1. Pendahuluan 2. Tinjauan Pustaka

dokumen-dokumen yang mirip
1. Pendahuluan Proses perkembangan teknologi informasi sekarang ini telah merambah hampir di semua aspek kehidupan manusia. Hal ini terjadi bukan

Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah

PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pemilihan Tanaman Pangan Unggulan Kotamadya Cilegon Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP)

PEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

PEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi

ABSTRAK. Kata kunci : SPK, metode AHP, penentuan lokasi.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)

BAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Kendaraan Bekas Dengan Menggunakan Metode Analitic Hierarchy Process (AHP)

Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pengertian Metode AHP

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)

Techno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013:

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)

PENDEKATAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN URUTAN PENGERJAAN PESANAN PELANGGAN (STUDI KASUS: PT TEMBAGA MULIA SEMANAN)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

ANALISA FAKTOR PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI TINGKAT SARJANA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITICAL HIRARKI PROCESS)

BAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)

ANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT

Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang).

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Supplier Terbaik dengan Metode AHP Pada AMALIUN FOODCOURT

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi melalui jalur SNMPTN pada SMA N 16 Semarang

PEMILIHAN RANGE PLAFOND PEMBIAYAAN TERBAIK BMT DENGAN METODE AHP. Dwi Yuniarto, S.Sos., M.Kom. Program Studi Teknik Informatika STMIK Sumedang

PENENTUAN PRIORITAS KEGIATAN OPERASI DAN PEMELIHARAAN DAERAH IRIGASI DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (185A)

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN METODE ANALYTICHAL HIERARCHY PROCESS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP)

PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERRARCHI PROCESS (AHP) UNTUK MEMILIH PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta

Analytic Hierarchy Process

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masal

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HIERARCY PROCESS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP

Kuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016

Pendahuluan Kajian Pustaka

I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

AHP (Analytical Hierarchy Process)

BAB 3 METODE PENELITIAN

PENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN. penting bagi perkembangan perekonomian nasional di Indonesia. Hal ini

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENEJMEN KARIR PEGAWAI. (Studi Kasus STMIK Pringsewu) Mailasari. Jurusan sistem informasi, STMIK PRINGSEWU

Tabel 1.1. Letak geografi dan administratif Kota Balikpapan. LS BT Utara Timur Selatan Barat. Selat Makasar

Laporan Rancangan DRONE SUGGESTION SYSTEM

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BPS PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Perekrutan Karyawan Studi Kasus PT.Sumber AlfariaTrijaya Dengan Metode AHP.

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI SISWA BERPRESTASI PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) MA ARIF 1 KALIREJO MENGGUNAKAN METODE AHP

2 METODE PENELITIAN. Kerangka Pemikiran

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB 2 LANDASAN TEORI

(Isian dalam Bilangan Bulat) KAB./KOTA : LEBAK 0 2 Tahun 2017 Luas Luas Luas Luas

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

Siti Mujilawati dkk: Penerapan Algoritma AHP 53

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN. evaluasi terhadap Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan STMIK Terbaik Di

CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-issn :

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN BIDAN DI DESA MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

AHP UNTUK PEMODELAN SPK PEMILIHANSEKOLAH TINGGI KOMPUTER

JURNAL. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN JABATAN PADA PT BANK CENTRAL ASIA Tbk. (BCA) MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HEARARCHY PROCESS

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

ANALISA PEMILIHAN APLIKASI BERITA BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN

MENENTUKAN JURUSAN DI MAN 1 TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB

IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia)

Transkripsi:

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 musimmusim 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]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, Wairata menggunakan teori neraca air dalam tanah untuk menentukan potensi tanaman, namun pada penelitian ini faktor ketersedian air dapat dipenuhi dengan irigasi tambahan. Penelitian ini juga akan menggunakan pemanfaatan AHP dalam mengoptimalkan produktivitas pertanian. Metode AHP berfungsi sebagai data pendukung keputusan, dengan menganalisis beberapa faktor terkait dalam memaksimalkan lahan pertanian, faktor tersebut 2

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 bagianbagiannya, 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. (6) Lakukan langkah 3, 4 dan 5 untuk semua tingkat dalam hirarki; (7) Jumlahkan semua bobot prioritas yang sudah didapatkan pada langkah ke 5 sehingga akan menghasilkan bobot prioritas global; dan (8) Evaluasi konsistensi dari bobot 3

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. AHP Decomposition Comparative Judgments Logical Consistency Sistem Penentuan Prioritas Tanaman 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 sayursayuran 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 4

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. Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 1, 2 dan 3 Potensi Tanam Produktivitas Tanam Umur Tanaman Kebutuhan Air Hujan Kebutuhan Pasar Harga Jual Padi Jagung Kacang Tanah Kacang Hijau Kacang Panjang Wortel Cabe besar Cabe Rawit Tomat Terung Buncis Ketimun Bayam Ubi Kayu Ubi Jalar Talas Kubis Sawi Bawang Merah Kangkung 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). 5

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 Kebutuhan Air Umur Tanaman Kebutuhan Pasar Harga Jual Jumlah Prioritas Kebutuhan Air 0.1250 0.1250 0.1667 0.0714 0.4881 0.1220 Umur Tanaman 0.1250 0.1250 0.1667 0.0714 0.4881 0.1220 Kebutuhan Pasar 0.3750 0.3750 0.5000 0.6429 1.8929 0.4732 Harga Jual 0.3750 0.3750 0.1667 0.2143 1.1310 0.2827 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 Kebutuhan Air Umur Tanaman Kebutuhan Pasar Harga Jual Jumlah Eigen Kebutuhan 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 Pasar 0,366071429 0,366071429 0,473214286 0,848214 2,053571 4,339623 Harga Jual 0,366071429 0,366071429 0,157738095 0,282738 1,172619 4,147368 λ 16,61707 λ 16,61707 λmax 4,154268 n 4 λmax - n 4,154268-4 CI 0,051423 n -1 4-1 CI 0,051423 CR 0,057136 RC 0,9 6

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. Perhitungan AHP merupakan sebuah sistem yang terdapat dalam database pertanian atau sistem manjemen data pertanian. Perhitungan AHP biasanya dilakukan oleh expertise yang merupakan ahli dalam suatu bidang tertentu, contohnya pada pembobotan matriks pairwise comparison. Hasil dari analisis AHP dipakai sebagai sistem pendukung keputusan oleh manajer yang juga merupakan salah satu user yang berperan sebagai pengambil keputusan terakhir. 7

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 Ubi Kayu 0,152848153 0,16080496 0,024728176 8

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. Form 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 tahapantahapan 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. Berdasarkan sistem penentuan prioritas tanam periode 1 (Gambar 5) kategori kebutuhan pasar dan harga jual memiliki skala tertinggi dibandingkan dengan kategori kebutuhan air tanah dan umur tanaman. Kebutuhan pasar dan harga jual memiliki prioritas tertinggi pada periode ini, karena berdasarkan hasil 9

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 Berbeda dengan Sistem penentuan prioritas tanam periode 3 kategori kebutuhan air dan umur tanaman memiliki skala tertinggi dibandingkan dengan kebutuhan pasar dan harga jual memiliki skala terendah pada Sistem penentuan prioritas tanam periode 3. Kebutuhan air dan umur tanaman memiliki prioritas tertinggi, karena kebutuhan air tanah pada periode ini tidak terpenuhi disebabkan periode ini merupakan musim kemarau di Kota Kupang. Sedangkan kebutuhan untuk beberapa jenis tanaman di pasar pada periode 3 sangat terpenuhi dan harga tanaman tergolong standar. 10

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 Kategori umur tanaman juga merupakan sebuah konstanta, penentuan skala matriks perbandingan untuk kategori umur tanaman disesuaikan dengan kebutuhan air per periode. Apabila kebutuhan air mencukupi maka tanaman dengan umur panjang menjadi prioritas utama (periode 1 dan periode 2), dan jika kebutuhan air tanah tidak mencukupi maka umur tanaman pendek akan menjadi prioritas utama (periode 3). 11

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 Penentuan skala matriks perbandingan berpasangan untuk kebutuhan pasar ditentukan berdasarkan data kebutuhan pasar hasil dari wawancara dengan beberapa pedagang di pasar Kasih Kota Kupang. Berdasarkan data kebutuhan pasar periode 1 (Gambar 11) varietas ubi kayu, ubi jalar dan talas selalu tersedia di pasar sedangkan 17 varietas lainnya pada periode 1 kebutuhan tanaman tersebut sangat tinggi hampir setiap bulan diperiode 1 (November-Februari) selalu dicari konsumen. 12

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 Kebutuhan pasar periode 3 (Gambar 13) untuk varietas jagung dan wortel sangat tinggi (September-Oktober) sedangkan kebutuhan 18 tanaman lainnya selalu tersedia di pasar. Penentuan skala matriks perbandingan berpasangan untuk harga jual ditentukan berdasarkan data harga komoditi tanaman pangan hortikultura Kota Kupang. 13

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. Berbeda juga dengan data harga jual tanaman periode 3 (Gambar 16), harga jual varietas cabe rawit yaitu Rp 30000/Kg, varietas bawang merah, kacang, wortel, dan ubi jalar seharga Rp 18000 Rp21000/Kg, varietas buncis, cabe besar dan ubi kayu Rp 10000 Rp 15000/Kg, sedangkan 11 varietas tersisa lainnya yang merupakan skala terendah memiliki harga jual berkisar antara Rp 5000 Rp 6750. 14

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 Kriteria Prioritas AHP Data Produksi Periode 1(%) Prioritas AHP Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 1(%) Prioritas AHP Data Produksi Periode 2(%) Prioritas AHP Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 2(%) Prioritas AHP Data Produksi Periode 3(%) Prioritas AHP Sistem Penentuan Prioritas Tanam Periode 3(%) Padi 3,513 6,818 2,286 6,709 2,473 6,570 Jagung 15,133 6,226 2,286 6,709 2,473 8,654 Kacang Tanah 7,587 6,876 2,286 5,664 2,473 5,682 Kacang Hijau 4,499 6,180 2,286 4,967 2,473 4,985 Kacang Panjang 2,531 3,208 4,743 3,099 7,156 2,960 Ubi Kayu 15,285 7,573 16,080 9,371 2,473 8,230 Ubi Jalar 4,802 4,183 2,286 6,736 2,473 5,682 Talas 4,499 4,761 2,286 6,572 2,473 5,361 Kubis 2,455 4,519 4,036 4,410 4,492 4,271 Sawi 7,587 2,583 9,861 2,742 15,266 2,604 Cabe Besar 2,455 6,064 3,930 5,463 2,473 4,143 Cabe Rawit 2,455 6,064 3,930 5,463 2,473 6,141 15

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 Berdasarkan Gambar 17 dapat dilihat 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 16

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 Dari gambar 19 dapat dilihat persentase perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam terhadap pola tanam berdasarkan data produksi periode 3, ada beberapa varietas yang perlu dikurangi tingkat produksinya seperti varietas kacang panjang, sawi, kangkung, bayam, dan tomat. Ada beberapa varietas juga yang perlu ditingkatkan produksinya seperti yang terlihat pada persentase 17

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 No Varietas Tanaman Periode 1 Varietas Tanaman Periode 2 Varietas Tanaman Periode 3 1 Ubi Kayu 0.302924975 ubi kayu 0.374848985 jagung 0.30137 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 Kacang Hijau 0.247180835 kacang tanah 0.22657424 bawang merah 0.227121 7 Cabe 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 merah 0.162908008 kacang tanah 0.182505 16 Kacang Panjang 0.128320563 ketimun 0.129698636 ubi jalar 0.182505 kacang panjang 0.123951295 cabe besar 0.165667 17 Ketimun 0.114068676 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 Dari hasil analisis AHP Sistem penentuan prioritas tanam, Dinas Pertanian dan Kehutanan Kota Kupang dapat menggunakan analisa tersebut 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. 18

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. Persentase perbandingan Sistem penentuan prioritas tanam terhadap pola tanam berdasarkan data produksi periode 3, ada beberapa varietas yang perlu dikurangi tingkat produksinya seperti varietas kacang panjang, sawi, kangkung, bayam, dan tomat. 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, ubi kayu, cabe dan wortel. 19

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 Keputusan 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 Pengambil Keputusan. Rosda, Bandung. [6] Supriyono, Wardhana, dan Sudaryo. 2007. Sistem Pemilihan Pejabat Struktural dengan Metode AHP. Seminar Nasional III SDM Teknologi Nuklir, Yogyakarta. 20