## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 39
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pemilihan Mutu Jenis
Klon Atau Bibit Tanaman Karet

## (Studi Kasus: Balai Penelitian Sembawa, Palembang)
Dea Vitara 1 , Widya Cholil* 2
1,2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: deavitara19@gmail.com 1 , widya@binadarma.ac.id 2

## Abstract
Rubber plants have a very important role for the Indonesian economy. Indonesia has a great opportunity to become a major rubber producer because it has very sufficient potential resources to increase production, both through expansion and replanting of plants  with  superior  clones.  South  Sumatra  Province  is  one  of  the  largest  rubber producers  in  Indonesia.  Many  farmers  want  to  get  the  best  rubber  plants.  The problem faced  is  how  to  choose  the quality of  the  type of clone  or  the best  rubber plant  seeds.  With  a  decision  support  system  in  analyzing  the  quality  data  of  clone types or rubber plant seeds, one of them is by applying the MOORA (Multi-Objective Optimization  by  Ratio  Analysis)  method  which  is  expected  to  produce  the  best prediction  of  the  quality  rank  of  clones.  MOORA  calculation  method  will  be implemented in a web using MySQL .
Keywords: Decision  Support  Systems,  Rubber  Plants,  Types  of  Clones,  MOORA Method, MySQL.
1. PENDAHULUAN
Pada  pemilihan  bibit  karet,  petani  masih  sulit  menentukan  jenis  karet  mana yang  baik.  Karena  banyaknya  jenis  klon  tanaman  karet  yang  ada,  namun belum diprediksi mutu pada jenis klon mana yang paling baik digunakan para petani karet.  Dalam perkembangan  ilmu  pengetahuan dan  teknologi saat ini yang  semakin  pesat  dalam  berbagai  bidang,  tidak  terkecuali  dalam  bidang teknologi  informasi  yang  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal.  Teknologi informasi  juga  dapat  dimanfaatkan  sebagai  pendukung  dalam  memberikan solusi terhadap masalah.
Sistem  pendukung  keputusan  termasuk  cabang  ilmu  komputer  berbasis Artificial intelligence atau biasa juga disebut dengan kecerdasan buatan yang

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
biasanya  digunakan  suatu  permasalahan  bersifat  komplek.  Dari  penjelasan tersebut,  peneliti  membangun  sistem  pendukung  keputusan  guna memberikan  solusi  yang  terjadi  pada  permasalahan  diatas  menggunakan sistem perankingan. Untuk metode yang dipilh yaitu metode MOORA.
Dengan  metode  MOORA  dapat  memberikan  perankingan  data  agar  lebih mudah  menentukan  mutu  jenis  klon  atau  bibit  tanaman  karet  yang  terbaik. Sistem perhitungan akan diimplementasikan pada Web menggunakan MySQL . Diharapkan dari penelitian ini dapat memberikan sebuah cara pemilihan yang ideal kepada Riset perkebunan Balai penelitian Sembawa dalam memilih mutu tanaman karet yang terbaik untuk para petani karet.
2.   METODOLOGI PENELITIAN
2.1   Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  penulis  menggunakan  metode  MOORA  dalam perhitungan  untuk  mendapatkan  perangkingan  pada  data  menentukan pemilihan mutu tanaman karet berdasarkan jenis klon. Dan diimplementasikan  pada web  menggunakan MySQL .  Dibawah  ini merupakan langkah penyelesaian dari metode MOORA sebagai berikut:
1. Menginput  atau  memasukan  nilai  kriteria,  Memilih  tujuan  dalam mengidentifikasi  atribut  evaluasi  yang  berkaitan  dan  menginputkan  nilai kriteria  dari  suatu  alternatif,    nilai  tersebut  nantinya  diolah  kemudian hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
2. Membuat sebuah matriks keputusan
X = [ 𝑥 11 𝑥 1𝑖 𝑥 1𝑛 𝑥 𝑗1 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑗𝑛
𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚𝑖 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan
• x ij
: Respon alternatif j dalam kriteria i
• i
: 1,2,3, ..., n merupakan nomor urutan atribut atau kriteria
• j
: 1,2,3, ..., m merupakan nomor urutan alternatif
• X :  Untuk matriks Keputusan
3. Melakukan  normalisasi  dalam  metode  MOORA,  Normalisasi menggabungkan  setiap  element  matriks  sehingga  element  yang

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
terdapat  pada  matriks  memiliki  nilai  yang  serupa.  Dalam  metode MOORA,  normalisasibiasanya  dihitung  menggunakan  persamaan berikut :
𝑥 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)

## Keterangan
• x ij
: Matriks alternatif j dalam  kriteria i
• i
: 1,2,3, ..., n merupakan  nomor urutan atribut atau kriteria
• j
: 1,2,3, ..., m merupakan  nomor urutan alternatif
• X * ij : Matriks Normalisasi alternatif j dalam kriteria i
4. Optimalkan  Atribut,  dalam  optimasi  atribut,  normalisasi  ini ditambahkan  untuk  menguntungkan  atribut  yaitu  dapat  dikatakan benefit ,    dan  untuk  atribut  yang  tidak  menguntungkan  yaitu  bisa
dikataka cost . Maka masalah optimasi menjadi:
𝑦 ∗ 𝑗 =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑖=𝑔 𝑖=1 − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑖=𝑛 𝑖=𝑔+1 (3)

## Keterangan
• i : 1,2,3, ..., g merupakannilai kriteria dengan status maximized
• j
:  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  merupakan  nilai  kriteria  dengan status minimized
• y * j : Merupakan matriks Normalisasi max-min pada alternatif j
5. Meminimalisasikan  nilai maximax dan minmax menandakan  bahwa suatu  atribut  lebih  berguna  biasanya  dikalikan  dengan  bobot  yang sesuai  dengan  nilai  benefit  dan  cost.  Setiap  atribut  bobot  dalam perhitungannya  telah  dipertimbangkanmenggunakan  perhitungan berikut .
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
Keterangan

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
• i
: 1,2,3, ..., g merupakan kriteria dengan status maximized • j
:  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  merupakan  kriteria  dengan
status minimized
• w j
: bobot pada alternatif j
• y * j :  Nilai  yang  telah  dinormalisasi  dari  alternatif j terhadap semua atribut.
6. Menentukan ranking dari hasil perhitungan MOORA.
KeluaranPada  Perhitungan  Metode  MOORA,  (a)  Alternatif  terbaik memiliki  nilai  akhir  (y i )  yang  tertinggi,  alternatif  ini  digunakan  sesuai permasalahan  yang  ada  karena  ini  adalah  pilihan  terbaik.  (b)  Sedangkan alternatif  yang  terburuk  memiliki  nilai  akhir  (y i )  terendah  dari  data  yang ada.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Perhitungan
1. Analisa Kriteria
Langkah  awal  dari  penyelesaian  ini  adalah  menganalisis  kriteria  yang dilakukannya proses pertama seleksi. Adapun kriteria yang digunakan adalah KKK (C1), Po (C2), PRI (C3), Vr (C4), Luv (C5). Contoh data dari kriteria tersebut adalah : Tabel 1. Data Kriteria Kriteria - Keterangan - Bobot - Jenis - C1 - KKK - 25% - Benefit - C2 - Po - 10% - Cost - C3 - PRI - 20% - Benefit - C4 - Vr - 25% - Benefit - C5 - Luv - 20% - Benefit - Tabel 2. Data Rating Kecocokan KLON PARAMETER MUTU SIR - KKK - Po - PRI - Vr - Luv - BPM 24 - R - S - T - T - S - BPM 107 - R - R - S - S - S - BPM 109 S - S - S - ST - S -

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
BPM 104 T - S - R - T - S -- PB 260 - R - R - S - S - S - BPM 1 - S - S - S - T - T - AVROS - 2037 - T - ST - S - ST - T - PB 330 - - - - - - - - - - RRIC 100 T - S - S - T - S - IRR 5 - T - S - T - T - T - IRR 39 - S - T - R - ST - S - IRR 42 - S - T - R - ST - T - IRR 118 - T - S - S - S - T - IRR 220 - S - R - R - S - - -

## 2. Pembobotan Kriteria
Dalam  menentukan  pemilihan  jenis  klon  atau  bibit  tanaman  karet  terbaik menggunakan  metode  MOORA,  maka  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai  awal dari  setiap  kriteria,  pada  penilaian  bilangan  fuzzy  terdiri  dari,  SR  (Sangat Rendah),  R(Rendah),  S  (Sedang),  T  (Tinggi),  ST  (Sangat  Tinggi),  yangdapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 DiagramFuzzy untuk nilai kriteria
Pada  gambar  diatas,  bilangan fuzzy dikonversikan  ke  bilangan  crisp.  Untuk lebih jelasnya data bilangan fuzzy bisa dilihat dalam tabel dibawah ini.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Tabel 3 Pembobotan Kriteria Bobot Nilai - 0 Sangat Rendah (SR) 1 Rendah (R) 2 Sedang (S) 3 Tinggi (T) 4 Sangat Tinggi (ST) 5
Setelah  dilakukan  pembobotan  kriteria,  kemudian  dapat  dilihat  kecocokan data  pada  setiap  alternatif  terhadap  kriteria  yang  dapat  dilihat  dalam  tabel berikut.
Tabel 4 Rating - Kecocokan No Alternatif Kriteria KKK Po PRI Vr Luv 1 BPM 24 - 2 3 4 4 3 2 BPM 107 - 2 2 3 3 3 3 BPM 109 - 3 3 3 5 3 4 BPM 104 - 4 3 2 4 3 5 PB 260 - 2 2 3 3 3 6 BPM 1 - 3 3 3 4 4 7 AVROS 2037 - 4 5 3 5 4 8 PB 330 - 0 0 0 0 0 9 RRIC 100 - 4 3 3 4 3 10 IRR 5 - 4 3 4 4 4 11 IRR 39 - 3 4 2 5 3 12 IRR 42 - 3 4 2 5 4 13 IRR 118 - 4 3 3 3 4 14 IRR 220 - 3 2 2 3 0
Dibawah ini adalah  langkah penyelesaian pada metode MOORA : a. Matriks 𝑋 𝑖𝑗

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
b. Matriks Kinerja ternormalisasi Kriteria 1 KKK (C1)
= √2 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 0 2 + 4 2 +4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 = 11,7047 𝐴 11 = 2/11,7047 = 0,1709 𝐴 21 = 2/11,7047 = 0,1709 𝐴 31 = 3/11,7047 = 0,2563 𝐴 41 = 4/11,7047 = 0,3417 𝐴 51 = 2/11,7047 = 0,1709 𝐴 61 = 3/11,7047 = 0,2563 𝐴 71 = 4/11,7047 = 0,3417 𝐴 81 = 0 𝐴 91 = 4/11,7047 = 0,3417 𝐴 101 = 4/11,7047 = 0,3417 𝐴 111 = 3/11,7047 = 0,2563 𝐴 121 = 3/11,7047 = 0,2563 𝐴 131 = 4/11,7047 = 0,3417 𝐴 141 = 3/11,7047 = 0,2563
Kriteria 2 Po (C2)
= √3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 5 2 + 0 2 + 3 2 +3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 = 11,4891
𝐴 12 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 22 = 2/ 11,4891 = 0,1741

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
𝐴 32 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 42 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 52 = 2/ 11,4891 = 0,1741 𝐴 62 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 72 = 5/ 11,4891 = 0,4352 𝐴 82 = 0 𝐴 92 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 102 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 112 = 4/ 11,4891 = 0,3482 𝐴 122 = 4/ 11,4891 = 0,3482 𝐴 132 = 3/ 11,4891 = 0,2611 𝐴 142 = 2/ 11,4891 = 0,1741
Kriteria 3 PRI (C3)
= √4 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 0 2 + 3 2 +4 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 = 10,5357 𝐴 13 = 4/ 10,5357 = 0,3797 𝐴 23 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 33 = 3/ 10,5357= 0,2847 𝐴 43 = 2/ 10,5357 = 0,1898 𝐴 53 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 63 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 73 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 83 = 0 𝐴 93 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 103 = 4/ 10,5357 = 0,3797 𝐴 113 = 2/ 10,5357 = 0,1898 𝐴 123 = 2/ 10,5357 = 0,1898 𝐴 133 = 3/ 10,5357 = 0,2847 𝐴 143 = 2/ 10,5357 = 0,1898
Kriteria 4 Vr (C4)
= √4 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 0 2 + 4 2 +4 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 14,6969
𝐴 14 = 4/ 14,6969 = 0,2722

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
𝐴 24 = 3/ 14,6969 = 0,2041 𝐴 34 = 5/ 14,6969 = 0,3402 𝐴 44 = 4/ 14,6969 = 0,2722 𝐴 54 = 3/ 14,6969 = 0,2041 𝐴 64 = 4/ 14,6969 = 0,2722 𝐴 74 = 5/ 14,6969 = 0,3402 𝐴 84 = 0 𝐴 94 = 4/ 14,6969 = 0,2722 𝐴 104 = 4/ 14,6969 = 0,2722 𝐴 114 = 5/ 14,6969 = 0,3402 𝐴 124 = 5/ 14,6969 = 0,3402 𝐴 134 = 3/ 14,6969 = 0,2041 𝐴 144 = 3/ 14,6969 = 0,2041
Kriteria 5 Luv (C5)
= √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 0 2 + 3 2 +4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 0 2 = 11,9583 𝐴 15 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 25 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 35 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 45 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 55 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 65 = 4/ 11,9583 = 0,3345 𝐴 75 = 4/ 11,9583 = 0,3345 𝐴 85 = 0 𝐴 95 = 3/ 11,9583 = 0,2509 𝐴 105 = 4/ 11,9583 = 0,3345 𝐴 125 = 4/ 11,9583 = 0,3345 𝐴 135 = 4/ 11,9583 = 0,3345 𝐴 145 = 0
Pada  haasil  perhitungan  di  atas,  berikut  merupakan  matriks  kinerja  yang ternormalisasi :

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pencarian y ternormalisasi disertakan dengan perkalian bobot. Maka didapat nilai 𝑋 𝑖𝑗 * 𝑊 𝑗 sebagai berikut:
Setelah  dilakukannya  perkalian  antara  nilai 𝑋 𝑖𝑗 dan 𝑊 𝑗 maka  selanjutnya dilakukan perhitungan pada nilai Yi yang dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5 Nilai Yi dalam Metode MOORA Alternatif - Max Min Yi (Max-Min) BPM 24 0,2369 0,0261 0,2108

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
BPM 107 0,2008 0,0174 0,1834 BPM 109 0,2563 0,0261 0,2302 BPM 104 0,2416 0,0261 0,2155 PB 260 0,2008 0,0174 0,1834 BPM 1 0,256 0,0261 0,2299 AVROS 2037 0,2943 0,0435 0,2508 PB 330 0 0 0 RRIC 100 0,2606 0,0261 0,2345 IRR 5 0,2963 0,0261 0,2702 IRR 39 0,2373 0,0348 0,2025 IRR 42 0,254 0,0348 0,2192 IRR 118 0,2602 0,0261 0,2341 IRR 220 0,153 0,0174 0,1356 Tabel 6 Perangkingan pada nilai Alternatif Alternatif Yi (Max) Rangking BPM 24 - 0,2108 9 BPM 107 - 0,1834 11 BPM 109 - 0,2302 5 BPM 104 - 0,2155 8 PB 260 - 0,1834 11 BPM 1 0,2299 6 AVROS 2037 0,2508 2 PB 330 0 14 RRIC 100 0,2345 3 IRR 5 0,2702 1 IRR 39 0,2025 10 IRR 42 0,2192 7 IRR 118 0,2341 4 IRR 220 0,1356 13
Pada tabel 6, maka dapat disimpulkan bahwa mutu tanaman karet terbaik berdasarkan  jenis  klon  yang  bernilai  nilai  Yi  ( Max )  tertinggi  adalah  jenis klon IRR 5 dengan nilai = 0,2702.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
3.2. Implementasi
Berikut hasil uji coba pada  yang dilakukan pada web dan tampilan dari setiap menu yang ada pada sistem pemilihan jenis klon tanaman karet menggunakan metode MOORA.

## 3.2.1. Halaman Utama
Pada halaman ini bisa diakses oleh siapa saja, karena ini bersifat umum. User dapat  melakukan  proses  lihat  menu  dashboard,  data jenis  klon  terbaik,  dan menu login untuk admin.

## Gambar 2 Halaman Utama
3.2.2. Halaman Data Jenis Klon
Pada  halaman  ini  memberikan  informasi  data  jenis  klon  atau  bibit  tanaman karet  terbaik  berdasarkan  peringkatnya,  data  ini  didapatkan  otomatis  pada proses perhitungan data pada admin.

## Gambar 3 Data Jenis Klon
3.2.3. Halaman Login Admin
Halaman  ini  berfungsi  sebagai  tempat  admin  login  di  halaman  admin,  pada halaman  admin,  terdapat  menu  yang  akan  mengelolah  data  untuk  sistem penentuan jenis klon berdasarkan peringkat menggunakan metode MOORA.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## Gambar 4 Halaman Login Admin
3.2.4. Halaman Data Pada halaman ini menampilkan proses untuk menambahkan atau mengedit isi data  jenis  klon.  jika  data  ini  diubah  maka  perubahan  juga  terjadi  pada  data pada saat di menu perhitungan MOORA.

## Gambar 5 Halaman Data
3.2.5. Halaman Tambah Data Halaman ini untuk menambah atau menginput data baru.
Gambar 6 Halaman Tampilan Tambah Data

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 3.2.6. Halaman Produk
Halaman ini merupakan halaman untuk menginput dan mengedit data produk berdasarkan masing-masing jenis klon. Nantinya data ini secara otomatis akan masuk ke halaman utama user pada menu data jenis klon.

## Gambar 7 Tampilan Halaman Produk

## 3.2.7. Halaman Bobot Parameter
Tampilan  pada  halaman  ini  digunakan  untuk  mengelolah  data  bobot parameter  dan  menginputkan  isi  dari  data.  Data  ini  digunakan  untuk perhitungan MOORA.

## Gambar 8 Halaman Bobot Parameter
3.2.8. Halaman Bobot Kriteria
Pada  halaman  bobot  kriteria untuk  memberikan  informasi,  mengelolah  data bobot Kriteria dan mengedit isi dari data.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 9 Halaman Bobot Kriteria
3.2.9. Halaman Matriks Keputusan
Pada  halaman  matriks  keputusan  menampilkan  tahap  pertama  dari  metode perhitungan MOORA.

## Gambar 10 Halaman Matriks Keputusan

## 3.2.10. Halaman Normalisasi
Pada  halaman  normalisasi  menampilkan  tahap  kedua  pada  metode  MOORA yaitu  perhitungan  pada  normalisasi.  Hasil  normalisasi  didapatkan  dari perhitungan pada data.
Gambar 11 Halaman Normalisasi

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 3.2.11. Halaman Terbobot
Pada  halaman  terbobot  menampilkan  tahap  ketiga  pada  metode  MOORA. Hasil terbobot didapatkan dari hasil normalisasi dikali dengan data pada bobot parameter.

## Gambar 12 Halaman Terbobot

## 3.2.12. Halaman Nilai Optimasi
Pada  halaman  ini  menampilkan  nilai  optimasi  tahap  keempat  pada perhitungan  metode  MOORA.  Pada  nilai  optimasi  ini  sistem  mengelola  data benefit (max) dan cost (min).

## Gambar 13 Halaman Nilai Optimasi
3.2.13. Halaman Peringkat
Halaman  peringkat  menampilkan  tahap  kelima  pada  perhitungan  metode MOORA. Menampilkan  hasil peringkat untuk menentukan  jenis  klon  terbaik. Hasil  perhitungan  pada  nilai  optimasi  akan  menetukan  peringkat  dari  yang terbesar atau terbaik dari setiap jenis klon.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 2, No. 1, February 2021  e-ISSN: xxxx-xxxx
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 14 Halaman Peringkat
4.   KESIMPULAN Sebagai kesimpulan dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut.
1 Hasil  penulisan  pada    skripsi  ini  adalah  menghasilkan  rancangan  dan sebuat metode perhitungan untuk sistem berbasis web yang dibangun agar  dapat  menentukan  jenis  klon  atau  bibit  tanaman  karet  yang terbaik yang digunakan pada Balai penelitian pusat penelitian tanaman karet Sembawa.
2 Dengan  sistem  ini  dapat  mempermudah  menentukan  bibit  tanaman karet yang terbaik berdasarkan peringkat.
3 Pembuktian  kebenaran  sistem  dibuktikan  dengan  melakukan perhitungan manual metode MOORA pada bab 3. Kemudian hasil yang diperoleh sistem memiliki kesamaan dengan perhitungan manual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aswati,  S.,  &  Siagian,  Y.  (2016).  Model  Rapid  Application Developmentdalam  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Pemasaran Rumah (Studi Kasus: Perum Perumnas Cabang Medan)
[2] EFAN, S., Widya, C., & Nia, O. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi Inventory Menggunakan Metode SDLC (System Development Life Cycle) Pada  PT.  Satria  Jaya  Prima (Doctoral  dissertation,  Universitas  Bina Darma).
[3] Fadlan, C., Windarto, A. P., & Damanik, I. S. (2019). Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan  Gunung  Malela). Journal  of  Applied  Informatics  and
Computing , 3 (2), 42-46.

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[4] Hendini,  A.  (2016).  Pemodelan  UML  sistem  informasi  monitoring penjualan dan stok barang (studi kasus: distro zhezha pontianak). Jurnal Khatulistiwa Informatika , 4 (2).
[5] JATMIKA,  A.  (2017). Perancangan  Sistem  Informasi  Portal  Alumni Universitas Muhammadiyah Ponorogo Berbasis PHP dan MySQL (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Ponorogo).
[6] Miranda,  R.,  Hasibuan,  N.  A.,  Pristiwanto,  P.,  &  Mesran,  M.  (2016).
Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Jamur  Akar  Putih  (Riqidoporus Lignosus)  Pada  Tanaman  Karet  (Havea  Brasiliensis)  Dengan  Metode Certainty Factor. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 3 (6).
[7] Revi, A., Parlina, I., & Wardani, S. (2018). Analisis Perhitungan Metode MOORA  dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  di  Toko  Megah Gracindo  Jaya. InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi
Jaringan , 3 (1), 95-99.
[8] Ruliah,  R.  (2018).  Model  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Klon  Karet  Unggul. Jutisi:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 6 (3), 1623-1628.
[9] Sulistiani,  H.,  & Muludi,  K.  (2018).  Penerapan  metode  certainty  factor dalam  mendeteksi  penyakit  tanaman  karet. Jurnal    Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , 15 (1).
[10] Suyanto,  S.,  Cholil,  W.,  &  Chandra,  I.  (2014).  Penerapan  metode  ahp pada sistem penunjang keputusan kelayakan pemberian
kredit. Semnasteknomedia online , 2 (1), 2-04.
[11] Vachlepi, Afrizal dkk.2018.Saptabina Usahatani Karet Rakyat.Palembang :Balai Penelitian Sembawa-Pusat Penelitian Karet.