Text

Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Tanam Yang Sesuai Dengan Kebutuhan Tanaman Hortikultura

---

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web guna membantu petani dalam memilih media tanam yang paling sesuai bagi lima jenis tanaman sayuran, yaitu kangkung, bayam, cabai rawit, tomat, dan selada. Permasalahan utama yang diangkat adalah kesulitan dalam menentukan kombinasi media tanam terbaik ketika faktor-faktor seperti pH tanah, kapasitas menahan air, dan ketersediaan bahan lokal berbeda-beda di setiap kondisi lapangan. Sistem ini dirancang untuk mengatasi kompleksitas ini dengan menyediakan rekomendasi yang adaptif dan spesifik. Tahap awal sistem ini menggunakan fungsi generate_dataset() untuk membangkitkan 2500 skenario alternatif media tanam. Setiap skenario merepresentasikan kombinasi jenis tanaman, ukuran media, resep bahan, pH tanah, kapasitas menahan air, dan ketersediaan bahan lokal. Variasi pH dihasilkan secara acak (asam, optimal, basa), sedangkan bahan dipilih antara 50%–100% dari resep
untuk mencerminkan kondisi nyata di lapangan. Dataset ini kemudian menjadi input metode Simple Additive Weighting (SAW) yang bertugas menghitung skor setiap alternatif media tanam. Proses SAW meliputi normalisasi nilai kriteria (pH, kapasitas air, ketersediaan bahan), pemberian bobot (pH = 0,35; kapasitas = 0,25; ketersediaan = 0,40), perhitungan matriks keputusan, matriks normalisasi, matriks terbobot, dan penjumlahan skor akhir. Berdasarkan hasil perhitungan, 10 alternatif terbaik memiliki skor SAW maksimum 1.0000. Kombinasi unggulan berupa tanah dan
pupuk kandang (R_A) dengan pH optimal (6,01–7,50), kapasitas air tinggi, dan bahan tersedia sepenuhnya. Sistem ini membuktikan bahwa integrasi antara pembangkitan dataset realistis dan metode Simple Additive Weighting (SAW) berbasis web mampu menghasilkan rekomendasi media tanam yang akurat, adaptif, dan mudah diakses, mendukung petani dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif di lapangan.

---

Ketersediaan

S250238

SKR-2025 FIT i

Perpustakaan Universitas Handayani Makassar

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR-2025 FIT i

Penerbit

Universitas Handayani Makassar : Universitas Handayani Makassar., 2025

Deskripsi Fisik

iv + 116 hlm; 29 x 21 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

SKR-2025 FIT i

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Ed. 1, Cet. 1

Subjek

Sistem Pendukung Keputusan
Rekomendasi
Media Tanam
Simple Additive Weighting
Dataset

Info Detail Spesifik

Skripsi Teknik Informatika

Pernyataan Tanggungjawab

Fitra Haerani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar