DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  PENENTUAN  JENIS TANAMAN HIAS DI TAMAN KOTA
Luki Hernando 1* , Yopy Mardiansyah 2
1 Teknik Komputer , Institut Teknologi Batam
2 Teknik Industri, Intitut Teknologi Batam email: * luki@iteba.ac.id
Teknik Komputut Teknoi Batam email : luki.hernando04@gmail.com
Abstract: Currently  in almost every city around the world that loves flowers, including orna- mental plants,. All cities are aggressively arranging their landscaping to compensate for motor- ized vehicle pollution or the arrangement of city parks planted with decorative gardens with the aim of greening the city. Sometimes there are problems in making decisions to determine suita- ble and good ornamental plants for planting in the city, in a decision that takes a long time. De- termination of the types of ornamental plants to be planted through several factors such as leaf shape, color, stems and branches, roots and soil. On these issues, the authors conducted research on the determination of ornamental plants for city parks in the form of a decision support system application using the Analytical Hoerarchy Process (AHP) method.
Keywords: analytical hoerarchy process (AHP); decision n support t system (SPK),
Abstrak: Saat ini hampir r di setiap kota di seluruh dunia yang menyukai bunga termasuk tana- man  hias,  Semua  kota  gencar  menata  pertamanannya  untuk  mengimbangi  polusi  kendaraan bermotor  maupun  untuk  penataan  taman  kota  yang  ditanami  tamanan  hias  bertujuan  untuk menghijaukan  kota.  Terkadang  terdapat  masalah  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menen- tukan tanaman hias yang cocok dan bagus umtuk ditanam pad ataman kota, dalam pengambilan keputusan yang dilakukan terkadang memakan waktu yang cukup lama . Penentuan jenis tana- man  hias  yang  akan  ditanam  melalui  beberapa  faktor  seperti  bentuk  daun,  warna,  batang  dan cabang,  akar  dan  Tanah.  Atas  permasalahan  tersebut  penulis  melakukan  penelitian  tentang penentuan  tanaman  hias  untuk  taman  kota  yang  berupa  aplikasi  sistem  pendukug  keputusan yang menggunakan metode Analytical Hoerarchy Process (AHP).
Kata kunci: proses analisis hirarkie (AHP); sistem pendukung keputusan (SPK)
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Di  zaman  sekarang  ini  perkem- bangan  teknologi  sangatlah  pesat,  yang dapat  membantu  dan  meringatkan  peker- jaan  kita  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diinginkan  oleh  pemakai  (user),  baik  da- lam kebutuhan sehari-hari maupun dalam kebutuhan  bisni  dan  usaha.  Teknologi Informasi  berperan  sangat  penting  dalam kehidupan  manusia  baik  didunia  kerja maupun didunia pendidikan,  yang sangat mempermudah  dan  membantu  dalam menyelesaiakn  pekerjaan  dan  mendapat- kan infromasi yang bermanfaat.  [1]
Teknologi  informasi  dan  komu- nikasi merupakan salah satu konsep yang tidak  bisa  dipisahkan.  Semua  kegiatan yang  berkaitan  dengan  manipulasi,  pros- es,  pemindahan  informasi  dari  berbagai media  dan  pengolahan  data  disebut dengan  TIK,  setiap  manusia  tidak  akan bisa  menghindari  dari  perkembangan teknologi sekarang ini.[2]
Seiring  dengan  berkembangnya teknologi  informasi  membuat  pola  pikir, gaya  hidup  dan  pola  pandang  sebagian masyarakat  yang  ada  di  Indonesia  baik dalam  menjalankan  aktivitas  maupun kegiatanya  lainya.  Teknologi  informasi sangat berperan penting dalam kehidupan maupun  pendidikan,  akan  tetapi  perkem- bengan  teknologi  belum  bisa  diimbangi dengan  sumber  daya  yang  ada,  hal  ini disebabkan masih banyaknya sumber da- ta  yang  belum  bisa  memanfaatkan teknologi  informasi  dalam  kehidupan maupun pendidikan. [3]
Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dibuat  atau  dirancang  sebagus mungkin  guna  untuk  membantu  dalam pengemabilan  keputusan  yang  melibat- kan  masalah  –  masalah  rumit  dan  kom- pleks. SPK dirancang dalam pengambilan keputusan  sekali  saja  yang  jarang  dibuat maupun keputusan yang jarang
muncul.[4] SPK  merupakan  suatu  sistem yang  dirancang  dalam  menyelesaikan berbagai  masalah  baik  dalam  organisasi maupun  manajerial  yang  dirancang  khu- sus  untuk  membantu  manajer  dalam pengambilan keputusan dan me- nyelesaikan  permasalahan  dalam  perus- ahaan  yang  memanfaatkan  perkem- bangan  teknologi  informasi,  SPK  hanya membantu  sebagai  bahan  pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan  bagi  para pimpinan  untuk  menentukan  keputusan yang terbaik.[5]
S. Scott Morton memperkenalkan pertama  kalinya  SPK  pada  tahun  1970- an,  atau  bisa  disebut  juga  dengan Deci- sion  Support  Systems ,  Kemudian  SPK juga  dikenal  dengan  istilah Management Decision Systems [6].  SPK merupakan pengambil  keputusan  menggunakan  se- buah  sistem  yang  bisa  meringankan  da- lam  membuat keputusan  yang cepat dan akurat  yang  sifatnyat  tidak  terstruktur maupun  terstruktur.  Sistem  ini  tidak  se- punuhnya  untuk  mengambil  keputusan melainkan  membantu  mendukung  dalam pengambilan  suatu  keputusan.  Proses Pengambilan  Keputusan  dapat  meng- gunakan  beberapa  model  keputusan  dan data  yang  akan  menyelesaikan  informasi yang dibutuhkan. [7]
SPK  suatu  sistem  informasi  yang dirancang  berbasis  komputer  namun dapat  memberikan  solusi  kepada  orang yang  mau  mengambil  keputusan  dan pembuat  keputusan.  SPK  dikembangkan dari  Sistem  Informasi  Manajemen  Terk- omputerisasi,  yang  bertujuan  memperu- mudah pemakainya. [8]
Decision  Support  System hanya mambantu  dalam  melakukan  pengambi- lan  keputusan  bagi  para  pemangku kepentinngan  atau  perusahaan  yang  san- gat  tepat,  akurat  dan  bijak  guna menghasilkan  nilai  tambah  bagi  perus-
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
ahaan. [9]
Decision  Support  System  adalah sistem  yang  dirancang  untuk  melakukan suatu  proses  evaluasi  pengetahuan  juga prefensi  dalam  melakukan  pengambilan keputusan juga dengan dibantu oleh nilai sains.  DSS  tidak  akan  menggantikan peran  pimpinan  dalam  pengambilan keputusan[10].  DSS  ataupun  SPK  hanya membantu  memecahkan  masalah  dan mengambil  keputusan  yang  cukup  rumit melainkan second opinion terhadap kepu- tusan  yang  diambil. Decision  Support System hanya  sebuah  perangkat  lunak yang  membantu  dalam  pengambilan keputusan  dan  membantu  dalam  memec- ahkan masalah.
SPK  sangatlah  penting  bagi  pe- rusahaan  maupun  masyarakat  biasa  da- lam  mengambil  keputusan  yang  cukup rumit,  SPK  sangat  membantu  dalam perkembangan  perusahaan  dikarenakan SPK dapat  memberikan  solusi  yang aku- rat  demi  kemanjuan  perusahaan  dan  da- lam  pengambilan  keputusan  tidak  me- merlukan waktu yang cukup lama.
Kebutuhan  akan  tanaman  hias untuk taman kota sangatlah penting untuk penghijauan.  Tanaman  hias  sangatlah dibutuhkan  walaupun  tujuan  dari  pena- naman  tanaman  hias  ini  berbeda  –  beda. Dalam  melakukan  pemilihan  tanaman hias  ada  beberapa  kriteria  berdasarkan penampilanya  seperti  bentuk  daun  yang cantik  dan  segar,  warna  tanaman  yang dapat  menyegarkan  mata,  berdasarkan batang  dan  cabang  kuat  atau  tidaknya batang,  berdasarkan  kekuatan  akar  dan kelembaban tanah untuk tanaman hias.
Saat ini  banyaknya  peminat tanaman  hias,  baik  kebutuhan  sekunder maupun  kebutuhan  lainya.  Seperti  pena- naman tanaman hias di Taman Kota yang dapat mempercantik taman dan membuat mata  lebih  terasa  nyaman  dan  damai, membuat  sebagian  orang  betah  berada
dilingkungan  taman  yang  ditanami  tana- man hias.
Penelitian  yang  dilakukan  ber- tujuan  untuk  menentukan  prioritas    tana- man  hias  yang  cocok  ditanama  pada  ta- man  kota,  berdasarkan  banyaknya  pemi- nat  atau  tingkat  kesukaan  masyarakat dengan tanaman hias dan kesesuaian sel- era  orang  dalam  menentukan  tanaman hias.

## METODE
Analytical s Hierarchy s Process (AHP) merupakan    suatu    metode  pen- dukung  keputusan  menyelesaikan  masa- lah  multi  kriteria  maupun  multi  factor yang  komples  yang  dapat  membentuk suatu  hirarki,  AHP  dikembangkan  oleh seorang ilmuan yang bernama Thomas L. Saaty  mendefenisikan  hierarki  sebagai reprenstasi  dari  suatu  permasalahan  dari struktur  multilevel l yang  pertama  meru- pakan  tujuan,  level  factor,  level  kriteria, , level  sub  kriteria,  dan  level  terakir  dari alternative. [11]
Banyak orang yang menggunakan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) ka- rena  dapat  membantu  dalam  pemecahan masalah  dibandingkan  metode  lainya, dengan pertimbangan sebagai berikut :
1. AHP  mempunyai  struktur  yang berhierarki  yang  samapai  pada  sub kriteria yang paling terakhir.
2. Dapat  melakukan  perhitungan  vali- dasi  sampai  batas  tolrenasi  inkon- sistensi  yang  berperan  sebagai  alter- natif dan kriteria yang dilakukan atau dipilih oleh seorang pengambil kepu- tusan
AHP  (Analytical  Hierarchy  Pro- cess) adalah  sebuah  hierarki  yang  mem- iliki  input  ataupun  masukuan  yang  palin utama  dalam  pandangan  manusia.  Prof. Thomas  Lories  Sati  yang  berasal  dari Wharton  Business  School  melakukan
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pengembangan  dari  metode  AHP  pada awal  tahun  1970.  AHP  digunakan  dalam menentukan  urutan  ranking  dan  AHP banyak  digunakan  dalam  pengambilan keputusan yang efektif dan akurat. [12]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  terdapat  be- berapa sampel seperti Lima macam krite- ria  Untuk  Tanaman  hias  yaitu  Daun Tanaman  Hias  (K1),  Warna  tanaman (K2),  Batang  juga  Cabang  (K3),  Akar dan  (K4),  Tanah  (K5).  Kemudian  ter- dapat lima alternatif tanaman hias yaitu : Aglonema  (B1),  Monstera  (Janda  Bo- long)  (B2),  Gelombang  Cinta  (B3), Kaktus dan (B4), Kaladium (B5)
Langkah  Pertama  yang  dilakukan  dalam perhitungan metode AHP adalah : 1. Melakukan  Perhitungan  pembobotan keseluruhan  kriteria .
Tabel 1. Matriks s Untuk Pembobotan Semua Kriteria n K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 3 5 3 7 K2 1/3 1 2 3 4 K3 1/5 1/2 1 3 3 K4 1/3 1/3 1/3 1 3 K5 1/7 1/4 1/3 1/3 1
Tabel 2. Matriks Faktor Pembobotan
Hirarkis Semua a Kriteria disederhanakan. K1 K2 K3 K4 K5 K1 1000 3000 5000 3000 7000 K2 0,333 1000 2000 3000 4000 K3 0,200 0,250 1000 3000 3000 K4 0,333 0,333 0,333 1000 3000 K5 0,143 0,250 0,333 0,333 1000
Untuk  mendapatkan  Nilai  eigen  maksi- mum  (λmaksimum)  dapat  dicari  dengan cara  menjumlahkan  hasil  perkalian    dari jumlah h kolom dengan eigen vektor.
Maka nilai eigen maksimum adalah :
5,391) = 0,049) * (18,000 + 0,107) * (10,333 + 0,154) * (8,667 + 0,221) * (5,083 + 0,469) * 010 , 2 ( max   098 , 0 4 391 , 0 1 5 5 391 , 5 1 max         n n CI  Untuk N = 5 maka RI nya adalah 1,120
087 , 0 120 , 1 098 , 0    RI CI CR
Dikarenakan  CR  <  0.087  Maka  prefensi responden didapatkan konsisten
Tabel 3 .Matriks Faktor Pembobotan Hirarkis  yang dinormalkan untuk Semua Kriteria
Daun Warna Batang dan Cabang Akar Tanah ∑ Eigen Vector B1 0,498 0,590 0,577 0,290 0,389 2,344 0,469 B2 0,166 0,197 0,231 0,290 0,222 1,106 0,221 B3 0,100 0,098 0,115 0,290 0,167 0,770 0,154 B4 0,166 0,066 0,038 0,097 0,167 0,533 0,107 B5 0,071 0,049 0,038 0,032 0,056 0,247 0,049 Tabel 4 .Nilai Random Indeks (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R1 0,000 0,000 0,580 0,900 1,120 1,240 1,320 1,410 1,450 1,490
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## 2. Lakukan Pencarian Vektor Prioritas

## Tabel 5. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteriaa
Aglo Mon- stera Golci n Kaktu s Kala- dium Aglo 1000 3000 5000 3000 7000 Mon- stera 0,333 1000 2000 3000 4000 Golci n 0,200 0,250 1000 3000 3000 Kaktu s 0,333 0,333 0,333 1000 3000 Kala- dium 0,143 0,250 0,333 0,333 1000
Vektor  Posisi :
160 , 3 7 3 5 3 1 5      512 , 1 4 3 2 1 333 , 0 5      852 , 0 3 3 1 250 , 0 200 , 0 5      644 , 0 3 1 333 , 0 333 , 0 333 , 0 5      331 , 0 1 333 , 0 333 , 0 250 , 0 143 , 0 5        499 , 6 Vektor Prioritasnya : - 3,160 : 6,499    = 0,486 - 0,852: 6,499     = 0,131 - 1,512 : 6,499    = 0,233 - 0,644: 6,499     = 0,099 - 0,331 : 6,499    = 0,051 3. Lakukan Perhitungan  terhadap Faktor Evaluasi i untuk Kriteria a Daun Matriks Faktor r Evaluasi terhadap Kriteria  Daun  disederhanakan  kemudian dinormalkan  sehingga  diperoleh  hasil pada  tabel  6.  Untuk  mendapatkan  Nilai eigen  maksimum  (λmaksimum)  dapat dicari  dengan  cara  menjumlahkan  hasil perkalian  jumlah  kolom  dengan  eigen vector  sehingga  diperoleh  nilai  CR  < 0.098.  Dikarenakan  CR  <  0.098  Maka prefensi responden didapatkan konsisten.
4. Lakukan  Perhitungan  Faktor  Evaluasi untuk Kriteria Warna Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Warna disederhanakan
selanjutnya dinormalkan  sehingga dihasilkan tabel  7. Untuk  mendapatkan  Nilai  eigen  maksi- mum  (λmaksimum)  dapat  dicari  dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah  kolom  dengan  eigen  vector seperti pada persamaan sebelumnya. Maka  diperoleh  nilai  CR  <  0.092  Maka prefensi responden didapatkan konsisten 5. Lakukan  Perhitungan  Faktor  Evaluasi untuk Kriteria Batang dan Cabang
Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria
Batang  dan  Cabang  disederhanakan kemudian dinormalkan sehingga
menghasilkan  data  pada  tabel  8.  Untuk mendapatkan  Nilai  eigen  maksimum (λmaksimum)  dapat  dicari  dengan  cara menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah kolom  dengan  eigen  vektor.  Maka  nilai eigen  maksimum.  Dikarenakan  CR  < 0.089  Maka  prefensi  responden  didapat- kan konsisten.
6. Perhitungan  Faktor  Evaluasi  untuk Kriteria Akar
Matriks  Faktor  Evaluasi  untuk  Akar disederhanakan  kemudian  dinormalkan sehingga diperoleh hasil pada tabel 9.
Untuk  mendapatkan  Nilai  eigen  maksi- mum  (λmaksimum)  dapat  dicari  dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah  kolom  dengan  eigen  vector sehingga  diperoleh  nilai  CR  >    0,100. Dikarenakan CR >  0,100  Maka prefensi responden n didapat tidak konsisten, dikarenakan  banyaknya  orang  yang  ku- rang  bisa  memilih  tanaman  berdasarkan akar tanaman.
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel l 6. Matriks s Faktor Evaluasi i untuk Daun dinormalkan n B1 B2 B3 B4 B5 ∑ Eigen Vektor B1 0,576 0,632 0,571 0,488 0,438 2,705 0,541 B2 0,144 0,158 0,229 0,140 0,188 0,858 0,172 B3 0,115 0,079 0,114 0,279 0,125 0,713 0,143 B4 0,082 0,079 0,029 0,070 0,188 0,447 0,089 B5 0,082 0,053 0,057 0,023 0,063 0,278 0,056
Tabel 7. Matriks s Faktor Evaluasi i untuk Warna dinormalkan n B1 B2
B3 B4 B5 ∑ Eigen Vektor B1 0,498 0,517 0,515 0,387 0,412 2,329 0,466 B2 0,249 0,259 0,309 0,194 0,294 1,304 0,261 B3 0,100 0,086 0,103 0,323 0,118 0,729 0,146 B4 0,083 0,086 0,021 0,065 0,118 0,372 0,074 B5 0,071 0,052 0,052 0,032 0,059 0,265 0,053
Tabel 8. Matriks s Faktor Evaluasi i untuk Batang dan Cabang dinormalkan n B1 B2 B3 B4 B5 ∑ Eigen Vektor B1 0,550 0,634 0,517 0,452 0,333 2,486 0,497 B2 0,183 0,211 0,310 0,323 0,238 1,266 0,253 B3 0,110 0,070 0,103 0,129 0,286 0,699 0,140 B4 0,079 0,042 0,052 0,065 0,095 0,332 0,066 B5 0,079 0,042 0,017 0,032 0,048 0,218 0,044
Tabel 9. Matriks s Faktor Evaluasi i untuk akar dinormalkan n B1 B2 B3 B4 B5 ∑ Eigen Vektor B1 0,111 0,043 0,117 0,222 0,160 0,654 0,131 B2 0,222 0,087 0,097 0,056 0,040 0,502 0,100 B3 0,556 0,522 0,585 0,556 0,560 2,778 0,556 B4 0,056 0,174 0,117 0,111 0,160 0,618 0,124 B5 0,056 0,174 0,084 0,056 0,080 0,449 0,090
Tabel 10. Matriks s Faktor Evaluasi i untuk Kriteria s Tanah a yang dinormalkan n B1 B2 B3 B4 B5 ∑ Eigen Vektor B1 0,490 0,557 0,467 0,323 0,350 2,186 0,437 B2 0,245 0,278 0,374 0,452 0,250 1,599 0,320 B3 0,098 0,070 0,093 0,129 0,250 0,640 0,128 B4 0,098 0,040 0,047 0,065 0,100 0,349 0,070 B5 0,070 0,056 0,019 0,032 0,050 0,227 0,045 7. Perhitungan n Faktor r Evaluasi / untuk Kriteria Tanah Matriks Faktor Evaluasi s untuk Tanah disederhanakan kemudian dinormalkan sehingga menghasilkan data pada  tabel  10.  Untuk  mendapatkan  Nilai
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
eigen  maksimum  (λmaksimum)  dapat dicari  dengan  cara  menjumlahkan  hasil perkalian  jumlah  kolom  dengan  eigen vector  sehingga  diperoleh  nilai  CR  < 0,089.  Dikarenakan  CR  <  0,089  Maka prefensi responden didapatkan konsisten . Lakukan  Perhitungan  Total  Ranking yang  didapatkan.  Langkah  selanjutnya yaitu  mencari  total  rangking  untuk  mas- ing-masing  jenis  tanaman  dengan  cara mengalikan  faktor  evaluasi  masing- masing alternatif dengan faktor bobot Setelah h dilakukan  analisa  perhitungan maka didapatkan hasil seperti berikut : Aglonema =   0,459 Monstera =   0,204 Kaktus =   0,085 Gelombang Cinta =   0,183 Kaladium =   0,057
Dari  perhitungan  diatas  tanaman  hias yang  banyak  diminati  dan  harus  ditanam ditaman  kota  adalah  Aglonema  karena banyak  disukai  oleh  masyarakat  untuk penghijauan taman kota.

## SIMPULAN
Dengan      aplikasi  Sistem  Pen- dukung  Keputusan  ini  dapat  membantu dinas  tanaman  kota  dalam  menentukan keputusan  dalam  menentukan  tanaman yang layak untuk di tanam dan diperban- yak  pada  taman  kota,  penentuan  jenis tanaman  yang  akan  ditanam  disesuaikan dengan kondisi   lahan   pada taman   ko- ta   dan   dilakukan   dengan   cepat serta ditunjang      dengan      Interface      bahasa pemograman yang menarik (User Friend- ly) dapat mengurangi kejenuhan penggunanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Hernando,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan  Baru  Berbasis  Client Server,” JURTEKSI (Jurnal Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol. 6,  no.  3,  pp.  239–246,  2020, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/inde x.php/jurteksi/article/download/67 1/412. [2] I.  A.  Huda,  “Perkembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi  (  Tik  )  Terhadap Kualitas Pembelajaran,” J. Pendidik.  dan  KONSELING ,  vol.
1, no. 2, pp. 143–149, 2020.
[3] U.  Islam,  N.  Raden,  and  I. Lampung, “PERAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI DALAM PENDIDIKAN  Haris  Budiman.,” vol. 8, no. I, pp. 31–43, 2017.
[4] A.  H.  Hasugian  and  H.  Cipta, “Pengertian  Sistem  Pendukung Keputusan,” J.  Ilmu  Komput.  dan Inform. , vol. 02, no. April, pp. 14– 30, 2018. [5] R. M. Candra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Anak Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process  (  AHP  )  Dan  Metode Perbandingan Eksponensial ( MPE ),” vol. 3, no. 1, pp. 31–34, 2017. [6] Sarmadi  and  Effiyaldi,  “Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kendaraan Roda Dua Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)(Studi Kasus :  PT.  Sinar  Sentosa),” J. Manaj.  Sist. Inf. , vol.  3,  no. 1, pp.
911–921, 2018.
[7] Y. I. Kurniawan, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Kelolosan Beasiswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1029 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
menggunakan  Metode  Fuzzy,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 13– 17, 2017, doi: 10.15294/jte.v9i1.9322. [8] Sriani  and  R.  A.  Putri,  “Analisa Sistem Pendukung Keputusan Mengunakan Metode TOPSIS Untuk Sistem Penerimaan Pegawai Pada  SMA  Al Washliyah  Tanjung
Morawa,” J.  Ilmu  Komput.  dan
Inform. , vol. 02, no. April, pp. 40–
46, 2018.
[9] M.  Megawaty  and  M.  Ulfa, “Decision Support System Methods:  A  Review,” J.  Inf.  Syst. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 192– 201, 2020, doi: 10.33557/journalisi.v2i1.63. [10]  T. Informatika, M. Kinerja, and T. Kependidikan, “Perancangan Decision  Support  System  Dalam Monitoring Kinerja Tenaga Kependidikan  Stmik,”  vol.  2,  no.
2, pp. 127–132, 2017.
[11]  A.  Munthafa  and  H.  Mubarok,
“Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  192–
201, 2017.
[12]  R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y. Yuminah,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  dengan  Metode  AHP untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft
Skill Karyawan,” Khazanah Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan Inform. , vol.  4, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.