SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI LAHAN PERTANIAN UNTUK BUDIDAYA TANAMAN JERUK KEPROK MENGGUNAKAN FUZZY MULTI ATRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

• Published in: Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 8; no. 2; pp. 139 - 144
• Main Authors: Naben, Leonardus, Letelay, Kornelis, Pandie, Emerensye Sofia Yublina
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 29.10.2020
• ISSN: 2337-7631; 2654-4091
• DOI: 10.35508/jicon.v8i2.2884

Jeruk merupakan komoditas buah yang cukup menguntungkan untuk diusahakan. Agribisnis jeruk jika diusahakan dengan sungguh-sungguh terbukti mampu meningkatkan kesejahteraan petani, dan dapat menumbuh-kembangkan perekonomian regional serta peningkatan pendapatan nasional. Saat ini, penentuan lahan untuk budidaya tanaman jeruk keprok di Kabupaten TTS masih manual, bahkan terkadang “memaksa” pada penggunaan lahan untuk jenis tanaman jeruk keprok. Selain itu, pembukaan lahan pada wilayah yang tidak tepat dapat menyebabkan biaya yang lebih mahal dari pada nilai komoditas pertanian untuk masa beberapa tahun. Dinas Pertanian juga masih menentukan lokasi lahan secara manual sehingga informasi untuk menunjang pengambilan keputusan penentuan lahan pertanian juga kurang akurat. Pemanfaatan sistem pendukung keputusan menggunakan Fuzzy Multi Atribute Decission Making (FMADM) dan metode Simple Additive Weighting (SAW) sangat tepat jika diterapkan pada masalah ini. Pada penelitian ini menggunakan 7 kriteria yakni curah hujan,temperatur, drainase, kedalaman solum, pH H₂O, tektur dan kemiringan lereng dilakukan pengujian sistem dengan membandingkan perhitungan manual dengan perhitungan dari sistem dan hasil perhitungannya sama sehingga sistem mampu memberikan hasil yang baik selain itu untuk mengukur tingkat kepentingan bobot dilakkuan pengujian sensitifitas perubahan bobot dengan 10 data lokasi lahan yang didapat dari peneliti di Balai Pengkajian Teknoloi Pertanian (BPTP) NTT dan hasilnya kriteria yang paling sensitif adalah kemiringan lereng dengan tingkat sensitifnya 60%. Hasil akhir dari sistem setelah ditambah 0.5 dan 1 untuk pengujian sensitifitas menunjukan perubahan hasil perankingan pada setiap data. Setelah itu dilakukan analisa terhadap data dan diperoleh bahwa sistem mampu memberikan hasil yang baik.