cover
Contact Name
Musli Yanto
Contact Email
musli_yanto@upiyptk.ac.id
Phone
+6281378273341
Journal Mail Official
musli_yanto@upiyptk.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Lubuk Begalung
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Komtekinfo
ISSN : 23560010     EISSN : 25028758     DOI : DOI: 10.35134/komtekinfo.v9i2.1
Core Subject : Science,
Software Engineering, Multimedia, Artificial intelligence, Data Mining, Knowledge Database System, Computer network, Information Systems, Robotic, Cloud Computing, Computer Technology
Articles 253 Documents
Penerapan Metode Vikor Untuk Menentukan Kelayakan Penyewa Tempat Usaha Pada UIN Bukittinggi Resnawita; Yuhandri; Sumijan
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.536

Abstract

Seiring kemajuan teknologi yang berkembangan pesat, mendorong lahirnya inovasi-inovasi baru untuk memenuhi kebutuhan dunia kerja dan sebagai alat bantu manusia. Penggunaan teknologi dalam mengelola sebuah unit usaha kampus akan membantu instansi dalam melakukan pekerjaannya. Unit usaha kampus merupakan bagian penunjang pembelajaran dan pelayanan kepada mahasiswa dan Masyarakat. Unit ini biasanya bertugas untuk mengelola pendapatan dan pengeluaran, mengembangkan strategi keuangan, mengelola layanan katering, toko buku, kantin,tempat parkir, serta menjalankan berbagai jenis usaha lainnya yang terkait dengan kebutuhan mahasiswa dan staf kampus. Pengelolan unit usaha kampus akan membutuhkan banyak pertimbangan untuk megelola unit usaha kampus seperti pengambilan keputusan untuk penyewa tempat usaha atau kantin yang sesuai dengan syarat yang terdapat dalam perguruan tinggi dalam pengambilan keputusan terdapat beberapa faktor ataupun kriteria yang diperlukan agar keputusan yang nantinya diperoleh sesuai dengan syarat yang dibutuhkan oleh unit usaha kampus. Sehingga penggunaan teknologi dibutuhkan untuk mepermudah kampus dalam menentukan keputusan yang akan diperoleh. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kelayakan penyewa tempat usaha di UIN Bukittinggi. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian adalah metode VIKOR (Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje). Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data penyewa tempat usaha UIN Bukittinggi. Terdapat 5 kriteria penilaian dan 10 data penyewa yang digunakan dalam penelitian. Dari hasil perangkingan didapatkan hasil bahwa calon penyewa dengan ID P01 mendapatkan nilai terkecil yaitu 0 dan merupakan peringkat pertama dalam perhitungan vikor. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode VIKOR efektif dalam memberikan rekomendasi yang berbasis data dan kriteria yang telah ditentukan, sehingga dapat digunakan sebagai alat pendukung keputusan yang handal dalam pemilihan penyewa tempat usaha di lingkungan kampus.
Penggunaan Metode Case Based Reasoning dalam Identifikasi Temuan Audit Ketaatan pada Inspektorat Kota Payakumbuh Vidyanti, Angela; Sumijan; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.540

Abstract

Audit ketaatan merupakan salah satu tugas pokok Inspektorat dalam menjalankan fungsi pengawasan terhadap Organisasi Perangkat Daerah (OPD) di Pemerintah Kota Payakumbuh yang bertujuan untuk menilai ketaatan terhadap peraturan perundang-undangan, kebijakan, prosedur yang berlaku serta peraturan terkait yang telah ditetapkan atas area, proses, sistem, fungsi, program / kegiatan. Pada pelaksanaannya audit ketaatan menghadapi berbagai tantangan, termasuk keterbatasan sumber daya dan kompleksitas peraturan yang sering berubah, yang menyebabkan proses identifikasi temuan berjalan lambat dan kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan metode Case Based Reasoning (CBR) dalam mengidentifikasi temuan audit ketaatan berbasis web di Inspektorat Kota Payakumbuh, dengan harapan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses audit. Sistem ini bekerja dengan membandingkan kasus baru dengan basis data kasus yang ada, menggunakan algoritma CBR untuk memberikan rekomendasi atau solusi berdasarkan kasus-kasus sebelumnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Laporan Hasil Audit Ketaatan Inspektorat Kota Payakumbuh tahun 2021-2023, serta wawancara dengan pakar audit. Data yang diambil sebanyak 100 data kasus temuan dan sampel pengujian sebanyak 25 data kasus yang sering terjadi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem pakar berbasis CBR dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelaksanaan audit ketaatan sebesar 75% dengan tingkat akurasi sebesar 85%. Sistem ini tidak hanya mempercepat proses identifikasi temuan audit, tetapi juga mengoptimalkan penggunaan sumber daya manusia dan meningkatkan kualitas laporan hasil audit. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode CBR merupakan pendekatan yang tepat untuk mendukung proses audit ketaatan yang lebih efektif dan akurat di lingkungan Pemerintahan Kota Payakumbuh.
Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penyakit ISPA di Puskesmas Sonia Indhira; Yuhandri; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.541

Abstract

Perkembangan teknologi indonesia yang semakin pesat telah menandakan adanya perubahan transisi pada era kehidupan manusia yang baru Kemajuan teknologi memberikan dampak terhadap berbagai macam bidang, khususnya pekerjaan didalam dunia kesehatan seperti di Rumah Sakit. Salah satu penyakit yaitu Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang kita sering sebut ISPA merupakan infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru. Kejadian penyakit batuk pilek pada balita di Indonesia diperkirakan 3 sampai 6 kali per tahun, yang berarti seorang balita rata- rata mendapat serangan batuk pilek sebanyak 3 sampai 6 kali setahun. Selain itu dari virus dan bakteri banyak factor-faktor penyebab terjadinya infeksi yaitu salah satunya dari asap rokok, system kekebalan tubuh pada anak-anak, dan lanjut usia yang sangat lemah membuat mereka semakin rentan terhadap serangan virus atau bakteri yang menyebabkan gejala infeksi. ISPA menjadi salah satu penyakit terbanyak yang diderita oleh anak-anak, baik dinegara berkembang maupun dinegara maju. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penyakit ISPA di Puskesmas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes dipilih karena merupakan salah satu dari metode pengklasifikasian yang simpel dan efisien. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari kasus ISPA yang ada pada Puskesmas Muaro Bodi dengan total mencapai 2.678 kasus. Dari 21 Responden didapat hasil pengolahan menggunakan metode Naïve Bayes yang terdiri dari 6 Responden ISPA Berat, 8 Responden ISPA Ringan dan 7 Responden Tidak ISPA. Tujuan akhir dari proses Klasifikasi penyakit ISPA dengan presentase kelas Penyakit ISPA lebih besar dari kelas Tidak ISPA. Maka dapat dinyatakan model proses Naïve Bayes termasuk layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan klasifikasi.
Metode Weight Product Untuk Pemilihan Pestisida Yang Sesuai Dengan Jenis Hamanya Lubis, Fitri Amelia Sari; Nurcahyo, Gunadi Widi; Sovia, Rini
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.542

Abstract

Technological developments are now growing rapidly in various fields, including the implementation of technology in everyday life, including the world of business and organizations. Digital technology includes information, computing, communications and connectivity, becoming a key factor for achieving sustainable competitive advantage in various industries. The use of technology also provides benefits such as sales monitoring, business recommendations and better decision making. Decision Support System (DSS) is a system that is deliberately created to assist certain parties in making decisions with quality and objective results, in an effective and efficient way of working, and does not depend solely on subjective decisions or based on wrong parameters. . The Weight Product (WP) method is one of the solution methods in Decision Support Systems. Choosing the best product is an important decision in various aspects of life, from purchasing consumer goods to choosing technology in business. UD. Anugrah Jaya Tani is one of the kiosks in Sayur Mahincat village, Kec. Barumun Selatan, Padang Lawas Regency, which operates in the agricultural sector and sells various types of pesticides, herbicides and fertilizers. Pesticides are chemical substances and other materials used to control various pests. For farmers, the types of pests are mites, pest plants, plant diseases caused by fungi (fungi), bacteria and viruses, nematodes (worms that damage roots), snails, mice, birds and other animals that are considered detrimental. This research aims to determine pesticides that are suitable for the type of pest on plants. The method used is a Decision Support System (DDS), namely Weight Product (WP). The data used is 10 data with 6 predetermined criteria. The results of this research are based on the final value obtained from each alternative, the pesticide with the highest value is considered the best alternative and the result is that Alternative A5 is the best pesticide with the highest value of 0.1396, namely Sidabas. This means that the pesticide is considered to best meet the specified criteria with the weight given.
Penerapan Metode Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Hasil Panen Kopi pada Dinas Pertanian Wahyu, Fungki; Nurcahyo, Gunadi Widi; Arlis, Syafri
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.543

Abstract

Kopi merupakan salah satu produk tanaman di bidang perkebunan yang dibutuhkan oleh masyarakat di seluruh dunia. Indonesia merupakan salah satu negara sebagai produsen penghasil kopi terbesar keempat setelah Brazil, Columbia dan Vietnam. Produksi kopi Indonesia mencapai 640 ribu ton per tahun, sekitar 71 persen (460 ribu ton) diekspor ke manca negara, Indonesia mengekspor kopi ke lebih dari 50 negara. Jenis tanaman kopi bermacam-macam di antaranya kopi robusta, arabika dan jenis kopi liberika. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil panen kopi pada periode yang akan datang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy Time Series. Pemilihan metode Fuzzy Time Series dikarenakan data hasil panen kopi yang naik turun sesuai dengan prinsip Fuzzy dan data deret waktu (time series) yang bertujuan untuk menentukan pola dan keteratuan agar dapat digunakan untuk meramalkan kejadian pada periode yang akan datang Metode ini memiliki tujuh tahapan yaitu, pembentukan universe of discourse, menentukan jumlah kelas dan Panjang interval, menentukan himpunan fuzzy dan derajat keanggotaan, fuzzifikasi, pembentukan fuzzy logic relationship, pembentukan fuzzy logic relationship group, dan defuzzifikasi. Dataset yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari dinas pertanian kabupaten kerinci. Dataset terdiri dari data hasil panen kopi perbulan selama 5 tahun terakhir, dengan jumlah data sebanyak 60. Hasil penelitian ini dapat memprediksi hasil panen kopi dengan perhitungan akurasi prediksi menggunakan MAPE didapatkan persentase nilai error 9.2 %. sesuai dengan kriteria MAPE, suatu peramalan dianggap akurat jika nilai error yang dihasilkan kurang dari 10%. Oleh karena itu, informasi ini dapat menjadi acuan untuk membantu para petani kopi dan pemangku kepentingan lainnya dalam mengatur strategi produksi, distribusi dan pemasaran kopi
Implementasi Algoritma Apriori dalam Data Mining untuk Optimalisasi Stok Obat di Apotik Parinduri, Rezti Deawinda; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.544

Abstract

Data Mining memainkan peran penting dalam mengelola dan menganalisis data besar untuk menemukan pola tersembunyi yang mendukung pengambilan keputusan strategis. Algoritma Apriori, yang dikenal untuk menemukan aturan asosiasi dalam data, menjadi alat yang sangat penting di berbagai sektor, termasuk sektor kesehatan. Dalam pengelolaan stok obat di apotek, terdapat tantangan signifikan seperti kelebihan stok, kekurangan stok, dan risiko kedaluwarsa obat, yang semuanya memerlukan solusi yang tepat dan canggih. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Algoritma Apriori dalam Data Mining guna meningkatkan efektivitas pengelolaan stok obat, dengan fokus pada beberapa aspek kunci: pertama, memantau dan menganalisis pola pembelian obat secara mendalam; kedua, meningkatkan tata kelola stok melalui penerapan sistem monitoring otomatis yang terintegrasi dengan algoritma tersebut; dan ketiga, mengurangi tingkat kedaluwarsa obat melalui analisis data transaksi yang lebih komprehensif. Data transaksi yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari PT Enseval Putera Megatrading Tbk. Cabang Padang, yang meliputi periode 3-7 Juni 2024. Data ini dianalisis menggunakan Microsoft Excel 2010 untuk pengolahan awal dan disimulasikan lebih lanjut dengan RapidMiner untuk memvalidasi hasil. Algoritma Apriori diterapkan untuk menentukan stok obat yang optimal melalui proses yang mencakup penentuan minimum support sebesar 3% dan confidence sebesar 40%, serta eliminasi itemset yang tidak relevan atau yang tidak memenuhi kriteria. Hasil dari analisis ini berhasil menemukan enam aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk meramalkan stok obat secara lebih efektif dan efisien. Implementasi Algoritma Apriori diharapkan dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dalam manajemen stok obat, mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, serta meminimalkan masalah kedaluwarsa obat. Lebih dari itu, penelitian ini juga berkontribusi pada pengembangan pengetahuan ilmiah dalam bidang Data Mining dan manajemen stok obat, serta memberikan landasan yang kuat bagi penelitian lanjutan dan aplikasi praktis dalam konteks yang serupa. Dengan demikian, hasil penelitian ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk masalah pengelolaan stok obat, tetapi juga memperluas cakrawala pengetahuan dalam penggunaan teknik Data Mining untuk tujuan manajerial di bidang kesehatan.
Perancangan Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Untuk Mendeteksi Penyakit Kelinci Sajida, Mayang; Yuhandri; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.546

Abstract

Pada era teknologi saat ini pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence telah meluas ke berbagai bidang kehidupan manusia. Kecerdasan buatan memiliki cakupan yang sangat luas dan mencakup berbagai aplikasi salah satunya adalah sistem pakar. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang dirancang untuk meniru kemampuan dan pengetahuan seorang pakar dalam suatu bidang tertentu yang mempunyai tujuan untuk membuat keputusan yang tepat dan berbasis pengetahuan tersebut. Konteks dunia medis khususnya dalam diagnosis penyakit pada hewan, sistem pakar dapat dimanfaatkan untuk mendiagnosis berbagai penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh kelinci. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi 6 jenis penyakit seperti Scabies, Gastroenteritis, Radang Telinga, Radang Mata, Hipocalcium dan Pneumonia, melalui analisis terhadap 24 gejala yang terkait. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem pakar yang menggunakan metode Forward Chaining (FC) dan Certainty Factor (CF) sebagai teknik utama dalam mendeteksi penyakit pada kelinci. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis online yang dirancang khusus untuk membantu para pemilik kelinci dalam proses diagnosis penyakit yang mungkin diderita oleh kelinci mereka. Sistem ini dibangun dengan tujuan untuk memberikan tingkat kepastian yang tinggi pada hasil diagnosis yang berkaitan dengan penyakit berbahaya pada kelinci. Indikator diagnosis didasari oleh gejala yang didapatkan berdasarkan riwayat diagnosis serta nilai probabilitas mengacu kepada nilai yang diberikan oleh pakar. Berdasarkan pengujian kinerja metode CF dan FC dalam diagnosis mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% berdasarkan data uji. Dengan akurasi tersebut, maka penelitian ini dapat dikatakan berhasil dalam melakukan deteksi penyakit pada kelinci.
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma FP-Growth Dalam Analisis Data Penjualan Rustam, Camila; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.547

Abstract

Pertumbuhan data penjualan dari waktu ke waktu yang signifikan terlebih pada bisnis berskala besar dengan melakukan analisa secara manual dapat menjadi tidak efesien dan kurang mampu mengungkapkan pola yang tersembunyi. Perubahan pola pembelian konsumen dapat mempengaruhi strategi penjualan. CV Tiga Putra adalah perusahaan yang bergerak di bidang makanan ringan dan minuman. Berbagai barang yang tersedia di perusahaan tersebut tanpa adanya pengelompokkan antara barang yang diminati dan yang tidak diminati oleh konsumen dengan jumlah barang yang tidak releva sehingga terjadi penumpukan barang dan penjualan barang yang mengakibatkan kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan strategi penjualan dan mengoptimalkan hasil analisis data penjualan dengan memanfaatkan algoritma FP Growth. Data Mining adalah metode yang umum digunakan untuk mencari informasi dalam big data. FP-Growth adalah salah satu dari algoritma yang diterapkan untuk mengidentifikasi catatan yang sering muncul dalam kumpulan data. Data yang digunakan data penjualan selama 2 minggu pada bulan Maret 2024 dengan 30 item barang dan 12 data transaksi. Metode yang digunakan adalah algoritma FP-Growth. Dengan menerapkan nilai minimum support 75% dan nilai minimum confidence 80%. Hasil Analisa ialah terdapat 36 pengetahuan dari kombinasi 2 item yang memenuhi nilai minimum support dan confidence. Salah satu rule asosiasinya yakni ‘Jika membeli Spix Mie Goreng 500 (K26) maka akan membeli Golda (K8)’ dengan nilai support 75% dan nilai confidence 82%. Penelitian ini berhasil menerapkan Data Mining menggunakan algoritma FP-Growth untuk meningkatkan strategi penjualan CV Tiga Putra, sehingga perusahaan dapat ebih efektif dalam mengurangi kerugian, dan meningkatkan keuntungan secara signifikan. Oleh karena itu, CV Tiga Putra dapat meningkatkan penjualan dan mengoptimalkan hasil analisis data penjualan.
Penerapan Forward Chaining dan Metode Certainty Factor dalam Merancang Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian Fernando Ramadhan; Yuhandri; Gunadi Widi Nurcahyo
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.548

Abstract

Sistem pakar adalah aplikasi kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru kemampuan pakar dalam mengambil keputusan atau memberikan diagnosis secara akurat dan efisien. Penelitian ini difokuskan pada pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kepribadian dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Gangguan kepribadian sering kali sulit dikenali karena gejalanya yang kompleks serta ketidakmampuan individu untuk menyadari adanya gangguan dalam dirinya. Tujuan utama penelitian ini adalah mempermudah proses diagnosis gangguan kepribadian dan memberikan solusi yang dapat diakses oleh masyarakat secara mandiri tanpa harus mengandalkan konsultasi dengan psikolog yang memerlukan biaya tidak sedikit. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi 10 jenis gangguan kepribadian, termasuk Paranoid, Schizoid, Schizotypal, Antisosial, Borderline, Histrionik, Narsistik, Avoidant, Dependent, dan Obsessive-Compulsive, melalui analisis terhadap 79 gejala yang terkait. Metode Forward Chaining digunakan untuk menyusun aturan berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan oleh pengguna. Nilai Certainty Factor diperoleh dari pakar guna memberikan tingkat kepastian dalam diagnosis yang dihasilkan. Data rekam medis dari 10 pasien digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem ini. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem pakar ini memiliki tingkat akurasi sebesar 98,1% dalam mendiagnosis gangguan kepribadian antisocial, dan akurasi diatas 90% untuk diagnosa data uji lainya. Sistem ini juga mampu mengidentifikasi beberapa pasien yang mungkin mengalami lebih dari satu jenis gangguan kepribadian dengan persentase yang berbeda-beda. Sistem pakar ini tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu yang efektif bagi tenaga medis dalam memberikan diagnosis yang lebih tepat dan cepat, tetapi juga menawarkan solusi diagnosis mandiri yang lebih terjangkau dan mudah diakses oleh masyarakat luas. Sistem ini diharapkan dapat berkontribusi secara signifikan dalam meningkatkan kesadaran dan deteksi dini gangguan kepribadian serta mengurangi beban biaya yang harus dikeluarkan oleh individu yang memerlukan penanganan psikologis.
Analytic Hierarchy Process dan Multi Attribute Utility Theory untuk Penentuan Penerima Alsintan pada Dinas Pertanian Siregar, Diffri; Yuhandri; Sovia, Rini
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.549

Abstract

Alat dan Mesin Pertanian (Alsintan) merupakan alat pertanian yang digunakan sebagai fasilitas bantuan untuk memudahkan serta membantu para petani dalam proses pengelolaan lahan sampai hasil pertanian. Proses untuk mendapatkan manfaat Alsintan melibatkan kelompok petani yang mengajukan permintaan bantuan kepada dinas pertanian. Selanjutnya, petugas meninjau dokumentasi untuk menentukan kesesuaiannya, setelah disetujui proposal dikirim ke otoritas pusat (Kementerian Pertanian). Identifikasi kelompok petani yang memenuhi syarat untuk bantuan saat ini dilakukan masih bersifat manual, tidak memiliki sistem untuk mencatat data penilaian, yang mengakibatkan alokasi bantuan yang kurang tepat dan terarah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penerima bantuan yang layak dan pantas mendapatkan dukungan Alsintan dengan menerapkan konsep pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan adalah proses metodis dalam memilih opsi terbaik dari beberapa pilihan lalu menggunakan opsi pilihan tersebut untuk memecahkan permasalahan secara metodis. Metode yang dipakai untuk penelitian penentuan penerima Alsintan yaitu kombinasi Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dan Analytic Hierarchy Process (AHP), dimana metode AHP digunakan sebagai penentuan bobot kriteria dan metode MAUT digunakan untuk perangkingan alternatif. Metode AHP memiliki 7 tahapan yaitu membuat struktur hirarki, kriteria perbandingan berpasangan, menghitung konsistensi logis, menghitung eigen vector, menghitung Consistency Index (CI), menghitung Consistency Ratio (CR), dan memeriksa konsistensi. Metode MAUT terdapat 4 tahapan diantaranya membuat matriks keputusan, menghitung normalisasi matriks, menghitung utilitas margin, dan menghitung utilitas akhir. Dataset yang didapatkan dalam penelitian berjumlah 54 data dimana data yang digunakan untuk perhitungan dengan menerapkan metode AHP dan MAUT yaitu 10 data. Hasil akhir perhitungan menggunakan metode AHP dan MAUT menghasilkan alternatif yang mendapatkan nilai total tertinggi yaitu alternatif Sidabu-dabu dengan nilai total 0.9271, sedangkan alternatif dengan nilai total terendah yaitu alternatif Sejahtera dengan nilai 0.1864. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan ini bisa menjadi pertimbangan untuk dinas pertanian Padang Lawas dalam menentukan keputusan kelompok tani yang layak dalam penerimaan bantuan Alsintan.