## METODE TECHNIQUE FOR ORDER OF PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION DAN MIKROKONTROLER NODE MCU PADA PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS TANAH BUDIDAYA TANAMAN AQUASCAPE
Mochzen Gito Resmi 1 , Moch. Hafid 2 , Syahril Zulpria Awaludin 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STT Wastukancana Mochzen@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Tanaman aquascape merupakan tanaman dalam akuarium yang berfungsi sebagai hiasan. Budidaya tanaman aquascape mulai banyak diminati oleh masyarakat Indonesia. Dua ratus lima puluh juta lebih Penduduk Indonesia merupakan  pasar  yang  besar  bagi  tanaman  aquascape  atau  tanaman  air.  Bahkan  tidak  menutup  kemungkinan menjadikan Indonesia sebagai penghasil tanaman  air utama di dunia dengan  berkembangnya hobbi  aquascape. Penentuan jenis tanah yang cocok tentunya memerlukan waktu yang lama dalam budidaya tanaman aquascape, sehingga  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan    untuk  menentukan  jenis  tanah  yang  sesuai  dengan  kondisi tumbuh  tanaman.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  pemilihan  jenis  tanah  adalah TOPSIS  yang  memiliki  kriteria  kesuburan  tanah,  unsur  hara  tanah,  pH  tanah,  tekstur  tanah,  ketebalan  tanah, kelembapan  diukur  dengan  mikrokontroler  Node  MCU  dengan  soil  moisture  sensor  YL  69.  Implementasikan metode Topsis    pada  sistem  pendukung  keputusan  jenis  tanah  untuk  budidaya  tanaman  aquascape  memiliki  5 alternatif menghasilkan rangking ke 1 dengan nilai preferensi 0,761 pada alternatif jenis tanah Alluvial.
Keyword : Metode Topsis, Waterfall, Node MCU, Aquascape, Budidaya
1. PENDAHULUAN
Teknologi telah memberikan banyak keuntungan  dalam  memajukan  berbagai  aspek kehidupan.Budidaya tanaman aquascape mengalami banyak  kerugian  dikarenakan  kurang  tepatnya  dan pengetahuan  dalam  proses  pemilihan  jenis  tanah yang  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman  hias. Tumbuhan  aquascape  adalah  tumbuhan  di  dalam akuarium  yang  berfungsi  sebagai  hiasan  [1]. Aquascaping adalah seni menata tanaman di dalam air  dan  bebatuan,  koral,  bebatuan  dan  kayu,  ditata alami  dan  indah  di  akuarium,  sehingga  terlihat seperti  berkebun  di  dalam  air.  Tanaman  air  sudah dikenal  di  Indonesia  sejak  tahun  1980,  namun  saat itu  hobi  yang  berhubungan  dengan  tanaman  hias masih  tergolong  hobi  kelas  atas,  karena  penghobi harus  mengimpor tanaman dari  luar negeri. Sekitar tahun 2000  budidaya tanaman air  mulai populer  di Indonesia [2].
Budidaya  tanaman  air  masih  belum  banyak dilakukan dalam dunia pertanian, hal ini dikarenakan budidaya tanaman air masih tergolong baru. Salah satu faktor yang menghambat masuknya budidaya  tanaman  air  di  Indonesia  adalah  karena jenis  tanaman  air  yang  dibudidayakan  kebanyakan berasal dari luar Indonesia [3]. Meskipun demikian tanaman  ini  dapat  dengan  mudah  tumbuh  dan beradaptasi  dengan  tanah  dan  air  di  Indonesia dengan  sedikit  perawatan.  Penentuan    tanah  yang tepat  untuk  suatu  jenis  tanaman  tertentu  masih dilakukan  secara  manual    dengan  membandingkan informasi  yang  tersedia  di  lapangan  dengan kebutuhan tumbuh jenis tanaman tersebut, sehingga
prosesnya  memerlukan  waktu,  tenaga  dan  biaya yang  tidak  sedikit.  Tanaman  yang  dirancang  untuk jenis  tanah  yang  tidak  cocok  berisiko  gagal  panen atau produktivitas berkurang [4].
Sistem pendukung keputusan  dapat digunakan di  berbagai  bidang,  seperti  menentukan  perlakuan yang tepat untuk lahan pertanian, pertambangan, dan industri, penentuan penyakit pada tanaman pemetaan kualitas lahan pertanian hingga peningkatan kualitas tanaman [5].
Teknik  Order  of  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution  (TOPSIS)  dapat  digunakan  untuk menentukan  tanah yang cocok berdasarkan kriteria atau  persyaratan  untuk  menumbuhkan    jenis tanaman tertentu [6]. Seperti faktor ini, kelembaban sangat penting bagi tanah dalam pelapukan mineral dan bahan organik tanah. Namun jika terlalu basah, pergerakan udara di dalam tanah terhambat sehingga akar  tanaman  kekurangan  oksigen  yang  berujung pada  kematian.  Dapatkan  informasi  tentang kelembaban  tanah  dengan  mengukurnya  secara langsung. Memfasilitasi penentuan nilai kelembaban  yang  cepat  dan  akurat.  Pengukur kelembaban  tanah  berdasarkan  NodeMCU  telah dibuat [7].
Tujuan  dari  pekerjaan  ini  adalah  untuk menentukan jenis tanah yang cocok untuk tanaman hias  khususnya  tanaman  air  dengan  menggunakan metode  TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan  sebagai input adalah kesuburan tanah, unsur hara tanah, pH tanah,  struktur  tanah,  ketebalan  tanah  gambut  dan kelembaban tanah.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah
alat  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dengan  mengumpulkan data,  menganalisis  informasi,  dan  memberikan rekomendasi  [8]. Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi yang dapat membantu mengidentifikasi beberapa kemungkinan untuk  proses  pengambilan  keputusan  dalam memberikan  informasi  untuk  proses  pembentukan keputusan Sebuah sistem pendukung keputusan [9]. dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  program komputer  yang  menyediakan  informasi  tentang domain aplikasi yang disediakan oleh model analisis keputusan dan akses ke database di mana ia dimuat untuk mendukung keputusan dalam proses pengambilan  keputusan  yang  efektif  baik  dalam kondisi  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  [10]. Sistem  penunjang  keputusan  digunakan  untuk membantu manajemen dalam pengambilan keputusan  didalam  suatu  perusahaan,  institusi maupun  organisasi  [11].  Dalam  penerapan  DSS hasil  pengambilan  keputusan  sistem  tidak  menjadi patokan, pengambilan keputusan diserahkan kepada pembuat  keputusan.  Sistem  hanya  menghasilkan keluaran  yang  menghitung  data  yang  harus dipertimbangkan oleh pengambil keputusan. Sehingga  pekerjaan  para  pengambil  keputusan berada pada proses pengambilan keputusan [12].

## 2.2. Rotala
Rotala  Beberapa  spesies  rotta  digunakan sebagai  tanaman  akuarium,  vivarium  dan  terarium karena  tanaman  ini  dapat  tumbuh  di  tanah berlumpur/basah  (muncul)  atau  di  air  (terendam). Rotala  memiliki  46  spesies  daerah  tropis  dan subtropis  di  dunia.  Dan  hanya  sekitar  10  spesies yang dikenal luas di kalangan penggemar akuarium.
Gambar 1. Rotala

## 2.3. Mikrokontroler
Mikrokontroler  adalah  sebuah  chip  yang berfungsi  sebagai  alat  untuk  mengontrol  rangkaian elektronik dan dapat menyimpan program atau dapat dianalogikan dengan sistem komputer yang dikemas dalam bentuk chip. Ini berarti mikrokontroler sudah memiliki persyaratan minimum untuk
mikroprosesor,  ROM,  RAM,  I/O  dan  jam,  seperti komputer [13].

## 2.4. Node MCU
NodeMCU  adalah  platform  IoT  sumber terbuka.  Ini  terdiri  dari  perangkat  keras  berupa System  On  Chip  ESP8266.  Dari  ESP8266 diproduksi oleh Espressif System dan menggunakan firmware dengan menggunakan bahasa pemrograman [14].

## Gambar 2. Node MCU

## 2.4    Soil Moisture Sensor
Modul  deteksi  kadar  air/kelembaban  dalam tanah  (sensor  kelembaban  tanah).  menunjukkan sensor kelembaban tanah. Sensor ini terdiri dari dua buah  probe  untuk  mengalirkan  arus  melalui  tanah, kemudian  membaca  resistansi  untuk  mendapatkan nilai tingkat kelembapan [15].
Gambar 3. Soil Moisture Sensor
3. METODE PENELITIAN
3.1. TOPSIS Teknik  menyelaraskan  referensi  berdasarkan kesamaan  dengan  solusi  ideal  adalah  dengan memilih  varian  dengan  jarak  terkecil  dari  solusi ideal,  tetapi  juga  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal negatif[13]. Kriteria manfaat adalah kriteria dimana semakin tinggi nilai kriteria tersebut maka semakin mudah untuk dipilih. Kriteria biaya adalah kebalikan dari kriteria keuntungan, tetapi semakin rendah nilai kriteria  tersebut,  semakin  masuk  akal  pilihannya. Dalam  metode  TOPSIS,  alternatif  optimal  adalah yang terdekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari  ideal negatif[16].
a. Create a normalized decision matrix
b. Create a weighted normalized decision matrix.
c. Determine the positive ideal matrix and negative ideal solution matrix
d. Determine  the  distance between  the  values  of  each  alternative  with  the positive and negative ideal solution matrices The  distance  between  the  alternative  and  the positive ideal solution: The distance between the alternative Ai and the negative ideal solution
e. Determine  the  preference  value  for  each alternative

## 3.2. Skema Rangkaian Mikrokontroller
Gambar 4. Skema Rangkaian Mikrokontroller
Gambar  di  atas  merupakan  rangkaian  sistem keseluruhan  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan, dimana  dapat  diketahui  Node  MCU  ESP8266 dihubungkan  dengan  sinyal  Wifi  agar  dapat berkomunikasi.  Sensor  kelembaban  dihubungkan dengan  Node  MCU  agar  mendeteksi  nilai kelembaban pada tanah

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah kriteria-kriteria yang dibutuhkan untuk mengukur dan menilai jenis tanah mana  yang  akan  terseleksi  untuk  dijadikan  media tanam.
Tabel 1. Kriteria

## 4.1. Tabel Rangking kecocokan kriteria
Menunjukkan  urutan  kesesuaian  setiap  opsi untuk setiap kriteria.
Tabel 2. Kecocokan nilai kriteria ID Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 3 4 2 4 5 A2 4 5 2 3 4 3 A3 3 4 5 3 3 4 A4 5 4 3 3 2 4 A5 5 4 3 4 3 3 Tabel 3. Nilai bobot pada kriteria Kode Nama Kriteria Bobot C1 Kesuburan tanah 4 C2 Nutrisi tanah 2 C3 Reaksi tanah (pH). 4 C4 Tekstur tanah 3 C5 Ketebalan tanah gambut 3 C6 Kelembaban tanah 2

## 4.2. Matriks Keputusan
Setelah  diketahui  nilai  rangking  kecocokan dari  setiap  alternatif,  matriks  keputusan  yang dibentuk dari tabel rangking kecocokan.
𝑋 =
[ 4 3 4 2 4 5
4 5 2 3 4 3 3 4 5 3 3 4 5 4 3 3 2 4 5 4 3 4 3 3]
Berikut perhitungan menentukan matriks keputusan ternormalisasi:
R 11 = 4 √4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 = 4 √91 = 0,419
R 12 = 3 √3 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 = 3 √82 = 0,331
R 13 =
4 √4 2 +2 2 +5 2 +3 2 +3 2 = 4 √63 = 0,504
R 14 = 2 √2 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 2 √47 = 0,292
R 15 = 4 √4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 4 √54 = 0,544
R 16 = 5 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 5 √75 = 0,577
R 21 = 4 √4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 = 4 √91 = 0,419 R 22 = 5 √3 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 = 5 √82 = 0,552
R 23 =
2 √4 2 +2 2 +5 2 +3 2 +3 2 = 2 √63 = 0,252
R 24 = 3 √2 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 √47 = 0,438
R 25 = 4 √4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 4 √54 = 0,544 R 26 = 3 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 3 √75 = 0,346 R 31 = 3 √4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 = 3 √91 = 0,314 R 32 = 4 √3 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 = 4 √82 = 0,442
R 33 = 5 √4 2 +2 2 +5 2 +3 2 +3 2 = 5 √63 = 0,630
R 34 = 3 √2 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 √47 = 0,438
Tanaman Jenis Tanah C1 C2 C3 C4 C5 C6
Humus 40 Cukup 3,6-4,9 Lembut 40cm 557 Aluvial 40 Sangat banyak 7,1-8 Halus 40cm 384 Gromosol 30 Banyak 1-3,5 Halus 30cm 852 Andosol 50 Banyak 5-,7 Halus 20cm 758 Entisol 50 banyak 5-,7 Kasar 30cm 548
Rottala
R 35 = 3 √4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 3 √54 = 0,408
R 36 =
4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 4 √75 = 0,462
R 41 = 5 √4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 = 5 √91 = 0,524 R 42 = 4 √3 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 = 4 √82 = 0,442
R 43 = 3 √4 2 +2 2 +5 2 +3 2 +3 2 = 3 √63 = 0,378 R 44 = 3 √2 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 √47 = 0,438
R 45 =
2 √4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 2 √54 = 0,272
R 46 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 4 √63 = 0,462
R 51 = 5
√4 2 +4 2 +3 2 +5 2 +5 2 = 5 √91 = 0,524
R 52 = 4 √3 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 = 4 √82 = 0,442
R 53 =
3 √4 2 +2 2 +5 2 +3 2 +3 2 = 3 √47 = 0,378
R 54 = 4 √2 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 4 √75 = 0,583
R 55 = 3 √4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 3 √54 = 0,408
R 56 = 3
√5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 3 √47 = 0,346
Berikut hasil dari matriks R di atas:

## R =
[ 0,419 0,331 0,504 0,292 0,544 0,577 0,419 0,552 0,252 0,438 0,544 0,346 0,314 0,442 0,630 0,438 0,408 0,462 0,524 0,442 0,378 0,438 0,272 0,462 0,524 0,442 0,378 0,583 0,408 0,346]

## 4.3. Matriks Normalisasi Terbobot
Proses normalisasi matriks tertimbang dihitung dengan cara berikut menurut Persamaan:
V11 = R11 x W1 = 0,419 x 4 = 1,676 V12 = R12 x W2 = 0,331 x 2 = 0,662 V13 = R13 x W3 = 0,504 x 4 = 2,016 V14 = R14 x W4 = 0,292 x 3 = 0,876 V15 = R15 x W5 = 0,544 x 3 = 1,632 V16 = R16 x W6 = 0,577 x 2 = 1,154
V21 = R21 x W1 = 0,419 x 4 = 1,676 V22 = R22 x W2 = 0,552 x 2 = 1,104 V23 = R23 x W3 = 0,252 x 4 = 1,008 V24 = R24 x W4 = 0,438 x 3 = 1,314 V25 = R25 x W5 = 0,544 x 3 = 1,632 V26 = R26 x W6 = 0,346 x 2 = 0,692
V31 = R31 x W1 = 0,314 x 4 = 1,256 V32 = R32 x W2 = 0,442 x 2 = 0,884 V33 = R33 x W3 = 0,630 x 4 = 2,520 V34 = R34 x W4 = 0,438 x 3 = 1,314 V35 = R35 x W5 = 0,408 x 3 = 1,224 V36 = R36 x W6 = 0,462 x 2 = 0,924 V41 = R41 x W1 = 0,524 x 4 = 2,096 V42 = R42 x W2 = 0,442 x 2 = 0,884 V43 = R43 x W3 = 0,378 x 4 = 1,512 V44 = R44 x W4 = 0,438 x 3 = 1,314 V45 = R45 x W5 = 0,272 x 3 = 0,816
V46 = R46 x W6 = 0,462 x 2 = 0,924 V51 = R51 x W1 = 0,524 x 4 = 2,096 V52 = R52 x W2 = 0,442 x 2 = 0,884
V53 = R53 x W3 = 0,378 x 4 = 1,512 V54 = R54 x W4 = 0,583 x 3 = 1,749 V55 = R55 x W5 = 0,408 x 3 = 1,224 V56 = R56 x W6 = 0,346 x 2 = 0,692
Dengan cara diatas diperoleh matriks keputusan/matriks Ysebagai berikut.
Tabel 4. Matriks keputusan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1,676  0,66  2,016  0,876  1,632  1,154 A2 1,676  1,1  1,008  1,314  1,632  0,692 A3 1,256  0,88  2,52  1,314  1,224  0,924 A4 2,096  0,88  1,512  1,314  0,816  0,924 A5 2,096  0,88  1,512  1,749  1,224  0,692
Matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif Solusi ideal positif adalah nilai terbesar pada setiap kolom, sedangkan solusi ideal negatif adalah nilai terkecil pada setiap kolom. Di bawah ini adalah tabel solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Tabel 5. Matriks solusi ideal positif dan solusi ideal
negative C1 C2 C3 C4 C5 C6 A+ 2,096 1,104 1,008 1,749 1,632 0,692 A- 1,256 0,662 2,52 0,876 0,816 1,154

## 4.4. Menentukan Separasi
Dalam tahap ini penentuan jarak alternatif dari solusi  ideal positif dan  negative ditentukan dengan cara berikut :
Menentukan  S + jarak  alternatif  dari  solusi  ideal positif.
𝑠 1 +
= √ (((1,676 − 2,096) 2 ) + ((0,662 − 1,104) 2 ) + ((2,016 − 1,008) 2 ) + ((0,876 − 1,749) 2 ) + ((1,632 − 1,632) 2 ) + ((1,154 − 0,692) 2 )) =   √2,363 = 1,537
𝑠 2 + = √ (((1,676 − 2,096) 2 ) + ((1,104 − 1,104) 2 ) + ((1,008 − 1,008) 2 ) + ((1,314 − 1,749) 2 ) + ((1,632 − 1,632) 2 ) + ((0,692 − 0,692) 2 )) =   √0.366 = 0,605 𝑠 3 + = √ (((1,256 − 2,096) 2 ) + ((0,884 − 1,104) 2 ) + ((2,520 − 1,008) 2 ) + ((1,314 − 1,749) 2 ) + ((1,224 − 1,632) 2 ) + ((0,924 − 0,692) 2 )) =   √3,450 = 1,857
𝑠 4 + = √ (((2,096 − 2,096) 2 ) + ((0,884 − 1,104) 2 ) + ((1,512 − 1,008) 2 ) + ((1,314 − 1,749) 2 ) + ((0,816 − 1,632) 2 ) + ((0,924 − 0,692) 2 )) =   √1,211 = 1,100 𝑠 5 + = √ (((2,096 − 2,096) 2 ) + ((0,884 − 1,104) 2 ) + ((1,512 − 1,008) 2 ) + ((1,749 − 1,749) 2 ) + ((1,224 − 1,632) 2 ) + ((0,692 − 0,692) 2 )) =   √0,469 = 0,685
Menentukan  S - jarak  alternatif  dari  solusi  ideal negatif 𝑠 1 −
= √ (((1,676 − 1,256) 2 ) + ((0,662 − 0,662) 2 ) + ((2,016 − 2,520) 2 ) + ((0,876 − 0,876) 2 ) + ((1,632 − 0,816) 2 ) + ((1,154 − 1,154) 2 )) =   √1,096 = 1,047
𝑠 2 − = √ (((1,676 − 1,256) 2 ) + ((1,104 − 0,662) 2 ) + ((1,008 − 2,520) 2 ) + ((1,314 − 0,876) 2 ) + ((1,632 − 0,816) 2 ) + ((0,692 − 1,154) 2 )) =   √3,729 = 1,931
𝑠 3 − = √ (((1,256 − 1,256) 2 ) + ((0,884 − 0,662) 2 ) + ((2,520 − 2,520) 2 ) + ((1,314 − 0,876) 2 ) + ((1,224 − 0,816) 2 ) + ((0,924 − 1,154) 2 )) =   √0,460 = 0,678
𝑠 4 − = √ (((2,096 − 1,256) 2 ) + ((0,884 − 0,662) 2 ) + ((1,512 − 2,520) 2 ) + ((1,314 − 0,876) 2 ) + ((0,816 − 0,816) 2 ) + ((0,924 − 1,154) 2 )) =   √2,016 = 1,419
𝑠 5 − = √ (((2,096 − 1,256) 2 ) + ((0,884 − 0,662) 2 ) + ((1,512 − 2,520) 2 ) + ((1,749 − 0,876) 2 ) + ((1,224 − 0,816) 2 ) + ((0,692 − 1,154) 2 )) =   √2,913 = 1,707

## 4.5. Menentukan  Nilai  Preferensi  Untuk  Setiap Alternatif
Pada  langkah  ini,  jarak  antara  pilihan  solusi ideal  positif  dan  negatif,  yang  menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai rekomendasi tertinggi, dihitung sebagai berikut:
𝐶 𝑖 + = 𝑆𝑖 − 𝑆𝑖 − +𝑆𝑖 + adalah kedekatan relatif ke-I terhadap solusi ideal positif
𝐶 1 + = 1,042 (1,042 + 1,537) = 1,042 2,579 = 0,404
𝐶 2 + = 1,931 (1,931 + 0,605) = 1,931 2,536 = 0,761
𝐶 3 + = 0,678 (0,678 + 1,857) = 0,678
2,535 = 0,267
𝐶 4 + = 1,419 (1,419 + 1,100) = 1,419
2,519 = 0,563
𝐶 5 + = 1,707 (1,707 + 0,685) = 1,707
2,392 = 0,714

## 4.6. Merangking Alternatif
Langkah terakhir dalam memeringkat alternatif diurutkan  dari  nilai  C^  tertinggi  ke  yang  terendah, solusi  terbaik  adalah  solusi  dengan  nilai  C^ tertinggi.
Tabel 6. Perangkingan alternatif. No Alternatif Nilai (C + ) Rangking 1 Humus 0,404 4 2 Aluvial 0,761 1 3 Grumusol 0,267 5 4 Andosol 0,563 3 5 Entisol 0,714 2
5. KESIMPULAN DAN SARAN Hasil penelitian diperoleh kesimpulan penerapan  metode  topsis  pada  sistem  pendukung keputusan  tipe  tanah  untuk  budidaya  aquascape menggunakan 5  alternatif  menghasilkan rangking 1 dengan nilai preferensi 0,761 pada alternatif alluvial sehingga  tanaman  dan  jenis  tanah  tersebut direkomendasikan untuk dibudidaya lebih banyak.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  diharapkan banyak  mencoba  menggunakan  berbagai  jenis alternatif tanah agar dapat melakukan perbandingan hasil dari peneliti terdahulu untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  A.  E.Nugraha,  “Aquascape  Berbasis Arduino Uno,” Unikom ,  p.  6,  2018,  [Online]. Available: http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/206.
[2]  R. Irawan, R. Yunita, M. F. Isma N., and B. D. M.,  “PERBANYAKAN  TANAMAN  HIAS AIR  TAWAR  Alternanthera  reinickii  DAN Ludwigia  sp  SECARA  IN  VITRO  GUNA MENDUKUNG  AQUASCAPE,” J.  Litbang Kota  Pekalongan ,  vol.  17,  pp.  54–60,  2019, doi: 10.54911/litbang.v17i0.107.
[3]  M.  D.  Udin,  “Tanaman  Air  Menggunakan Metode  Kendali  Logika  Fuzzy,”  no.  3,  pp. 103–111, 2021.
[4]  M. H. Pramadana, M. Rivai, and H. Pirngadi, “Sistem  Kontrol  Pencahayaan  Matahari  pada Aquascape,” J. Tek. ITS , vol. 10, no. 1, pp. 15– 21, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.59809.
[5]  I.  Naufal  and  N.  Nurdin,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Penyakit Pada Tanaman Terong Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting,” TECHSI  -  J.  Tek. Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  123,  2020,  doi: 10.29103/techsi.v12i1.2379.
[6]  N.  P.  Rahayu,  R.  R.  M.  Putri,  and  A.  W. Widodo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tanaman  Pangan  Berdasarkan Kondisi  Tanah  Menggunakan  Metode Electre Dan  Topsis,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  Agustus  2018,  pp. 23–24,  2018,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id.
[7]  S. L. H. Siregar and M. Rivai, “Monitoring dan Kontrol  Sistem  Penyemprotan  Air  Untuk Budidaya Aeroponik
Menggunakan
NodeMCU ESP8266,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.12962/j23373539.v7i2.31181.
[8]  R.  A.  Immanuel  Tarigan,Haikal  Farhan, “Sistem Pendukung Keputusan untuk
Pemilihan  Senjata  Paling  Efektif  pada  Game Valorant,” Komputasi  J.  Ilm.  Ilmu  Komput. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 88–100, 2023.
[9]  D.  Fransiska et  al. ,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  E-Commerce,” J. PROSISKO , vol. 10, no. 1, 2023.
[10]  M.  K.  Ervin  Riyanda  Br  Simarmata,  Bosker Sinaga, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN
PEMILIHAN
SISWA BERPRESTASI  DI  SMP  NEGERI  4  SATU ATAP  PURBA  DENGAN  METODE  AHP,” no. 1, 2021.
[11]  D.  S.  Duruka et  al. ,  “PENERIMAAN
MAHASISWA  BARU  MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC,” vol. 1, 2023.
[12]  P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H.  Saptarini,  and  I.  K.  Swardika,  “Jurnal Pengertian Topsis,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[13]  C. Surya, “Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : Amik Mitra Gama),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 322– 329, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[14]  A. Deris, “Sistem Informasi Darurat Pada Mini Market Menggunakan Mikrokontroler Esp8266  Berbasis  Internet  of  Things,”
Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol.
16,  no.  2,  pp.  283–288,  2019,  doi:
10.33751/komputasi.v16i2.1622.
[15]  U. Guntur, “269207-Monitoring-Kelembaban- Tanah-Pertanian-Me-Fadb929a,” J.  Monit. Kelembaban Tanah Pertan. , vol. 10, pp. 237– 243, 2018.
[16]  A.  K.  Rahman  and  I.  G.  A.  Suwartane, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik
Dengan Metode  Tehcnique For  Order
Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (Topsis)  Berbasis  Web,” J.  iKRAITH- TEKNOLOGI , vol. 4, no. 1, pp. 22–31, 2020, [Online]. Available: https://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith-
teknologi/article/view/508/375.