## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah  Menggunakan Metode VIKOR
Khoirul Umam 1 , Varian Eva Sulastri 1 , Tiara Andini 1 , Dian Utami Sutiksno 2 , Mesran 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Politeknik Negeri Ambon, Indonesia
3 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Setiap daerah saat ini memiliki produk unggulan. Persaingan dalam memasarkan produk unggulan yang terdapat pada suatu daerah semakin ketat, seiring  dengan terus  meningkatnya laju pertumbuhan industri.  Hal ini  mengakibatkan  industri harus lebih jeli untuk merumuskan strategi kebijakan. Pengambilan keputusan untuk menentukan prioritas produk unggulan daerah yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan diperlukan suatu keputusan yang akurat dan efektif agar tidak salah memilih dan meminimalisir kerugian baik dari segi biaya maupun waktu. Metode VIKOR merupakan bagian dari konsep Multi-Attibut Decision Making (MADM), yang memerlukan normalisasi pada perhitungannya. Penggunaan VIKOR, pada aplikasi sistem pendukung  keputusan  oleh  suatu  instansi,  cukup  memilih  beberapa  produk  yang  akan  menjadi  alternatif  pemilihan  dan memberikan nilai bobot pada perbandingan alternatif dan kriterianya, adapun kriteria tersebut adalah target pasar, ketersediaan bahan baku, omset, tenaga kerja, teknologi  yang  digunakan, spesifikasi, asal bahan baku,  jumlah bahan baku. Berdasarkan pengamatan yang dilakukan penulis pada Produk Unggulan Daerah (PUD) dalam melakukan pengolahan sistem pendukung keputusan penentuan prioritas produk unggulan daerah. Dalam penelitian ini penulis mencoba mengembangkan sistem yang dapat mengolah sistem pendukung keputusan penentuan produk unggulan daerah dengan harapan hasil yang dapat diproleh maksimal dan memuaskan. Hasil yang di harapkan supaya pemilihan produk unggulan daerah berjalan dengan tertib dan teratur oleh sistem yang di lakukan dengan baik.
Kata Kunci: Sistem Pengambil Keputusan, VIKOR, Produk Unggulan Daerah

## Abstract
Each region currently has excellent products. Competition in marketing the superior products contained in an area increasingly tight, along with the increasing industrial growth rate. This resulted in the industry must be more observant to formulate policy strategy. Decision-making to determine the priority of regional superior products in accordance with the needs and capabilities required an accurate and effective decision so as not to choose and minimize losses both in terms of cost and time. The VIKOR method is part of the concept of Multi-Attribute Decision Making (MADM), which requires normalization of the calculations. The use of VIKOR, in the application of decision support systems by an agency, simply chooses some products that will be an alternative selection and gives weight values on alternative comparisons and criteria, while the criteria are the target market, the availability of raw  materials, turnover, labor, technology used , specifications, origin  of raw  materials, quantity of raw materials. Based on the observations made by the authors on Local Superior Product (PUD) in performing decision support system of determining the priority of the region's superior products. In this study, the authors try to develop a system that can process decision support system determination of superior product areas with the hope that results can be obtained maximally and satisfactorily. The results are expected so that the selection of superior products area run in an orderly and orderly by the system is done well.
Keywords: Decision Maker System, VIKOR, Regional Superior Product

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  suatu  daerah  pastinya  memiliki  suatu  Produk  Unggulan,  yang  dikenal  dengan  istilah  PUD  (Produk Unggulan Daerah). Produk produk ini merupakan yang diunggulkan yang memiliki ciri khas dan keunikan yang tidak dimiliki daerah lain serta berdaya saing handal serta memberikan peluang bagi kesempatan kerja terhadap masyarakat disekitar daerah tersebut. Produk unggulan daerah harus berorientasi terhadap ramah lingkungan dan dapat di pasarkan baik lokal, regional, nasional ataupun internasional.
Pada  suatu  daerah  bisa  terdapat  beberapa  produk  yang  memiliki  daya  jual  tinggi,  bahkan  bisa  bertaraf internasional.  Agar  produk  produk  yang  bersifat  lokal  dapat  dikembangkan  menjadi  produk  unggulan  untuk diperlukan  peranan  pemerintah  daerah,  sehingga  dapat  memotivasi  para  pengusaha  lokal  dan  pemberdayaan sebagai produk lokal sebagai potensi ekonomi daerah. Proses pengembangan dari Produk Unggulan tidak terlepas dari politik atau kebijakan Pemerintah Daerah lokal. Dalam hal ini peranan pemerintah daerah sangat dibutuhkan khususnya dalam penanganan strategi pemasarannya[9].
Produk unggulan daerah belum tentu merupakan hasil industri yang menggunakan teknologi canggih atau memiliki investasi tinggi, tetapi memiliki ciri khas yang dimiliki oleh daerah lokal yang disebut dengan One Area Five  Products (satu  daerah  lima  produk  unggulan).  Untuk  menentukan  suatu  produk termasuk  dalam  kategori produk  unggulan,  hal  ini  ditentukan  oleh  pemerintah  daerah.  Terdapat  beberapa  kriteria  yang  harus  di  penuhi diantaranya , omset perbulan, tenaga kerja, target pasar, asal bahan baku, teknologi, spesifikasi kekhasan, kuantitas
bahan  baku . Dalam  hal  ini  pemerintah  daerah  kesulitan  untuk  menentukan  produk  unggulan  tersebut,  hal  ini dikarenakan banyak kriteria yang harus dipertimbangkan. Pemakaian sistem informasi yang berbasis pendukung keputusan  menjawab  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pemangku  kepentingan  tersebut.  Penggunakan  sistem pendukung  keputusan  dirasa  tepat  untuk  menghasilkan  suatu  keputusan  tentang  produk  unggulan  daerah  dari banyak produk yang dimiliki oleh daerah tersebut.
Dalam sistem pendukung keputusan menggunakan metode metode untuk menghasilkan keputusan, seperti WP,  MOORA,  TOPSIS,  VIKOR,  ELECTRE[1][2][3][13],  WSM[8][14].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Riza Alfita tahun 2011, bahwa metode WP dapat diterapkan untuk menseleksi ke unggulan produk daerah. Saat ini  pengembangan  dari  metode  pendukung  keputusan  dengan  mengkombinasikan  pada  bilangan  berbasis Fuzzy[10][15].  Pada bidang  strategi  pemasarannya hal  ini sangat membantu manajemen untuk mengefektifkan keputusan misalnya pada pengembangan terhadap keberlanjutan manajemen transportasi[9][12].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Multiple Attribute Decision Making
Teknik MADM adalah suatu teknik atau metode yang diterapkan dalam  mencari alternatif  yang paling optimal terhadap sejumlah alternatif dari kriteria tertentu. Pada penerapannya, MADM menentukan nilai bobot bagi tiap tiap atribut, kemudian diikuti oleh proses perangkingan yang menyeleksi alternatif yang sudah diberikan[4][5].

## 2.2 Metode VIKOR
Metode VIKOR adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi kriteria atau yang lebih dikenal dengan istilah Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan kriteria yang bertentangan dan tidak sepadan. Metode ini berfokus pada peringkat dan pemilihan dari sekumpulan alternatif kriteria yang saling bertentangan untuk dapat mengambil keputusan untuk mencapai keputusan akhir. Metode  ini  mengambil  keputusan  dengan  solusi  mendekati  ideal  dan  setiap  alternatif  dievaluasi  berdasarkan semua kriteria yang telah ditetapkan. VIKOR melakukan perangkingan terhadap alternatif dan menentukan solusi yang mendekati solusi kompromi ideal. Metode VIKOR sangat berguna pada situasi dimana pengambil keputusan tidak memiliki kemampuan untuk menentukan pilihan pada saat desain sebuah sistem dimulai.
Adapun dalam pemrosesannya, langkah VIKOR[6][7],dapat dilihat berikut ini:
1. Melakukan normalisasi menggunakan rumus sebagai berikut:
Rij ………………………………………………………………………………………………......(1) dimana :
Rij dan Xij = adalah elemen dari matriks pengambilan keputusan
X+j             = adalah elemen terbaik dari kriteria j
X-j              = adalah elemen terburuk dari kriteria j. kriteria/subkriteria i : Alternatif j : Kriteria
2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus sebagai berikut:
S i .................................................................................................................................(2)
dan
R i ………..........................................................................................................................(3)
dimana :
S i /R i : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V X : Nilai Kriteria W : Bobot kriteria/subkriteria i : Alternatif j : Kriteria n : Banyaknya kriteria * : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S

## 3. Menentukan nilai indeks
Q i -v) ……....…......……………………………………………………………...........(4)
Dimana S - =min S i , S + =max S i dan R - =min R i, R + =max R i dan v = 0,5. Hasil perangkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R dan Q Solusi alternatif peringkat terbaik berdasarkan dengan nilai Q minimum menjadi peringkat terbaik dengan syarat:
Q(A (2) ) - Q(A (1) ) ≥ DQ………..............................................................................................................................(5)
Dimana A (2) = alternatif dengan urutan kedua pada perangkingan Q dan   A (1) = alternatif dengan urutan terbaik pada perangkingan Q sedangkan            DQ = 1 - (m-1), dimana m merupakan jumlah alernatif. Alternatif A (1) harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Untuk  menetapkan  produk  unggulan  daerah  ada  kriteria  tertentu,  sistem  penskala-an  terhadap  variabel  kriteria unggulan. Sistem pensklaan tiap variabel ini didasarkan pada nilai interval masing-masing kelompok (sub sektor) dengan  kisaran  nilai  dari  1  sampai  6.  Sementara  untuk  data  yang  bukan  berupa  angka,  penskla-an  dilakukan dengan sistem strata. Masing-masing kriteria (variabel) memiliki bobot yang berbeda-beda disesuaikan dengan tingkat sumbangan kriteria terhadap produk unggulan tabel 1.
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Bobot Jenis Omset Perbulan (C 1 ) 0,2222 Benefit Tenaga Kerja (C 2 ) 0,1851 Cost Target Pasar (C 3 ) 0,1481 Benefit Asal Bahan Baku (C 4 ) 0,1481 Cost Teknologi (C 5 ) 0,1111 Cost Spesifikasi Kekhasan (C 6 ) 0,1111 Benefit Kuantitas Bahan Baku (C 7 ) 0,0740 Benefit
∑ w =  0,2222 + 0,1851 + 0,1481 + 0,1481 + 0,1111 + 0,1111 + 0,0740  =  1 Berikut ini adalah nama-nama produk unggulan daerah yang di referensikan dalam tabel alternnatif kriteria produk unggulan daerah .
Tabel 2. Data Alternatif No Kriteria 1 Produk A (A 1 ) 2 Produk B  (A 2 ) 3 Produk C  (A 3 )
Penentuan nilai dari omset perbulan dan tenaga kerja yang tertera di tabel rating kecocokan dan alternatif dalam pemilihan produk unggulan Daerah.
Tabel 3. Rating Kecocokan dan Alternatif
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 15000000 10 Swalayan Dalam Daerah Manual Taraf Nasional 15 Ton A 2 30000000 15 Pasar Tradisional Dalam Daerah Mesin Taraf  local 30 Ton A 3 20000000 6 Swalayan, Pasar Tradisional Luar dan Dalam Daerah Manual dan Mesin Taraf Internasional 20 Ton
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan terhadap  data  kriteria  seperti terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pembobotan Target Pasar (C 3 ) Nilai Bobot Pasar Tradisional 1 Swalayan 2 Pasar Tradisional , Swalayan 3 Pasar Regional, Swalayan 4 Pasar  Tradisional,  Regional  dan Swalayan 5 Swalayan, Regional dan Export 6 Pasar  Tradisional,  Regional  dan Export 7
Agar dapat diketahui nilai dari data-data linguistik, maka dilakukan pembobotan terhadap data pembobotan asal bahan baku seperti terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pembobotan Asal Bahan Baku  (C 4 ) Nilai Bobot Dalam Daerah 6 Luar Daerah 4 Dalam dan Luar Daerah 5 Luar Pulau Sumatera 3 Dalam Pulau Sumatera 2 Dalam dan Luar Pulau Sumatera 1 Daerah Lain 1
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  pembobotan teknologi yangg digunakan seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pembobotan Teknologi Yang di gunakan (C 5 ) Nilai Bobot Manual 1 Mesin 2 Manual Dan Mesin 3 Mesin Industri 4 Mesin Non Industri 5 Mesin  Industri  Dan  Mesin  Non Industri 6 Manual,  Mesnin  Industri  Dan Mesin Non Industri 7
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  pembobotan kekhansan produk seperti terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Pembobotan Kekhasan Produk (C 6 ) Nilai Bobot Tingkat Lokal 5 Tingkat Daerah 6 Tingkat Luar Daerah 4 Tingkat Nasional 3 Tingkat Internasional 2 Tingkat Lokal Dan Nasional 1 Tingkat Nasional Dan Internasionnal 1
Dari  pembobotan  terhadap  kriteria  linguistik  yang  terdapat  pada  tabel  4,5,6,7,  maka  diperoleh  data-data  pada rating kecocokan yang terdapat pada tabel 5.
Tabel 8. Data Pembobotan
Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 15000000  10 2 3 1 2 15 A 2 30000000  15 1 5 3 4 30 A 3 20000000  6 3 4 5 6 20 Tabel 9. Uji Coba Aplikasi Software Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 15000000 10 2 3 1 2 15 A 2 30000000 15 1 5 3 4 30 A 3 20000000 6 3 4 5 3 20 Max 30000000 15 3 5 5 4 30 Min 15000000 6 1 3 1 2 15 Bobot 0,2222 0,1851  0,1481  0,1481  0,1111  0,1111  0,0740
Penyelesaian menggunakan metode VIKOR dapat dilihat pada langkah langkah dibawah ini
1. Menormalisasikan matrik keputusan dengan menggunakan persamaan 1.
R 11 = (30000000 – 15000000 ) / (30000000 – 15000000 ) = 15000000 / 15000000 = 1 R 12 = ( 15 – 10 ) /  ( 15 - 6 ) =  5 / 9 = 0,556 R 13 = ( 3 – 2 ) /  ( 3 – 1 ) =  1 / 2 = 0,5 R 14 = ( 5 – 3 ) /  ( 5 – 3 ) =  2 / 2 = 1 R 15 = ( 5 – 1 ) /  ( 5 – 1 ) =  4 / 4 = 1 R 16 = ( 4 – 2 ) /  ( 4 – 2 ) =  2 / 2 = 1 R 17 = ( 30 – 15 ) /  ( 30 – 15 ) =  15 / 15 = 1
R 21 = (30000000 – 30000000 ) / (30000000 – 15000000 ) = 0 –/15000000 = 0 R 22 = ( 15 – 15 ) /  ( 15 - 6 ) =  0 / 9 = 0 R 23 = ( 3 – 2 ) /  ( 3 – 1 ) =  2 / 2 = 1 R 24 = ( 5 – 5 ) /  ( 5 – 3 ) =  0 / 2 = 0 R 25 = ( 5 – 3 ) /  ( 5 – 1 ) =  2 / 4 = 0,5 R 26 = ( 4 – 4 ) /  ( 4 – 2 ) =  0 / 2 = 1 R 27 = ( 30 – 30 ) /  ( 30 – 15 ) =  0 / 15 = 1
R 31 = (30000000 – 20000000 ) / (30000000 – 15000000 ) = 10000000 / 15000000 = 0,66667 R 32 = ( 15 – 6 ) /  ( 15 - 6 ) =  9 / 9 = 1 R 33 = ( 3 – 3 ) /  ( 3 – 1 ) =  0 / 2 = 0 R 34 = ( 5 – 4 ) /  ( 5 – 3 ) =  1 / 2 = 0,5 R 35 = ( 5 – 5 ) /  ( 5 – 1 ) =  0 / 4 = 0 R 36 = ( 4 – 3 ) /  ( 4 – 2 ) =  1 / 2 = 0,5 R 37 = ( 30 – 20 ) /  ( 30 – 15 ) =  10 / 15 = 0,6671 Matrik Rij dapat dilihat dibawah ini.
[ 1 0.5556 0,5 0 0 1 0,66667
1 0
1 1 1 0 0,5 0 0,5 0 0,5 1 0 0,6667 ]
2. Mencari nilai Si dan Ri menggunakan persamaan 2 dan 3.

## Menghitung nilai Si
𝑅 𝑖𝑗 𝑥 𝑊 =   [ 0,2222 0 0,14814074 0,10284156 0,07405 0,1481 0 0,1481 0 0,1851 0 0,07405 0,1111 0,1111 0,0740 0 0,05555 0 0,05555 0 0,0493358 ] 𝑅 𝑖 = 0,2222 0,1481
0,1851
𝑆 𝑖 =   [ 0,2222 0 0,14814074 0,10284156 0,07405 0,1481 0 0,1481 0 0,1851 0 0,07405 0,1111 0,1111 0,0740 0 0,05555 0 0,05555 0 0,0493358 ]
S 1 = 0,84339156 S 2 = 0,20365 S 3 = 0,46284074
3. Menghitung nilai Index (Qi) menggunakan persamaan 4. V = 0,5.
Q 1 = 0,5(0,84339156 – 0,20365 )/ ( 0,84339156 – 0,20365 ) + ( 1 – 0,5 ) ( 0,2222 – 0,1481 ) / ( 0,2222 – 0,1481 ) =  0,5 ( 0,63974156 ) / ( 0,63974156 ) + 0,5 ( 0,0741 )  / ( 0,0741 ) = 0,5 + 0,5 = 1 Q 2 = 0,5  (0,20365 – 0,20365 ) / ( 0,84339156 – 0,20365 ) + ( 1 – 0,5 ) ( 0,11481 – 0,1481) / ( 0,2222 – 0,1481 ) = 0,5 ( 0 ) / ( 0,63974156) + 0,5 ( 0 )  / ( 0,0741 ) = 0
Q 3 = 0,5 (0,46284074 – 0,20365 )/ ( 0,84339156 – 0,20365 ) + ( 1 – 0,5 ) ( 0,1851 – 0,1481) / ( 0,2222 – 0,1481 ) =  0,5 ( 0,25919074 ) / ( 0,63974156 ) + 0,5 ( 0,037 )  / ( 0,0741 ) =  ( 0,2025745678 ) + ( 0,2025745678 )
=  0,4522371859 Tabel Hasil Qi Alternatif Qi Rangking A 1 1 3 A 2 0 1 A 3 0,4522371859 2
Berdasarkan tabel hasil Qi produk yang mempunyai nilai terendah termasuk dalam Produk Unggulan Daerah (A 2 / Produk B ).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  penentuan  prioritas  Produk  Unggulan  Daerah  (PUD)  dengan  metode  VIKOR, dapat disimpulkan:
1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode vikor dapat membantu proses menentukan produk unggulan derah berdasarkan kriteria yang telah di tetapkan dan di beri bobot  yaitu :  Omset Perbulan, Tenaga Kerja, Target Pasar, Asal Bahan Baku, Teknologi, Spesifikasi Kekhasan, Kuantitas Bahan Baku.
2. Metode vikor merupakn metode yang sangat berguna dalm membantu membuat keputusan dalam menentukan produk unggulan dareah karna dapat meningkatkan hasil produk didalam derah tersebut, alttrnatif kompromi dari sejumlah alternatif yang ada

## REFERENCES
[1] P.  Sianturi,  Mesran,  P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA
BANTUAN  OPERASIONAL  PENYELENGARAAN  (  BOP  )  PAUD  (  PENDIDIKAN  ANAK  USIA  DINI  )  MENERAPKAN METODE  ELECTRE  (  STUDI  KASUS :  DINAS  PENDIDIKAN  KABUPATEN  SIMALUNGUN  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[4] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[5] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] M. F. El-santawy, “A VIKOR Method for Solving Personnel Training,” Int. J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 9–12, 2012.
[7] W.  Jingzhu  and  L.  Xiangyi,  “The  multiple  attribute  decision-making  VIKOR  method  and  its  application,”  in 2008  International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, WiCOM 2008 , 2008.
[8] A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.
[9] S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[10]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[11]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[12]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[13]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[14]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[15]  M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.