https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 499

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PELATIHAN PENGGUNAAN ALAT PERTANIAN BERBASIS IOT DENGAN METODE ARAS
Adam Wirayuda 1* , Angga Putra Juledi 2 , Ibnu Rasyid Munthe 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: wirayudaadam784@gmail.com 1 , anggapj19@gmail.com 2 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 3

## Abstract
The potential benefits of using IoT technology-based tools in agriculture are large, but implementation is still hampered by farmers' lack of understanding. Therefore, training was carried out taking into account the different conditions and needs of farmers in the Bagan Sinembah area. This research aims to build a Decision Support System (DSS) using the ARAS method in determining training priorities for using Internet of  Things  (IoT)-based  agricultural  equipment  for  farmers  in  the  Bagan  Sinembah  area.  Criteria  for determining  training  priorities  involve  factors  such  as  infrastructure  availability,  level  of  technological understanding, local topographic conditions, scale of agricultural business, and availability of funds and resources. The research results obtained consist of 3 groups of farmers who will receive the highest training priority, namely: alternative KTA8 in the first position with a result of 0.85821, alternative KTA4 in the second position with a result of 0.83197, and alternative KTA7 in the third position with a result 0.82643. The highest priority is given to farmer groups with the highest yields. The research results show that the system built can help make it easier for the Faculty of Science and Technology, Labuhanbatu University, to make decisions regarding training priorities for farmers. The results of this research can contribute to the development of a decision support system to increase the efficiency and effectiveness of farmer training in using IoT technology in agriculture in the Bagan Sinembah area.
Keywords : DSS, ARAS, Criteria, Weight, IOT

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  sektor  vital  dalam perekonomian suatu negara, termasuk Indonesia. Mayoritas  penduduknya  bermata  pencaharian sebagai petani. Pertanian memiliki peran krusial dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  dan memberikan kontribusi ekonomi yang signifikan. Perkembangan  teknologi  informasi,  terutama Internet  of  Things (IoT),  memberikan  dampak signifikan  pada  berbagai  sektor,  termasuk pertanian.  Penggunaan  alat  pertanian  berbasis IOT  menawarkan  potensi  peningkatan  efisiensi dan produktivitas dalam kegiatan pertanian.
Meskipun penerapan teknologi IoT pada alat  pertanian  dapat  memberikan  solusi  yang inovatif dalam rangka meningkatkan produktivitas  dan  efisiensi  pertanian,  serta potensi  keuntungan  yang  ditawarkan  oleh  alat pertanian berbasis IOT sangat besar.
Implementasinya di lapangan masih menghadapi kendala  seperti  tingginya  biaya  peralatan  serta keterbatasan pengetahuan dan pemahaman petani terkait teknologi ini.
Oleh  karena  itu,  merasa  perlu  untuk memberikan pelatihan penggunaan alat pertanian berbasis IOT kepada para petani di daerah Bagan Sinembah.  Namun,  tantangan  muncul  karena kondisi  serta  fasilitas  yang  dimiliki  oleh  petani berbeda-beda. Daerah Bagan Sinembah memiliki beragam kondisi geografis, tingkat teknologi, dan kebutuhan  pertanian.  Realitas  di  lapangan  juga menunjukkan  bahwa  petani  di  daerah  Bagan Sinembah  memiliki  perbedaan  dalam  tingkat pemahaman,  akses  terhadap  teknologi,  dan kapasitas  sumber  daya.  Perbedaan  ini  dapat mempengaruhi  efektivitas  dan  penerimaan teknologi  berbasis  IoT  dalam  pertanian.  Oleh karena  itu,  dirancang  sebuah  sistem  pendukung
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 500
keputusan yang dapat membantu pihak Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Labuhanbatu dalam  menentukan  prioritas  pelatihan  guna memastikan  bahwa  setiap  petani  mendapatkan pengetahuan  dan  keterampilan  yang  sesuai dengan kebutuhan dan tingkat kesiapan mereka.
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi, peran  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) semakin  vital  dalam  membantu  pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien [1]–[8]. Dengan terus berkembangnya teknologi informasi  [9]–[16],  peran  sistem  pendukung keputusan semakin meningkat dalam pemanfaatannya untuk membantu organisasi dan individu  menghadapi  tantangan  kompleks  dan dinamis  di  dunia  bisnis  dan  kehidupan  sehari- hari.  SPK  mampu  mengolah  data  dan  informasi yang  kompleks  menjadi  keputusan  yang  dapat diandalkan  [17]–[25].  Dalam  konteks  pelatihan penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IOT,  SPK dapat  digunakan  untuk  memprioritaskan  jenis pelatihan yang paling dibutuhkan oleh petani. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih  tepat  sasaran,  mengurangi  ketidakpastian, dan  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  sumber daya.
berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  sebelumnya  maka  dirancang  dengan menerapkan  metode  ARAS.  Metode  ARAS memungkinkan  penilaian  yang  komprehensif terhadap berbagai kriteria [26]–[30]. Oleh karena itu,  diembangkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu dalam menentukan prioritas pelatihan penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IOT  bagi petani di daerah Bagan Sinembah. Melalui sistem pendukung keputusan prioritas pelatihan dengan menggunakan metode ARAS ini dapat membantu mempermudah  pihak  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Labuhanbatu  dalam menentukan prioritas pelatihan bagi petani dalam penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IoT  untuk meningkatkan  hasil  pertanian  dan  keberlanjutan sektor pertanian diwilayah tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  merancang  sistem  pendukung keputusan penentuan prioritas pelatihan penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IOT  dengan metode  ARAS  ini  dilakukan  dengan  berbagai tahapan yang diuraikan pada gambar 1.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Pada tahap awal penelitian ini dilakukan studi  pendahuluan  untuk  memahami  kondisi pertanian dan potensi penggunaan alat pertanian berbasis  IOT.  Selanjutnya  ditentukan  kriteria- kriteria  yang  relevan  dalam  penentuan  prioritas pelatihan penggunaan alat pertanian berbasis IOT dengan  metode  ARAS,  seperti  Ketersediaan Infrastruktur  (C1)  yakni  sejauh  mana  petani memiliki infrastruktur yang mendukung implementasi alat pertanian berbasis IoT, seperti konektivitas  internet,  listrik,  dan  perangkat pendukung lainnya. Tingkat Pemahaman Teknologi  (C2)  yakni  Seberapa  baik  petani memahami konsep dan operasionalitas teknologi IoT.  Kondisi  Topografi  Lokal  (C3)  yakni
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 501
karakteristik  topografi  daerah  Bagan  Sinembah yang dapat mempengaruhi keefektifan implementasi  teknologi  IoT,  seperti  jarak  antar lahan pertanian dan kemampuan jaringan sensor untuk  mencakup  area  tersebut.  Skala  Usaha Pertanian (C4) yakni sejauh mana teknologi IoT dapat  diintegrasikan  sesuai  dengan  kebutuhan dan  kapasitas  produksi  sesuai  skala  usaha pertanian  setiap  petani.  Ketersediaan  Dana  dan Sumber  Daya  (C5)  yakni  sejauh  mana  petani memiliki  ketersediaan  dana  dan  sumber  daya untuk mengadopsi teknologi IOT. Adapun bobot dan tipe setiap kriteria disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria Kriteria Bobot Tipe Ketersediaan Infrastruktur (C1) 0,25% Benefit Tingkat Pemahaman Teknologi (C2) 0,15% Benefit Kondisi Topografi Lokal  (C3) 0,2% Benefit Skala Usaha Pertanian (C4) 0,2% Benefit Ketersediaan Dana dan Sumber Daya (C5) 0,2% Benefit Setelah itu dilakukan pengumpulan data melalui survei lapangan, wawancara dengan para petani.  Adapun  data  yang  telah  dikumpulkan disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 KTA0 5 90 5 5 5 KTA1 4 88 5 3 4 KTA2 3 87 4 4 3 KTA3 3 90 4 3 4 KTA4 5 86 3 3 5 KTA5 3 86 5 4 4 KTA6 4 82 5 3 3 KTA7 5 90 5 3 3 KTA8 3 89 5 5 4
KTA9 4 88 4 3 4
Selanjutnya,  metode  ARAS  diterapkan untuk mengolah data yang terkumpul. Selanjutnya  dilakukan  perancangan  sistem  dan pengujian  sistem.  Tahap  berikutnya,    sistem pendukung keputusan akan dikembangkan dalam bentuk  perangkat  lunak  yang  interaktif  dan mudah digunakan. Sistem pendukung keputusan yang telah dikembangkan selanjutnya akan diuji untuk  mengukur  kinerjanya  dalam  memberikan rekomendasi prioritas pelatihan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menghasilkan rekomendasi prioritas  pelatihan  melalui  sistem  pendukung keputusan penentuan prioritas pelatihan penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IOT  dengan metode  ARAS  ini  dilakukan  dengan  langkah- langkah antara lain :

## -Normalisasi metode ARAS:
C1 (benefit)
A 0.1 = 5 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 5 39 =0,12821
A 1.1 = 4 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 4 39 =0,10256
A 2.1 = 3 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 3 39 =0,07692
A 3.1 = 3 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 3 39 =0,07692
A 4.1 = 5 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 5 39 =0,12821
A 5.1 = 3 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 3 39 =0,07692
A 6.1 = 4 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 4 39 =0,10256
A 7.1 = 5 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 5 39 =0,12821
A 8.1 = 3 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 3 39 =0,07692
A 9.1 = 4 5+4+3+3+5+3+4+5+3+4 = 4 39 =0,10256
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 502
C2 (benefit)
A 0.1= 90 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 90 876 =0,102 74 A 1.1=
88 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 88 876 =0,100 46 A 2.1= 87 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 87 876 =0,099 32 A 3.1= 90 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 90 876 =0,102 74 A 4.1= 86 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 86 876 =0,098 17 A 5.1=
86 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 86 876 =0,098 17 A 6.1= 82 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 82 876 =0,093 61 A 7.1=
90 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 90 876 =0,102 74 A 8.1=
89 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 89 876 =0,101 60 A 9.1= 88 90+88+87+90+86+86+82+90+89+88 = 88 876 =0,100 46 C3 (benefit) A 0.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,11111
A 1.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,11111
A 2.1= 4 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 4 45 =0,08889
A 3.1= 4 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 4 45 =0,08889 A 4.1= 3 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 3 45 =0,06667 A 5.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,01111 A 6.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,01111 A 7.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,01111 A 8.1= 5 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 5 45 =0,01111 A 9.1=
4 5+5+4+4+3+5+5+5+5+4 = 4 45 =0,08889
C4 (benefit) A 0.1=
5 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 5 36 =0,13889 A 1.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333
A 2.1=
4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 36 =0,11111 A 3.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333
A 4.1=
3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333 A 5.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 36 =0,11111 A 6.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333
A 7.1=
3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333 A 8.1=
5 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 5 36 =0,13889 A 9.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 36 =0,08333
C5 (benefit)
A 0.1=
5 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 39 =0,12821
A 1.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 39 =0,10256
A 2.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 39 =0,07692
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 503
A 3.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 39 =0,10256
A 4.1= 5
5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 5 39 =0,12821 A 5.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 39 =0,10256
A 6.1= 3
5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 39 =0,07692
A 7.1= 3 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 3 39 =0,07692
A 8.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 39 =0,10256 A 9.1= 4 5+3+4+3+3+4+3+3+5+3 = 4 39 =0,10256
Sehingga  diperoleh  matriks  normalisasi  seperti berikut.
X ij =
[ 0,12821 0,10274 0,11111 0,13889 0,12821 0,10256 0,10046 0,11111 0,08333 0,10256 0,07692 0,09932 0,08889 0,11111 0,07692 0,07692 0,10274 0,08889 0,08333 0,10256 0,12821 0,09817 0,06667 0,08333 0,12821 0,07692 0,09817 0,11111 0,11111 0,10256 0,10256 0,09361 0,11111 0,83333 0,07692 0,12821 0,10274 0,11111 0,08333 0,07692 0,07692 0,10160 0,11111 0,13889 0,10256 0,10256 0,10046 0,08889 0,08333 0,10256]
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  matriks normalisasi  terbobot  dengan  cara  mengalikan hasil normalisasi di kali bobot
D 0.1 = 0,12821 x 0,25= 0,00032
D 1.1 = 0,10256 x 0,25= 0,00026
D 2.1 = 0,07692 x 0,25= 0,00019
D 3.1 = 0,07692 x 0,25= 0,00019
D 4.1 = 0,12821 x 0,25= 0,00032
D 5.1 = 0,07692 x 0,25= 0,00016
D 6.1 = 0,10256 x 0,25= 0,00026 D 7.1 = 0,12821 x 0,25= 0,00032 D 8.1 = 0,07692 x 0,25= 0,00019
D 9.1 =0,10256 x 0,25= 0,00026
D 0.2 = 0,10274 x 0,15= 0,00015 D 1.2 = 0,10046 x 0,15= 0,00015 D 2.2 = 0,09932 x 0,15= 0,00015 D 3.2 = 0,10274 x 0,15= 0,00015
D 4.2 =0, 09817 x 0,15= 0,00015 D 5.2 =0, 09817 x0,15= 0,00015 D 6.2 =0, 09361 x0,15= 0,00014 D 7.2 =0, 10274 x0,15= 0,00015
D 8.2 =0, 10160  x0,15 = 0,00015
D 9.2 =0, 10046  x0,15 = 0,00015 D 0.3 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 1.3 =0,11111 x 0,2=  0,00022
D 2.3 =0,08889 x 0,2= 0,00018
D 3.3 =0,08889 x 0,2= 0,00018
D 4.3 =0,06667 x 0,2= 0,00013
D 5.3 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 6.3 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 7.3 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 8.3 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 9.3 =0,08889 x 0,2= 0,00018
D 0.4 =0,13889 x0, 2= 0,00028
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 504
D 1.4 =0,08333 x 0,2= 0,00017
D 2.4 =0,11111 x 0,2= 0,00022
D 3.4 =0,08333 x 0,2= 0,00017
D 4.4 =0,08333 x 0,2= 0,00017
D 5.4 =0,11111 x 0,2=  0,00022
D 6.4 =0,08333 x 0,2= 0,00017
D 7.4 =0,08333 x 0,2= 0,00017
D 8.4 =0,13889 x 0,2= 0,00028
D 9.4 =0,13889 x 0,2= 0,00017
D 0.5 =0,12821 x 0,2= 0,00026
D 1.5 =0,10256 x 0,2= 0,00021
D 2.5 =0,07692 x 0,2= 0,00015
D 3.5 =0,10256 x 0,2= 0,00021
D 4.5 =0,12821 x 0,2= 0,00026
D 5.5 =0,10256 x 0,2= 0,00021
D 6.5 =0,07692 x 0,2= 0,00015
D 7.5 =0,07692 x 0,2= 0,00015
D 8.5 =0,10256 x 0,2= 0,00021
D 9.5 =0,10256 x 0,2= 0,00021
Matriks yang diperoleh dari perhitungan di atas:
D=
[
0,00032 0,00015 0,00022 0,00028 0,00026 0,00026 0,00015 0,00022 0,00017 0,00021 0,00019 0,00015 0,00018 0,00022 0,00015 0,00019 0,00015 0,00018 0,00017 0,00021 0,00032 0,00015 0,00013 0,00017 0,00026 0,00019 0,00015 0,00022 0,00022 0,00021 0,00026 0,00014 0,00022 0,00017 0,00015 0,00032 0,00015 0,00022 0,00017 0,00015 0,00019 0,00015 0,00022 0,00028 0,00021 0,00026 0,00015 0,00018 0,00017 0,00021]
- Menentukan nilai utilitas
Menentukan nilai optimum:
S 0 = 0,00032+0,00015+0,00022+0,00028+0,000 26= 0,00123
S 1 =
0,00026+0,00015+0,00022+0,00017+0,000
21 = 0,00100
S 2 =
0,00019+0,00015+0,00018+0,00022+0,000
15 = 0,00090
S 3 = 0,00019+0,00015+0,00018+0,00017+0,017 77 = 0,00090
S 4 =
0,00032+0,00015+0,00013+0,00017+0,000
26 = 0,00102
S 5 = 0,00019+0,00015+0,00022+0,00022+0,000 21 = 0,00099
S 6 = 0,00026+0,00014+0,00022+0,00017+0,000 15 = 0,00094
S 7 =
0,00032+0,00015+0,00022+0,00017+0,000
15 = 0,00102
S 8 =
0,00019+0,00015+0,00022+0,00028+0,000
21 = 0,00105
S 9 = 0,00026+0,00015+0,00018+0,00017+0,000 21 = 0,00096
Berikutnya  dilakukan  tahap  untuk  menentukan nilai derajat utilitas dengan tahapan :
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 505
K 1 = 0,00100/0,00123 = 0,81323
K 2 = 0,00090/0,00123 = 0,72713
K 3 = 0,00090/0,00123= 0,72713
K 4 = 0,00102/0,00123 = 0,83197
K 5 = 0,00099/0,00123 = 0,80350
K 6 = 0,00094/0,00123 = 0,76323
K 7 = 0,00102/0,00123 = 0,82643
K 8 = 0,00105/0,00123 = 0,85281
K 9 = 0,00096/0,00123 = 0,77713
Adapun hasil tabel peringkat untuk setiap alternatif dapat diperoleh dari perhitungan di atas disajikan pada tabel 3. Terlihat pada tabel di atas, bahwa  3  kelompok  tani  yang  akan  mendapat prioritas pelatihan paling tinggi yakni : alternatif KT A8 pada posisi pertama dengan hasil 0,85821, alternatif KT A4 pada posisi ke dua dengan hasil 0,83197, dan alternatif KT A7 pada posisi ke tiga dengan hasil 0,82643.
Tabel 3. Tabel Hasil Perankingan Alt Si Ki RANK KT A0 0,00123 KT A1 0,00100 0,81323 4 KT A2 0,00090 0,72713 9 KT A3 0,00090 0,72784 8 KT A4 0,00102 0,83197 2 KT A5 0,00099 0,80350 5 KT A6 0,00094 0,76323 7 KT A7 0,00102 0,82643 3 KT A8 0,00105 0,85281 1 KT A9 0,00096 0,77713 6

## 4. KESIMPULAN
Melalui  perancangan  sistem  pendukung
keputusan penentuan prioritas pelatihan penggunaan  alat  pertanian  berbasis  IOT  dengan metode  ARAS  ini  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  ini  dapat  membantu  dalam  menentukan
prioritas  pelatihan  penggunaan  alat  pertanian berbasis  IOT  bagi  petani  di  daerah  Bagan Sinembah. Melalui sistem pendukung keputusan prioritas  pelatihan  yang dibangun,  dapat membantu  mempermudah  pihak  pihak  Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Labuhanbatu dalam  menentukan  prioritas  pelatihan  bagi petani.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[2] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[3] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[4] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J.
Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online].
Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[5] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 506
SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[6] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D.
Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER

## DI
DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260. [7] B.  S.  Sianturi,  V.  Sihombing,  and  I.  R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE  ELECTRE,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 247, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.684.
[8] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL
KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[9] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[10] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501. [11] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on
Internet  of  Things LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[12] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[13] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[14] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[15] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[16] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[17] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM
CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan
Komput. ,  vol.  3, no.  1,  p. 25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[18] Y. Triwibowo, “Decision Support System to  Determine  Scholarship  Recipients using  Analytical  Hierarchy  Process Method,” J.  Intell.  Decis.  Support  Syst. , vol.  4,  no.  2,  pp.  31–40,  2021,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 507
[19] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4, pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[22] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[26] M.  I.  Syahputra,  I.  Yulianti,  and  L. Sartika,  “Implementation  Of  Additive
Ratio  Assessment  (Aras)  Method  For Online Reward Driver Provision
Implementasi  Metode  Additive  Ratio Assessment  (Aras)  Untuk  Pemberian Reward  Driver  Online,” J.  Media Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 233–244,
2022.
[27] R. A. S. P. - and Pratiwi Susanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Perumahan dengan Metode ARAS (Studi Kasus  Kabupaten  Ponorogo),” J.  Sains dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  31–40,
2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[28] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch
Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[29] B.  Khairunnisa,  W.  Murniati,  S.  Hamdi, and  S.  Fadli,  “APLIKASI  PENILAIAN
KINERJA  DOSEN  MENGGUNAKAN METODE
ADDITIVE RATIO
ASSESSMENT ( ARAS ),” J-ENSITEC , vol.  8,  no.  02,  pp.  639–648,  May  2022, doi: 10.31949/jensitec.v8i02.2059.
[30] D.  Wahyuningsih,  H.  Hamidah,  A.
Anisah,  D.  Irawan,  O.  Rizan,  and  C. Kirana,  “Seleksi  Peserta  Didik  Baru Dengan Metode Additive Ratio Assessment  (ARAS),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 120–126, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1381.