## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT TANAMAN JERUK METODE TOPSIS BERBASIS WEB
Ira Olivia Dwi Ariska, Ali Mahmudi, Renaldi Primaswara P Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818083@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Jeruk  dapat  berkembang  di  wilayah  yang  beriklim  tropis  dan  subtropis.  Buah  ini  memiliki  bermacam komposisi, diantaranya kandungan vitamin C, kandungan air, kadar gula, mineral dan lain – lain. Setiap varietas jeruk  memiliki  karakteristik  tersendiri  dalam  memilih  benih  jeruk  terbaik,  sehingga  membutuhkan  sistem pendukung    keputusan.   Penelitian   yang   dilakukan   adalah   menyeleksi   benih   jeruk   berkualitas   dengan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ). Peneliti menggunakan metode ini karena memiliki alternatif terbaik dan karena itu paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari ideal negatif, sehingga  mudah dipelajari dan diterapkan dalam pemrograman. Kandungan vitamin  C, kandungan air, kadar  gula,  presentase  bagian  buah  yang  dapat  dikonsumsi,  berat  buah  pertanaman  dan  wilayah  adaptasi merupakan  kriteria  untuk  pemilihan  bibit  tanaman  jeruk.  PHP  digunakan  sebagai  bahasa  pemrograman  dan MySQL  sebagai database nya  untuk  pembuatan  web.  Kesimpulannya  bahwa  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  benih  jeruk  menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  membantu  masyarakat  umum  untuk  menemukan varietas jeruk terbaik.
Kata kunci: Pemilihan Bibit Tanaman Jeruk, Sistem Pendukung Keputusan, metode TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  atau Decision Support  System adalah  sistem  informasi  berbasis komputer yang digunakan untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  pekerjaan,  penelitian dan  perdagangan.  Seringkali  sistem  pendukung keputusan diperumpamakan sebagai  sistem komputer yang  dapat  mengolah  data  menjadi  informasi  yang konkrit sehingga menghasilkan keputusan yang tepat.
Kota  Batu  merupakan  kota  agrowisata  karena pertanian  dan  perkebunannya  menghasilkan  produk yang  menjanjikan  sehingga  salah  satu  produknya yaitu,  jeruk. Pada saat ini,  buah  jeruk termasuk  buah yang  berkembang  pesat  di  Kota  Batu  sehingga  buah jeruk  tidak  kalah  terkenalnya  dengan  buah  apel. Permasalahan  saat  ini  pada  perkebunan  jeruk  di Balitjestro  Kota  Batu  adalah  sedikitnya  ketersediaan bibit  jeruk  berkualitas  yang  di  distribusikan  kepada petani  berukuran  kecil  dengan  batang  bawah  yang sudah besar.
Jeruk  ( Citrus  sp )  merupakan  tanaman  buah tahunan asli Asia, khususnya China. Jeruk merupakan tanaman yang juga dapat tumbuh di daerah tropis dan subtropis.  Komposisi  buah  jeruk terdiri dari  berbagai jenis  seperti  kadar  air  70%  hingga  92%  (tergantung keunggulan  buah),  gula,  asam  organik,  asam  amino, vitamin, pewarna dan mineral [1]. Secara umum, buah jeruk  juga  memiliki  vitamin  C  cukup  baik  dan bermanfaat  untuk  kesehatan.  Kandungan  vitamin  C buah  jeruk  berkisar  antara  40  hingga  70  mg  per  100 gram  bahan,  tergantung  pada  jenisnya  (semakin  tua buah jeruk, semakin rendah kandungan vitamin C-nya) [2].
Dalam pemilihan bibit jeruk perlu memperhatikan kriteria sehingga dapat menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  memiliki  banyak  metode  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  dan  mempermudah peneliti maupun masyarakat umum untuk mengetahui jenis bibit tanaman jeruk yang terbaik sehingga dapat meningkatkan hasil panen buah jeruk dan memajukan petani  buah  jeruk  di  Kota  Batu.  Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  adalah  metode Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  untuk  pemilihan  bibit  jeruk terbaik  karena metode  ini  memiliki  nilai  alternatif  terbaik  sehingga memiliki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal positif  dan terpanjang  dari  ideal  negatif.  Sehingga,  jika  metode TOPSIS  diterapkan  pada  penelitian  ini,  diharapkan dapat menghasilkan sistem pendukung keputusan yang akurat, cepat dan efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Dalam  penelitian  Javier  Huga  Hadi  Prawiro (2019)  yang  berjudul  Penerapan  Metode  TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution )  Pada  Sistem  Pemilihan  Kedelai  yang  di BALITKABI,  peneliti  menggunakan  metode  ini karena  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) bersifat dasar, mudah dipelajari, dan mudah diterapkan pada  pemrograman.  Studi  dengan  menggunakan metode  TOPSIS  telah  menunjukkan  bahwa  hal  itu dapat mempercepat proses identifikasi varietas kedelai berkualitas tinggi [3].
Dalam penelitian Anita Santi dkk (2020) dengan judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit
Kelapa Sawit Unggul Menggunakan Metode TOPSIS Pada  PT.  Trinity  Palmas  Plantation,  peneliti menggunakan metode ini karena metode TOPSIS akan memberikan  solusi  ideal  bagi  pengguna  atau  petani untuk  memilih  jenis  benih  kelapa  sawit  yang berkualitas untuk ditanam [4].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem    pendukung  keputusan    mencakup susunan  bahasa  (terdiri  dari  komunikasi  antara pengguna  dan  komponen  lain  dari  sistem  pendukung keputusan),  susunan  pengetahuan  (sebagai  wawasan tentang  area  masalah  juga  dari  data  yang  ada),  dan susunan pemrosesan masalah [5].
2.3. Metode Technique   for   Order   Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by similarity to Ideal Solution ) merupakan metode  MADM  dengan  konsep  bahwa  alternatif optimal  memiliki  jarak terpendek di titik awal, tetapi jarak  negatif  terjauh  di  luar.  Pendekatan  TOPSIS secara konseptual biasa, dapat dimengerti, berkomunikasi  secara  praktis,  berkemampuan  untuk memperkirakan performa relatif dari pilihan lain. [6] Tahapan dari metode TOPSIS adalah:
1. Buat matriks ketetapan yang dinormalisasi
2. Buat matriks ketetapan ternormalisasi berbobot.
3. Tentukan matriks singular positif dan negatif.
4. Gunakan matriks bilangan ganjil positif dan negatif untuk  menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif.
5. Tentukan preferensi untuk setiap alternatif. Cara menghitung metode TOPSIS adalah:
1. Metode  TOPSIS  memerlukan  rating  kinerja ternormalisai tiap alternatif Ai pada tiap penilaian Cj  seperti  pada  persamaan  1  rumus  menghitung ranking alternatif metode TOPSIS :
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ =1 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖
Diketahui : i,= 1, 2, 3, …, m; dan j = 1, 2, 3, …, n 𝑟𝑖𝑗 = matrik ternormalisasi [i][j] 𝑥𝑖𝑗 = matrik keputusan [i][j]
2. Matriks  ketetapan  ternormalisasi  bobot  adalah rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai ternormalisasi pada TOPSIS seperti pada Persamaan 2. metode: 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤𝑖. 𝑟𝑖
Diketahui : 𝑦 𝑖𝑗 = matriks  ketetapan  yang  ternormalisasi ternilai y 𝑤𝑖 = nilai dari penilaian dari j 𝑟𝑖 = matriks ketetapan yang ternormalisasi 3. Solusi  ideal  positif  A+  dan  A-  negatif  dapat dipastikan  menurut  peringkat  nilai  ternomalisasi (yij)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Persamaan  3
dan 4 di bawah ini.
𝐴 + = max (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝐴 − = min (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) Dimana : 𝑦 𝑗 + = max 𝑦 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut benefit min 𝑦 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut cost 𝑦 𝑗 − = min 𝑦 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut benefit max 𝑦 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut cost
4. Jarak  Ai    dengan  A+    dinyatakan  dengan Persamaan  5,  rumus  yang  digunakan  untuk menghitung jarak menggunakan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 )
2 𝑛 𝑗=1
Diketahui :
𝐷 𝑖 + = jarak Ai dengan A+ 𝑦 𝑖 + = A+ [i] 𝑦 𝑖𝑗 = matriks normalisasi ternilai [i][j]
Jarak Ai dengan A-, Persamaan 6 digunakan untuk menghitung jarak menggunakan A- :
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖 − − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1
Diketahui : 𝐷 𝑖 − = jarak Ai dengan A- 𝑦 𝑖 − = A- [i] 𝑦 𝑖𝑗 = matriks normalisasi ternilai [i][j] 5. Preferensi  tiap  pengganti  Vi  dinyatakan  dalam Persamaan 7 di bawah ini :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + dengan i = 1, 2, …, m Diketahui: 𝑉 𝑖 = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + = jarak Ai dengan A+ 𝐷 𝑖 − = jarak Ai dengan A- Nilai Vi terbesar adalah Ai yang dipilih.

## 2.4. Balai  Penelitian  Tanaman  Jeruk  dan  Buah Subtropika (Balitjestro)
Balitjestro  berada  di  Desa  Tlekung,  Batu, Kecamatan  Junrejo,  Jawa  Timur,  adalah  salah  satu UPT  dari  bagian  tingkat  ketiga  dari  instansi pemerintah  dan  memiliki  tugas  langsung  kepada Kepala Pusat Penelitian dan Pengembangan Hortikultura serta lembaga penelitian dan pembangunan pertanian.

## 2.5. Tanaman Jeruk
Buah  jeruk  adalah  buah  tahunan  asli  dari  Asia. Tempat  pertama  penanaman  buah  jeruk  yaitu  Cina. Tumbuh  di  wilayah  tropis  dan  subtropis.  Jenis  jeruk manis  sangat  ideal  untuk  wilayah  tropis  pada ketinggian 900 hingga 1200 meter, di mana udaranya selalu lembab dan memiliki persyaratan khusus untuk kelembaban [2].
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Gambar  1  merupakan  blok dari diagram  sistem, admin  login serta  masuk  ke  halaman admin .  Dalam sistem pengelola, data dimasukkan dengan memasukkan  data  kriteria  jeruk  dan  data  alternatif serta nilai bobot yang sesuai. Digunakan sebagai acuan dalam  perhitungan  dengan  menggunakan  metode TOPSIS. Sistem menggunakan metode TOPSIS untuk melakukan  perhitungan.  Metode  TOPSIS  digunakan untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dengan  jarak terpendek pada solusi negatif tetapi jarak terjauh pada solusi  negatif.  Hasil  perhitungan  metode  TOPSIS disimpan  dalam database dan  hasilnya  disajikan dalam bentuk bibit jeruk optimal yang direkomendasikan.

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  2  merupakan flowchart sistem yang  menjelaskan  alur  sistem  pendukung  keputusan saat mengakses website yaitu menginputkan username dan password ,  jika  berhasil  maka  dapat  ke  langkah selanjutnya  yaitu  memasukkan  data  bibit  tanaman jeruk, jika tidak berhasil maka diarahkan ke login awal dan  mengisi username dan password hingga  benar.
Kemudian  dilakukan  proses  selanjutnya  yaitu menginputkan  atau  memasukkan  beberapa  data, seperti  data  kriteria  dan  sub  kriteria  tanaman  jeruk beserta  bobot  masing  –  masing,  serta  data  alternatif bibit  tanaman  jeruk.  Dilakukan  proses  perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. Menghasilkan output berupa hasil perhitungan dari metode TOPSIS dan hasil perankingan.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 3. Flowchart Metode
Pada Gambar 3 merupakan flowchart perhitungan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS dengan  cara  melakukan  penginputan  data  kriteria penilaian  dan  bobot  pada  setiap  kriteria  tersebut. Memasukkan  data  alternatif  beserta  bobotnya  dan melakukan proses normalisasi  matriks alternatif pada setiap  kriteria.  Menentukan  solusi  ideal,  jarak alternatif  dan  proses  preferensi  pada  setiap  data alternatif, sehingga menghasilkan nilai akhir preferensi dan hasil perankingan dari metode TOPSIS.

## 3.4. DFD Level 0
Gambar 4. DFD Level 0
Pada Gambar 4 merupakan diagram level 0 atau diagram  konteks,  yaitu  dimana admin memasukkan data bibit tanaman, kriteria, sub kriteria dan alternatif
kemudian  diarahkan  ke  sistem  pendukung  keputusan dan user memasukkan  data  bobot  kriteria  dan  sub kriteria  ke  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem pendukung  keputusan  akan  melakukan  proses perhitungan, sehingga menghasilkan hasil perhitungan dan  hasil  perankingan  yang  diberikan  ke admin dan juga  menghasilkan  hasil  perankingan  yang  diberikan ke user .

## 3.5. DFD Level 1
Gambar 5. DFD Level 1
Pada  Gambar  5  merupakan  diagram  tingkat  1 dimana admin setelah  melakukan login dapat melakukan  beberapa  proses  yaitu  pengolahan  data, perhitungan  metode  TOPSIS  dan  laporan  hasil. Dimana laporan hasil dari perhitungan tersebut berupa hasil perankingan.

## 3.6. Struktur Menu
Gambar 6. Struktur Menu Admin
Pada Gambar 6 merupakan menu website admin yang  akan  dibuat.  Pada  halaman admin , admin melakukan login dan  menampilkan  beberapa  menu utama  yang  meliputi  menu  beranda,  menu  kriteria, menu  alternatif,  menu  nilai  matriks,  menu  hasil TOPSIS  berisi  hasil  perhitungan  metode  TOPSIS, menu  kesimpulan  berisi  bibit  tanaman  jeruk  terbaik berdasarkan hasil perhitungan dan menu logout .
Gambar 7. Struktur Menu User
Pada  Gambar  7  merupakan  menu user website yang akan dibuat. Website terdapat menu utama yang meliputi  menu  beranda  yang  merupakan  halaman utama website , menu kesimpulan berisi bibit tanaman jeruk  terbaik  berdasarkan  hasil  perhitungan,  menu about  us yang  berisi  informasi  pembuat website dan menu login admin.

## 3.7. Tabel Kriteria, Bobot Nilai dan Alternatif
Adapun  tabel  kriteria,  bobot  nilai  dan  alternatif yang  akan  digunakan  pada  perhitungan  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 1 Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot C1 Kandungan vitamin C (/100 gr) benefit 5 C2 Kandungan air benefit 5 C3 Kadar gula benefit 4 C4 Presentase bagian buah yang dikonsumsi cost 3 C5 Berat buah pertanaman cost 3 C6 Wilayah adaptasi cost 2 Tabel 2. Data Bobot Nilai Bobot Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1 Tabel 3. Data Alternatif ID  Alternatif Nama Alternatif A1 Varietas Pamindo Agrihorti A2 Varietas JRM 2012 A3 Varietas Monita Agrihorti A4 Varietas Sari Agrihorti A5 Varietas Puri Agrihorti A6 Varietas Gamindo B A7 Varietas Sitaya Agrihorti A8 Varietas Nimas Agrihorti A9 Varietas SoE86 Agrihorti A10 Varietas Krisma Agrihorti
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Home
Gambar 8. Halaman H ome
Pada Gambar  8  merupakan halaman utama  atau halaman awal suatu web.

## 4.2. Halaman Data Kriteria
Gambar 9. Halaman Data Kriteria Gambar 9 menunjukkan halaman data penilaian, admin dapat  menambah,  mengubah,  dan  menghapus data penilaian.

## 4.3. Halaman Alternatif
Gambar 10. Halaman Alternatif
Pada  Gambar  10  menunjukkan  halaman  data alternatif,  dimana administrator dapat  menambah, mengubah, dan menghapus data alternatif.

## 4.4. Halaman Data Bobot Nilai
Pada Gambar 11 merupakan halaman data bobot nilai, admin dapat  menambah,  mengedit  dan menghapus data bobot nilai.

## 4.5. Halaman Nilai Matriks
Gambar 12. Halaman Tambah Data Bobot Nilai
Pada  Gambar  12  merupakan  halaman  yang digunakan untuk perhitungan metode TOPSIS dengan memasukkan  ID  Alternatif,  ID  Kriteria  dan  Nilai. Untuk  ID  Alternatif  dapat  di  tabel  alternatif,  ID Kriteria  dapat  dilihat  di  tabel  kriteria  dan  nilai  dapat dilihat di tabel bobot nilai.

## 4.6. Halaman Hasil TOPSIS
Gambar 13. Halaman Hasil TOPSIS
Gambar  13.  meliputi  matriks  evaluasi  (xij), peringkat  kinerja  ternormalisasi  (rij),  peringkat  nilai ternormalisasi  (yij),  solusi  ideal  positif  (A+),  solusi ideal negatif (A-), tampilan jarak positif halaman hasil perhitungan TOPSIS, jarak positif (Di+), jarak negatif (Di-) dan preferensi (Vi).

## 4.7. Halaman Kesimpulan
Gambar 14. Halaman Kesimpulan
Pada Gambar 14 merupakan halaman kesimpulan yang  berisikan  varietas  bibit  tanaman  jeruk  terbaik
yang  berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  metode TOPSIS.

## 4.8. Pengujian Fungsional

## Tabel 4. Pengujian Fungsional
No Pengujian Hasil Berjalan Gagal 1 User dapat mengakses halaman utama ✓ User dapat melihat halaman utama ✓ 2 Admin dapat melakukan login ✓ 3 Mengakses halaman kriteria ✓
Menampilkan tabel kriteria ✓ 4 Mengakses halaman alternatif ✓ Menampilkan tabel alternatif ✓ 5 Mengakses halaman bobot nilai ✓ Menampilkan tabel bobot nilai ✓ 6 Mengakses halaman nilai matriks ✓ Menampilkan tabel alternatif, kriteria, bobot nilai, sub kriteria dan pemberian nilai ✓ 7 Mengakses halaman  hasil TOPSIS ✓ Menampilkan hasil perhitungan dengan metode TOPSIS ✓ 8 Mengakses halaman kesimpulan ✓ Menampilkan kesimpulan berupa rekomendasi bibit tanaman jeruk ✓ 9 Mengakses halaman about us di user ✓ Menampilkan halaman about us di user
✓

## 4.9. Hasil Perhitungan Metode TOPSIS

## Tabel 5. Perhitungan Metode TOPSIS
Alternatif Preferensi Ranking Varietas Pamindo Agrihorti 0,60 5 Varietas JRM 2012 0,48 8 Varietas Monita Agrihorti 0,46 9 Varietas Sari Agrihorti 0,56 6 Varietas Puri Agrihorti 0,52 7 Varietas Gamindo B 0,71 1 Varietas Sitaya Agrihorti 0,61 3 Varietas Nimas Agrihorti 0,44 10 Varietas SoE86 Agrihorti 0,62 2 Varietas Krisma Agrihorti 0,61 3
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: aplikasi pemilihan bibit tanaman jeruk ini dapat memudahkan user dalam  mengetahui  bibituutanaman  jeruk  yang terbaik,  SPK  seleksi  (pemilihan)  bibit  jeruk menggunakan  metode  TOPSIS,  berdasarkan  10 alternatif  varietas  bibit  tanaman  jeruk  dapat direkomendasikan  bahwa  varietas  Gamindo  B merupakan varietas bibit tanaman jeruk unggul karena varietas tersebut mendapatkan ranking 1 dengan nilai preferensi  sebesar  0,71  dan  berdasarkan  perhitungan sistem dan manual, hasil perhitungan yang didapatkan sama. Adapun saran yang dapat dikembangkan adalah diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat melakukan perancangan dengan menggunakan metode lain,  seperti  SAW,  AHP  dan  lain  –  lain,  dilakukan analisis  ulang  berdasarkan  data  terbaru  agar mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dan  diharapkan untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan website  sistem  pendukung  keputusan  ini  agar  semua fitur  yang dibuat dapat berjalan  maksimal dan sesuai dengan harapan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Murtando, H., Sahiri, N., & Madauna, I. (2016, Desember). Identifikasi Karakter Morfologi Dan Anatomi  Tanaman  Jeruk  Lokal  (Citrus  Sp)  Di Desa Karya Agung Dan Karya Abadi Kecamatan Taopa  Kabupaten  Parigi  Moutong.  Agrotekbis, 4(6), 642-649.
[2] Adelina,  S.  O.,  &  Hasriyanty,  E.  A.  (2017, Februari).  Identifikasi  Morfologi  Dan  Anatomi Jeruk Lokal (Citrus Sp) Di Desa Doda Dan Desa Lempe  Kecamatan  Lore  Tengah  Kabupaten Poso. Agrotekbis, 5 (1), 58-65.
[3] Prawiro, J. H. (2019, Maret). Penerapan Metode TOPSIS  (Technique  For  Others  Reference  By Similarity  To  Ideal  Solution)  Pada  Sistem Pemilihan Kedelai Di Balai Penelitian Tanaman Aneka  Kacang Dan Umbi (BALITKABI). JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),  3 (1), 136-143.
[4] Santi, A., Herlinah, Nasrullah, & Jalil, A. (2020, Agustus). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Unggul Menggunakan Metode TOPSIS Pada Pt. Trinity Palmas Plantation. Jurnal IT, 11(2).
[5] Prasetyo,  Y.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Padi  Unggul Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weight (SAW). Simki-Techsain, 2 (6).
[6] Pradana, M. F. (2019, Maret). Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Pemberian  Beasiswa Kepada  Siswa  Yang  Berprestasi  Dan  Yang Kurang Mampu Menggunakan Metode TOPSIS. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),
3 (1), 211-218.