• Tidak ada hasil yang ditemukan

T2 972009023 Full Text

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "T2 972009023 Full Text"

Copied!
19
0
0

Teks penuh

(1)

2 1. Pendahuluan

Pembangunan pertanian mempunyai peranan penting, terutama dalam penyediaan pangan. Tingkat produktivitas pertanian semakin menurun di Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur disebabkan oleh kemarau panjang(el-nino) yang berdampak pada gagal tanam dan gagal panen. Gagal panen yang sering terjadi karena iklim dan cuaca berdampak pada ketersediaan pangan di pasar dan meningkatnya kebutuhan masyarakat akan tanaman pangan. Faktor lainnya yang mempegaruhi tingkat produktivitas pertanian yaitu semakin sedikitnya lahan pertanian yang diakibatkan oleh alih fungsi lahan untuk kepentingan komersil dan kebutuhan pasar yang semakin meningkat. Salah satu penyebab yang menjadi kendala utama dalam bercocok tanam di Kota Kupang yaitu persediaan air tanah, dimana petani Kota Kupang sangat bergantung pada curah hujan setiap tahun.

Berdasarkan latar belakang masalah tersebut dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menganalisis serta dapat berfungsi sebagai pengambil keputusan pemakaian lahan pertanian yang efektif. Analytical Hierarchy Process merupakan metode yang dipakai pada penelitian ini dimana parameter yang digunakan yaitu umur tanaman, kebutuhan air tanaman, harga pasar per tanaman dan kebutuhan tanaman di pasar. Hasil analisis dari Analytical Hierarchy Process berfungsi sebagai data pendukung keputusan untuk menentukan tanaman yang efektif pada musim-musim tertentu sehingga dapat memaksimalkan pendapatan petani dan meningkatkan produksi tanaman-pangan.

2. Tinjauan Pustaka

Pola Bercocok Tanam Terhadap Perubahan Iklim dengan Metode Data Mining dilakukan pada 16 Kabupaten di NTT. Penelitian dilakukan dengan tujuan mengatasi masalah gagal tanam dan gagal panen dengan cara melakukan mining data pertanian untuk mendapatkan pola yang terbentuk untuk menentukan jenis tamanan yang cocok berdasarkan cuaca dan iklim pada daerah tersebut [1].

An analytical review of parameters and indices affecting decision making in agricultural mechanization. Penelitian tentang pemaksimalan lahan pertanian dalam mengoptimalkan produktivitas pertanian untuk memenuhi permintaan pangan dan pakan yang semakin meningkat. Menggunakan metode Fuzzy logic dengan faktor ekonomi, argonomis, budaya, dan aspek lingkungan pertanian sebagai kriteria pendukung [2].

Farming Differentiation in the Rural-urban Interface of the Middle Mountains, Nepal: Application of Analytic Hierarchy Process (AHP) Modeling. Penelitian dilakukan di Kathmandu Valley, Nepal dimana pertanian pada tempat tersebut dibagi menjadi tiga kelompok berdasarkan zona yang berbeda. Menggunakan metode AHP dengan faktor aksesibilitas, penggunaan sumber daya lokal dan kualitas tanaman kriteria pendukung [3].

(2)

3

adalah umur tanaman ketersedian air tanah, kebutuhan pasar dan harga tanaman. Orisinalitas dari penelitian ini yaitu dilakukan pada bidang pertanian Kota Kupang dengan menggunakan 20 alternatif tanaman yang bertujuan untuk memetakan varietas 20 tanaman tersebut pada lahan pertanian berdasarkan bobot prioritas tertinggi yang didapat dari hasil AHP.

Analytical Hierarchy Process

Metode AHP dikembangkan oleh Saaty (1993), seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut ke dalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut [4].

Adapun kelebihan AHP dibandingakan dengan metode SPK lainnya yaitu [5]: (1) Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih sampai pada subsubkriteria yang paling dalam; (2) Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan; dan (3) Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambil keputusan.

Menurut Saaty (1981), ada tiga prinsip dalam memecahkan persoalan dengan AHP, yaitu prinsip menyusun hirarki (Decomposition), prinsip menentukan prioritas (Comparative Judgement), dan prinsip konsistensi logis (Logical Consistency).

Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan metode AHP adalah sebagai berikut [6] : (1) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan; (2) Menyusun struktur hirarki secara menyeluruh, diawali dengan tujuan, kriteria dan alternatif yang disusun berdasarkan sudut pandang manajerial; (3) Membuat matriks berpasangan pada semua elemen kriteria, dimana setiap elemen dibandingkan dengan elemen lainnya. Hasil perbandingan berupa angka 1-9 dimana angka tersebut merupakan skala yang sudah ditetapkan oleh Saaty sebagai skala perbandingan dasar(saaty 1993); (4) Perbandingan antara dua elemen A dan B memiliki nilai berbanding terbalik, misalkan A memeiliki nilai 9 kali lebih penting dari B, maka B memiliki nilai 1/9 kali lebeih penting dari A. Jika elemen A dibandingkan dengan dirinya sendiri maka akan menghasilkan nilai 1 sehingga pada matriks perbandingan akan membentuk bilangan 1 pada sepanjang diagonal utama; (5) Menghitung nilai prioritas untuk mencari nilai eigen (lamda), lamda Max dan menguji konsistensinya dengan menghitung CI dan CR.

(3)

4

prioritas global. Rasio konsistensi harus 10 persen atau kurang, apabila lebih mutu informasi harus diperbaiki, dengan cara merancang ulang matriks berpasangan.

3. Metode Penelitian

Pada metode penelitian ini akan dibahas tentang tahapan-tahapan AHP dalam menentukan Sistem penentuan prioritas tanam berdasarkan literatur dan teori pendukung pada bagian sebelumnya.

Gambar 1 Tahapan AHP

Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu mengumpulkan informasi tentang konsep tanaman pangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga yaitu data primer, dan hasil wawancara. Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi tanaman pangan dan sayur-sayuran yang bersumber dari Dinas Pertanian dan Kehutanan Kota Kupang, data iklim curah hujan yang bersumber dari BMKG, dan data harga jual tanaman pangan dan sayur-sayuran yang bersumber Perusahaan Daerah Pasar. Ketiga data primer ini dikumpulkan dalam kurun waktu tiga tahun yaitu 2009-2011 dan berfokus pada Kecamatan Maulafa yang digunakan sebagai objek penelitian. Jenis tanaman pangan dan sayur-sayuran yang digunakan sebagai objek data penelitian terdiri dari 20 yaitu padi, jagung, kacang tanah, kacang hijau, kacang panjang, ubi kayu, ubi jalar, talas, kubis, sawi, cabe besar, cabe rawit, tomat, terung, buncis, ketimun, kangkung, bayam, wortel dan bawang merah. Dari ke-20 jenis tanaman pangan dan sayur-sayuran yang dipakai sebagai sampel penelitian merupakan tanaman yang sering dikelola oleh pertanian di Kota Kupang. Untuk mengetahui kebutuhan pasar perbulan akan dilakukan wawancara dengan pengawai PD Pasar dan 12 pedangang di pasar kasih yang menjadi pusat pasar di Kota Kupang.

Langkah selanjutnya yaitu melakukan survei lapangan untuk mengetahui pola tanam yang sudah dilakukan petani pada lahan pertanian masing-masing. Dari data primer yang didapatkan dari beberapa instasi, ditentukan beberapa kriteria dan alternatif untuk dianalisis dalam proses AHP, kriteria-kriteria tersebut disusun dalam bentuk hirarki (Decomposition). Tujuan sistem penentuan prioritas tanam ditentukan berdasarkan tiga periode tanam di Kota Kupang. Untuk kriteria dibagi

AHP

Sistem Penentuan Prioritas Tanaman Decomposition

Comparative Judgments

(4)

5

menjadi dua faktor pemodelan yaitu faktor potensi hidup tanaman dan faktor yang mempengaruhi produktivitas tanaman. Faktor potensi tanam terdiri dari dua yaitu umur tanaman, dan kebutuhan air hujan. Faktor kedua produktivitas tanam yang terdiri dari kebutuhan pasar dan harga jual tanaman akan menjadi faktor pendukung yang apabila dikombinasikan dengan faktor potensi tanam akan menghasilkan pola tanam yang baru dan lebih efektif. Faktor lain yang digunakan dalam penelitian ini yaitu produksi tanaman per hektar yang merupakan faktor internal yang sudah dilakukan per tiga periode tanam. Pada level alternatif terdapat 20 jenis tanaman pangan dan sayur-sayuran yang tentukan berdasarkan data dari Dinas Pertanian dan Kehutanan, dimana 20 jenis tanaman pangan dan sayur-sayuran tersebut merupakan tanaman yang sering dikelola petani Kota Kupang.

Sistem penentuan prioritas tanam dibagi menjadi 3 periode dimana periode 1 adalah periode tanam dari bulan november sampai dengan bulan februari, periode 2 adalah periode tanam dari bulan maret sampai dengan bulan juni dan periode 3 adalah periode tanam dari bulan juli sampai dengan bulan oktober. Perbedaan ketiga periode tanam tersebut yaitu pada faktor anomali iklim khususnya curah hujan per tahun. Pada periode 1 merupakan musim hujan dan memiliki kandungan air dalam tanah yang banyak, periode 2 merupakan peralihan musim hujan ke musim kemarau dimana kandungan air dalam tanah mencukupi untuk beberapa jenis tumbuhan. Sedangkan periode 3 adalah musim kemarau dan memiliki kandungan air tanah yang sedikit.

Gambar 2 Hirarki Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 1, 2 dan 3

Setelah ditentukan hirarki AHP, langkah selanjutnya yaitu menetukan skala matriks perbandingan berpasangan dengan skala yang sudah ditentukan Saaty (1993). Menentukan skala untuk matriks perbandingan berpasangan per kategori yaitu dengan cara wawancara para ahli dibidang Pertanian dan berpatokan pada data primer yang ada (Comparative Judgments). Setelah menentukan skala matriks perbandingan berpasangan langkah selanjutnya yaitu menjumlah matriks kolom dari matriks berpasangan yang sudah ditentukan (Tabel 1).

Cabe besar Cabe Rawit Tomat Terung Buncis Ketimun

Kangkung Bayam Wortel

Bawang Merah Padi Jagung Kacang Tanah Kacang Hijau

Ubi Kayu Ubi Jalar Talas Kubis Sawi

Kacang Panjang

Harga Jual Umur Tanaman Kebutuhan Air Hujan Kebutuhan Pasar

Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 1, 2 dan 3

(5)

6

Tabel 1 Matriks Pairwise Comparison Kriteria Periode 1

Kebutuhan Air Umur Tanaman Kebutuhan Pasar Harga Jual

Kebutuhan Air 1 1 1/3 1/3

Umur Tanaman 1 1 1/3 1/3

Kebutuhan Pasar 3 3 1 3

Harga Jual 3 3 1/3 1

Jumlah 8,000 8,000 2,000 4,667

Tahapan selanjutnya dari Comparative Judgments yaitu menghitung nilai elemen kolom kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom (Normalized Relative Weight). Setelah dibuat bobot relatif yang dinormalkan langkah selanjutnya menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlah matriks baris NRW dibagi dengan jumlah kriteria (Comparative Judgments).

Tabel 2 Normalized Relative Weight

Jual Jumlah Prioritas Kebutuhan

Berdasarkan prioritas yang sudah dihasilkan perlu diukur nilai konsistensinya dengan menghitung nilai lamda, lamda Max, CI dan CR (Logical Consistency). Nilai lamda didapatkan dengan cara mengalikan masing-masing elemen matriks berpasangan dengan prioritas alternatif dan hasilnya masing-masing baris dijumlah (Weighted Sum Vector).

Tabel 3 Weighted Sum Vector

Air 0,12202381 0,12202381 0,157738095 0,094246 0,496032 4,065041 Umur

Tanaman 0,12202381 0,12202381 0,157738095 0,094246 0,496032 4,065041 Kebutuhan

(6)

7

Apabila nilai konsistensinya tidak melebihi 10% langkah selanjutnya yaitu mencari prioritas dari masing-masing alternatif dan prioritas global dari kriteria dan altenatif yang digunakan. Ketiga proses AHP : Decomposition, Comparative Judgments dan Logical Consistency dilakukan pada setiap kategori per periode dan dimplementasi kedalam aplikasi yang dibangun dengan menggunakan C#.net. Hasil dari analisis AHP digunakan sebagai sistem pengambil keputusan untuk menentukan sistem penentuan prioritas tanam.

Rekayasa Sistem

Perancangan aplikasi digambarkan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) atau juga disebut sebagai blue print sebuah sistem software. UML merupakan sebuah bahasa yang memvisualisasi, menspesifikasikan, membangun, dan mendokumentasian dari sebuah sistem pengembangan software berbasis OO (Object-Oriented).

Gambar 3 Use Case Diagram

Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem dimana terjadi interaksi antara sistem, sistem eksternal dan pengguna. User akan melakukan manajemen database Pertanian dengan cara menambahkan data, mengubah data, menghapus data dan melihat data. User juga mempunyai hak untuk melakukan perhitungan AHP, melihat dan mengubah data AHP.

(7)

8 4. Hasil Impementasi dan Analisis

Implementasi AHP dibagi menjadi dua bagian yaitu AHP pola tanam berdasarkan data produksi per periode tanam dan data AHP Penentuan Prioritas Tanam per periode dengan empat kategori pembanding yaitu kebutuhan air, umur tanaman, kebutuhan pasar, dan harga pasar.

Langkah pertama untuk melakukan proses AHP yaitu dengan memasukkan matriks perbandingan berpasangan pada Form matriks perbandingan berpasangan (Gambar 4). AHP pola tanam berdasarkan data produksi memiliki matriks perbandingan dimensi 20x20 sesuai dengan alternatif tanaman yang dipakai.

Nilai pada form matriks perbandingan berpasangan AHP Data Produksi dapat diubah sesuai dengan kondisi apabila terjadi perubahan pada data primer dan nilai CR lebih dari 10%. User yang dapat mengubah matriks perbandingan yaitu staff manager atau orang yang ahli pada bidang pertanian. Setelah mengubah matriks perbandingan pilih tombol simpan berkas. Tombol hitung berfungsi untuk menghitung nilai prioritas beserta nilai eigen, CI dan CR dari kriteria yang dipilih.

Gambar 4 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Data Produksi Periode 1

Pada Form matriks perbandingan berpasangan berdasarkan data produksi per hektar, User juga dapat melihat matriks perbandingan berpasangan data produksi periode lainnya dengan memilih periode yang akan diubah pada Combo Box periode dan pilih tombol buka berkas. Langkah selanjutnya yaitu sistem akan melakukan pehitungan AHP untuk mendapatkan bobot prioritas dari pola tanam berdasarkan data produksi per 3 periode seperti pada Tabel 4.

Tabel 4 Bobot Prioritas Data Produksi per Periode

Bobot Prioritas Periode 1 Periode 2 Periode 3

Padi 0,035129701 0,022857679 0,024728176

Jagung 0,151333002 0,022857679 0,024728176

Kacang Tanah 0,07586833 0,022857679 0,024728176

Kacang Hijau 0,044993031 0,022857679 0,024728176

Kacang Panjang 0,025311203 0,047433047 0,071555788

(8)

9

Ubi Jalar 0,048023334 0,022857679 0,024728176

Talas 0,044993031 0,022857679 0,024728176

Kubis 0,024553627 0,04036234 0,044921125

Sawi 0,07586833 0,098611148 0,152664148

Cabe Besar 0,024553627 0,039298511 0,024728176

Cabe Rawit 0,024553627 0,039298511 0,024728176

Tomat 0,024553627 0,04036234 0,044921125

Terung 0,024553627 0,039298511 0,024728176

Buncis 0,025311203 0,066240541 0,071555788

Ketimun 0,025311203 0,04036234 0,044921125

Kangkung 0,046508183 0,0683682 0,071555788

Bayam 0,07586833 0,098611148 0,152664148

Wortel 0,024553627 0,04036234 0,026358611 Bawang Merah 0,025311203 0,043439992 0,071600591

Form Input matriks perbandingan berpasangan Sistem penentuan prioritas tanam per periode memiliki dua form input, pertama ber-ordo 4x4 untuk matriks perbandingan empat kategori dari masing-masing periode (Gambar 5), form input yang kedua ber-ordo 20x20 untuk matriks alternatif tanaman berdasarkan empat kategori dari masing-masing periode. For m input yang kedua sama seperti form input matriks berpasangan pola tanam berdasarkan data produksi (Gambar 4).

Gambar 5 Form Matriks Perbandingan Berpasangan Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 1

Pada Gambar 5 terdapat combo box periode yang berfungsi untuk mengubah matriks perbandingan kategori berdasarkan periode yang terpilih. Tombol Hitung merupakan proses perthitungan bobot prioritas seperti tahapan-tahapan yang sudah dijelaskan pada metode penelitian. Untuk melihat dan mengubah nilai skala perbandingan dari matriks alternatif tanaman berdasarkan empat kategori Sistem penentuan prioritas tanam yaitu dengan cara pilih kategori pada combo box kategori (gambar 5) dan pilih buka berkas.

(9)

10

survei di pasar KASIH Kota Kupang kebutuhan pada periode 1 untuk semua jenis tanaman sangat tinggi (November – Februari) dan harga tanaman akan melonjak tinggi sesuai dengan tingkat kebutuhan tanaman. Sedangkan kategori kebutuhan air tanah dan umur tanaman dapat terpenuhi karena pada periode ini merupakan musim hujan di Kota Kupang dan memiliki rata-rata curah hujan sebesar 916-2844 mm.

Gambar 6 Form Matriks Perbandingan Berpasangan Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 2

Matriks perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam periode 2 (Gambar 6) kategori kebutuhan pasar dan harga jual memiliki skala tertinggi dan memiliki kepentingan yang hampir sama dengan kebutuhan air hujan sedangkan umur tanaman memiliki skala terendah. Kebutuhan pasar dan harga jual memiliki prioritas tertinggi, karena kebutuhan untuk beberapa jenis tanaman di pasar pada periode 2 cukup tinggi dan harga tanaman tersebut naik drastis. Kategori kebutuhan air tanah dan umur tanaman cukup terpenuhi karena pada periode ini merupakan peraliahan dari musim hujan ke musim kemarau.

Gambar 7 Form Matriks Perbandingan Berpasangan Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 3

(10)

11

Tahapan selanjutnya yaitu mencari bobot prioritas alternatif per kategori untuk mencari bobot prioritas global. Langkah pertama untuk mencari prioritas global yaitu dengan cara menentukan matriks perbandingan berpasangan alternatif dari masing-masing kategori berdasarkan data primer dan hasil wawancara. Berdasarkan keempat kategori yang dipakai, kebutuhan air merupakan sebuah konstanta sehingga skala perbandingan matrik berpasangan kebutuhan air untuk periode 1, periode 2 dan periode 3 adalah sama.

Gambar 8 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Kebutuhan Air periode 1, periode 2 dan Periode 3

Berdasarkan skala perbandingan matriks berpasangan berdasarkan kebutuhan air periode 1, periode 2 dan periode 3 (Gambar 8) terlihat bahwa kebutuhan air tanah untuk varietas padi jagung dan ubi kayu sangat banyak yaitu sebesar 0,8-1 mm/hari, kebutuhan air untuk varietas kacang, kacang panjang, cabe, ubi jalar, talas, kubis dan bawang merah sebesar 0,4 mm/hari, sedangkan kebutuhan air varietas sawi, ketimun, kangkung, bayam dan wortel sangat rendah yaitu sebesar 0,3 mm/hari.

Gambar 9 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Umur Tanaman periode 1, dan Periode 2

(11)

12

Berdasarkan skala perbandingan matriks berpasangan berdasarkan umur tanaman periode 1 dan periode 2 (Gambar 10) terlihat bahwa umur tanaman untuk varietas ubi kayu dan talas tergolong lama yaitu 120-240 hari, umur tanaman untuk varietas padi, jagung, kacang tanah, wortel, tomat dan kubis yaitu 90-120 hari, umur tanaman untuk varietas terung, cabe, bawang merah, buncis dan kacang panjang yaitu 30-60 hari, sedangkan umur tanaman untuk varietas sawi, ketimun, kangkung, kacang panjang dan bayam yaitu 15-45 hari.

Gambar 10 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Umur Tanaman Periode 3

Varietas sawi, ketimun, kangkung, kacang panjang dan bayam memliki nilai skala matriks perbandingan tertinggi, diikuti dengan varietas terung, cabe, bawang merah, buncis dan kacang panjang sedangkan ubi kayu dan talas memiliki skala matriks perbandingan terendah berdasarkan umur tanaman pada periode 3.

Gambar 11 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Kebutuhan Pasar Periode 1

(12)

13

Gambar 12 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Kebutuhan Pasar Periode 2

Berdasarkan data kebutuhan pasar periode 2 (Gambar 12) varietas ubi kayu, ubi jalar dan talas kebutuhannya sangat tinggi (Agustus-Oktober) sedangkan cabe, tomat, wortel dan bawang merah selalu tersedia dipasar dan tanaman lainnya sangat dibutuhkan pada bulan-bulan tertentu pada periode 2 (Juli/ Agustus/ September/ Oktober).

Gambar 13 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Kebutuhan Pasar Periode 3

(13)

14

Gambar 14 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Harga Jual Periode 1

Berdasarkan data harga jual tanaman periode 1 (Gambar 14) varietas cabe dan tomat memiliki harga jual paling mahal yaitu Rp 30000 – Rp 35000/Kg, varietas kacang dan bawang merah Rp 18000 – Rp21000/Kg, varietas ubi dan buncis Rp 10000 – Rp 12000/Kg, varietas kangkung dan sawi yang merupakan nilai skala terendah memiliki harga jual Rp 2500 – Rp 3500/ikat, sedangkan harga jual untuk tanaman tersisa lainnya yaitu berkisar antara Rp 5000 – Rp 7500.

Gambar 15 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Harga Jual Periode 2

Sedangkan data harga jual tanaman periode 2 (Gambar 15) untuk varietas cabe naik drastis menjadi yaitu Rp 60000 – Rp 65000/Kg, varietas bawang merah, kacang, dan ubi jalar seharga Rp 18000 – Rp30000/Kg, varietas buncis, ketimun dan ubi kayu Rp 10000 – Rp 12000/Kg, sedangkan 10 varietas tersisa lainnya yang merupakan skala terendah memiliki harga jual berkisar antara Rp 5000 – Rp 7500.

(14)

15

Gambar 16 Form Matriks Perbandingan Berpasangan berdasarkan Harga Jual Periode 3

Setelah memasukkan nilai matriks perbandingan alternatif, tahap selanjutnya yaitu sistem akan menghitung nilai prioritas dari masing-masing alternatif. Nilai prioritas tersebut akan dipakai untuk mencari bobot prioritas global dengan cara menjumlahkan bobot prioritas alternatif per 4 (Tabel 5). Prioritas global AHP Sistem penentuan prioritas tanam dari masing-masing periode diubah dalam bentuk persen(%) dengan cara kolom prioritas global dibagi 4 dan dikalikan 100. Tujuan prioritas global AHP Sistem penentuan prioritas tanam diubah yaitu untuk melihat perbedan dengan prioritas global AHP menurut data produksi. Oleh karena itu prioritas global AHP data produksi (Tabel 4) juga diubah dalam bentuk persen(%) caranya nilai prioritas dikalikan 100.

Tabel 5 Perbandingan Prioritas berdasarkan 2 Pola Tanam per 3 Periode

(15)

16

Tomat 2,455 7,348 4,036 4,408 4,492 4,858

Terung 2,455 5,134 3,930 5,024 2,473 4,886

Buncis 2,531 5,264 6,624 5,142 7,156 5,072

Ketimun 2,531 2,852 4,036 3,242 4,492 2,604

Kangkung 4,651 2,583 6,837 2,742 7,156 2,604

Bayam 7,587 2,852 9,861 2,742 15,266 2,604

Wortel 2,455 4,163 4,036 4,719 2,636 7,409

Bawang

Merah 2,531 4,750 4,344 4,073 7,160 4,679

Berdasarkan tabel perbandingan dua pola tanam (Tabel 5) perubahan pola tanam sangat berpengaruh pada prioritas tertinggi. Pola tanam periode 1 kebutuhan pasar dan harga jual merupakan prioritas utama sehingga penanaman cabe besar dan cabe rawit yang merupakan komoditi dengan harga tertinggi dan kebutuhan pasar tertinggi perlu ditingkatkan penanaman bibit tersebut sebaliknya penanaman jagung dan ubi kayu perlu dikurangi. Pola tanam periode 2 tanman padi merupan tanaman denga prioritas tertinggi dan perlu ditingkatkan penanaman bibit tersebut. Hal ini disebabkan kebutuhan padi pada periode 2 tinggi dan kebutuhan air tanah untuk tanaman padi dapat mencukupi. Pada pola tanam periode 3 komoditi sayur-sayuran menjadi prioritas tertinggi dikarenakan kebutuhan air tanah yang sedikit. Dengan kebutuhan air tanah yang sedikit maka tanaman umur pendek adalah solusi yang tepat untuk ditanam pada periode ini.

Selain dapat dilihat perbandingan prioritas dari dua pola tanam, dengan prioritas yang sudah dihasilkan juga dapat dilihat selisih dari dua pola tanam tersebut sehingga dapat dilihat kebutuhan bibit yang harus ditanam berdasarkan 20 alternatif tanaman yang dipilih dengan cara, prioritas berdasarkan luas lahan dibagi prioritas global hasil pembagian dikali dengan 100 (Gambar 17).

Gambar 17 Prioritas Global Periode 1

(16)

17

perlu ditingkatkan produksinya seperti yang terlihat pada persentase perbandingan dimana terdapat data perbandingan >100% dan bahkan ada yang mencapai >200% seperti varietas cabe, tomat terung dan buncis.

Gambar 18 Prioritas Global Periode 2

Berdasarkan Gambar 18 dapat dilihat persentase perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam terhadap pola tanam berdasarkan data produksi periode 2, ada beberapa varietas yang perlu dikurangi tingkat produksinya seperti varietas kacang panjang, ubi kayu, sawi, kangkung, bayam, ketimun dan buncis. Ada beberapa varietas juga yang perlu ditingkatkan produksinya seperti yang terlihat pada persentase perbandingan dimana terdapat data perbandingan >100% dan bahkan ada yang mencapai >200% seperti varietas padi, jagung, kacang tanah, kacang hijau, ubi jalar dan talas.

Gambar 19 Prioritas Global Periode 3

(17)

18

perbandingan dimana terdapat data perbandingan >100% dan bahkan ada yang mencapai >200% seperti varietas padi, jagung, ubi kayu, cabe dan wortel.

Prioritas global satu, prioritas global dua dan prioritas global tiga dapat dibuat dalam bentuk rangking untuk mempermudah user dalam membuat keputusan penentuan tanaman yang akan ditanam. Tabel 6 merupakan Rangking dari 3 Prioritas Global dari Sistem Penentuan Prioritas Tanaman.

Tabel 6 Rangking dari 3 Prioritas Global dari Sistem Penentuan Prioritas Tanaman 2 Tomat 0.293931078 ubi jalar 0.26945273 wortel 0.251586

3

Kacang

Tanah 0.275059605 padi 0.268360654 cabe rawit 0.245596 4 Padi 0.272729921 jagung 0.268360654 buncis 0.242839 5 Jagung 0.249031175 talas 0.262874125 ubi kayu 0.231956

6

Besar 0.242567022 cabe besar 0.218531428 padi 0.218037

8 Cabe

Rawit 0.242567022 cabe rawit 0.218531428

kacang

panjang 0.204057

9 Buncis 0.210545692 buncis 0.205670909

kacang

hijau 0.199345 10 Terung 0.20534849 terung 0.200979222 terung 0.195375

11 Talas 0.1904446

kacang

hijau 0.198695469 sawi 0.189805

12

Bawang

Merah 0.189996968 wortel 0.188765509 ketimun 0.189805 13 Kubis 0.180754289 kubis 0.176385021 kangkung 0.189805 14 Ubi Jalar 0.167338729 tomat 0.176313463 bayam 0.189805

15 Wortel 0.166502402

bawang

Panjang 0.128320563 ketimun 0.129698636 ubi jalar 0.182505

17 Ketimun 0.114068676

kacang

panjang 0.123951295 cabe besar 0.165667 18 Bayam 0.114068676 sawi 0.109699408 tomat 0.149546 19 Sawi 0.103309641 kangkung 0.109699408 kubis 0.126061 20 Kangkung 0.103309641 bayam 0.109699408 talas 0.117215

(18)

19 5. Kesimpulan

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat dimpulkan bahwa Periode 1 sangat berpengaruh pada prioritas tertinggi yaitu kebutuhan pasar, karena kebutuhan pasar yang sangat meningkat (November - Februari) maka dibutuhkan persediaan stok tanaman yang memenuhi kebutuhan pasar. Selain itu meningkatnya kebutuhan pasar pada periode 1 berdampak pada kenaikan harga tanaman. Pada periode 1 kebutuhan air tanah sangat melimpah, sehingga tanaman dapat tumbuh sesuai dengan umur tanaman.

Periode 2 perubahan pola tanam sangat berpengaruh pada prioritas tertinggi yaitu harga pasar. Pada periode 2 (Maret-Juni) harga beberapa tanaman meningkat drastis, harga tanaman yang tinggi memiliki potensi tanam yang besar dan memiliki keuntungan yang lebih dibandingkan tanaman lain. Kebutuhan pasar pada periode 2 dapat terpenuhi karena pada periode 2 banyak varietas tanaman yang siap untuk dipanen (musim panen). Pada periode 2 kebutuhan air tanah terpenuhi, sehingga tanaman dapat tumbuh sesuai dengan umur tanaman.

Periode 3 perubahan pola tanam sangat berpengaruh pada prioritas tertinggi yaitu kebutuhan air dan umur tanaman. Hal ini disebabkan pada periode ini suplai air tanah sangat kurang dan bila bercocok tanam diperlukan pemilihan jenis tanaman umur pendek dan irigasi tambahan. Pada periode 3 (Juli-Oktober) kebutuhan pasar dan harga beberapa tanaman meningkat.

Hasil analisis AHP menunjukkan perbedaan antara dua pola tanam yaitu pola tanam berdasarkan data produksi tanam dan Sistem penentuan prioritas tanam berdasarkan empat kriteria pembanding. Persentase perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam terhadap pola tanam berdasarkan data produksi periode 1, ada beberapa varietas yang perlu dikurangi tingkat produksinya seperti varietas kangkung, sawi, bayam, ubi kayu, dan jagung. Ada beberapa varietas juga yang perlu ditingkatkan produksinya seperti yang terlihat pada persentase perbandingan dimana terdapat data perbandingan >100% dan bahkan ada yang mencapai >200% seperti varietas cabe, tomat terung dan buncis

Persentase perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam terhadap pola tanam berdasarkan data produksi periode 2, ada beberapa varietas yang perlu dikurangi tingkat produksinya seperti varietas kacang panjang, ubi kayu, sawi, kangkung, bayam, ketimun dan buncis. Ada beberapa varietas juga yang perlu ditingkatkan produksinya seperti yang terlihat pada persentase perbandingan dimana terdapat data perbandingan >100% dan bahkan ada yang mencapai >200% seperti varietas padi, jagung, kacang tanah, kacang hijau, ubi jalar dan talas.

(19)

20

Saran pengembangan penelitian ke depan adalah dalam sistem penentuan prioritas tanam perlu dilakukan penambahan dan pengurangan bibit yang akan ditanam. Dinas Pertanian dan Kehutanan Kota Kupang dapat menggunakan analisis AHP sebagai pendukung keputusan dalam mengambil kebijakan untuk menentukan jenis tanaman yang cocok ditanam pada periode tanam 1 sampai periode tanam ke 3. Dinas Pertanian dan Kehutanan Kota Kupang juga dapat mensosialisasikan kepada kelompok tani pada setiap Kelurahan di Kecamatan Maulafa jenis tanaman yang cocok dan efektif ditanam pada periode tertentu.

6. Daftar Pustaka

[1] Wairata, J.E. 2010. Pola Bercocok Tanam Terhadap Perubahan Iklim dengan Metode Data Mining (Studi Kasus 16 Kabupaten di NTT). Skripsi Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga [2] Lak, M.B. and Almassi, M. 2011. An analytical review of parameters and

indices affecting decision making in agricultural mechanization. Australian Journal of Agricultural Engineering.

[3] Bhatta, G.D. 2010. Farming Differentiation in the Rural-urban Interface of the Middle Mountains, Nepal: Application of Analytic Hierarchy Process (AHP) Modeling. Journal of Agricultural Science.

[4] Saaty, T.L 1993. Pengambilan Keputusa n Bagi Para Pemimpin; Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi yang Kompleks. Gramedia, Jakarta.

[5] Suryadi, K dan Ramdhani, M.A. 2002. Sistem Pendukung Keputusan; Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengamb il Keputusan. Rosda, Bandung.

Gambar

Gambar 1 Tahapan AHP
Tabel 2 Normalized Relative WeightUmur Tanaman
Gambar 3 Use Case Diagram
Gambar 4  Form Matriks Perbandingan Berpasangan  berdasarkan Data Produksi Periode 1
+7

Referensi

Dokumen terkait

Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan Yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen elemen

Perbandingan metode full costing dan variable costing dalam perhitungan harga pokok produksi pada perusahaan untuk penentuan harga jual menunjukkan metode full costing memiliki

Pembobotan untuk penentuan prioritas kepentingan atribut menggunakan perbandingan berpasangan dengan nilai konsistensi rasio (CR) 0,057 menunjukkan bahwa, dalam mengkonsumsi

menggunakan metode AHP dan TOPSIS meliputi penentuan matriks berbandingan berpasangan, normalisasi perbandingan berpasangan, perhitungan bobot prioritas kriteria,

Hasil penentuan skala prioritas dengan metode AHP menunjukkan bahwa nilai tertinggi decision score adalah 44,5% pada sistem III artinya prioritas pertama rehabilitasi

Matriks perbandingan criteria menggunakan skala intensitas kepentingan ANP dengan memperhatikan hubungan pengaruh atau ketergantungan antara keriteria, Data nilai

Hasil penentuan skala prioritas dengan metode AHP menunjukkan bahwa nilai tertinggi decision scors adalah 16,7% pada saluran depan SDN 3 Jaten, artinya

Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan Yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen elemen pada tingkat