Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 184-192
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam

## Pemilihan Benih Padi Unggul
Dini Ridha Dwiki Putri 1 , Muhammad Reza Fahlevi 2 , Ulfah Indriani 3 , Fetty Ade Putri 4 , Maulia Rahman 5 , Nailul Amali 6 1,6 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Potensi Utama, Indonesia
2 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Potensi Utama, Indonesia
3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Indonesia
5 Program Studi Informatika, Universitas Potensi Utama, Indonesia E-mail: putrydiny11@gmail.com 1 , ezafahlevi72@gmail.com 2 , ulfahindriani90@gmail.com 3 , echiputri12@gmail.com 4 , mazrahman18@gmail.com 5 , nailulamali037@gmail.com 6

## Abstract
Rice is the staple food source for the Indonesian nation. Quality rice is produced from superior rice seeds which have a high yield quantity. At present the agricultural sector is growing  with  many  rice  varieties  emerging.  Superior  rice  seeds  are  very  important  for farmers  because  rice  seeds  are  the  main  factor  and  determine  the  success  of  rice cultivation.  The  existence  of  many  choices  makes  farmers  more  careful  in  choosing  the type  of  rice  varieties  that  suit  the  soil  structure  and  climatic  conditions  of  the  local agricultural environment. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method is applied to determine  the  important  criteria  for  rice  varieties  and  to  obtain  alternatives  that  are  in accordance with the environmental conditions of agricultural land. The alternatives used are the types of rice seeds in Indonesia, namely Inpari45, Baroma, Jeliteng, Pamelan, and Pamera.  This  Decision  Support  System  was  created  to  provide  information  and  assist farmers in making decisions regarding the selection of rice seeds to be planted with the criteria of Upright Rice Height, Planting Age, Productive Saplings, and Yield Potential. By  applying  the  AHP  method  to  this  Decision  Support  System,  it  is  found  that  the  best alternative has the highest value of 0.247.
Keywords: Rice, Rice Seeds, Analytical Herarchy Process (AHP) Method.

## Abstrak
Saat ini sektor pertanian semakin berkembang dengan banyaknya varietas padi yang bermunculan.  Benih  padi  unggul  sangat  penting  bagi  petani  karena  benih  padi merupakan  faktor  utama  dan  penentu  keberhasilan  budidaya  padi.  Adanya  banyak pilihan  tersebut  membuat  petani  lebih  berhati-hati  dalam  memilih  jenis  varietas  padi yang  sesuai  dengan  struktur  tanah  dan  kondisi  iklim  lingkungan  pertanian  setempat. Metode  Analytical  Herarchy  Process  (AHP)  diterapkan  untuk  menentukan  kriteria penting varietas padi dan mendapatkan alternatif yang sesuai dengan kondisi lingkungan lahan pertanian. Alternatif yang digunakan adalah jenis benih padi yang ada diindonesia yaitu  Inpari45,  Baroma,  Jeliteng,  Pamelan,  dan  Pamera.  Sistem  Pendukung  Keputusan ini  dibuat  untuk  memberikan  informasi  dan  membantu  petani  dalam  mengambil keputusan terkait pemilihan benih padi yang akan ditanam dengan kriteria Tegak Tinggi Padi,  Umur  Tanam,  Anakan  Produktif,  dan  Potensi  Hasil.  Dengan  menerapkan  metode AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  didapati  alternatif  terbaik  yang  memiliki nilai tertinggi sebesar 0,247.
Kata Kunci: Beras, Benih Padi, Metode Analytical Herarchy Process (AHP).

## 1. Pendahuluan
Pertanian  merupakan  salah  satu  faktor  penting  di  Indonesia.  Sebagian  besar masyarakat  Indonesia  bergantung  pada  pertanian.  Secara  umum,  setiap  daerah  memiliki jenis berasnya masing-masing. Benih padi dikatakan berkualitas baik jika dalam keadaan murni, bernas, kering, sehat, bebas penyakit dan bebas dari campuran benih. Aspek yang harus diperhatikan tidak hanya kualitas tetapi juga kuantitas beras. Banyaknya petani padi yang  tidak  memahami  kualitas  benih  padi  unggul  mengakibatkan  hasil  panen  petani kurang  memuaskan, hal ini  mengakibatkan kesejahteraan masyarakat petani padi kurang terjamin.  Oleh  karena  itu  diperlukan  pengetahuan  khusus  tentang  benih  padi  berkualitas unggul agar hasil panen lebih optimal, penggunaan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan yang mampu memberikan informasi dan rekomendasi kepada petani padi mengenai benih padi  berkualitas  dan  memiliki  potensi  hasil  yang  maksimal.  Terdapat  beberapa permasalahan  yang  dihadapi  petani  dalam  hal  penentuan  jenis  benih  padi  unggul  yang memakan waktu lama karena harus meneliti secara manual dengan melakukan penanaman beberapa kali pada beberapa jenis varietas padi dan mengikuti kriteria untuk mendapatkan jenis benih padi yang diinginkan. Belum maksimalnya pemanfaatan media internet untuk memberikan  pengetahuan  masyarakat  khususnya  yang  sedang  mencari  informasi mengenai pemilihan jenis benih padi yang tepat.
Dalam pemilihan benih padi masih belum menggunakan metode ilmiah sehingga hasil yang  diperoleh  tidak  efisien.  Hasil  dari  proses  ini  berupa  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  menampilkan  rentang  nilai  dari  setiap  varietas  benih  padi  sehingga  memudahkan petani untuk memilih benih padi yang paling unggul berdasarkan lokasi sawah yang ada. Sistem Pendukung Keputusan saat ini berkembang dengan berbagai macam metode, salah satunya  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Tujuan  yang  ingin  dicapai adalah menerapkan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dengan  memberikan  hasil  alternatif  yang  terbaik sehingga  memberikan  solusi  yang  tepat  bagi  petani  dan  mendapatkan  hasil  panen  yang berkualitas dan berkuantitas.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam metode penelitian ini menjelaskan bagaimana penelitian ini dilakukan. Tahapan sistematis  dalam  menyelesaikan  penelitian  terkait  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) sebagai berikut:

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diungkap pada tahun 1970- an  oleh  Michael  S.Scott  Morton  dengan  istilah Management  Decision  System .  SPK merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian  data.  Menurut  Alter,  SPK  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  semiterstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur  yang  mana  tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. SPK adalah suatu bentuk Computer  Base  Information  System (CBIS)  yang  interaktif,  fleksibel,  dan  secara khusus  dikembangkan  untuk  mendukung  penyelesaian  masalah  dari  manajemen  yang tidak terstruktur untuk memperbaiki pembuatan keputusan. SPK biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. SPK tidak dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
2.2. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Salah satu metode dalam model MADM ( Multi Attribute Decision Making ) untuk menyelesaikan  masalah  multikriteria  adalah Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  AHP yang  dikembangkan  oleh  Tomas  L.  Saaty  merupakan  model  hierarki  fungsional  dengan

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 184-192
input  utamanya  adalah  persepsi  manusia.  Dengan  adanya  hierarki,  masalah  yang kompleks  atau  tidak  terstruktur  dipecah  dalam  sub-sub  masalah  kemudian  disusun menjadi suatu bentuk hierarki. AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah multi  kriteria  yang  berdasar  pada  perbandingan  preferensi  dari  setiap  elemen  dalam hierarki. Secara spesifik, AHP cocok digunakan untuk permasalahan pemilihan alternatif ataupun pengurutan prioritas yang memiliki sifat-sifat sebagai berikut:
a. Melibatkan kriteria-kriteria kualitatif yang sulit dikuantitatifkan secara eksak.
b. Masing-masing  kriteria  dapat  memiliki  sub-sub  kriteria  yang  dapat  dibentuk  seperti hierarki.
c. Penilaian  dapat  dilakukan  oleh  satu  atau  beberapa  pengambil  keputusan  secara sekaligus.
d. Alternatif pilihan sudah tertentu dan terbatas jumlahnya. Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) antara lain:
1. Jumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks.
2. Bagilah  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk mendapatkan normalisasi matriks.
(1)
Dimana: a  :  Matriks perbandingan berpasangan
i :  Baris dalam matriks a
j :  Kolom dalam matriks a
3. Jumlahkan  nilai  dari  setiap  matriks  dan  bagi  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
(2)
Dimana:
n :  Jumlah kriteria
wi  :  Rata-rata i
4. CI (Consistency Index) diperoleh dengan rumus:
(3)
Dimana:
 max :  Rata-rata CM (ukuran konsistensi)
n :  Jumlah kriteria (ukuran matriks)
Dari  analisis  yang  telah  dilakukan,  terdapat  empat  kriteria  yang  dibutuhkan  yaitu Tegak Tinggi Padi, Umur Tanam, Anakan Produktif, dan Potensi Hasil dengan 5 alternatif yang  digunakan  yaitu  Inpari45,  Baroma,  Jeliteng,  Pamelan,  dan  Pamera,  dapat  dilihat struktur hierarki dalam pemilihan benih padi unggul dibawah ini.
Gambar 1. Struktur Hierarki Pemilihan Benih Padi Unggul

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan data benih padi unggul, ditentukan beberapa kriteria dan alternatif dalam pemilihan benih padi unggul sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria C01 Tegak Tinggi Padi C02 Umur Tanam C03 Anakan Produktif C04 Potensi Hasil Tabel 2. Alternatif Kode Alternatif A01 Inpari45 A02 Baroma A03 Jeliteng A04 Pamelan A05 Pamera
Adapun bobot dari masing-masing kriteria dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 3. Tegak Tinggi Padi Tinggi Beras Bobot Keterangan 110 - 120 cm 5 Sangat Baik 90 - 110 cm 4 Baik 70 - 90 cm 3 Sedang Tabel 4. Umur Tanam Umur Tanam Bobot Keterangan > 151 HSS 1 Buruk 1 2 5 - 1 5 0 H S S 2 Cukup 1 0 5 - 1 2 4 H S S 3 Sedang 9 0 - 1 0 4 H S S 4 Baik < 9 0 H S S 5 Sangat Baik Tabel 5. Anakan Produktif Anakan Produktif Bobot Keterangan > 151 HSS 1 Buruk 1 2 5 - 1 5 0 H S S 2 Cukup 1 0 5 - 1 2 4 H S S 3 Sedang 9 0 - 1 0 4 H S S 4 Baik < 9 0 H S S 5 Sangat Baik Tabel 6. Potensi Hasil Potensi Hasil Bobot Keterangan > 15 Tons/Hectare 4 Sangat Baik 15 Tons/Hectare 3 Sedang 10 Tons/Hectare 2 Cukup < 10 Tons/Hectare 1 Buruk
Adapun perbandingan antar kriteria dan bobot prioritas, seperti tabel dibawah ini:
Tabel 7. Perbandingan Antar Kriteria
Kode  C01  C02  C03  C04 C01 1,00  0,89  0,89  0,89 C02 1,13  1,00  1,00  1,00 C03 1,13  1,00  1,00  1,00
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 184-192
Kode  C01  C02  C03  C04
C04 1,13  1,00  1,00  1,00 Tabel 8. Perbandingan Bobot Prioritas Kode  C01  C02  C03  C04 C01 1,00  0,89  0,89  0,89 C02 1,13  1,00  1,00  1,00 C03 1,13  1,00  1,00  1,00 C04 1,13  1,00  1,00  1,00 Total 4,38  3,89  3,89  3,89 Tabel 9. Normalisasi Matriks Dan Bobot Prioritas Kode  C01  C02  C03  C04 Bobot Prioritas C01 0,23  0,23  0,23  0,23 0,23 C02 0,26  0,26  0,26  0,26 0,26 C03 0,26  0,26  0,26  0,26 0,26 C04 0,26  0,26  0,26  0,26 0,26

## Tabel 10. Consistency Measure
Kode  C01  C02  C03  C04  CM C01 0,23  0,23  0,23  0,23  4,80 C02 0,26  0,26  0,26  0,26  3,79 C03 0,26  0,26  0,26  0,26  3,79 C04 0,26  0,26  0,26  0,26  3,79
Sebelum menghitung konsistensi kriteria, terlebih dahulu mencari hasil dari  max.  max adalah  rata-rata  dari  CM  ( Consistency  Measure )  dibagi  dengan  jumlah  kriteria  sebagai berikut:
 max = (4,80 + 3,79+ 3,79 + 3,79) / 4 = 4,04 n = 4, sehingga :
CI = (4,04 – 4) / (4-1) = 0,01
Karena  matriks  terdiri  dari  4  kriteria,  secara  otomatis  RI  =  0,90  dari  CI  dan  RI,  maka Consistency Ratio dapat dihitung dengan cara:
CI / CR = 0,01 / 0,9 = 0,02
Untuk  CR  nilai  0  –  0,1  dianggap  konsisten,  lebih  dari  itu  tidak  konsisten.  Sehingga perbandingan  yang  diberikan  untuk  kriteria  tersebut  konsisten.  Selanjutnya  melakukan perbandingan antar alternatif pada masing-masing kriteria seperti tabel dibawah ini.
Tabel 11. Perbandingan Antar Alternatif (C01)
Kode  A01  A02  A03  A04  A05 A01 1,00  1,00  0,80  0,80  0,80 A02 1,00  1,00  0,80  0,80  0,80 A03 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00 A04 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00 A05 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Tabel 12. Bobot Prioritas Alternatif (C01)
Kode  A01  A02  A03  A04  A05 A01 1,00  1,00  0,80  0,80  0,80 A02 1,00  1,00  0,80  0,80  0,80 A03 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00 A04 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00 A05 1,25  1,25  1,00  1,00  1,00 Total 5,75  5,75  4,60  4,60  4,60 Tabel 13. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif (C01) Kode A01 A02 A03 A04  A05  Bobot Prioritas A01 0,17 0,17 0,17 0,17  0,17 0,17 A02 0,17 0,17 0,17 0,17  0,17 0,17 A03 0,22 0,22 0,22 0,22  0,22 0,22 A04 0,22 0,22 0,22 0,22  0,22 0,22 A05 0,22 0,22 0,22 0,22  0,22 0,22 Tabel 14. Perbandingan Antar Alternatif (C02) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A02 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A03 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A04 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A05 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Tabel 15. Bobot Prioritas Alternatif (C02) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A02 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A03 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A04 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A05 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Total 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00
Tabel 16. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif (C02) Kode A01 A02 A03 A04  A05  Bobot Prioritas A01 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 A02 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 A03 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 A04 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 A05 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 Tabel 17. Perbandingan Antar Alternatif (C03) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 2,00 2,50 2,50 2,00 A02 0,50 1,00 1,25 1,25 1,00 A03 0,40 0,80 1,00 1,00 0,80

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
A04 0,40 0,80 1,00 1,00 0,80 A05 0,50 1,00 1,25 1,25 1,00 Tabel 18. Bobot Prioritas Alternatif (C03) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 2,00 2,50 2,50 2,00 A02 0,50 1,00 1,25 1,25 1,00 A03 0,40 0,80 1,00 1,00 0,80 A04 0,40 0,80 1,00 1,00 0,80 A05 0,50 1,00 1,25 1,25 1,00 Total 2,80 5,60 7,00 7,00 5,60 Tabel 19. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif (C03) Kode A01 A02 A03 A04  A05 Bobot Prioritas A01 0,36 0,36 0,36 0,36  0,36 0,36 A02 0,18 0,18 0,18 0,18  0,18 0,18 A03 0,14 0,14 0,14 0,14  0,14 0,14 A04 0,14 0,14 0,14 0,14  0,14 0,14 A05 0,18 0,18 0,18 0,18  0,18 0,18 Tabel 20. Perbandingan Antar Alternatif (C04) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A02 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A03 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A04 0,50 0,50 0,50 1,00 1,00 A05 0,50 0,50 0,50 1,00 1,00 Tabel 21. Bobot Prioritas Alternatif (C04) Kode A01 A02 A03 A04 A05 A01 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A02 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A03 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 A04 0,50 0,50 0,50 1,00 1,00 A05 0,50 0,50 0,50 1,00 1,00 Total 4,00 4,00 4,00 8,00 8,00
Tabel 22. Normalisasi Matriks dan Bobot Prioritas Alternatif (C04) Kode  A01  A02  A03  A04  A05  Bobot Prioritas A01 0,25  0,25  0,25  0,25  0,25 0,25 A02 0,25  0,25  0,25  0,25  0,25 0,25 A03 0,25  0,25  0,25  0,25  0,25 0,25 A04 0,13  0,13  0,13  0,13  0,13 0,13 A05 0,13  0,13  0,13  0,13  0,13 0,13 Tabel 22. Ranking Kode C01 C02 C03 C04 Nilai Ranking Bobot Prioritas 0,23 0,26 0,26 0,26 A01 0,17 0,20 0,36 0,25 0,247 1
Kode C01 C02 C03 C04 Nilai Ranking A02 0,17 0,20 0,18 0,25 0,201 3 A03 0,22 0,20 0,14 0,25 0,202 2 A04 0,22 0,20 0,14 0,13 0,170 5 A05 0,22 0,20 0,18 0,13 0,179 4
Berdasarkan penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan benih  padi  unggul,  alternatif  terbaik  terdapat  pada  alternatif  ke-1  yaitu  Inpari45  (A01) dengan nilai sebesar 0,247.
Hasil analisa dengan  menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Sistem Pendukung Keputusan ini dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Hasil Sistem
Dari hasil sistem menunjukkan nilai tertinggi sebesar 0,247281 terdapat pada alternatif Inpari45,  dibandingkan  dengan  analisis  metode  AHP  memiliki  nilai  yang  sama,  oleh karena  itu  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  layak  dapat  dijadikan  solusi  dari permasalahan petani untuk memilih benih padi unggul yang berkualitas dan berkuantitas.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat  membantu dalam  menentukan  benih  padi  unggul  bagi  petani  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan yaitu: Tegak Tinggi Padi, Umur Tanam, Anakan Produktif, dan Potensi Hasil dengan  menggunakan 5  alternatif  benih  padi  yang  ada  diindonesia  yaitu  Inpari45, Baroma, Jeliteng, Pamelan, dan Pamera. Penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Sistem Pendukung Keputusan ini terbukti melakukan perhitungan lebih cepat dibandingkan  dengan  pengujian  dengan  cara  manual.  Berdasarkan  data  yang  diuji, terdapat  3  peringkat  tertinggi  yaitu:  Inpari45,  Jeliteng,  dan  Baroma,  dengan  nilai  0,247, 0,202,  dan  0,201.  Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  yang dikembangkan pada penelitian selanjutnya sehingga menjadi lebih efektif dan efisien bagi petani  dan  perlu  dilakukan  pengujian  secara  langsung  pada  media  tanam  untuk menghasilkan tingkat akurasi yang sesuai.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 184-192

## Daftar Pustaka
[1] Hadikurniawati, W., Hariyanto, R., & Cahyono, T. D. (2020). Implementasi Metode Ahp Dalam Pemilihan Bibit Padi Unggul.
[2] Prasetyo, Y. A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW). Simki-Techsain , 2 , 06-12.
[3] Yahyan,  W.,  &  Siregar,  M.  I.  A.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Bibit  Benih  Padi  Unggul  Berbasis  Webmenggunakan  Metode  AHP  (Analytical Hierarchy Process). Menara Ilmu , 13 (11).
[4] Kurniawan, D. (2017). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode Ahp. PROCIDING KMSI , 2 (1).
[5] Na'am, J. (2017). Sebuah Tinjauan Penggunaan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)  dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal  Berbahasa Indonesia. Jurnal Ilmiah Media Sisfo , 11 (2), 888-895.
[6] Fahlevi,  M.  R.,  &  Putri,  D.  R.  D.  (2020).  Aplikasi  Penerapan  TOPSIS  Dalam Menentukan  Kualitas  Bibit  Jambu  Madu. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika) , 4 (2), 569-580.
[7] Fatmawati, K., Windarto, A. P., Solikhun, S., & Lubis, M. R. (2017). Analisa spk dengan  metode  ahp  dalam  menentukan  faktor  konsumen  dalam  melakukan  kredit barang. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 1 (1).
[8] Sari,  R.  E.,  &  Saleh,  A.  (2017,  October).  Penilaian  kinerja  dosen  dengan menggunakan  metode  AHP  (Studi  kasus:  di  STMIK  Potensi  Utama  Medan). In Seminar Nasional Informatika (SNif) (Vol. 1, No. 1, pp. 108-114).
[9] Putri,  D.  R.  D.,  &  Fahlevi,  M.  R.  (2021).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Dalam  Pemilihan  Kacamata. Infosys  (Information  System) Journal , 5 (2), 113-122.
[10] Kristiyanti,  L.,  Sugiharto,  A.,  &  Wibawa,  H.  A.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pengajar  Les  Privat  Untuk  Siswa  Lembaga  Bimbingan Belajar  Dengan  Metode  Ahp  (Studi  Kasus  Lbb  System  Cerdas).  Journal  of Informatics and Technology, 2(2), 9-16.