Jurnal CyberTech Vol.
No.
Januari 2021, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Penerapan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Dalam Menentukan Divisi Wilayah Harvester Kelapa Sawit Terbaik Pada PT.
PP LONSUM Sei Merah Fachri Fadillah Sinaga.
Ahmad Fitri Boy.
Elfitriani Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Program Studi Manajemen Informatika.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Jun 12th, 2021 Revised Aug 20th, 2021 Accepted Aug 26th, 2021 Keyword:
Additive Ratio Assesment Kelapa Sawit Sistem Pendukung Keputusan ABSTRAK Perkebunan Sei Merah Estate adalah salah satu perkebunan yang dimiliki oleh PT.
PP.
London Sumatra Indonesia.
Tbk yang berada di Sei Merah Kecamatan Tanjung Morawa.
Deli Serdang dengan luas tanah 91.
831 Ha dengan 33 Field atau Divisi wilayah Harvester.
Pada setiap wilayah divisi memiliki masingmasing petugas dan pekerja yang berbeda beda.
Pihak PT.
PP Lonsum setiap periode panen biasanya akan melakukan proses evaluasi dan penilaian kinerja serta kualitas dari wilayah.
Nantinya divisi harverster yang terbaik akan mendapatkan reward ataupun bonus khusus dari Namun, masalah yang terjadi adalah proses penilaian yang masih bersifat manual serta belum menggunakan kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan, belum lagi proses rekapitulasi data yang belum menggunakan sistem komputerisasi akan membuat proses penilaian kurang sistematis dan kurang akurat Maka dari itu, dibuatlah pemilihan divisi wilayah harvester terbaik di PT.
LONSUM Sei Merah dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan yang mengadopsi metode ARAS untuk menyelesaikan masalah menentukan divisi wilayah harvester terbaik.
Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah sistem yang dapat melakukan proses perhitungan dengan hasil berupa keputusan hasil penilaian penentuan divisi wilayah harvester terbaik dalam bentuk perangkingan berdasarkan nilai prioritas tertinggi.
Copyright A 2021 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author Nama : Fachri Fadillah Sinaga Program Studi : Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Email: fachrifadil05@gmail.
PENDAHULUAN
Kelapa Sawit merupakan tanaman yang banyak dibudidayakan di Indonesia dengan sistem perkebunan.
Tanaman penghasil minyak ini telah lama menjadi salah satu komoditas ekspor non migas yang berperan penting dalam perekonomian Indonesia.
Upaya peningkatan kualitas pengelolaan perkebunan dilakukannya melalui optimalisasi seluruh aspek budidaya kelapa sawit, tidak terkecuali dalam kegiatan pemanenan menjadi salah satu penentu produktivitas Kelapa Sawit .
Perkebunan Sei Merah Estate adalah salah satu perkebunan yang dimiliki oleh PT.
PP.
London Sumatra Indonesia.
Tbk yang berada di Sei Merah Kecamatan Tanjung Morawa.
Deli Serdang dengan luas tanah 91.
Journal homepage: https://ojs.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Ha dengan 33 Field atau Divisi wilayah Harvester yang ditandai dengan tahun penanaman buah mulai dari tahun 1985 Ae 2010.
Pihak PT.
PP Lonsum setiap periode panen biasanya akan melakukan proses evaluasi dan penilaian kinerja serta kualitas dari wilayah divisi harvester dan nantinya divisi harverster yang terbaik akan mendapatkan reward ataupun bonus khusus dari perusahaan .
Namun, masalah yang terjadi adalah proses penilaian yang masih bersifat manual serta belum menggunakan kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan, belum lagi proses rekapitulasi data yang belum menggunakan sistem komputerisasi akan membuat proses penilaian kurang sistematis dan kurang akurat.
Maka dari itu, dibuatlah pemilihan divisi wilayah harvester terbaik di PT.
PP LONSUM Sei Merah dengan menggunakan sebuah sistem yang lebih efisien dan efektif khususnya dari segi waktu dan memiliki tingkat akurasi dalam proses komputasi data yang cepat dan akurat.
Sistem tersebut adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat mempermudah pihak PT.
PP Lonsum Sei Merah dalam menentukan divisi wilayah harvester terbaik di PT.
PP Lonsum Sei Merah dengan menggunakan Metode ARAS.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) juga merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data.
Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah-masalah dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat .
Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan Metode ARAS sangatlah tepat dalam penelitian ini, didukung oleh beberapa penelitian sebelumnya tentang Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode yang sama, seperti penelitian yang membahas tentang : Seleksi Tenaga Kerja Untuk Security Service dan Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik .
METODE PENELITIAN
1 Metode Penelitian Metode penelitian merupakan langkah-langkah yang di lakukan untuk mengumpulkan data atau informasi yang dibutuhkan oleh seorang pengembang perangkat lunak (Softwar.
sebagai tahapan serta gambaran penelitian yang akan dibuat.
Berikut adalah metode dalam penelitian ini yaitu :
Data Kriteria Berikut ini merupakan data kriteria yang didapatkan dalam penyelesaian Penerapan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Dalam Menentukan Divisi Wilayah Harvester Kelapa Sawit Terbaik Pada PT.
LONSUM Sei Merah:
Tabel 1.
Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Bobot Kualitas Buah Benefit Kinerja Mandor Divisi Benefit Kinerja Harvester Benefit Hasil Panen Benefit Tabel 2.
Tabel Rating Kriteria Kualitas Buah Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
Kualitas Buah Nilai Kriteria Tabel 3.
Tabel Rating Kriteria Kinerja Mandor Divisi Kinerja Mandor Divisi Nilai Kriteria Sangat Baik Baik Kurang Baik Tabel 4.
Tabel Rating Kriteria Kinerja Harvester Kinerja Harvester Nilai Kriteria Sangat Baik Baik Kurang Baik Tabel 5.
Tabel Rating Kriteria Hasil Panen
Kualitas Buah
Nilai Kriteria
>100%
91-100%
76-90%
<75%
Data Alternatif Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Berikut ini merupakan data alternatif yang didapatkan dalam penyelesaian masalah penentuan Divisi Wilayah Harvester Terbaik:
Tabel 6.
Data Alternatif Penelitian Nama Divisi
A01
Divisi 1 Baik Sangat Baik A02 Divisi 2 Sangat Baik Baik A03 Divisi 3 Baik Baik >100% A04 Divisi 4 Baik Sangat Baik A05 Divisi 5 Baik Sangat Baik >100% A06 Divisi 6 Sangat Baik Baik A07 Divisi 7 Sangat Baik Kurang Baik A08 Divisi 8 Baik Baik >100% A09 Divisi 9 Sangat Baik Baik >100% A10 Divisi 10 Kurang Baik Kurang Baik >100% 2 Algoritma Sistem Berikut ini merupakan algoritma sistem dalam kasus penerapan metode Additive Ratio Assesment (ARAS) dalam menentukan Divisi Wilayah Harvester terbaik pada PT.
PP LONSUM Sei Merah :
1 Flowchart Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Berikut ini merupakan flowchart dari metode metode Additive Ratio Assesment:
Gambar 1.
Flowchart Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
2 Penyelesaian Masalah Dengan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Berikut ini merupakan contoh penyelesaian masalah dengan menggunakan metode Additvie Ratio Assesment (ARAS) :
Pembentukan Decision Making Matrix Dibawah ini adalah tabel hasil dari langkah pembentukan Decision Making Matrix :
Matriks ycUycnyc = 4
26 24 35
Melakukan Normalisasi Normalisasi matriks keputusan kolom pertama pada kriteria K1 (Kualitas Bua.
ycU0.
1 = 32 = 0.
ycU1.
1 = 32 = 0.
ycU2.
1 = 32 = 0,0938
ycU3.
= 0.
ycU4.
1 = 32 = 0.
ycU5.
1 = 32 = 0.
ycU6.
1 = 32 = 0,0938
ycU7.
1 = 32 = 0.
ycU8.
1 = 32 = 0.
ycU9.
1 = 32 = 0.
ycU10.
1 = 32 = 0.
Normalisasi matriks keputusan Kedua pada kriteria K2 (Kinerja Mandor Divis.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A ycU0.
P-ISSN : 9800-3456
= 0.
ycU1.
2 = 26 = 0.
ycU2.
2 = 26 = 0.
ycU3.
2 = 26 = 0.
ycU4.
2 = 26 = 0.
ycU5.
2 = 26 = 0.
ycU6.
2 = 26 = 0.
ycU7.
2 = 26 = 0.
ycU8.
2 = 26 = 0.
ycU9.
2 = 26 = 0.
ycU10.
2 = 26 = 0.
Normalisasi matriks keputusan kolom Ketiga kriteria (Kinerja Harveste.
ycU0.
3 = 24 = 0.
ycU1.
3 = 24 = 0.
ycU2.
3 = 24 = 0.
ycU3.
3 = 24 = 0.
ycU4.
3 = 24 = 0.
ycU5.
= 0.
ycU6.
3 = 24 = 0.
ycU7.
3 = 24 = 0.
ycU8.
= 0.
ycU9.
3 = 24 = 0.
ycU10.
3 = 24 = 0.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
E-ISSN : 2675-9802
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
Normalisasi matriks keputusan kolom Keempat kriteria (Hasil Pane.
K 0.
4 = 35 = 0.
K1.
4 = 35 = 0.
K 2.
4 = 35 = 0.
K 3.
4 = 35 = 0.
K 4.
4 = 35 = 0.
K 5.
4 = 35 = 0.
K 6.
= 0.
K 7.
4 = 35 = 0.
K 8.
4 = 35 =0.
K 9.
4 = 35 = 0.
K10.
4 = 35 =0.
Berdasarkan dari perhitungan diatas maka dapat diperoleh sebuah matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut :
Menghitung Nilai Bobot Matriks Kriteria kualitas buah dengan nilai bobot 0,30 adalah sebagai berikut:
D0.
1= 0.
1250O0.
30= 0.
D1.
1=0.
1250O0.
30=0.
D2.
1=0.
0938O0.
30=0.
D3.
1=0.
0625O0.
30=0.
D4.
1=0.
1250O0.
30=0.
D5.
1=0.
1250O0.
30=0.
D6.
1=0.
0938O0.
30=0.
D7.
1=0.
0313O0.
30= 0.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 9800-3456 D8.
1=0.
1250O0.
30=0.
D9.
1=0.
0625O0.
30= 0.
D10.
1=0.
0313O0.
30=0.
Kriteria kinerja mandor divisi dengan nilai bobot 0,10 adalah sebagai berikut:
D0.
2= 0.
1154O0.
10=0.
D1.
2= 0.
0769O0.
10=0.
D2.
2= 0.
1154O0.
10=0.
D3.
2= 0.
0769O0.
10=0.
D4.
2= 0.
0769O0.
10=0.
D5.
2= 0.
00769O0.
10=0.
D6.
2= 0.
1154O0.
10=0.
D7.
2= 0.
1154O0.
10= 0.
D8.
2= 0.
0769O0.
10=0.
D9.
2= 0.
1154O0.
10=0.
D10.
2= 0.
0385O0.
10=0.
Kriteria Kinerja Harvester dengan nilai bobot 0,2 adalah sebagai berikut:
D0.
3= 0.
1250O0.
2=0.
D1.
3= 0.
1250O0.
2=0.
D2.
3= 0.
0833O0.
2=0.
D3.
3= 0.
0833O0.
2=0.
D4.
3= 0.
1250O0.
2=0.
D5.
3= 0.
1250O0.
2=0.
D6.
3= 0.
0833O0.
2=0.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
E-ISSN : 2675-9802
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
D7.
3= 0.
0417O0.
2=0.
D8.
3= 0.
0833O0.
2=0.
D9.
3= 0.
0833O0.
2=0.
D10.
3= 0.
0417O0.
2=0.
Kriteria Hasil Panen dengan nilai bobot 0,4 adalah sebagai berikut:
D0.
4= 0.
1143O0.
40=0.
D1.
4= 0.
0286O0.
40=0.
D2.
4= 0.
0857O0.
40=0.
D3.
4= 0.
1143O0.
40=0.
D4.
4= 0.
0571O0.
40=0.
D5.
4= 0.
1143O0.
40=0.
D6.
4= 0.
0571O0.
40=0.
D7.
4= 0.
0857O0.
40=0.
D8.
4= 0.
1143O0.
40=0.
D9.
4= 0.
1143O0.
40=0.
D10.
4= 0.
1143O0.
40=0.
Dari perhitungan di atas dapat diperoleh hasil matriks sebagai berikut :
Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi dengan menjumlahkan nilai kriteria pada setiap alternatif dari hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya.
= 0.
0457 = 0.
= 0.
0114 = 0.
= 0.
0343 = 0.
= 0.
0457 = 0.
= 0.
0229 = 0.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A = 0.
0457 = 0.
= 0.
0229 = 0.
= 0.
0343 = 0.
= 0.
0457 = 0.
= 0.
0457 = 0.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
S10 = 0.
0457 = 0.
Kemudian menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari setiap alternatif yang ada, dengan cara membagi nilai alternatif terhadap alternatif 0 (A.
Sehingga menghasilkan perangkingan seperti dibawah ini:
Tabel 7.
Tabel Hasil Perangkingan Kode
Nama Divisi
Nilai Akhir Perankingan A00
A05
Divisi 5
A08
Divisi 8
A04
Divisi 4
A09
Divisi 9
A02
Divisi 2
A03
Divisi 3
A01
Divisi 1
A06
Divisi 6
A10
Divisi 10
A07
Divisi 7 Berdasarkan hasil perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa alternatif yang memiliki nilai tertinggi yaitu alternatif dengan kode A05 dengan nilai 0.
ANALISA DAN HASIL
Sebelum sistem benar-benar bisa digunakan dengan baik, sistem harus melalui tahap pengujian analisa dan hasil terlebih dahulu yaitu sebagai berikut :
1 Tampilan Form Login Berikut ini merupakan tampilan dari Form Login yang berfungsi untuk melakukan proses validasi Username dan Password pengguna :
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
Gambar 2.
Tampilan Form Login 2 Tampilan Form Menu Utama Berikut ini merupakan tampilan dari Form Menu utama yang berfungsi sebagai halaman utama yang berisi menu navigasi untuk membuka sebuah Form :
Gambar 3.
Tampilan Menu Utama 3 Tampilan Form Kriteria Berikut ini merupakan tampilan dari Form kriteria yang berfungsi untuk mengelola data kriteria :
Gambar 4.
Tampilan Form Kriteria 4 Tampilan Form Data Alternatif Berikut ini merupakan tampilan dari Form Data Alternatif yang berfungsi untuk mengelola data Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 9800-3456 Gambar 5.
Tampilan Form Data Alternatif 5 Tampilan Form Penilaian Berikut ini merupakan tampilan dari form penilaian:
Gambar 6.
Tampilan Form Penilaian 6 Tampilan Form Proses ARAS Berikut ini merupakan tampilan dari Form proses ARAS:
Gambar 7.
Tampilan Form Proses ARAS Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Januari 2021 : xx Ae xx
E-ISSN : 2675-9802
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
7 Tampilan Form Laporan Berikut ini merupakan tampilan dari Form Laporan yang berfungsi untuk melihat laporan dari hasil Gambar 8.
Tampilan Form Laporan KESIMPULAN Setelah dilakukan penelitian, berdasarkan yang telah dijelaskan pada Pendahuluan maka kesimpulan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut:
Sistem yang dibangun dapat membantu pihak PT.
PP LONSUM Sei Merah terkait masalah menentukan divisi wilayah harvester terbaik.
Metode ARAS (Additive Ratio Assesmen.
dapat melakukan perhitungan penilaian terkait menentukan divisi harvester terbaik pada PT.
PP LONSUM Sei Merah sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
Sistem yang telah dirancang dan dibangun memiliki efektivitas yang tinggi dikarenakan mudah dipahami serta bersifat user friendly.
Sistem mampu untuk menyelesaikan masalah menentukan divisi wilayah harvester terbaik pada PT.
LONSUM Sei Merah dengan hasil keluaran (Outpu.
berupa perangkingan dan rekomendasi dari divisi wilayah PT.
PP LONSUM Sei Merah berdasarkan nilai prioritas tertinggi.
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Allah Subhanu wa taAoala karena berkat rahmat dan hidayah-Nya, yang masih memberikan kesehatan dan kesempatan sehingga dapat diselesaikan jurnal ilmiah ini dengan baik.
ucapan terima kasih ditujukan kepada kedua Orang tua, atas kesabaran, ketabahan serta ketulusan hati memberikan dorongan moril maupun material serta doAoa yang tiada henti-hentinya.
Ucapan terimakasih juga ditujukan untuk pihak-pihak yang telah mengambil bagian dalam penyusunan jurnal ilmiah ini.
REFERENSI