Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KUALITAS BIJI KAKAO DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIDIENSIONAL SCALING
(STUDI KASUS: PT. TANAH MAS CELEBES INDAH KABUPATEN POSO)
Triyanti Kusuma Bangsa 1 ) , Mohammad Sofyan S. Thayf 2) , Marlina 3)
1 Sistem Informasi, STMIK KHARISMA email: triyantikusuma_15@kharisma.ac.id 2 Sistem Informasi, STMIK KHARISMA email: sofyanthayf@gmail.com
3 Sistem Informasi, STMIK KHARISMA email: Marlina@kharisma.ac.id

## Abstract
The problem  at  PT. TMCI  is  that  the  lab  part  is  still  confused  in  determining  the quality  of  some cocoa beans, because there is no average calculation. So that the quality of cocoa depends only on the  specified  parameters,  and  the  moisture  content,  the  count  of  cocoa  beans  as  the  first determinant of quality. The purpose of this study is to make a decision model in a decision making with  the  Multidimensional  Scaling  method,  and  a  decision  support  system  as  a  decision maker  in determining  the  quality  of  cocoa  beans,  and  implementing  a  decision  support  system  and calculation  of  MDS  metrics  with  several  parameters,  namely  based  on  moisture  content,  moudly, broken beans, weight of waste, number of cocoa beans and flat cocoa beans. Then apply the MDS method in an Android-based application system, so that from the calculation results can determine which  quality  is  good  and  which  will  be  mixed  again.  Data  collection  is  done  by  observing conditions  directly,  and  conducting  interviews.  From  the  results  of  testing  implementation, interviews  and  testing  applications,  that  the  application  works  properly  when  used.  In  terms  of appearance  and  function  the application  can  help  the  lab  and  the  owner  at  the  time  of  supplying supplier  data.  So  it  was  concluded  that  this  application  could  be  well  received  and  answer  the problems of the lab and the owner.
Keywords: Multidimensional Scaling, Quality Of cacao Beans, Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Sehubungan  dengan  perkembangan  zaman kualitas biji kakao mulai menurun, dan daya saing kakao  semakin  tinggi,  begitu  pula  untuk pengiriman  biji  kakao  ke  beberapa  perusahaan besar  terkadang  para  pembeli  menginginkan kualitas biji  kakao  yang baik dengan memberikan permintaan  sesuai  standar  mereka  kepada  para perusahaan pengolah biji kakao mentah. Maka dari itu  perlunya  pensampelan  yang  baik  dalam menentukan  kualitas  sesuai  dengan  permintaan pembeli  biji  kakao  tersebut.  Sulawesi  Tengah adalah  salah  satu  dari  pulau-pulau  di  Indonesia yang  daerah-daerahnya  banyak  menanam  bibit kakao, salah satu daerah ataupun kota di Sulawesi
Tengah  yang  terdapat  beberapa  warganya berprofesi  sebagai  petani  kakao  yaitu  di  Parigi Moutong, Poso, Donggala, Sigi, Tolitoli, Morowali, Morut dan Banggai. PT. Tanah Mas Celebes Indah (TMCI)  yang  berada  di  kota  Poso  adalah  anak cabang  dari  PT.  TMCI  pusat  yang  berada  di  kota Palu, pada PT. TMCI ini dimana terjadi pengolahan kakao dan pensampelan pada tempat tersebut. Pada PT.  TMCI  tidak  memiliki  kebun  coklat  sendiri, melainkan mereka mendapatkan biji kakao dengan membeli dari supplier , atau petani kakao yang ada di sekitar kawasan tersebut. Selain itu PT. TMCI ini tidak terlalu mementingkan jenis biji kakao, karena menurut PT.  TMCI  semua biji  sama  saja,  asalkan biji-biji  tersebut  kering, dan  KA  (kadar  air)  sesuai dengan standar. Rata-rata biji yang mereka beli dari

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
para supplier adalah  biji  dari  bibit  lokal.  Masalah atau kendala yang PT. TMCI alami yaitu, kesulitan dalam menentukan kualitas biji kakao dari supplier karena kualitas yang ada tergantung pada berat biji, patahan biji kakao, sampah atau kotoran, dan kadar air pada biji tersebut yang nantinya sebagai penentu standar  baik  tidaknya  biji  kakao  tersebut,  dan jikalau  biji  kakao  tidak  sesuai  dengan  permintaan kualitas  yang  ditentukan  oleh  perusahaan  yang menjadi  langganan  PT.TMCI  cabang  Poso  maka kakao tersebut harus di mix kembali dengan kakao yang  memiliki  KA  yang  baik    maka  dari  itu, peneliti akan mengadakan studi kasus penelitian di kota  Poso  Sulawesi  Tengah.  Sebagai  objek,  atau tempat yang akan peneliti gunakan sebagai tempat penelitian,  guna  membantu  menentukan  kualitas biji kakao yang baik, dan yang akan layak dikirim ke  perusahaan  lain.  Peneliti  akan  meneliti  dengan beberapa  parameter  yang  sudah  ada,  untuk menentukan  apakah biji  kakao  tersebut layak  atau tidak  layak  untuk  di  kirimkan  ke  langganan  PT. TMCI  yaitu  menentukan  berat  biji  kakao, broken /Patahan  pada  biji  kakao,  kadar  air  yang terkandung  di  dalam  kakao,  sampah  pada  biji kakao,  menentukan  biji  kakao  yang  kempes  atau tidak  ada  biji  di  dalamnya,  biji  Bagus.  Dari parameter  yang  telah  peneliti  sebutkan,  peneliti akan  menggunakan  Sistem  Penunjang  Keputusan (SPK)  dalam  menentukan  keputusan  dalam memilih biji kakao yang baik. SPK adalah  sebuah sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat  Turban  (2005) . Maka  dari  itu  peneliti  juga menggunakan  metode Multidimensional  Scaling (MDS)  sebagai  pembobotan  dalam  menentukan kualitas  biji  kakao.  MDS  merupakan  sekelompok prosedur,  untuk  menggambarkan  persepsi,  dan preferensi  responden  secara  visual,  sebagai hubungan  geometris  antara  beberapa  hal  dalam suatu  ruang  multidimensi.  Dalam  riset pemasaran, analisis  MDS  digunakan  untuk  mengetahui persepsi konsumen terhadap beberapa produk, dan hubungan antara atribut-atribut produk. Tujuan dari MDS  adalah  untuk memberikan  gambaran  visual, dari  pola  kedekatan  yang  berupa  kesamaan,  atau jarak diantara sekumpulan objek-objek. Maka dari itu,  penulis  menggunakan  metode  MDS  sebagai
penentu  keputusan,  untuk  membobot  biji  kakao yang akan dikirim nantinya ke langganan PT. TMCI.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
SPK  biasanya  di  bangun  untuk  mendukung  solusi untuk  suatu  masalah  atau  untuk  suatu  peluang.  SPK menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  InFormation Systems ) yang fleksibel, interaktif, dan dapat beradaptasi, yang  di  kembangkan  dapat  mendukung  solusi  atas masalah manajemen  spesifik  yang tidak  terstruktur [1]. komponen-komponen  pada  SPK,  suatu  SPK  dapat  di aplikasi menjadi tersusun pada subsistem:
1. Data Management Subsystem , pada data manajemen subsistem terdapat sebuah data base, yang berisi data yang  relevan  untuk  sebuah  situasi  dan  dikelola  oleh software  bernama Data  base  management  system (DBMS).
2. Model Management Subsystem ,  adalah  sebuah paket perangkat  lunak  termasuk  statistik  keuangan, manajemen sains, atau model kuantitatif yang lain yang menyediakan  kemampuan  analitis  sistem  dan  sesuai software  manajemen.  Bahasa  pemodelan  untuk membangun  model  kebiasaan  yang  juga  termasuk didalamnya.  Perangkat  lunak  ini  sering  di  ucapkan seuai model base management system (MBMS)
3 .Knowledge-based Management subsystems , subsistem ini dapat mendukung subsistem lainnya atau bertindak sebagai  suatu  komponen  independen.  Menyediakan kecerdasan  untuk  intelijen  pembuat  keputusan  itu sendiri. Dapat saling berhubungan dengan organisasi- organisasi  tempat  penyimpanan  pengetahuan,  yang disebut basis pengetahuan organisasi.
4. User  Interface  Subsystems ,  pengguna  berkomunikasi dengan perintah pada sub sistem [2].
Gambar1 Komponen SPK (Turban & Aronson, 2005)

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
2.2  MDS ( Multidimensional Scaling )
Multidimensional  Scaling (MDS)  adalah  salah  satu metode analisis yang bertujuan untuk mentransformasikan  bagaimana  penilaian  konsumen terhadap  kemiripan,  atau  perferensi  terhadap  sesuatu,
contohnya penilaian kemiripan suatu produk.
Multidimensional  Scaling (MDS)  dapat  menunjukkan dimensi  penilaian  dari  responden  secara  langsung  ke dalam pola visualisasi kedekatan mengenai suatu produk. Karena  keunggulan  inilah  MDS  merupakan  suatu  alat yang  paling  umum  digunakan  dalam  pemetaan perceptual ( perceptual maping ). Konsep
multidimensional Konsep ini bertujuan untuk mengubah penilaian konsumen mengenai persamaan atau preferensi mereka  (misalnya, preferensi  atau pilihan mereka  akan toko, merek, produk tertentu) ke dalam representasi grafis dengan  tata  letak dan  jarak  ke dalam  suatu  ruang  atau bidang multidimensi. Jenis-jenis MDS untuk melakukan analisis  data  MDS  digunakan  nilai-nilai  yang menggambarkan  tingkat  kemiripan  atau  tingkat ketakmiripan  antar  objek  yang  disebut proximity yang terbagi  atas similarity (kemiripan)  dan dissimilarity (ketakmiripan)[3].

## 2.3. MDS Metrik
Jarak  yang  digunakan  dalam  penskalaan  berdimensi ganda metrik adalah data rasio. P penskalaan berdimensi ganda metrik digunakan  untuk menemukan  himpunan titik dalam ruang dimensi n dimana masing-masing titik mewakili satu objek. Sedangkan menurut data jarak yang digunakan dalam multidimensional scaling metrik adalah data  rasio  atau  interval  [3].  Sedangkan  MDS  metrik ( classical  scaling )  digunakan  untuk  menemukan himpunan titik dalam ruang dimensi n dimana masing- masing  titik  mewakili  satu  objek.  Dalam classical scaling , dissimilarities ( 𝛿 ij )  diperlakukan  sama  dengan jarak  ( 𝑑 ij ),  yaitu 𝛿 ij = 𝑑 ij .  Tujuan  dari multidimensional scaling adalah untuk mencari koordinat titik-titik dalam ruang euclid dari matriks jarak yang tersedia. Misalkan koordinat n  titik dalam ruang euclid dimensi p adalah (i = 1,2,…,n)  dengan  = ( , ,…, ) dan =
( , ,…, ). Jarak euclid antara titik ke- i dan ke- j adalah:
= 1 ( - ) 2
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  matriks  hasil kali dalam B , dengan cara mendekomposisikan matriks D melalui proses double centering . Matriks B memiliki elemen-elemen:
=   ( − − −  )
Bila ditulis dalam bentuk matriks menjadi:
B = −    (I − V ) D 2
( I − V ) Dimana:
𝑰 : matriks identitas dengan ukuran nxn 𝑽 : matriks berukuran n x n dengan entri 𝑽 𝑖𝑗 : untuk semua i, j 𝑫 2 : matriks kuadrat jarak berukuran n x n dengan elemen

## 2.4 Penelitian Terkait
Peneliti menemukan sejumlah paper atau jurnal terkait, yaitu:
1.Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hidayatul  Ula,  Dr. Manuharawati, M.Si., Volume 2 No.6 Tahun 2017). Tentang  Analisis  Posisi  Produk  Mie  Instan  Dengan Metode  Multidimensional  Scaling  (MDS)  Pada Mahasiswa  Fmipa  Universitas  Negeri  Surabaya. Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode MDS  untuk  mengetahui  persepsi  responde  terhadap beberapa  sampel  mie  instan.  Dimana  peneliti  akan menggunakan parameter yang sudah peneliti tentukan dan melihat urutan mana diantara beberapa sampel mie instan  yang  disukai  oleh  para  mahasiswa  Fmipa dengan menghitung menggunakan MDS non-metrik. Dari  hasil  perhitungan  akan  dilihat  yang  mana  mie yang paling banyak peminatnya [3].
2.Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Walundungo, Paendong, & Manurung, 2014). Tentang Penggunaan Analisis Multidimensional Scaling Untuk Mengetahui Kemiripan Rumah Makan Di Manado Town Square Berdasarkan Kerakteristik Pelanggan [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Teknik  atau  metode  pengumpulan  data  yang digunakan peneliti dalam metode penelitian yaitu:
1.Wawancara, yaitu pengumpulan data yang dilakukan secara  langsung  dari  sumbernya.  Wawancara dilakukan terhadap pihak-pihak yang mengetahui dan berkaitan  dengan  penelitian  ini,  yaitu  pimpinan  atau pemilik  perusahaan  dan  pegawai  sampel  biji  kakao. Pada  kegiatan  wawancara  digunakan  untuk mengetahui  informasi  mengenai  pensampelan  biji kakao,  mengetahui  seputar  tentang  perusahaan,  dan kriteria biji kakao yang baik pada perusahaan tersebut.
2.Studi  Kepustakaan  ( Library  Research ),  yaitu pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  buku-buku ilmiah,  laporan  penelitian,  tesis,  artikel, website serta sumber-sumber  tertulis  baik  dari  elektronik  atau  dari media cetak sebagai sumber informasi terkait dengan penelitian.
3.Observasi,  yaitu pengumpulan data diperoleh dengan langsung  ke  tempat  objek  yang  dijadikan  penelitian untuk  melihat  kondisi  dan  situasi  di  tempat  tersebut.

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Observasi  awal  dilakukan  pada  tanggal  3  Juli  2018 sampai dengan 21 Juli 2018.
4 Analisis Data Data   dikumpulkan   dari   wawancara yang digunakan penulis        sebagai        dasar        dalam  pembuatan spesifikasi   fungsi   dari   aplikasi yang dibuat.

## 3.1 Rancangan Sistem Secara Umum
Spesifikasi Kebutuhan Fungsi:
1. Menyediakan  fasilitas form riset  baru  untuk input jumlah  sampel  sesuai jumlah supplier minimal 2 dan maksimal 20 atau >=2 dan <=20 sesuai jumlah supplier langganan PT. TMCI
2. Menyediakan  fasilitas form riset  baru input data-data biji  kakao supplier sesuai  parameter  yang ditentukan,  dan output dari  data-data  tersebut menampilkan perhitungan hasil riset setelah dirata- ratakan berupa grafik dan tabel data sebelum dirata- ratakan.
3. Menyediakan fasilitas pada form lanjutkan  riset  yaitu user dapat input data nomor sampel lanjutkan hasil riset, yang belum selesai untuk di lanjutkan kembali datanya.
4. Menyediakan fasilitas lihat hasil data riset yang selesai, lihat hasil riset yang nomornya tidak tersimpan di firebase, lihat  hasil  riset  yang  nomornya  belum selesai di input.
5. Menyediakan  fasilitas  manajemen  akun  untuk membuat  akun  baru,  dapat edit akun  dan menghapus akun.
6. Menyediakan  layanan  atur  standar  untuk mengubah parameter atau kriteria penilaian standar yang ditentukan

## 3.3. Uses Cases
Riset Data Lab User Atau Pemilik Lanjutkan Hasil Riset Lihat Hasil Riset Manajemen Akun Atur Standar Login Gambar 3 . 3 Uses Cases
Pada  gambar  3.3  dijelaskan  bahwa  aplikasi  ini memiliki  dua  aktor  yaitu  aktor lab dan  aktor  pemilik. Semua kegiatan dapat dilakukan oleh aktor pemilik, akan tetapi  kegiatan  pada  bagian  aktor lab yaitu login ,  riset data, lanjutkan hasil, dan lihat hasil.

## 3.4. Entity Relationship Diagram
User Riset State_n_fk Key_fk Bagus Broken Flat Jamur Kadar_air nama sampah order Nomorriset* Jumlahsampel Key* State_n Donestatus tanggalriset Nama_pengguna nama Key* Kata_sandi role Atur Standar Bagus Broken Kadar_air Jamur Flat Sampah Membuat

## Gambar 3.4 Entity Relationship Diagram
Entity Relationship  Diagram (ERD) dari aplikasi  SPK menentukan  kualitas  biji  kakao  yang  baik  pada  PT. TMCI  ini  memiliki  3  entitas,  yaitu  entitas user ,  entitas riset, dan entitas atur standar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Implementasi:
a. Blackbox Testing Metode  pengujian  aplikasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  black  box  testing  dan  pengujian metode  MDS.  Pengujian  pada  black  box  testing dilakukan  dengan  memasukkan  semua  data-data  yang telah  dikumpulkan  yaitu,  dari  data  6 supplier yang  di dapatkan dimana ada beberapa parameter yaitu kadar air, berat sampah, berat broken atau patahan biji, berat jamur, jumlah biji bagus, berat flat yang nantinya akan diinput oleh user atau pengguna untuk dikalkulasi menggunakan metode  multidimensional  scaling  dan  memberikan output berupa jarak euclidean dan SPK sebagai penentu yaitu menentukan supplier mana yang masuk ke batasan biji bagus dari nilai 0-350 kemudian biji yang akan dimix kembali dengan batasan jarak >350. Pengujian metode dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan secara manual dan hasil dari aplikasi.
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157

## Gambar a.1 Input Jumlah Sampel
Gambar a.2 Input Data Sampel Sesuai Supplier Ke 1
Dan Supplie r Ke 2
Gambar a.3 Input Data Sampel Sesuai Supplier Ke 3 Dan Supplie r Ke 4
Gambar a.4 Input Data Sampel Sesuai Supplier Ke 5 Dan Supplie r Ke 6
Gambar a.5 Output Tampilan Hasil Perhitungan Grafik Dan Tampilan Tabel

## b.  Pegujian Implementasi
Pada  pengujian  dalam  implementasi  penulis menggunakan  teknik  wawancara  pada  PT.TMCI  di dapatkan  hasil  wawancara  pada  pemilik  yang  sudah mencoba  menggunakan  aplikasi  yaitu,  aplikasi  dapat membantu dalam pensampelan data, dalam perhitungan, dan waktu lebih efisien, dan aplikasi dapat dibuka dimana saja  saat pemilik  sedang berpergian  atau dalam  urusan bisnis  masih  bisa  memantau  lewat  aplikasi  tersebut.
Kemudian bagian pensampelan merasa  aplikasi  sangat membantu  kinerja  mereka,  kendala  yang  di  hadapi belum  terbiasa  menggunakan  aplikasi  tersebut,  dan perhitungan bisa diterapkan tetapi semua kembali pada atasan  jika  mengizinkan  aplikasi  dapat  di  pakai  dalam menentukan kualitas biji kakao. Beberapa jawaban dari tabel  mengenai  pengujian  implementasi  yang  di dapatkan  oleh  penulis  dari  pemilik  PT.TMCI  cabang Poso  menggunakan  kuisioner  pengujian  implentasi sistem dan data yang di dapatkan sebagai berikut:
1. Pada  pengujian  sistem  menu  riset  data  didapatkan data yaitu tampilan menu data riset baik, fungsi yang diberikan  baik,  tampilan  input  data supplier baik,

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 46 – 51                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
warna  yang  ditampilkan  baik,  grafik  cukup  baik, ukuran tulisan sangat baik.
2. Pada  menu  lanjutkan  riset  didapatkan  data  sebagai berikut  tampilan  pada  menu  lanjutkan  riset  baik, fungsi  yang  diberikan  baik,  warna  pada tampilan baik, ukuran tulisan baik.
3. Pada menu lihat riset didapatkan data sebagai berikut tampilan pada menu lanjutkan riset baik, fungsi yang diberikan  baik,  warna  pada  tampilan  baik,  ukuran tulisan baik.
4. Pada  menu  manajemen  akun  hasil  data  yaitu tampilan menu manajemen sangat baik, fungsi yang diberikan  baik,  warna  pada  tampilan  baik,  ukuran tulisan baik, fungsi kolom akun bawah kolom button baik.
5. Pada menu atur standar tampilan menu atur standar sangat baik, fungsi yang diberikan sangat baik, warna pada  tampilan  sangat  baik,  warna  pada  tampilan sangat baik, dan ukuran pada tulisan baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh  penulis  terhadap  masalah  yang  dihadapi  maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan, antara lain adalah:
1.Metode  MDS  berhasil  diimplementasikan  dengan membangun, atau membuat suatau model keputusan dalam sebuah pengambilan keputusan dengan metode MDS,  dan  SPK  sebagai  penentu  keputusan  dalam menenukan kualitas biji kakao pada PT. TMCI
2.Penulis  berhasil  membangun  SPK  dengan  metode MDS,  beserta  perhitungan  metrik  MDS  dengan beberapa parameter yang ada yaitu berdasarkan kadar air, jamur, patahan biji, sampah, jumlah biji bagus dan flat .  Kemudian  menerapkan  metode  MDS  dalam sistem  aplikasi  berbasis android sehingga  di  peroleh hasil  perhitungan  sesuai  dengan  perhitungan  manual penulis.
3.Dari  hasil  pengujian  implementasi  aplikasi  dan wawancara  yang  dilakukan  pada  PT.  TMCI, kesimpulan  dari  hasil  wawancara  yaitu  aplikasi berfungsi  dengan  baik  saat  digunakan,  dari  segi
tampilan dan fungsi aplikasi dapat membantu bagian lab dan  pemilik  pada  saat  pensampelan  data-data supplier . Dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat diterima  dengan  baik  dan  menjawab  permasalahan bagian lab dan pemilik.
4.Kelebihan  MDS  pada  studi  kasus  pada  PT.  TMCI yaitu  multiparameter  dan  outputnya  menghasilkan grafik yang dimana mempermudah pengguna dalam memahami  jarak  antara  objek  satu  dengan  objek lainnya.

## 6. REFERENSI
[1]  Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data  Mining  & Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
[2]  Turban,  E.,  &  Aronson,  J.  E.  (2005). Decision Support  System  And  Intelligent  System  Sixth Edition. New Jersey: Prentice Hall.
[3]  Ula,  H.,  &  Manuharawati.  (2017).  Analisis  Posisi Produk Mie Instan Dengan Metode Multidimensional  Scaling  (  MDS  )  Pada Mahasiswa FMIPA Universitas Negeri Surabaya. MATHunesa  Jurnal  Ilmiah  Matematika  ISSN 2301-9115 Volume 2 No.6 , 27-29.
[4]  Irmawati.  (2017).  Retrieved  from  PENERAPAN ANALISIS MULTIDIMENSIONAL SCALING PADA PEMETAAN KARAKTERISTIK
KEMISKINAN  DI  PROVINSI  SULAWESI SELATAN:repositori.uinlauddin.ac.id/6760/1/Irma wati.pdf
[5] Walundungo,  G.,  Paendong,  M.,  &  Manurung,  T. (2014).  Penggunaan  Analisis  Multidimensional Scaling  Untuk  Mengetahui  Kemiripan  Rumah Makan  Di  Manado  Town  Square  Berdasarkan Kerakteristik Pelanggan. de CARTESIAN , 3 (1),30- 35 .