Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Aplikasi Pemilihan Tanaman Hias Menggunakan Metode Weight Product Dan Smart Berbasis Web
Oky Triadi Sampurno, Agung Triyayudi * , Agus Iskandar
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 okytriadi2510@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 agusiskandar@civitas.unas.ac.id Email Koresponding : agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted 01-02-2023 ; Accepted 24-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Tanaman hias adalah tanaman dengan nilai estetika dan keindahan yang digunakan untuk mempercantik dan memperindah suasana ruangan di  rumah, taman, gedung perkantoran, halaman, hotel,  dan restoran. Ini adalah tren tanaman dedaunan yang populer, dan setiap pengikut memiliki selera yang berbeda. Tanaman hias yang umumnya sangat populer adalah agronema, anthurium, adansoni, calathea,  monstera  dan  sansevieria.  Sistem  pendukung  keputusan  diperlukan  untuk  membantu  mengidentifikasi  dan  mengetahui tanaman hias mana yang paling dibutuhkan masyarakat. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah metode Weight Product(WP) dan metode SMART. Metode WP adalah metode analis untuk pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM).  Sedangkan metode SMART adalah strategi dinamis multi-karakteristik. Strategi ini menggunakan keputusan multi-sifat untuk membantu pengambilan keputusan saat menelusuri beberapa pilihan. Semua pemimpin harus menetapkan pilihan seperti yang ditunjukkan oleh tujuan yang diungkapkan.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  suatu  sistem  untuk  mementukan  pemilihan  tanaman  hias  yang  terbaik,  Adanya perbandingan ke dua metode tersebut di harapkan bisa lebih membantu dalam pemilihan tanaman hias agar lebih tepat sasaran. Metode WP dan SMART dengan menggunakan 10 data alternatif  menunjukan bahwa kedua metode tersebut mendapatkan data yang akurat dan cocok apabila di terapkan sebagai perangkingan tanaman hias. Pada ke-2 metode tersebut memiliki skor eksekusi elektif dan hasil nilai bobot yang diterapkan pada setiap teknik.
Kata Kunci: Tanaman; WP; Perangkingan; SMART; Web

## Abstract
Ornamental plants are plants with aesthetic and aesthetic values  that are used to beautify and beautify the atmosphere of rooms in homes, gardens, office buildings, courtyards,  hotels, and restaurants. This is a popular foliage plant trend, and every follower has a different  taste.  Ornamental  plants  that  are  generally  very  popular  are  agronema,  anthurium,  adansoni,  calathea,  monstera  and sansevieria.  A  decision  support  system  is  needed  to  help  identify  and  find  out  which  ornamental  plants  are  most  needed  by  the community. The method used in this system is the Weight Product (WP) method and the SMART method. The WP method is an analytical method for multi-criteria decision making (MCDM). While the SMART method is a multi-characteristic dynamic strategy. This strategy uses multi-trait decisions to aid decision making when exploring multiple options. All leaders must make choices as indicated by the stated goals. This study produces a system to determine the selection of the best ornamental plants. The comparison of the two methods is expected to be more helpful in selecting ornamental plants to be more targeted. The WP and SMART method s using 10 alternative data show that both methods get accurate and suitable data when applied as a ranking of ornamental plants. Both of these methods have an elective execution score and the results of the weight values applied to each technique.
Keyword: Plants; WP; Ranking; SMART; Web

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  hias merupakan  berbagai  macam  jenis  tanaman  yang  mempunyai  nilai  keunggulan  tersendiri  dan  daya  tarik tersendiri  bagi  setiap pecintanya juga memiliki memiliki  nilai  keindahahn  dalam penanaman, perawatan dan finishing untuk memperindah ruangan luar dan dalam. Dengan perkembangan teknologi tanaman hias dapat menjadikan peluang bisnis yang sangat menjanjikan[1].
Dalam mengambil suatu keputusan, terkadang manusia dapat membuat keputusan yang objektif menurut manusia, terkadang  keputusan  tersebut  berpihak  pada  salah  satu  pihak,  dengan  ini,  dengan  membuat  sistem  hal  ini  dapat dihilangkan, dengan mengambil keputusan mutlak, tidak dapat  diubah melalui proses apapun, pengambilan keputusan yang pasti diperlukan karena dapat memberikan penegasan atas suatu keputusan yang diambil, dalam hal ini keputusan tanaman hias yang dilakukan customer, dengan keputusan yang pasti, pemilihan dapat dipastikan jika semua unsur cukup terpenuhi. sistem yang ada saat ini menggunakan sistem manual yaitu dengan mengumpulkan nilai  langsung dari para customer  berdasarkan  penilaian  masing-masing  customer,  dengan  sistem  manual  ini  penilaian  tetap  objektif,  dengan sistem penilaian ini dapat lebih tegas terhadap semua penilaian yang ada. Kegiatan usaha tanaman hias berkembang di berbagai daerah di Indonesia dan berperan menjadi pusat bertumbuhan ekonomi yang cukup penting. Berbagai macam keadaan jenis tumbuhan yang mempunyai nilai hias harus terlihat dari daun, bunga, akar, batang, dan aroma yang dapat membuat keindahan dan kerajinan [2].
Dalam  sebagian  besar  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  model,  menetapkan  bobot  kriteria  adalah  penting langkah yang perlu ditinjau kembali. Padahal, menentukan Bobot kriteria merupakan salah satu kunci permasalahan yang ada muncul dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Ada berbagai metode pembobotan yang dimiliki telah diusulkan dalam literatur dan diterapkan untuk memecahkan masalah yang berbeda seperti pemrograman tujuan, Analytic Hierarchy Process (AHP), skor tertimbang metode, VIKOR, TOPSIS, dll. Pembobotan ini metode diklasifikasikan dalam berbagai cara:  Kriteria langsung  metode pembobotan (penskalaan, peringkat-bobot, titik  prosedur alokasi  dan pendekatan tidak langsung  (bobot  yang  diturunkan  dari  teori  dan  matematis  model).  Dalam  praktiknya,  sulit  bahkan  untuk  satu  pun
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pengambil keputusan untuk memasok bobot relatif numerik kriteria keputusan yang berbeda. Secara alami, mendapatkan kriteria bobot dari beberapa pengambil keputusan lebih banyaksulit. Cukup sering, pembuat keputusan jauh lebih banyak nyaman hanya dengan menugaskan peringkat biasa ke kriteria berbeda yang dipertimbangkan. Dalam  beberapa kasus, bobot kriteria relatif dapat diturunkan dari kriteria peringkat yang disediakan oleh pembuat keputusan. Keputusan untuk memilih metode pembobotan yang tepat adalah sulit. Penentuan bobot subyektif didasarkan pada ahli opini, dan untuk mendapatkan penilaian subjektif, analis biasanya menyajikan pembuat keputusan satu set pertanyaan dalam prosesnya.
Namun, kriteria subyektif penentuan berat sering memakan waktu terutama ketika tidak ada kesepakatan antara keputusan pembuat masalah yang sedang dipertimbangkan. Contoh metode pembobotan subjektif adalah Analitis Analisis hierarki  (AHP),  menulis  di  subjektivitas  dalam  analisis  keputusan  dengan  banyak  kriteria;  Dia  berpendapat  bahwa penilaian adalah inti dari pengambilan keputusan manusia dan, oleh karena itu, dianggap sebagai penilaian subyektif. Jika suatu keputusan harus dibuat secara objektif, seseorang hanya harus mengadopsi pandangan "pendukung keputusan" yang harus dipercayakan oleh pembuat keputusan manusia keputusan akhir, dan bahwa setiap model tidak sempurna. Model tidak memasukkan semua faktor. Bahkan paling banyak upaya hati-hati pada pengukuran objektif akan pasti melibatkan beberapa ketidakakuratan. Penulis juga menunjukkan bahwa kita harus mengakreditasi penilaian kita sendiri sebagai wasit utama.  Dalam  pembobotan  objektif  metode,  bobot  kriteria  diturunkan  dari  informasi  dikumpulkan  di  setiap  kriteria melalui matematika model tanpa pertimbangan keputusan intervensi pembuat
Dalam membantu menentukan keputusan tanaman hias agar dapat dibudidaya adapun permasalahan yang tidak sesuai  pada  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan.  Untuk  menangani  masalah  tersebut,  dibutuhkan  kerangka  kerja  yang dapat  memberikan  keputusan  tanaman  hias  untuk  mempermudah  pembudidaya  dengan  kriteria-kriteria  yang  ada. Tujuan  dari  penelitian  ini  sebagai  solusi  untuk  pemilihan  tanaman  hias  yang  berkualitas.  Untuk  mendukung penyeleksian dalam penentuan kelayakan masyarakart dibutuhkan sistem pendukung keputusan sebagai alat pendukung praktis untuk meningkatkan pengambilan keputusan.
Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  Weight  Product  (WP)  dan  SMART  perangkingan alternatif tanaman hias. Weight Product  (WP) adalah sebuah metode analyst  keputusan untuk  pengambilan keputusan multi - kriteria (MCDM) [3] . Sedangkan metode SMART adalah prosedur dinamis multi-model yang memiliki nilai-nilai dan pembobotan untuk menilai setiap alternatif. Adanya perbandingan kedua metode tersebut bisa lebih membantu untuk pemilihan tanaman hias agar lebih tepat [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah tahapan-tahapan yang digunakan peneliti untuk memecahkan masalah pemilihan tanaman hias menggunakan metode weight product dan smart berbasis. Hasil sistematis dalam penelitian menggunakan metode kuantitatif, yaitu hasil masalah berupa nilai  numerik  dalam proses pemecahan masalah dan hasil penelitian terapan. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
a. Melakukan Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dimulai  dari  observasi,  wawancara  dan dokumentasi  pada  proyek  atau  bidang  penelitian  dengan  mengetahui  permasalahan  yang  ada,  setelah  mengetahui permasalahan  dilakukan  proses  penimbangan  dengan  menggunakan  studi  pustaka  pada  penelitian  sebelumnya  untuk menyelesaikan permasalahan dengan menerapkan langkah-langkah selanjutnya dalam data pengolahan.
b. Analisa Tahapan Penelitian
Melakukan Pengumpulan Data Analisa Tahapan Penelitian Pengembangan Sistem Pengujian
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tahapan analisis dalam penelitian dilakukan dengan melihat masalah dan membuat perbandingan dengan beberapa solusi pemecahan masalah untuk lebih mencapai hasil dalam tujuan penelitian dan menyelaraskan dengan tujuan dan hasil penelitian.
c. Pengembangan sistem
Dengan menggunakan metode Waterfall dilakukan pendekatan sistematis, mulai  dari  kebutuhan sistem melalui tahapan analisis, perancangan, pengkodean, pengujian dan pemeliharaan.
d. Pengujian
Melakukan pengujian dalam pengkodean mencari kesalahan yang telah terjadi dan akan segera memperbaiki hasil kegagalan yang terjadi.

## 2.1 Metode Weighted Product
Metode Produk Berbobot yang biasa dikenal Weighted Product  merupakan suatu metode dalam pengambilan sebuah Keputusan  meningkat  untuk  menghubungkan  nilai  dasar,  di  mana  nilai  setiap  standar  awalnya  harus  dinaikkan  ke kekuatan bobot aturan yang relevan [5] [6][7] . a. Nomalisasi atau Perbaikan bobot
Wj = 𝑊𝑗
Ʃ 𝑊𝑗 [1]
Menormalkan atau mengoreksi bobot agar dapat memberikan nilai Wj = 1, di mana j = 1,2, … … , n adalah jumlah opsi lain dan Wj adalah jumlah absolut dari nilai tertimbang
b. Menentukan Nilai Vektor S
Si =   ∏ 𝑗 = 1 𝑛 𝑋 𝑊𝑗 𝑖𝑗 𝑤𝑗 … … … … .
[2]
Tentukan  nilai  vektor  S  dengan  menduplikasi  setiap  basis  dengan  satu  lagi  perbaikan  tertimbang  atau standarisasi yang memiliki peringkat positif untuk ukuran keuntungan dan peringkat negatif untuk model pengeluaran. Dimana S adalah pilihan model, nilai x adalah pilihan dan n adalah jumlah pilihan.
c. Menentukan Nilai Vektor V
𝑉𝑖 = ∏ 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑤𝑗 𝑖𝑗 ∏ 𝑗=1 𝑛 ( 𝑋 𝑊 𝑗 ) 𝑤𝑗 [3]
Menentukan sebuah nlai vektor V dimana vektor V merupakan keputusan elektif yang akan digunakan untuk menentukan posisi setiap jumlah nilai vektor S terhadap vektor absolut dari total S.

## 2.2. Metode SMART
SMART menggunakan model linier aditif untuk menentukan nilai dari satu sama lain pilihan. SMART adalah strategi dinamis yang dapat beradaptasi. SMART lebih umum digunakan karena hanya menanggapi keinginan dari keputusan dan  menganalisis  tanggapan.  Analisis  yang  disertakan  sangat  mudah,  sehingga  teknik  ini  memberikan  tingkat pemahaman yang lebih tinggi tentang masalah tersebut dan dapat di terima oleh pengambilan keputusan[8][9].
Pembobotan  SMART  menggunakan  skala  di  suatu  tempat  di  kisaran  0  dan  1,  jadi  memudahkan  dalam menghitung dan membandingkan nilai dari setiap alternatif.
Model yang digunakan dalam SMART:
𝑈(𝑎 𝑖 ) ∑ 𝑚 𝑗 = 1 𝑊𝑗 𝑈𝑖(𝑎 𝑖 ), 𝑖 = 1,2, … . . 𝑚 [4]
Keterangan: Wj = Nilai bobot untuk kriteria j dan kriteria k U(ai) = nilai utility untuk nilai kriteria i relative terhadap kriteria i Teknik SMART a.   Langkah 1:Tentukan jumlah kriteria
b.  Langkah 2:Default  sistem  ke 1 yang skalanya dari  0 hingga 100 berdasarkan prioritas yang anda masukkan dan melakukan normalisasi.
Sesuai dengan kebutuhan yang telah diinput maka standardisasi selesai. Standarisasi = (I) Keterangan:  Wj  : Kriteria bobot wj: Jumlah bobot Data: Wj = Bobot semua kriteria ∑wj  = Jumlah bobot semua kriteria c.   Langkah 3: masing-masing beri nilai pada kriteria alternatif. d.   Langkah 4: hitung nilai utility pada setiap kriteria
Ui(ai) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡) 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) %
[5]
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Keterangan: U i (a i )  = nilai utility untuk kriteria 1 dan kriteria i 𝐶𝑚𝑎𝑥 = nilai maksimal pada kriteria 𝐶𝑚𝑖𝑛 = nilai minimum pada kriteria 𝐶𝑜𝑢𝑡 i = nilai kriteria ke-1 e.   Langkah 5: menghitung nilai akhir.
𝑈 𝑖 (𝑎 𝑖 = ∑ 𝑊𝑗 𝑈𝑖(𝑎𝑖),        (𝑖𝑖𝑖) 𝑚 𝑗=1
[6]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Pengujian Tanaman
Pada pengujian ini penulis berhasil menginput 10 sample data tanaman hias. Terdapat ada 8 kriteria dengan bobot 100 untuk nilai tertinggi dan 20 untuk nilai bobot terendah. Berikut ini adalah table data warga yang sudah di input.
Tabel 1. Data Tanaman No Nama 1 Anthurium Plowmani 2 Calathea Black Lipstick 3 Ficus Elastica 4 Sansevieria Trifasciata 5 Monstera Deliciosa 6 Peperomia Puteolata 7 Homalomena Emerald Gem 8 Philodendron Selloum 9 Alocasia Amazonica 10 Monstera Adansonii
Berdasarkan 10 data yang sudah di ambil yang akan di perhitungkan WP dan SMART
Tabel 2. Bobot Kriteria Keindahan Keindahan Bobot Sangat Indah 100 Indah 80 Sedang 60 Buruk 40 Sangat Buruk 20
Pada tabel 2 menunjukan kriteria keindahan dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan nilai bobot terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Tabel 3. Bobot Kriteria Umur Tanaman Umur Tanaman Bobot >8 bulan 100 6 – 8 bulan 80 4 – 6 bulan 60 2 – 4 bulan 40 <2 bulan 20
Pada tabel 3 menunjukan kriteria umur tanaman dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Tabel 4. Bobot Kriteria Ukuran Tanaman Ukuran Tanaman Bobot >8 bulan 100 6 – 8 bulan 80 4 – 6 bulan 60 2 – 4 bulan 40 <2 bulan 20
Pada tabel 4 terdapat sebuah kriteria ukuran tanaman dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 5. Bobot kriteria Harga Tanaman Harga Tanaman Bobot 50.000 – 100.000 100 100.000 – 200.000 80 200.000 – 300.000 60 300.000 – 400.000 40 400.000 – 500.000 20
Pada tabel 5 terdapat sebuah kriteria harga tanaman dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Tabel 6. Bobot kriteria Perawatan Perawatan Bobot Sangat Mudah 100 Sedikit Mudah 80 Sedang 60 Cukup Sulit 40 Sangat Sulit 20
Pada tabel 6 terdapat sebuah kriteria perawatan dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Tabel 7. Bobot kriteria bentuk daun Bentuk Daun Bobot Berdaun Unik 100 Berdaun Oval 80 Berdaun Lebar 60 Berdaun Gelombang 40 Berdaun Panjang 20
Pada tabel 7 terdapat sebuah kriteria bentuk daun dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.
Tabel 8. Bobot kriteria trend Trend Bobot Sangat Terkenal 100 Cukup Terkenal 80 Sedang 60 Sedikit Terkenal 40 Tidak Terkenal 20
Pada  tabel  8  terdapat  sebuah  kriteria  trend  dengan  bobot  10%  dan  5  sub  kriteria  dengan  nilai  terbesar  100  dan  yang terkecil yaitu 20.
Tabel 9. Bobot kriteria fungsi Fungsi Bobot Sangat Berfungsi 100 Cukup Berfungsi 80 Sedang 60 Sedikit Berfungsi 40 Tidak Berfungsi 20
Pada tabel  9 terdapat  sebuah kriteria fungsi dengan bobot  10% dan 5 sub kriteria dengan nilai terbesar 100 dan yang terkecil yaitu 20.

## 3.2 Tabel Perhitungan WP
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2. Rating WP
Dalam table ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%,20%,10%,10%,10%,10%,10%,10%.  Dari  presentase  bobotnya  dapat  di  ketahui  bahwa  bobot  ini  di  hasilkan  dari hasil wawancara antara penulisan dan pemilik toko tanaman tersebut.
Tabel 10. Hasil Perangkingan nilai dengan metode WP Alternatif Hasil Rangking 8 0,115 1 1 0,113 2 10 0,107 3 2 0,106 4 9 0,103 5 4 0,098 6 3 0,093 7 6 0,092 8 7 0,092 9 5 0,083 10
Dalam  table  ini  hasil  perangkingan  nilai  dari  seluruh  alternatif  ada  beberapa  alternatif  yang  mempunyai  nilai preferensi  yang  seirama  sehingga  mendapatkan  sebuah  nilai  rangking  yang  sama.  Dengan  hasil  perhitungan  yang  di lakukan dengan manual serta hasil yang di dapatkan oleh aplikasi mendapatkan nilai yang sama, sehingga penulis dapat membuat bahwa algoritma ini telah berhasil di terapkan.

## 3.3 Tabel Perhitungan SMART
Gambar 3. Penentuan Batas Min dan Max
Dalam table ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%,20%,10%,10%,10%,10%,10%,10%.  Dari  presentase  bobotnya  dapat  di  ketahui  bahwa  bobot  ini  di  hasilkan  dari hasil wawancara antara penulisan dan pemilik toko tanaman tersebut [10].
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4. Nilai preferensi metode SMART
Pada proses perhitungan yang telah usai, nilai preferensi ini selajutnya melakukan perhitungan relative yang nanti nya  akan  di  pergunakan  untuk  menentukan  rangking  tiap  alternatif.  Tabel  selanjutnya  mempersembahkan  hasil perhitungan dan perangkingan nilai preferensi relative seluruh alternatif [11].
Tabel 11. Perangkingan dengan metode SMART Alternatif Nilai Rangking 7 0.783 1 4 0.742 2 2 0.6 3 1 0.575 4 8 0.567 5 10 0.475 6 5 0.458 7 9 0.442 8 6 0.267 9 3 0.217 10
Dari hasil tabel di atas rangking nilai preferensi  pada  setiap alternatif, ada sejumlah alternatif mempunyai nilai preferensi  yang  sesuai  sehingga  mendapatkan  nilai  rangking  yang  sesuai.  Komparasi  antara  hasil  perhitungan  yang dilakukan dengan manual serta hasil yang di dapatkan oleh aplikasi  mendapatkan nilai yang sama, sehingga penulis dapat membuat kesimpulan bahwa algoritma ini telah berhasil di terapkan[12][13].

## 3.4 Perbandingan Metode WP dan SMART
Membedah tingkat kewajaran informasi dari kedua teknik tersebut. Persamaan yang digunakan adalah:

## 𝑇𝑘𝑖 = 100  − 𝑥𝑖/(𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐹𝑀𝐴𝐷𝑀(100%))
Fase  yang  paling  penting  dalam  perhitungan  adalah  memasukkan  setiap  informasi  dan  kesenjangan  dengan kuantitas setiap data elektif
𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑊𝑃 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟)
(𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎) = 1,002 100 =  0,01002 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟) (𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎) = 4,951 100 =  0,04951
Selain itu, untuk mendapatkan tingkat kesamaan informasi dengan hasil yang menyertainya dapat diperoleh seperti berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = 100  − 0,01002 100 =  99.99%
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑊𝑃 = 100  − 0,04951
100 =  99,95%
Setelah dapat hasil estimasi tingkat kewajaran informasi, cenderung dianggap bahwa metode WP lebih disarankan dalam menentukan pemilihan tanaman hias daripada menggunakan strategi SMART, mengingat hasil yang didapat adalah 99,99% dengan menggunakan teknik SMART hasil yang didapat adalah 99,95% [14] [15].

## 3.5 Implementasi Sistem
Pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  pembuatan  database  dan  menentukan  pemilihan  tanaman  hias  yang  terbaik. Dibawah ini adalah hasil implementasi dari beberapa bagian inti dari proses berjalannya aplikasi [16].
a. Tampilan Login
Pada  menu  tampilan login  ini  menampilkan langkah  awal  untuk  mengakses  kedalam  menu  utama.  Yang  dapat mengakses ada 2 aktor yaitu admin dan pengguna[17].
Gambar 5. Tampilan Login.
b. Tampilan Menu Home
Pada tampilan home ini menampilkan halaman dashboard jumlah admin, pengguna, bunga, dan penilaian.
Gambar 6. Tampilan Menu Home
c. Tampilan Menu Pengguna
Menu pengguna ini terdapat profile yang dapat mengubah email, nomor telfon, username dan password agar user mengganti dengan yang diinginkan.

## Gambar 7. Tampilan Menu Pengguna
d. Tampilan Menu Penilaian
Menu penilaian ini adalah menu dari proses awal penginputan kritieria – kriteria yang akan di masukan untuk pemilhan tanaman hias Terdapat 8 kriteria termasuk bobot – bobot sebagai penilian tanaman hias [18].
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 8. Tampilan Menu Penilaian
e. Tampilan Menu Analisa
Menu  Analisa  ini  adalah  menu  untuk  penginputan  sub  kriteria  tanaman  yang  di  tentukan  oleh  pihak  penguji berdasarkan survey yang dilakukan oleh pengguna setempat.
Gambar 9. Tampilan Menu Analisa
f. Tampilan Menu Perhitungan WP
Menu perhitungan WP adalah langkah – langkah proses perhitungan nilai kriteria dan bobot. Dimulai dari beberapa tahapan  yaitu  matriks  awal.  Hitung  nilai  vektor  S,  hitung  nilai  vektor  V,  dan  gunakan  hasil  peringkat  tertinggi  dan Terendah untuk membuat keputusan
g. Tampilan Menu Pehitungan SMART
Perhitungan  pada  Pembobotan  yang  luar  biasa  melibatkan  skala  di  suatu  tempat  dalam  lingkup  0  dan  1,  jadi mendapatkan nilai hasil dari setiap kriteria.
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 11. Tampilan Menu Perhitungan SMART
h. Tampilan Menu Hasil Perbandingan
Tampilan  Menu  Hasil  Perbandingan  menampilkan  hasil  perbandingan  dari  2  metode  yang  dibandingkan  yaitu WP(Weight Product) dan SMART [19] [20] .

## Gambar 8. Tampilan Menu Hasil Perbandingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  Perbandingan  metode  WP  dan  SMART  dengan  menggunakan  10  data  alternatif, menunjukan  bahwa  kedua  metode  tersebut  mendapatkan  data  yang  akurat  dan  cocok  apabila  diterapkan  sebagai perangkingan tanaman hias. Pada peringkat pertama didapat oleh Monstera Deliciosa dengan mendapat  nilai tertinggi terhadap ke 2 metode, terjadi nya persamaan peringkat terhadap 2 metode di sebabkan dengan skor eksekusi elektif, dan nilai bobot model yang diterapkan pada setiap metode. Namun Penulis  menyarankan  menggunakan metode  WP  untuk menentukan  perangkingan,  karna  hasil presentase  Metode  WP  lebih  tinggi  ialah  99,99%  sedangkan SMART ialah 99,95%.

## REFERENCES
[1] M. Ramli, “Hias Berbasis Web,” 2021.
[2] M. Forest and A. Kecamatan, “Tingkat Kepuasan Konsumen terhadap Tanaman Hias di Bursa dan Pelelangan Level of Consumer Satisfaction with Ornamental Plants Stocked and Auction of Menggung Forest Art 2 Tawangmangu,” vol. 1, no. June, pp. 1–9, 2022.
[3] D. Diana and I. Seprina, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product Method (WPM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, p. 370, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.
[4] H. Di Kesuma, R. Yanto,  ul Hamidani, P. Studi Sistem Informasi, and S. Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau, “Penerapan Metode SMART dan ISO 9126 dalam Pemilihan Penerima Bantuan Langsung Tunai Application of the SMART Method and ISO 9126 in the Selection of Cash Transfer Beneficiaries,” Cogito Smart J. |, vol. 8, no. 1, pp. 147–160, 2022.
[5] N. Destria, “Sistem Pendukung Keputusan Perusahaan yang Berprestasi dalam Sektor Indutri dengan Metode Weighted Product,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 1–11, 2021, doi: 10.52005/jursistekni.v3i2.88.
[6] I. Ramadhani, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Weighted Product pada Manajemen Bimbingan Konseling SMA Negeri  1  Rejoso  berpedoman  pada  data  Pedoman  Penilaian  Kepribadian  Siswa  mengenai  nilai-nilai  pada  tiap-tiap  poin pelanggaran yang dilakukan oleh siswa . Dari,” vol. 6, no. 1, pp. 105–118, 2021.
[7] R. Nugraha, G. Abdillah, and R. Ilyas, “Kabupaten Cianjur Menggunakan Metode Analytic,” pp. 37–42, 2018.
[8] B. T. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga
Hal 230−240 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Masyarakat Terdampak COVID-19,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 170, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[9] Z. Azhar, “Penentuan Penempatan Karyawan Baru Di Pdam Kisaran Dengan Metode SMART,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 179–184, 2018, [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi/article/view/46.
[10]  A.  A.  Muin,  “Perbandingan  Metode  Saw  Dan  Metode  Smart  Dalam  Pemilihan  Kuliner  Khas  Kalimantan  Selatan  Terbaik,” Technol. J. Ilm., vol. 11, no. 4, p. 206, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i4.3641.
[11]  Faizal,  F.  A.  Styaningsih,  and  M.  Diponegoro,  “Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  Metode  SMART  untuk Merangking Kemiskinan dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan PKH,” J. Coding Sist. Komput. Untan, vol. 05, no. 2, pp. 13–24, 2017.
[12]  E. B. Sambani and F. Nugraha, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Status Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap Menggunakan Metode SMART keputusan yaitu metode Simple Multi Attribut Rating Tachnique ( SMART ) yang Metode System Development Life Cycle ( SDLC ). Sistem penujnan,” J. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 116–123, 2018.
[13]  H. Priatna, J. Mulyana, and Dedih, “Perbandingan Metode Smart Dan Simple Additive Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web,” UNSIKA Syntax J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 53–85, 2016.
[14]  Y. Yusuf and L. Bachtiar, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam Penilaian Kinerja Tenaga Kontrak,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 37, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4421.
[15]  M. Rasyid, M. S. Martaleli Bettiza S.Si, and S. S. S.kom, “Analisa Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan  Metode  Simple  Multi Atribute  Rating Technique (SMART) Dalam  Pemberian  Beasiswa  (Studi  Kasus  Pemerintah Kota Batam),” pp. 1–14, 2017.
[16]  S. Wijayanti, “Weighted Product ( Wp ) Berbasis Web,” vol. 6, no. 2, pp. 70–77, 2020.
[17]  E. Ningsih, Dedih, and Supriyadi, “Usaha Makanan Yang Tepat Menggunakan Weighted Product (WP) Berbasis Web,”  Ilk. J. Ilm., vol. 9, no. 3, pp. 244–254, 2017.
[18]  R.  Setiadi,  C.  Suhery,  and  R.  Hidayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  PemilihanPemenang  Dalam  Pelelangan Pengadaan  AsetJalan  Dan  Jembatan  Menggunakan  MetodeWeighted  Product  (Wp)  Berbasis  Web,”  Portal  J.  Ilm.  Univ. Tanjungpura, vol. 07, no. 3, pp. 144–154, 2019.
[19]  J. F. Eka and D. Priharsari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Persediaan Bahan Produksi dengan menggunakan Metode Weighted Product berbasis Android ( Studi Kasus : Burger Moe ),” vol. 6, no. 8, pp. 4017–4024, 2022.
[20]  Gunawan  and A.  P.  Nugroho,  “Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode Weighted  Product  dan  Simple  Additive Weighting  (Studi  Kasus :  Pemilihan  Media  Cetak  sebagai  Sarana  Promosi  di  Balikpapan),”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan
Multimed., pp. 19–24, 2018, [Online]. Available:
http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/download/1972/1781.