INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 7879-7890 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Metode Rule Based System Untuk Menentukan Jenis Tanaman Pertanian Berdasarkan Ketinggian Dan Curah Hujan
Ardhi Supratman 1 ✉ , Bangkit Indarmawan Nugroho 2 , Syefudin 3 , Rifki Dwi Kurniawan 4
Teknik Informatika, STMIK YMI TEGAL
Email: ardhisupratman32@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini mengembangkan sebuah metode Rule Based System untuk menentukan jenis tanaman pertanian  yang  optimal  berdasarkan  ketinggian  dan  curah  hujan.  Dengan  menggabungkan  data ketinggian  dan  data  curah  hujan  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Tegal,  sistem  ini menggunakan pengetahuan ahli pertanian untuk menghasilkan rekomendasi tanaman. Implementasi dilakukan dengan menggunakan Python dan framework flask, menyajikan hasil dalam bentuk website. Evaluasi  menunjukkan  bahwa  metode  ini  efektif  dalam  menghasilkan  rekomendasi  tanaman  yang sesuai  dengan  kondisi  lingkungan.  Meskipun  ada  beberapa  kasus  ketidaksesuaian,  hasilnya menegaskan potensi metode Rule Based System dalam meningkatkan akurasi pengambilan keputusan pertanian. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembangan lebih lanjut dengan fokus pada peningkatan keakuratan dan validasi sistem yang lebih komprehensif.
Kata Kunci: Curah Hujan, Ketinggian Tempat, Pertanian, Rekomendasi Tanaman, Rule Based System

## Abstract
This research developed a Rule Based System method to determine the optimal type of agricultural crops based on altitude and rainfall. By combining altitude data and rainfall data from the Central Bureau of Statistics of Tegal Regency, the system uses the knowledge of agricultural experts to produce crop  recommendations.  The  implementation  is  done  using  Python  and  the  Flask  framework, presenting  the  results  in  the  form  of  a  website.  Evaluation  shows  that  this  method  is  effective  in producing plant recommendations that are appropriate to environmental conditions. Although there have been some cases of nonconformities, the results confirm the potential of the Rule Based System method in improving the accuracy of agricultural decision-making. This research provides insights for further development with a focus on improving accuracy and more comprehensive system validation. Keyword: Agriculture, Crop Recommendations, Place Altitude, Rainfall, Rule Based System

## PENDAHULUAN
Tanaman pertanian merupakan salah satu sektor penting dalam perekonomian suatu daerah,  dan produktivitas tanaman pertanian  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor lingkungan seperti  ketinggian  tempat  dan  curah  hujan.  Analisis  korelasi  antara  curah  hujan  dan produktivitas tanaman hasil pertanian telah menjadi fokus penelitian yang penting (Sofian et al., 2022). Distribusi PDRB menurut lapangan usaha suatu daerah juga mempengaruhi perencanaan waktu tanam, pasca panen, dan pemilihan jenis tanaman berdasarkan tingkat curah hujan (Dhenanta & Kholifah, 2022). Evaluasi kesesuaian curah hujan dilakukan untuk menentukan kesesuaian lahan untuk tanaman tertentu (Sakiah et al., 2021).
Dalam  penentuan  jenis  tanaman  pertanian  berdasarkan  curah  hujan,  beberapa metode telah digunakan, salah satunya adalah Metode Multi-Objective Optimization on The Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA).  Metode  ini  melibatkan  6  kriteria  yang  mendukung pengambilan  keputusan,  yaitu  temperatur  tanah,  curah  hujan,  kedalaman  tanah,  pH, kelembapan, dan jenis batuan permukaan. MOORA berfokus pada optimalisasi dua atau lebih atribut yang mungkin saling bertentangan secara bersamaan. Tanaman yang dipilih sebagai hasil perhitungan paling optimal sesuai dengan kriteria-kriteria tersebut dianggap sebagai pilihan yang paling tepat menurut metode MOORA ini (Nuriati et al., 2021).
Metode MOORA memiliki kelebihan memisahkan aspek subjektif dari evaluasi dengan mengalokasikan  bobot  keputusan  pada  beberapa  atribut  pengambilan  keputusan, memberikan fleksibilitas dan kemudahan interpretasi. Serta tingkat selektivitas yang  baik memungkinkan metode ini menentukan tujuan untuk kriteria yang bertentangan, baik dalam nilai menguntungkan maupun tidak menguntungkan (Proboningrum & Acihmah Sidauruk, 2021).  Dari  kelebihan  yang  sudah  dijelaskan  ada  beberapa  penelitian  telah  menyoroti kekurangannya. Misalnya, sebuah studi ole h Pamučar dan Ćirović mengungkapkan bahwa metode MOORA tidak memenuhi persyaratan konsistensi, seperti tidak bergantung pada unit pengukuran dan formulasi objektif (Shinde et al., 2021). Selain itu, metode MOORA telah dikritik karena tidak secara memadai menangani optimalisasi simultan dari berbagai tujuan, yang dianggap sebagai kekurangan yang melekat (Wang et al., n.d.). Selanjutnya, metode MOORA memiliki keterbatasan dalam menangani ketidakpastian dan ketidakjelasan dalam proses pengambilan keputusan, yang dapat mempengaruhi akurasi hasil (Irvanizam et al., 2022).
Rule-Based System (RBS) menggunakan teknik sederhana dengan aturan dasar yang memuat pengetahuan permasalahan. Pengetahuan tersebut dikodekan menjadi aturan IF- THEN  dan  disimpan  dalam  basis  data.  Sistem  memeriksa  aturan  kondisi,  menjalankan kondisi THEN jika syarat terpenuhi. Proses berlanjut hingga satu atau dua kondisi memenuhi
syarat, dan jika tidak, sistem keluar dari perulangan (Pratama et al., 2021). Selain itu, Rule Based System (RBS) bergantung pada pengetahuan eksplisit yang lebih mudah dimasukkan dan diubah oleh para ahli, dengan kompleksitas komputasi yang umumnya lebih rendah dibandingkan dengan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA).
Masalah  yang  sering  terjadi  pada  metode  ini  adalah  rentan  terhadap  beberapa masalah  umum.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah  kompleksitas  pemecahan  masalah, karena sistem bergantung pada aturan if-else, yang dapat menjadi berbelit-belit dan sulit dikelola (Pradibta et al., 2021). Selain itu, metode ini mungkin mengalami kesulitan dalam menangani  informasi  yang  tidak  lengkap  atau  kabur,  yang  sangat  penting  untuk pengambilan  keputusan  yang  akurat  (Guan,  2020).  Singkatnya,  tantangan  yang  sering dihadapi dalam Rule Based System (RBS) termasuk kompleksitas dalam pemecahan masalah, optimasi waktu respons, penanganan informasi yang tidak lengkap atau kabur, terjemahan aturan, dan pengurangan premis.
Solusi  dalam  mengatasi  masalah  yang  sering  dihadapi  dalam  metode Rule  Based System  (RBS)  mencakup  beberapa  strategi.  Pertama,  untuk  mengatasi  kompleksitas pemecahan  masalah,  dapat  dilakukan  penyederhanaan  dan  kategorisasi  aturan-aturan sehingga sistem lebih mudah diinterpretasikan. Kedua, penggunaan teknik optimasi waktu respons  dapat  diterapkan untuk meningkatkan efisiensi sistem. Selanjutnya,  penanganan informasi  yang  tidak  lengkap  atau  kabur  dapat  ditingkatkan  melalui  integrasi  dengan metode-metode fuzzy logic atau machine learning yang dapat menangani ketidakpastian (Aksjonov & Kyrki, 2021). Solusi lain melibatkan perbaikan terhadap mekanisme terjemahan aturan  serta  perluasan  premis  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  cakupan  pengambilan keputusan (Gao et al., 2023). Dengan menerapkan strategi ini, diharapkan Rule Based System dapat menjadi lebih efektif dan dapat diandalkan dalam mengatasi tantangan yang ada.
Tujuan dari masalah yang  sering dihadapi dalam metode Rule Based System (RBS) adalah  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  sistem.  Dengan  menyederhanakan  aturan, menerapkan  optimasi  waktu  respons,  dan  mengatasi  ketidakpastian  melalui  integrasi dengan fuzzy  logic  atau  machine  learning,  diharapkan  Rule  Based  System  dapat memberikan respons yang cepat dan lebih baik menangani informasi yang tidak lengkap atau kabur (Pratiwi, 2024). Perbaikan dalam mekanisme terjemahan aturan dan perluasan premis  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  pengambilan  keputusan,  sehingga  sistem lebih tepat dan relevan dalam penentuan jenis tanaman pertanian berdasarkan ketinggian dan curah hujan. Tujuan akhirnya adalah meningkatkan kinerja Rule Based System (RBS) agar lebih efektif dalam mendukung pengambilan keputusan di bidang pertanian.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat menentukan jenis tanaman pertanian berdasarkan ketinggian dan curah hujan. Nugroho F mengusulkan konsep SPK berbasis Rule Based System (RBS) untuk  Kabupaten  Bantul,  yang  terbukti  efektif  (Nugroho  et  al.,  2020).  Sebuah  aplikasi transliterasi  aksara  Latin  ke  aksara  Sasak  menggunakan  algoritma rule-based  berhasil mencapai akurasi tinggi sebesar 97,20%, menunjukkan keberhasilan implementasi algoritma Rule  Based  dalam  aplikasi  tersebut  (Pratama  et  al.,  2021).  Penelitian  lain  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dalam menentukan jenis tanaman palawija, dan keduanya memberikan hasil perangkingan yang sama. Kedua metode  ini  dapat  membantu  petani  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  pemilihan tanaman palawija yang sesuai dengan kondisi lahannya (Setyabudi & Mustafidah, 2020).
Selain  metode Rule  Based  System  (RBS),  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  dan Weighted  Product  (WP),  ada  juga  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan tanaman hortikultura berbasis website dengan metode User Acceptance Testing (UAT). Hasilnya menunjukkan bahwa sistem ini sangat baik diterima dengan prosentase 85% (Anuari  et  al.,  2021).  Penelitian  lain  menggunakan  metode Profile  Matching  untuk menentukan kesesuaian lahan tanaman cengkeh dari tiga desa berdasarkan klasifikasi tanah, kondisi  lahan,  dan  iklim.  Peringkat  pertama  menunjukkan  bahwa  lahan  tersebut  sangat cocok untuk ditanami cengkeh (Simbolon & Sinaga, 2021).
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  positif  dalam  membantu petani membuat keputusan yang tepat terkait pemilihan tanaman pertanian sesuai dengan kondisi lingkungan dan lahan.

## METODE PENELITIAN
Gambar  1. Flowchart Penelitian
Pengumpulan data dilakukan melalui dua sumber utama, yaitu data ketinggian dan data curah hujan. Data ketinggian diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG) dengan menggunakan  teknologi Global  Positioning  System  (GPS)  untuk  mendapatkan  koordinat geografis dari lokasi pertanian. Data curah hujan diperoleh dari stasiun meteorologi terdekat dengan lokasi pertanian yang dipilih. Referensi metode pengumpulan data geografis dapat ditemukan pada Bappeda Kabupaten Tegal (Bappeda Kabupaten Tegal, 2019), sedangkan metode  pengumpulan  data  curah  hujan  dapat  merujuk  pada  data  Badan  Pusat  Statistik Kabupatan  Tegal  pada  link  berikut    https://tegalkab.bps.go.id/indicator/151/383/1/hari- hujan-curah-hujan-dan-lamanya-penyinaran-matahari-.html.
Tabel 1 Data Curah Hujan Kab. Tegal 3 Tahun Terakhir Bulan 2020 2021 2022 2023 Januari 234,4 273,4 311,4 260,7 Februari 668,1 479,7 184,7 257,1 Maret 487,7 415,4 320,5 181,3 April 195,5 111,8 237,6 123,9 Mei 127,2 36 152,5 56,6 Juni 2,6 55,7 119,9 94,1 Juli 81 33,9 151,1 32,7 Agustus 20,8 46,4 16,5 3,5 September 40,7 81 64 - Oktober 44,5 54,1 138,7 0,6 November 166,3 262,3 279,1 72,9 Desember 394,6 302,7 208,4 158,7
Dalam  pengolahan  data  curah  hujan  bulanan  untuk  model Single  Exponential Smoothing, kami tidak melakukan normalisasi karena data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Tegal dianggap sudah akurat dan konsisten. Kami mengimplementasikan kontrol input  pada  antarmuka  pengguna,  seperti  dropdown  untuk  bulan  dan  validasi  nilai ketinggian,  untuk  memastikan  keakuratan  data  yang  masuk.  Hal  ini  memungkinkan langsungnya  penggunaan  data  historis  dalam  model  prediktif  tanpa  transformasi  data tambahan, dengan pengecekan awal untuk outliers sebagai langkah validasi untuk menjaga kualitas prediksi.
Model yang diusulkan adalah sistem berbasis aturan RBS  ( rule-based  system) yang menggabungkan informasi ketinggian dan curah hujan untuk menentukan jenis tanaman
pertanian yang paling sesuai. Sistem ini menggunakan aturan-aturan yang dikembangkan berdasarkan  pengetahuan  ahli  pertanian  dan  data  historis  pertanian  di  wilayah  tersebut (Kuswantoro, Moch Pujo, Yanuariadin, Kumalasari Niswatin, Ratih Farida, 2020).  Diagram skema dan formula model dijelaskan secara rinci pada bagian ini.
Gambar  1 Diagram Skema Rule Based System
Metode Rule-Based  System  (RBS)  dievaluasi  menggunakan  dataset  yang  terbagi menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian  untuk  menilai  kemampuannya  dalam  memprediksi jenis tanaman pertanian yang tepat berdasarkan ketinggian dan curah hujan. Pendekatan evaluasi memanfaatkan metrik akurasi, presisi, dan recall untuk mengukur efektivitas prediksi sistem  terhadap  data  aktual,  dengan  tujuan  utama  mengidentifikasi  keakuratan  dan reliabilitas sistem dalam kondisi nyata. Proses ini memungkinkan kami untuk mengevaluasi secara objektif keandalan sistem dalam menghasilkan rekomendasi yang dapat diandalkan untuk dukungan pengambilan keputusan di bidang pertanian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Rule  Based  System  berhasil diimplementasikan untuk menentukan jenis tanaman pertanian berdasarkan ketinggian dan curah  hujan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python  yang  dikombinasikan dengan framework Flask yang outputnya berupa sebuah website supaya pengguna dapat mudah untuk mengaksesnya.
Halaman awal aplikasi yang berisi ucapan selamat datang, menjelaskan fitur program, cara  kerja  program,  dukungan  penelitian  dan  mengajak  bergabung  pada  komunitas pertanian.
Gambar  2 Halaman Awal Program
Halaman tabel data yang berisi data curah hujan 4 tahun terakhir di Kabupaten Tegal dari BPS Kabupaten Tegal dan tabel data masa tanam yang bersumber dari Dinas pertanian Kabupaten Tegal.

## Gambar  3 Halaman Tabel Data
Halaman  rekomendasi  tanam  merupakan  hasil  dari  penerapan metode  rule  based system untuk menentukan jenis tanaman pertanian berdasarkan ketinggian dan curah hujan dengan cara memasukkan nilai ketinggian lahan dan memilih rencana bulan tanam ditahun berikutnya.  Maka  ketika submit  akan  menampilkan  rekomendasi  tanaman.  Selain menampilkan hasil rekomendasi tanam sistem ini juga menampilkan prediksi curah hujan pada tahun yang akan datang dengan metode Single Exponential Smoothing (SES), dimana
dalam kasus ini prediksi curah hujan Kabupaten Tegal tahun 2024.

## Gambar  4 Halaman Rekomendasi Tanam
Halaman history digunakan pengguna untuk melihat data terakhir konsultasi.

## Gambar  5 Halaman History
Adapun data yang didapatkan untuk diproses adalah data curah hujan dalam 4 tahun terakhir di Kabupaten Tegal. Selanjutnya data-data tersebut akan diproses menggunakan logika  fuzzy  agar  dapat  ditentukan  variabel  yang  akan  digunakan  untuk  mendapatkan output  yang  diharapkan.  Tabel  berikut  menunjukkan  data  yang  diperoleh  dari  klasifikasi tanaman pangan:
Tabel 2 Syarat Tumbuh Tanaman
Nama Tanaman Ketinggian Tempat (mdpl) Curah Hujan (mm/bulan) Bulan Tanam Bawang Merah 0 – 450 25 – 250 April, Mei, Juli, Agustus, Oktober, November Bawang Putih 700 – 1500 110 – 200 Mei, Juni, Juli Cabai 0 – 1000 100 – 200 Juli, Agustus, September, Oktober Jagung 0 – 600 85 – 200 Maret,  Juni,  Oktober, Desember Kedelai 0 – 600 100 – 400 April,  Mei,  Juni,  Juli, Agustus Kentang 500 – 3000 200 – 300 April,  Mei,  Oktober, November Kubis/Kol 0 – 1000 70 – 100 September, Oktober, November Padi/Beras 0 – 1000 80 – 170 April, Mei, Juni, Oktober, November, Desember Tomat 0 – 1500 100 – 220 Juni, Juli, Agustus Wortel 800 – 1500 70 – 100 Oktober, November, Desember, Januari, Februari, Maret Tabel 3 Rule Based System
No IF Curah
Hujan BETWEEN AND Ketinggian Tempat BETWEEN AND Bulan Tanam THEN  Rekomendasi Tanaman 1 25 – 250 0 – 450 April, Mei, Juli, Agustus, Oktober, November Bawang Merah 2 110 – 200 700 – 1500 Mei, Juni, Juli Bawang Putih
3 100 – 200 0 – 1000 Juli, Agustus, September, Oktober Cabai 4 85 – 200 0 – 600 Maret,  Juni,  Oktober, Desember Jagung 5 100 – 400 0 – 600 April,  Mei,  Juni,  Juli, Agustus Kedelai 6 200 – 300 500 – 3000 April,  Mei,  Oktober, November Kentang 7 70 – 100 0 – 1000 September,  Oktober, November Kubis/Kol 8 80 – 170 0 – 1000 April, Mei, Juni, Oktober,  November, Desember Padi/Beras 9 100 – 220 0 – 1500 Juni, Juli, Agustus Tomat 10 70 – 100 800 – 1500 Oktober,  November, Desember, Januari, Februari, Maret Wortel
Dalam  fase  evaluasi,  sistem Rule  Based  System  yang  dikembangkan  diuji  terhadap dataset  historis  untuk  menilai  efektivitasnya  dalam  merekomendasikan  jenis  tanaman pertanian berdasarkan variabel ketinggian tempat dan curah hujan. Dataset tersebut dibagi menjadi set pelatihan, yang berfungsi untuk mengembangkan aturan dalam sistem, dan set pengujian,  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem.  Kinerja  sistem  dinilai berdasarkan metrik akurasi, presisi, dan recall, yang memberikan wawasan tentang seberapa baik  sistem  dapat  memprediksi  jenis  tanaman  yang  sesuai  dengan  kondisi  lingkungan tertentu.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  metode Rule  Based  System  memiliki  tingkat keberhasilan  yang  memuaskan  dalam  memproyeksikan  jenis  tanaman  yang  cocok, meskipun ditemukan beberapa ketidaksesuaian dalam kasus-kasus batas kondisi ketinggian dan curah hujan. Ini menggarisbawahi pentingnya penyempurnaan aturan dan penyesuaian berkelanjutan untuk meningkatkan keakuratan prediksi. Kesimpulan dari proses validasi ini menegaskan  potensi  pendekatan Rule  Based  System  dalam  membantu  pengambilan keputusan  dalam  pertanian,  dengan  rencana  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  yang mencakup penerapan aturan yang lebih detail dan validasi sistem dengan dataset yang lebih luas.

## SIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem berbasis Rule Based System yang efektif untuk  menentukan jenis tanaman pertanian berdasarkan variabel ketinggian  tempat dan curah  hujan.  Sistem  ini  memberikan  rekomendasi  tanaman  yang  cocok  dengan  kondisi lingkungan tertentu, membantu dalam pengambilan keputusan pertanian. Evaluasi sistem menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang  memuaskan,  namun  dengan  adanya  beberapa ketidaksesuaian  yang  menandai  pentingnya  penyempurnaan  aturan.  Hasil  penelitian menyarankan  pengembangan  lebih  lanjut  terhadap  sistem,  khususnya  dalam  penerapan aturan yang lebih detail dan validasi dengan dataset yang lebih luas untuk meningkatkan keakuratan prediksi.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Aksjonov, A., & Kyrki, V. (2021). Rule-Based Decision-Making System for Autonomous Vehicles at Intersections with Mixed Traffic Environment. 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 660 – 666. https://doi.org/10.1109/ITSC48978.2021.9565085
Anuari, F., Sucipto, S., & Utami, P. Y. (2021). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis  Tanaman  Hortikultura  Berbasis  Website. Digital  Intelligence,  2(1),  39. https://doi.org/10.29406/diligent.v2i1.2943
Bappeda Kabupaten Tegal. (2019). RPJMD Kota Tegal 2019-2024. 1 – 6.
Dhenanta, R. P., & Kholifah, I. B. (2022). Prediksi Curah Hujan Bulanan Kabupaten Trenggalek Tahun 2022 dan 2023 Menggunakan Metode ARIMA. Seminar Nasional Official Statistics, 2022(1), 1135 – 1144. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1368
Gao, F., Bi, C., Bi, W., & Zhang, A. (2023). A new belief rule base inference methodology with interval information based on the interval evidential reasoning algorithm. Applied Intelligence, 53(10), 12504 – 12520. https://doi.org/10.1007/s10489-022-04182-z
Guan, Y. (2020). Regularization Method for Rule Reduction in Belief Rule-based SystemRegularization
Method for Rule Reduction in Belief Rule-based System. 51 – 61. https://doi.org/10.5121/csit.2020.101705
Irvanizam,  I.,  Zulfan,  Z.,  Nasir,  P.  F.,  Marzuki,  M.,  Rusdiana,  S.,  &  Salwa,  N.  (2022).  An  Extended MULTIMOORA  Based  on  Trapezoidal  Fuzzy  Neutrosophic  Sets  and  Objective  Weighting
Method in Group Decision-Making. IEEE Access, 10, 47476 – 47498. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170565
Kuswantoro, Moch Pujo, Yanuariadin, Kumalasari Niswatin, Ratih Farida, I. N. (2020). Smart System Rekomendasi Tanaman Pertanian berbasis IOT. Prosiding Semnasinotek 2020.
Nugroho,  F.  A.,  Oyama,  S.,  &  Riyadi,  A.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Jenis Tanaman Pada Lahan Pertanian Berdasarkan Letak Geografis dan Curah Hujan Menggunakan Metode Rule Based System (Studi Kasus: Kabupaten Bantul). Seri Prosiding Seminar Nasional
Dinamika Informatika,
Nuriati, I., Ginting, B. S., & Maulita, Y. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Tanaman Pangan  Berdasarkan  Kondisi  Tanah  dengan  Metode  Moora. Seminar  Nasional  Informatika, 285 – 294.
Pradibta, H., Nurhasan, U., & Rizaldi, D. A. (2021). Implementation of multimarker augmented reality on solar system simulations Use Case Diagram. 11(3), 130 – 139.
Pratama, P. W., Aranta, A., & Bimantoro, F. (2021). Rancang Bangun Aplikasi Transliterasi Aksara Latin menjadi Aksara Sasak Menggunakan Algoritma Rule Based Berbasis Android. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA), 3(2), 232 – 243.
Pratiwi,  H.  (2024). Buku  ajar  kecerdasan  buatan:  disertai  praktik  baik  pemanfaatannya.  Asadel Liamsindo Teknologi.
Proboningrum, S., & Acihmah Sidauruk.  (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Kain  Dengan  Metode  Moora. JSiI  (Jurnal  Sistem  Informasi),  8(1),  43 – 48. https://doi.org/10.30656/jsii.v8i1.3073
Sakiah, Febrianto, E. B., Sudrajat, A., & Siregar, A. K. (2021). Pemetaan iklim tanaman kelapa sawit di Kecamatan Bintang Bayu, Kabupaten Serdang Bedagai, Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Agro Industri Perkebunan, 9(1), 15 – 22.
Setyabudi,  A.  D.,  &  Mustafidah,  H.  (2020).  Menentukan  Jenis  Tanaman  Pertanian  Palawija Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dan Metode Weighted Product (Wp). Sainteks, 17(1), 61. https://doi.org/10.30595/sainteks.v17i1.7829
Shinde,  D.,  Öktem,  H.,  Kalita,  K.,  Chakraborty,  S.,  &  Gao,  X.  Z.  (2021).  Optimization  of  process parameters for friction materials using multi-criteria decision making: A comparative analysis. Processes, 9(9), 1 – 17. https://doi.org/10.3390/pr9091570
Simbolon,  D.  S.,  &  Sinaga,  B.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kesesuaian  Lahan Tanaman  Cengkeh  Dengan  Metode  Profile  Matching. Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi (JNKTI), 4(5), 370 – 379. https://doi.org/10.32672/jnkti.v4i5.3427
Sofian,  S.  R.  A.,  Sudarti,  &  Rifati  Dina  Handayani.  (2022).  Analisis  Korelasi  Curah  Hujan  dan Produktivitas Tanaman Hasil Pertanian Kabupaten Jember. Jurnal Pendidikan Mipa, 12(2), 287 – 293. https://doi.org/10.37630/jpm.v12i2.612
Wang, Z., Pandu, G., & Wang, X. (n.d.). Supporting Information for Preference Ranking On the Basis of Ideal-average Distance ( PROBID ) Method for Multi-Criteria Decision Making. 1 – 8.