## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## KOMBINASI  METODE  AHP  DAN  TOPSIS  DALAM  PEMILIHAN  BIBIT  SAYURAN BERDASARKAN KONDISI TANAH DAN SYARAT TUMBUH TANAMAN

## Asep Syaputra
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam
email: asepsyaputra68@sttpagaralam.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  28 April 2021 Revised   :  09 June 2021 Accepted   :  27 June 2021 Published  :  30 June 2021 The majority of farmers are still  unsure of which  vegetable seeds are  appropriate  for  planting  on  this  property.  This  is  due  to farmers' lack of understanding of the conditions for planting these vegetable  seeds  on  their  fields.  Due  to  farmers'  and  the  general public's  lack  of  understanding  of  land  suitability  evaluation, vegetable  seeds  have  not  been  planted  with  optimum  results because the requirements required for these vegetable crops do not match  the  land  conditions  that  sustain  vegetable  growth. Understanding the significance of choosing vegetable seeds based on the adaptability of selecting land and plants also relies solely on farmers'  scant  knowledge.  As  a  result,  the  authors  believe  that more  research  is  needed  to  decide  the  best  vegetable  seeds  for cultivation  based  on  soil  suitability  and  plant  growth requirements.  The  AHP  approach  is  very  analytical  and  well- suited to determining the priority weight of each norm, which will later be used as a rating reference by the TOPSIS method. The result of this study is the application of two algorithms combined so that the soil conformity level and conditions for proper growth, can be calculated  that  vegetable  seeds  will  be  planted  later  as  an alternative, accurate, and dynamic approach.
Keywords: TOPSIS AHP Combination Method
© 2021 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  informasi  saat  ini sangat  pesat,  terbukti  dengan  terus berkembangnya informasi dibidang pendidikan,  ekonomi  dan  pertanian  [1].
Dengan
pesatnya perkembangan informasi teknis, kini semakin
memudahkan manusia
dalam
menyelesaikan  pekerjaannya  [2][3].  Akan tetapi  pada  bidang  pertanian  masih kurang dalam  hal  pemanfaatan kemajuan teknologi,  seperti  penggunaan  lahan pertanian dan perkebunan yang pada saat ini banyak petani masih belum mengetahui  kesesuaian  lahan  [4].  Hal tersebut menjadikan petani kurang
IEEE style in citing this article: A. Syaputra, “Kombinasi
Metode  AHP  dan  TOPSIS Dalam Pemilihan Bibit Sayuran Berdasarkan  Kondisi  Tanah dan Syarat Tumbuh Tanaman”, Jurnal.ilmiah.informatika,  vol. 6, no. 1, pp. 11- 19 , Jun. 2021.
pengetahuan akan kesesuaian dan persyaratan  lahan  tumbuhnya  tanaman. Kesesuaian lahan pertanian adalah penggambaran  secara  horizontal  untuk kesesuaian  sebidang  lahan  pertanian dengan  tujuan  yang  spesifik,  konsistensi lahan  pertanian  adalah  bagian  dari penilaian  untuk  lahan  pertanian  tersebut [5].  Penilaian  kesesuaian  lahan  pertanian penting  dalam  perencanaan  agar  lahan bisa  dimanfaatkan  penggunaan  yang optimal  dan  efisien  berkelanjutan  [6]. Lemahnya  tingkat  pengetahuan  petani tentang evaluasi kesesuaian lahan tanaman yang dibudidayakan yang menyebabkan  kurangnya  optimal  nya hasil  produksi  pertanian,  karena  kondisi yang  dibutuhkan  oleh  tanaman  tersebut tidak  sesuai  dengan  kondisi  lahan pertanian yang mendukung pertumbuhan tanaman [7].
Melihat  pentingnya  proses  pemilihan bibit sayuran tersebut berdasarkan kesesuaian lahan, dan pada saat yang sama dalam hal mengambil keputusan pemilihan  bibit  sayuran  oleh  petani  Kota Pagar  Alam  prosesnya  masih  hanya melihat  pengalaman  petani  yang  belum teruji.  Maka  dari  permasalahan  tersebut penulis merasa perlu melakukan identifikasi  penelitian  pemilihan  bibit sayuran  berdasarkan  kesesuaian  lahan pertanian  dan  persyaratan  tumbuh  bibit sayuran  dengan  kriteria  yang  terdapat pada beberapa penelitian sebelumnya dan Dinas Pertanian Kota Pagar Alam dengan memanfaatkan kombinasi metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Technique for Other Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
Proses  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  pengerjaan  sangat  cocok  untuk digunakan hitung bobot prioritas masing- masing  kriteria,  karena  bersifat  objektif yang nanti menjadi referensi perangkingan ini dilakukan dengan metode  TOPSIS [8]. Metode AHP sangat baik untuk
memodelkan  pendapat  para  ahli  pada sistem pendukung keputusan. Saat membentuk sebuah model, AHP membuat perbandingan berpasangan yang menentukan variabel proses pengambilan keputusan  [9].  Metode  Technique  for  Other Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dimanfaatkan  untuk  kombinasi karena  terdapat  beberapa  kelebihannya [10], sebagai contoh metode TOPSIS dapat mengarahkan  suatu  logika  berpikir  yang menterjemahkan  pilihan-pilihan  manusia, memberikan suatu nilai skala terbaik dari alternatif  dan  terburuk  secara  simultan dan  mampu  memberikan  perhitungan yang sederhana [11].
Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan  hasil  yang  bisa  membantu para  petani  Kota  Pagar  Alam  dalam menentukan  bibit  sayuran  yang  akan ditanam pada lahan pertanian berdasarkan tingkat kesesuaian  tanah dan  persyaratan tumbuh  bibit  sayuran  yang  menjadi alternatif secara tepat, akurat dan dinamis dengan memanfaatkan kombinasi metode AHP dan TOPSIS. Dengan hasil penelitian ini  diharapkan  bermanfaat  bagi  petani yang  ada  di  Kota  Pagar  Alam  dalam alternatif  pemilihan  komoditi  sayuran yang  sesuai  dengan  kondisi  lahan pertanian  yang  dilihat  dari  karakteristik lahan  sehingga  tanaman  sayuran  bisa berproduksi optimal, produktif dan berkelanjutan.

## 2. KAJIAN LITERATUR
Penelitian  mengenai  penggabungan metode diantaranya yang sudah dilakukan oleh Fatma Sari dkk, peneliti menggunakan  kombinasi  Simple  Multy Attribute Rating (SMART) dan Technique for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  dalam  Menentukan Kualitas Varietas Padi, peneliti membahas tentang indikator penting yang menentukan kualitas varietas padi adalah umur  tanaman  dan  rata-rata  hasil,  hasil
penggabungan  metode  SMART  dan TOPSIS  diperoleh  hasil  yang  akurat  dan obyektif, karena hanya dengan menggunakan  metode  TOPSIS  setiap alternatif  metode  tidak  digabungkan, bobotnya  adalah  dinormalisasi,  dan  bila digabungkan  dengan  metode  SMART, bobot akan dinormalisasi sebelum penghitungan matriks [12].
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh  Muhammad  Ashari  dkk,  mereka mengimplementasikan  metode  MOORA– Entropy  untuk  pemilihan  bibit  budidaya ikan  air  tawar,  peneliti  menggunakan metode  MOORA  sebagai  metode  untuk menghitung  keputusan,  karena  waktu penghitungannya  sangat  singkat,  sangat sederhana, jumlah penghitungannya paling sedikit, dan memiliki stabilitas yang baik,  metode  Entropy  digunakan  untuk menghitung bobot subjektif pengguna DSS sehingga  dapat  menyesuaikan  dengan preferensi subjektif pengambil keputusan. Berdasarkan hasil uji spk, metode Entropy dan  metode  MOORA  digunakan  untuk menyeleksi  benih  pembibitan  ikan  air tawar  untuk  menentukan  peringkat  hasil akhir [13].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh Usep  Saprudi,  peneliti  memanfaatkan kombinasi  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting  (SAW)  untuk  memilih  bibit unnggul  cabai  merah,  analisis  dimulai dengan  menentukan  tujuan,  menyusun standar, sub-standar, dan alternatif.
Kemudian  buat  matriks  perbandingan berpasangan,  kemudian  gunakan  prinsip dasar  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) untuk  menghitung  bobot  dan  indeks konsistensi, hasil pembobotan yang dihitung dengan prinsip AHP akan diolah dengan  urutan  sebagai  berikut  sesuai dengan  prinsip  dasar  Simple  Additive Weighting  (SAW)  [14]  :  (1)  Membuat matriks  keputusan,  (2)  Membuat  matriks normalisasi  keputusan,  (3)  Membuat
matriks  normalisasi  keputusan  yang terbobot  dan  (4)  Menghitung  skor  untuk setiap alternatif.
Penelitian yang dilakukan oleh Apriliya Ulva
dkk, peneliti mengimplementasikan  Metode  MOORA (Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis Of  Ratio  Analysis)  dan  WASPAS  (Weight Aggregated Sum Product Assesment). Untuk kedua metode didalam Sistem Pendukung
Keputusan  dalam  hal  ini  adalah  metode MOORA  dan  metode  WASPAS  dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan  bibit  lele  terbaik.  Setelah melakukan  perbandingan  untuk  masing- masing  bobot  metode  MOORA  dan metode WASPAS maka dapat disimpulkan bahwa penjumlahan menggunakan metode  MOORA  lebih  cepat,  tepat  dan mudah dalam menghasilkan nilai alternatif,  sehingga  metode  MOORA adalah  metode  yang  paling  efektif  untuk menyelesaikan kasus tersebut [15].
Penilitian yang dilakukan oleh Afrisawati  dkk,  dalam  menganalisis Perbandingan Menggunakan Metode

## MOORA  dan  WASPAS  Pemilihan  Sapi
Potong  Terbaik,  Masalah  yang  dialami oleh  para  peternak  lokal  mandiri  yaitu selama  ini  oleh  peternak  masih  dengan cara manual dan  tradisional.  Hal  tersebut mereka lakukan Karena kurangnya pengetahuan  yang  mumpuni  untuk memilih  bibit  sapi  terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria  tertentu  dan  beberapa pilihan  alternatif  sapi  mana  yang  cocok untuk  dijadikan  sapi  potong.  Sehingga dengan demikian proses pembesaran bibit sapi  menjadi  lebih  singkat  waktunya dengan  hasil  yang  maksimal.  Teknologi yang  digunakan  yaitu  menggunakan metode  MOORA  dan  WASPAS  sebagai pembanding  dalam  menetukan  bibit  sapi potong  terbaik.  Dari  metode  tersebut diharapkan  menghasilkan  perbandingan sehingga  didapat  hasil  dari  metode  yang lebih  akurat  dalam  pemilihan  bibit  sapi
terbaik demi memajukan usaha peternakan  mandiri  lokal  secara  khusus dan  menjadi  swasembada  daging  sapi secara umum [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Pemilihan  bibit  sayuran  berdasarkan kondisi tanah dan syarat tumbuh tanaman pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  dan  Metode  Technique  for Other  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  berdasarkan  6  kriteria, diantaranya  dalah  suhu,  tingkat  curah hujan, tingkat Ph tanah, kadar C-Organik, Saturasi  Oksigen  dan  Kedalaman  tanah yang efektif.

## 3.1 Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)
Pada metode Analytic Hierarchy Process (AHP),  bobotnya  apriori  ini  adalah pembobotan  berdasarkan  hasil  evaluasi perbandingan  berpasangan  AHP  yang ditetapkan secara apriori, yang mencerminkan status psikologis dan sosial individu [17].
Langkah  pembobotan  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Perbandingan yang pasti berpasangan
(1)
Keterangan:
n = Jumlah parameter yang
dibandingkan
w i = Bobot parameter ke-i a ij =  perbandingan  bobot  parameter ke-i dan paramenter j
2. Perbandingan  yang  pasti  berpasangan normalisasi  setiap  kolom  dengan membagi  setiap  nilai  dengan  nilai maksimum kolom ke-i pertama.
(2)
3. Tambahkan setiap nilai kolom i yaitu.
(3)
4. Terakhir  diperoleh  bobot  prior  dari masing-masing  parameter  ke-i  dengan membagi  setiap  nilai  dengan  jumlah parameter yang akan dibandingkan (n), yaitu:
(4)
Menguji langkah-langkah perhitungan Konsistensi (CR):
1. Kalikan  seluruh  matriks  masukan  di kolom pertama dengan prioritas elemen pertama, kolom kedua dengan prioritas elemen kedua, dan seterusnya.
2. Tambahkan setiap baris.
3. Bagilah  setiap  angka  di  setiap  baris dengan prioritas relatif yang sesuai.
4. Tambahkan hasil bagi, lalu bagi dengan jumlah elemen. hasil proses Ini disebut λmax atau eigen value.
5. Conformity  Index  (CI),  dimana  n mewakili banyak elemen.
6. Hitung  nilai  Consistency  Rasio  (RC) CR=CI/RI,  dimana  random  index  (RI) merupakan  nilai  acak  CI  untuk  suatu orde matriks.
Metode  yang  dipublikasikan  harus ditunjukkan dengan referensi yang sesuai di  bagian  bibliografi.  Jika  ada  modifikasi terkait, harus dijelaskan juga.

## 3.2 Metode Technique for Other Preference
by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)
Metode Technique for Other Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah metode  MCDM  yang  didasarkan  pada pengukuran jarak antara alternatif perantara Pertimbangkan dan dua referensi bipolar opsional, idealnya positif dan  negatif  [17],  Metode  ini  merupakan metode  yang  banyak  digunakan  untuk
menyelesaikan  pengambilan  keputusan praktis. Metode alternatif yang dipilih oleh TOPSIS  merupakan  metode  alternatif terbaik dengan jarak terpendek dari solusi ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi ideal negatif. Semakin banyak faktor yang harus  dipertimbangkan  dalam  proses pengambilan  keputusan,  semakin  sulit untuk  mengambil  keputusan  atas  suatu masalah  [18].  TOPSIS  standar  terdiri  dari enam langkah sebagai berikut:
1. Buat matriks keputusan normalisasi
(5)
Rumus  X jk Ditentukan  oleh  rumus Dibawah ini:
(6)
Untuk j = 1,…, m dan k = 1,…,n.
2. Hitung matriks keputusan Normalisasi berbobot
S = | 𝑤 1 ᾶ 11 𝑤 2 ᾶ 12 … 𝑤 𝑛 ᾶ 1𝑛 𝑤 1 ᾶ 21 𝑤 2 ᾶ 22 … 𝑤 𝑛 ᾶ 2𝑛 … … … … | 7) = | 𝑣 11 𝑣 12 … 𝑣 1𝑛 𝑣 21 𝑣 22 … 𝑣 2𝑛 … … … … 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚2 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚𝑛 |
3. Tentukan  solusi  ideal  positif  A + dan solusi ideal negatif A – A + = (v1 + , v2 + ,…, vn + ), (8)
Keterangan :
v k+ = max j (v jk ), untuk k = 1,…, n.
A- = (v 1- , v 2- ,…, v n- ) dimana v k- = min j (v jk ), untuk k = 1,…, n.
4. Menghitung jarak dari nilai tiap solusi ideal  positif  (dj + )  dan  solusi  ideal negatif (dj - ) ke tiap alternatif:
d j+ (9)
d j- (10)
Dimana  p  adalah  koefisien  jarak. Biasanya jarak Euclidean Digunakan dalam
TOPSIS, dimana p = 2.
5. Menentukan  kedekatan  relative  dari tiap aternatif ke tiap solusi ideal.
(11)
f or j = 1, …, m,
Dimana  0  <  S j <  1.  Semakin  dekat alternatif  A j ke  solusi  ideal  positif, makin besar nilai S j .
6. Atur alternatif secara berurutan Gunakan S j dalam urutan menurun.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan penelitian ini mencakup beberapa hal. Termasuk penentuan standar  dan  mengklasifikasikan  setiap standar  kriteria  yang  ditentukan,  kriteria digunakan  dalam  penelitian  ini  seperti yang  ditunjukan  pada  table  1  sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Bibit Sayur No Karakteristik Tanah Kode 1 Suhu Rata-rata C1 2 Hujan Tahunan C2 3 Tingkat pH Tanah C3 4 C-Organik C4 5 Saturasi Oksigen C5 6 Kedalaman Efektif (cm) C6
Pada  tabel  2  dibawah  ini  menunjukan
Nilai rating dari setiap alternatif Berdasarkan  penelitian  pada  beberapa sampel petani. Tabel 2. Nilai Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 3 3 4 4 4 A2 3 3 3 3 4 3 A3 1 4 1 3 4 3 A4 2 3 2 4 1 4 A5 1 2 4 4 1 3
Dari  data  diatas  maka  bobot  standar kriteria  pada  penelitian ini  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), berikut  untuk  semua  proses  dari  metode
AHP:
1. Buat matriks perbandingan Berpasangan  seperti  pada  tabel  3 berikut.

## Tabel 3. Matrik Perbandingan
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1.00  2.00  3.00  4.00  6.00  7.00 C2 0.50  1.00  2.00  3.00  4.00  7.00 C3 0.33  0.50  1.00  3.00  5.00  5.00 C4 0.25  0.33  0.33  1.00  3.00  2.00 C5 0.16  0.25  0.20  0.33  1.00  2.00 C6 0.14  0.14  0.20  0.50  0.50  1.00 Total  1.39  2.22  3.73  7.83  13.5  17.0 2. Kemudian dilanjutkan dengan menghitung bobot dari masing-masing kriteria, seperti pada tabel 4 berikut. Tabel 4. Matrik Bobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 vp wsm 0.71  0.89  0.80  0.51  0.44  0.41  0.63  3.88 0.35  0.44  0.53  0.38  0.29  0.41  0.40  2.54 0.23  0.22  0.26  0.38  0.37  0.29  0.29  1.90 0.17  0.15  0.08  0.12  0.22  0.11  0.14  0.92 0.12  0.11  0.05  0.04  0.07  0.11  0.08  0.52 0.10  0.06  0.05  0.06  0.07  0.05  0.08  0.38 3. Kemudian menghitung ratio konsistensi sebagai berikut: λMax = 6.22 Ci = 0.04 Cr= 0.036231
Berdasarkan  hasil  diatas,  maka matriks  perbandingan  berpasangan dapat  diterima.  Dan  bobot  kriteria diperoleh  sesuai  dengan  kolom  vp pada tabel 5.
4. Menurut nilai alternative pada tabel 2, kemudian dilakukan normalisasi menggunakan  metode  TOPSIS    dan
hasil  matriks  Standarisasi  keputusan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 dibawah ini: Tabel 5. Matrik Keputusan Normalisasi Positif Negatif A1 0.0758 0.2840 A2 0.0784 0.2833 A3 0.2950 0.1239 A4 0.1745 0.1508 A5 0.2860 0.1436 5. Membentuk sebuah matriks keputusan  ternormalisasi  berbobot dengan  hasil  sebagai  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 6 berikut. Tabel 6. Matrik Normalisasi Terbobot 0.3864  0.1775  0.1424  0.0727  0.0490  0.0329 0.3864  0.1775  0.1424  0.0545  0.0490  0.0247 0.1288  0.2367  0.0474  0.0545  0.0490  0.0247 0.2576  0.1775  0.0949  0.0727  0.0122  0.0329 0.1288  0.1183  0.1899  0.0727  0.0122  0.0247
6. Hasil  dari  perhitungan  solusi  ideal positif,  dan  Negatifnya  seperti  pada Tabel 7 berikut. Tabel 7. Solusi Positif dan Negatif Positif Negatif C1 0.3864 0.1288 C2 0.2367 0.1183 C3 0.1899 0.0474 C4 0.0727 0.0545 C5 0.0490 0.0122 C6 0.0329 0.0247 7. Langkah  selanjutnya  adalah  Hitung jarak  dari  setiap  nilai  Solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif  untuk setiap pilihan.

## Tabel 8. Solusi Positif dan Negatif
0.6123  0.4375  0.4803  0.4923  0.5656  0.5207 0.6123  0.4375  0.4803  0.3692  0.5656  0.3905 0.2041  0.5834  0.1601  0.3692  0.5656  0.3905 0.4082  0.4375  0.1601  0.4923  0.1414  0.5207 0.2041  0.2917  0.6405  0.4923  0.1414  0.3905
8. Jarak  relatif  yang  ditentukan  Setiap alternatif  untuk  setiap  solusi  ideal. Tahapan  ini  adalah  evaluasi  Akhir dari  keseluruhan  proses  peringkat
alternatif metode penggunaan
gabungan  AHP  dan  TOPSIS.  hasil Peringkat  ditampilkan  dalam  Tabel  9 berikut.
Table 9. Hasil Perangkingan Nilai Rangking A1 0,7891 1 A2 0,7831 2 A3 0,2958 5 A4 0,4635 3 A5 0,3342 4

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada kedua orang tua yang sudah sangat mendukung penelitian ini dan kepada Dinas Pertanian Kota Pagar Alam, STT Pagaralam, Petani, masyarakat umum  yang  telah  memberikan  support pada penelitian yang sudah saya lakukan, serta terima kasih pada pihak Jurnal Ilmiah Informatika  yang  sudah  mengizinkan penelitian  ini  untuk  terbit  dan  bisa dijadikan sebagai referensi dan
pembelajaran untuk semua yang membacanya.

## 6. KESIMPULAN
Pemilihan  bibit  sayuran  berdasarkan kondisi tanah dan syarat tumbuh tanaman dengan menggabungkan Metode AHP dan TOPSIS bisa dilakukan. Metode AHP bisa memberikan  bobot  pada  kriteria  yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan tingkat  perbandingan  berpasangan.  Hasil dari  pembobotan  kriteria  ini  dijadikan sebagai Bobot dalam penghitungan peringkat  Penggunaan  alternatif  TOPSIS. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan didapat hasil perhitungan sistem konsisten dengan hasil perhitungan manual.
Perhitungan  dengan  metode  AHP  dan TOPSIS  dalam  menentukan  bibit  sayuran yang  baik  untuk  dikembangkan  bersifat fleksibel,  dalam  penelitian  ini  didapatkan Alternative,  karena  data  dan  parameter hasil  tertinggi  teradapat  pada  alternatif  1 atau  bibit  sayuran  pertama  dengan  nilai 0,7891,  dan  nilai  terendah  terdapat  pada alternative  3  dengan  nila  0,2958  yang menunjukan bahwa bibit sayuran ini tidak
cocok  untuk  ditanam  pada  kriteria  lahan yang sudah diinputkan.

## 7. REFERENSI
[1]  A.  Syaputra,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa
Kurang    Mampu  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Jurnal.  Ilmiah.  Bina.  STMIK  Bina Nusantara.  Jaya  Lubuklinggau,  vol.  1, no. 2, pp. 50–55, 2019.
[2]  A.  Syaputra,  “Sistem  Monitoring
Prestasi Akademik Siswa Pada Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  5 Pagar Alam,” Jurnal. ilmiah. Informatika.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  76–84, 2020. [3]  A.  Syaputra,  “Aplikasi  E-Kelurahan
Untuk Peningkatan Pelayanan Administrasi Dalam Mendukung Penerapan  E-Government,”  MATRIK Jurnal. Manajemen, Teknologi. Informatika.  dan  Rekayasa  Komputer., vol. 20, no. 2, pp. 379–388, 2021.
[4]  S.  Pariamanda,  A.  Sukmono,  and  H. Haniah,  “Analisis  kesesuaian  lahan untuk perkebunan kopi di kabupaten semarang,” Jurnal. Geod. Undip, vol. 5, no. 1, pp. 116–124, 2016.
[5]  V. V Tentua, H. Salampessy, and J. P. Haumahu, “Kesesuaian
Lahan Komoditas  Hortikultura  di  Desa Hative Besar Kecamatan Teluk Ambon,” Jurnal. Budidarma. Pertanian., vol. 13, no. 1, pp. 9–16, 2017.
[6]  B.  Hartono,  A.  Rauf,  D.  Elfiati,  F.  S. Harahap,  and  S.  H.  Sidabuke, “Evaluasi kesesuaian lahan pertanian
pada  areal  penggunaan  lain  untuk tanaman kopi arabika (Coffea arabica L.)  di  Kecamatan  Salak  Kabupaten Pak-Pak  Bharat,”  Jurnal.  Soluma  vol. 15, no. 2, pp. 66–74, 2018.
[7]  B.  Berkatchriseymal,  D.  Widjajanto, and R. Zainuddin, “Evaluasi Kesesuaian Lahan Untuk Pengembangan Tanaman Kelapa
(Cocos  nucifera  L.)  Di  Desa  Sidole Kecamatan  Ampibabo  Kabupaten Parigi  Moutong,”  AGROTEKBIS  E- JURNAL ILMU Pertanian., vol. 8, no. 2, pp. 265–272, 2020.
[8]  T.  Limbong  et  al.,  Sistem  Pendukung Keputusan:  Metode  &  Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9]  M.  B.  Tamam,  “Penerapan  AHP Dalam Penentuan Tanaman Alternatif Pengganti  Tembakau,” Zeta-Math Journal., vol. 5, no. 1, pp. 21–25, 2020.
[10]  H. L. Purwanto and J. W. Kuswinardi, “Pemilihan Hotel Menggunakan Ttechnique  For  Order  Preference  By Similarity  To  Ideal  Solution  Berbasis WebGis,”  Kurawal-Jurnal  Teknologi. Informasi., vol. 3, no. 1, pp. 28–39, 2020.
[11]  D.  Dona  and  R.  Husni,  “Penerapan metode  TOPSIS  untuk  evaluasi kinerja pengajar,” Riau Journal. Computer. Science., vol. 6, no. 1, pp. 6– 11, 2020.
[12]  F.  S.  Hutagalung,  H.  Mawengkang, and  S.  Efendi,  “Kombinasi  Simple Multy Attribute Rating (SMART) dan Technique  For  Order  Preference  by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) dalam  Menentukan  Kualitas  Varietas Padi,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nasional. Informatika.  dan  Teknologi.  Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 109–115, 2019.
[13]  M.  Ashari  and F.  M.  Arini, “Aplikasi Pemilihan  Bibit  Budidaya  Ikan  Air Tawar  dengan  Metode  MOORA–
Entropy,”  Query  Jurnal.  Informatika.
System., vol. 1, no. 2, 2017.
[14]  U.  Saprudin,  “Penerapan  Metode
Analytical  Hierarchy  Proces  (AHP) dan  Simple  additive  Weighting (SAW)  Dalam  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Bibit  Cabai Merah Unggul,” Expert Jurnal. Manajemen.  Sistem.  Informasi.  dan Teknologi., vol. 9, no. 2, 2019.
[15]  A.  Ulva,  D.  Iqbal,  N.  Nuraini,  M. Mesran,  D.  U.  Sutiksno,  and  Y. Yuhandri, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Lele Terbaik Menggunakan Metode MOORA (Multi-Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis)  dan  WASPAS  (Weight Aggregated Sum Product
Assesment),”    Seminar  Nasional  Sains dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI),
2018, vol. 1, no. 1.
[16]  A. Afrisawati and S. Sahren, “Analisis Perbandingan  Menggunakan  Metode MOORA  dan  WASPAS  Pemilihan Bibit Sapi Potong Terbaik,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi. dan Sistem. Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 269–276, 2020.
[17]  Z.  Azhar,  “Faktor  Analisis  Prioritas Dalam Pemilihan Bibit Jagung Unggul Menggunakan Metode AHP,” Seminar Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS),  2020,  vol.  1,  no.  1,  pp. 347–350.
[18]  A. A. A. P. Ardyanti, N. Purnama, and N. L. Nyajentari, “Sistem Pendukung Keputusan  Siswa  Berprestasi  SMA Dwijendra  Denpasar  dengan  Metode ANP  &  Topsis,”  Informasi.  Jurnal.
Ilmiah. Bidang. Teknologi. Informasi. dan Komunikasi., vol. 2, no. 2, 2017.