DSS PENENTUAN TANAMAN PANGAN KATES UNGGULAN PADA KELOMPOK TANI PEKON TALAGENING MENGGUNAKAN METODE AHP

DSS PENENTUAN TANAMAN PANGAN KATES UNGGULAN PADA KELOMPOK TANI PEKON TALAGENING MENGGUNAKAN METODE AHP SURYANA Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung Telp. (0729) 22240 website: www.stmikpringsewu.ac.id [email protected]

ABSTRAK Melakukan pengambilan keputusan (DSS) menggunakan matriks Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu model pengambilan keputusan yang selain menggunakan perhitungan-perhitungan, juga menghasilkan keputusan berdasarkan penilaian-penilaian dari pengambil keputusan. AHP dapat digunakan untuk berbagai permasalahan dan hasil keputusan menggunakan AHP memiliki tingkat konsistensi yang dapat diandalkan sehingga dalam kasus pemilihan tanaman pangan kates unggulan pada kelompok tani Pekon Talagening dapat membantu menentukan jenis tanaman apa yang paling cocok untuk ditanami di lahan-lahan di Pekon Tallagening. Pada contoh kasus ini, dari hasil penilaian penulis dan perhitungan matriks AHP, didapat bahwa tanaman Kates memiliki nilai paling tinggi sehingga paling cocok untuk dijadikan tanaman pangan unggulan pada Pekon Talagening. Kates unggulan pada kelompok tani tanaman unggulan sangat penting sekali bagi kita kerena kerena kates unggulan merupakan factor utama dan penentuan keberhasilan budi daya kelompok tani pekon Talagening. Maka dari itu saya akan mengulas mengenai penentuan tanaman pangan kates unggulan pada kelompok tani Pekon Talaggening. Kata Kunci : DSS, Tanaman Pangan Kates Unggulan, Dengan Metode AHP

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Berkembangnya kegiatan ekonomi belakangan ini semakin memicu kegiatan ekonomi di semua bidang. Salah satunya adalah kegiatan yang dilakukan pada Pekon Talagening memiliki potensi baik dari segi sumber daya alam maupun manusianya untuk memajukan sektor pertanian. Karena daerah ini semakin lama semakin dipadati dengan pembangunan di bidang industri menyebabkan sektor pertanian kurang mendapatkan perhatian, sehingga lahan yang tersedia harus dimanfaatkan seefisien dan seefektif mungkin. Karena semakin terbatasnya lahan, maka keputusan jenis tanaman yang akan ditanam menjadi sangat penting bagi para pemilik lahan dan biasanya lahan-lahan pertanian di Pekon Talagening. ditanami dengan tanamantanaman pangan seperti Tanaman Kates Unggulan. Analythic Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang cukup populer, maka pembahasan ini ditujukan untuk memberikan gambaran penggunaan AHP untuk membantu memilih jenis tanaman yang akan ditanam pada Pekon Talagening dan untuk mengetahui peran DSS Sistem Pendukung Keputusan dalam membantu perkembangan pertanian di Pekon Talagening.

1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, diperoleh dua rumusan masalah untuk melakukan penelitian tentang sistem DSS (Decision Support Systems) untuk penentuan tanaman pangan kates unggulan, yakni sebagai berikut. a. Bagaimana metode DSS (Decision Support Systems) dapat memberikan solusi dalam permasalahan penentuan Tanaman Pangan Kates unggulan pada kelompok Tani Pekon Talagenning dengan metode AHP? b. Bagaimana model DSS (Decision Support Systems) penentuan Tanaman Pangan Kates unggulan? c. Bagaimana keputusan petani dalam menetukan Tanaman Pangan Kates unggulan yang unggul dengan metode AHP? d. Bagaimana sikap dan kepuasan petani terhadap Tanaman Pangan Kates unggulan? 1.3. Batasan Masalah Untuk memfokuskan penelitian, maka dibuat batasan dari perumusan masalah di atas, diantaranya sebagai berikut. a. DSS (Decision Support Systems) penentuan yang dibuat adalah DSS (Decision Support Systems) yang hanya membantu memberikan alternatif pada Tanaman Pangan Kates unggulan dengan metode AHP. 1

b. Kriteria pemilihan pengambilan penentuan yang digunakan merupakan hasil dari kebijakan yang telah ditetapkan oleh Kelompok Tani Pekon Talagening yakni hasil akhir, Tanaman Pangan Kates unggulan dengan tanaman yanglainnya yang lainnya. c. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan DSS (Decision Support Systems) penetuan Tanaman Pangan Kates unggulan.

keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter, 2007 dalam Kusrini, 2007). Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik. Sistem pendukung keputusan memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. Sistem pendukung keputusan dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan manusia dan informasi komputerisasi. 2. Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengkombinasikan pengguna modelmodel analisi dengan teknik pemasukkan data konvesional serta fungsi-fungsi interogasi informasi. 3. Sistem pendukung keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakan atau dioperasikan dengan mudah. 4. Sistem pendukung keputusan dirancang dengan menemukan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan beradaptasi yang tinggi.

1.4. Tujuan Penelitian Adapun tujuan penulis melakukan penelitian ini adalah: Membuat suatu DSS (Decision Support Systems) penentuan Tanaman Pangan Kates unggulan unggulan pada kelompok tani Pekon Talagening menggunakan Metode AHP. 1.5. Manfaat Penelitian Manfaat Penelitian ini adalah: 1. Bagi Kelompok Tani Pekon Talagening Mempermudah masyarakat untuk mentukan tanaman pangan kates unggulan. 2. Bagi Akademik Sebagai literatur bagi mahasiswa lain yang akan membuat tugas akhir yang berhubungan dengan sistem penunjang keputusan. 3. Bagi Umum - Menjadikan sebagai media untuk mencari informasi tentang tanaman pangan kates unggulan Pada Kelompok Tani Pekon Talagening menggunakan metode AHP. 4. Bagi Penulis Sebagai sarana latihan dan pengembangan wawasan bagi penulis dalam penerapan teori sebagai dasar penelitian

2.1.1 Konsep Dasar (DSS) Sistem Pendukung Keputusan Konsep DSS dimulai akhir tahun 1960 dengan time sharing komputer yaitu untuk pertama kalinya seseorang dapat berinteraksi langsung dengan komputer tanpa harus melalui spesialis informasi. Istilah DSS diciptakan pada tahun 1971 oleh Anthony Gory dan Scott Morton untuk mengarahkan aplikasi komputer pada pengambilan keputusan manajemen. Konsep DSS menggunakan informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan dengan menggunakan model sebagai dasar pengembangn alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai. Dari penjelasan tersebut maka dapat diketahui bahwa DSS mempunyai karakteristik tersendiri, antara lain: a. DSS dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur ataupun tidak terstruktur. b. Dalam proses pengolahannya, DSS mengkombinasikan penggunaan modelmodel/teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi. c. DSS dirancang sedemikian rupa, sehingga dapat digunakan dengan mudah oleh orang yang tidak

2. TINJAUAAN PUSTAKA 2.1. Definisi DSS (Decision Support Systems) Secara umum DSS adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu mengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang terstruktur. Sedangkan secara khusus DSS adalah Sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu. DSS mendayagunakan resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Jadi ini merupakan sistem pendukung yang berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang berhubungan dengan pemecahan masalah. Adapun menurut para ahli definisi dari DSS adalah sebagai berikut : Menurut Mann dan Watson. 2008, Sistem Penunjang Keputusan / DSS adalah Sistem yang interaktif, membantu pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model-model 2

memiliki dasar kemampuan pengoperasian komputer yang tinggi, d. DSS dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi, sehingga mudah disesuaikan dengan kebutuhan pemakai.

para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak scenario yang memungkinkan, dan menilai berbagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik.

2.1.2 Komponen-komponen DSS Sistem Pendukung Keputusan Komponen yang terdapat dalam DSS antara lain: a. Dialog (komponen model manajemen); merubah data menjadi informasi yang relevan (dynamic/linear), b. Model; DSS menggunakan database berbasis permodelan yang terdiri dari optimalisasi, statistik/matemetik dan finansial, c. Database (komponen penunjang); yaitu teknologi software dan hardware, d. Data (komponen data manajemen); yaitu semua basis data yang dapat diakses.

2.1.4 Jenis DSS Sistem Penunjang Keputusan 1. Berdasarkan tingkatan teknologi : a. DSS Spesifik,dengan karakterisitik tertentu Contoh : DSS Untuk penentuan harga satuan barang. b. Pembangkit DSS, software khusus yang digunakan untuk membangun dan mengembangkan DSS. Contoh : Memudahkan DSS Spesifik c. Perlengkapan DSS, Software & Hardware yang mendukung pembangunan DSS Spesifik dan Pembangkit DSS Contoh : Micromedia flesh 2. Berdasarkan tingkat dukungannya : a. Retrieve Information Elements Inilah dukungan terendah yang bisa diberikan oleh DSS, yakni berupa akses selektif terhadap informasi. b. Analyze Entire File Dalam tahapan ini, para manajer diberi akses untuk melihat dan menganalisis file secara lengkap. c. Prepare Reports from Multiple Files Dukungan seperti ini cenderung dibutuhkan, mengingat para manajer berhubungan dengan banyak aktivitas dalam satu momen tertentu. d. Estimate Decision Consequences Dalam tahapan ini, manajer dimungkinkan untuk melihat dampak dari setiap keputusan yang mungkin diambil. e. Propose Decision Dukungan di tahapan ini sedikit lebih maju lagi. Suatu alternatif keputusan bisa disodorkan ke hadapan manajer untuk dipertimbangkan. f. Make Decision Ini adalah jenis dukungan yang sangat diharapkan dari DSS. Tahapan ini akan memberikan sebuah keputusan yang tinggal menunggu legitimasi dari manajer untuk dijalankan.

2.1.3 Tujuan DSS Sistem Penunjang Keputusan Tujuan dari DSS Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut (Turban, 2010) : 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya di maksudkan untuk menggantikan fungsi manajer 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang di ambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah 5. Peningkatan produktivitas. Membangun suatu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbedabeda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan hukum) bisa di tingkatkan. Produktivitas menggunakan peralatan optimasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang di buat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang di akses, makin banyak juga alernatif yang bisa di evaluasi. Analisis resiko bisa di lakukan dengan cepat dan pandangan dari para pakar (beberapa dari mereka berada di lokasi yang jauh) bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah. Keahlian bahkan bisa di ambil langsung dari sebuah sistem computer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan computer,

2.2 Tanaman Pangan Dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 1996, dikenal dua istilah penting tentang pangan, yaitu sistem pangan dan ketahanan pangan. Sistem pangan diartikan sebagai segala sesuatu yang berhubungan dengan peraturan, pembinaan, dan/atau pengawasan terhadap kegiatan atau produksi pangan dan peredaran pangan sampai dengan siap dikonsumsi oleh manusia. Sementara 3

itu, ketahanan pangan diartikan sebagai kondisi terpenuhinya pangan bagi rumah tangga yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutunya, aman, merata, dan terjangkau. Ketergantungan pada padi seperti yang terjadi saat ini sangat tidak menguntungkan bagi kelangsungan ketahanan pangan nasional. Selain harus terus dilakukan usaha peningkatan produksi padi, program diversifikasi pangan dengan sumber karbohidrat lain merupakan tindakan yang strategis. Oleh karena itu, perlu untuk mengenal jenis tanaman pangan lainnya. Pangan diartikan sebagai segala sesuatu yang bersumber dari sumber hayati dan air, baik yang diolah maupun yang tidak diolah. Pangan diperuntukkan bagi konsumsi manusia sebagai makanan atau minuman, termasuk bahan tambahan pangan, bahan baku pangan, dan bahan-bahan lain yang digunakan dalam proses penyiapan, pengolahan, dan atau pembuatan makanan atau minuman. Komoditas pangan harus mengandung zat gizi yang terdiri atas karbohidrat, protein, lemat, vitamin, dan mineral yang bermanfaat bagi pertumbuhan dan kesehatan manusia. Kelompok tanaman budidaya yang tergolong komoditas ini meliputi kelompok tanaman pangan, tanaman hortikultura nontanaman hias, dan kelompok tanaman lain penghasil bahan baku produk yang memenuhi batasan pangan. Batasan untuk tanaman pangan adalah kelompok tanaman sumber karbohidrat dan protein. Namun, secara sempit, tanaman pangan biasanya dibatasi pada kelompok tanaman yang berumur semusim. Batasan ini di masa mendatang harus diperbaiki karena akan menyebabkan sumber karbohidrat menjadi terbatas. Tanaman pangan sebaiknya memasukkan jenis tanaman lain yang dapat menjadi sumber karbohidrat tanpa dibatasi pada kelompok tanaman semusim. Dengan perbaikan batasan ini, tanaman umbian selain ubi kayu, ubi jalas, dan talas dapat masuk ke dalam kelompok tanaman pangan, misalnya garut, ganyong, dan kimpul. Demikian juga dengan buah yang merupakan sumber karbohidrat dapat masuk ke dalam tanaman pangan, misalnya sukun.

2.3 Kates Unggulan Pepaya merupakan salah satu buah yang banyak dinikmati, selain rasanya yang manis menyegarkan, pepaya juga mengandung nutrisi yang sangat baik bagi kesehatan. Betakaroten, Vit C, Vit B1, B2, Kalsium, Fospor, Kalium, dan Betakaroten berfungsi sebagai antioksidan. Salah satu jenis pepaya yang saat ini mulai banyak dikebunkan adalah jenis Pepaya California. Pepaya clifornia dengan ukuran antara 0,8 – 2 kg/buah, berkulit tebal, berbentuk lonjong buah matang berwarna kuning, rasanya manis, daging buah kenyal dan tebal. Pepaya California termasuk jenis unggul dan berumur genjah, batangnya lebih pendek dibanding jenis pepaya lain, tinggi tanaman sekitar 2 meter dan sudah bisa dipanen setelah berumur 7 hingga 9 bulan. Pohonnya dapat berbuah hingga umur empat tahun. Dalam satu bulan bisa dipanen sampai empat kali. Sekali panen, setiap pohon Pepaya California dapat menghsilkan 10 hingga 20 buah. Dengan sekali panen setiap minggu bisa mencapai 2 ton per hektar. Peluang besar masih terbuka, dan permintaan pasar akan pasokan Pepaya California belum terpenuhi, khususnya untuk memenuhi permintaan dari kota-kota besar dan supermarket. Sementara itu, ketersediaan buah relatif terbatas, karena pepaya unggulan yang mungil ini belum banyak dikenal dan dikembangkan secara luas oleh petani. 2.4 Kelompok Tani Talagening Kelompok tani Pekon Talagening adalah kelompok tani dari beberapa petani yang memiliki aktifitas mencari dan membudidayakan kates unggulan. Hingga saat ini kelompok tani Pekon Talagening masih berusaha mengembangkan dan memilih kates ungulan dari setiap penelitiannya yang di hasilkan pada saat penanaman dan panen. kates unggulan akan menghasilkan kates yang mempunyai nutrisi yang sangat baikbagi kesehatan yang berkualitas sesuai dengan yang diinginkan oleh petani-petani yang lainya dan dapat memuaskan masyrakat. 2.5 Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, member nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Metode

2.2.1 Kandungan Zat Gizi Tanaman Pangan Pemenuhan kebutuhan karbohidrat dan protein tersebut dapat diperoleh dari tanaman pangan karena kandungan kedua zat gizi tersebut dalam tanaman pangan tergolong paling besar. Karbohidrat merupakan sumber utama energi bagi tubuh. Sementara itu, protein berfungsi sebagai zat pembangun dan sumber energi setelah karbohidrat. Selain sebagai sumber karbohidrat dan sumber protein, tanaman pangan mengandung zat gizi lainnya, seperti serat, lemak, dan air.

4

AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat. (Saaty, 2009). Proses hierarki adalah suatu model yang memberikan kesempatan bagi perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan dengan cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan darinya. Ada dua alasan utama untuk menyatakan suatu tindakan akan lebih baik dibanding tindakan lain. Alasan yang pertama adalah pengaruh-pengaruh tindakan tersebut kadangkadang tidak dapat dibandingkan karena sutu ukuran atau bidang yang berbeda dan kedua, menyatakan bahwa pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang saling bentrok, artinya perbaikan pengaruh tindakan tersebut yang satu dapat dicapai dengan pemburukan lainnya. Kedua alasan tersebut akan menyulitkan dalam membuat ekuivalensi antar pengaruh sehingga diperlukan suatu skala luwes yang disebut prioritas.

2. Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi inkonsentrasi sebagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan. 3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan. Metode “pairwise comparison” AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang diteliti multi obyek dan multi kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari tiap elemen dalam hierarki. Jadi model ini merupakan model yang komperehensif. Pembuat keputusan menetukan pilihan atas pasangan perbandingan yang sederhana, membengun semua prioritas untuk urutan alternatif. “Pairwaise comparison” AHP mwenggunakan data yang ada bersifat kualitatif berdasarkan pada persepsi, pengalaman, intuisi sehigga dirasakan dan diamati, namun kelengkapan data numerik tidak menunjang untuk memodelkan secara kuantitatif. 2.5.3 Kelemahannya antara lain : 1. Ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru. 2. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistic sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk.

2.5.1 AHP didasarkan atas 3 aksioma utama yaitu : 1. Aksioma Resiprokal yaitu Aksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah sebuah perbandingan berpasangan antara elemen A dan elemen B, dengan memperhitungkan C sebagai elemen parent, menunjukkan berapa kali lebih banyak properti yang dimiliki elemen A terhadap B, maka PC (EB,EA)= 1/ PC (EA,EB). Misalnya jika A 5 kali lebih besar daripada B, maka B=1/5A. 2. Aksioma Homogenitas yaitu Aksioma ini menyatakan bahwa elemen yang dibandingkan tidak berbeda terlalu jauh. Jika perbedaan terlalu besar, hasil yang didapatkan mengandung nilai kesalahan yang tinggi. Ketika hirarki dibangun, kita harus berusaha mengatur elemen-elemen agar elemen tersebut tidak menghasilkan hasil dengan akurasi rendah dan inkonsistensi tinggi. 3. Aksioma Ketergantungan yaitu Aksioma ini menyatakan bahwa prioritas elemen dalam hirarki tidak bergantung pada elemen level di bawahnya. Aksioma ini membuat kita bisa menerapkan prinsip komposisi hirarki.

3. METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pengumpulan Data 1. Studi Pustaka Studi pustaka adalah metode pengumpulan data dengan cara membaca buku atau majalah dan sumber lainnya yang berhubungan dengan masalah yang diteliti. 2. Studi Lapangan Studi lapangan adalah metode pengumpulan data dengan cara pengamatan langsung pada objek penelitian untuk mendapatkan data-data dengan cara sebagai berikut : a. Pengamatan (Observasi) Pengamatan adalah cara pengumpulan data yang dilakukan dengan mengamati obyek penelitian secara langsung. Data yang didapatkan dari metode observasi ini berupa prosedur sistem secara detail. b. Wawancara (Interview) Wawancara adalah cara pengumpulan data yang dilakukan dengan bertatap muka langsung atau tidak langsung dengan melakukan tanya jawab dengan responden.

2.5.2 Kelebihannnya metode AHP antara lain : 1. Struktur yang berhierarki sebagai konskwensi dari kriteria yang dipilih sampai pada sub-sub kriteria yang paling dalam. 5

c. Dokumentasi Metode pengumpulan data dengan cara mengambil membaca, mempelajari literature serta buku-buku yang berkaitan dengan penulisan tugas akhir ini

yang sedang berjalan, atau membangun sistem yang baru. Design Pada tahap desain sistem, dicari suatu solusi agar suatu sistem dapat menyelesaikan apa yang sudah didapat dari analisissistem. Pada tahap ini akan dilakukan desain yang meliputi : output, input, dan tampilan layar dari sistem, perangkat keras, perangkat lunak, basis data, telekomunikasi serta prosedur, dan bagaimana semua komponen bisa terhubung menjadi satu bagian Pembuatan Pada tahapan programming, akan dilakukan translasi dari desain yang sudah dirancang dilengkapi dengan informasi-informasi yang sudah tersedia menjadi berbentuk kode-kode komputer. Proses ini sangat memungkinkan memakan waktu yang cukup lama. Umumnya proses ini dikerjakan dalam tim dan dalam menulis program, digunakan teknik pemrograman terstruktur yang terdiri dari banyak modu. Testing Tahapan berikutnya merupakan tahapan testing atau sering disebut juga pengujian. Pada tahap ini, dilakukan pengecekan apakah program akan menghasilkan data yang sesuai dengan yang diminta dalam berbagai kondisi. Testing membutuhkan waktu yang lama serta harus dilakukan secara terus menerus secara bertahap. Implementation Tahapan implementasi merupakan tahapan penggunaan sistem yang baru untuk menggantikan sistem lama yang sedang berjalan

3.1.1 SDLC/Waterfall Penelitian ini menggunakan SDLC Waterfall sebagai bentuk pendekatan yang digunakan dalam proses pengembangan aplikasi. Alasan dipilihnya SDLC Waterfall ini karena banyak hal dari proses pengembangan aplikasi ini yang sesuai dengan konsep SDLC Waterfall. Proses pengembangan aplikasi dilakukan secara bertahap. Jika pada tahap tertentu ditemui hambatan, maka proses koreksi akan terjadi dan proses pengembangan aplikasi tersebut akan kembali ke tahap sebelumnya. Dan bila masalah sudah teratasi, maka perancang baru melanjutkan kembali ke tahap selanjutnya Survei Sistem Analisa Sistem Desain Sistem Pembuatan Sistem Testing Implementasi Sistem Gambar 3.1 SDLC/Weterfall

3.2 Analisis Data Menurut Nawawi (2009) teknik analisis data adalah proses yang berlangsung serentak. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan secara deskriptif kualitatif dan intepretatif untuk mendapatkan pemaknaan sesuai dengan kajian budaya. Pengolahan data dalam penelitian kualitatif. Selanjutnya, berikut ini disajikan langkah-langkah analisis data yang digunakan Miles dan Huberman(2008).

Survei Pada proses investigasi sistem, perancang aplikasi melakukan survei lapangan untuk mengetahui masalah apa saja yang terjadi dan memilih masalah mana yang cocok untuk diselesaikan. Dalam investigasi sistem, yang terpenting adalah mempelajari masalah yang akan diselesaikan. Mulai dari masalah teknis yang meliputi perangkat keras, perangkat lunak dan komponen lainnya yang dibutuhkan dalam merancang aplikasi untuk menyelesaikan masalah tersebut.

3.2.1 Reduksi Data Reduksi data diartikan sebagai proses pemilihan, pemusatan perhatian atau penyederhanaan, pengabstrakan, dan transformasi data kasar yang muncul dari catatan lapangan. Reduksi data merupakan suatu bentuk analisis yang menajamkan, menggolongkan, mengarahkan, membuang yang tidak perlu, dan mengorganisasi data sedemikian rupa sehingga dapat disimpulkan. Reduksi data dilakukan dengan cara membuat ringkasan, membuat data, menelusuri tema, dan membuat gugus-gugus. Proses transformasi ini akan berlangsung terus hingga laporan lengkap tersusun.

Analysis Analisis sistem merupakan proses pengidentifikasian masalah yang akan diselesaikan dengan menggunakan sistem informasi. Pada tahap ini, ditentukan masalahnya, dicari penyebab terjadinya masalah, merinci solusi yang mungkin dilakukan dan mengumpulkan informasi dalam rangka mencari solusi. Ada 3 cara yang mungkin diambil oleh organisasi dalam menyelesaikan suatu masalah, yaitu : tetap menggunakan sistem yang lama dan tidak mengubahnya, memodifikasi sistem 6

3.2.2 Penyajian Data Penyajian data merupakan upaya penyusunan sekumpulan informasi ke dalam suatu matrik atau konfigurasi yang mudah dipahami. Konfigurasi yang demikian ini akan memungkinkan adanya penarikan simpulan dan pengambilan tindakan. Kecenderungan kognitif manusia adalah menyederhanakan informasi yang kompleks ke dalam satuan bentuk yang dapat dipahami. Hal ini merupakan cara utama untuk menganalisis data kualitatif yang valid. Penyajian data ini bisa dengan matrik, grafik, atau bagan yang dirancang untuk menggabungkan informasi.

4.1.1 Diagram Konteks

Gambar 4.1.Diagram Konteks DFD adalah suatu gambaran grafis dari suatu sistem yang menggambarkan sejumlah bentuk simbol untuk menggambarkan bagaimana data mengalir melalui suatu proses yang saling berkaitan. Diagram ini menekankan pada proses alir data yang terjadi. DFD digunakan untuk menyajikan sebuah sistem atau perangkat lunak pada setiap tingkatan abstraksi. DFD dapat dipartisi kedalam tingkat yang merepresentasikan aliran informasi yang bertambah. DFD memberikan mekanisme bagi pemodelan fungsional dan pemodelan aliran informasi.

3.2.3 Menarik Simpulan Dari permulaan pengumpulan data, peneliti mulai mencari makna data yang telah terkumpul. Selanjutnya peneliti mencari arti dan penjelasannya, kemudian menyusun pola-pola hubungan tertentu ke dalam satu kesatuan informasi yang mudah dipahami dan ditafsirkan. Data yang terkumpul disusun ke dalam satuan-satuan, kemudian dikategorikan sesuai dengan rincian masalahnya. Data tersebut dihubungkan dan dibandingkan antara satu dengan yang lainnya sehingga mudah ditarik simpulan sebagai jawaban terhadap setiap permasalahan yang ada. Kegiatan analisis data merupakan proses siklus yang interaktif. Dalam hal ini peneliti melakukan reduksi data, menyajikan, dan menyimpulkan secara bersamaan yang akan berlanjut dan berulang terus-menerus.

4.1.2 DFD Level 0

3.2.4 Teknik Penyajian Hasil analisis data sesuai dengan permasalahan dan tujuan penelitian disajikan dalam bentuk formal dan informal. Dalam bentuk informal, yakni berupa uraian kalimat secara deskriptif yang menjelaskan semua aktivitas penelitian yang disusun secara sistematis dalam bentuk bab-bab. Selanjutnya, dalam bentuk formal, yakni dapat berupa tabel, yaitu pendeskripsian tentang data hasil penelitian, baik berupa angka maupun kata-kata; berupa gambar, yaitu visualisasi yang melukiskan segala sesuatu yang berkaitan dengan penelitian. Penyajian data dibuat secara sistematis dan efisien sehingga mudah dipahami, di samping dapat memberikan penjelasan yang optimal kepada pembaca. 4. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 4.1 Perancangan Pada tahapan perancangan yang akan dilakukan adalah penganalisisan, pembuatan desain program decision support system dalam menentukan tanaman pangan kates unggulan dari tahap perancangan, implementasi dan pembahasan

Gambar 4.2 DFD Level 0

7

1. Perbandingan Berpasangan 2. Normalisasi Kriteria 3. Prioritas Global

4.2 Implementasi 4.2.1 Imput Kriteria Tanah

A. Perbandingan Pasangan Pada matriks ini akan dilakukan perbandingan antar-sub kriteria dengan memasukkan angka- angka penilaian berdasarkan data-data yang ada, dimana dua sub kriteria yang sama pentingnya diberi nilai 1. Kemudian dilanjutkan dengan menghitung normalisasi bobot dari masing-masing subkriteria dengan membagi nilai masing-masing sel pada matriks terhadap jumlah totalnya. Berikut perbandingan sub-sub kriteria Agroklimat:

Gambar 4.3 Input Kriteria Tanah 4.2.2 Input Kriteria Kualitas

Tabel 4.1: Perbandingan Berpasangan Kriteria Agroklimat

Gambar 4.4 Input Kriteria Kualitas Tabel 4.2: Normalisasi Bobot Kriteria Agroklimat 4.3 Pembahasan 4.3.1 Perumusan Sebuah Hirarki Dengan menggunakan AHP, permasalahan dapat dirumuskan dalam sebuah hierarki :

Perbandingan Berpasangan sub-subkriteria Pasca Panen : Tabel 4.3: Normalisasi Kriteria Pasca Panen

Tabel 4.4: Normalisasi Bobot kriteria Pasca Panen

Gambar 2. Hirarki Keputusan 1. Perhitungan Matriks Dari hirarki tersebut dibuat perhitungan menggunakan AHP, yaitu dengan memasukkan kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif yang ada untuk diperbandingkan satu dengan yang lainnya. Perbandingan-perbandingan dilakukan menggunakan matriks dengan 3 tahapan yaitu : 8

Untuk memastikan konsistensi dari angka yang dimasukkan ke dalam matriks, dapat digunakan rumus :

Tabel 4.7 Normalisasi Bobot Proritas Lokal dan Global Algoritma

Tabel 4.8 Prioritas Lokal dan Global Pasca Panen Kriteria B1 B2 B3 Bobot 0.074 0.282 0.643 X Kates Bangkok 0.070 0.074 0.068 Y Kates Tailand 0.325 0.283 0.274 Z Kates Kalifornia 0.603 0.643 0.657 Total 1.000 1.000 1.000

1. Nilai λ diperoleh dari jumlah entri dibagi dengan bobot , dimana nilai bobot diinput berdasarkan garis simetris matriks normalisasi kriteria agroklimat. 2. CI = Consistency Index. 3. CR = Consistency Ratio. 4. RI = Ratio Index. Nilai untuk RI telah ditetapkan yaitu :

Tabel 4.9 Normalisasi Bobot Proritas Lokal dan Global Algoritma Pasca Panen

Tabel 5.5: Nilai R1

Setelah membuat matriks prioritas local dan global, selankutnya nilai-nilai bobot dari matriks tersebut dikumpulkan dan dijumlahkan, sehingga akan dapat nilai akhir dari penggunaan matriks AHP untuk memecahkan permasalahan pemilihan tanaman pangan unggulan di pekon Talagening. Berikut matrik hasil akhir.

B. Prioritas Global Setelah semua matriks perbandingan untuk level tiga selesai diisi dan diolah maka didapatkan bobot semua prioritas lokal. Langkah berikutnya adalah melakukan operasi perkalian antara matriks yang memuat prioritas lokal tersebut sehingga akhirnya akan menghasilkan suatu prioritas global. Matriks Prioritas Lokal dan Global berisi bobotbobot dari tiap sub kriteria yang didapat dari matriks Normalisasi Bobot pada tahapan Perbandingan Berpasangan. Selain bobot tiap sub kriteria, matriks Prioritas Lokal dan Global juga berisi bobot-bobot dari tiap alternatif terhadap tiap sub kriteria, yang diperoleh dari matriks Normalisasi Kriteria pada tahapan kedua (tahapan Normalisasi Kriteria). Setelah memasukkan bobot ke dalam matriks, selanjutnya kembali dibuat matriks Normalisasi Bobot untuk Prioritas Lokal dan Global tiap kriteria. Normalisasi Bobot ini didapat dengan melakukan perhitungan perkalian kepada tiap sel alternatif pilihan terhadap bobot nya masing-masing berdasarkan bobot tiap sub kriteria.

Tabel 4.10 Hasil Akhir Tanaman Pangan Unggulan Kriteria A Bobot P Kates Bangkok

Total

Kates Bangkok

Kates Tailand

Kates Kalifprnia

0.094 0.070 0.164

0.229 0.280 0.509

0.676 0.649 1.325

Matriks diatas menunjukkan bahwa kates merupakan tanaman pangan unggulan dengan memproleh nilai sebesar 1.3.25, disusul dengan kates tailand mempunyai urutan kedua dengan nilai sebesar 0.509 dan kates Bangkok mempunyai urutan ketiga dengan mendapat nilai sebesar 0.164. 5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan uraian diatas, penulis menyimpulkan bahwa: Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan salah satunya adalah dapat menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi, persoalan yang akan diselesaikan diuraikan menjadi kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi sebuah hirarki. Dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy

Tabel 4.6 Prioritas Lokal dan Global Algoritma

9

Process (AHP), kita dapat membuat dan mengembangkan sistem pendukung keputusan. Dalam usaha peningkatan produksi Tanaman Pangan Kates Unggulan dilakukan upaya antara lain dengan penggunaan Tanaman Pangan Kates Unggulan bermutu tinggi. Karena penggunaan benih unggul merupakan salah satu faktor yang berpengaruh dalam produktifitas usaha tani kates. Namun kurangnya pengertian petani terhadap manfaat benih bermutu sehingga petani cenderung membuat benih sendiri tanpa memperhatikan kualitasnya. Dengan adanya (DSS/SPK) sistem pendukung keputusan pemilihan Tanaman Pangan Kates Unggulan yang menggunakan metode AHP, para petani dapat memiliki panduan dan menjadi lebih mudah dalam memilih kates yang bagus untuk penanaman kates mereka. Sehingga dapat meghasilkan produksi Tanaman Pangan Kates Unggulan yang berkualitas baik.

DAFTAR PUSTAKA Budidaya 8 Jenis Tanaman Pangan Unggul oleh Ir. Purwono, MS dan Ir Heni Purnawati, M.Sc.Agr, Penerbit Swadaya, Cetakan VI Jakarta 2011 Kosasi, S. 2008. Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System). Departemen Pendidikan Nasional, Pontianak. Mann dan Watson. 2008, Sistem Penunjang Keputusan / DSS. Yogyakarta : Andi Menurut Nawawi. 2009. Yogyakarta: Andi

Teknik Analisis Dat.

Saaty, 2009. Pengertian Metode AHP. Yogyakarta : Andi Turban. 2010. Perbedaan Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar dan Sistem Informasi Manajemen – Pertemuan 2. Diakses dari http://y0g4ajust.wordpress.com , pada 9 Desember 2012.

5.2. Saran-Saran Penulis ingin memberikan beberapa saran yang mungkin berguna untuk Kelompok tani Pekon Talagening antara lain sebagai berikut: 1. Program yang telah dibuat dapat dimodifikasi supaya dapat menyelesaikan berbagai kasus dalam ruang lingkup sistem DSS. Terutama untuk kriteria dan sub kriteria bisa ditambahkan secara manual dan dapat ditampilkan informasinya untuk perhitungan analisa kriteria. 2. Penulisan kode program bisa dilakukan dalam bahasa pemrograman komputer yang lain.

Thomas L. 2009. Penjelasan Yogyakarta : Andi

10

Metode

AHP.

STMIK Pringsewu 2014/2015