Implementasi Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam Pemilihan Bibit Cabai Rawit
Implementation of Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Method in Selection of Cayenne Pepper Seeds
DOI:
https://doi.org/10.57152/malcom.v1i2.96Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS, Cabai RawitAbstract
Salah satu bidang holtikultura yang sangat menjanjikan adalah budidaya cabai rawit karena menjadi bahan masakan favorit yang digunakan oleh masyarakat. Banyak petani Indonesia, khususnya di Provinsi Riau membudidayakan cabai rawit. Akan tetapi pemilihan bibit masih dilakukan dengan cara manual sehingga membuat hasil panen yang tidak sesuai dengan harapan. Untuk itu, dibutuhkan sebuah solusi dalam pemilihan bibit cabai rawit. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yaitu metode yang mempertimbangkan jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal positif. Kreteria yang digunakan dalam metode ini adalah Umur Benih, Berat Cabai, Banyak Ranting, Ukuran Cabai, Waktu Panen, Daya Kecambah, Tingkat Rasa, Curah Hujan, dan Jarak Tanam. Alternatif yang digunakan untuk penelitian ini yaitu Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2”, Cabai Rawit Hibrida “Bhaskara”, Cabai Rawit F1 Hibrida “Sonar”, Cabai Rawit Putih Raputi, dan Cabai Rawit Putih Sorande. Setelah dilakukan penghitungan dengan metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), sehingga didapatlah rangking cabai rawit terbaik yaitu Cabai Rawit F1 Hibrida “Raga 2” dengan nilai preferensi 0,766. Dengan adanya penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat diterapkan dalam pemilihan bibit cabai rawit berdasarkan kriteria yang digunakan.
References
Badan Pusat Statistik Provinsi Riau, 2014, retrieved from https://riau.bps.go.id.
Wahyu HR, Joan AW, Masnawati. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Rawit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web, Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. ISSN : 2540-7902, Maret 2017.
Nasab, H.H., Milani, A.S., 2012. An Improvement of Quantitative Strategic Planning Matrix Using Multiple Criteria Decision Making and Fuzzy Numbers. Applied Soft Computing 12, 2246- 2253
Olson D. L. 2004. “Comparison of Weights in TOPSIS Models”. Mathematical and Computer Modelling. 40, 721-727.
Yeh, C. A Problem-based Selection of Multi-attribute Decision-making Methods. International Transactions in Operational Research , 2002, p.169-181.
Wang, Y. M., & Elhag, T. M. S., 2006. Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment.Expert Systems with Applications, 31, 309–319.
Suryandini Afrian, dan Indriyati. 2015. “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS”. Jurnal Masyarakat Informatika. 6, 11.
Rouhani, S., Mehdi, G., Mostafa, J., 2012. Evaluation model of business intelligence for enterprise system using fuzzy TOPSIS. Expert Systems with Applications 39, 3764-3771.
Fadlan C., Windarto A. P., Damanik I. S., 2019. “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela)” Jurnal of Applied Informatics and Computing (JAIC), no. 2, vol. 3, p.42-46.
R. E. Putri, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Mendirikan Usaha Kuliner di Kota Nganjuk Menggunakan Metode Topsis Berbasis Webgis,” Journal of Information and Technology, no.1, December 2016
N. Gupta and Y. Singh, “Optimal selection of wind power plant components using technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS),” 2016, International Conference on Electrical Power Energy System (ICEPES) 2016, no. 2, pp. 310–315, 2017.
