SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) PEMILIHAN TANAMAN PANGAN BERDASARKAN KONDISI TANAH...
Transcript of SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) PEMILIHAN TANAMAN PANGAN BERDASARKAN KONDISI TANAH...
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) PEMILIHAN
TANAMAN PANGAN BERDASARKAN KONDISI TANAH MENGGGUNAKAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
SKRIPSI
Untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Komputer
Disusun oleh: Ningsih Puji Rahayu 125150218113015
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BRAWIJAYA
MALANG 2017
PENGESAHAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK)PEMILIHAN TANAMAN PANGAN PADA
SUATU LAHAN BERDASARKAN KONDISITANAH DENGAN METODE PROMETHEE
SKRIPSI
Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
memperoleh gelar Sarjana Komputer
Disusun Oleh :
Ningsih Puii RahaYu
NIM: 125150218113015
Skripsi initelah diuiidan dinyatakan lulus pada
15 Agustus 2017
Telah diperiksa dan disetuiui oleh:
Dosen Pembimbing ll
NIP: 19740805 200112 1 001NIK: 20110277@142WL
ffid.?T
szrosrs 200312 1 001 gltr
PERNYATAAN ORISI NALITAS
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa sepanjang pengetahuansa,ya, di dalam naskah skripsi ini tidak terdapat karya ilmiah yang pernah diajukan: eh orang lain untuk memperoleh gelar akademik disuatu perguruan tinggi, dan:iCak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang,ain, kecuali yang secara tertulis disitasi dalam naskah ini dan disebutkan dalamdaftar pustaka.
Apabila ternyata didalam naskah skripsi ini dapat dibuktikan terdapat unsur-unsur plagiasi, saya bersedia skripsi ini digugurkan dan gelar akademik yang telahsaya peroleh (sarjana) dibatalkan, serta diproses sesuai dengan peraturanperundang-undangan yang berlaku (UU No. 20 Tahun 2003, Pasal 25 ayat 2 danPasal 70).
Malang, 4 Agustus 2017
#5ilE?rl e, nf.*#1*",'nily{ffi6&oo &r l'fNA$ RrBun-irptA=H g$E
Ninesih Puii Rahavu
NIM: 125150218113015
ill
m!
iv
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah swt yang telah melimpahkan rahmat serta hidayahnya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Pangan Berdasarkan Kondisi Tanah Menggunakan Metode ELECTRE dan TOPSIS. yang diajukan untuk menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Strata Satu Jurusan Informatika.
Selesainya penulisan skripsi ini tidak terlepas dari peran serta berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak Wayan Firdaus Mahmudy, S.Si., M.T., Ph.D, selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer.
2. Ibu rekyan regasari mardi putri, S.T,M.T. dan Bapak Agus Wahyu Widodo, S.T,M.Cs. selaku dosen pembimbing penulis yang dengan sabar memberikan kritik, saran, serta arahan yang baik dalam proses pengerjaan skripsi ini.
3. Seluruh Bapak dan Ibu Dosen yang mengajar di Program Studi Informatika / Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang.
4. Dinas pertanian klaten yang telah membantu memberikan data dalam skripsi ini .
5. Bapak, ibuk dan adek yang selalu memberikan dukungannya dalam penyelesaian skripsi ini
6. Mas iwhan mei afdanu yang selalu memberikan dukungan serta semangatnya untuk secepatnya menyelesaikan skripsi ini.
7. Teman – teman yang selalu memberikan dukungan dan semangat untuk penyelesaian skripsi ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan rahmat dan karunia-Nya kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih banyak terdapat kekurangan. Untuk itu penulis menyampaikan permohonan maaf sebelumnya, serta sangat diharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun dalam penyempurnaan di masa mendatang.
Malang, 03 agustus 2017
Penulis
Ningsihpujirahayu
v
vi
ABSTRAK
Negara indonesia merupakan negara dengan letak geografis yang sangat
strategis, hal ini sangat menguntungkan bagi warga negara karena hampir semua
tanaman dapat ditanam di indonesia. Terutama adalah tanaman pangan. tanaman
pangan adalah tanaman yang sangat penting untuk peran hidup makhluk hidup
khususnya manusia. diantara tanaman pangan adalah padi, jagung, kacang tanah,
kedelai, keempat tanaman ini memiliki peranan yang sangat penting untuk
ketahanan pangan nasional.di setiap daerah di indonesia memiliki jenis tanah yang
berbeda - beda dan pasti kecocokan untuk pertanaman berbeda juga. dari empat
tanaman pangan yaitu padi, jagung , kacang tanah dan kedelai. akan dicocokan
dengan dua belas kriteria tanah yaitu temperatur ( c ), curah hujan (mm),
kelembabpan (%), drainase, tekstur, kedalaman tanah (cm), ketebalan gambut
(cm), ph h2o, salinitas dS/m, alkalinitas %, kedalaman sulfidik (cm), lereng (%). dari
12 kriteria itu akan dicocokan dengan kondisi tanah yang ada diaerah klaten.
dengan cara mencocokan kesesuaian lahan berdasarkan kriteria tersebut maka
akan lebih mempermudah petani dalam menentukan tanaman pangan apa yang
cocok untuk daerah tersebut dengan begitu maka hasil pertanian akan lebih
meningkat
Metode electre dan topsis merupakan metode analisis pengambilan
keputusan multikriteria, electre didasaran pada konsep outrangking dengan
menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif berdasarkan setiap
kriteria yang sesuai. Pada penelitian ini mengapa menggunakan metode electre
karena pada metode electre sangat cocok digunakan pada kasus yang memiliki
banyak kriteria dan alternatif. akurasi yang didapatkan adalah 85,714% dengan
menggunakan 28 data.
Kata kunci : kriteria tanaman pangan, electre, topsis
Abstract
Indonesia is a country with a very strategic geographical location, it is very
beneficial for citizens because almost all plants can be planted in Indonesia.
Especially the food crop. Food crops are plants that are very important for the role
of living creatures, especially humans. Among the food crops are rice, corn,
peanuts, soybeans, these four plants have a very important role for national food
security. In every region in Indonesia have different types of soil and certainly the
fit for different crops as well. From four food crops namely rice, corn, peanuts and
soybeans. (Cm), peat thickness (cm), ph h2o, salinity dS / m, alkalinity% of the soil,
, Depth of sulfidation (cm), slope (%). Of the 12 criteria that will be matched with
existing soil conditions klaten. By matching the suitability of the land based on
these criteria it will be easier for farmers in determining what food crops are
suitable for the area so then the agricultural output will be increased
vii
Electre and topsis method is a multicriteria decision-making analysis
method, electre is based on the concept of outrangking by using pairwise
comparison of alternatives based on each appropriate criteria. In this study why
use the electre method because the electre method is very suitable for use in cases
that have many criteria and alternatives. The accuracy is 85.714% using 28 data.
Keywords : electre , topsis
viii
DAFTAR ISI
PENGESAHAN ........................................................................................................... ii
PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................................................... iii
DAFTAR ISI ............................................................................................................. viii
BAB I ........................................................................................................................ 1
PENDAHULUAN ....................................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang ............................................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah ......................................................................................... 2
1.3 Tujuan ............................................................................................................ 2
1.4 Manfaat ......................................................................................................... 2
1.5 Batasan Masalah ........................................................................................... 2
1.6 Sistematika Pembahasan............................................................................... 2
BAB II ....................................................................................................................... 4
LANDASAN KEPUSTAKAAN ...................................................................................... 4
2.1 Kajian Pustaka........................................................................................... 4
2.2 Kesesuaian Lahan Dan Kondisi Tanah ...................................................... 5
2.2.1 Kesesuaian Lahan .............................................................................. 5
2.1 Jenis Tanaman Pangan Dan Kondisi Tanah ............................................ 13
2.3 Persyaratan Tumbuh Tanaman .............................................................. 15
2.4 Pengambilan Keputusan ......................................................................... 16
2.5 Pengertian Multiple AtributE Decicion Making (MADM) ....................... 18
2.6 ELECTRE (ellimination and choice translation reality) ........................... 19
2.7 Technique for order performance by similarity to idea solution (TOPSIS)
22
2.8 Akurasi .................................................................................................... 24
BAB III .................................................................................................................... 25
METODOLOGI ........................................................................................................ 25
3.1 Penentuan Obyek ................................................................................... 25
3.2 Studi Literartur ....................................................................................... 25
3.2.1 Pengumpulan Data ............................................................................. 26
3.4 Perancangan Sistem ............................................................................... 28
3.5 Perancangan Pengujian .......................................................................... 29
ix
3.6 Pengambilan Kesimpulan ....................................................................... 29
BAB IV PERANCANGAN SISTEM ............................................................................ 30
PERANCANGAN ..................................................................................................... 30
4.4 Manual Implementasi .................................................................................. 70
1.4.1 Halaman Login ................................................................................. 71
1.4.2 Halaman Utama user IT Service ...................................................... 72
1.4.3 Halaman Tambah Data atau Ubah Data User ................................. 72
1.4.4 Halaman Utama user ...................................................................... 73
4.1.5 Halaman Data Kriteria & Bobot ............................................................ 74
4.1.6 Halaman Utama (Anggota) .................................................................. 74
BAB V ..................................................................................................................... 76
5.4.3 Algoritma Himpunan Concordance dan Discordance .............................. 80
5.5 SPESIFIKASI USER INTERFACE ............................................................. 97
BAB VI .................................................................................................................. 102
PENGUJIAN .......................................................................................................... 102
6.1 Pengujian Akurasi Hasil Akhir .................................................................... 102
6.1.1 Skenario pengujian akurasi hasil akhir ............................................... 102
6.1.2 Analisis Hasil Akurasi Hasil Akhir ........................................................ 105
6.2 Pengujian Bobot Kriteria Terhadap Hasil Akhir ......................................... 106
6.3.1 Skenario pengujian bobot kriteria ...................................................... 106
a. Uji bobot normal pada tanaman jagung .................................................. 106
BAB VII ................................................................................................................. 143
PENUTUP ............................................................................................................. 143
7.1KESIMPULAN .............................................................................................. 143
7.2 SARAN ................................................................................................... 143
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................ 144
Lampiran 1. Persyaratan tumbuh tanaman ........................................................ 145
Lampiran 2. Hasil pengujian akurasi ................................................................... 150
Lampiran 3. Hasil pengujian Bobot kriteria......................................................... 153
Lampiran 4. Hasil wawancara ............................................................................ 159
x
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Kajian pustaka......................................................................................... 4
Tabel 2. 2 Kualitas dan karakteristik lahan sebagai parameter yang digunakan
dalam evaluasi lahan ............................................................................................... 6
Tabel 2.3 Klasifikasi kedalaman tanah .................................................................. 10
Tabel 2.1.1 Kelas kesesuaian lahan.........................................................................4
Tabel 2.2.1 Kelas kesesuaian lahan.........................................................................7
Tabel 2.2.2.1 Bentuk wilayah dan lereng................................................................7
Tabel 2.4 Klasifikasi drainase.................................................................................10
Tabel 2.5 Klasifikasi tekstur tanah ........................................................................10
Tabel 2.6 Klasifikasi bahan kasar ..........................................................................10
Tabel 2.7 Klasifikasi kedalaman tanah...................................................................10
Tabel 2.8 Klasifikasi ketebalan gambut.................................................................10
Tabel 2.9 Klasifikasi tingkat bahaya erosi..............................................................11
Tabel 2.10 Klasifikasi kemasaman tanah...............................................................11
Tabel 3.2.2 Kualitas lahan.....................................................................................26
Tabel 3.3.2.3 Jenis tanaman pangan.....................................................................26
Tabel 3.3 Analisi kebutuhan..................................................................................27
Tabel 4.3 Bobot kriteria jagung.............................................................................53
Tabel 4.3.7 Bobot kriteria ternormalisasi..............................................................54
Tabel 4.3.8 Matrik concordance............................................................................57
Tabel 4.3.9 Matrik discordance.............................................................................59
Tabel 5.2 Spesifikasi perangkat lunak...................................................................69
xi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Empat elemen roadmap.....................................................................16
Gambar3.1 Flowchart perancangan proses...........................................................25
Gambar 3.4 Perancangan sistem...........................................................................28
Gambar 4.1 Perancangan sistem...........................................................................31
Gambar 4.2 Flowchart model komputasi...............................................................34
Gambar 4.3Flowchart normalisasi electre.............................................................35
Gambar 4.4 Pembobotan matrik normalisasi........................................................36
Gambar 4.5 Himpunan concordance.....................................................................37
Gambar 4.6Himpunan discordance.......................................................................38
Gambar 4.7 Matrik concordance...........................................................................39
Gambar 4.8Matrik discordance.............................................................................40
Gambar 4.9Dominan concordance........................................................................41
Gambar 4.10Dominan dicsordance.......................................................................42
Gambar 4.11 Matrik agregat dominan...................................................................43
Gambar 4.12 Matrik alternatif...............................................................................44
Gambar 5.1 Implementasi sistem..........................................................................68
Gambar 5.1.1.1Managemen member...................................................................91
Gambar 5.1.1.2 Proses perhitungan......................................................................91
Gambar 5.1.1.3 Himpunan concordance...............................................................92
Gambar 5.1.1.4Himpunan discordance.................................................................92
Gambar 5.1.1.5 Matrik concordance.....................................................................94
Gambar 5.1.1.6Matrik discordance.......................................................................94
Gambar 5.1.1.7 Matrik dominan concordance......................................................96
Gambar 5.1.1.8Matrik dominan discordance........................................................96
Gambar 5.1.1.9 Matrik agregat dominan...............................................................97
Gambar 5.1.1.10 Nilai preferensi...........................................................................98
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Negara indonesia merupakan negara dengan letak geografis yang sangat strategis,
hal ini sangat menguntungkan bagi warga negara indonesia karena hampir semua
tanaman dapat ditanam di indonesia. Terutama adalah tanaman pangan, karena tanaman
pangan memiliki peranan sangat penting dalam rangka meningkatkan ketahanan pangan
pangan nasional, kontribusi komuditas tanaman pangan seperti (padi,jagung,kacang –
kacangan, mbi-umbian). Upaya pengelolaan tanaman pangan secara terpadu perlu
diterapkan di dalam kegiatan bertani guna meningkatkan produktifitas hasil tanaman
pangan (baik dari segi kualitas dan kuantitas) dari tahun ketahun yang semakin tinggi.
Salah satu faktor yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman pangan adalah kondisi
tanah tanah, kondisi tanah menjadi masalah terpenting dalam penanaman tanaman
pangan, karena tidak semua tanaman cocok dengan kondisi tanah pada suatu daerah.
Dalam pemilihan tanaman pangan berdasarkan kondisi tanah ini adalah salah satu
cara untuk meningkatkan produktivitas dengan mengetahui pengetahuan tentang
kesesuaian tamaman pada kondisi lahan. Dengan mengetahui faktor – faktor tentang
kesesuaian jenis tanaman pangan dengan kondisi lahan maka akan membantu dalam
meningkatkan produktivitas saat panen dan mengurangi masalah gagal panen yang saat
ini sering terjadi. Masalah gagal panen biasanya terjadi karena petani tidak
memperhatikan kondisi lahan, kondisi tanah akan berubah dengan pengaruh iklim
kemudian tanah tidak akan bagus jika selalu ditanami dengan jenis tanaman yang sama
pada dua atau lebih periode tanam. Dengan aplikasi ini diharapkan dapat membantu
petani saat paska panen, dengan menghimpun beberapa data tentang faktor – faktor
kesesuaian antara jenis tanaman dan kondisi lahan dengan cepat dan flesibel. Karena jika
manual petani akan merasakan kesulitan dalam penentuannya dengan melihat banyaknya
kriteria dan alternatif maka pada aplikasi ini akan memudahkan petani dalam
menentukan pemilihan tanaman pangan yang cocok sesuai dengan kondisi lahan pada
daerah mereka masing – masing.
Untuk mengatasi permasalahan di atas maka di penelitian ini dibangun sistem
pendukung keputusan, sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang mampu
memberikan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk
masalah yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstuktur. Dimana tak seorangpun
tau secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban,2001). Dengan sistem
pendukung keputusan ini akan mempermudah petani mengetahui tanaman apa yang
cocok sesuai dengan kondisi tanah pada daerah akan yang mereka tanami. Pada sistem
pendukung keputusan ini menggunakan metode electre dan topsis, metode electre
adalah metode analisis pengambilan keputusan multikriteria, electre didasaran pada
konsep outrangking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif
berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Pada penelitian ini mengapa menggunakan
metode electre karena pada metode electre sangat cocok digunakan pada kasus yang
memiliki banyak kriteria dan alternatif.
Berdasarkan uraian permasalahan diatas maka sistem pendukung keputusan
pemilhan tanaman pangan berdasarkan kondisi tanah menggunakan metode electre
dapat mempermudah petani untuk memilih tanaman apa yang cocok sesuai dengan
kondisi tanah pada daerah mereka saat itu. Dengan begitu akan meningkatkan
produktifitas pada masa panen dan mengurangi masalah gagal panen.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka dapat dirumuskan permasalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah : 1. Bagaimana menerapkan metode electre dan topsis untuk pemilihan tanaman
pangan yang cocok sesuai dengan kriteria kondisi tanah yang dimasukan.
2. Bagaimana pengaruh bobot kriteria dalam proses pemilihan tanaman pangan pada suatu lahan?
1.3 Tujuan
Menerapkan metode electre dan topsis untuk pemilihan jenis tanaman pangan yang sesuai dengan kondisi tanah sehingga mempermudah dinas pertanian dalam melakukan penyuluhan terhadap petani saat paska panen sehingga dapat meningkatkan produktifitas saat panen.
1.4 Manfaat
1. Dapat memudahkan dinas pertanian dalam menentukan tanaman pangan apa yang cocok sesuai dengan kondisi tanah dan apa yang dibutuhkan oleh pasar pada saat itu.
2. Dapat membantu menaikan produksi hasil pertanian pada kabupaten klaten
1.5 Batasan Masalah
Untuk memberikan ruang lingkup yang jelas terhadap suatu penelitian, maka dibuat batasan-batasan permasalahan, yaitu : 1. Tempat penelitian dilakukan di dinas pertanian Klaten.
2. Data yang diambil dari dinas pertanian klaten adalah tentang kondisi tanah.
3. Keluaran dari sistem ini berupa informasi tentang kesesuaian tanaman pangan berdasarkan kondisi tanah
1.6 Sistematika Pembahasan
Sistematika penulisan laporan skripsi ini disesuaikan dengan tata cara penulisan skripsi program studi Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Brawijaya.
Bab I Pendahuluan
Bab ini berisi gambaran umum penelitian skripsi tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan manfaat, batasan masalah, dan sistematika penulisan.
Bab II Tinjauan Pustaka Bab ini berisi tentang penelitian terdahulu yang menjadi landasan dan mendukung pembuatan skripsi yaitu berupa referensi dan teori mengenai rekomendasi pemilihan tanaman pangan berdasar kondisi tanah pada suatu lahan dan contoh perhitungan menggunakan metode electre dan topsis .
Bab III Metode Penelitian Bab ini menguraikan tentang metode penelitian yang membahas tentang gambaran sistem yaitu berupa analisis kebutuhan, implementasi sistem, pengujian dan analisis,
Bab IV Perancangan dan Implementasi Bab ini membahas tentang implementasi (hasil perancangan sistem
yang diimplementasikan dalam program aplikasi) yaitu berupa proses implementasi dari perancangan aplikasi, lingkungan implementasi (sistem operasi, perangkat keras dan Bahasa pemrograman yang digunakan) dan implementasi antar muka sistem.
Bab V Pengujian dan Analisis Bab ini berisi tentang pengujian dan analisis terhadap aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Rekomendasi pemilihan Tanaman Pangan berdasar kondisi tanah Pada Suatu Lahan Dengan Metode electre dan topsis.
Bab VI Penutup Bab ini berisi kesimpulan dan saran atas hasil perancangan sistem terintegrasi yang terkait langsung dengan topik dan permasalahan yang dibahas, yaitu pembuatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Rekomendasi pemilihan Tanaman Pangan berdasar kondisi tanah Pada Suatu Lahan Daerah Di Kab.Klaten Dengan Metode electre dan topsis.
BAB II
LANDASAN KEPUSTAKAAN
2.1 Kajian Pustaka Kajian pustaka pada penelitian ini adalah membandingkan dan
mengembangkan dua penelitian yang diusulkan dengan penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya dilakukan untuk Menentukan, Rekomendasi peserta didik baru yang diterima dalam bentuk perangkingan secara ascending dan Rekomendasi bahan dasar obat alternatif yang terangkir dari yang baik hingga tidak baik. Analisa perbandingan dari metode yang digunakan pada penelitian sebelumnya ditunjukkan pada Tabel 2.1.
Tabel 2. 1 Kajian pustaka
No Judul Object dan input Metode (proses)
Hasil (output)
1. Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan peserta didik baru smp menggunakan metode electre dan topsis
- Nilai rata – rata tes tlis
- Nilai rata rata raport
- Prestasi akademik
- Prestasi non akademik
- Wawancara peserta didik
- Wawancara orang tua
Menggunakan metode electre dan topsis
Rekomendasi peserta didik baru yang diterima dalam bentuk perangkingan secara ascending
2. Pemilihan tanaman pangan unggulan kotamadya cilegon
- Suhu
- Kelembaban udara
- Jenis tanah
- Curah hujan
- Luas lahan
- Agroklimat
- Jumlah panen
- Produksi
Menggunakan metode ahp
Yaitu dengan mencari nilai bobot terbesar dan nilai bobot terbesar adalah menjadi unggulan
3. Sistem pendukung keputusan untuk pemilihan bahan dasar obat alternatif dengan e;ectre dan topsis
- Jenis penyakit
- Nilai bobot tiap kriteria
- Bilai kriteria tiap alternative
Menggunakanmetode eectre dan topsis
Rekomendasi bahan dasar obat alternatif yang terangkir dari yanf baik hingga tidak baik
2.2 Kesesuaian Lahan Dan Kondisi Tanah
2.2.1 Kesesuaian Lahan
Kesesuaian lahan adalah kecocokan suatu lahan untuk penggunaan tertentu, sebagai contoh lahan untuk irigasi , tambak , pertanian tanaman tahunan atau pertanian tanaman semusim. Lebih spesisfik lagi kesesuaian lahan tersebut ditinjau dari sifat – sifat fisik lingkungannya, yang terdiri atas iklim, tanah , topografi, hidrologi atau drainase yang sesuai untuk usaha tani atau komodisas tertentu yang produktif
Kesesuaian lahan dalam pertanian tanaman sangat berpengaruh terhadap produktivitas tanaman, dalam hal ini tanah merupakan salah satu faktor terpenting yang mempengaruhi penggunaan lahan yang lebih atau kurang sesuai.
Untuk menunjang lahan yang sesuai maka harus diamati jenis tanah pada suatu lahan dan membandingkan tanah dengan lahan lain, maka akan tampak perbedaan profil tanahnya seperti keadaan tanah, sifat horizon tnah, warna , tektir tanah , susunan tanah dan lain – lain , adanya perbedaan tersebut akan menimbulkan potensi untuk setiap tanah dalam pengembangan suatu tanaman atau komoditas tertetu
Maka dari perbedaan tersebut untuk mengetahui tingkat kesesuaian lahan dilakukan evaluasi lahan, evaluasi lahan dilakukan dengan proses penilaian sumber daya lahan untuk tujuan tertentu dengan menggunakan pendekatan yang sudah teruji . hasil evaluasi lahan akan memberikan informasi dan arahan penggunaan lahan yang sesuai dengan keperluan.
2.2.1.1 Kesesuaian Lahan
Kelas kesesuaian lahan ditentukan berdasarkan kriteria yang diberikan tabel
Tabel 2. 1.1 Kelas kesesuaian lahan
Kelas kesesuaian lahan Kriteria
S1 : Sangat baik Lahan tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti, nyata terhadap penggunaan secara berkelanjutan, atau faktor pembatas bersifat minor
dan tidak akan berpengaruh terhadap prduktivitas lahan secara nyata
S2 : Cukup sesuai Lahan mempunyai faktor pembatas, dan faktor pembatas ini akan berpengaruh terhadap produktvitasnya, memerlukan tambahn masukan input. Pembatas tersebt biasanya dapat diatasi oleh petani itu sendiri
S3 : Susuai marginal Mempunyai faktor pembatas yang berat, memelurkan tambahan masukan yang banyak untuk menjaga di golongan s2, memerlukan bantuan campur tangan dari pihak swasta.
N : Tidak sesuai Tidak sesuai mempunyai faktor pembatas yang sangat berat dan sangat sulit untuk diatasi
2.2.1 Karakteristik Lahan
Karakteristik lahan adalah sifat lahan yang dapat diukur atau diestemasi. Contoh lereng, curah hujan, tekstur tanah, kapasitas air tersedia, kedalaman efektif dan sebagainya.
Setiap satuan peta lahan yang dihasilkan dari kegiatam survei karakteristiknya diuraikan dan dirinci yang mencangkup keadaan fisik lingkunan dan tanahnya data yang diinteperennsikan untuk komusidas tertentu.
Seperti yang telah diuraikan karakteristik lahan yang ada bisa diestemasi atau diukur secara langsung dilapangan , tetapi pada umumnya ditetapka pada kualitas dan karakteristik lahan.
Hubungan antara kualitas dan karakterstik lahan diberikan pada tabel 2.2
Tabel 2.2 Kualitas dan karakteristik lahan sebagai parameter yang digunakan dalam evaluasi lahan
Tabel 2. 2 kualitas dan karakteristik lahan sebagai parameter yang digunakan dalam evaluasi lahan
Kualitas lahan Karakteristik lahan
Temperatur Temperatur rata – rata (c)
Ketersediaan air Curah hujan (mm), kelembabpan (%)
Ketersediaan oksigen (oa) Drainase
Gambut Ketebalan (cm), jika ada sisipn bahan mineral kematangan
Retensi hara (nr) KTK liat (cmol/kg), kejenuhan basa (%), ph C organik (%)
Toksisitas (xc) Salinitas
Soditas Alkalinitas
Bahaya sulfidik Kedalaman sulfidik
Bahaya erosi Kedalaman sulfidik
Bahaya banjir Genangan
Penyiapan lahan Bantuan dipermukaan (%)
Karakteristik lahan erat kaitannya untuk keperluan evaluasi lahan dapat dikelompokan ke dalam 3 faktor utama yaitu topografi , tanah dan iklim. Karakteristik lahan tersebut terutama ( topo grafi dan tanah ) merupakan unsur pembentuk satuan peta tanah.
2.2.2.1 Topografi
Topografi yang mempengaruhi perkembangan pembentukan profil tanag dalam evaluasi lahan adalah .
1. Topografi mempengaruhi jumlah curah hujan terabsorsi dan penyimpanan dalam tanah
2. Topografi mempengaruhi tingkat perpindahan tanah oleh absorsi
3. Topografi mempengaruhi arah gerakan gerakan bahan – bahan dalam suspense atau larutan dari sati tempat ketempat lain.
Topografi mempertimbangakn bentuk wilayah (relief ) atau lereng dan ketinggian tempat atas permukaan laut. Relief berhububgan erat faktor pengelolaan lahan dan bahaya erosi. Sedangkan faktor ketinggian temat diatas permukaan laut berkaitan dengan syarat tumbuh tanaman yang berhubungan dengan temperatur udaea dan radiasi matahari. Relief kelas disajikan pada tabel.
Tabel 2.2.2.1 Bentuk wilayah dan kelas lereng
Relief Lereng (%)
Datar <3
Berombak / melandai 3-8
Bergelombang 8-15
Berbukit 15-30
Bergunung 30-40
Bergunung curam 40-60
Ketitinggian tempat berpengaruh di dalam kesesuaian tanaman terhadap lahan yang berkaitan dengan temperetur dan radiasi matahari. Sebagian besar wilayah klaten terletak pada ketimggma 100-200 mdpl 56 (%). Diidkuti denga ketinggina 2002-400 mdpl (22,3%) dan ketinggian <100 m (11,24%) . Temperatur semakin menurun jika berada pada lahan dengan ketimgiima dan semakin tiggi demikan dengan radiasi matahari cenderung semakin menurun dengan semakin tinggi dari permukaan laut.
2.2.2.2 Iklim
Perkembangan profil tanah sangat dipengaruhi iklim, terutama curah hujan dan temperatur, kedua faktor ini menentukan reaksi – reaksi kimia dan sifat fisik didalam tanah, yang mengakibatkan iklim sering kali menjadi faktor yang mendominasi pembentukan tanah.
Besarnya curah hujan dikabupaten klaten bervariasi dari tahun ketahun namun secara umum ada kecenderungan jumlah curah hujan yang menurun. Curah hujan rata – rata 1.731 mm/tahun. Kabupaten klaten termasuk darah yang beriklim kering dan daerah paling kering adalah kebonarum, sedangakn yang paling basah adalah manisrenggo. Curah hujan tahunan terendah dijumpai dikebon arum yaitu 1.226 mm/tahun dan tertinggi di jatinom yaiti 2.090 mm/tahun
2.2.2.3 Tanah
Tanah merupakan salah satu sumber daya alam yang memiliki fungsi sebagai
media pertumbuhan tanaman, habitat jasad tanah, media bagi konstruksi, sistem
daur-ulang bagi unsur hara dan sisa organik dan lain-lain. Maka dari itu tanah
sangatlah berperan penting dalam sebuah ekosistem. Setiap tanah dalam
pengembangannya memiliki tindakan khusus yang berbeda karena tanah memiliki
sifat dan keterbatasan masing-masing yang akan menentukan kemampuannya.
Misalnya untuk menanam tanaman tertentu diperlukan tindakan konverensi serta
rehabilitasi yang tepat karena sangat menentukan tingkat keberhasilan konverensi
lahan. Agar tanaman yang dianjurkan tersebut bisa tumbuh dengan baik maka
informasi yang diperoleh dari hasil survei tanah dapat membantu pertumbuhan
tanaman dengan resiko kegagalan yang rendah.
Aspek tanah yang paling penting adalah kedalaman lapisan perakaran, drainase,
tingkat kesuburan tanah, retensi hara, salinitas tanah, kapasitas air dan
kemungkinan mengalami penggenangan atau banjir.[SUN-09]
1. Drainase
Drainase tanah menunjukkan kecepatan meresapnya air dari tanah atau
keadaan tanah yang menunjukkan sering dan lamanya jenuh air. Drainase tanah
diklasifikasikan sebagai berikut:[SUN-09]
Tabel 2.4 Klasifikasi drainase tanah
Berlebihan Air yang berlebihan segera keluar dari tanah dan tanah hanya akan menahan sedikit air sehingga tanaman akan segera kekurangan air.
Baik Tanah memiliki peredaran udara (aerasi) yang aik. Seluruh profil tanah dari atas sampai ke bawah > 150 cm,
berwarna terang dan seragam dan tidak terdapat karat (bercak-bercak kuning coklat atau kelabu).
Agak Baik Tanah beraerasi baik di daerah perakaran. Tidak terdapat bercak-bercak berwarna kning, coklat atau kelabu pada lapisan atas dan bagian atas lapisan bawah (sampai sekitar 60 cm dari permukaan tanah).
Agak Buruk Lapisan tanah atas beraerasi baik. Tidak terdapat bercak-bercak berwarna kuning, coklat, atau kelabu. Bercak-bercak terdapat pada seluruh lapisan bawah (sekitar 40 cm dari permukaan tanah)
Buruk Bagian bawah lapisan atas (dekat permukaan) terdapat warna atau bercak-bercak berwarna kelabu, coklat dan kekuningan.
Sangat buruk Seluruh lapisan sampai permukaan tanah berwarna kelabu atau terdapat bercak-bercak berwarna kebiruan, atau terdapat air yang menggenang di permukaan tanah dalam waktu yang lama sehingga menghambat pertumbuhan tanaman.
2. Tekstur
Tekstur merupakan komposisi partikel tanah halus (diameter 2 mm) yaitu pasir,
debu, liat. Tekstur dapat ditentukan di lapangan seperti pengelompokan kelas
tekstur di bawah ini:[SUN-09]
Tabel 2.5 Klasifikasi tekstur tanah
Halus Liat berpasir, liat, liat berdebu
Agak halus Lempung berliat,lempung liat berpasir, lempung liat berdebu
Sedang Lempung berpasir sangat halus, lempung, lempung berdebu, debu
Agak kasar Lempung berpasir
Kasar Pasir, pasir berlempung
Sangat halus Liat
3. Bahan kasar
Bahan kasar adalah presentasi kerikil, kerakal atau batuan pada setiap lapisan
tanah, dibedakan menjadi:[SUN-09]
Tabel 2.6 Klasifikasi bahan kasar
Sedikit <15%
Sedang 15-35%
Banyak 35-60%
Sangat banyak >60%
4. Kedalaman tanah
Kedalaman tanah, dibedakan menjadi:[SUN-09]
Tabel 2.7 Klasifikasi kedalaman tanah
Sangat dangkal <20 cm
Dangkal 20-50 cm
Sedang 50-75 cm
Dalam 75 cm
5. Ketebalan gambut
Kedalaman gambut, dibedakan menjadi:[SUN-09]
Tabel 2.8 Klasifikasi ketebalan gambut
Tipis <60 cm
Sedang 60-100 cm
Agak tebal 100-200 cm
Tebal 200-400 cm
Sangat tebal >400 cm
6. Alkalinitas
Menggunakan nilai presentase natrium dapat ditukar (exchangeable sodium
percentage atau ESP) yaitu dengan perhitungan.[SUN-09]
7. Bahaya erosi
Tingkat bahaya erosi dapat diprediksi berdasarkan kondisi lapangan, yaitu
dengan cara memperhatikan adanya erosi lembar permukaan (sheet erosion),
erosi alur (rill erosion), dan erosi parit (gully erosion). Pendekatan lain untuk
memprediksi tingkat bahaya erosi yang relative lebih mudah dilakukan adalah
dengan memperhatikan permukaan yang hilang (rata-rata) pertahun,
dibandingkan dengan tanah yang tidak bererosi yang dicirikan oleh masih adanya
horizon A. Horizon A biasanya dicirikan oleh warna gelap karena relative
mengandung bahan organic yang lebih tinggi. Tingkat bahaya erosi dapat disajikan
sebagai berikut:[SUN-09]
Tabel 2.9 Klasifikasi tingkat bahaya erosi
Sangat ringan (sr) <0,15
Ringan (r) 0,15-0,9
Sedang (s) 0,9-1,8
Berat (b) 1,8-4,8
Sangat berat (sb) >4,8
8. Kemasaman tanah
Ditentukan atas dasar pH tanah pada kedalaman 0-20 cm dan 20-50 cm seperti
dapat dilihat pada Tabel 2.9.[SUN-09]
Tabel 2.10 Klasifikasi kemasaman tanah
Sangat masam <4,5
Masam 4,5-5,5
Agak masam 5,6-6,5
Netral 6,6-7,5
Agak alkalis 7,6-8,5
Alkalis >8,5
2.2.3 Persyaratan Penggunaan Lahan/Tumbuh Tanaman
Semua jenis komoditas termasuk tanaman pertanian, pertenakan, dan
perikanan yang berbasis lahan untuk dapat tumbuh atau hidup dan berproduksi
memerlukan persyaratan-persyaratan tertentu yang kemungkinan antara satu
dengan lainnya berbeda.
Persyaratan tumbuh diperlukan oleh masing-masing komoditas (pertanian,
pertenakan, perikanan dan kehutanan) mempunyai batas kisaran minimum,
optimum, dan maksimum. Untuk menentukan kesesuaian lahan, maka
persayaratan tersebut dijadikan dasar dalam menyusun kelas kesesuaian lahan
yang dikaitkan dengan kualitas dan karakteristik lahan. [MDA-11]
Dalam penelitian ini menggunakan komuditas pertanian dalam persyaratan
tumbuh tanaman, berikut akan disebutkan persyaratan tumbuh tanaman pangan
berupa padi, jagung, kedelai, dan kacang tanah yang akan digunakan untuk
penyesuaian lahan terhadap tanaman pada tabel 2.3, 2.4, 2.5, dan 2.6.
Persyaratan penggunaan lahan untuk:
1. Jagung
a. Iklim
Temperatur berkisar antara 16 sampai 30 derajat celcius, yang optimum
antara 20 sampai 26 derajat celcius. Curah hujan berkisar antara 500 sampai 1.600
mm/tahun, dan yang optimum antara 1.000 sampai 1.500 mm/tahun.
b. Tanah
Persyaratan kebutuhan tanah sebagai berikut: Tanah dalam, konsistensi
gembur (lembab), permeabilitas sedang, drainase agak cepat sampai baik, tingkat
kesuburan sedang, tekstur lempung dan lempung berdebu dengan kandungan
humus sedang. Reaksi tanah (pH) berkisar antara 5,2-8.5 dan yang optimum antara
5,8-7,8. Uraian persyaratan tumbuh tanaman jagung terdapat pada lampiran
1.[KLT-10]
2. Padi
a. Iklim
Rerata temperature lebih dari 18 derajat celcius, optimum antara 25 sampai 28
derajat celcius, curah hujan optimum untuk padi dari 1.600 mm/tahun.
b. Tanah
Pengelolaan yang baik lebih penting dari kondisi iklim dan tanahnya. Padi dapat
tumbuh pada berbagai tipe tanah. Reaksi tanah (pH) berkisar antara 5.0- 8.5, yang
optimum berkisar antara 5,6-8,2.
Padi termasuk tanaman yang sensitif terhadap salinitas, salinitas yang hanya
mencapai 2 dS/m dipertimbangkan optimal, tetapi jika mencapai 4-6 dS/m
tergolong marginal. Tanaman padi tidak berkembang jika salinitas mencapai lebih
besar dari 6 dS/m Uraian persyaratan tumbuh tanaman padi terdapat pada
lampiran 1.[KLT-10]
4. Kacang Tanah
a. Iklim
Temperatur berkisar antara 18 sampai 34 derajat celcius, yang optimum antara 25
sampai 27 derajat celcius. Curah hujan pada masa pertumbuhan sekitar 1.000 mm,
yang optimum berkisar antara 400 sampai 1.100 mm selama masa pertumbuhan.
b. Tanah
Persyaratan kebutuhan tanah sebagai berikut: Kedalaman tanah minimum 25 cm,
dan optimum > 75 cm, permeabilitas sedang, drainase agak cepat dampai baik,
tekstur pasir berlempung sampai liat. Reaksi tanah (pH) berkisar antara 4,0-8,5 dan
yang optimum antara 6,0-7,0. Uraian persyaratan tumbuh tanaman kacang tanah
terdapat pada lampiran 1.[KLT-10]
4. Kedelai
a. Iklim
Kisaran temperature antara 18 sampai 32 derajat celcius, yang optimum antara 23
sampai 25 derajat celcius. Curah hujan optimum pada masa pertumbuhan berkisar
antara 350 351 sampai 1.100 mm. Siklus pertumbuhan kedelai sekitar 90-120 hari.
b. Tanah
Persyaratan kebutuhan tanah sebagai berikut: Kedalaman perakaran minimum 20
cm. Reaksi tanah (pH) berkisar antara 5,4-7,8. Kedelai tidak tahan terhadap
genangan. Uraian persyaratan tumbuh tanaman kedelai terdapat pada lampiran
1.[KLT-10]
Tanah merupakan salah satu sumber daya alam yang memiliki fungsi sebagai
2.1 Jenis Tanaman Pangan Dan Kondisi Tanah
Indonesia dikenal sebagai negara agraris, yaitu negara yang sebagian besar
penduduknya mempunyai mata pencaharian di berbagai bidang pertanian, seperti
budidaya tanaman pangan. Kelompok tanaman yang termasuk komoditas pangan
adalah tanaman pangan, tanaman hrtikultura non-tanaman hias dan kelompok
tanaman lain penghasil bahan baku produk pangan. Dalam pembelajaran kali ini,
kita akan mempelajari tentang tanaman pangan utama, yaitu tanaman yang
menjadi sumber utama bagi karbohidrat dan protein untuk memenuhi kebutuhan
manusia.Hasil budidaya tanaman pangan dimanfaatkan untuk memenuhi
kebutuhan pangan sendiri. Hasil budaya tanaman pangan juga diperdagangkan
sehingga dapat menjadi mata pencaharian. Hal ini menjadikan tanaman sebagai
komoditas pertanian yang sangat penting bagi bangsa Indonesia. Indonesia
memiliki berbagai jenis tanaman pangan. Keberagaman jenis tanaman pangan
yang kita miliki merupakan anugerah dari Yang Mahakuasa sehingga kita harus
bersyukur kepada-Nya. Bentuk syukur kepada yang Mahakuasa dapat diwujudkan
dengan memanfaatkan produk pangan yang dihailkan oleh petani dengan sebaik-
baiknya.Tanaman panganan dikelompokkan berdasarkan umur, yaitu tanaman
semusim dan tanaman tahunan. Tanaman semusim adalah tanaman dipanen
dalam satu musim tanaman, yaitu antara 3-4 bulan, seperti jagung dan kedelai
atau antara 6-8 bulan, seperti singkong. Tanaman tahunan adalah tanamanyang
terus tumbuh setelah bereproduksi atau menyelesaikan siklus hidupnya dalam
jangka waktu lebih dari dua tahun, misalnya sukun dan sagu. Tanaman pangan
juga dibagi menjadi 3 kelompok yaitu serealia, kacang-kacangan, dan umbi-
umbian. Kelempok serealia dan kacang-kacangan menghasilkan biji sebagai
produk hasil budidaya, sedangkan umbi-umbian menghasilkan umbi batang atau
umbi akar sebagai produk hasil budidaya.
1. Padi (Oryza sativa L.)
Padi memiliki batang yang berbuku dan berongga. Daun dan anakan tumbuh
dari buku yang ada pada batang. Bunga atau malai muncul dari buku yang terakhir.
Akar padi berupa akar serabut. Bulir padi terdapat pada malai yang dimiliki oleh
anakan. Budidaya padi dikelompokkan menjadi padi sawah, padi gogo, dan padi
rawa. Tanaman padi diperbanyak dengan menggunakan biji.
2. Jagung (Zea mays L.)
Jagung memiliki batang tunggal yang terdiri atas buku dan ruas. Daun jagung
terdapat pada setiap buku pada batang. Jagung memiliki bunga jantan dan bunga
betina yang terpisah, namun masih pada pohon yang sama. Bunga jantan terletak
di ujung batang, sedangkan bunga betina (tongkol) berada di bagian tengah
batang jagung. Jagung dapat ditanam di lahan kering maupun di lahan sawah
sesudah panen padi. Tanaman jagung diperbanyak dengan biji.
3. orgum (Sorghum bicolor L.)
Sorgum sekilas mirip dengan tanaman jagung. Sorgum memiliki batang yang
berbuku-buku. Kadang-kadang sorgum juga dapat memiliki anakan. Sorgum
memiliki bunga yang tersusun dalam malai yang terdapat di ujung batang. Sorgum
diperbanyak dengan biji. Sorgum dapat ditanam pada berbagai kondisi lahan baik
subur maupun kurang subur atau lahan marjinal karena sorgum memiliki daya
adaptasi yang luas.
4. Kedelai (Glycine max L.)
Kedelai merupakan tanaman semusim dengan tinggi tanaman antara 40-90
cm, memiliki daun tunggal dan daun bertiga (trifoliate). Daun dan polong kedelai
memiliki bul. Tanaman kedelai memiliki umur antara 72-90 hari. Polong kedelai
yang telah masak ditandai dengan kulit polong yang berwarna cokelat. Kedelai
diperbanyak dnegan biji. Berdasarkan warna bijinya, kedelai dibedakan menjadi
keledai kuning, hijau kekuningan, cokelat, dan hitam, namun endosperm kedelai
umumnya berwarna kuning. Kedelai dapat ditanam di lahan kering atau di sawah
sesudah panen padi.
5. Kacang Tanah (Arachis hipogeae L.)
Kacang tanah dapat ditanam di lahan kering dan lahan sawah sesudah panen
padi. Kacang tanah diperbanyak dengan biji. Kacang tanah memiliki batang yang
bercabang dengan tinggi tanaman antara 38-68 cm. Tanaman ini memiliki tipe
rumbuh dengan memanjang di atas permukaan tanag. Kacang tanah memiliki
polong yang tumbuh dari ginofor di dalam tanah. Kacang tanah dapat dipanen
pada umur 90-95 hari setelah tanam.
6. Kacang Hijau (Vigna radiata L.)
Tanaman kacang hijau merupakan tanaman pangan semusim yang
mempunyai umur panen anatara 55-65 hari setelah tanam. Kacang hijau memiliki
tinggi tanaman antara 53-80 cm, batang bercabang serta daun dan polong yang
berbulu. Kacang hijau diperbanyak dengan biji. Kacang hijau dapat ditanam di
lahan kering maupun di lahan sawah sesudah panen padi.
7. Singkong (Manihot utilissima)
Tanaman singkong atau ubi kayu merupakan tanaman berkayu yang dipanen
umbinya. Daun tanaman ini dapat dimanfaatkan sebagai sayuran. Tanaman ubi
kayu dapat menghasilkan biji tetapi tidak digunakan untuk perbanyakan. Tanaman
ini biasanya dieprbanyak dengan menggunakan stek batang.Umur tanaman ubi
kayu sekitar 8-10 bulan. Tanaman ubi kayu mempunyai daya adaptasi yang laus,
tetapi umumnya ubi kayu ditanam di lahan kering.
2.3 Persyaratan Tumbuh Tanaman
Persyaratan penggunaan lahan dari sebuah tipe penggunaan lahan adalah suatu
perangkat yang dibutuhkan agar tipe penggunaan lahan yang spesifik dapat berfungsi
dengan baik. Persyaratan tersebut dapat berupa persyaratan ekologos , pengelolaan dan
georafis semua jenis komoditas termasuk tanman pertanian untuk dapat tumbuh dan
beproduksi memerlukan persyaratan tertentu yang berbeda satu sama lain, persyaratab
terutama terdiri dari lengas kelembabpan dan oksigen dan hara.
2.3.1 Kualitas Lahan Kualitas lahan adalah sifat sifat pengenal atau atribut yag bersifat kompleks dari sebidang
lahan. Setiap kualitas mempunyai keranekaragaman yang berpengaruh terhadap
kesesuaian bagi pengguna tertentu dan biasanya terdiri atas satu atau lebih karakteristik.
Kualitas lahan yang ada yang bisa diestimasi atau diukur secara langsung dilapangan ,
tetapi pada umumnya berdasar karakteristik lahan.
2.4 Pengambilan Keputusan
Pengambilan Keputusan adalah proses yang kompleks dan dipengaruhi oleh
banyak faktor baik manusia dan non-manusia. Proses pengambilan keputusan
menggunakan empat elemen roadmap sebagai ismengidentifikasi apa yang harus
dilakukan nantinya dan juga dapat memperkirakan dimana terjadinya. Roadmap
adalah satu set peluang dalam aliran logis, yang mengarah ke pengembangan dari
sebuah keputusan yang kuat (Pourvakhshouri,2006).
Decision Support System atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah
sistem berbasis komputer yang menyatukan informasi dari berbagai sumber,
membantu organisasi dan analisis informasi serta memfasilitasi evaluasi asumsi
yang mendasari penggunaan model tertentu. SPK memungkinkan pembuat
keputusan untuk mengakses data yang relevan di seluruh organisasi karena
mereka membutuhkannya untuk membuat pilihan di antara beberapa alternatif.
SPK memungkinkan pengambilan keputusan untuk menganalisa data yang
dihasilkan dari sistem pemrosesan transaksi dan sumber informasi internal
dengan mudah. SPK juga memungkinkan akses ke informasi eksternal dari
organisasi serta memungkinkan pengambil keputusan untuk menganalisis
informasi yang berperan dalam ketelitian keputusan dan memberikan dukungan
yang interaktif (Sauter,2010).
SPK merupakan area pembuatan aplikasi sistem informasi, yang membantu
para pembuat keputusan untuk menarik suatu keputusan yang efisien di suatu
waktu. SPK menyediakan bantuan yang mudah dimengerti bagi para pembuat
keputusan non teknis untuk dapat menemukan metode terbaik dengan cepat. SPK
adalah perangkat lunak yang menetapkan hubungan yang diperlukan antara
kondisi saat ini dan kebutuhan manajemen yang diperlukan. Tahapan dalam
pengambilan keputusan yaitu pembatasan masalah, definisi alternatif keputusan,
membuat keputusan (Pourvakhshouri,2006).
Gambar 2.4.1 Empat elemen roadmap
2.4.1 Proses pengambilan keputusan
Karena SPK berhubungan dengan proses pengambilan keputusan, maka kita perlu mengetahui dengan baik bagaimana proses pengambilan keputusan dilakukan. Terdapat 4 tahapan proses pengambilan keputusan, yaitu sebagai berikut:
1. Intelligence (Studi Kelayakan)
Pada langkah ini, sasaran ditentukan dan dilakukan pencarian produser, pengumpulan data, identifikasi masalah, identifikasi kepemilikan masalah, klasifikasi masalah, hingga akhirnya terbentuk sebuah pernyataan masalah.
2. Design (Desain)
Pada tahapan ini akan diformulasikan model yang akan digunakan dan kriteria-kriteria yang ditentukan. Setelah itu, dicari alternatif model yang bisa menyelesaikan permasalah tersebut. Langkah selanjutnya adalah memprediksi keluaran yang mungkin. Kemudian, ditentukan variable-variabel model.
3. Choice (Pemilihan)
Setelah pada tahapan design ditentukan berbagai alternatif model beserta variabel-variabelnya, pada tahapan ini akan dilakukan pemilihan modelnya, termasuk solusi dari model tersebut, selanjutnya dilakukan analisis sensitivitas, yakni dengan mengganti beberapa variabel.
4. Implementation (Implementasi)
Setelah menentukan modelnya, berikutnya adalah mengimplementasikannya dalam aplikasi SPK.
2.3.2 proses pengambilan keputusan
Adapun karakteristik dan kemampuan yang dimiliki oleh SPK, diantaranya
(Subakti, 2012):
1. SPK menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan utamanya pada situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, dengan memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi.
2. Dukungan disediakan untuk berbagai level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi kelompok.
4. SPK menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkaitan.
5. SPK mendukung berbagai fase proses pengambilan keputusan: Intelligence (Kecerdasan), Design (Desain), Choice (Pilihan) dan Implementation (Implementasi).
6. SPK menyediakan dukungan ke berbagai keputusan dan style yang berbeda-beda; ada kesesuaian diantara SPK dan atribut pengambil keputusan individu.
7. SPK selalu dapat beradaptasi sepanjang masa. Pengambil keputusan harus reaktif, mampu mengatasi perubahan kondisi secepatnya dan beradaptasi untuk membuat SPK selalu dapat menangani perubahan.
8. SPK mudah digunakan. User harus merasa nyaman dengan sistem. User-friendliness, Fleksibilitas, Dukungan grafik terbaik dan antarmuka bahasa yang sesuai dengan bahasa manusia. Kemudahan ini diimplikasikan pada mode yang interaktif.
9. SPK mencoba untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan (akurasi, jangka waktu, kualitas), lebih dari efisiensi yang dapat diperoleh (biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).
10. Pengambil keputusan memiliki kontrol menyeluruh terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah.
11. SPK mengarah pada pembelajarannya,yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran, yang mengarah pada pembelajaran tambahan dan begitu selanjutnya dalam proses pengembangan serta peningkatan SPK secara berkelanjutan.
12. User harus menyusun sendiri sistem yang sederhana. Sistem yang lebih besar dapat dibangun dalam organisasi user dengan melibatkan sedikit saja bantuan dari spesialis di bidang Information System (IS).
13. SPK biasanya mendayagunakan berbagai model (standar atau sesuai keinginan user) dalam menganalisis berbagai keputusan.
14. SPK dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen knowledge yang dapat memberikan solusi yang efisien dan efektif dari berbagai masalah.
2.5 Pengertian Multiple AtributE Decicion Making (MADM)
1. Metode Simple Addictive Weighting (SAW)
sering disebut dengan istilah metode penjumlahan terbobot.Konsep dasarnya
adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif
pada semua atribut.Metode ini membutuhkan proses normalisasi matriks
keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
2. Weighted Product (WP)
Metode ini menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana
rating setiap atribut hartus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang
bersangkutan. proses ini hanya dengan proses normaliasi.
3. ELECTRE
Merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan
pada konsep outrangking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari
alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Digunakan untuk
kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang
dilibatkan.
4. Technique for Order Preference by Similarity of Ideal Solution (TOPSIS).
Salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali
diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). Menggunakan prinsip bahwa
alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan
terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan
menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu
alternatif dengan solusi optimal.
Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan
secara praktis, karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya
efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-
alternatif keputusan
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas
L. Saatya. Menguraikan masalah multifaktor atau multi kriteria yang kompleks
menjadi suatu hirarki.
2.6 ELECTRE (ellimination and choice translation reality)
Electre didasarkan pada konsep perankingan melalui perbandingan
berpasangan antar alternative pada criteria yang sesuai. Suatu alternative
dikatakan mendominasi altefnatif yang lainnya jika satu atau lebih kriterianya
melebihi dan sama dengan criteria lain yang tersisa.
Metode electre termasuk metode analisi pengambilan keputusan
multikriteria yang berasal dari eropa pada tahun 1960an. ELECTRE didasarkan
pada konsep outrangking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari
alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai.
Suatu alternatif mendominasi altermatif lain jika satu atau lebih kriteria
melebihi dibandingka dengan kriteria dari alternatif lain, dan sama dengan kriteria
lain yang tersisa. Hubungan perangkingan alternatif misal Ak dan A1. Jika alternatif
ke- K tidak mendominasi alternatif ke- 1secara kuantitatif, maka pengambil
keputusan lebih baik mengambil resiko Ak dari pada Ai
Metode ELECTRE melakukan perbandingan berpasangan anatara semua
alternatif untuk setiap atribut secara terpisah dalam rangka untuk
mengembangkan hubungan ourangking antara alternatif. Metode ini pada
pertama- pertama menghilangkan alternatif yang kurang diinginkan kemudian
menggunakan complimentary analysis untuk memilih alternatif terbaik. Karea
perbandingan berlangsug antara alternatif yang tersedia maka akan dikonsep
ELECTRE dimana membandingkanalternatif dengan beberapa set referensi nilai
untuk melihat nilai parameter yang diinginkan.
Suatu alternatif mendominasi alternatif lain jika satu atau lebih kriteria
melebihi dibandingkan dengan kriteria dari alternatif lain dan
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan
Metode Electre
Langkah 1 : normalisasi matrik keputusan .
𝒓𝒊𝒋=
𝑿𝒊𝒋
√∑ 𝑿𝒊𝒋𝟐𝒎
𝒊=𝟏
𝒖𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒊=𝟏 ,𝟐 ,𝟑…,𝒎 𝒅𝒂𝒏 𝒋=𝟏,𝟐,𝟑,…,𝒏 (2.1)
Sehingga dapat matrik R hasil nirmalisasi
𝑹 =
𝒓𝟏𝟏 𝒓𝟏𝟐 … 𝒓𝟏𝒏
𝒓𝟐𝟏 𝒓𝟐𝟐 … 𝒓𝟐𝒏
⋮𝒓𝒎𝟏
⋮𝒓𝒎𝟐
⋮ …… 𝒓𝒎𝒏
(2.2)
R adalah matrik yang telah dinormalisasikan atau disebut normaized decision
matrix dimana m menyatakan alternatif, n menyatakan kriteria dan r adalah
normalisasi pengukuran pilihan dari alternatif ke –i dalam hubungan dengan
kriteria j.
Langkah 2 : pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi
Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matris R dikalikan dengan bobot (w) yang
ditentukan oleh pembuar keputusan sehingga , weighted normalized matrix
adalah V = rw adalah yang ditulis didalam persamaan
V= W . R
[
𝒗𝟏𝟏 𝒗𝟏𝟐 … 𝒗𝟏𝒏
𝒗𝟐𝟏
⋮𝒗𝒎𝟏
𝒗𝟐𝟐 … 𝒗𝟐𝒏
⋮𝒗𝒎𝟐
⋮…
⋮𝒗𝒎𝒏
] = [
𝒘𝟏𝒓𝟏𝟏 𝒘𝟐𝒓𝟏𝟐 … 𝒘𝒏𝒓𝟏𝒏
𝒘𝟏𝒓𝟐𝟏
⋮𝒘𝟏𝒓𝒎𝟏
𝒘𝟐𝒓𝟐𝟐
⋮𝒘𝟐𝒓𝒎𝟐
…⋮…
𝒘𝒏𝒓𝟐𝒏
⋮ 𝟎𝒘𝒏𝒓𝒎𝒏
] (2.3)
Dimana W adalah matriks pembobotan, R matriks yang telah dinormalisasi dan V
matriks hasil perkalian antara matriks pembobotan dan matriks yang telah
dinormalisasi.
𝒘 = [
𝒘𝟏 𝟎𝟎 𝒘𝟐
… 𝟎… 𝟎
⋮ ⋮𝟎 𝟎
⋮ ⋮… 𝒘𝒏
] (2.4)
Langkah ke 3 adalah menentukan himpunan concordance dan doscordance
Menentukan himpunan concordance dan discordance index. Untuk setiap pasang
dari alternatif k dan l (k, l= 1,2,3, …, m dan k ≠ l) kumpulan J kriteria dibagi menjadi
dua himpunan bagian, yaitu concordance dan discordance. Sebuah kriteria dalam
suatu alternatif termasuk concordance jika:
𝑪𝒌𝒍= {𝒋,𝒗𝒌𝒋 ≥𝒗𝒊𝒋} ,𝒖𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒋=𝟏,𝟐,𝟑,…,𝒏. (2.5)
Sebaliknya, komplementer dari himpunan bagian concordance adalah himpunan
discordance, yaitu bila:
𝑫𝒌𝒍 = {𝒋, 𝒗𝒌𝒋< 𝒗𝒊𝒋}, 𝒖𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒋 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, . . . , 𝒏. (2.6)
Langkah keempat yaitu menghitung matrik concordance dan discordance
Menghitung matriks concordance dan discordance. Menghitung matriks
concordance, untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks
concordance adalah dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk pada
himpunan concordance, secara matematisnya adalah sebagai berikut:
𝑪𝒌𝒍 = ∑ 𝑾𝑱𝒋𝑪𝒋𝒍 (2.7)
Menghitung matriks discordance, untuk menentukan nilai dari elemen-elemen 12
pada matriks disordance adalah dengan membagi maksimum selisih kriteria yang
termasuk ke dalam himpunan bagian disordance dengan maksimum selisih nilai
seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah sebagai berikut:
𝒅𝒌𝒍 =𝒎𝒂𝒙⟦𝒗𝒌𝒋−𝒗𝟏𝒋⟧𝒋𝝐𝒅𝒌𝒍
𝒎𝒂𝒙⟦𝒗𝒌𝒋−𝒗𝟏𝒋⟧∀𝒋 (2.8)
Langkah kelima yaitu menentukan matrik dominan concordance dan discordance Menentukan matriks dominan concordance dan disordance Menghitung matriks dominan concordance, matriks F sebagai matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold, yaitu dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold.
𝑪𝒌𝒍 ≥ 𝒄 (2.9) Dengan nilai threshold ( c ) adalah :
𝒄 = ∑ ∑ 𝒄𝒌𝒍
𝒎𝒊=𝟏
𝒎𝒌=𝟏
𝒎(𝒎−𝟏) (2.10)
Sehingga elemen matriks F ditentukan sebagai berikut :
𝑓𝑘𝑙 = {𝟏, 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒄𝒌𝒍 ≥ 𝒄𝟎, 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒄𝒌𝒍 < 𝒄
(2.12)
Menghitung matriks dominan discordance, matriks G sebagai matriks dominan
disordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold d:
𝒅 =∑ ∑ 𝒅𝒌𝒍
𝒎𝒊=𝟏
𝒎𝒌=𝟏
𝒎(𝒎−𝟏) (2.13)
Dan elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:
𝒈𝒌𝒍 = {𝟏, 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒅𝒌𝒍 ≥ 𝒅𝟎, 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒅𝒌𝒍 < 𝒅
(2.14)
Langkah keenam yaitu menentukan matrik agregat dominan
Menentukan aggregate dominanc matrik Matriks E sebagai aggregate dominanc
matrik adalah matrik yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen
matrik F dengan elemen matrik G yang bersesuaian, secara matematis dapat
dinyatakan sebagai:
𝒆𝒌𝒍 = 𝒇𝒌𝒍 𝒙 𝒈𝒌𝒍 (2.15)
Eliminasi alternatif yang less favourable Matriks E memberikan urutan pilihan dari
setiap alternatif , yaitu bila maka alternatif merupakan alternatif yang lebih baik
daripada Al. Sehingga, baris dalam matriks E yang memiliki jumlah paling sedikit
dapat di eliminasi. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah alternatif yang
mendominasi alternatif lainnya
2.7 Technique for order performance by similarity to idea solution
(TOPSIS)
Topsis adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali di perkenalkan oleh yoon dan hwang pada tahun 1981. TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Prinsip tersebut berasal dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik ) untuk menentukan kedekatan relatif dari satu alternatif dengan solusi optimal [2:1779][31:1008].
Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilaia terbaik yang dapr dicapai untuk setiap atribut. Solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terbaik dari seluruh nilai terburuk yang dicapai setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan kedua hal tersebut dengan mengambil kedekatan relatif
terhadap solusi ideal positif. Implementasi TOPSIS mensyaratkan bahwa utilitas atribut di bawah pertimbangan kenaikan atau penurunan secara monoton bahwa utilitas atribut dibawah pertimbangan kenaikan atau penuruak secara monoton karena konsep solusi ideal positif dan negatif yang menggunakan jarak Euclidian.
Berdasarakan perbandingan terhadap jarak relatifnya susunan prioritas alternatif bisa dicapai. TOPSIS banyak digunakan dengan alasan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinta efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif – alternatif keputusan dalam bentuk matematis sederhana. TOPSIS hanya cocok untuk pengambilan keputusandan atribut dari program yang telah dipastikan.
Jika dibandingkan dengan metode AHP, metode TOPSIS cocok digunakan untuk kasus dimana terdapat banyak atribut dan alternatif. Atribut dibagi dalam tiga kelas yaitu manfaat, biaya dam non monoton. Kelas – kelas yang berbeda dari atribut sesuai dengan normalisasi yang berbeda agar sesuai dengan situasi dunia nyata, contohnya nrmalisasi vektor, normalisasi linear, dan normalisasi non monoton. Metode TOPSIS berdasarkan oada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga jarak terpanjang dari solusi negatif.
Karena metode electre 1 tidak dapat melakukan pengu :rutan dari alternatif yang dihasilkan maka digunakan metode topsis untuk menghasilkan urutan dari semua alternatif. Langkah – langkag dari metode TOPSIS ini adalah sebagai barikut:
1. Menentukan matrik concordance dominan 𝑐′
Jika c * merupakan nilai terbesar pada matrik discordance maka dihitung elemen matrik discordance dominan yang ditunjukan pada persamaan 2-16.
𝒄′𝒌𝒍 = 𝒄′-𝒄𝒌𝒍 (2.16)
Dimana
C*: nilai pada matrik concordance
𝑐𝑘𝑙: matrik concordance dominan baris ke –k kolom ke-1
2. Menetukan matrik discordance dominan 𝑑′:
Jika 𝑑∗ merupakan nilai terbesar pada matrik discordance maka dihitung elemen matrik discordance dominan yang ditunjukan persamaan.
𝒅′𝒌𝒍 = 𝒅∗- 𝒅𝒌𝒍 (2.17)
Dimana
𝑑∗ : nilai terbesar pada matrik discordance
𝑑𝑘𝑙: matrik discordance dominan baris ke-k kolom ke-1
1. Menentukan matrik agregat dominan P
𝒑 = ⌊
− 𝒑𝟏𝟐
𝒑𝟐𝟏 −… 𝒑𝟏𝒎
𝒑𝟐𝟑 𝒑𝟐𝒎
⋮𝒑𝒎𝟏 𝒑𝒎𝟐 𝒑𝒎(𝒎−𝟏) −
⌋ (2-18)
Elemen 𝑝𝑘𝑙 dari matrik agregat dominan P ditunjukan pada persamaan
𝒑𝒌𝒍 = 𝒅′𝒌𝒍
𝒄′𝒌𝒍−𝒅′𝒌𝒍 (2-19)
Dimana
𝑐′𝑘𝑙 = matrik concordance dominan baris ke - k kolom ke-1
𝑑′𝑘𝑙= matrik discordance dominan baris ke - k kolom ke-1
2. Menentukan alternatif terbaik:
Berdasar hasil langkah maka dapat dihitung nilai evaluasi campuran dari alternatif yang ditunjukan persamaan
𝒑𝒌 = 𝟏
𝒎−𝟏∑ 𝒑𝒌𝒍
𝒎𝒍=𝟏,𝒍≠𝒌 , k – 1,2,...,m (2-20)
Dimana
𝑝𝑘𝑙 : matrik agregat dominan baris ke – k kolom ke-1
m : banyak alternatif
Alternatif terbaik A * dapat dihasilkan sehingga
A* = 𝒎𝒂𝒙{𝒑𝒌} (2-21)
Alternatif diurutkan dari Aj yang terbesar ke Aj yang terkecil.
2.8 Akurasi
Akurasi merupakan seberapa dekat suatu angka hasil pengukuran terhadap angka sebenarnya (true value atau reference value). Dalam penelitian ini akurasi keputusan dihitung dari jumlah keputusan yang tepat dibagi dengan jumlah data yang diuji, (Hanafi, 2013). Tingkat akurasi diperoleh dengan perhitungan sesuai dengan persamaan 2. 22.
𝑻𝒊𝒏𝒈𝒌𝒂𝒕 𝒂𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 =∑ 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑼𝒋𝒊 𝑩𝒆𝒏𝒂𝒓
∑ 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑼𝒋𝒊 x 100% (2.22)
Keterangan : ∑ Data Uji Benar = jumlah data uji yang benar
∑ Total Data Uji = jumlah seluruh data uji
BAB III
METODOLOGI
Pada bab metodologi menjelaskan langkah-langkah yang akan ditempuh dalam penyusunan skripsi, yaitu perancangan, implementasi dan pengujian dari aplikasi perangkat lunak yang akan dibuat. Secara umum, langkah-langkah penelitian yang dilakukan untuk membuat sistem pendukung keputusan (SPK) adalah :
Gambar 1 Flowchart perancangan proses
3.1 Penentuan Obyek Obyek yang menjadi bahan penelitian yang berupa kondisi tanah di kabupaten
klaten berasal dari dinas pertanian kabupaten klaten, dan terdapat empat
alternatif pilihan .
3.2 Studi Literartur Tahapan studi literatur pada penelitian ini mempelajari literatur dari
beberaberapa bidang informasi dan daftar pustaka yang berkaitan dengan
penentuan sanksi terhadap siswa pelanggar peraturan skademik sekolah. Literatur
tersebut diperoleh dari buku, internet, penjelasan pihak dinas pernanian klaten
diantaranya adalah
a. Metode electre
b. Jenis tanah
c. Jenis tanaman pangan
1.2.1 PENGUMPULAN DATA Lokasi penelitian skripsi ini adalah dinas pertanian klaten. Variabel penelitian skripsi ini beberapa yaitu padi, jagung, kacangan – kacanganan dan ubi –ubian. Hipotesis dari penelitian ini adalah sstem penentuan tanaman pangan yang cocok terhadap kondisi tanah.
Berdasarkan cara pengumpulan data untuk kegiatan penelitian terdapat 2 jenis data yaitu data sekunder dan data primer. data sekunder adalah data yang telah dikumulkan oleh orang lain dan tidak dipersiapkan untuk kegiatan penelitian tetapi dignakan untuk tujuan penelitian. Metode pengumpulan data bersufat primer bersifat kuantitatif dapat menggunakan kusioner atau wawancara.
1.2.2 PROSES PENGAMBILAN DATA
Proses pengambilan data dilakukan di dinas pertanian klaten yaitu dengan mengambil data tentang setiap kondisi tanah yang terbagi menjadi beberapa kriteria tentang kondisi tanah diantaranya adalah
Tabel 3.2.2 Kualitas lahan
Tabel 3.3.3 Jenis tanaman pangan
A1 Padi
A2 Jagung
A3 Kacang tanah
A4 Kedelai
No Kualitas lahan
K1 temperatur ( c )
K2 curah hujan (mm)
K3 kelembabpan (%)
K4 Drainase
K5 Tekstur
K6 kedalaman tanah (cm)
K7 ketebalan gambut (cm)
K8 ph h2o
K9 salinitas dS/m
K10 alkalinitas %
K11 kedalaman sulfidik (cm)
K12 lereng (%)
3.3 ANALISIS KEBUTUHAN
Analisis kebutuhan dilakukan dengan menentukan kebutuhan apa saja yang dibutuhkan untuk membangun sistem pemilihan jenis tanaman pangan berdasarkan kondisi tanah.
Tabel 3.3 Analisi kebutuhan
No Requirement Pengguna Aliran data
1 Sistem dapat menerima input login
Admin Login
2 Sistem dapat melakukan fungsi create , read , update, deete data kondisi tanah
Admin Data tanah
3 Sistem dapat melakukan fungsi cread , read , update , delete, data jenis tanah
Admin Data jenis tanah
4 Sistem dapat menampilkan kriteria 1- 12
Admin Proses penjumlahan kriteria 1 – q2
5 Sistem mampu menampilkan informasi hasil electre
Admin Proses electre
6 Sistem mampu menampilkan informasi hasil keputusan
Admin Keputusan
Beikut ini adalah kenutuhan yang digunakan didalam pembuatan sistem
a. Kebutuhanhardware meliputi
Komputer
b. Kebutuhan software, meliputi
Sistem operasi windows 8
Database MySQL
Aplikasi netbeans IDE 8.0.1
c. Data yang dibutuhkan meliputi
Data kriteria kondisi tanah
3.4 PERANCANGAN SISTEM
Pada tahap ini akan dibuat rancangan mengenai cara kerja sistem secara
keseluruhan dan menentukan fitur – fitur apa saja yang diperlukan dalam
arsitektur sistem
Gambar 3.4 Perancangan sistem
a. Sub sistem managemen data
Sub sistem ini dikelola oleh perangkat lunak sistem managemen database. Pada
tahap ini hal yang perlu dilakukan adalah membuat desain basis data dan relasi
masing – masing entitas.
b. Sub sistem basis pengetahuan
Susb sistem ini menjelaskan mengenai kriteria – kriteria yang digunakan
sebagai bahan untuk melakukan perhitngan dalam rangka memperoleh
rekomendasi tanaman pangan terhadap kondisi tanah.
c. Sub sistem managemen model
Pada tahap ini mengenai algoritma ELECTRE sebagai metode untuk
menyelesaikan sistem pendukung keputusan pemilihan tanaman pangan
berdasarkan kondisi tanah.
d. Perancangan antar muka pengguna
Pada tahap ini ditentukan mengenai desain antarmuka yang baik dan mudah
dipahami
Metode electre digunakan melakukan pemilihan alternatif yang baik dari alternatif
yang ada, terdapat beberapa alternatif yang dinilai dari sebelas kriteria. hasil dari
keluaran berupa rekomendasi tanaman pangan yang cocok sesuai kondisi tanah
3.5 Perancangan Pengujian Pengujian perangkat lunak pada penelitian ini dilakukan agar dapat menunjukan
bahwa perangkat lunak telah mampu bekerja sesuai dengan spesifikasi dari
kebutuhan yang melandasinya. Pengujian yang dilakukan meliputi:
1. Pengujian validasi, dilakukan dengan metode pengujian black box (black box
testing).
2. Pengujian akurasi sistem, dilakukan dengan mencocokan antara input sistem
dengan output dari data kondisi tanah
3.6 PENGAMBILAN KESIMPULAN Sistem pendukung kepututusan penentuan penanaman tanaman pangan
berdasarkan kondisi tanah menggunakan metode electre. Yang dapat membantu
dalam pennetuan tanaman pangan yang cocok sesuai dengan kondisi tanah
kabupaten klaten.
BAB IV
PERANCANGAN Bab ini menjelaskan tentang analisis kebutuhan dan perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan tanaman pangan berdasarkan kondisi tanah menggunakan metode ELECTRE DAN TOPSIS. Tahap analisis kebutuhan perangkat lunak terdiri dari identifikasi aktor dan daftar kebutuhan sistem, sedangkan tahap perancangan sistem keputusan terdiri dari perancangan subsistem manajemen data, subsistem basis pengetahuan, subsistem manajemen model, dan subsistem antarmuka. Alur perancangan sistem dapat dilihat dalam pohon perancangan pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Pohon Perancangan system
4.1 Analisa Kebutuhan Perangkat Lunak Analisis kebutuhan sistem bertujuan untuk memberikan gambaran kebutuhan apa
saja yang harus disediaka oleh sistem agar dapat memenuhi kebutuhan pengguna.
Analisa kenutuhan perangkat lunak meliputi. Identifikasi yang terlibat dalam
sistem, penjabaran daftar kebutuhan sistem, pemodelan usecase digaram dan
scenario usecase, tahap identifikasi aktor merupakan tahap untuk
mengidentifikasi apa saja yang terlibat. Dafrtar kebutuhan sistem berupa uraian
yang dibutuhkan olh sistem, usecase diagram merupakan diagram untuk yang
digunakan untuk memberikan gambaran mengenai prilaku. Masing – masing
usecase diagram tersebut akan dijabarkan dalam scenario usecase secara
mendetail.
4.1.1 Identifikasi Pengguna
Daftar kebutuhan sistem menjelaskan kebutuhan yang harus disediakan setiap
usecase dan aktor yang terlibat dalam usecase tersebut, daftar kebutuhan sistem
terdiri dari nama usecase, aktor yang terlibat dan harus dipenuhi.
No Nama
kebutuhan
Aktor Penjelasan
1. Login -Admin
-Petugas dinas
pertanian
Sistem menyediakan antarmuka
untuk login berupa isian username
dan password
1. Logout - Admin
- Petugas
dinas
pertanian
Sistem menyediakan antar muka
untuk melakukan logout
2. Kelola data
user
Admin Sistem menyediakan menu untuk
melihat, memasukan , merubah ,
atau menghapus data user
3. Kelola bobot
kriteria
Petugas dinas
pertanian
Sistem menyediakan menu untuk
melakukan perubahan data bobot
kriteria
4. Kelola data
tanah
Admin Sistem menyediakan menu untuk
melihat menyediakan ,
memasukan, mengahpus data
5. Lihat data
tanah dan
tanaman
Petugas dinas
pertanian
Sistem menyediakan menu untuk
melihat data tanah dan tanaman
6. Mendapatkan
rekomendasi
alternatif
Petugas dinas
pertanian
Sistem menyediakan antar muka
untuk menampilkan hasil
perhitungan ELECTRE
Gambar 4.1.1 daftar kebutuhan sistem
4.2 Algoritma
Pada tahap ini dilakukan model komputasi meggunakan metode ELECTRE dan
TOPSIS. Perhitungan komputasi dilakukan dengan kriteria yang diambil langsung
dari dinas pertanian kabupaten klaten dan berdasarkan wawancara pada pihak
dinas kabupaten klaten.
Tabel 4.2.1 Kualitas lahan
No Kualitas tanah Penjelasan
K1
temperatur ( c )
Hasil dari keseluruhan radiasi yang merupakan emisi panjang gelombang dan aliran panas
Tabel 4.2.2 Jenis tanaman pangan
A1 Padi
A2 Jagung
A3 Kedelai
A4 Kacang tanah
pada tanah. Yang diukur dengan derajat celcius
K2
curah hujan (mm)
Pengaruh curah hujan terhadap kondisi tanah berpengaruh pada ch tanah.
K3 kelembabpan (%)
Salah satu media tanam yang digunakan untuk media tanam.
K4
Drainase
Kemampuan kebihan air yang berada didalam ataupun dipermukaan tanah.
K5
Tekstur
Keadaan tingkat kehalusan tanah yang terjadi karena terdapatnya perbedaan komposisi kandungan fraksi pasir, debu dan liat yang terkandung pada tanah.
K6
kedalaman tanah (cm)
Bagian atas kulit bumi yang telah mengalami pelapukan atau adanya aktifitas biologi.
K7 Ketebalan gambut (cm)
Lahan yang meiliki lapisan tanah kaya bahan organik
K8
ph h2o
Tingkat keasamaan atau kebasaan suatu tempat yang diukur dengan PH mulai dari 0-14
K9 Salinitas dS/m Kandungan garam pada tanah
K10
Alkalinitas %
Kapasitas air untuk menetralkan tambahan asam tanpa penurunan nilai ph
K11 Kedalaman sulfidik (cm)
Tanah yang memiliki hoizon sulfidik dalam kedalaman 120cm
K12
Lereng (%)
Tanah yang berbentuk miring misal pada daerah daerah pegunungan
Tahapan model komputasi menggunakan metode ELECTRE dan metode TOPSIS.
Metode ELECTRE berfungsi untuk mengeliminasi alternatif dengan hasil berupa
beberapa kelompok klasifikasi alternatif yaitu dikelompokan dari yang sesuai dan
yang tidak sesuai umum ditunjukkan oleh Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Flowchart Model Komputasi
4.2.1 Flowchart Electre Flowchart proses perhitungan ELECTRE
1. Flowchart menghitung matriks normalisasi
Gambar 4.3 Flowchart normalisasi metode electre
Pada proses normalisasi yaitu menjumlahkan nilai kuadrat matrik
keputusan kriteria kei –i untuk setiap alternatif j. kemudian menghitung
akar jumlah nilai kuadrat matrik keputusan kriteria ke-i untuk setiap
alternatif.
2. Flowchart pembobotan matrik ternormalisasi
Gambar 4.4 flowchart pembobotan matrik ternormalisasi
Menghitung total bobot dengan cara menjumlahkan tiap bobot kriteria ke-
i kemudian kriteria bobot ke-i dibagi total bobot
3. Flowchart menentukan himpunan concordance
Gambar 4.5 flowchart perhitungan himpunan concordance
Matrik v elemen kei,j adalah matrik normalisasi elemen ke-i,j dengan bobot
normalisasi ke-j
4. Flowchart menentukan himpunan discordance
Gambar4.6 Matrik himpunan discordance
Matrik elemen i, k lebih besar sama dengan matrik v elemen j, k maka concordance
antara alternatif i dan j pada kriteria k yaitu k
5. Menentukan matrik concordance
Gambar 4.7 Menentukan matrik concordance
Jika matrik elemen i,k kurang dari matrik v elemen j,k maka discordance antara
alternatif i dan j pada kriteria k yaitu k.
6. Menentukan matrik discordance
Gambar 4.8 Menentukan matrik discordance
Jika nilai concordance antara alternatif i dan j pada kriteria k tidak nol maka matrik
conocrdance elemen i,j adalah jumlah bobot normalisasi kriteria k
7. Menentukan matrik concordance dominan
Gambar 4.9 Menentukan matrik concordance dominan
Cmax adalag nilai max pada matrik concordance. Matrik concordance dominan
elemen i,j adalah cmax dikurang matrik concordance elemen i,j.
8. Menentukan matrik discordance dominan
Gambar 4.10 Menentukan matrik discordance dominan
Dmax adalah nilai ma pada matrik discordance. Matrik discordance dominan
elemen i,j adalah dmax dikurangi matrik discordance elemen i,j
9. Menentukan matrik agregat dominan
Gambar 4.11 Menentukan matrik agregat dominan
Matrik agregat dominan elemen i,j adalah matrik discordance dominan elemen i,j
degan matrik concordance dominan elemen i,j.
10. Menentukan preferensial alternatif
Gambar 4.12 Menentukan preferensial alternatif
Jumlah pada elemen i adalah total nilai elemen i,j pada elemen i.preferensi i
adalah jumlah pada ellemn i dibagi aternati -1.
4.3 Proses Perhitungan Tahapan model komputasi ELECTRE ditunjukkan oleh Gambar 4.3. Proses
komputasi ELECTRE yang lebih mendetail sebagai berikut :
1. Ambil data alternatif
Dengan mengambil 4 data alternatif keputusan sebagai input. Data alternatif yang
diambil merupakan 4 data dari tanaman pangan.Data tersebut diubah dalam
bentuk matrik keputusan pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.3 Bobot kriteria jagung
Nama
curah
hujan
(mm)
kelembabpan
(%) Drainase Tekstur ...
lereng
(%)
prambanan133 1600 33 agak baik H ... 3
gantiwarno127 1500 31 Baik AH ... 4
wedi119 1000 29 agak cepat S ... 6
bayat111 1250 30 Cepat S ... 5
cawas96 900 37 terhambat AH ... 8
trucuk93 1300 31
sangat
terhambat S ... 5
kalikotes115 1000 37
agak
terhambat S ... 9
kebonarom29 1600 30
sangat
terhambat S ... 25
jogonalan21 1650 29 cepat AK ... 30
manisrenggo18 1650 28 terhambat S ... 31
karangnongko14 1200 34 agak cepat H ... 8
ngawen36 1300 35 terhambat AH ... 8
ceper60 1150 52
agak
terhambat AH ... 9
pedan79 1200 53 Cepat S ... 9
karangdowo86 1500 60 agak cepat S ... 10
juwiring71 1650 65 terhambat S ... 11
wonosari61 1750 80 terhambat SH ... 17
delanggu56 1800 79 terhambat SH ... 18
polanharjo48 1850 80
sangat
terhambat AK ... 20
karanganom51 1900 79
sangat
terhambat SH ... 25
tulung16 1920 81
sangat
terhambat K ... 28
jatinom44 1975 79
sangat
terhambat K ... 29
kemalang2 1650 80 agak baik AH ... 10
klaten selatan30 1750 85 agak baik AH ... 12
klaten
tengah117 1800 84 terhambat S ... 16
klaten utara116 1820 85 terhambat AK ... 18
pedan82 1950 85
sangat
terhambat K ... 28
gantiwarno128 1920 86
sangat
terhambat AK ... 30
Tabel 4.3.1 Kesesuian jagung
kelas kesesuaian lahan JAGUNG
No KL s1 s2 s3 N
1 2 3 4
1
temperatur ( c
) 20- 26 27 - 30 16- 19 <16 && >30
2
curah hujan
(mm) 500 – 1200
1201 -
1600 >1600 <500
3
kelembabpan
(%) >42 36 - 42 30 – 36 <30
4 Drainase
baik sampai
agak
terhambat
agak
cepat
ATAU
agak
baik terhambat
sangat
terhambat,
cepat
5 Tekstur H ,AH ,Sh
H, AH,
S AK K
6
kedalaman
tanah (cm) >60 41 -60 25 -40 <25
7
ketebalan
gambut (cm) <60
60 -
140 141 - 200 >200
8 ph h2o 6.01-7.5 4.0-6.0 7.6-8.5
0-4.0, 8.51 –
14
9 salinitas dS/m <4 4- 6 7- 8 > 8
10 alkalinitas % < 15 15 - 20 21 -25 > 25
11
kedalaman
sulfidik (cm) >100
76 -
100 40 -75 <40
12 lereng (%) <8 8 - 16 17- 30 >30
Tabel 4.3.2 Kesesuian padi
kelas kesesuaian lahan PADI
No
Karakteristik
Lahan s1 s2 s3 n
1 2 3 4
1
temperatur ( c
) 24 -29 22 - 24, 29-32
18 - 21, 33-
35
<22,
>35
2
curah hujan
(mm)
2500 –
1501 1500 – 1001 1000 - 750 750 - 0
3
kelembabpan
(%) 34 – 90 30 -33 <30 , >90
4 Drainase
agak
terhambat
, agak baik terhambat,baik
sangat
terhambat,
agak cepat Cepat
5 Tekstur h,sh,ah S Ak K
6
kedalaman
tanah (cm) >50 41 -50 25 – 40 <25
7
ketebalan
gambut (cm) <60 60 – 140
140 - 200,
201-400 >400
8 ph h2o 5.5 - 8.2
5.0 - 5.5 , 8.2 -
8.5 <4.5 , >8.5
9 salinitas dS/m <2 2 – 4 4 -6 >6
10 alkalinitas % <20 20 - 30 31- 40 > 40
11
kedalaman
sulfidik (cm) >100 76 – 100 40 – 75 <40
12 lereng (%) <3 3-5 5-8 >8
Tabel 4.3.3 Kesesuian kedelai
Kelas kesesuaian lahan KEDELAI
No
Karakteristik
Lahan s1 s2 s3 N
1 2 3 4
1
temperatur ( c
) 23 – 25
20 - 22 ,
25 – 28
18 -20 , 28 –
32 <18 ,>32
2
curah hujan
(mm) 351 – 1100
250 - 350,
1100 –
1600
1600 -
1900,180 –
250 <190,>1900
3
kelembabpan
(%) 24 – 80
20- 24,81-
85 <20 ,>85
4 Drainase
BAIK - AGAK
TERHAMBAT
AGAK
BAIK
ATAU
AGAK
CEPAT TERHAMBAT
SANGAT
TERHAMBAT,
CEPAT
5 Tekstur AH,S AK H K,SH
6
kedalaman
tanah (cm) >75 51-75 20-50 <20
7
ketebalan
gambut (cm) <60 60-140 141-200 >200
8 ph h2o 5-7.5
5.4 - 5.5,
7.6-7.8 <5.4 , >7.8
10 salinitas dS/m <6 6-7 7-8 >8
11 alkalinitas % <15 15-20 21-25 >25
12
kedalaman
sulfidik (cm) >100 76-100 40-75 <40
13 lereng (%) <8 8-16 17-30 >30
Tabel 4.3.4 Kesesuain lahan kacang tanah
kelas kesesuaian lahan kacang tanah
No
Karakteristik
Lahan s1 s2 s3 N
1 2 3 4
1
temperatur ( c
) 25 – 27
20-25 , 27-
30 18-21,31-34 <18,>34
2
curah hujan
(mm) 401 – 1100
1101-1600,
301-400
1601-
1900,200-300 >1900,<200
3
kelembabpan
(%) 50-80 >80,<50
4 Drainase
BAIK- AGAK
TERHAMBAT
AGAKCEPAT
ATAU AGAK
BAIK TERHAMBAT
SANGAT
TERHAMBAT
, CEPAT
5 Tekstur H AH, S SH, AK K
6
kedalaman
tanah (cm) >75 51-75 25-50 <25
7
ketebalan
gambut (cm) <60 61-140 141 - 200 >200
8 ph h2o 6.01-7.0
5.0-6.0 ,7.1 -
7.5 <5.0 , >7.5
9 salinitas dS/m <4 4-6 7-8 >8
10 alkalinitas % <10 11-15 16-20 >20
11
kedalaman
sulfidik (cm) >100 76-100 40-75 <40
12 lereng (%) <8 8-16 17-30 >30
2. Menghitung matrik normalisasi jagung
Langkah pertama menentukan matrik penilaian alternatif
Tabel 4.3.5 Matrik normalisasi alternatif
ID LAHA
N
TEMPE
RATUR
CURAH
HUJAN
KELEMB
ABAN
DRAIN
ASE ...
LEREN
G
1
pram
banan
133
2 1 2 2 ... 2
2
ganti
warno
127
4 4 2 2 ... 4
3 wedi1
19 4 1 1 2 ... 2
4 bayat
111 1 4 4 1 ... 4
5 cawas
96 3 3 4 2 ... 3
6 trucuk
93 3 3 3 2 ... 3
7
kaliko
tes11
5
3 3 4 3 ... 4
8
kebon
arom
29
4 4 4 4 ... 4
9
jogon
alan2
1
3 3 3 3 ... 3
10
manis
rengg
o18
4 4 4 4 ... 4
11
karan
gnong
ko14
4 4 4 4 ... 4
12 ngaw
en36 2 1 1 2 ... 2
13 ceper
60 3 3 2 3 ... 4
14 pedan
79 3 3 2 2 ... 4
15
karan
gdow
o86
1 4 4 3 ... 4
16 juwiri
ng71 1 1 1 1 ... 1
17 wono
sari61 3 3 3 4 ... 3
18 delan
ggu56 1 1 4 1 ... 1
19
polan
harjo4
8
1 2 4 2 ... 2
20
karan
gano
m51
2 4 1 1 ... 4
21 tulung
16 4 3 4 3 ... 3
22 jatino
m44 3 3 1 3 ... 3
23 kemal
ang2 3 3 4 3 ... 3
24
klaten
selata
n30
3 2 2 2 ... 2
25
klaten
tenga
h117
1 3 2 4 ... 4
26
klaten
utara
116
3 3 4 4 ... 3
27 pedan
82 1 2 4 2 ... 2
28
ganti
warno
128
3 1 4 1 ... 2
Jagung
Pada tabel 4.3.5 untuk tanaman jagung dinormalisasikan menggukana persamaan
𝑟𝐴1,𝐾1=𝑋𝐴1,𝐾𝐼
√∑ 𝑥𝐿𝐾12𝑚
𝑖=1
=2
√2+12+22+⋯+22
= 2
14,39222=0.13393
Tabel 4.3.5 Matrik ternormalisasi jagung
Nama Temp Curah
Hujan
Lemba
p
Drainas
e Tekstur Tanah
Gambu
t
Prambanan133 0.1339
3
0.0648
2
0.1195
2 0.14003
0.1252
4
0.1932
5
0.2022
6
Gantiwarno127 0.2678
6
0.2592
8
0.1195
2 0.14003
0.1878
7
0.1932
5
0.2022
6
Wedi119 0.2678
6
0.0648
2
0.0597
6 0.14003
0.2504
9
0.2576
6
0.2022
6
Bayat111 0.0669
6
0.2592
8
0.2390
5 0.07001
0.1252
4
0.1288
3
0.0674
2
Cawas96 0.2008
9
0.1944
6
0.2390
5 0.14003
0.1878
7
0.2576
6
0.1348
4
Trucuk93 0.2008
9
0.1944
6
0.1792
8 0.14003
0.2504
9
0.1932
5
0.2022
6
Kalikotes115 0.2008
9
0.1944
6
0.2390
5 0.21004
0.2504
9
0.1932
5
0.2696
8
Kebonarom29 0.2678
6
0.2592
8
0.2390
5 0.28006
0.1878
7
0.2576
6
0.2696
8
Jogonalan21 0.2008
9
0.1944
6
0.1792
8 0.21004
0.1878
7
0.1932
5
0.2022
6
Manisrenggo18 0.2678
6
0.2592
8
0.2390
5 0.28006
0.2504
9
0.2576
6
0.2696
8
Karangnongko1
4
0.2678
6
0.2592
8
0.2390
5 0.28006
0.1878
7
0.2576
6
0.2696
8
Ngawen36 0.1339
3
0.0648
2
0.0597
6 0.14003
0.1252
4
0.1288
3
0.1348
4
Ceper60 0.2008
9
0.1944
6
0.1195
2 0.21004
0.1878
7
0.1932
5
0.2696
8
Pedan79 0.2008
9
0.1944
6
0.1195
2 0.14003
0.1878
7
0.1932
5
0.2022
6
Karangdowo86 0.0669
6
0.2592
8
0.2390
5 0.21004
0.0626
2
0.1288
3
0.0674
2
Juwiring71 0.0669
6
0.0648
2
0.0597
6 0.07001
0.0626
2
0.0644
2
0.2022
6
Wonosari61 0.2008
9
0.1944
6
0.1792
8 0.28006
0.1878
7
0.1288
3
0.2022
6
Delanggu56 0.0669
6
0.0648
2
0.2390
5 0.07001
0.2504
9
0.0644
2
0.0674
2
Polanharjo48 0.0669
6
0.1296
4
0.2390
5 0.14003
0.2504
9
0.1288
3
0.1348
4
Karanganom51 0.1339
3
0.2592
8
0.0597
6 0.07001
0.1252
4
0.1288
3
0.0674
2
Tulung16 0.2678
6
0.1944
6
0.2390
5 0.21004
0.1878
7
0.1932
5
0.2022
6
Jatinom44 0.2008
9
0.1944
6
0.0597
6 0.21004
0.1252
4
0.2576
6
0.1348
4
Kemalang2 0.2008
9
0.1944
6
0.2390
5 0.21004
0.1252
4
0.2576
6
0.2022
6
Klaten
selatan30
0.2008
9
0.1296
4
0.1195
2 0.14003
0.1878
7
0.1288
3
0.1348
4
Klaten
tengah117
0.0669
6
0.1944
6
0.1195
2 0.28006
0.1878
7
0.1932
5
0.2022
6
Klaten utara116 0.2008
9
0.1944
6
0.2390
5 0.28006
0.1878
7
0.2576
6
0.2022
6
Pedan82 0.0669
6
0.1296
4
0.2390
5 0.14003
0.1878
7
0.0644
2
0.1348
4
Gantiwarno128 0.2008
9
0.0648
2
0.2390
5 0.07001
0.2504
9
0.0644
2
0.1348
4
Tabel 4.3.6 Bobot kriteria jagung
K1 Temperatur 0,087811
K2 Cirah hujan 0,083879
K3 Kelembaban 0,066841
K4 Drainase 0,091743
K5 Tekstur 0,07326
K6 Kedalaman tanah 0,0
K7 Tanah gambut 0,09
K8 Ph h20 0,086501
K9 Salinitas 0,085190
K10 Alkalinitas 0,087811
K11 Kedalaman sulfidik 0,09
K12 Lereng 0,073394
Rumus menghitung R*W
𝑣𝐴1,𝐾1=𝑟𝐴1,𝐾1*W1 = 0,133929906
* 0,087811 = 0.01176
Tabel 4.3.7 Bobot ternormalisai
Nama Temp Curah
Hujan
Lemba
p
Drainas
e
Tekstu
r Tanah
Prambanan13
3
0.0117
6
0.0054
4
0.0079
9 0.01285
0.0096
8
0.0159
6
Gantiwarno12
7
0.0235
2
0.0217
5
0.0079
9 0.01285
0.0145
3
0.0159
6
Wedi119 0.0235
2
0.0054
4
0.0039
9 0.01285
0.0193
7
0.0212
7
Bayat111 0.0058
8
0.0217
5
0.0159
8 0.00642
0.0096
8
0.0106
4
Cawas96 0.0176
4
0.0163
1
0.0159
8 0.01285
0.0145
3
0.0212
7
Trucuk93 0.0176
4
0.0163
1
0.0119
8 0.01285
0.0193
7
0.0159
6
Kalikotes115 0.0176
4
0.0163
1
0.0159
8 0.01927
0.0193
7
0.0159
6
Kebonarom29 0.0235
2
0.0217
5
0.0159
8 0.02569
0.0145
3
0.0212
7
Jogonalan21 0.0176
4
0.0163
1
0.0119
8 0.01927
0.0145
3
0.0159
6
Manisrenggo1
8
0.0235
2
0.0217
5
0.0159
8 0.02569
0.0193
7
0.0212
7
Karangnongko
14
0.0235
2
0.0217
5
0.0159
8 0.02569
0.0145
3
0.0212
7
Ngawen36 0.0117
6
0.0054
4
0.0039
9 0.01285
0.0096
8
0.0106
4
Ceper60 0.0176
4
0.0163
1
0.0079
9 0.01927
0.0145
3
0.0159
6
Pedan79 0.0176
4
0.0163
1
0.0079
9 0.01285
0.0145
3
0.0159
6
Karangdowo86 0.0058
8
0.0217
5
0.0159
8 0.01927
0.0048
4
0.0106
4
Juwiring71 0.0058
8
0.0054
4
0.0039
9 0.00642
0.0048
4
0.0053
2
Wonosari61 0.0176
4
0.0163
1
0.0119
8 0.02569
0.0145
3
0.0106
4
Delanggu56 0.0058
8
0.0054
4
0.0159
8 0.00642
0.0193
7
0.0053
2
Polanharjo48 0.0058
8
0.0108
7
0.0159
8 0.01285
0.0193
7
0.0106
4
Karanganom51 0.0117
6
0.0217
5
0.0039
9 0.00642
0.0096
8
0.0106
4
Tulung16 0.0235
2
0.0163
1
0.0159
8 0.01927
0.0145
3
0.0159
6
Jatinom44 0.0176
4
0.0163
1
0.0039
9 0.01927
0.0096
8
0.0212
7
Kemalang2 0.0176
4
0.0163
1
0.0159
8 0.01927
0.0096
8
0.0212
7
Klaten
selatan30
0.0176
4
0.0108
7
0.0079
9 0.01285
0.0145
3
0.0106
4
Klaten
tengah117
0.0058
8
0.0163
1
0.0079
9 0.02569
0.0145
3
0.0159
6
Klaten
utara116
0.0176
4
0.0163
1
0.0159
8 0.02569
0.0145
3
0.0212
7
Pedan82 0.0058
8
0.0108
7
0.0159
8 0.01285
0.0145
3
0.0053
2
Gantiwarno12
8
0.0176
4
0.0054
4
0.0159
8 0.00642
0.0193
7
0.0053
2
3. Menentukan himpunan concordance
Himpunan concordance untuk tanaman jagung berdasarkan matrik v
Perhitungan himpunan concordance alternatif A1 terhadap A2 𝐶1,2
Alternatif A1 terhadap A2 pada kriteria K1 :
𝑐1,2 :𝑣1,1 dan 𝑣2,1 : 0,005892557 = 0,005892557
𝑣1,1 = 𝑣1,2 maka K1 merupakan himpunan concordance untuk alternatf A1
terhadap A2
Perhitungan himpunan concordance alternatif A1 terhadap A2 𝐶1,2
Alternatif A1 terhadap A2 pada kriteria K2 :
𝑐1,2 :𝑣1,2 dan 𝑣2,2 : 0,012307692= 0,012307692
𝑣1,1 = 𝑣2,2 maka K1 merupakan himpunan concordance untuk alternatf A1
terhadap A2
Maka diperoleh himpunan concordance 𝑐1,2 hingga 𝑣1,28 untuk tanaman jagung
adalah
𝑐1,2 : {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}
𝑐1,3 : {2,3,6,7,8,12}
𝑐1,4 : {2,3,7,8,10,11}
𝑐1,5 : {2,3,4,7,10,11}
𝑐1,6 : {2,3,8)
𝑐1,7 : {8}
𝑐1,8 : {8}
𝑐1,9 : {2,3,4,5,6,7,10,11}
𝑐1,10 :{1,2,3,6,7,10,11}
𝑐1,11 :{2,3,4,6,7,8,10,11}
𝑐1,12 :{1,2,3,6,7,10,11}
𝑐1,13 : {2,3,4,7,10,11}
𝑐1,14 :{ 3,7,10,11}
𝑐1,15 : {3,5,8,10}
Perhitungan discordance
Alternatif A1 terhadap A2 pada kriteria K1 :
𝑐1,2 :𝑣1,1 dan 𝑣2,1 : 0,005892557 = 0,005892557
𝑣1,1 = 𝑣1,2 maka K1 bukan himpunan discordance untuk alternatf A1 terhadap A2
Dari data di atas matrik concordace dapat dihitung dengan cara berikut :
Untuk matrik concordance baris 1 kolom 2 dapat dihitung menggunakan
himpunan concordance 𝐶12 :
𝑐1,2 : w1 + w2 + w3 +w4 +w5 + w6 + w7 + w8 +w9 +w10 + w11 +w12
Hasil dari matrik concordance adalah
Tabel 4.3.8 Matrik concordance
1,2 2,1 3,1 4,1 5,1 . . . 27,1
0,501966 0,999999 0,933158 0,477063 0,913498 . . .
0,74311
8
0,488859 0,752293 0,775885 0,309304 0,583224 . . .
0,41022
2
0,600262 0,933158 0,775885 0,309304 0,663171 . . .
0,49016
9
0,263434 0,676277 0,601573 0,309304 0,757536 . . .
0,58453
4
0,260813 0,68152 0,689384 0,399737 0,750982 . . .
0,49410
2
0,082569 0,503276 0,51114 0,309304 0,585845 . . .
0,33289
6
0 0,4076 0,332896 0,309304 0,401048 . . .
0,24115
3
0,16907 0,667103 0,597641 0,309304 0,736565 . . .
0,23066
8
0 0,245084 0,247706 0,224114 0,323722 . . .
0,31847
9
0 0,32241 0,247706 0,224114 0,401048 . . .
0,15334
2
0,909566 0,999999 0,999999 0,559632 0,999999 . . .
0,23066
8
0,14941 0,562253 0,42595 0,224114 0,663171 . . .
0,73918
6
0,501966 0,914809 0,690695 0,224114 0,754914 . . .
0,31847
9
0,508519 0,841415 0,684142 0,908256 0,665793 . . .
0,41022
2
0,999999 0,999999 0,999999 0,826997 0,913498 . . .
0,49279
1
0,044810566 0,667103 0,597641 0,391873 0,821755 . . .
0,91349
8
0,768021 0,768021 0,933158 0,748361 0,922673 . . .
0,40366
9
0,507208 0,68152 0,762778 0,570117 0,922673 . . .
0,92267
3
0,667103 0,914809 0,757536 0,740497 0,757536 . . .
0,74967
1
0,16907 0,667103 0,597641 0,309304 0,648754 . . .
0,49672
3
0,317169 0,737876 0,750983 0,38663 0,823066 . . .
0,31847
9
0,335518 0,671035 0,684142 0,38663 0,821755 . . . 0,40498
0,57536 0,999999 0,849279 0,482306 0,914809 . . .
0,40366
9
0,498034 0,908256 0,684142 0,484926 0,663171 . . .
0,65399
6
0,086501 0,584534 0,50983 0,309304 0,736565 . . . 0,40629
0,597641 0,758846 0,762778 0,570117 0,999999 . . .
0,23066
8
0,677588 0,855832 0,933158 0,574049 0,922673 . . .
0,74442
9
Perhitungan himpunan disncordance alternatif A1 terhadap A2 𝐶1,2
Alternatif A1 terhadap A2 pada kriteria K2 :
𝑐1,2 :𝑣1,2 dan 𝑣2,2 : 0,012307692= 0,012307692
𝑣1,1 = 𝑣2,2 maka K1 bukan himpunan discordance untuk alternatf A1 terhadap A2
Maka diperoleh himpunan concordance 𝑐1,2 hingga 𝑣1,28 untuk tanaman jagung
adalah
𝑐1,2 : {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12} {0}
𝑐1,3 : {1,4,5,9,10,11}
𝑐1,4 : {1,4,5,6,7,9,12}
𝑐1,5 : {1,5,6,8,9,12}
𝑐1,6 : {1,4,5,6,7,9,10,11,12}
𝑐1,7 : {1,2,3,4,5,6,7,9,10,11,12}
𝑐1,8 : {1,2,3,4,5,6,7,9,10,11,12}
𝑐1,9 : {2,3,4,5,6,7,10,11}
𝑐1,10 : {4,5,8,9,12}
𝑐1,11 :{ {1,5,9,12}
𝑐1,12 : {4,5,8,9,12}
𝑐1,13 : {1,5,6,8,12}
𝑐1,14 : {1,2,4,6,8,9,12}
𝑐1,15 : {1,2,4,6,7,9,11,12}
Matrik discordance jagung
𝑑 = 𝐦𝐚𝐱{|𝒗𝒅𝟏,𝒌−𝒗𝒅𝟐,𝒌|}𝒌∈𝒅𝟏,𝟐
𝐦𝐚𝐱{|𝒗𝒅𝟏,𝒌−𝒗𝒅𝟐,𝒌|}∀𝒌
Tabel 4.3.9 Matrik discordance
1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 . . . 1,27
0
0,6345
80012 0,686520376 0,284488044
0,54231
9749 . . . 1
0
0,5470
7783 0 0
0,50671
1409 . . . 0
0 0 0,075449238 0
0,50959
1326 . . . 0
0
0,0658
30721 0 0
0,68232
6622 . . . 0
0 0 0 0
0,08463
9498 . . . 0
0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 . . . 0
0 1 0 0 0 . . . 0
0 0 1 0,605763335 1 . . . 0
0
0,0340
13605 0 0 0 . . . 0
0
0,5470
7783 0 0
0,04697
9866 . . .
0,463719
77
0 1 0,075449238 0
0,64093
9597 . . . 0
1 0 1 0,284488044
0,67337
8076 . . . 0
0
0,5470
7783 0 0 0 . . . 0
0,16966581
0,5470
7783 0,320333314 0,269160025
0,69655
1724 . . .
0,598072
95
0
0,5170
06803 0,320333314 0
0,58847
0368 . . . 0
0 0 0 0,509507923
0,36465
3244 . . .
0,493240
37
0 0 0 0 0 . . .
0,453277
78
0 0 0 0
0,46455
3795 . . . 0
0 1 0 0
0,44987
1465 . . . 0
0
0,2721
50105 0,489181562 0
0,52348
9933 . . . 0
0 0 0,272150105 0
0,28187
9195 . . . 0
0
0,3384
72876 0 0 0 . . . 0
0
0,5101
16493 0,320333314 0 1 . . . 0
0,089285714
0,3384
72876 0,248275862 0,278908645
0,69655
1724 . . . 0
. . .
0,007737
44
Perhitungan topsis
Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa proses algoritma yang dibat agar
sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan. Proses algoritma yang yang diperlukan
pada metode topsis yang digunakan terdiri dari matrik concrdance dominan,
matrik discordance dminan, matrik agregat dominan dan preferensi alternatif.
Langkah 9 : menghitung matrik concordance dominan , dilakukan setelah matrik
concordance dihitung pada sistem menggunakan persamaan persamaan. Diagram
alir menghitung matrik concrdance dominan sebagai berikut
jagung
Pada tanaman jagung matrik concordance berdasarkan tabel nilai C* max pada
matrik concordance adalah 1. Maka matrik concordance domonan baris ke 1 𝐶𝑘𝑙′
adalah nilai max pada matrik concordance dominan (c*) dikurangi matrik
concordance baris ke k kolom ke 1 (𝑐𝑘𝑙
Matrik concordance baris c’ 1 kolom c’ 2 adalah nilai max matrik concrdance
dikurangi matrik concordance baris c1 kolom c2
𝐶1,2 = 𝐶∗ - 𝐶1,2
Tabel 4.4 Matrik concordance dominan
1,2 1,3 1,4 1,5 . . . 1,27
0,498034 1E-06 0,066842 0,522937 . . . 0,346004
0,511141 0,247707 0,224115 0,690696 . . . 0,681521
0,399738 0,066842 0,224115 0,690696 . . . 0,612059
0,736566 0,323723 0,398427 0,690696 . . . 0,325033
0,739187 0,31848 0,310616 0,600263 . . . 0,681521
0,917431 0,496724 0,48886 0,690696 . . . 0,677589
1 0,5924 0,667104 0,690696 . . . 0,768022
0,83093 0,332897 0,402359 0,690696 . . . 0,855833
1 0,754916 0,752294 0,775886 . . . 0,768022
1 0,67759 0,752294 0,775886 . . . 0,855833
0,090434 1E-06 1E-06 0,440368 . . . 0,855833
0,85059 0,437747 0,57405 0,775886 . . . 0,174313
0,498034 0,085191 0,309305 0,775886 . . . 0,768022
0,491481 0,158585 0,315858 0,091744 . . . 0,59371
1E-06 1E-06 1E-06 0,173003 . . . 0,416776
0,955189434 0,332897 0,402359 0,608127 . . . 0,086502
0,231979 0,231979 0,066842 0,251639 . . . 0,768022
0,492792 0,31848 0,237222 0,429883 . . . 0,087812
0,332897 0,085191 0,242464 0,259503 . . . 0,517694
0,83093 0,332897 0,402359 0,690696 . . . 0,325033
0,682831 0,262124 0,249017 0,61337 . . . 0,855833
0,664482 0,328965 0,315858 0,61337 . . . 0,59502
0,42464 1E-06 0,150721 0,517694 . . . 0,681521
0,501966 0,091744 0,315858 0,515074 . . . 0,343382
0,913499 0,415466 0,49017 0,690696 . . . 0,59371
0,402359 0,241154 0,237222 0,429883 . . . 0,768022
0,322412 0,144168 0,066842 0,425951 . . . 0,435125
Matrik dicordance dominan
Yaitu dihitung dengan rumus D’1,2 = d* - c1,2
Tabel 4.4.1 Matrik discordance dominan
1,2 2,1 3,1 4,1 5,1 6,1 . . . 27,1
0 0,63458 0,68652 0,284488 0,54232 1 . . . 0
0 0,547078 0 0 0,506711 0 . . . 0
0 0 0,075449 0 0,509591 0,413063 . . . 0
0 0,065831 0 0 0,682327 0,543624 . . . 0
0 0 0 0 0,084639 0 . . . 0
0 0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0 0 . . . 0
0 1 0 0 0 0 . . . 0
0 0 1 0,605763 1 1 . . . 0
0 0,034014 0 0 0 0 . . . 0,46372
0 0,547078 0 0 0,04698 0 . . . 0
0 1 0,075449 0 0,64094 0,558156 . . . 0
1 0 1 0,284488 0,673378 1 . . . 0
0 0,547078 0 0 0 0 . . . 0,598073
0,169666 0,547078 0,320333 0,26916 0,696552 0,659893 . . . 0
0 0,517007 0,320333 0 0,58847 0,659893 . . . 0,49324
0 0 0 0,509508 0,364653 0,52349 . . . 0,453278
0 0 0 0 0 0 . . . 0
0 0 0 0 0,464554 0,337461 . . . 0
0 1 0 0 0,449871 0,337461 . . . 0
0 0,27215 0,489182 0 0,52349 1 . . . 0
0 0 0,27215 0 0,281879 0 . . . 0
0 0,338473 0 0 0 0 . . . 0
0 0,510116 0,320333 0 1 0,504294 . . . 0
0,089286 0,338473 0,248276 0,278909 0,696552 0,647887 . . . 0,007737
Matrik agregat
Pada tanaman padi concordane dominan dan discordance dominan berdasarkan
tabel
Matrik agregat dominan p1 dan kolom p2 adalah nilai matrik discordance dominan
baris d’1 dan kolom d’2
P= 𝑑′1,2
𝑑′1,2+𝑐′1,2
Tabel 4.4.1 Matrik agregat dominan
1,2 2,1 3,1 4,1 5,1 6,1 7,1 27,1
0
0,9
999
98
0,9112
75
0,35
234
0,8624
38
0,99999
9
0,99999
9 0
0 0 0 0
0,5486
93 0
0,60600
6 0
0 0 0 0
0,6020
55
0,61296
5 0,74943 0
0
0,1
689
9 0 0
0,7378
17
0,70808
4 #VALUE! 0
0 0 0 0
0,2536
72 0
0,65573
3 0
0 0 0 0 0 0
0,99999
9 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0,99999
9 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0
0,5
960
93 0 0 0 0 0 0
0 0
0,9999
99 0 0
0,99999
9
0,99999
9 0
0
0,0
720
99 0 0 0 0
0,77240
1
0,64002
5
0
0,8
652
61 0 0
0,1608
54 0
0,77240
1 0
0
0,8
631
22
0,1928
13 0
0,6572
75
0,63861
2
0,89149
1 0
0,999
999 0
0,9999
99
0,62
1844
0,8861
64
0,99999
9
0,99999
9 0
0
0,6
216
97 0 0 0 0 0
0,87364
1
0,422
427
0,7
022
31
0,8273
6
0,51
6821
0,9000
79
0,90802
4
0,99999
9 0
0
0,6
188
09
0,5745
32 0
0,8838
58
0,90802
4
0,99999
9
0,86447
3
0 0 0
0,66
255
0,6006
31
0,68344
8
0,79979
8 0,64422
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0
0,7241
82
0,25231
5
0,87092
4 0
0
0,7
524
65 0 0
0,7162
23 0,50439
0,84554
3 0
0
0,9
999
96
0,7644
63 0
0,8600
4
0,99999
9
0,99999
9 0
0 0
0,4628
34 0
0,4555
93 0
0,83414
4 0
0
0,4
489
39 0 0 0 0 0 0
0
0,6
790
05
0,5745
32 0 0
0,76682
7
0,86260
9 0
0
0,7
012
93
0,7878
83
0,39
5694
0,9000
79
0,90647
9
0,99999
9
0,02938
5
Nilai preferensi
Nilai preferensi alternatif adalah jmlah pada matrik agregat dominan baris p1
dibagi dengan banyak kolom p1 dikurangi 1.
Jagung
Tabel 4.4.3 Nilai preferensi jagung
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.0585463753822 S 3
gantiwarno127 0.39809174507307 S 2
wedi119 0.2624125861764 S 2
bayat111 0.11172498611757 S 3
cawas96 0.45534462848636 S 2
trucuk93 0.39990089394868 S 2
kalikotes115 0.66257004344 S 1
kebonarom29 0.85000104837996 S 1
jogonalan21 0.48276805667346 S 2
manisrenggo18 0.96428475000096 S 1
karangnongko14 0.90242602773925 S 1
ngawen36 0.025833761896504 S 4
ceper60 0.58789288019821 S 1
pedan79 0.34210308001555 S 2
karangdowo86 0.12862785522609 S 3
juwiring71 0 S 4
wonosari61 0.45233576613825 S 2
delanggu56 0.041776462609325 S 4
polanharjo48 0.1675941228761 S 3
karanganom51 0.12976835290436 S 3
tulung16 0.62451008223596 S 1
jatinom44 0.27559758990162 S 2
kemalang2 0.39769040306561 S 2
klaten selatan30 0.15768332156341 S 3
klaten
tengah117 0.25033000813642 S 2
klaten utara116 0.72892758221707 S 1
pedan82 0.12982539591259 S 3
gantiwarno128 0.10477186042154 S 3
4.4 Manual Implementasi Sub bab ini akan membahas tentang bagaimana pengguna dapat berkomunikasi dengan sistem. Perancangan manual implementasi ini akan dijelaskan melalui sitemap, dan desain antarmuka sistem.
Sitemap login sebagai IT Service.
Sitemap login sebagai admin
Gambar 4.1.2 Sitemap login admin
Halaman Login Halaman Utama
(Manajemen User)
Halaman Ubah
Data User
Halaman Logout
Halaman Tambah
User
Halaman Hapus
User
Gambar 4.1.1 Sitemap User IT Service
Halaman Login Halaman Utama Halaman Logout
Halaman Ubah Data
Kriteria & Bobot
Halaman Hasil
Rekomendasi tanaman
pangan
Halaman Data Kriteria &
Bobot
1.4.1 Halaman Login Halaman login adalah halaman awal dari sistem, dimana semua user yang ingin masuk ke dalam sistem harus memasukkan username dan password
Ketarangan :
1. Form username user
2. Form Password user
3. Tombol Login
1.4.2 Halaman Utama user IT Service Halaman ini adalah halaman awal user IT Service setelah login. Pada halaman utama ini user IT Service langsung dihadapkan pada Menu Manajemen User.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
TANAMAN PANGAN DENGAN METODE ELECTRE
DAN TOPSIS
[1]
[2]
Username
:
Password
:
Login [3]
Gambar 1.4.1 Antarmuka Login
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TANAMAN
PANGAN DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
List Data Pengguna Sistem
Ubah [2] Hapus [3]
Tambah User [1]
User 1
Logout [4]
Gambar 1.4.2 halaman utama user IT service
Keterangan :
1. Tombol tambah user
2. Tombol ubah data user terpilih
3. Tombol hapus data user terpilih
4. Tombol Logout
1.4.3 Halaman Tambah Data atau Ubah Data User Halaman ini adalah halaman dimana IT service bisa menambahkan data atau mengubah data user
Keterangan :
1. Tombol Simpan Data
2. Tombol Batal Simpan
3. Form Username User
4. Form Password User
5. Form hak Akses User
6. Tombol Logout
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TANAMAN
PANGAN DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
Tambah / Ubah Data User
Simpan [1] Batal [2]
[3]
Logout [6]
[4]
[5]
Username :
Password :
Hak Akses :
Gambar 1.4.2 Antarmuka Tambah atau Ubah User
4.4.1 Halaman Utama user Halaman ini adalah halaman awal user setelah login. Pada halaman utama ini user dapat memilih menu melihat hasil rekomendasi atau mengubah data kriteria dan bobot.
Keterangan :
1. Halaman Data kriteria& Bobot
2. Halaman melihat Hasil Rekomendasi
4.1.5 Halaman Data Kriteria & Bobot
Halaman ini adalah halaman bagi user untuk melakukan manajemen kriteria & bobot.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TANAMAN
PANGAN DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
Data Kriteria & Bobot [1] Hasil Rekomendasi [2] Logout [6]
Gambar 4.1.4 Antarmuka Halaman utama
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TANAMAN
PANGAN DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
Ubah Data Kriteria & Bobot
Simpan [1] Batal [2]
[3]
Logout
[5]
[4]
Nama Kriteria :
Nilai Bobot :
Gambar 4.1.5 halaman data kriteria dan bobot
Keterangan :
1. Tombol simpan data
2. Tombol batal ubah data
3. Form nama kriteria
4. Form Nilai bobot kriteria
5. Tombol Logout
4.1.6 Halaman Utama (Anggota)
Halaman ini adalah halaman awal bagi user yang baru melakukan proses login. Disini terdapat 3 menu utama yaitu, Manajemen data pihak dinas pertanian, petani, dan melihat hasil rekomendasi
Keterangan :
1. Tab Halaman Data Petani baru
2. Tab melihat hasil rekomendasi
3. Tombol Logout
Gambar 4.1.6 Halaman anggota
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TANAMAN
PANGAN DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS
Data tanaman [1] Hasil Rekomendasi
[3]
Logout [4] Proses Seleksi [2]
Ubah [2] Hapus [3]
BAB V IMPLEMENTASI
Pada bab ini dibahas mengenai implementasi pakar yang di dasarkan
pada hasil yang telah diperoleh dari analisis pakar yang didasarkan pada hasil
yang diperoleh dari analisis kebutuhan dan proses perancangan yang dibuat.
Pembahasan ini terdiri dari penjelasan tetang spesifikasi sistem, batasan –
batasan dalam implementasi, implementasi algoritma pada program dan
implementasi antarmuka.
Gambar 5.1 pohon implementasi sistem
5.1 Spesifikasi Sistem
Hasil analisisis kebutuhan dan perancangan perangkat lunak yang telah diuraikan
pada bab IV menjadi acuan untuk melakukan implementasi menjadi sebuah
sistem yang dapat berfungsi sesuai kenutuhan. Spesifikasi sistem dibagi menjadi
dua yaitu spesifikasi perangkat keras dan spesifikasi perangkt lunak.
5.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras
Pembangunan sistem untuk pemanfaatan sistem pendukung keputusan metode
ELECTRE – TOPSIS dalam pemberian rekomendasi terhadap pemilihan tanaman
pangan terbaik menggunakan spesisfikasi perangkat keras dirinci pada tabel 5.1
Tabel 5.1 spesifikasi perangkat keras komputeresifikasi perangkat keras komputer
Nama komponen Spesifikasi
Prosesor Intel core i5
Memori (RAM) 4GB
Hardiks Hardiks free 500GB
Kartu grafis NVIDIA getforce 9400M
Monitor
5.1.2 Spesifikasi Perangkat Lunak
Pembangunan sistem pemanfaatan sistem pendukung keputusan metode
ELECTRE – TOPSIS dalam pemberian rekomendasi terhadap pemilihan tanaman
pangan menggunakan spesifikasi perangkat lunak yang dirinci tabel 5.2
Tabel 5.2 spesifikasi perangkat lunak
Tools Nama software
Basis data Mysql
Use case
Program Php
Dokumentasi Microsoft office
Sistem operasi
5.2 Batasan Implementasi
Beberapa batasan yang diterapkan pada sistem pendukung keputusan
menentukan rekomendasi simplisia nabati menggunakan metde ELECTRE –
TOPSIS adalah :
1. Pemanfaatan sistem pendukung keputusan menentukan pemilihan alternatif
tanaman pangan.
2. Sistem pendukung keputusan mennetukan rekomendasi tanaman pangan ini
dirancang dan dibangun dengan menggunakan bahasa pemgraman PHP dan
menggunakan MySQL sebagai penyimpanan database yang telah satu paket
pada software MAMP.
3. Metode yang diterapkan pada sistem pendukung keputusan ini adalah
menggunakan metode gabungan ELECTRE – TOPSIS.
4. Pada implementasi algoritma dijelaskan sebatas algoritma yang terkait
metode electre – topsis
5. Alternatif yang digunakan dalam sistem pendukng keputusan ini adalah 28
alternatif dari 12 kriteria tanah.
5.3 Implementasi Algoritma
Pada sub bab ini akan dijelaskan mengenaik implementasi code dari sistem
pendukung keputusan pemilihan tanaman pangan. Berikut adalah langkah –
langkah dalam implementasi algoritma SPK pemilihan tanaman pangan
menggunakan metode ELECTRE - TOPSIS
1. Implementasi algoritma normalisasi matrik penilaian alternatif
2. Implementasi algoritma normalisasi bobot kriteria
3. Implementasi algoritma menghitung matrik v
4. Implementasi algritma mennetukan himpunan concordance
5. Implementasi algritma menentukan himpunan discrdance.
6. Implementasi algoritma menghitung matrik concordance
7. Implementasi algoritma menghitung matrik discordance
8. Implementasi algoritma menentukan matrik concordance dominan
9. Implementasi algoritma matrik discordance dominan
10. Implementasi algoritma menentukan matrik agregat dominan
11. Implementasi algoritma menghitung preferensi alternatif
5.4 SPESIFIKASI SOURCE CODE
Implementasi yang akan dibahas mengenai source code pembobotan data, menghitung nilai hasil perkalian bobot kriteria, nilai parameter, derajat preferensi, indeks preferensi.
5.4.1 Antarmuka Halaman Login Tabel 5.4.1.1 halaman login
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
foreach ($data->result() as $row) { $sa = $row->nilaisa; $sa_norm = $sa * $sa; $exec = $exec + $sa_norm; } return sqrt($exec); } <td><?php echo $row->nama; ?></td>
<td><?=round(($row->temperatur
/ $this->matrix_norm->temperatur_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->curahhujan
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
/ $this->matrix_norm->curah_norm()), 5);?></td><td><?=round(($row->kelembapan
/ $this->matrix_norm->kelembapan_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->drainase
/$this->matrix_norm->drainase_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->tekstur
/$this->matrix_norm->tekstur_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->kedalamantanah
/$this->matrix_norm->kedalamantanah_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->ketebalangambut
/$this->matrix_norm->ketebalangambut_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->ph
/$this->matrix_norm->ph_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->salinitas
/$this->matrix_norm->salinitas_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->alkalinitas
/$this->matrix_norm->alkalinitas_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->kedalamansulfidik
/$this->matrix_norm->sulfidik_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->lereng
/$this->matrix_norm->lereng_norm()), 5);?></td></tr>
Penjelasan source code dari implementasi algoritma Matriks normalisasi sebagai berikut:
1. Pada baris 1 yaitu menentukan nilai normalisasi awal
2. Pada baris 16 menampilkan nama kriteria
5.4.2 Algoritma Matriks Normalisasi Terbobot
Pada proses ini dilakukan matriks normalisasi terbobot dengan nilai kriteria
masing masing bobot
Tabel 4.1.1.3 algoritma matrik normalisasi bobot
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
foreach($Tanaman->result() as $row){
?>
<tr>
<td><?php echo $row->nama; ?></td>
<td><?=round(($row->temperatur
/ $this->matrix_norm->temperatur_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->curahhujan
/ $this->matrix_norm->curah_norm()), 5);?></td><td><?=round(($row->kelembapan
/ $this->matrix_norm->kelembapan_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->drainase
/$this->matrix_norm->drainase_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->tekstur
/$this->matrix_norm->tekstur_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->kedalamantanah
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
/$this->matrix_norm->kedalamantanah_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->ketebalangambut
/$this->matrix_norm->ketebalangambut_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->ph
/$this->matrix_norm->ph_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->salinitas
/$this->matrix_norm->salinitas_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->alkalinitas
/$this->matrix_norm->alkalinitas_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->kedalamansulfidik
/$this->matrix_norm->sulfidik_norm()), 5);?></td>
<td><?=round(($row->lereng
/$this->matrix_norm->lereng_norm()), 5);?></td></tr>
Penjelasan source code dari implementasi algoritma Matriks normalisasi terbobot sebagai berikut:
1. Pada baris 1 merupakan perulangan untuk mengambil setiap nilai setiap
lahan sebagai matriks
2. Pada baris 3 merupakan code untuk menampilkan kriteria tanah
3. Pada baris 13 hingga selesai merupakan code untuk menampilkan hasil dari
perkalian nilai matriks normalisasi dengan nilai bobot masing -masing kriteria
5.4.3 Algoritma Himpunan Concordance dan Discordance
1. Himpunan Concordance
Proses ini mencari kriteria mana saja yang masuk ke dalam himpunan anggota
concordance
Tabel 5.4.3.1 Algoritma himpunan concordance
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
<tr> <th width='1000px'>Nama</th> <th width='1000px'>Nilai Matriks Concordance</th> </tr> <?php $no=1; $temp = array(); $cr = 1; for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; if($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) >= $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])) { $temperatur = $this->matrix_norm->bobot_temperatur(); } else { $temperatur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) >= $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])) { $curahhujan=$this->matrix_norm- >bobot_curahhujan(); } else { $curahhujan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) >= $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])) { $kelembapan=$this->matrix_norm->bobot_kelembapan(); } else { $kelembapan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) >= $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])) { $drainase=$this->matrix_norm->bobot_drainase(); } else { $drainase = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) >= $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])) { $tekstur=$this->matrix_norm->bobot_tekstur(); } else { $tekstur 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) >= $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])) { $kedalamantanah = $this->matrix_norm->bobot_kedalamantanah(); } else { $kedalamantanah = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) >=
58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 878889 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102
$this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])) { $ketebalangambut = $this->matrix_norm->bobot_ketebalangambut(); } else { $ketebalangambut = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) >= $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])) { $ph = $this->matrix_norm->bobot_ph(); } else { $ph = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) >= $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])) { $salinitas = $this->matrix_norm->bobot_salinitas(); } else { $salinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) >= $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])) { $alkalinitas = $this->matrix_norm->bobot_alkalinitas(); } else { $alkalinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) >= $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])) { $kedalamansulfidik = $this->matrix_norm->bobot_kedalamansulfidik(); } else { $kedalamansulfidik = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) >= $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])) { $lereng = $this->matrix_norm->bobot_lereng();; } else { $lereng = 0; } $jum_con= $temperatur+$curahhujan+$kelembapan+$drainase+$tekstur+$kedalamantanah+$ketebalangambut+$ph+$salinitas+$alkalinitas+$kedalamansulfidik+$lereng;
Penjelasan source code dari implementasi algoritma himpunan concordance sebagai
berikut:
1. Pada baris 1-2 merupakan code untuk mengambi nilail setiap alternatif untuk
disimpakn kedalam array;
2. Pada baris 5 – 6 merupakan code untuk membuat matriks untuk setiap baris I
(alternatif) dan j (alternatif)
3. Baris 7 merupakan code untuk tidak menghitung setiap matriks alternatif yang
sama
2. Matriks Discordance
Tabel 5.4.3.2 Algoritma matrik discordance
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36 38 39 40 41
foreach ($tanaman->result_array() as $list) { $ temp[]=$list; } $cr = 1; for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; $dis_temp = ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); $dis_curahhujan = ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); $dis_kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); $dis_drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); $dis_tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); $dis_kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); $dis_ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); $dis_ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); $dis_salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); $dis_alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); $dis_kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); $dis_lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng']));
Penjelasan source code dari implementasi algoritma matriks Discordance
normalisasi sebagai berikut:
1. Pada baris 1-2 merupakan code untuk mengambi nilail setiap alternatif untuk
disimpakn kedalam array;
2. Pada baris 4 - 5 merupakan code untuk membuat matriks untuk setiap baris I
(alternatif) dan j (alternatif).
3. Baris 6 merupakan code untuk tidak menghitung setiap matriks alternatif yang sama.
4. Baris 25 – 64 merupakan code untuk mencari himpunan discordance dan nilai
maxnya yang sisimpan pada variable $max;
5. Baris 72 – 74 code untuk menampilkan hasil matriks discordance.
1. Matriks dominan concordance
Proses perhitungan pada algoritma matriks dominan concordance dilakukan
dengan cara membanding nilai threshold dominan concordance dengan nilai
matriks concordance masing masing alternatif. Jika nilai matriks concordance >
threshold maka nilai dominan concordance akan bernilai 1.
Tabel 5.4.3.4 Algoritma dominan concordance
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36
Foreach ($tanaman->result_array() as $list) { $temp[]=$list; } $cr = 1; for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; if($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) >= $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])) { $temperatur = $this->matrix_norm->bobot_temperatur(); } else { $temperatur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) >= $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])) { $curahhujan = $this->matrix_norm->bobot_curahhujan(); } else { $curahhujan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) >= $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])) { $kelembapan = $this->matrix_norm->bobot_kelembapan(); } else { $kelembapan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) >= $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])) { $drainase = $this->matrix_norm->bobot_drainase(); } else { $drainase = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) >=
38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48495051525354555657585960 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
$this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])) { $tekstur = $this->matrix_norm->bobot_tekstur(); } else { $tekstur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) >= $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])) { $kedalamantanah = $this->matrix_norm->bobot_kedalamantanah(); } else { $kedalamantanah = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) >= $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])) { $ketebalangambut = $this->matrix_norm->bobot_ketebalangambut(); } else { $ketebalangambut = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) >= $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])) { $ph = $this->matrix_norm->bobot_ph(); } else { $ph = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) >= $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])) { $salinitas = $this->matrix_norm->bobot_salinitas(); } else { $salinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) >= $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])) { $alkalinitas = $this->matrix_norm->bobot_alkalinitas(); } else { $alkalinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) >= $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])) { $kedalamansulfidik = $this->matrix_norm->bobot_kedalamansulfidik(); } else { $kedalamansulfidik = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) >= $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])) { $lereng = $this->matrix_norm->bobot_lereng();; } else {
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109
$lereng = 0; } $jum_con= $temperatur+$curahhujan+$kelembapan+$drainase+$tekstur+$kedalamantanah+$ketebalangambut+$ph+$salinitas+$alkalinitas+$kedalamansulfidik+$lereng; $dt[$i][] = $jum_con; $xx[] = $jum_con; } $a[] = array_sum($dt[$i]); }
Penjelasan source code dari implementasi algoritma matriks dominan concordance
sebagai berikut:
1. Pada baris 1-2 merupakan code untuk mengambi nilail setiap alternatif untuk
disimpakn kedalam array;
2. Pada baris 4- 5 merupakan code untuk membuat matriks untuk setiap baris I
(alternatif) dan j (alternatif).
3. Baris 8- 32 merupakan code untuk menghitung nilai himpunan concordance tiap
alternatif untuk mencari nilai threshold.
4. Baris 34 -38 merupakan code untuk menghitung jumlah nilai matriks concordance
dan menyimpannya dalam array untuk menghitung nilai threshold.
5. Baris 41 – 42 merupakan perulangan untuk menampilkan alternatif baris ke I dan
kolom ke j.
6. Baris 44 – 49 merupakan code untuk mencari nilai threshold dari maisng masing
alternatif baris ke I kolom ke j.
7. Baris ke 50 – 53 merupakan code untuk mencari nilai matriks dominan concordance.
8. Baris 56 – 59 merupakan code untuk menampilkan hasil dari matriks dominan
concordace.
Matriks dominan discordance
Pada proses ini nilai matriks dominan discordance dicari dengan
membandingkan nilai matrik discordance setiap alternatif dengan nilai threshold, jika
nilai matrik discordance > nilai threshold maka matrik dominan concordance akan
bernilai 1.
Tabel 5.4.3.4 Algoritma matrik dominan discordance
1 2 3 4 5 6 7 8 9
foreach ($tanaman->result_array() as $list) { $temp[]=$list; } $cr = 1; for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue;
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66
$dis_temp = ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); $dis_curahhujan = ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); $dis_kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); $dis_drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); $dis_tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); $dis_kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); $dis_ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); $dis_ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); $dis_salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); $dis_alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); $dis_kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); $dis_lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); $max_dis = max(array($dis_temp,$dis_curahhujan,$dis_kelembapan,$dis_drainase,$dis_tekstur, $dis_kedalamantanah,$dis_ketebalangambut,$dis_ph,$dis_salinitas,$dis_alkalinitas,$dis_kedalamansulfidik,$dis_lereng)); if($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) < $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])) { $temperatur =ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); } else { $temperatur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) < $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])) { $curahhujan =ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); } else { $curahhujan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) <
67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123
$this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])) { $kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); } else { $kelembapan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) < $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])) { $drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); } else { $drainase = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) < $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])) { $tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); } else { $tekstur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) < $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])) { $kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); } else { $kedalamantanah = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) < $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])) { $ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); } else { $ketebalangambut = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])) { $salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); } else { $salinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])) { $alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); } else {
124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 167 168 169 170 171 172 173 174 175
$alkalinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) < $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])) { $kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); } else { $kedalamansulfidik = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) < $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])) { $lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); } else { $lereng = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) < $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])) { $ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); } else { $ph = 0; } if ($max_dis != 0){ $max = max(array($temperatur,$curahhujan,$kelembapan,$drainase,$tekstur,$kedalamantanah,$ketebalangambut,$salinitas,$alkalinitas,$kedalamansulfidik,$lereng,$ph)); $dis = $max/$max_dis; }else { $dis = 0; } $dt[$i][] = $dis; $xx[] = $dis; } $a[] = array_sum($dt[$i]); } $x = 0; $z = 0; for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; $xxx = $xx[$x++];
Penjelasan source code dari implementasi algoritma dominan Discordance
normalisasi sebagai berikut:
1. Pada baris 1-2 merupakan code untuk mengambi nilail setiap alternatif untuk
disimpakn kedalam array;
2. Pada baris 4 - 5 merupakan code untuk membuat matriks untuk setiap baris I
(alternatif) dan j (alternatif)
3. Baris 6 merupakan code untuk tidak menghitung setiap matriks alternatif yang sama
Baris 25 – 61 merupakan code untuk mencari nilai matriks discordance dan nilai
maxnya yang disimpan pada variabel $max;
Matriks aggregate dominan
Pada proses ini nilai matriks aggregate dominan dapat dicari dengan mengalikan
nilai matriks dominan concordance dengan nilai matriks dominan discordance.
Tabel 5.4.3.5 Algoritma matrik agragat dominan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 36 38 39 40 41 41
for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; $dis_temp = ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); $dis_curahhujan = ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); $dis_kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); $dis_drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); $dis_tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); $dis_kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); $dis_ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); $dis_ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); $dis_salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); $dis_alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); $dis_kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); $dis_lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); $max_dis = max(array($dis_temp,$dis_curahhujan,$dis_kelembapan,$dis_drainase,$dis_tekstur, $dis_kedalamantanah,$dis_ketebalangambut,$dis_ph,$dis_salinitas,$dis_alkalinitas,$dis_kedalamansulfidik,$dis_lereng));
42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
if($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) < $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])) { $temperatur =ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); } else { $temperatur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) < $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])) { $curahhujan =ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); } else { $curahhujan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) < $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])) { $kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); } else { $kelembapan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) < $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])) { $drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); } else { $drainase = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) < $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])) { $tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); } else { $tekstur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) < $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])) { $kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); } else { $kedalamantanah = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) < $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])) {
99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155
$ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); } else { $ketebalangambut = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])) { $salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); } else { $salinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])) { $alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); } else { $alkalinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) < $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])) { $kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); } else { $kedalamansulfidik = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) < $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])) { $lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); } else { $lereng = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) < $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])) { $ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); } else { $ph = 0; } if ($max_dis != 0){ $max = max(array($temperatur,$curahhujan,$kelembapan,$drainase,$tekstur,$kedalamantanah,$ketebalangambut,$salinitas,$alkalinitas,$kedalamansulfidik,$lereng,$ph)); $dis = $max/$max_dis; }else { $dis = 0; }
156 157
$xx[]=$dis; $dis_max[]=$dis; $max_discordance = max($dis_max);
Penjelasan source code dari implementasi algoritma matriks aggregate
dominan sebagai berikut:
1. Pada baris 4- 5 merupakan code untuk membuat matriks untuk setiap baris I
(alternatif) dan j (alternatif)
2. Baris 6 – 17 merupakan code untuk mengambil nilai matriks dominan
concordance
3. Baris 19 - 20 merupakan code untuk mengambil nilai matriks dominan
discordance
4. Baris 32 – 33 merupakan code untuk mencari nilai matriks aggregate dominan
dan menyimpannya dalam variabel $hasil
5. Baris 35 – 39 merupakan code untuk menampilkan hasil matriks aggregate
dominan yang dipanggil oleh variabel $hasil
Tabel 5.4.3.5 Algoritma hasil electre dan topsis
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
for($i = 0; $i<count($temp); $i++) { for($j = 0; $j<count($temp); $j++){ if($i==$j) continue; $dis_temp = ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); $dis_curahhujan = ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); $dis_kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); $dis_drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); $dis_tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); $dis_kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); $dis_ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); $dis_ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); $dis_salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas']));
29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
$dis_alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); $dis_kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); $dis_lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); $max_dis = max(array($dis_temp,$dis_curahhujan,$dis_kelembapan,$dis_drainase,$dis_tekstur, $dis_kedalamantanah,$dis_ketebalangambut,$dis_ph,$dis_salinitas,$dis_alkalinitas,$dis_kedalamansulfidik,$dis_lereng)); if($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) < $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])) { $temperatur =ABS($this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$i]['temperatur']) - $this->matrix_norm->nilai_temperatur($temp[$j]['temperatur'])); } else { $temperatur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) < $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])) { $curahhujan =ABS($this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$i]['curahhujan']) - $this->matrix_norm->nilai_curahhujan($temp[$j]['curahhujan'])); } else { $curahhujan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) < $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])) { $kelembapan = ABS($this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$i]['kelembapan']) - $this->matrix_norm->nilai_kelembapan($temp[$j]['kelembapan'])); } else { $kelembapan = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) < $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])) { $drainase = ABS($this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$i]['drainase']) - $this->matrix_norm->nilai_drainase($temp[$j]['drainase'])); } else { $drainase = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) < $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])) { $tekstur = ABS($this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$i]['tekstur']) - $this->matrix_norm->nilai_tekstur($temp[$j]['tekstur'])); } else { $tekstur = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) <
85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141
$this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])) { $kedalamantanah = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$i]['kedalamantanah']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamantanah($temp[$j]['kedalamantanah'])); } else { $kedalamantanah = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) < $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])) { $ketebalangambut = ABS($this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$i]['ketebalangambut']) - $this->matrix_norm->nilai_ketebalangambut($temp[$j]['ketebalangambut'])); } else { $ketebalangambut = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])) { $salinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$i]['salinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_salinitas($temp[$j]['salinitas'])); } else { $salinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) < $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])) { $alkalinitas = ABS($this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$i]['alkalinitas']) - $this->matrix_norm->nilai_alkalinitas($temp[$j]['alkalinitas'])); } else { $alkalinitas = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) < $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])) { $kedalamansulfidik = ABS($this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$i]['kedalamansulfidik']) - $this->matrix_norm->nilai_kedalamansulfidik($temp[$j]['kedalamansulfidik'])); } else { $kedalamansulfidik = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) < $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])) { $lereng = ABS($this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$i]['lereng']) - $this->matrix_norm->nilai_lereng($temp[$j]['lereng'])); } else { $lereng = 0; } if($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) < $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])) { $ph = ABS($this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$i]['ph']) - $this->matrix_norm->nilai_ph($temp[$j]['ph'])); } else {
142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158
$ph = 0; } if ($max_dis != 0){ $max = max(array($temperatur,$curahhujan,$kelembapan,$drainase,$tekstur,$kedalamantanah,$ketebalangambut,$salinitas,$alkalinitas,$kedalamansulfidik,$lereng,$ph)); $dis = $max/$max_dis; }else { $dis = 0; } $dt[$i][] = $dis; $xx[] = $dis; } $ad[] = array_sum($dt[$i]); }
5.5 SPESIFIKASI USER INTERFACE Implementasi halaman login merupakan halaman utama untuk masuk ke aplikasi
sebagai admin maupun sebagai user. Dimana dihalaman utama memasukan user
dan password mengacu pada gambar
5.5.1.1Management member
Gambar 5.5.1.1 management member
5.5.1.2Proses perhitungan
5.5.1.3 Himpunan concordance
Gambar 5.5.1.3 himpunan concordance
5.5.1.4 Himpunan discordance
Di sini dikelompokan himpunan discordance
Gambar 5.5.1.4 himpunan discordance
5.5.1.5 Matrik concordance
Pada halaman ini menampilkan dari matrik concordance
Gambar 5.5.1.5 matrik concordance
5.5.1.6 Matrik discordance
Pada halaman ini terdapat perhitungan untuk menghasilkan nilai matrik discordance
Gambar 5.5.1.6 matrik discordance
5.5.1.7 matrik concordance dominan
Pada halaman ini terdapat perhitungan untuk menghasilkan nilai himpunan
concordance
Gambar 5.5.1.7 himpunan concordance
5.5.1.8 matrik discordance dominan
Pada halaman ini menampilkan nilai dari perhitungan langkah sebelumnya yang
menghasilkan nilai himpunan discordance
Gambar 5.5.1.8 matrik discordance dominan
5.5.1.9 Hasiil electre topsis
Halaman ini menampilkan hasil dari perhitungan electre topsis
5.5.10 Hasil akhir
Halaman terakhir ini menampilkan hasil akhir yaitu masuk dalam s1 ,s2 ,s3 ,s4
BAB VI
PENGUJIAN Pada bab ini membahas mengenai pengujian implementasi metode electre
dan topsis dalam menentukan pemilihan tanaman pada suatu lahan berdasar kondisi tanah. Proses pengujian dilakukan melalui proses uji tingkat akurasi untuk mengetahui seberapa baik hasil pengukuran dari sistem untuk setiap tipe preferensi dan uji tipe preferensi untuk mengetahui tipe preferensi mana yang menghasilkan tingkat kesesuaian tanaman pada lahan yang sesuai terhadap keputusan dari pihak Dinas Pertanian.
6.1 Pengujian Akurasi Hasil Akhir
Tujuan dilakukannya pengujian akurasi hasil akhir ialah untuk mengetahui apakah tanaman yang dipilih oleh sistem telah sesuai dengan data hasil pemilihan tanaman pada suatu lahan yang dilakukan oleh pihak Dinas Pertanian.
6.1.1 Skenario pengujian akurasi hasil akhir Dalam skenario ini yaitu membandingkan hasil akhir pemilihan tanaman
terhadap suatu lahan menggunakan metode promethee terhadap hasil pemilihan tanaman yang didapatkan dari Dinas Pertanian yang menggunakan data lahan sebanyak 28 data. Berikut adalah perbandingan hasil keputusan sistem terhadap hasil keputusan pihak Dinas Pertanian dari setiap jenis tanaman pada setiap lahan yang ditunjukkan pada tabel 6.1.
Tabel 6.1.1 Perbandingan Hasil Akhir Keputusan Sistem dengan Hasil Keputusan Dinas Pertanian
Nam
a Rekomendasi hasil
Data
pertanian
Pram
banan133
0.15801816
974219
(kedelai)
0.090953897
098404
(kacang
tanah)
0.0586740231
22739 (padi)
0.0585463
753822
(jagung)
kedelai /
kacang
tanah
Ganti
warno127
0.71106747
630675
(padi)
0.475837980
20439(kedela
i)
0.3980917450
7307(jagung)
0.2756434
7574921
(kacang
tanah)
kedelai/pa
di
Wedi
119
0.28364101
244331
(kedelai)
0.262412586
1764 (jagung)
0.2449606541
0382 (kacang
tanah)
0.1652910
9080023
(padi)
kacang/
jagung
Baya
t111
0.11172498
611757
(jagung)
0.077475911
356161 (padi)
0.0649603952
51596
(kacang
tanah)
0.0630201
738787
(kedelai)
jagung /
kacang
tanah
Cawa
s96
0.47669919
777782
(kacang
tanah)
0.476365728
91721
(kedelai)
0.4553446284
8636 (jagung)
0.2681923
4689927
(padi)
kedelai/jag
ung
Truc
uk93
0.41075181
179425
(kacang
tanah)
0.399900893
94868
(jagung)
0.3256887921
679 (padi)
0.1748707
4151632
(kedelai)
jagung/pad
i
Kalik
otes115
0.66257004
344
(jagung)
0.495244369
44564 (padi)
0.4301535680
2354 (kedelai)
0.3615151
2883286
(kacang
tanah)
jagung/pad
i
Kebo
narom29
0.96428571
428571
(kedelai)
0.850001048
37996
(jagung)
0.7664838311
9914 (kacang
tanah)
0.5191117
6267825
(padi)
kedelai/
jagung
Jogo
nalan21
0.57574867
504046
(padi)
0.550686552
53164
(kedelai)
0.5094474213
8857 (kacang
tanah)
0.4827680
5667346
(jagung)
padi/kedel
ai
Mani
srenggo18
0.96428475
000096
(jagung)
0.815243679
95925
(kacang
tanah)
0.7429494794
1396 (kedelai)
0.6181897
1906582
(padi)
kacang
tanah /
jagung
Kara
ngnongko
14
0.90242602
773925
(jagung)
0.891364550
90614
(kedelai)
0.7421532086
5657 (padi)
0.6808901
8706789
(kacang
tanah)
jagung/ked
elai
Nga
wen36
0.10687588
299755
(kedelai)
0.054935167
167182
(kacang
tanah)
0.0386306759
55536 (padi)
0.0258337
61896504
(jagung)
kedelai/ka
cang tanah
Cepe
r60
0.78510273
070654
(padi)
0.587892880
19821
(jagung)
0.5420501186
4704 (kacang
tanah)
0.5124457
0258589
(kedelai)
padi/kacan
g tnah
Peda
n79
0.71106747
630675
(padi)
0.369602045
19482
(kedelai)
0.3421030800
1555 (jagung)
0.2756434
7574921
(kacang
tanah)
padi
Kara
ngdowo8
6
0.12862785
522609
(jagung)
0.106785473
02111
(kedelai)
0.1018105973
1189 (kacang
tanah)
0.0713839
31041279
(padi)
jagung
Juwir
ing71
0.02477195
4025789
(kacang
tanah)
0.019170686
658536
(kedelai)
0 (padi) 0 (jagung) kacang
tanah
Won
osari61
0.60096858
407675
(kedelai)
0.546164727
45607
(kacang
tanah)
0.4523357661
3825 (jagung)
0.2366561
340214
(padi)
Kedelai
Dela
nggu56
0.04177646
2609325
(jagung)
0.027757417
523966 (padi)
0.0053594729
620175
(kedelai)
0 (kacang
tanah) jagung
Pola
nharjo48
0.32234379
564577
(kacang
tanah)
0.263628856
1934 (padi)
0.1675941228
761 (jagung)
0.1402019
5033462
(kedelai)
Padi
Kara
nganom5
1
0.36510319
353661
(padi)
0.129768352
90436
(jagung)
0.1263282071
2568 (kedelai)
0.1116439
6205103
(kacang
tanah)
padi
Tulu
ng16
0.64192418
6905
(kedelai)
0.624510082
23596
(jagung)
0.5990357460
3118 (kacang
tanah)
0.3973862
9933293
(padi)
Kedelai
Jatin
om44
0.39051924
764868
(padi)
0.389022650
57989
(kedelai)
0.2755975899
0162 (jagung)
0.2504246
598934
(kacang
tanah)
padi
Kem
alang2
0.53711748
253725
(kedelai)
0.397690403
06561
(jagung)
0.3072794798
4712 (kacang
tanah)
0.3018461
393944
(padi)
Padi
Klate
n
selatan30
0.34986608
291385
(padi)
0.197945407
87021
(kedelai)
0.1576833215
6341 (jagung)
0.1094775
4754793
(kacang
tanah)
padi
Klate
n
tengah11
7
0.71106747
630675
(padi)
0.343708956
36409
(kedelai)
0.3137210744
4832 (kacang
tanah)
0.2503300
0813642
(jagung)
Padi
Klate
n
utara116
0.72892758
221707
(jagung)
0.728072254
25989
(kedelai)
0.6776346380
7418 (kacang
tanah)
0.4452933
9306268
(padi)
Jagung
Peda
n82
0.24663420
487215
(kacang
tanah)
0.190675273
39506 (padi)
0.1794515154
6662 (kedelai)
0.1298253
9591259
(jagung)
kacang
tanah
Ganti
warno128
0.10477186
042154
(jagung)
0.088610292
941268 (padi)
0.0714892385
65504
(kacang
tanah)
0 (kedelai) Jagung
Berdasarkan perbandingan hasil keputusan sistem dengan Dinas Pertanian,
didapatkan ketidak cocokan sejumlah 4 data yaitu wedi19, cawas96,
polanharjo48, kemalang2. Pada pemilihan yang dilakukan Dinas Pertanian
tanaman kacang tanah merupakan tanaman yang sesuai untuk ditanam wedi 19
kemudian kedelai cocok ditanam cawas96, polanharjo cocok ditanami padi dan
kemalang cocok ditanami padi, sedangkan pada hasil keputusan sistem
menggunakan metode electre dan topsis menunjukkan bahwa tanaman wedi19
adalah kedelai, cawas96 adalah kecang tanah, polanharjo48 adalah kacang tanah
dan kemalang adalah padi berada pada alternatif kedua pada pemilihan tanaman
yang cocok setelah tanaman.Maka akurasi dari hasil akhir pemilihan tanaman
terhadap lahan dengan metode electre dan topsis adalah sebagai berikut:
Akurasi hasil akhir:
Akurasi =28−4
28 𝑥 100% = 85,7 %
6.1.2 Analisis Hasil Akurasi Hasil Akhir Dari hasil perhitungan sistem yang dilakukan diketahui bahwa pada masing-
masing tanaman memiliki nilai yang berbeda-beda. Untuk pencocokan datanya sendiri dibandingkan dengan data yang didapat dari Dinas Pertanian. Sehingga dapat diketahui hasil pemilihan tanaman yang cocok dan hasil rekomendasi yang tidak cocok. Hasil rekomendasi yang cocok diambil dari perangkingan nilai terbesar hingga terkecil yang dihasilkan dari nilai net flow pada metode electre dan topsis.
Dari hasil perhitungan akurasi di atas menunjukkan bahwa metode electre dan topsis dapat digunakan dengan baik dalam permasalahan dengan rekomendasi tanaman untuk ditanam di suatu lahan, dengan akurasi sebesar 85,7%.
6.2 Pengujian Bobot Kriteria Terhadap Hasil Akhir
Tujuan dilakukannya pengujian bobot kriteria terhadap hasil akhir ialah untuk mengetahui apakah perubahan bobot kriteria mempengaruhi hasil akhir tanaman berupa nilai akhir, dan tingkat kesesuaian tanaman. Berikut adalah contoh pengujian yang dilakukan pada tanaman jagung.
6.3.1 Skenario pengujian bobot kriteria
a. Uji bobot normal pada tanaman jagung
Dalam skenario ini yaitu menggunakan bobot normal yang diperoleh dari pihak Dinas Pertanian.
1. Pengujian bobot jagung
Tabel 6.3.1 nilai pengujian bobot normal jagung Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.0585463753822 S 3 s3
gantiwarno127 0.39809174507307 S 2 s2
wedi119 0.2624125861764 S 2 s2
bayat111 0.11172498611757 S 3 s3
cawas96 0.45534462848636 S 2 s2
trucuk93 0.39990089394868 S 2 s2
kalikotes115 0.66257004344 S 1 s1
kebonarom29 0.85000104837996 S 1 s1
jogonalan21 0.48276805667346 S 2 s2
manisrenggo18 0.96428475000096 S 1 s1
karangnongko14 0.90242602773925 S 1 s1
ngawen36 0.025833761896504 S 4 s4
ceper60 0.58789288019821 S 1 s2
pedan79 0.34210308001555 S 2 s2
karangdowo86 0.12862785522609 S 3 s3
juwiring71 0 S 4 s4
Tabel 6.3.2 bobot normal jagung
No Kualitas lahan
K1 temperatur ( c ) 0,08
K2 curah hujan (mm) 0,085
K3 kelembabpan (%) 0,07
K4 Drainase 0,09
K5 Tekstur 0,08
K6 kedalaman tanah (cm) 0,08
wonosari61 0.45233576613825 S 2 s2
delanggu56 0.041776462609325 S 4 s4
polanharjo48 0.1675941228761 S 3 s3
karanganom51 0.12976835290436 S 3 s3
tulung16 0.62451008223596 S 1 s1
jatinom44 0.27559758990162 S 2 s2
kemalang2 0.39769040306561 S 2 s2
klaten selatan30 0.15768332156341 S 3 s3
klaten tengah117 0.25033000813642 S 2 s2
klaten utara116 0.72892758221707 S 1 s1
pedan82 0.12982539591259 S 3 s3
gantiwarno128 0.10477186042154 S 3 s3
K7 ketebalan gambut (cm)
0,09
K8 ph h2o 0,09
K9 salinitas dS/m 0,085
K10 alkalinitas % 0,09
K11 kedalaman sulfidik (cm)
0,09
K12 lereng (%) 0,07
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 89,28%, dengan data yang sesuai adalah 25 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 3 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 3
28∗ 100% =
25
28∗ 100% = 89,2857 %
B. Pengujian ke 1 .
Tabel 6.3.3.3 pengujian bobot 1
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.05830641546045 S 3 s3
gantiwarno127 0.48607993296132 S 1 s2
wedi119 0.3567425055028 S 2 s2
bayat111 0.056027336161143 S 4 s3
cawas96 0.44881626712736 S 2 s2
trucuk93 0.40106382689182 S 2 s2
kalikotes115 0.63429484895857 S 1 s1
kebonarom29 0.85133204737336 S 1 s1
Tabel 6.3.3.4 nilai bobot pengujian bobot 1
No Kualitas lahan
jogonalan21 0.45964067902757 S 2 s2
manisrenggo18 0.96329159735725 S 1 s1
karangnongko14 0.90402289708579 S 1 s1
ngawen36 0.034221267224265 S 4 s4
ceper60 0.58224801827168 S 1 s2
pedan79 0.38327384833454 S 2 s2
karangdowo86 0.079252722431032 S 3 s3
juwiring71 0 S 4 s4
wonosari61 0.44993858685457 S 2 s2
delanggu56 0.042160937424561 S 4 s4
polanharjo48 0.16713103201382 S 3 s3
karanganom51 0.095886758747686 S 3 s3
tulung16 0.69986376404629 S 1 s1
jatinom44 0.32826589176474 S 2 s2
kemalang2 0.38972775491193 S 2 s2
klaten selatan30 0.2373562268368 S 3 s3
klaten tengah117 0.21393890458649 S 3 s2
klaten utara116 0.70418398292475 S 1 s1
pedan82 0.13024856772817 S 3 s3
gantiwarno128 0.14847879028602 S 3 s3
K1 temperatur ( c ) 0,12
K2 curah hujan (mm) 0,06
K3 kelembabpan (%) 0,06
K4 drainase 0,09
K5 Tekstur 0,08
K6 kedalaman tanah (cm) 0,08
K7 ketebalan gambut (cm)
0,09
K8 ph h2o 0,09
K9 salinitas dS/m 0,085
K10 alkalinitas % 0,09
K11 kedalaman sulfidik (cm)
0,09
K12 lereng (%) 0,07
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 92,85%, dengan data yang sesuai adalah 26 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 2 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 2
28∗ 100% =
26
28∗ 100% = 92.85 %
C. Pengujian 2
Tabel 6.3.3.5 nilai pengujian bobot 2
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.051523020459204 S 4 s3
gantiwarno127 0.41368754361432 S 2 s2
wedi119 0.24970665529135 S 3 s2
bayat111 0.039457003788568 S 4 s3
cawas96 0.37617500623104 S 2 s2
trucuk93 0.31013603443879 S 2 s2
kalikotes115 0.53782673925293 S 1 s1
kebonarom29 0.70176724985068 S 1 s1
jogonalan21 0.41393115475286 S 2 s2
manisrenggo18 0.78544844923211 S 1 s1
karangnongko14 0.75452517836204 S 1 s1
ngawen36 0.021592218466311 S 4 s4
ceper60 0.476412155804 S 2 s2
pedan79 0.33638373891522 S 2 s2
karangdowo86 0.066907861261236 S 3 s3
juwiring71 0 S 4 s4
wonosari61 0.30226632931646 S 2 s2
delanggu56 0.01308315606072 S 4 s4
polanharjo48 0.11368007143018 S 3 s3
karanganom51h
hjgvvvhgch 0.074645952053079 S 3 s3
tulung16 0.600339578302 S 1 s1
jatinom44 0.22190110672164 S 3 s2
kemalang2 0.30652463192296 S 2 s2
klaten selatan30 0.19372359547421 S 3 s3
klaten tengah117 0.1242308495957 S 3 s2
Tabel 6.3.3.6 nilai bobot pengujian 2
No Kualitas lahan
K1 temperatur ( c ) 0,12
K2 curah hujan (mm) 0,06
K3 kelembabpan (%) 0,06
K4 Drainase 0,125
K5 Tekstur 0,006
K6 kedalaman tanah (cm) 0,006
K7 ketebalan gambut (cm)
0,09
K8 ph h2o 0,09
K9 salinitas dS/m 0,085
K10 alkalinitas % 0,09
K11 kedalaman sulfidik (cm)
0,09
K12 lereng (%) 0,07
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 82,14%, dengan data yang sesuai adalah 23 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 5 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
23
28∗ 100% = 82.142.85 %
klaten utara116 0.56583433568507 S 1 s1
pedan82 0.11753637963756 S 3 s3
gantiwarno128 0.15578308324001 S 3 s3
D. Pengujian 3
Tabel 6.3.3.6 nilai pengujian 3
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.092882210393325 S 3
s3
gantiwarno12
7 0.35460583583519 S 2 s2
wedi119 0.16761399464294 S 3 s2
bayat111 0.067985043772154 S 3 s3
cawas96 0.34651639709802 S 2 s2
trucuk93 0.34148032975619 S 2 s2
kalikotes115 0.61843203846268 S 1 s1
kebonarom29 0.71088467137193 S 1 s1
jogonalan21 0.44690500472825 S 2 s2
manisrenggo1
8 0.78504176079075 S 1 s1
karangnongko
14 0.75409988743571 S 1 s1
ngawen36 0 S 4 s4
ceper60 0.50198299411014 S 1 s2
pedan79 0.33341466496263 S 2 s2
karangdowo86 0.095452256912071 S 3 s3
juwiring71 0.035335631692268 S 4 s4
wonosari61 0.37279205699186 S 2 s2
delanggu56 0.011664667306688 S 4 s4
polanharjo48 0.12025121349399 S 3 s3
Tabel 6.3.3.8 nilai bobot pengujian 3
No Kualitas lahan
K1 temperatur ( c ) 0,08
K2 curah hujan (mm) 0,085
K3 kelembabpan (%) 0,07
K4 Drainase 0,125
K5 Tekstur 0,006
K6 kedalaman tanah (cm) 0,006
K7 ketebalan gambut (cm)
0,09
K8 ph h2o 0,09
karanganom51 0.050745275191896 S 4 s3
tulung16 0.55111749629971 S 1 s1
jatinom44 0.12574098166945 S 3 s2
kemalang2 0.36938500206079 S 2 s2
klaten
selatan30 0.0873985718196 S 3 s3
klaten
tengah117 0.15395387515208 S 3 s2
klaten
utara116 0.57212601105011 S 1 s1
pedan82 0.086517986895411 S 3 s3
gantiwarno12
8 0.10665968734234 S 3 s3
K9 salinitas dS/m 0,085
K10 alkalinitas % 0,09
K11 kedalaman sulfidik (cm)
0,09
K12 lereng (%) 0,07
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 85,71%, dengan data yang sesuai adalah 24 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 4 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 4
28∗ 100% =
24
28∗ 100% = 85.714 %
Pada pengujiana bobot kriteria maka didapat nilai terbaik dan terendah yaitu
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 2
28∗ 100% =
26
28∗ 100% = 92.85 %
Yang tidak sesuai yaitu 2 lahan dengan prosentasi yang didapat adalah 92.85%
Dan nilai terburuk yaitu
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
23
28∗ 100% = 82.142.85 %
Ada 5 data yang tidak sesuai dengan prosentasi nilai 82.142% dengan begitu maka dapat
disimpulkan bahwa bobot kriteria sangat berpengaruh pada nilai presentasi pada setiap
tanaman.
Tabel 6.3.3.8 perbandingan sebagian nilai bobot jagung
Nama Hasil hitung
program
normal
Hasil Pengujian
1
Hasil Pengujian
2
Hasil pengujian
3
prambanan133 tidak sesuai tidak sesuai Sesuai tidak sesuai
gantiwarno127 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
wedi119 sesuai Sesuai tidak sesuai tidak sesuai
bayat111 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
cawas96 sesuai Sesuai tidak sesuai Sesuai
trucuk93 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
kalikotes115 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
kebonarom29 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
jogonalan21 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
manisrenggo18 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
karangnongko14 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
ngawen36 sesuai tidak sesuai Sesuai Sesuai
ceper60 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
pedan79 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
karangdowo86 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
juwiring71 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
wonosari61 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
delanggu56 tidak sesuai tidak sesuai Sesuai Sesuai
polanharjo48 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
karanganom51 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
tulung16 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
jatinom44 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
kemalang2 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
klaten selatan30 sesuai tidak sesuai Sesuai Sesuai
klaten
tengah117 sesuai tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
klaten utara116 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
pedan82 sesuai tidak sesuai Sesuai tidak sesuai
gantiwarno128 sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
2. Pengujian bobot padi
Tabel 6.3.3.9 nilai pengujian bobot normal padi
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.058674023122739 S 3 s3
gantiwarno127 0.71106747630675 S 2 s2
wedi119 0.16529109080023 S 3 s4
bayat111 0.077475911356161 S 3 s3
cawas96 0.26819234689927 S 2 s2
trucuk93 0.3256887921679 S 2 s2
kalikotes115 0.49524436944564 S 2 s1
kebonarom29 0.51911176267825 S 2 s1
jogonalan21 0.57574867504046 S 2 s2
manisrenggo18 0.61818971906582 S 2 s1
karangnongko14 0.74215320865657 S 1 s1
ngawen36 0.038630675955536 S 3 s3
ceper60 0.78510273070654 S 1 s1
pedan79 0.71106747630675 S 2 s2
karangdowo86 0.071383931041279 S 3 s3
juwiring71 0 S 3 s3
wonosari61 0.2366561340214 S 2 s2
delanggu56 0.027757417523966 S 3 s3
polanharjo48 0.2636288561934 S 2 s2
karanganom51 0.36510319353661 S 2 s2
tulung16 0.39738629933293 S 2 s2
jatinom44 0.39051924764868 S 2 s2
kemalang2 0.3018461393944 S 2 s2
klaten selatan30 0.34986608291385 S 2 s2
klaten tengah117 0.71106747630675 S 2 s2
klaten utara116 0.44529339306268 S 2 s2
pedan82 0.19067527339506 S 3 s3
gantiwarno128 0.088610292941268 S 3 s3
Tabel 6.3.3.10 nilai bobot normal padi
Nama Kriteria Nilai Bobot
Temperatur Padi 0,071
Curah Hujan Padi 0,095
Kelembapan Padi 0,0625
Drainase Padi 0,077128
Tekstur Padi 0,0957
Kedalaman Tanah Padi 0,0625
Ketebalan Gambut Padi 0.085106
Ph Padi 0.05984
Salinitas Padi 0.115691
Alkalinitas Padi 0.058511
Kedalaman Sulfidik Padi 0.091755
Lereng Padi 0.12633
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 85,71%, dengan data yang sesuai adalah 24 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 4 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 4
28∗ 100% =
25
28∗ 100% = 85,714 %
Pengujian 1 padi Tabel 6.3.3.11 nilai pengujian padi 1
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.058070910895271 S 3 S3
gantiwarno127 0.69967689908461 S 2 S2
wedi119 0.18798602016421 S 3 S4
bayat111 0.094696162481775 S 3 S3
cawas96 0.27653146011519 S 2 S2
trucuk93 0.31343838493544 S 2 S2
kalikotes115 0.50372119350486 S 2 S1
kebonarom29 0.67507584042243 S 2 S1
jogonalan21 0.58488016964354 S 2 S2
manisrenggo18 0.7428187222895 S 1 S1
karangnongko14 0.72396166097725 S 1 S1
ngawen36 0.038948603123618 S 3 S3
ceper60 0.77111224893821 S 1 S1
pedan79 0.69967689908461 S 2 S2
karangdowo86 0.079995805604561 S 3 S3
juwiring71 0 S 3 S3
wonosari61 0.24912760530839 S 2 S2
delanggu56 0.02775737940538 S 3 S3
polanharjo48 0.20289794420041 S 3 S2
karanganom51 0.39289465596168 S 2 S2
tulung16 0.41061720988429 S 2 S2
jatinom44 0.35548156804188 S 2 S2
kemalang2 0.31282850576214 S 2 S2
klaten selatan30 0.29508288300252 S 2 S2
klaten tengah117 0.69967689908461 S 2 S2
klaten utara116 0.47969458001089 S 2 S2
pedan82 0.12756418992058 S 3 S3
gantiwarno128 0.088754828082139 S 3 S3
Tabel 6.3.3.12 nilai bobot pengujian 1 padi
Nama Kriteria Nilai Bobot
Temperatur Padi 0,071
Curah Hujan Padi 0,095
Kelembapan Padi 0,0625
Drainase Padi 0,077128
Tekstur Padi 0,0957
Kedalaman Tanah Padi 0,0625
Ketebalan Gambut Padi 0.085106
Ph Padi 0.05984
Salinitas Padi 0.115691
Alkalinitas Padi 0.058511
Kedalaman Sulfidik Padi 0.091755
Lereng Padi 0.12633
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 92,85%, dengan data yang sesuai adalah 26 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 2 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 2
28∗ 100% =
26
28∗ 100% = 92,85 %
Pengujian 2 Tabel 6.3.3.13 tabel pengujian 2 padi
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.068429157126979 S 3
s3
gantiwarno127 0.70149685777168 S 2
s2
wedi119 0.18607492610272 S 3 s4
bayat111 0.040375646500786 S 3 s3
cawas96 0.28063221396014 S 2 s2
trucuk93 0.32124571044443 S 2 s2
kalikotes115 0.52201768775689 S 2 s1
kebonarom29 0.68130897195329 S 2 s1
jogonalan21 0.607829014863 S 2 s2
manisrenggo1
8 0.75807129821454 S 1
s1
karangnongko
14 0.70319366614686 S 2
s1
ngawen36 0.07246385613655 S 3 s3
ceper60 0.78128826370582 S 1 s1
pedan79 0.70149685777168 S 2 s2
karangdowo8
6 0.12789153419513 S 3
s3
juwiring71 0 S 3 s3
wonosari61 0.26136114161475 S 2 s2
delanggu56 0.021493570707095 S 3 s3
polanharjo48 0.2123972429402 S 2 s2
karanganom5
1 0.39119928419036 S 2
s2
tulung16 0.30980905726465 S 2 s2
jatinom44 0.41757101513404 S 2 s2
kemalang2 0.36729477729264 S 2 s2
klaten selatan30 0.34490666287788 S 2 s2
klaten tengah117 0.70149685777168 S 2 s2
klaten utara116 0.47721748748075 S 2 s2
pedan82 0.14536326545669 S 3 s3
gantiwarno128 0.062456367850375 S 3 s3
Tabel 6.3.3.14 nilai bobot pengujian 2 padi
Nama Kriteria Nilai Bobot
Temperatur Padi 0.115027
Curah Hujan Padi 0.057513
Kelembapan Padi 0.057513
Drainase Padi 0.1164
Tekstur Padi 0.0582
Kedalaman Tanah Padi 0.0582
Ketebalan Gambut Padi 0.085106
Ph Padi 0.05984
Salinitas Padi 0.115691
Alkalinitas Padi 0.058511
Kedalaman Sulfidik Padi 0.091755
Lereng Padi 0.12633
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 82,14%, dengan data yang sesuai adalah 23 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 5 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
23
28∗ 100% = 82,142 %
Kesesuaian pengujian padi
Tabel 6.3.3.15 kesesuaian pengujian padi
Nama pengujian bobot
pakar pengujian 1 pengujian 2
prambanan133 Sesuai Sesuai
Sesuai
gantiwarno127 Sesua Sesuai
Sesuai
wedi119 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
bayat111 Sesua Sesuai
Sesuai
cawas96 Sesua Sesuai Sesuai
trucuk93 Sesua Sesuai Sesuai
kalikotes115 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
kebonarom29 tidak sesuai Sesuai
tidak sesuai
jogonalan21 Sesua tidak sesuai Sesuai
manisrenggo18 tidak sesuai Sesuai
Sesuai
karangnongko1
4 Sesua
Sesuai tidak sesuai
ngawen36 Sesua Sesuai
Sesuai
ceper60 Sesua Sesuai Sesuai
pedan79 Sesua tidak sesuai Sesuai
karangdowo86 Sesua Sesuai
Sesuai
juwiring71 Sesua Sesuai Sesuai
wonosari61 Sesua Sesuai Sesuai
delanggu56 Sesua Sesuai
Sesuai
polanharjo48 Sesua Sesuai Sesuai
karanganom51 Sesua Sesuai
Sesuai
tulung16 Sesua Sesuai Sesuai
jatinom44 Sesua Sesuai Sesuai
kemalang2 Sesua Sesuai Sesuai
klaten selatan30 Sesua Sesuai
Sesuai
klaten
tengah117 Sesua
Sesuai Sesuai
klaten utara116 Sesua Sesuai
Sesuai
pedan82 Sesua Sesuai Sesuai
gantiwarno128 Sesua Sesuai
Sesuai
3. Pengujian kedelai 1. Pengujian bobot normal kedelai
Tabel 6.3.3.16 nilai pengujian bobot normal kedelai
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.1580181697421
9 S 3 S2
gantiwarno127 0.4758379802043
9 S 2 S2
wedi119 0.2836410124433
1 S 3 S3
bayat111 0.0630201738787 S 3 S3
cawas96 0.4763657289172
1 S 2 S2
trucuk93 0.1748707415163
2 S 3 S2
kalikotes115 0.4301535680235
4 S 2 S2
kebonarom29 0.9642857142857
1 S 1 S1
jogonalan21 0.5506865525316
4 S 1 S1
manisrenggo18 0.7429494794139
6 S 1 S1
karangnongko14 0.8913645509061
4 S 1 S1
ngawen36 0.1068758829975
5 S 4 S3
ceper60 0.5124457025858
9 S 1 S2
pedan79 0.3696020451948
2 S 2 S2
karangdowo86 0.1067854730211
1 S 4 S4
juwiring71 0.0191706866585
36 S 4 S3
wonosari61 0.6009685840767
5 S 1 S1
delanggu56 0.0053594729620
175 S 4 S4
polanharjo48 0.1402019503346
2 S 3 S3
karanganom51 0.1263282071256
8 S 3 S2
tulung16 0.641924186905 S 1 S2
jatinom44 0.3890226505798
9 S 2 S2
Tabel 6.3.3.17 nilai pengujian bobot normal kedelai
Kriteria nilai bobot
Temperatur Kedelai 0,097
Curah Hujan Kedelai 0,059
Kelembapan Kedelai 0,094
Drainase Kedelai 0,077027
Tekstur Kedelai 0,1
Kedalaman Tanah Kedelai 0,,89189
Ketebalan Gambut Kedelai 0.089189
Ph Kedelai 0.07973
Salinitas Kedelai 0.07027
kemalang2 0.5371174825372
5 S 1 S2
klaten selatan30 0.1979454078702
1 S 3 S2
klaten tengah117 0.3437089563640
9 S 2 S2
klaten utara116 0.7280722542598
9 S 1 S1
pedan82 0.1794515154666
2 S 3 S3
gantiwarno128 0 S 4 s3
Alkalinitas Kedelai 0.090541
Kedalaman Sulfidik Kedelai 0.093243
Lereng Kedelai 0.075676
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 78,57%, dengan data yang sesuai adalah 22 data lahan, dan data yang tidaksesuai sebanyak 5 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
22
28∗ 100% = 78,57 %
Pengujian 1 kedelai Tabel 6.3.3.18 nilai pengujian 1
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.12998550667978 S 3 s2
gantiwarno127 0.37642574962764 S 2 s2
wedi119 0.24208146090477 S 3 s3
bayat111 0.069883267351136 S 4 s3
cawas96 0.43820431650189 S 2 s2
trucuk93 0.15341090778879 S 3 s2
kalikotes115 0.37080221750507 S 2 s2
kebonarom29 0.88339419155886 S 1 s1
jogonalan21 0.50020037535779 S 2 s1
manisrenggo18 0.65964428393782 S 1 s1
karangnongko14 0.81466212509454 S 1 s1
Tabel 6.3.3.19 nilai bobot pengujian 1
Kriteria nilai bobot
Temperatur Kedelai 0.01256
Curah Hujan Kedelai 0.0628
Kelembapan Kedelai 0.0628
ngawen36 0.079208223741186 S 4 s3
ceper60 0.50778945888796 S 2 s2
pedan79 0.34244975285325 S 2 s2
karangdowo86 0.095245419552268 S 4 s4
juwiring71 0.0079028205694021 S 4 s3
wonosari61 0.54579892471257 S 1 s1
delanggu56 0.010979342829043 S 4 S4
polanharjo48 0.14438366154985 S 3 s3
karanganom51 0.11006011699339 S 4 s2
tulung16 0.51678298872411 S 1 s2
jatinom44 0.32200809216486 S 2 s2
kemalang2 0.49019426189057 S 2 s2
klaten selatan30 0.14520937224364 S 3 s2
klaten tengah117 0.33143977594073 S 2 s2
klaten utara116 0.69410276498071 S 1 s1
pedan82 0.19755249914702 S 3 s3
gantiwarno128 0 S 4 s3
Drainase Kedelai 0,077027
Tekstur Kedelai 0,1
Kedalaman Tanah Kedelai 0,89189
Ketebalan Gambut Kedelai 0.089189
Ph Kedelai 0.07973
Salinitas Kedelai 0.07027
Alkalinitas Kedelai 0.090541
Kedalaman Sulfidik Kedelai 0.093243
Lereng Kedelai 0.075676
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 71,57 %, dengan data yang sesuai adalah 20 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 8 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 8
28∗ 100% =
20
28∗ 100% = 71,57 %
Pengujian 2
Tabel 6.3.3.20 nilai pengujian 2 kedelai
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.12556115685116 S 3 S3
gantiwarno127 0.35116743862574 S 2 s2
wedi119 0.23891404910031 S 3 s3
bayat111 0.051140162478618 S 4 s3
cawas96 0.39862278507329 S 2 s2
trucuk93 0.15785644719127 S 3 s2
kalikotes115 0.43686372702368 S 2 s2
kebonarom29 0.87886768510289 S 1 s1
jogonalan21 0.56454803677054 S 1 s1
manisrenggo18 0.68183400665293 S 1 s1
karangnongko14 0.81991102586732 S 1 s1
ngawen36 0.080670346233479 S 4 s3
ceper60 0.52393422999964 S 1 s2
pedan79 0.31756963606884 S 2 s2
karangdowo86 0.12982755993816 S 3 s4
juwiring71 0.0069256920162632 S 4 s3
wonosari61 0.63714937627996 S 1 s1
delanggu56 0.0045192832627557 S 4 S4
polanharjo48 0.15930778545448 S 3 s3
karanganom51 0.089090442530946 S 4 s2
tulung16 0.49932968377157 S 2 s2
jatinom44 0.35683867844703 S 2 s2
kemalang2 0.45676561292525 S 2 s2
klaten selatan30 0.13680556666203 S 3 s2
klaten tengah117 0.386804538215 S 2 s2
Tabel 6.3.3.20 nilai bobot pengujian 2 kedelai
Kriteria nilai bobot
Temperatur Kedelai 0.01256
Curah Hujan Kedelai 0.0628
Kelembapan Kedelai 0.0628
Drainase Kedelai 0.133
Tekstur Kedelai 0.0665
Kedalaman Tanah Kedelai 0.0665
Ketebalan Gambut Kedelai 0.089189
Ph Kedelai 0.07973
Salinitas Kedelai 0.07027
Alkalinitas Kedelai 0.090541
klaten utara116 0.69650906146421 S 1 s1
pedan82 0.18691559392077 S 3 s3
gantiwarno128 0 S 3 S3
Kedalaman Sulfidik Kedelai 0.093243
Lereng Kedelai 0.075676
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung
menggunakan 21 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 75
%, dengan data yang sesuai adalah 20 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 7
data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 7
28∗ 100% =
21
28∗ 100% = 75 %
Kesesuaian pengujian kedelai
Tabel 6.3.3.21 kesesuaian pengujian kedelai
Nama pengujian bobot
pakar pengujian 1 pengujian 2
prambanan133 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
gantiwarno127 Sesuai Sesuai Sesuai
wedi119 Sesuai Sesuai Sesuai
bayat111 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
cawas96 Sesuai Sesuai Sesuai
trucuk93 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
kalikotes115 Sesuai Sesuai Sesuai
kebonarom29 Sesuai Sesuai Sesuai
jogonalan21 Sesuai Sesuai Sesuai
manisrenggo18 Sesuai Sesuai Sesuai
karangnongko14 Sesuai Sesuai Sesuai
ngawen36 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
ceper60 Sesuai Sesuai tidak sesuai
pedan79 Sesuai Sesuai Sesuai
karangdowo86 Sesuai Sesuai tidak sesuai
juwiring71 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
wonosari61 Sesuai Sesuai Sesuai
delanggu56 Sesuai Sesuai Sesuai
polanharjo48 Sesuai Sesuai Sesuai
karanganom51 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
tulung16 Sesuai tidak sesuai Sesuai
jatinom44 Sesuai Sesuai Sesuai
kemalang2 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten selatan30 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten tengah117 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten utara116 Sesuai Sesuai Sesuai
pedan82 Sesuai Sesuai Sesuai
gantiwarno128 tidak sesuai tidak sesuai tidak sesuai
4. Pengujian bobot kacang tanah
Tabel 6.3.3.22 Pengujian bobot normal kacang tanah
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.090953897098404 S 3 S 1
gantiwarno127 0.27564347574921 S 2 s2
wedi119 0.24496065410382 S 3 S 3
bayat111 0.064960395251596 S 3 s3
cawas96 0.47669919777782 S 2 s2
trucuk93 0.41075181179425 S 2 s2
kalikotes115 0.36151512883286 S 2 s2
kebonarom29 0.76648383119914 S 1 S 1
jogonalan21 0.50944742138857 S 1 S 1
manisrenggo18 0.81524367995925 S 1 S 1
karangnongko14 0.68089018706789 S 1 S 1
ngawen36 0.054935167167182 S 3 S 1
ceper60 0.54205011864704 S 1 S 3
pedan79 0.27564347574921 S 2 s2
karangdowo86 0.10181059731189 S 3 s3
juwiring71 0.024771954025789 S 4 s4
wonosari61 0.54616472745607 S 1 s1
delanggu56 0 S 4 S 1
polanharjo48 0.32234379564577 S 2 s2
karanganom51 0.11164396205103 S 3 s3
tulung16 0.59903574603118 S 1 s1
jatinom44 0.2504246598934 S 3 s3
kemalang2 0.30727947984712 S 2 s2
klaten selatan30 0.10947754754793 S 3 S 3
klaten tengah117 0.31372107444832 S 2 s2
klaten utara116 0.67763463807418 S 1 s1
pedan82 0.24663420487215 S 3 S 3
gantiwarno128 0.071489238565504 S 3 S 3
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data terdapat pada lampiran 5, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 85,71%, dengan data yang sesuai adalah 24 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 4 data lahan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 4
28∗ 100% =
25
28∗ 100% = 85,714 %
Pengujian 1 kacang tanah
Tabel 6.3.3.23 nilai pengujian 1 kacang tanah
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.095223329074475 S 3 S 1
gantiwarno127 0.28836614909395 S 2 s2
wedi119 0.22098363278469 S 3 S 3
bayat111 0.041509999792614 S 3 s3
cawas96 0.43482182086761 S 2 s2
trucuk93 0.40733933607579 S 2 s2
kalikotes115 0.38051951059018 S 2 s2
kebonarom29 0.76330220473871 S 1 S 1
jogonalan21 0.57985599517371 S 1 S 1
manisrenggo18 0.81997154273575 S 1 S 1
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data , yaitu menghasilkan akurasi sebesar 82,14%, dengan data yang sesuai adalah 26 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 5 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
23
28∗ 100% = 82,14 %
Pengujian 2 Tabel 6.3.3.23 nilai pengujian 2 kacang tanah 2
karangnongko14 0.68607551903736 S 1 S 1
ngawen36 0.0794782166777 S 3 S 1
ceper60 0.56438010644489 S 1 S 3
pedan79 0.28836614909395 S 2 s2
karangdowo86 0.13941810387434 S 3 s3
juwiring71 0.025443174362111 S 4 s4
wonosari61 0.60667903412932 S 1 s1
delanggu56 0 S 4 S 1
polanharjo48 0.31057225361165 S 2 s2
karanganom51 0.082105418609182 S 3 s3
tulung16 0.55247021418921 S 1 s1
jatinom44 0.27099293133289 S 2 s3
kemalang2 0.34158362027861 S 2 s2
klaten selatan30 0.14908787611076 S 3 S 3
klaten tengah117 0.35781547528825 S 2 s2
klaten utara116 0.67696961362196 S 1 s1
pedan82 0.25491711451465 S 3 S 3
gantiwarno128 0.063960848986771 S 3 S 3
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.092076048977261 S 3 S 1
gantiwarno127 0.2810099779935 S 2 s2
wedi119 0.20110787187945 S 3 S 3
bayat111 0.051473735420871 S 3 s3
cawas96 0.43076257758407 S 2 s2
trucuk93 0.39885577108571 S 2 s2
kalikotes115 0.38400517077039 S 2 s2
kebonarom29 0.76616983285457 S 1 S 1
jogonalan21 0.54541908816214 S 1 S 1
manisrenggo18 0.81524367995925 S 1 S 1
karangnongko14 0.69012750446954 S 1 S 1
ngawen36 0.077900453987079 S 3 S 1
ceper60 0.55979850656 S 1 S 3
pedan79 0.2810099779935 S 2 s2
karangdowo86 0.13907749299786 S 3 s3
juwiring71 0.026607653154143 S 4 s4
wonosari61 0.61159151053579 S 1 s1
delanggu56 0 S 4 S 1
polanharjo48 0.31396108882361 S 2 s2
karanganom51 0.087487309045239 S 3 s3
tulung16 0.54903176252675 S 1 s1
jatinom44 0.26217091209452 S 3 s3
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 82,14%, dengan data yang sesuai adalah 22 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 6 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 5
28∗ 100% =
22
28∗ 100% = 78,57 %
Pengujian 3
Tabel 6.3.3.24 nilai pengujian 3 kacang tanah
kemalang2 0.32806689068101 S 2 s2
klaten selatan30 0.10699402528998 S 3 S 3
klaten tengah117 0.37868110686957 S 2 s2
klaten utara116 0.68097069185507 S 1 s1
pedan82 0.25921064610869 S 3 S 3
gantiwarno128 0.030194210368861 S 4 S 3
Nama Jumlah Nilai Cluster
prambanan133 0.10769462405615 S 3 S 1
gantiwarno127 0.27235076858179 S 2 s2
wedi119 0.19385923977153 S 3 S 3
bayat111 0.044999110624304 S 3 s3
cawas96 0.41252875716421 S 2 s2
trucuk93 0.39588121776396 S 2 s2
kalikotes115 0.37476594241421 S 2 s2
kebonarom29 0.74970248504125 S 1 S 1
jogonalan21 0.53322804326739 S 1 S 1
manisrenggo18 0.7982676055555 S 1 S 1
Hasil pengujian nilai bobot kriteria normal terhadap hasil akhir tanaman jagung menggunakan 28 data, yaitu menghasilkan akurasi sebesar 89,28%, dengan data yang sesuai adalah 25 data lahan, dan data yang tidak sesuai sebanyak 25 data lahan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 − 3
28∗ 100% =
25
28∗ 100% = 89,28 %
karangnongko14 0.67479179526225 S 1 S 1
ngawen36 0.073709943477214 S 3 S 1
ceper60 0.54642837518896 S 1 s1
pedan79 0.27235076858179 S 2 s2
karangdowo86 0.13500935917046 S 3 s3
juwiring71 0.025911754803224 S 4 s4
wonosari61 0.598316977069 S 1 s1
delanggu56 0 S 4 S 1
polanharjo48 0.30385066741828 S 2 s2
karanganom51 0.080290569924996 S 3 s3
tulung16 0.53766803236464 S 1 s1
jatinom44 0.25068167854723 S 3 s3
kemalang2 0.32017262420674 S 2 s2
klaten selatan30 0.097542039014789 S 3 S 3
klaten tengah117 0.36884413197111 S 2 s2
klaten utara116 0.66874919180236 S 1 s1
pedan82 0.27236400758391 S 2 S 3
gantiwarno128 0.029565466872426 S 4 s4
Tabel 6.3.3.26 Kesesuaian pengujian kacang tanah
Nama pengujian bobot
pakar pengujian 1 pengujian 2
prambanan133 Tidak sesui Tidak sesuai Tidak sesuai
gantiwarno127 Sesuai Sesuai Sesuai
wedi119 Sesuai Sesuai Sesuai
bayat111 Sesuai Sesuai Sesuai
cawas96 Sesuai Sesuai Sesuai
trucuk93 Sesuai Sesuai Sesuai
kalikotes115 Sesuai Sesuai Sesuai
kebonarom29 Sesuai Sesuai Sesuai
jogonalan21 Sesuai Sesuai Sesuai
manisrenggo18 Sesuai Sesuai Sesuai
karangnongko14 Sesuai Sesuai Sesuai
ngawen36 Tidak sesuai Tidak sesuai Tidak sesuai
ceper60 Tidak sesuai Tidak sesuai Sesuai
pedan79 Sesuai Sesuai Tidak sesuai
karangdowo86 Sesuai Sesuai Sesuai
juwiring71 Sesuai Sesuai Sesuai
wonosari61 Sesuai Sesuai Sesuai
delanggu56 Tidak sesuai Tidak sesua Tidak sesuai
polanharjo48 Sesua Sesuai Sesuai
karanganom51 Sesuai Sesuai Sesuai
tulung16 Sesuai Sesuai Sesuai
jatinom44 Sesuai Tidak sesuai Sesuai
kemalang2 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten selatan30 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten
tengah117 Sesuai Sesuai Sesuai
klaten utara116 Sesuai Sesuai Sesuai
pedan82 Sesuai Sesuai Sesuai
gantiwarno128 Sesuai Sesuai Sesuai
BAB VII
PENUTUP Bab ini membahas tentang kesimpulan dan saran dari penelitian yang telah dilakukan berdasarkan hasil perancangan, implementasi, dan pengujian sistem.
7.1KESIMPULAN Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian yang telah
dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : a. Setelah sistem diimplementasikan yaitu dengan menggunakan 28 data
berdasarkan 12 kriteria maka didapat hasil akhir yaitu sistem dimana pada lahan tertentu akan didapat tanaman apa yang paling cocok yang ditanam dilahan tersebut .
b. Hasil dari pengujian akurasi sistem penentuan pegawai baru menggunakan metode ELECTRE dan TOPSIS memiliki tingkat kesesuaian tertinggi sebesar 92.85% Nilai akurasi tersebut dipengaruhi oleh beberapa factor, diantaranya jumlah data yang digunakan sebagai pengujian dan juga perubahan nilai bobot yang mempengaruhi tingkat akurasi sistem.
1.2 SARAN Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem dalam penelitian
selanjutnya adalah : a. Dapat dilakukan penelitian lebih lanjut untuk menentukan nilai bobot metode
ELECTRE dan TOPSIS sehingga akurasi dari sistem akan menjadi lebih maksimal.
b. Dapat dilakukan penelelitian lebih lanjut untuk semua daerah diwilayah klaten tentang kriteria kondisi tanah dengan begitu akan memudahkan setiap petani dalam menanam tanaman pangan
DAFTAR PUSTAKA
Akshareari Syeril, Rini Marwati, Utari Wijayanti. 2010. Sistem pendukung keputusan
pemilihan produksi sepatu dan sandal dengan metode ELECTRE. {Diakses 10
February 2016}
Shilvia Nurfauziah,2014. Pemilihan tanaman holtikultura yang tepatdibudidaya dengan metode topsis
Welda., 2016 pemilihan tanaman pangan unggulan kota madya menggunakan metode AHP
Arinta Asesanti, 2015. Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan didik baru smp menggunakan metode electre topsis
Setiyawati Anita Devi, Sulis Janu Hartati, Yoppy Mirza Maulana. 2010. Sistem Pendukung
Keputusan Pembelian Barang Menggunakan Metode Electre. Program Studi Sistem
Informasi STIKOM Surabaya. [Diakses 11 February 2016]
Kusumadewi, Sri Hartati. 2006. “Neuro-Fuzy:Intregitas sistemFuzy dan jaringan syaraf,”
Graha ilmu.
Abdillah Rifqi, Agustin Soffiana.2013. Sistem pendukung keputusan pemilihan wali
kelas berprestasi menggunakan metode TOPSIS. Universitas Muhammadiyah
Gresik
Peranginangin, Kasiman. 2006 Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL, Yogyakarta, Andi (
diakses 2 april)
Qomariah, Tsalits Nurul., Karina, Nurul Fajriyah., Arfian, Sani. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Tanaman Pangan Berdasarkan Kondisi Geografis Di Wilayah Bangkalan Dengan Menggunakan Metode Electre. Universitas Turnojoyo, Madura.
Kusrini. 2007. Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data. Yogyakarta. ANDI
Mundzir, M.Bagus. Sistem Pendukung Keputusan Kesesuaian Lahan Dan MUntuk Pembudidayaan Tanaman Hortikultura Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. Universitas Muhammadyah. Sidoarjo.
Simanjuntak, Sunggul J. 2009. Sistem Penentuan Komoditas Tanaman Prioritas Pada Suatu Lahan Dengan Metode Matching (Pencocokan). Universitas Sumatera Utara. Sumatera.