## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Kredit dengan Fuzzy Multi-Atribute Decision Making Menggunakan Weighted Product (WP)
Yani Nuraeni 1,* , Nuke L Chusna 2 , Mohammad Imam Shalahudin 3 , Allan D Alexander 4
1 Komputerisasi Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta Timur, Indonesia
3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
4 Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* buyani75@gmail.com, 2 nukelchusna@unkris.ac.id, 3 imamshalahudin@gmail.com, 4 allan@ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: buyani75@gmail.com Submitted 12-10-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Saat ini, permintaan kredit melalui Bank ataupun Koperasi meningkat dengan sangat pesat. Tidak hanya kalangan menengah ke bawah saja namun semua kalangan. Mekanisme pengambilan keputusan pemberian kredit kepada nasabah terkadang membutuhkan waktu hingga dua sampai tiga hari untuk menentukan siapa yang akan diberikan kredit terlebih dahulu, penyebabnya adalah proses perhitungan untuk tiap kriteria yang dikerjakan secara manual. Sistem Pendukung Keputusan dirasa merupakan sebuah sistem informasi yang interaktif untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi tersktruktur ataupun situasi yang tidak terstruktur. Salah satu model dalam sistem pendukung  keputusan  adalah Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (FMADM)  yang  memiliki  beberapa  metode  untuk  memecahkan masalah, salah satu diantaranya adalah metode Weighted Product (WP). Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem penunjang keputusan dalam  pemilihan  penerima  kredit  menggunakan  metode  WP.  Hasil  penelitian  ini  berupa  sistem  yang  dapat  menghitung  perangkingan layaknya perhitungan manual. Hasil uji fungsionalitas sitem juga memberikan nilai 100% sesuai dengan kebutuhan.
Kata Kunci: SPK, Kredit; FMADM; Weight Product; WP

## Abstract
Currently, the demand for credit through banks or cooperatives is increasing very rapidly. Not only the lower middle class but all circles. The decision-making mechanism for providing credit to customers sometimes takes up to two to three days to determine who will be given credit first, the reason being that the calculation process for each criterion is done manually. Decision Support System is considered an interactive information system to assist decision making in semi-structured or unstructured situations. One of the models in the decision support system is Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) which has several methods to solve problems, one of which is the Weighted Product (WP) method. This research produces a decision support system in selecting credit recipients using the WP method. The results of this study are a system that can calculate rankings like manual calculations. The results of the system functionality test also give a value of 100% according to needs.
Keywords : DSS; Credit; FMADM; Weight Product; WP

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini permintaan kredit melalui Bank ataupun Koperasi meningkat dengan sangat pesat. Kredit bukan hanya digunakan oleh masyarakat golongan menengah ke bawah saja namun digunakan juga oleh semua lapisan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan atau keberlangsungan usaha mereka [1]. Mekanisme pengambilan keputusan pemberian kredit kepada nasabah terkadang  membutuhkan  waktu  hingga dua  sampai  tiga  hari  untuk  menentukan  siapa  yang  akan diberikan kredit  terlebih dahulu. Hal ini disebabkan karena proses perhitungan untuk tiap kriteria yang dikerjakan secara manual dan diputuskan pada rapat penentuan siapa yang diutamakan untuk menerima kredit. Selain itu beberapa faktor juga harus dipertimbangkan ketika mengambil keputusan dalam pemberian kredit kepada nasabah agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan. Kesalahan  dalam  menentukan  nasabah  penerima  kredit  berakibat  risiko  kredit,  dalam  hal  ini  tidak  lancarnya  dalam pembayaran nasabah sehingga merugikan perusahaan  [2]. Analis terhadap calon nasabah  perlu dilakukan, sehingga dapat dilakukan  pengambilan  keputusan  secara  tepat  [3].  Berdasarkan  hal-hal  tersebut,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  guna membantu kreditur untuk menentukan siapa yang akan diberikan kredit.
Melihat perkembangan teknologi saat ini, Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) dapat digunakan dalam  menentukan  kelayakan  terhadap  nasabah  yang  layak  menerima  kredit  atau  tidak.  Pada  dasarnya  pengambilan keputusan  bertujuan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  secara  sistematis  yang  digunakan  dalam penyelesaian  masalah  [4].  Sedangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi terstruktur dengan cara memberi  informasi  atau  usulan  yang  menuju  pada  suatu  keputusan  tertentu  [5].  Sistem  Pendukung  Keputusan  dirasa merupakan sebuah sistem informasi yang interaktif untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi tersktruktur ataupun situasi yang tidak terstruktur [6]. Atau dengan kata lain Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang membantu dalam pengambilan keputusan [7][8] .
Sampai saat ini perkembangan metode yang dapat diterapkan pada sistem pengambilan keputusan sangat pesat, mulai dari  metode  yang  sederhana  seperti  WSM,  MOORA,  SMART,  sampai  ke  metode  yang  kompleks  misalnya  Fuzzy Tsumakoto, Promethee II, dan EXPROM II [9]. Salah satu model dalam sistem pendukung keputusan adalah Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (FMADM) yang memiliki beberapa metode untuk memecahkan masalah, salah satu diantaranya
adalah metode Weighted Product (WP). Metode Weighted Product (WP) merupakan metode yang menggunakan perkalian untuk  menghubungkan  rating  atribut,  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan [10]. Beberapa penerapan metode WP dalam pendukung keputusan antara lain sistem pendukung keputusan pemilihan handphone [11], sistem pendukung keputusan pemilihan pemasok alat musik [12], sistem pendukung keputusan penentuan penerimaan karyawan [13], sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik [14], dan sistem pendukung keputusan kenaikan jabatan Pegawai Negeri Sipil (PNS) [15].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  pencarian  alternatif  penerima  kredit  terbaik  berdasarkan  bobot  tiap kriteria-kriteria yang telah detentukan dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Sebagai metode penyelesaian masalah, proses seleksi dilakukan dengan menggunakan metode WP yang akan memberikan urutan alternatif calon nasabah yang diberikan kredit. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif  yang  dimaksudkan  yaitu  calon  nasabah  yang  akan  menerima  kredit  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan kegiatan penelitian yang dilakukan secara terencana, teratur, dan sistematis untuk mencapai tujuan tertentu [16]. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yang mengacu pada tahapan metode pengembangan sistem waterfall . Model waterfall menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara terurut atau sekuensial yang dimulai dari  tahap  analisis,  desain,  pengodean,  pengujian,  dan  tahap  pendukung  [17].  Tahapan  penelitian  dalam  pengembangan sistem penunjang keputusan ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, tahapan penelitian yang dilakukan diantaranya:
1) Analisis: Merupakan tahapan identifikasi masalah dan analisa penyelesaian permasalahan yang ada [18]. Pada tahap ini dimulai  dari  memahami  konteks  alur  bisnis  dari  aplikasi,  mendefinisikan  luarannya,  fitur  dan  fungsi  yang  ada  pada aplikasi, serta tahapan pengembangan aplikasi yang akan dicapai [19]. Pada tahap ini juga akan dianalisa penyelesaian permasalahan dengan metode Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) menggunakan Weihgt Product (WP) .
2) Desain:  Fokus  dari  tahapan  ini  adalah  merancang  aplikasi  secara  sederhana  agar  mempermudah  pada  tahapan selanjutnya yaitu pengkodean [20]. Pada penelitian ini tools untuk perancangan yaitu menggunakan use case diagram . Use case diagram merupakan pemodelan untuk prilaku sistem informasi yang akan dibuat [21].
3) Pengkodean: Coding atau  pembuatan  kode-kode  program  untuk  menerjemahkan  perancangan  dalam  bahasa pemrograman yang dikenali oleh mesin (komputer) [22]. Pengkodean hasil terjemahan dari desain yang dibangun dan berdasarkan analisa kebutuhan sistem. Dalam penelitian ini, pengkodean dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Prepocessor yang biasanya disingkat dengan PHP. Text editor untuk bahasa pemrograman PHP digunakan Sublime Text 3. Sedangkan database sebagai penyimpanan datanya menggunakan MySQL.
4) Pengujian: Sistem yang telah dibuat haruslah dilakukan pengujian untuk memastikan berfungsi dengan baik dan juga dapat  menemukan  bug  jika  dijalankan  ( running  application )  [23].  Penelitian  ini  menggunakan pengujian  black-box testing ,  dimana  akan  dilakukan  pengujian  sistem  berdasarkan  pada  detail  dari  sistem  yang  dihasilkan  dilihat  dari tampilan aplikasi, fungsi-fungsi sistem serta kesesuaiannya dengan apa yang dibutuhkan pengguna [24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis
Pada  tahapan  analisis  diawali  dengan  menganalisis  atau  mengidentifikasi  masalah.  Permasalaha  utama  yang  akan diselesaikan adalah bagaimana dapat menetukan penerima kredit yang sesuai dengan kriteria sehingga mengurangi risiko kredit.  Maka,  penelitian  ini  berfokus  pada  penentuan  nasabah  penerima  kredit.  Selanjutnya  permasalahan  tersebut  akan diselesaikan  dengan  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukug  keputusan  yang  akan  dikembangkan dengan metode Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) menggunakan Weihgt Product (WP) . Prosedur metode WP adalah sebagai berikut:
Analisis Desain Pengujian Pengkodean
1. Menentukan nilai alternatif, pada  penelitian ini nilai alternatif akan diisi oleh data nasabah yang mengajukan kredit. Rincian nilai alternatif dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Alternatif No Kode Alternatif 1 R1 Nining Yulianingsih 2 R2 Arfan Kurnia 3 R3 Hadi Kurniawan 4 R4 Oktansyah Syarif
2. Menentukan kriteria dan poin bobot tiap kriteria. Tabel kriteria beserta bobot dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Kriteria dan Bobot No Kode Kriteria Jenis Bobot 1 C1 Capital Benefit 3 2 C2 Collateral-Agunan Benefit 4 3 C3 Capacity-Pendapatan Benefit 4 4 C4 Condition-Kondisi Benefit 3 5 C5 Character-Karakter Benefit 4
3. Memberikan  nilai  kriteria  untuk  tiap  alternatif  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  perhitungan,  tabel  daftar  nilai alternatif dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Nilai Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 R1 2 1 1 1 1 R2 2 4 2 4 4 R3 2 5 5 3 5 R4 2 2 4 3 3
4. Penentuan nilai bobot (W) yang merupakan bobot dari semua kriteria yang akan dijadikan perhitungan, dengan rumus:
 = j j j W W W (1)
Hasil perhitungan nilai Wj dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai Wj Kriteria Wj Wj Ternormalisasi C1 0.167 0.167 C2 0.222 0.222 C3 0.222 0.222 C4 0.167 0.167 C5 0.222 0.222 5. Penentuan nilai bobot (S) yang merupakan hasil normalisasi dari setiap alternatif, dengan rumus:
 = = n j Wj ij i X S 1 (2)
Hasil perhitungan nilai Si dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Si Alternatif C1^Wj C2^Wj C3^Wj C4^Wj C5^Wj Si R1 1.1225 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.1225 R2 1.1225 1.3608 1.1665 1.2599 1.3608 3.0549 R3 1.1225 1.4300 1.4300 1.2009 1.4300 3.9416 R4 1.1225 1.1665 1.3608 1.2009 1.2765 2.7315
6. Penentuan nilai bobot (V) yang merupakan hasil prevensi dari alternatif, dengan rumus:
   =  = = = i i i j n j Wj ij n j Wj ij i S S V W X X V atau 1 1 (3)
Hasil perhitungan nilai Vi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Nilai Vi Alternatif Nama Alternatif Vi Urutan/Ranking R1 Nining Yulianingsih 0.1034 4 R2 Arfan Kurnia 0.2815 2 R3 Hadi Kurniawan 0.3633 1 R4 Oktansyah Syarif 0.2517 3
Hasil dari perhitungan manual dalam menentukan rangking nasabah penerima kredit, maka didapatkan bahwa alternatif R3 yang memiliki nilai (Vi) paling besar.

## 3.2 Desain
Tahap desain merupakan tahapan pemodelan sistem komputer yang akan dibangun. Pada tahap desain, peneliti menggunakan salah satu diagram Unified Modelling Language (UML) yaitu Use Case Diagram . Rancangan Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penerima Kredit dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penerima Kredit

## 3.3 Pengkodean
Tahap pengkodean atau tahap pengembangan sistem dilakukan dengan menggunakan Bahasa PHP dengan bantuan editor Visual Studio Code dan database MySQL. Pada tahap ini, peneliti membangun sistem sesuai dengan kebutuhan fungsional pada Use Case Diagram . Sistem yang dibangun akan digunakan oleh 2 pengguna yaitu account officer dan head unit. Gambar 3 akan menampilkan tampilan utama sistem setelah user berhasil login ke dalam sistem.
Pada tampilan halaman utama sistem, user akan melihat grafik perangkingan yang terakhir dihitung. Selanjutnya, user dapat  memilih  beberapa  pilihan  menu,  antara  lain  Kelola  data  nasabah,  Kelola  pengajuan,  dan  melihat  perangkingan. Halaman aplikasi pengajuan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Halaman Aplikasi Pengajuan
Setelah data pengajuan diinputkan, Langkah selanjutnya adalah mengisi nilai kriteria dari tiap alternatif nasabah yang mengajukan kredit. Halaman penilaian nasabah dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Halaman Penilaian Nasabah
Proses terakhir sistem adalah menentukan perangkingan nasabah berdasarkan penilaian yang sudah diinputkan. Halaman urutan atau perangkingan nasabah penerima kredit dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari hasil yang ditampilkan sistem, terlihat bahwa Hadi Kurniawan berada di posisi urutan pertama perangkingan, hasil ini sesuai dengan hasil analisa menggunakan perhitungan manual.

## 3.4 Pengujian
Sebelum Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Kredit ini digunakan, tahapan selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap sistem. Sistem diuji menggunakan pengujian black box testing. Pengujian black box ini akan menguji sistem  dari  sisi  fungsionalitasnya  atau  kegunaan  sistem.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  uji  input  dan  output  dari  sistem. Terdapat 10 butir pertanyaan terkait uji fungsionalitas dari sistem ini yang diujikan kepada 3 responden bidang IT. Hasil dari pengujian fungsionalitas sistem menggunakan black box testing ini sebesar 100% sistem menghasilkan input dan output yang sesuai dengan kebutuhan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  sistem  penunjang  keputusan  dalam  pemilihan  penerima  kredit.  Sistem  yang dikembangkan menggunakan metode Weighted Product (WP) dalam perhitungan atau penentuan rangking penerima kredit. Sistem  ini  memiliki  beberapa  fitur  seperti  Kelola  data  nasabah,  Kelola  aplikasi  pengajuan,  Kelola  penilaian  kriteria,  dan perangkingan.  Hasil  perhitungan  manual  dalam  penerapan  WP  sama  dengan  nilai  hasil  perhitungan  sistem  yang dikembangkan, karena sistem bekerja sesuai dengan urutan metode WP yaitu menentukan nilai (Wj), lalu menentukan nilai (Si), dan menentukan nilai bobo (Vi). Sistem penunjang keputusan dalam pemilihan penerima kredit ini juga sudah diuji menggunakan pengujian fungsionalitas black box dengan hasil 100% sistem sudah sesuai dengan kebutuhan.

## REFERENCES
[1] P. Hasan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Kredit Usaha Pada PT. Bank BPR PMM,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 77–88, 2018.
[2] R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[3] M.  Hasan,  “Prediksi  Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Kredit  Bank  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis  Forward Selection,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 317–324, 2017.
[4] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[5] L. Lisnawaty, F. Dina, and D. O. Sihombing, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Tenaga Kerja di Kota Pontianak Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 201–208, 2018.
[6] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[7] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 14, 2020.
[8] Y. Fernando and S. Fernanda, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dana Bantuan Operasional Sekolah Pada Siswa SMA N 1 Sidomulyo Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Web,” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 29, 2017.
[9] M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and R. Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 97– 102, 2018.
[10]  A.  S.  Purnomo  and  A.  F.  Rozi,  “Comparative  Analysis  Uses  Weighted  Product  (WP)  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Methods in the Best Graduation Selection System,” Sebatik , vol. 23, no. 1, pp. 44–52, 2019.
[11]  M. Katoningati, R. I. Salsabila, and A. P. Widyassari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Handphone Dengan Menggunakan Metode Weight Product,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 24–34, 2021.
[12]  M. Fauzi, “Penerapan Metode Weight Product Untuk Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Pemasok Alat Musik Pada Studio Musik Enterprise,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 98–104, 2018.
[13]  E. Ermin, S. Sunardi, and A. Fadlil, “Penerapan Metode Weight Product Pada Penentuan Penerimaan Karyawan,” CYBERNETICS , vol. 4, no. 01, pp. 9–18, 2020.
[14]  D.  Dona,  K.  Yasdomi,  and  U.  Utami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Weight  Product (WP) (Studi Kasus: Universitas Pasir Pengaraian),” Riau J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 129–143, 2018.
[15]  M.  Irsan,  “Implementasi  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  Menggunakan Metode Weight Product Pada Bagian Protokol Dan Dokumentasi Setda Kota Depok,” Fakt. Exacta , vol. 11, no. 1, pp. 17–23, 2018.
[16]  I. Ahmad et al. , “Using Fuzzy K-Nearest Neighbor for Predicting University Students Graduation In Teknokrat,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, pp. 47–52, 2018.
[17]  G.  W.  Sasmito,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Pada  Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Industri  Kabupaten  Tegal,” J.  Inform. Pengemb. IT(JPIT) , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[18]  M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 1, 2018.
[19]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format , vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[20]  N. Nugroho, N. Handayani, R. Destriana, and T. Ernawati, “Impelemnetation of Certainty Factor in an Expert System for Diagnosing Oral Cancer,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 80–86, 2021.
[21]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada
Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[22]  Y.  Rahmanto,  J.  Alfian,  and  R.  I.  Borman,  “Penerapan  Algoritma  Sequential  Search  pada  Aplikasi  Kamus  Bahasa  Ilmiah Tumbuhan,” J. Buana Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 21–30, 2021.
[23]  A. E. Kumala, R. I. Borman, and P. Prasetyawan, “Sistem Informasi Monitoring Perkembangan Sapi Di Lokasi Uji Performance (Studi Kasus : Dinas Peternakan Dan Kesehatan Hewan Provinsi Lampung),” J. Tekno Kompak , vol. 12, no. 1, p. 5, 2018.
[24]  A. Herdiansah, R. I. Borman, and S. Maylinda, “Sistem Informasi Monitoring dan Reporting Quality Control Proses Laminating Berbasis Web Framework Laravel,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 2, pp. 13–24, 2021.