempat dari permukaan laut. Semakin tinggi tempat, semakin rendah suhu udara rata-ratanya. Suhu udara rata-rata di tepi pantai berkisar antara .

Curah Hujan

Untuk keperluan penilaian kesesuaian lahan biasanya dinyatakan dalam jumlah curah hujan tahunan, jumlah bulan kering dan jumlah bulan basah.

2.4.2.3. Tanah

Faktor tanah dalam evaluasi kesesuaian lahan ditentukan oleh beberapa sifat atau karakteristik tanah di antaranya fraksi kasar, kedalaman tanah, ketebalan gambut, salinitas, kedalaman sulfidik, batuan permukaan, dan singkapan batuan.

No Relief Lereng (%)

1 Datar <3

2 Berombak/agak melandai 3-8

3 Bergelombang/melandai 8-15

4 Berbukit 15-30

5 Bergunung 30-40

6 Bergunung curam 40-60

Fraksi Kasar

Fraksi kasar adalah persentasi kerikil, kerakal atau batuan pada setiap lapisan tanah, dibedakan menjadi: sedikit : < 15 %, sedang : 15 - 35 %, banyak : 35 - 60 % , dan sangat banyak : > 60 %.

Kedalaman Tanah

Kedalaman tanah, dibedakan menjadi: sangat dangkal : < 20 cm, dangkal : 20 - 50 cm, sedang : 50 - 75 cm, dan dalam : > 75 cm.

Ketebalan Gambut

Ketebalan gambut, dibedakan menjadi: tipis : < 60 cm, sedang : 60 - 100 cm, agak tebal : 100 - 200 cm, tebal : 200 - 400 cm, dan sangat tebal : > 400 cm (Ritung, et al. 2007).

Salinitas

Kandungan garam terlarut pada tanah yang dicerminkan oleh daya hantar listrik.

Kedalaman Sulfidik

Dalamnya bahan sulfidik diukur dari permukaan tanah sampai batas atas lapisan sulfidik.

Batuan Permukaan

Volume batuan (dalam %) yang ada di permukaan tanah/lapisan olah.

Singkapan Batuan

2.4.3. Kriteria Kesesuain Lahan

Kriteria kesesuain lahan untuk tanaman karet dapat dilihat pada Tabel 2.3.

Keterangan:

S1, sangat sesuai: Lahan tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti atau nyata terhadap penggunaan secara berkelanjutan, atau faktor pembatas bersifat minor dan tidak akan berpengaruh terhadap produktivitas lahan secara nyata.

S2, cukup sesuai: Lahan mempunyai faktor pembatas, dan faktor pembatas ini akan berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan tambahan masukan (input). Pembatas tersebut biasanya dapat diatasi oleh petani sendiri.

S3, sesuai marginal: Lahan mempunyai faktor pembatas yang berat, dan faktor pembatas ini akan sangat berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan tambahan masukan yang lebih banyak daripada lahan yang tergolong S2. Untuk mengatasi faktor pembatas pada S3 memerlukan modal tinggi, sehingga perlu adanya bantuan atau campur tangan (intervensi) pemerintah atau pihak swasta.

N, tidak sesuai: Lahan yang karena mempunyai faktor pembatas yang sangat berat dan/atau sulit diatasi (Djaenudin, et al. 2011).

Nilai data karakteristik lahan pada satuan peta tanah (SPT) 4 di kecamatan Aceh barat dapat dilihat pada Tabel 2.4. (Djaenudin, et al. 2011).

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisis Sistem

Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan-persoalan yang muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan agar pada proses perancangan aplikasi tidak terjadi kesalahan yang berarti sehingga sistem yang dirancang dapat berjalan dengan baik, tepat guna, dan ketahanan dari sistem tersebut akan lebih terjaga serta selesai tepat pada waktu yang telah ditentukan.

Sistem ini akan melakukan perhitungan penentuan lahan terbaik untuk tanaman karet dengan menggunakan metode Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Technique.

3.1.1. Analisis Masalah

Perkebunan karet BUMN maupun swasta mengadapi masalah dalam menentukan lahan terbaik untuk tanaman karet. Penentuan ini dilakukan agar lahan yang dipilih benar-benar tepat untuk ditanami karet sehingga dapat menghasilkan produksi karet yang maksimal. Hasil dari penentuan ini adalah terpilihnya satuan peta tanah (SPT) sebagai lahan terbaik untuk tanaman karet. Hal tersebut didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses pemilihan, yaitu suhu tahunan rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH , salinitas, dan lereng dari setiap satuan peta tanah (SPT).

Untuk menentukan lahan karet terbaik, perhitungan dilakukan dengan melibatkan data yang jumlahnya tidak sedikit dan mengakibatkan rentan terhadap kesalahan jika dilakukan dengan cara manual. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan penentuan lahan terbaik unutk tanaman karet, proses perhitungan akan menjadi lebih mudah dan lebih akurat. Sistem yang dibangun adalah sistem berbasis web.

Untuk mengidentifikasi masalah tersebut digunakan diagram Ishikawa (fishbone diagram). Diagram Ishikawa adalah sebuah alat analisis grafis yang memungkinkan pengguna untuk menampilkan faktor yang terlibat dalam situasi tertentu. Diagram ini digunakan untuk menampilkan secara jelas permasalahan yang dapat mempengaruhi kualitas produk dengan mengurutkan dan menghubungkan penyebabnya seperti pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk analisis masalah sistem

Berdasarkan Gambar 3.1 dapat diketahui bahwa permasalahan penentuan lahan terbaik untuk tanaman karet dikarenakan belum adanya sistem informasi yang ditujukan khusus untuk menyelesaikan masalah tersebut, selain itu data satuan peta tanah (SPT) yang dimiliki juga banyak dan belum terkomputerisasi. Untuk itu dibuatlah sebuah sistem informasi pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan menggunakan metode Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Tecnique.

3.1.2. System Requirements Analysis

System Requirements Analysis meliputi System Functional dan Non-Functional Requirements.

3.1.2.1. System Functional Requirements

Functional Requirements yang harus dimiliki oleh sistem adalah sistem dapat: 1. Menerima masukan data satuan peta tanah (SPT) dan bobot kriteria.

2. Mengetahui satuan peta tanah (SPT) yang layak terpilih menjadi lahan terbaik untuk tanaman karet.

3. Menampilkan hasil perhitungan penentuan lahan karet terbaik berdasarkan metode Weighted Product dan Simple Multi-Attribute Rating Technique.

3.1.2.2. System Non-Functional Requirements

Untuk mendukung kinerja sistem, sistem sebaiknya dapat berfungsi sebagai berikut: 1. Sistem dapat melakukan perhitungan penentuan lahan terbaik dengan

kecepatan komputasi yang tinggi.

2. Sistem harus mudah digunakan (user friendly) sehingga dapat dioperasikan dengan baik oleh pengguna.

3.1.3. Pemodelan

Pemodelan sistem dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang objek apa saja yang akan berinteraksi dengan sistem, serta hal-hal apa saja yang harus dilakukan oleh sebuah sistem sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan kegunaannya.

Pada penelitian ini digunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai bahasa pemodelan untuk mendesain dan merancang Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet. Model UML yang digunakan antara lain use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram.

3.1.3.1. Use Case Diagram

Use Case Diagram adalah sebuah diagram yang dapat merepresentasikan interaksi yang terjadi antara user dengan sistem. Use Case Diagram akan menjelaskan fungsi apa saja yang dikerjakan oleh sistem. Dalam Sistem ini terdapat 2 fungsi utama yang dimiliki yaitu perhitungan dengan WP dan SMART seperti terlihat pada Gambar 3.2.

Penentuan Lahan KaretTerbaik

Perhitungan dengan WP

Perhitungan dengan SMART

Tampil hasil perhitungan

Input Data <<include>>

<<include>>

<<include>>

<<include>>

Pada proses Perhitungan dengan metode Weighted Product, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.1.

Tabel 3.1. Tabel Use Case proses perhitungan dengan WP

Name Proses Perhitungan dengan WP

Actors Staf yang telah ditentukan

Description Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam

pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode WP

Basic Flow Staf memilih metode perhitungan dengan WP dan memasukkan

bobot kriteria penilaian

Alternate Flow Staf dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode

perhitungan lainnya

Pre Condition Staf dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada

Post Condition Staf mengetahui nilai WP dari seluruh alternatif

Pada proses Perhitungan dengan metode SMART, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.2.

Staf yang ditentukan

Gambar 3.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet

Tabel 3.2. Tabel Use Case proses perhitungan dengan SMART

Name Proses Perhitungan dengan SMART

Actors Staf yang telah ditentukan

Description Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam

pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode SMART

Basic Flow Staf memilih metode perhitungan dengan SMART dan

memasukkan bobot kriteria penilaian

Alternate Flow Staf dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode

perhitungan lainnya

Pre Condition Staf dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada

Post Condition Staf mengetahui nilai SMART dari seluruh alternatif

3.1.3.2. Activity Diagram

Untuk proses Perhitungan dengan WP, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.3.

Menampilkan data yang telah dimasukkan

Memasukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif

Menekan tombol Hitung

Menampilkan data hasil perhitungan dengan metode WP Melakukan

perhitungan lagi ?

Menekan tombol hapus data hasil perhitungan

Ya

Tidak Memilih Perhitungan dengan WP

Melakukan perhitungan dengan metode WP

Pengguna Sistem

Pada perhitungan dengan metode WP, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing-masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna dapat melakukan perhitungan berulang kali.

Untuk proses Perhitungan dengan SMART, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.4.

Menampilkan data yang telah dimasukkan

Memasukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif

Menekan tombol Hitung

Menampilkan data hasil perhitungan dengan metode SMART Melakukan

perhitungan lagi ?

Menekan tombol hapus data hasil perhitungan

Ya

Tidak Memilih Perhitungan dengan

SMART

Melakukan perhitungan dengan metode SMART

Pengguna Sistem

Gambar 3.4. Activity Diagram untuk proses perhitungan dengan metode SMART

Sama seperti pada proses perhitungan dengan metode WP, dalam proses perhitungan dengan SMART, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna juga dapat melakukan perhitungan berulang kali.

3.1.3.3. Sequence Diagram

Berikut ini akan dijelaskan mengenai proses memasukkan data dan proses perhitungan yang terjadi pada sistem dengan menggunakan Sequence Diagram.

Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan metode Weighted Product diperlihatkan pada Gambar 3.5.

: Perhitungan dengan WP : MySQL

Pengguna/Staff

Membuka form perhitungan dengan WP

Menampilkan form perhitungan dengan WP

Return data

Menampilkan data hasil perhitungan Memasukkan nilai bobot

setiap kriteria

Simpan data hasil perhitungan kedalam

database

Gambar 3.5. Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan WP

Pada Sequence Diagram di atas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode WP, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode WP.

Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan metode SMART diperlihatkan pada Gambar 3.6.

: Perhitungan dengan

SMART : MySQL

Pengguna/Staff

Membuka form perhitungan dengan

SMART Menampilkan form perhitungan dengan

SMART

Return data Menampilkan data

hasil perhitungan Memasukkan nilai bobot

setiap kriteria

Simpan data hasil perhitungan kedalam

database

Gambar 3.6. Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan SMART

Pada Sequence Diagram di atas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode SMART, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode SMART.

3.2. Perancangan Sistem

Proses perancangan database dan antarmuka (interface) sebuah sistem adalah proses yang cukup penting dalam perancangan sebuah sistem. Merancang antarmuka merupakan bagian yang paling penting dari merancang sebuah sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan untuk digunakan oleh pengguna.

3.2.1. Perancangan Database

Sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan basis data yang merupakan kumpulan data yang saling berkaitan satu dan lainnya yang digambarkan dalam sebuah Entity Relationship Diagram (ERD). Entity Relationship Diagram untuk sistem ini ditunjukkan pada Gambar 3.7.

Gambar 3.7. Entity Relationship Diagram 3.2.2. Perancangan Antarmuka (interface)

Merancang antarmuka merupakan bagian yang paling penting dari merancang sebuah sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan untuk digunakan oleh pengguna.

3.2.2.1. Antarmuka Perhitungan Metode WP

Pada tampilan perhitungan dengan metode WP, terlebih dahulu pengguna menentukan masing-masing bobot untuk setiap kriteria seperti Gambar 3.8. Bobot dimasukkan

pada Text Field Bobot dan mengakses Button Simpan untuk menyimpan bobot ke dalam database.

Gambar 3.8. Antarmuka Pembobotan WP

Keterangan :

1. Label Nomor

Berfungsi untuk menampilkan jumlah kriteria yang digunakan.

2. Label Kriteria

Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.

3. Text Field Bobot

Berfungsi untuk memasukkan bobot masing-masing kriteria.

4. Button Simpan

Berfungsi untuk menyimpan bobot yang dimasukkan ke dalam database.

5. Button Batal

Berfungsi untuk membatalkan proses simpan bobot dan mengosongkan kembali semua Text Field Bobot.

Setelah bobot disimpan, kemudian nilai untuk masing-masing kriteria dimasukkan seperti Gambar 3.9.

Gambar 3.9. Antarmuka Input Nilai WP

Keterangan :

1. Label Alternatif

Berfungsi untuk menampilkan alternatif yang digunakan.

2. Text Field Nilai

Berfungsi untuk memasukkan nilai masing-masing kriteria.

3. Button Hitung

Berfungsi untuk menghitung nilai WP.

4. Button Batal

Berfungsi untuk membatalkan proses hitung dan mengosongkan kembali semua

Text Field Nilai.

3.2.2.2. Antarmuka Perhitungan Metode SMART

Pada tampilan perhitungan dengan metode SMART, terlebih dahulu pengguna mengurutkan kriteria yang dianggap paling penting seperti Gambar 3.10.

Keterangan :

1. Label Nomor

Berfungsi untuk menampilkan jumlah kriteria yang digunakan.

2. Label Kriteria

Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.

3. Text Field Ranking

Berfungsi untuk memasukkan ranking masing-masing kriteria.

4. Button Simpan

Berfungsi untuk menyimpan ranking yang dimasukkan ke dalam database.

5. Button Batal

Berfungsi untuk membatalkan proses simpan ranking dan mengosongkan kembali semua Text Field Ranking.

Kriteria yang telah terurut kemudian diberikan bobot masing-masing, baik bobot paling penting maupun bobot paling tidak penting seperti Gambar 3.11.

Gambar 3.11. Antarmuka Pembobotan Metode SMART

Keterangan :

1. Label Nomor

2. Label Kriteria

Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.

3. Text Field Bobot Paling Penting

Berfungsi untuk memasukkan bobot paling penting masing-masing kriteria.

4. Text Field Bobot Paling Tidak Penting

Berfungsi untuk memasukkan bobot paling tidak penting masing-masing kriteria.

5. Button Simpan

Berfungsi untuk menyimpan bobot yang dimasukkan ke dalam database.

6. Button Batal

Berfungsi untuk membatalkan proses simpan bobot dan mengosongkan kembali semua Text Field Bobot.

Setelah bobot disimpan, kemudian pengguna memasukkan nilai untuk masing-masing kriteria seperti Gambar 3.12.

Gambar 3.12. Antarmuka Input Nilai SMART

Keterangan :

1. Label Alternatif

Berfungsi untuk menampilkan alternatif yang dipakai.

2. Text Field Nilai

Berfungsi untuk memasukkan nilai masing-masing kriteria.

3. Button Hitung

Berfungsi untuk menghitung nilai SMART.

4. Button Batal

Berfungsi untuk membatalkan proses hitung dan mengosongkan kembali semua

3.2.3. Flowchart

3.2.3.1. Flowchart Metode Weighted Product

Pada metode Weighted Product terdapat dua bentuk kriteria, yaitu kriteria keuntungan dan kerugian. Pada kriteria keuntungan, jika nilai kriteria yang dimiliki oleh sebuah alternatif semakin tinggi, maka hal ini berdampak pada nilai WP yang akan dimilikinya juga semakin tinggi. Sedangkan pada kriteria kerugian jika kriteria yang dimilikinya semakin tinggi makan akan berdampak pada nilai WP dari alternatif tersebut menjadi lebih rendah. Berikut disajikan Flowchart dari metode Weighted Product pada Gambar 3.13.

3.2.3.2. Flowchart Metode SMART

Pada metode SMART, hanya dikenal satu tipe kriteria, dengan kata lain metode ini tidak membedakan antara kriteria keuntungan dan kriteria kerugian, untuk itu perlu dilakukan konversi data. Data yang dinyatakan dalam bentuk kerugian dikonversi sehingga nilai yang terkecil menjadi nilai yang paling besar dan sebaliknya. Sehingga data dapat dinyatakan dalam satu tipe kriteria. Berikut disajikan Flowchart dari metode SMART pada Gambar 3.14.

3.2.3.3. Flowchart Sistem

Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet dapat dilihat pada Gambar 3.15.

Hitung Normalisasi Bobot Kriteria

Kembangkan

Single-Attribute Utilities

Hitung dengan Rumus 1, dengan

pangkat bernilai positif

Hitung dengan Rumus 1, dengan

pangkat bernilai negatif

Ya _Tidak

Atribut Keuntungan?

Ya _Tidak

Mulai

Data Nilai Kriteria Setiap

Alternatif

Hitung dengan WP?

Nilai Bobot Kriteria

Nilai Bobot Kriteria

Vektor S

Hitung dengan Rumus 2

Vektor V

Hitung Utilities

dengan Rumus 3

Nilai SMART

Berhenti

Gambar 3.15. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

4.1. Implementasi Sistem

Implementasi sistem merupakan tahapan yang harus dilalui dalam proses pengembangan perangkat lunak dari suatu sistem. Tahap ini dilakukan setelah terlebih dahulu melalui tahap Analisis dan Perancangan Sistem yang telah diuraikan pada bab sebelumnya.

4.1.1. Implementasi Metode WP

Penerapan metode Weighted Product dalam sistem yang dibuat adalah pada proses perhitung penentuan lahan karet terbaik. Beberapa satuan peta tanah (SPT) di kabupaten Aceh Barat akan dijadikan alternatif dalam mengambil keputusan lahan karet terbaik.

Pada Tabel 4.1. berikut ini disajikan data karakteristik beberapa lahan satuan peta tanah (SPT) Kabupaten Aceh Barat yang dijadikan sebagai alternatif dalam menentukan lahan karet terbaik.

Tabel 4.1. Tabel data karakteristik beberapa lahan satuan peta tanah (SPT) kabupaten Aceh Barat

Pada Tabel 4.1 diatas, nilai dari setiap kriteria perlu dikonversi terlebih dahulu. Karena setiap nilai tersebut memiliki arti masing-masing berdasarkan syarat tumbuh untuk tanaman karet yang terdiri dari 4 kelas. Kelas S1 merupakan kelas yang sangat sesuai, S2 cukup sesuai, S3 sesuai marginal (diperlukan upaya perbaikan), dan kelas N, merupakan lahan yang tidak sesuai. Adapun untuk setiap nilai yang berada di batas nilai kelas S1 akan dikonversi menjadi bernilai 4, S2 akan dikonversi menjadi bernilai 3, S3 dikonversi menjadi bernilai 2, dan kelas N dikonversi menjadi bernilai 1. Sehingga diperoleh nilai masing-masing kriteria yang sudah dikonversi seperti pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2. Tabel data konversi karakteristik beberapa lahan Satuan Peta Tanah (SPT) kabupaten Aceh Barat

No. Kriteria Alias No. (Satuan Peta Tanah) SPT

3 4 16 27

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 4 4 4 4

2 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 3 3 3 3

3 Kelembaban ( ) C3 2 2 2 2

4 Jumlah bulan kering C4 4 4 4 4

5 Kedalaman tanah (cm) C5 3 1 1 1

6 Ketebalan gambut (cm) C6 1 1 2 2

7 Kejenuhan Basa ( ) C7 2 3 3 3

8 pH H2O C8 4 4 2 4

9 Salinitas (dS/m) C9 4 4 4 4

10 Lereng ( ) C10 4 4 4 3

Berikut akan dijelaskan langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan nilai WP dari alternatif yang ada.

Langkah 1: Memasukkan data dari tiap kriteria pada tiap alternatif

Implementasi metode WP melibatkan 10 kriteria, yaitu suhu tahunan rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH , salinitas, dan lereng. Serta 4 alternatif, yaitu SPT (satuan peta tana) 3, 4, 16, dan 27.

Kemudian ditentukan bobot masing-masing kriteria seperti pada Tabel 4.3. Seharusnya, pada metode Weighted Product terdapat kriteria keuntungan dan kriteria biaya. Tetapi karena nilai masing-masing kriteria sudah dikonversi terlebih dahulu berdasarkan kelasnya masing-masing, kriteria keuntungan tidak perlu berpangkat positif dan kriteria biaya berpangkat negatif lagi.

Tabel 4.3. Tabel bobot masing-masing Kriteria

No. Kriteria Alias Bobot

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 5

2 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 4

3 Kelembaban ( ) C3 3

4 Jumlah bulan kering C4 3

5 Kedalaman tanah (cm) C5 2

6 Ketebalan gambut (cm) C6 5

7 Kejenuhan Basa ( ) C7 3

8 pH H2O C8 3

9 Salinitas (dS/m) C9 3

10 Lereng ( ) C10 2

Total bobot 30

Keterangan bobot:

- 5 = sangat penting - 4 = penting - 3 = cukup penting - 2 = kurang penting - 1 = tidak penting

Langkah 2: Perbaikan bobot kriteria

Penentuan bobot sepenuhnya tergantung kebutuhan pengguna. Kemudian dilakukan normalisasi sehingga total bobot = 1 dengan cara membagi bobot masing-masing kriteria dengan total bobot seperti disajikan pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4. Tabel normalisasi bobot

No. Kriteria Alias Bobot/Total Hasil

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 5/30 0,15

2 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 4/30 0,12

3 Kelembaban ( ) C3 3/30 0,09

4 Jumlah bulan kering C4 3/30 0,09

5 Kedalaman tanah (cm) C5 2/30 0,06

6 Ketebalan gambut (cm) C6 5/30 0,15

7 Kejenuhan Basa ( ) C7 3/30 0,09

8 pH H2O C8 3/30 0,09

9 Salinitas (dS/m) C9 3/30 0,09

10 Lereng ( ) C10 2/30 0,06

Total bobot 1

Langkah 3: Pemangkatan matriks keputusan terhadap bobot kriteria (vektor S)

Nilai vektor S diperoleh dengan mengalikan nilai masing-masing kriteria yang telah dipangkatkan dengan bobot kriteria yang sudah ternormalisasi seperti pada Tabel 4.5.

Tabel 4.5. Tabel nilai vektor S

No. Alias No. (Satuan Peta Tanah) SPT

Total vektor

S

3 4 16 27

1 C1 4^0,15 4^0,15 4^0,15 4^0,15

2 C2 3^0,12 3^0,12 3^0,12 3^0,12

3 C3 2^0,09 2^0,09 2^0,09 2^0,09

4 C4 4^0,09 4^0,09 4^0,09 4^0,09

5 C5 3^0,06 1^0,06 1^0,06 1^0,06

6 C6 1^0,15 1^0,15 2^0,15 2^0,15

7 C7 2^0,09 3^0,09 3^0,09 3^0,09

8 C8 4^0,09 4^0,09 2^0,09 4^0,09

10 C10 4^0,06 4^0,06 4^0,06 3^0,06

Vektor S 2,69 2,61 2,72 2,84 10,86

Langkah 3: Preferensi tiap alternatif (vektor V)

Nilai vektor V diperoleh dengan membagikan masing-masing nilai vektor S dengan total vektor S seperti pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6. Tabel nilai vektor V

No. Alternatif (No. SPT)

Vektor S / total vektor S

Vektor V

1 3 2,69 / 10,86 0,25

2 4 2,61 / 10,86 0,24

3 16 2,72 / 10,86 0,25

4 27 2,84 / 10,86 0,26

Langkah 4: Hasil keputusan

Berdasarkan Tabel 4.6 di atas, alternatif yang memiliki nilai WP paling tinggi adalah alternatif dengan No. SPT 27, diikuti altenatif dengan No. SPT 16, No. SPT 3 dan No. SPT 4. Sehingga dapat disimpulkan bahwa lahan terbaik untuk tanaman karet adalah alternatif dengan No.SPT 27.

4.1.2. Implementasi Metode SMART

Penerapan metode SMART dalam sistem masih menggunakan altenatif, kriteria, dan nilai masing-masing kriteria yang sama seperti pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2. Berikut dijelaskan langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan nilai SMART dari alternatif yang ada.

Langkah 1: Memasukkan jumlah kriteria dan bobotnya.

Implementasi metode SMART melibatkan 10 kriteria dan 4 alternatif. Terlebih dahulu kriteria diranking oleh pengguna sesuai dengan kriteria yang dianggap paling penting hingga kriteria yang paling tidak penting seperti pada Tabel 4.7.

Tabel 4.7. Tabel bobot masing-masing kriteria

No. Kriteria Alias Ranking

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 1

2 Ketebalan gambut (cm) C6 2

3 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 3

4 Kelembaban ( ) C3 4

5 Jumlah bulan kering C4 5

6 Kejenuhan Basa ( ) C7 6

7 pH H2O C8 7

8 Salinitas (dS/m) C9 8

9 Kedalaman tanah (cm) C5 9

10 Lereng ( ) C10 10

Dari Tabel 4.7. di atas dapat disimpulkan bahwa pengguna lebih mementingkan kriteria Suhu tahunan rata-rata (C1) dari pada Curah hujan tahunan rata-rata (C2). Begitu seterusnya hingga kriteria Lereng (C10) dianggap kriteria paling tidak penting.

Kemudian bobot masing-masing kriteria ditentukan. Penentuan bobot pada metode SMART terdapat dua tahap. Tahap pertama, berdasarkan kriteria yang dianggap paling penting. Diberikan nilai default sebesar 100 untuk kriteria paling penting. Untuk kriteria paling penting berikutnya harus diberikan nilai bobot yang lebih rendah dari sebelumnya. Sedangkan untuk tahap kedua, berdasarkan kriteria yang dianggap paling tidak penting. Diberikan nilai default sebesar 10 untuk kriteria paling tidak penting. Untuk kriteria yang lebih penting berikutnya, diberikan nilai bobot yang lebih tinggi dari sebelumnya seperti pada Tabel 4.8.

Tabel 4.8. Bobot masing-masing kriteria

No. Kriteria Alias Bobot

Paling penting

Paling tidak penting

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 100 90

3 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 85 80

4 Kelembaban ( ) C3 80 75

5 Jumlah bulan kering C4 75 60

6 Kejenuhan Basa ( ) C7 70 45

7 pH H2O C8 60 40

8 Salinitas (dS/m) C9 55 35

9 Kedalaman tanah (cm) C5 50 30

10 Lereng ( ) C10 40 10

Total bobot 705 550

Langkah 2: Perbaikan bobot.

Normalisasi dilakukan dengan membagikan masing-masing nilai bobot dengan total bobot seperti pada Tabel 4.9.

Tabel 4.9. Normalisasi bobot paling penting

No. Kriteria Alias Bobot

Paling penting Hasil

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 100 / 705 0,14

2 Ketebalan gambut (cm) C6 90 / 705 0,13

3 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 85 / 705 0,12

4 Kelembaban ( ) C3 80 / 705 0,11

5 Jumlah bulan kering C4 75 / 705 0,1

6 Kejenuhan Basa ( ) C7 70 / 705 0,1

7 pH H2O C8 60 / 705 0,09

8 Salinitas (dS/m) C9 55 / 705 0,08

9 Kedalaman tanah (cm) C5 50 / 705 0,07

10 Lereng ( ) C10 40 / 705 0,06

Normalisasi juga dilakukan untuk bobot yang paling tidak penting seperti pada Tabel 4.10.

Tabel 4.10. Normalisasi bobot paling tidak penting

No. Kriteria Alias Bobot

Paling penting Hasil

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) C1 90 / 550 0,16

2 Ketebalan gambut (cm) C6 85 / 550 0,15

3 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) C2 80 / 550 0,15

4 Kelembaban ( ) C3 75 / 550 0,14

5 Jumlah bulan kering C4 60 / 550 0,11

6 Kejenuhan Basa ( ) C7 45 / 550 0,08

7 pH H2O C8 40 / 550 0,07

8 Salinitas (dS/m) C9 35 / 550 0,06

9 Kedalaman tanah (cm) C5 30 / 550 0,05

10 Lereng ( ) C10 10 / 550 0,02

Lalu hasil dari bobot ternormalisasi, baik untuk kriteria paling penting maupun kiteria paling tidak penting dijumlahkan kemudian dibagi 2. Hasil dari perhitungan ini adalah bobot akhir yang digunakan untuk perhitungan berikutnya seperti pada Tabel 4.11.

Tabel 4.11. Bobot akhir

No. Kriteria Bobot akhir Hasil

1 Suhu tahunan rata-rata ( ) (0,14 + 0,16) / 2 0,15

2 Ketebalan gambut (cm) (0,13 + 0,15) / 2 0,14

3 Curah hujan tahunan rata-rata (mm) (0,12 + 0,15) / 2 0,14

4 Kelembaban ( ) (0,11 + 0,14) / 2 0,13

5 Jumlah bulan kering (0,1 + 0,11) /2 0,11

6 Kejenuhan Basa ( ) (0,1 + 0,08) /2 0,09

7 pH H2O (0,09 + 0,07) /2 0,08

8 Salinitas (dS/m) (0,08 + 0,06) /2 0,07

9 Kedalaman tanah (cm) (0,07 + 0,05) /2 0,06

Langkah 3: Memasukkan nilai kriteria tiap alternatif.

Setelah bobot akhir diperoleh, kemudian nilai masing-masing kriteria untuk tiap alternatif dimasukkan sesuai pada Tabel 4.2.

Langkah 4: Hitung utility tiap kriteria.

Untuk kasus penentuan lahan karet terbaik tidak mengikuti langkah ini karena nilai untuk masing-masing kriteria yang digunakan telah dikonversi terlebih dahulu seperti pada Tabel 4.2.

Langkah 5: Hitung nilai akhir (nilai SMART).

Nilai SMART diperoleh dari hasil jumlah keseluruhan masing-masing nilai kriteria yang dikalikan dengan bobot akhir seperti pada Tabel 4.12.

Tabel 4.12. Perhitungan nilai SMART

No. Alias No. (Satuan Peta Tanah) SPT

3 4 16 27

1 C1 4 * 0,15 4 * 0,15 4 * 0,15 4 * 0,15

2 C2 3 * 0,14 3 * 0,14 3 * 0,14 3 * 0,14

3 C3 2 * 0,13 2 * 0,13 2 * 0,13 2 * 0,13

4 C4 4 * 0,11 4 * 0,11 4 * 0,11 4 * 0,11

5 C5 3 * 0,06 1 * 0,06 1 * 0,06 1 * 0,06

6 C6 1 * 0,14 1 * 0,14 2 * 0,14 2 * 0,14

7 C7 2 * 0,09 3 * 0,09 3 * 0,09 3 * 0,09

8 C8 4 * 0,08 4 * 0,08 2 * 0,08 4 * 0,08

9 C9 4 * 0,07 4 * 0,07 4 * 0,07 4 * 0,07

10 C10 4 * 0,04 4 * 0,04 4 * 0,04 3 * 0,04

Nilai SMART 2,98 2,95 2,93 3,05

Hasil perhitungan nilai SMART disajikan pada Tabel 4.13.

Tabel 4.13. Nilai SMART

No. Alternatif (No. SPT) Nilai SMART

1 3 2,98

2 4 2,95

3 16 2,93

Langkah 6: Hasil keputusan.

Berdasarkan Tabel 4.12. alternatif yang memiliki nilai SMART paling tinggi adalah alternatif dengan No. SPT 27, diikuti alternatif dengan No. SPT 3, No. SPT 4 dan No. SPT 16. Sehingga dapat disimpulkan bahwa lahan terbaik untuk tanaman karet adalah alternatif dengan No.SPT 27.

4.2. Antarmuka Sistem

Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet ini terdapat empat tampilan utama, yaitu :

1. Tentang Aplikasi 2. Bantuan

3. Perhitungan dengan WP 4. Perhitungan dengan SMART

4.2.1. Antarmuka Tentang Aplikasi

Pada menu ini, akan disajikan informasi mengenai aplikasi berupa penjelasan singkat tentang metode Weighted Product dan SMART.

4.2.2. Antarmuka Bantuan

Pada menu ini, akan diberikan petunjuk penggunaan dari Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Karet Terbaik dalam proses pembobotan kedua metode.

Gambar 4.2 Antarmuka bantuan

4.2.3. Antarmuka Perhitungan dengan WP

Pada Menu Perhitungan dengan WP, alternatif dan kriteria telah ditentukan oleh pengguna terlebih dahulu. Kemudian diberikan bobot untuk setiap kriteria seperti pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3. Pembobotan WP

Setelah bobot masing-masing kriteria ditentukan, pengguna memasukkan nilai masing-masing kriteria seperti Gambar 4.4.

4.2.4. Antarmuka Perhitungan dengan SMART

Pada Menu Perhitungan dengan SMART, alternatif dan kriteria telah ditentukan oleh pengguna terlebih dahulu. Kemudian kriteria diranking berdasarkan kriteria yang dianggap paling penting seperti pada Gambar 4.5.

Gambar 4.5. Ranking bobot

Kemudian untuk setiap kriteria yang telah diranking, diberikan bobot sebanyak dua kali. Yaitu bobot berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting seperti Gambar 4.6.

Gambar 4.6. Pembobotan SMART

Setelah bobot masing-masing kriteria ditentukan, pengguna memasukkan nilai masing-masing kriteria seperti Gambar 4.7.

4.3. Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja sistem dalam melakukan proses perhitungan penentuan lahan karet terbaik menggunakan metode Weighted Product dan SMART. Hasil yang diberikan oleh kedua metode nantinya akan dibandingkan dengan data arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat.

4.3.1. Pengujian Perhitungan dengan WP

Untuk perhitungan dengan metode Weighted Product, masing-masing bobot untuk setiap kriteria ditentukan oleh pengguna seperti pada Gambar 4.8.

Gambar 4.8. Pembobotan kriteria metode WP

Setelah bobot ditentukan, nilai untuk masing-masing kriteria juga dimasukkan seperti pada Gambar 4.9.

Gambar 4.9. Input nilai WP

Jika bobot dan nilai sudah dimasukkan, selanjutnya dilakukan perhitungan sehingga diperoleh hasil seperti Gambar 4.10.

Gambar 4.10. Hasil pengujian perhitungan dengan metode WP

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Weighted Product pada Gambar 4.10., alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah alternatif dengan No. SPT 27.

4.3.2. Pengujian Perhitungan dengan SMART

Untuk perhitungan dengan metode SMART, setiap kriteria terlebih dahulu diranking berdasarkan prioritas kriteria yang dianggap paling penting seperti pada Gambar 4.11.

Gambar 4.11. Ranking kriteria metode SMART

Kemudian dilakuakan pembobotan sebanyak dua kali, yaitu pembobotan berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting seperti pada Gambar 4.12.

Gambar 4.12. Pembobotan kriteria metode SMART

Setelah bobot ditentukan, nilai untuk masing-masing kriteria juga dimasukkan seperti pada Gambar 4.13.

Jika bobot dan nilai sudah dimasukkan, selanjutnya dilakukan perhitungan sehingga diperoleh hasil seperti Gambar 4.14.

Gambar 4.14. Hasil pengujian perhitungan metode SMART

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode SMART pada Gambar 4.14., alternatif yang memiliki nilai paling tinggi adalah alternatif dengan No. SPT 27.

4.3.3. Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan dengan Metode WP dan SMART

Pengujian sistem dilakukan tiga kali perhitungan untuk 10, 8, dan 6 kriteria dengan empat alternatif baik dengan metode Weighted Product maupun SMART.

4.3.3.1. Pengujian untuk 10 Kriteria

Hasil pengujian untuk kriteria suhu tahunan rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH , salinitas, dan lereng dinyatakan dalam Tabel 4.14.

Tabel 4.14. Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 10 kriteria

No. Alternatif (No. SPT)

Weighted Product SMART

Hasil Execution Time Hasil Execution Time

1 3 0,25

1.17009806633 Microseconds

2,98

2.557936668396 Microseconds

2 4 0,24 2,95

3 16 0,25 2,93

4 27 0,26 3,05

4.3.3.2. Pengujian untuk 8 Kriteria

Hasil pengujian untuk kriteria suhu tahunan rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH , dan salinitas dinyatakan dalam Tabel 4.15.

Tabel 4.15. Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 8 kriteria

No. Alternatif (No. SPT)

Weighted Product SMART

Hasil Execution Time Hasil Execution Time

1 3 0,26

0.99877715110779 Microseconds

2,9

2.3137309551239 Microseconds

2 4 0,23 3

3 16 0,24 2,99

4 27 0,28 3,17

4.3.3.3. Pengujian untuk 6 Kriteria

Hasil pengujian untuk kriteria suhu tahunan rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, ketebalan gambut, dan kejenuhan basa dinyatakan dalam Tabel 4.16.

Tabel 4.16. Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 6 kriteria

No. Alternatif (No. SPT)

Weighted Product SMART

Hasil Execution Time Hasil Execution Time

1 3 0,22

0.85150384902954 Microseconds

2,79

1.7988727092743 Microseconds

2 4 0,23 2,88

3 16 0,27 3,08

4 27 0,27 3,08

Berdasarkan Tabel 4.14., Tabel 4.15., dan Tabel 4.16. baik metode Weighted Product maupun SMART menunjukkan hasil yang sama bahwa nilai tertinggi terdapat pada alternatif dengan No. SPT 27. Sedangkan untuk Execution Time, metode WP lebih cepat dari pada SMART karena kompleksitas perhitungan pada metode WP lebih sederhana dari pada SMART.

Grafik Execution Time kedua metode untuk tiga kali pengujian disajikan pada Gambar 4.15.

Gambar 4.15. Grafik Execution Time kedua metode

Untuk pengujian akhir, data yang dihasilkan oleh aplikasi dicocokkan dengan data arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat seperti pada Gambar 4.16.

6 8 10

0,85 1,17 0,99 1,79 2,31 2,55

Jumlah Kriteria

Ex

ec

uti

on T

ime

(

M

ic

rose

conds

)

SMART

Tabel 4.17. Arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat

Dari Tabel 4.17. untuk No. SPT 27, rekomendasi jenis komoditas adalah karet, sawit, kakao, cengkeh, dan pisang. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan yang diberikan aplikasi untuk No. SPT 27 sebagai nilai tertinggi sesuai dengan data arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat.

elseif(($value >= 1500 and $value < 2000) or ($value >= 3500 and $value < 4000))

$value = 2; else

$value = 1; break;

case 3:

if($value = 83.9) $value = 2; elseif($value = 0)

$value = 1; else

$value = 1; break;

case 4:

if($value >= 0 and $value < 2) $value = 4;

elseif($value >= 2 and $value < 3) $value = 3;

elseif($value >= 3 and $value < 4) $value = 2;

else

$value = 1; break;

case 5:

if($value < 100) $value = 4;

elseif($value >= 75 and $value <= 100) $value = 3;

elseif($value >= 50 and $value < 75) $value = 2;

else

$value = 1; break;

case 6:

if($value < 60) $value = 4;

elseif($value >= 60 and $value < 140) $value = 3;

elseif($value >= 140 and $value < 200) $value = 2;

else

$value = 1; break;

case 7:

if($value < 35) $value = 4;

elseif($value >= 35 and $value < 50) $value = 3;

elseif($value > 50) $value = 2; else

$value = 1; break;

A-51

case 8:

if($value >= 5 and $value < 6) $value = 4;

elseif(($value >= 6 and $value <= 6.5) or ($value >= 4.5 and $value < 5))

$value = 3;

elseif($value > 6.5 or $value < 4.5) $value = 2;

else

$value = 1; break;

case 9:

if($value < 0.5) $value = 4;

elseif($value >= 0.5 and $value < 1) $value = 3;

elseif($value >= 1 and $value < 2) $value = 2;

else

$value = 1; break;

case 10:

if($value < 8) $value = 4;

elseif($value >= 8 and $value < 16) $value = 3;

elseif($value >= 16 and $value < 45) $value = 2;

else

$value = 1; break;

}

$sql_simpan_nilai_wp = "UPDATE alternatif_kriteria SET nilai2 = ".$value." WHERE id_alteria = ".$id_alteria;

$hasil = mysql_query($sql_simpan_nilai_wp) or die(mysql_error());

} }

$time_ = microtime(true) - $time; $_SESSION ["time"] += $time_; ?>

<script language="javascript">

alert("Berhasil! Nilai telah disimpan"); document.location.href = "hasil_smart.php"; </script>

hasil_smart.php

<?php

include('koneksi.php'); include('cek_login.php');

$time = microtime(true); // time in Microseconds $jumlah1 = 0;

$jumlah2 = 0;

foreach($_POST as $key => $value){

$bobotinputpost = strcmp('bobotone',substr($key, 0, 8)); // jika ya

if($bobotinputpost == 0){ $jumlah1 += $value; } else {

$bobotinputpost = strcmp('bobottwo',substr($key, 0, 8)); if($bobotinputpost == 0){

$jumlah2 += $value; }

} }

foreach($_POST as $key => $value){

$id_wil_kriteria = substr($key,8); $myvalue[$id_wil_kriteria] = 0; }

foreach($_POST as $key => $value){

$id_wil_kriteria = substr($key,8);

$bobotinputpost = strcmp('bobotone',substr($key, 0, 8)); if($bobotinputpost == 0)

$value = $value / $jumlah1;

$bobotinputpost = strcmp('bobottwo',substr($key, 0, 8)); if($bobotinputpost == 0)

$value = $value / $jumlah2;

$myvalue[$id_wil_kriteria] += round($value, 2); }

foreach($myvalue as $key => $value){ $myvalue[$key] /= 2;

}

/*foreach($myvalue as $key => $value){ echo $key.' : '.$value.'<br>'; }*/

foreach($_POST as $key => $value){

// Melihat apakah name dari post merupakan bobot

$bobotinputpost = strcmp('bobotone',substr($key, 0, 8)); // jika ya

if($bobotinputpost == 0){

// ambil id_wil_kriteria dari substring (membuang kata 'bobot')

$id_wil_kriteria = substr($key,8); $value = $value / $jumlah1;

$value = round($value, 2);

//$sql_simpan_bobot = "UPDATE wil_kriteria SET id_kriteria = ".$_POST['id_kriteria'].", bobot2 = '".$value."', bobot3 = '".$value."' WHERE `id_wil_kriteria` = '$id_wil_kriteria'";

$sql_simpan_bobot = "UPDATE wil_kriteria SET bobot2 = '".$myvalue[$id_wil_kriteria]."' WHERE `id_wil_kriteria` =

A-53

$hasil = mysql_query($sql_simpan_bobot) or die(mysql_error());

} }

$time_ = microtime(true) - $time; $_SESSION ["time"] += $time_; ?>

<script language="javascript">

alert("Berhasil! Bobot telah disimpan"); document.location.href = "nilai_smart.php"; </script>

CURRICULUM VITAE

DATA PRIBADI

1. Nama Lengkap

: Samsul Bahri

2. Tempat, Tanggal Lahir

: Pasar Lama, 25 Oktober 1991

3. Domisili

: Medan

4. Jenis Kelamin

: Laki-laki

5. Agama

: Islam

6. Status

: Belum menikah

7. Tinggi / Berat Badan

: 160 cm / 53 Kg

8. No. HP

: 082360842042

9. E-mail

: el.bachrie976@gmail.com

RIWAYAT PENDIDIKAN

[1998

–

2004]

SD Inpres Pasar Lama, Kec. Batang Angkola,

Tapanuli Selatan

[2004

–

2007]

SMP Swasta Nurul ‘Ilmi

Padangsidimpuan

[2007

–

2010]

SMA Swasta Nurul ‘Ilmi

Padangsidimpuan

[2010

–

2015]

S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara

KEAHLIAN

Bahasa

: Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris

Pemrograman

: PHP, Matlab, C++

Database

: MySQL, Microsoft Access

Multimedia

: Adobe Flash, Windows Movie Maker,

Photoshop

Perkantoran

: Microsoft Office

PENGALAMAN KERJA

[2012

–

2014]

Asisten Laboratorium di Ilmu Komputer

Laboratory Center Fasilkom-TI USU

[Juli 2013

–

Agustus 2013]

Praktek Kerja Lapangan (PKL) di PT.

B-1