Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 20
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
BENIH TANAMAN PERKEBUNAN MENGGUNAKAN METODE
DECISION TREE (STUDY KASUS PT RATA MAKMUR)
Drs. Katen Lumbanbatu,M.Kom.1, Novriyeni,S.Kom.,M.Kom.
2
STMIK KAPUTAMA, Jln. Veteran No.4A-9A
Binjai, Indonesia
Abstrak
Benih sangat penting bagi usaha pertanian karena merupakan salah satu aspek dalam menentukan tingkat
produktivitas dan mutu hasil. Penggunaan benih yang salah akan sangat berpengaruh terhadap kinerja produksi apalagi untuk
jenis tanaman tahunan. Benih yang unggul adalah benih yang berasal dari hasil persilangan dura x pesifera yang diketahui
asal usulnya dan dikeluarkan oleh produsen resmi benih kelapa sawit. Penelitian memiliki tujuan untuk menentukan layak
atau tidak layak benih yang lebih unggul digunakan atau tidak unggul digunakan. Teknik Sistem Pendukung Keputusan
metode Decesion Tree dapat membantu menetukan untuk memilih benih unggul dan benih tidak unggul. Salah satu teknik
tersebut yang akan digunakan dalam variabel adalah Benih, Umur, Tinggi, dan Daun. Sedangkan hasil output yang nantinya
akan dihasilkan, yaitu benih unggul dan benih tidak unggul.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Benih, Decison Tree.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kelapa sawit adalah tanaman komoditas utama
perkebunan Indonesia, Di karenakan nilai ekonomi
yang tinggi dan kelapa sawit merupakan tanaman
penghasil minyak nabati terbanyak diantara
tanaman penghasil minyak nabati yang lainnya
(kedelai, zaitun, kelapa, dan bunga matahari).
Kelapa sawit dapat menghasilkan minyak nabati
sebanyak 6 ton/ha, sedangkan tanaman yang
lainnya hanya menghasilkan minyak nabati
sebanyak 4-4,5 ton/ha (Sunarko, 2007). Benih yang unggul adalah benih yang
berasal dari hasil persilangan dura x pesifera yang diketahui asal usulnya dan dikeluarkan oleh produsen resmi benih kelapa sawit. Apabila petani salah dalam pemilihan benih maka akan mengakibatkan kelapa sawit tidak menghasilkan buah yang baik dan mengakibatkan gagal panen. Untuk itu dalam memilih benih yang unggul, dapat dibangun suatu sistem pendukung keputusan dengan mengunakan metode decision tree, sehingga dapat membantu para petani dalam pemilihan benih yang unggul.
1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimana mengolah data pemilihan benih
tanaman kelapa sawit menjadi pohon
keputusan?
2. Bagaimana merancang sistem pendukung
keputusan untuk pemilihan benih tanaman
kelapa sawit dengan menggunakan metode
decision tree?
1.3 Tujuan dan Manfaat
1. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah :
a. Membuat Menentukan benih yang
unggul dan benih yang tidak unggul.
b. Merancang Sistem Pendukung Keputusan
untuk menyajikan informasi pemilihan
benih tanaman kelapa sawit.
2. Manfaat
Manfaat dari penelitian ini adalah :
a. Mengetahui benih yang unggul dan kualitas
buah yang bagus.
b. Mempermudahkan para petani untuk
mengetahui dalam pemilihan benih unggul
tanaman kelapa sawit.
2 LANDASAN TEORI
Perancangan Sistem
Perancangan sistem diawali dengan
menentukan segala keperluan yang akan
memenuhi apa yang akan dibutuhkan oleh sistem,
siapa yang mengambil langkah ini dan bagaimana
mereka akan disesuaikan. Umumnya, perancangan
bergerak dari input ke output. Keluar (output)
sistem, yang terdiri dari reports dan file untuk
memuaskan kebutuhan organisasi harus dibatasi
dengan jelas.
Menurut Anastasia Diana & Lilis
Setiawati (2011, h.48), yang terdapat dalam buku
yang berjudul Sistem Informasi Akutansi,
menjelaskan bahwa : “perancangan sistem
merupakan sekumpulan prosedur yang dilakukan
untuk mengubah spesifikasi logis menjadi disain
yang dapat diimplementasikan ke sistem komputer
organisasi”.
Menurut Kenneth E. Kendall dan Julie E.
Kendall dalam ahli bahasa Thamir Abdul Hafedh
Al-Hamdani, B.Sc. M.Sc (2006, h.7), menyatakan
bahwa : “perancangan sistem digunakan untuk
menganalisis, merancang, dan
mengimplementasikan peningkatan-peningkatan
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 21
fungsi bisnis yang bisa dicapai melaluli
penggunaan sistem yang terkomputerisasi”.
2.2 Decision Support Sistem (DSS)
2.2.1 Pengertian Sistem Pendukung
Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan
pertama kali diungkapkan pada awal tahun l970-
an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah
Management Decision System. Sistem ini
merupakan sistem yang berbasiskan komputer
yang bertujuan untuk membantu pengambil
keputusan dengan memanfaatkan data dan model
tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan
yang tidak terstruktur.
Menurut kusrini (2009, h. 15), dalam
blog adanikmatdisini.blogspot.com Sistem
Pendukung Keputusan merupakan sistem
informasi interaktif yang menyediakan informasi,
pemodelan dan pemanipulasi data.
2.2.2 Tujuan Sistem Pendukung
Keputusan Menurut Kusrini (2007, h. 16), ada beberapa
keuntungan pengggunaan SPK antara lain adalah sebagai berikut :
1. Membantu manajer dalam pengambilan
keputusan atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan
manajer dan bukannya di maksudkan
untuk menggantikan fungsi manajer
3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang
di ambil manajer lebih daripada perbaikan
efisiensinya
2.2.3 Konsep Dasar Sistem Pendukung
Keputusan Konsep Sitem Pendukung Keputusan
(Decision Support System) pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an “Management Decision System”, Konsep Decision Support System merupakan sebuah sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pembuatan keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat tidak terstruktur dan semiterstruktur.
2.2.4 Karateristik Dan Kemampuan SPK Menurut Turban (2005, h. 12) ada beberapa
karateristik dari sistem pendukung keputusan, diantarannya adalah sebagai berikut :
1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi. 2. Mendukung beberapa keputusan yang saling
berinteraksi. 3. Dapat digunakan berulang kali dan bersifat
konstan. 4. Terdapat dua komponen utama, yaitu datta
dn model. Selain itu, ada beberapa kemampuan yang
harus dimiliki oleh sebuah sistem pendukung keputusan, diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Menunjang pembuatan keputusan
manajemen dalam menangani maslah smi
terstruktur dan tidak terstruktur.
2. Membantu manajer pada berbagai
tingkatan manajemen, mulai dari
manajemen tingkat atas sampai
manajemen tingkat bawah.
3. Menunjang pembuatan keputusan yang
secara kelompok dan perorangan.
4. Menunjang pembuatan keputusan yang
saling bergantungan dan berurutan.
5. Menunjang tahap-tahap pembuatan
keputusan antara lain intellegence, design,
choice, dan implementation.
Disamping berbagai kemampuan dan
kerateristik seperti dikemukakan di atas, sistem
pendukkkung keputusan memiliki juga
keterbatasan, antara lain :
1. Ada beberapa kemampuan manajemen
dan bakat manusia yang tidak dapat
dimodelkan, sehingga model yang ada
dalam sistem tidak semuanya
mencerminkan persoalan yang sebenarnya.
2. Kemampuan suatu sistem pendukung
keputusan terbatas pada pengetahuan dasar
serta model dasar yanng dimilikinya.
3. Proses yang dapat dilakukan oleh sistem
pendukung keputusan biasanya tergantung
juga pada kemampuan perangkat lunak
yang digunakanya.
2.3 Pengertian Data Mining
Setiap lembaga mempunyai sistem
operasional yang setiap transaksi kegiatan
operasinya selalu dicatat dan didokumentasikan.
Pendokumentasian setiap transaksi sangat berguna
bagi lembaga tersebut untuk segala keperluan.
Menurut Turban, dkk (Kusrini, 2009, h.3)
menyatakan bahwa Data Mining adalah suatu
istilah yang digunakan untuk menguraikan
penemuan pengetahuan di dalam database. Data
mining adalah proses yang menggunakan teknik
statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan
pembelajaran mesin (machine learning) untuk
mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi
yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari
berbagai database besar.
Menurut Menurut Pramudiono (Kusrini,
2009, h.4) menyatakan bahwa Data mining adalah
analisis otomatis dari data yang berjumlah besar
atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan
pola atau kecendrungan yang penting yang
biasanya tidak disadari keberadaannya.
2.4 Pohon Keputusan (Decision Tree)
2.4.1 Pengertian Pohon Keputusan (Decision
Tree)
Konsep decision tree adalah mengubah
data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 22
keputusan. Menurut Kusrini dkk (2009, h. 13)
menyatakan “pohon keputusan adalah metode
klasifikasi dan prediksi yang mengubah data
menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan
keputusan.
Menurut Fajar Astuti Hermawati (2013, h.
58), yang terdapat dalam buku yang berjudul
Data Mining, menjelaskan bahwa : “decision
tree adalah representasi sederhana dari teknik
klasifikasi untuk sejumlah kelas berhingga,
dimana simpul internal maupun simpul akar
ditandai dengan nama atribut, rusuk-rusuknya
diberi label nilai atribut yang mungkin dan
simpul daun ditandai dengan kelas-kelas yang
berbeda”.
2.5 Algoritma Iterativa Dichotomizer 3
(ID3)
Algoritma ID3 atau Iterative Dichotomiser
3 (ID3) merupakan sebuah metode yang digunakan
untuk membangkitkan pohon keputusan. Algoritma
pada metode ini menggunakan konsep dari entropi
informasi. Secara ringkas, cara kerja Algoritma
ID3 dapat digambarkan sebagai berikut.
Pemilihan atribut dengan menggunakan
Information Gain :
1. Pilih atribut dimana nilai information
gainnya terbesar.
2. Buat simpul yang berisi atribut tersebut.
3. Proses perhitungan information gain akan
terus dilaksanakan sampai semua data
telah termasuk dalam kelas yang sama.
Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan
lagi dalam perhitungan nilai information
gain.
2.6 Pengertian MatLab ( Matrix
Laboratory)
MATLAB adalah singkatan dari matrix
laboratory. Oleh karena itu pemahaman terhadap
konsep matrik harus memadai agar dapat
memanfaatkan MATLAB sebagai bahasa
komputasi dengan maksimal. Menurut Gunadi
Abadi Away (2010, h.1) MATLAB adalah bahasa
pemrograman level tinggi (dalam dunia
pemrograman semakin tinggi level bahasa semakin
mudah cara menggunakannya) yang di khususkan
untuk komputasi teknis.
Secara garis besar lingkungan kerja
MATLAB terdiri atas beberapa unsur, yaitu :
1. Command window (Jendela Perintah),
semua perintah matlab dituliskan dan
diekskusi. Kita dapat menuliskan perintah
perhitungan sederhana, memanggil fungsi,
mencari informasi tentang sebuah fungsi
dengan aturan penulisannya (help), demo
program, dan sebagainya. Setiap penulisan
perintah selalu diawali dengan prompt
‘>>’. Misal, mencari nilai sin 750, maka
pada command window kita dapat
mengetikkan:
>>sin(75)
ans=
-0.38778
2. Workspace (Jendela Ruang Kerja),
Jendela ini berisi informasi pemakaian
variabel di dalam memori matlab.
Misalkan kita akan menjumlahkan dua
buah bilangan, maka pada command
window kita dapat mengetikkan:
>>bilangan1 = 10
bilangan1 = 10
>>bilangan2 = 5
bilangan = 10
>>hasil = bilangan1 + bilangan2
Hasil = 15
Untuk melihat variabel yang aktif saat
ini, kita dapat menggunakan perintah who.
>>who
Your variables are:
bilangan1 bilangan2 hasil
3. Workspace (Jendela Ruang Kerja),
Jendela ini berisi informasi pemakaian
variabel di dalam memori matlab.
Misalkan kita akan menjumlahkan dua
buah bilangan, jendela histori, kemudian
melakukan copy-paste ke command
window. 4. M-file (editor ) akan dibahas pada bagian
khusus.
Berikut ini tampilan awal dari MATLAB seperti gamabar II.15 dibawah ini :
Gambar II.1. Lingkungan Kerja MATLAB
3. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metode/cara pengumpulan data
yang penulis lakukan dalam menyelesaikan
penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kepustakaan (Library Research)
Yaitu dengan metode pengumpulan data-
data atau bahan-bahan bacaan sebagai
landasan/kerangka teoritis sesuai dengan judul dan
masalah yang dikemukakan.
Adapun cara yang penulis lakukan dalam
metode ini antara lain, dengan mencari bahan
ringkasan dari sumber buku yang ada dalam
perpustakaan, browsing bahan bacaan dari internet
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 23
dan mencari bahan-bahan referensi dari ahli yang
berhubungan dengan penelitian ini.
2. Pengamatan (Field Research)
Metode ini penulis lakukan sesuai dengan fakta.
3. Data (Documentation)
Mencari data-data yang ada kaitanya dengan
penyusunan penelitian ini, baik melalui buku
maupun lainnya.
4. Wawancara (Interview)
Yaitu dengan tanya jawab secara langsung
kepada pihak-pihak yang berkompeten dalam
hal pemilihan benih.
3.1 Analisis Sistem
Pada tahap analisis sistem pemilihan benih
tanaman kelapa sawit pada PT. Rata Makmur,
langkah awal yang penulis lakukan adalah
mengumpulkan informasi yang dibutuhkan dan
bagaimana sistem yang dilakukan agar penulis
dapat mengetahui kelemahan sistem yang berjalan
di perusahaan pabrik kelapa sawit tersebut.
3.1.2 Analisis Kelemahan Sistem Berjalan
Metode analisis yang penulis gunakan
dalam mengidentifikasi masalah / kelemahan yang
terdapat pada system yang lama adalah dengan
kerangka berfikir PIECES yang menguraikan
beberapa analisis yaitu kinerja (performance),
informasi (information), ekonomis (economy),
pengendalian (control), efisien (efficiency), dan
pelayanan (service).
Analisis system dalam penelitian ini akan
dilakukan beberapa tahap yakni analisis kelemahan
system yang berjalan dan analisis system yang
diusulkan yaitu system pendukung keputusan
pemilihan benih tanaman kelapa sawit dengan
metode decision tree.
3.2 Perancangan Sistem
Berdasarkan hasil analisi sistem, maka
dibuat suatu rancangan dalam bentuk diagram
UML, sehingga rancangan sistem lebih mudah
dipahami, baik bagi pengembang sistem maupun
pengguna sistem. Diagram-diagram UML yang
dibuat meliputi :
1. Use Case Diagram
Berikut adalah diagram use case
Perkembangan Benih Tanaman Kelapa Sawit :
Melakukan Penelitian
Benih
Melakukan Seleksi
Benih
Gambar III.1. Use Case Diagram Perkembangan
Benih Tanaman Kelapa Sawit
2. Activity Diagram
Berikut adalah activity diagram
Perkembangan Benih Tanaman Kelapa Sawit : Admin Tim Seleksi
Melakukan Penelitian
Penginputan Data Benih
(dalam proses)
Seleksi pemilihan benih
Konfirmasi pemilihan benih
Gambar III.2. Activity Diagram Perkembangan
Benih Tanaman Kelapa Sawit
3.5.1 Perancangan Basis Data
Kamus data adalah catalog fakta tentang
dan kebutuhan-kebutuhan informasi dari suatu
sitem informasi. Kamus data dibuat berdasarkan
arus data yang ada pada diagram arus data,
diagram arus data sifatnya global yang ditunjukan
hanya nama arus data saja,
3.6 Perancangan Antarmuka Pengguna
Antarmuka pengguna (user interface)
adalah aspek sistem kokputer atau program yang
dapat dilihat, didengar, atau dipersepsikan oleh
pengguna, dan perintah-perintah atau mekanisme
yang digunakan pemakai untuk mengendalikan
operasi dan memasukkan data. Adapun form yang
telah terbentuk yaitu :
a. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti kode
kriteria, nama kriteria dan pertanyaaan,
adapun tampilan rancangannya adalah
sebagai berikut :
PERANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN
KEPUTUSAN PEMILIHAN BENIH
TANAMAN KELAPA SAWIT
MENU UTAMA
input || tampil || input benih || tampil benih || input
daun || tampil daun
input tinggi || tampil tinggi || input umur || tampil
umur || input keputusan || tampil keputusan || input
aturan || tampil aturan || input benih1 || tampil
benih1 || input informasi || tampil informasi
kd_kriteria
nm_kriteria
pertanyaan
Gambar III.3. Form Kriteria
b. Berikut adalah form variable sistem
pengambilan keputusan untuk benih
tanaman kelapa sawit yang digunakan
Simpan Batal
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 24
untuk menginput kriteri-kriteria, seperti
kode benih dan nama benih yang ada
didalam form.
c. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti kode umur
dan umur.
d. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti kode tinggi
dan tinggi.
e. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti kode daun.
f. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti id benih,
nama benih, umur, tinggi, daun, dan hasil.
g. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti nomor
aturan, keputusan, benih, umur, tinggi, dan
daun.
h. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti, benih,
umur, tinggi, dan daun.
i. Berikut adalah form bentuk variabel
sistem pengambilan keputusan untuk
benih tanaman kelapa sawit yang sudah
diinputkan kedatabase seperti kode
keputusan, dan nama keputusan.
4. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Tahap implementasi perangkat lunak
merupakan kelanjutan dari tahap perancangan,
sehingga implementasi ini harus didasarkan pada
perancangan yang telah dilaksanakan sebelumnya
dan pengujian dilakukan untuk melihat apakah
setiap proses yang ada berjalan dengan baik dan
output yang dihasilkan sudah sesuai dengan yang
diharapkan.
4.1 Implementasi
Implementasi SPK Pemilihan Benih
Tanaman Kelapa Sawit dengan metode Decision
Tree dibuat dengan menggunakan Matlab untuk
perhitungan dan pembentukan pohon keputusan.
4.2 Pembahasan
Adapau pembahasan yang dilakukan yaitu
memasukan data ke Matlab seperti yang dijelaskan
pada gambar – gambar berikut. Setelah data diubah
dalam bentuk angka maka selanjutnya melakukan
import data ke matlab dengan langkah sebagai
berikut :
1. Klik start >>lalu pilih Matlab pada desktop
Gambar IV.1. Langkah Awal Membuka Matlab
Setelah Matlab terbuka klik file>>Import Data
seperti gambar dibawah ini
Gambar IV.2. Import Data Pada Matlab
2. Kemudian pilihlah data yang akan di import
ke Matlab , lalu klik open seperti pada gambar
dibawah ini :
Gambar IV.3. Memilih Data Untuk Di Import
3. Setelah data yang di import telah muncul klik
finish seperti gambar dibawah ini
Gambar IV.4. Data Yang Telah Di Import
4. Kemudian untuk menampilkan import data
dari Mirosoft Exel ketikan whos lalu setelah
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 25
tampil ketikan Data untuk menampilkan data
yang telah di ubah menjadi angka. Untuk
lebih jelasnya seperti terlihat pada gambar
berikut :
Gambar IV.5. Menampilkan Hasil Dari Import Data
5. Untuk memasukan nama variabel yang ada
pada data ketikan varnames = {'Benih' 'Umur'
'Tinggi' 'Daun'} kemudian enter maka akan
terlihat variabel yang telah dibuat seperti
gambar dibawah ini :
Gambar IV.6. Memasukan Nama Variabel
6. Kemudian untuk menampilkan pohon
keputusan ketikan t1 =
classregtree(data,textdata,'splitmin',5,'names',va
rnames) lalu view(t1) enter.untuk lebih jelasnya
dapat dilihat seperti gambar dibawah ini :
Gambar IV.7. Menampilkan Pohon Keputusan
7. Adapun pohon keputusan yang di tampilkan
dapat terlihat seperti gambar dibawah ini :
Gambar IV.8. Hasil Dari Pohon Keputusan
4.2.1 Pengujian Sistem
Gambar IV.9 merupakan tampilan menu utama dari
sistem pendukung keputusan Pemilihan Benih
Kelapa Sawit dengan metode Decision Tree dan
bahasa pemrograman PHP dan menggunakan
Database MySQL.
Gambar IV.9. Form Menu Utama
Jika input kriteria diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan kriteria yang berisikan kode
kriteria, nama kriteria, dan pertanyaan, adapun
tampilan input kriterianya, seperti yang terlihat
pada gambar IV.10 sebagai berikut :
Gambar IV.10. Form input kriteria
Jika input kriteria disimpan maka akan
menampilkan tampilan kriteria yang berisikan kode
kriteria, nama kriteria, dan pertanyaan, adapun
tampilan kriterianya, seperti yang terlihat pada
gambar IV.11 sebagai berikut:
Gambar IV.11. Form Tampil Kriteria
Jika input keputusan diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan keputusan yang berisikan
kode keputusan, dan nama keputusan, adapun
tampilan input keputusannya, seperti yang terlihat
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 26
pada gambar IV.12 sebagai berikut:
Gambar IV.12. Form Input Keputusan
Jika input keputusan disimpan maka akan
menampilkan tampilan keputusan yang berisikan
kode keputusan, dan nama keputusan, adapun
tampilan keputusannya, seperti yang terlihat pada
gambar IV.13 sebagai berikut:
Gambar IV.13. Form Tampil Keputusan
Jika input benih diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan benih yang berisikan kode
benih, dan nama benih, adapun tampilan input
benihnya, seperti yang terlihat pada gambar IV.14
sebagai berikut:
Gambar IV.14. Form Input Benih
Jika input benih disimpan maka akan menampilkan
tampilan benih yang berisikan nama benih, dan
kode benih, adapun tampilan benih, seperti yang
terlihat pada gambar IV.15 sebagai berikut:
Gambar IV.15. Form Tampil Benih
Jika input umur diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan umur yang berisikan kode
umur, dan unur, adapun tampilan input umurnya,
seperti yang terlihat pada gambar IV.16 sebagai
berikut :
Gambar IV.16. Form Input Umur
Jika input umur disimpan maka akan menampilkan
tampilan umur yang berisikan kode umur, dan
umur, adapun tampilan umurnya, seperti yang
terlihat pada gambar IV.17 sebagai berikut:
Gambar IV.17. Form Tampil Umur
Jika input tinggi diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan tinggi yang berisikan kode
tinggi, dan tinggi, adapun tampilan input tingginya,
seperti yang terlihat pada gambar IV.18 sebagai
berikut :
Gambar IV.18. Form Input Tinggi
Jika input tinggi disimpan maka akan menampilkan
tampilan tinggi yang berisikan kode tinggi, dan
tinggi, adapun tampilan tingginya, seperti yang
terlihat pada gambar IV.19 sebagai berikut:
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 27
Gambar IV.19. Form Input Tinggi
Jika input daun diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan daun yang berisikan kode
daun, daun, adapun tampilan input daunnya, seperti
yang terlihat pada gambar IV.20 sebagai berikut :
Gambar IV.20. Form Input Daun
Jika input daun disimpan maka akan menampilkan
tampilan daun yang berisikan kode daun, dan daun
adapun tampilan daunnya, seperti yang terlihat
pada gambar IV.21 sebagai berikut:
Gambar IV.21. Form Tampil Daun
Jika input aturan diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan aturan yang berisikan nomor
aturan, keputusan, benih, umur, tinggi, dan daun,
adapun tampilan input aturannya, seperti yang
terlihat pada gambar IV.22 sebagai berikut :
Gambar IV.22. Form Input Aturan
Jika input aturan disimpan maka akan
menampilkan tampilan aturan yang berisikan
nomor aturan, keputusan, benih, umur, tinggi, dan
daun, adapun tampilan aturannya, seperti yang
terlihat pada gambar IV.23 sebagai berikut:
Gambar IV.23. Form Tampil Aturan
Jika input benih1 diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan benih1 yang berisikan id
benih, nama benih, umur, tinggi, daun, dan jumlah,
adapun tampilan input benih1nya, seperti yang
terlihat pada gambar IV.24 sebagai berikut :
Gambar IV.24. Form Input Benih1
Jika input benih1 disimpan maka akan
menampilkan tampilan benih1 yang berisikan id
benih, nama benih, umur, tinggi, daun, dan jumlah,
adapun tampilan benih1nya, seperti yang terlihat
pada gambar IV.24 sebagai berikut:
Gambar IV.25. Form tampil Benih1
Jika input informasi diklik akan muncul data yang
menampilkan inputan informasi yang berisikan
benih, umur, tinggi, dan daun, adapun tampilan
input informasinya, seperti yang terlihat pada
gambar IV.26 sebagai berikut :
Gambar IV.26. Form Input Informasi
Jika input informasi disimpan maka akan
menampilkan tampilan informasiyang berisikan
Jurnal KAPUTAMA, Vol.6 No.2, Januari 2013 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 28
benih, umur, tinggi, dan daun, adapun tampilan
informasinya, seperti yang terlihat pada gambar
IV.27 sebagai berikut:
Gambar IV.27. Form Tampil Informasi
Jika input informasi disimpan dan terdeteksi maka
akan menampilkan data yang terlihat pada gambar
IV.28 sebagai berikut :
Gambar IV.28. Form Tampil Informasi Yang
Terdeteksi
Jika input informasi disimpan dan tidak terdeteksi
maka akan menampilkan data seperti yang terlihat
pada gambar IV.29 sebagai berikut:
Gambar IV.29. Form Tampil Informasi Yang Tidak
Terdeteksi
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang
telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan
antara lain :
1. Dengan menggunakan Sistem Pendukung
Keputusan telah dapat membantu PT. Rata
Makmur Perkebunan Sai Tampah dalam
mengambil keputusan Benih Tanaman
Kelapa Sawit yang layak dan tidak untuk
ditanam.
2. Algoritma ID3 decision tree memilih
benih tanaman kelapa sawit lebih
sederhana atau efisiensi dari data yang
sebenarnya, dimana sebuah rule yang
dihasilkan dari decision tree dapat
menentukan benih yang unggul dan tidak
unggul secara baik.
5.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang
telah dilakukan dapat diambil beberapa saran
antara lain :
1. Diharapkan untuk pengembangan sistem
pendukung keputusan menggunakan
Matlab dapat dijadikan satu dengan
menggunakan rule yang ada di Matlab,
kemudian dimasukkan ke sistem
pendukung keputusannya, sehingga
menghasilkan konsep yang lebih baik..
2. Diharapkan format masukan data tidak
hanya berupa Microsoft Excel saja tetapi
bisa Microsoft Access, SQL Server, dan
lain sebagainya.
Diharapkan sebaiknya ditambah dengan kriteria-
kriteria lain sesuai dengan data kelengkapan benih
tanaman kelapa sawit.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdi, Gunaidi Awai, The Shortcut of
MATLAB Programming, Informatika
Bandung, 2010.
[2] Diana, Anastasia & Lilis Diana, Sistem
Informasi Akutansi, Yogyakarta: Andi,
2011.
[3] Hermawati, Fajar Astuti, Data Mining,
Yogyakarta: Andi, 2013.
[4] Janner Simarmata, ”Perancangan Basis Data”,
Andi Offset, Yogayakarta, 2007.
[5] Jurnal Teknik ITS Vol. 1, No. 1(Sept. 2012,
Ranny Wahyu Ningrat dan Budi Santoso)
dengan judul “Pemilihan Diet Nutrien bagi
Penderita Hipertensi Menggunakan Metode
Klasifikasi Decision Tree”.
[6] Kendall, Kenneth E. dan Julie E. Kendall,
System Analysis and Desigt, Fifth
Edition=Analisis dan Perancangan Sistem,
Yogyakarta: Andi, 2006.
[7] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan, Andi Offset,
Yogyakarta, 2007.
[8] Kusrini, Luthfi Emha Taufiq, Algoritma Data
Mining, Yogyakarta: Andi, 2009.
9] Sipayung, Hendra Halomoan & Toni Liwang,
Kunci Sukses mendapatkan Benih Sawit
Unggul, Yogyakarta : Andi, 2011.
[10] Tata Sutabri, S.Kom., M.Kom., ”Sistem
Informasi Manajemen”, Andi Offset,
Yogyakarta, 2005.
[11] http:// ejurnal.its.ac.id/ index.php/teknik/
article/view/1844/603
[12] http:// journal.uii.ac.id index.php Snatiarti
cleview 18571633.
Top Related