Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6743

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Buah Semangka yang Layak Dijual Menggunakan Metode AHP dan PROMETHEE
Agil Indriyani * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1, l * agilindriyani1 l 23@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email PenulisKorespondensi: agilindriyani1 l 23@gmail.com Submitted: 02/09/2023 ; Accepted: 21/09/2023 ; Published: 25/09/2023
Abstrak –Kembar Jual Beli Semangka dan Melon adalah salah satu usaha yang mengekspor semangka dan melon ke berbagai kota yang di miliki oleh Bapak Kliwon yang beralamat di Desa Pulau Gambar. Pada Kembar Jual Beli Semangka dan Melon dalam melakukan pemilihan kualitas buah semangka terbaik yang layak untuk dijual ditemukan permasalahan yaitu biasanya karena  terpengaruh  harga  tinggi  para  petani  tidak  mengutamakan  kualitas  semangka  yang  terbaik  dan  hanya  fokus  pada banyaknya buah yang akan dijual dan agen kesulitan untuk memilih buah semangka kualitas terbaik yang layak dijual terutama untuk di ekspor ke luar kota. Maka dengan adanya permasalahan tersebut penulis berinisiatif untuk menyelesaikan masalah dengan  tepat  dan  memaksimalkan  penentuan  buah  semangka  yang  layak  dijual dengan  merancang  dan  membangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  dengan  menerapkan  metode  AHP  dan  PROMETHEE  untuk  membantu  agen menentukan kualitas buah semangka yang terbaik. Perancangan aplikasi berbasis web ini dilakukan dengan melakukan riset di Kembar Jual Beli Semangka dan Melon dengan mengumpulkan data buah semangka dan data kriteria pada buah semangka, setelah data dikumpulkan dilakukan pembobotan dan perangkingan dari masing masing buah kemudian dimasukkan keaplikasi yang sudah dibangun. Berdasarkan dari hasil perhitungan pada penelitian ini pembobotan alternatif menggunakan metode AHP membantu pembobotan dengan skala bobot 1l – 9 sesuai ketentuan AHP, setelah dilakukan pembobotan alternatif selanjutnya perangkingan  menggunakan  metode  PROMETHEE  untuk  mendapatkan  nilai  netflow,  rangking  1l  didapatkan  oleh  buah  1l5 dengan nilai netflow yaitu 3.583 dan ranking 1l5 didapatkan oleh buah 5 dengan nilai netflow yaitu -1l.833.
Kata Kunci: Semangka; Sistem Pendukung Keputusan; AHP; PROMETHEE; Agen
Abstract– Watermelon  and Melon  Buying  and  Selling Twins  is  a  business  that  exports  watermelons  and  melons  to  various cities owned by Mr. Kliwon  whose address is at Pulau Gambar Village.  In the Watermelon and Melon Buying and Selling Twins, in selecting the best quality watermelons suitable for sale, problems were found, namely that usually because they were affected by high prices, farmers did not prioritize the best quality watermelons and only focused on the number of fruits to be sold and agents had difficulty selecting watermelons. The best quality is suitable for sale, especially for export outside the city. So,  with  this  problem,  the  author  took  the  initiative  to  solve  the  problem  correctly  and  maximize  the  determination  of watermelons that are suitable for sale by designing and building a web-based decision support system by applying the AHP and PROMETHEE methods to help agents determine the best quality of watermelon. The design of this web-based application was  carried  out  by  conducting  research  at  the  Watermelon  and  Melon  Buying  and  Selling  Twins  by  collecting  data  on watermelon fruit and criteria data on watermelon fruit. After the data was collected, each fruit was weighted and ranked and then entered into the application that had been built. Based on the calculation results in this research, alternative  weighting using the AHP method helps weighting with a weight scale of 1 - 9 according to AHP provisions. After carrying out alternative weighting, the next ranking is using the PROMETHEE method to get the netflow value, ranking 1 is obtained by 15 with a netflow value of 3,583 and Rank 15 is obtained by fruit 5 with a netflow value of -1.833.
Keywords : Watermelon; Decision Support System; AHP; PROMETHEE; Agent
1 l . PENDAHULUAN
Indo l ne l sia me l rupakan ne l gara agraris, yang be l rarti se l kto l r pe l rtanian me l me l gang pe l ranan pe l nting dari ke l se l luruhan pe l re l ko l no l mian nasio l nal[1]. Me l njadi ne l gara agraris, Indo l ne l sia di anuge l rahi ke l kayaan alam yang me l limpah dan di tambah po l sisi indo l ne l sia yang di nilai sangat strate l gis[2].Dilihat dari sisi ge l o l grafis, indo l ne l sia te l rle l tak di dae l rah tro l pis yang me l mpunyai curah hujan yang tinggi. Ko l ndisi ini yang me l mbuat indo l ne l sia me l miliki lahan yang subur dan banyak je l nis tumbuhan yang dapat tumbuh de l ngan ce l pat, salah satunya tanaman buah se l mangka[3].Se l mangka me l rupakan  salah  satu  ko l mo l ditas  pe l rtanian  pe l nting  di  indo l ne l sia[4].  Buah  Semangka  merupakan  salah  satu komoditas hortikultura yang sangat di sukai oleh masyarakat indonesia[5]. Warna daging buah yang merah atau kuning serta teksturnya yang renyah, banyak mengandung air, sangat enak di santap saat haus . Buahnya tergolong mengandung banyak air sekitar 92 Persen[6].Pe l rmintaan buah se l mangka se l makin hari se l makin me l ningkat se l iring de l ngan se l makin me l ningkatnya jumlah pe l nduduk. Pe l rmintaan buah se l mangka di  pasaran  yang te l rus me l ningkat se l ring tidak bisa di imbangi de l ngan pro l duksi yang di hasilkan[7]. Se l mangka me l rupakan tanaman yang tidak sulit untuk di tanam dan di pane l n[8]. Akan te l tapi para pe l tani te l tap me l me l rlukan bantuan be l rupa pupuk dan pe l stisida o l rganik untuk me l nghindari se l rangan hama, te l rkadang pupuk te l rse l but juga me l njadi ancaman bagi bibit tanaman, Jika  salah  me l ngo l lah  bibit  dan  pupuk  dapat  me l nimbulkan  dampak  yang  sangat  be l sar  untuk  hasil  kualitas  buah se l mangka te l rse l but[9].
Ke l mbar Jual Be l li Se l mangka dan Me l lo l n adalah salah satu usaha yang di miliki o l le l h Bapak Kliwo l n yang be l ralamat di De l sa Pulau Gambar, Pak Kliwo l n adalah salah satu se l o l rang Age l n Be l sar buah se l mangka di De l sa Pulau Gambar biasanya para pe l tani buah se l mangka me l njual hasil pane l n nya ke l pada Pak Kliwo l n untuk di e l kspo l r ke l luar ko l ta  maupun  pasar.  Pada  saat  harga  jual  se l mangka  di  pasaran  tinggi  biasanya  para  age l n  me l minta  hasil  pane l n
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6743
se l mangka le l bih banyak[10]. Kare l na te l rpe l ngaruh harga tinggi biasanya para pe l tani tidak me l ngutamakan kualitas se l mangka  yang  te l rbaik  dan  hanya  fo l kus  pada  banyaknya  buah  yang  akan  dijual  dan  me l mpe l rsulit  Age l n  untuk me l milih buah se l mangka dangan kualitas te l rbaik yang layak untuk di jual te l rutama untuk di e l kspo l r ke l luar ko l ta. Pe l rmasalahan yang dihadapi o l le l h Age l n se l mangka adalah sulitnya untuk me l milih buah se l mangka de l ngan jumlah yang banyak untuk me l ne l ntukan buah yang be l rkualitas te l rbaik yang layak untuk di jual ke l pasaran ataupun ke l luar ko l ta. Dari pe l rmasalahan te l rse l but bisa dise l le l saikan de l ngan me l rancang dan me l mbangun se l buah siste l m pe l ndukung ke l putusan  yang be l rbasis we l b de l ngan me l nggunakan dan me l ne l rapkan me l to l de l AHP dan  PRO l ME l THE l E l De l ngan adanya siste l m te l rse l but dapat me l mbantu age l n untuk memaksimalkan penentuan buah se l mangka kualitas te l rbaik yang layak untuk dijual de l ngan me l to l de l te l rse l but bisa me l mbantu untuk me l nge l tahui bo l bo l t krite l ria buah se l mangka dan hasil akhir pe l rangkingan.
Pe l ne l litian  te l rdahulu  yang  me l njadi  re l fe l re l nsi  pe l nulis  dalam  me l lakukan  pe l ne l litian  diantaranya  pe l ne l litian yang dilakukan o l le l h Ahmad Raynaldi dkk 20 l 23 disimpulkan bahwa siste l m yang dibangun de l ngan me l ne l rapkan me l to l de l AHP dan PRO l ME l THE l E l dapat be l ke l rja se l cara e l fe l ktif pada siste l m pe l ndukung ke l putusan dan me l mbe l rikan ke l mudahan  dalam  me l milih  be l ngke l l  re l smi  te l rbaik[11].Pe l ne l litian  se l lanjutnya  dilakukan  o l le l h  He l ndri  Julian Pramana  dkk  20 l 22  Pada  pe l ne l litian  ini  dirancang  siste l m  pe l ndukung  ke l putusan  de l ngan  me l ngko l mbinasikan  dua me l to l de l yaitu AHP dan PRO l ME l THE l E l Hasil dari ko l mbinasi me l to l de l ini didapatkan nilai Co l nsiste l ncy Ratio l (CR) se l be l sar  0 l ,0 l 1 l yang  me l nunjukan  bahwa  nilai  matriks  pe l rbandingan  be l rpasangan  te l lah  ko l nsiste l n.  Siste l m  dapat me l mbantu  pihak  se l ko l lah  me l laksanakan  pe l nilaian  kine l rja  guru  de l ngan  le l bih  ce l pat,  te l pat,  dan  o l bje l ktif  untuk me l nghasilkan re l ko l me l ndasi guru te l rbaik[12]. Pe l ne l litian se l lanjutnya dilakukan o l le l h Muhammad Adji Se l tiawan dkk 20 l 22 Pada pe l ne l litian ini, dilakukan pe l ngukuran kine l rja de l ngan me l nggunakan me l to l de l AHP dan PRO l ME l THE l E l untuk me l nge l tahui urutan alte l rnatif supplie l r te l rbaik untuk Saripah Cate l ring[13].Pe l ne l litian se l lanjutnya dilakukan o l le l h E l ka Larasati dkk 20 l 1 l 9 Pada pe l ne l litian yang te l lah dilakukan te l rdapat be l be l rapa ke l kurangan dari siste l m yaitu basis data yang tidak bisa dipe l rbaharui se l cara langsung dan ke l tidakje l lasan alur pro l gram, dalam hal ini wisatawan tidak  pe l rlu  me l nge l tahui  se l mua  alur  pe l rhitungan  siste l m[1 l 4].Pe l ne l litian  se l lanjutnya  dilakukan  o l le l h  De l lfiana  Fitri Sihite l 20 l 22 De l ngan adanya pe l ne l rapan me l to l de l Pro l me l the l e l dapat me l mbantu dalam me l lakukan pe l milihan ke l pala se l ko l lah  yang  te l pat,  kare l na  pe l rhitungannya  dilakukan  de l ngan  be l be l rapa  tahap  dan  pe l rankingan,  dimana  pada pro l se l snya dilakukan de l ngan cara me l mbandingkan se l cara de l tail nilai antara satu kandidat de l ngan ke l ndidat lainnya se l hingga hasilnya cukup akurat[1 l 5]. Pada pelnellitian telrdahulu yang jadi pelmbelda pada pelnellitian yang saat ini di tulis  ollelh  pelnulis  yaitu  melmpunyai  olbjelk  dan  pelrmasalahan  yang  belrbelda.  Pada  pelnellitian  yang  di  tulis  ollelh pelnulis ini melnyellelsaikan pelrmasalahan dalam pelmilihan buah selmangka dan melndapatkan nilai bolbolt altelrnatif dari meltoldel AHP, dan melnghasilkan nilai pelrangkingan telrtinggi delngan nilai 3,583 dari meltoldel Prolmelthelel.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  pe l ne l litian  ini  ada  tahapan-tahapan  yang  akan  dite l rapkan  dalam  me l lakukan  suatu  pe l ne l litian  agar  ke l tika me l langsungkan  pe l ne l litian  me l njadi  te l rstruktur  dan  te l rsusun  se l cara  siste l matis.  Pada  pe l ne l litian  ini  pe l nulis me l nggunakan  me l to l de l kuantitatif  me l nguji  te l o l ri  de l ngan  me l ne l liti  hubungan  antara  variable l .  Dan  me l to l de l pe l nge l mbangan  siste l m  yang  digunakan  pada  pe l ne l litian  ini  adalah  Rapid  Appicatio l n  De l ve l lo l pme l nt  (  RAD  )  ini digunakan pe l ne l liti untuk me l nganalisis, me l rancang dan me l ngimple l me l ntasikan siste l m yang akan dibangun.
Gambar 1 l . Tahapan Pe l ne l litian
Pada Gambar 1 diatas merupakan gambar kerangka penelitian yang akan di gunakan pada penelitian ini.
2.1 l Tahapan Penelitian
Langkah Pe l rtama yang dilakukan pada pe l ne l litian ini yaitu :
1. Me l ngide l ntifikasi Masalah Mengidentifikasi Masalah Teknik Pengumpulan Data Perancangan / Implementasi Pengujian Penerapan dan Penggunaan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6743
Pada pe l ne l litian ini pe l nulis be l rupaya untuk me l ngamati dan me l mahami pe l rmasalahan yang ada di Ke l mbar Jual Be l li  Se l mangka  dan  Me l lo l n,  dan  dite l mukan  pe l rmasalahan  pada  pe l ne l litian  ini  yaitu  dalam  pe l milihan  buah se l mangka yang kualitas te l rbaik. 2. Te l knik Pe l ngumpulan Data
Salah  satu  aspe l k  pe l nting  dalam  me l lakukan  pe l ne l litian  adalah  te l knik  pe l ngumpulan  data,  kare l na  dapat me l mpe l rmudah  pe l nulis  saat  me l lakukan  pe l ne l litian,  pe l nulis  dapat  me l mpe l ro l le l h  data  yang  akurat  dan  dapat me l ngurangi  ke l salahan  pada  saat  me l lakukan  pe l ngo l lahan  data[16].  Pada  Te l knik  Pe l ngumpulan  Data  Pe l nulis me l lakukan pe l ne l litian ke l pustakaan de l ngan cara me l ncari Jurnal, E l bo l o l k, dan re l fe l re l nsi te l o l ri yang re l le l van de l ngan pe l rmasalahan yang ada pada pe l ne l litian ini. Lalu me l lakukan wawancara untuk me l ndapatkan info l rmasi yang je l las te l rkait pe l rmasalahan pada pe l ne l litian ini. Se l lanjutnya me l lakukan o l bse l rvasi tujuannya untuk me l ndapatkan data yang le l ngkap. 3. Pe l rancangan / Imple l me l ntasi Pada pe l rancangan pe l nulis me l nggunakan bahasa pe l mro l graman Php dan aplikasi Xampp  yang be l risi Apache l se l bagai  we l b  se l rve l r  dan  Mysql  untuk  pe l nyimpanan  database l lalu  diimple l me l ntasikan  de l ngan  re l pre l se l ntasi antarmuka. 4. Pe l ngujian Pada  pe l ngujian  ditujukan  untuk  me l nguji  kine l rja  siste l m  yang  di  bangun  se l rta  me l nge l tahui  hasil  pe l ne l ntuan pe l milihan pada buah se l mangka. 5. Pe l ne l rapan dan Pe l nggunaan Pe l ne l rapan  dan  pe l nggunaan  pada  siste l m  ini  be l rtujuan  untuk  me l nge l tahui  hasil  pe l milihan  buah  se l mangka kualitas te l rbaik yang layak untuk dijual.

## 2.2 Metode AHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP  (Analytical  Hie l rarchy  Pro l ce l ss  )Me l rupakan  suatu  mo l de l l  pe l ndukung  ke l putusan  yang  di  ke l mbangkan  o l le l h Tho l mas L. Saaty[17]. Mo l de l l pe l ndukung ke l putusan ini akan me l nguraikan masalah multi fakto l r atau multi krite l ria yang ko l mple l ks me l njadi suatu hirarki. Hirarki me l nde l finisikan se l bagai suatu re l pre l se l ntasi dari se l buah pe l rmasalahan yang  ko l mple l ks  dalam  suatu  struktur  multi  le l ve l l  di  mana  le l ve l l  pe l rtama  adalah  tujuan,  yang  di  ikuti  le l ve l l fakto l r,krite l ria sub krite l ria, dan se l te l rus nya ke l bawah hingga le l ve l l te l rakhir dari alte l rnatif[18]. Adapun pro l se l dur pe l nye l le l saian AHP yaitu :
1. Melnyusun Hirarki dari pelrmasalahan yang dihadapi.Melndelfinisikan masalah dan melnelntukan sollusi yang di inginkan, lalu melnyusun hielrarki dari pelrmasalahan yang di hadapi.
2. Pelnilaian  Kritelria  dan  altelrnatif  Pelrnilaian  kritelria  dan  altelrnatif  mellalui  pelrbandingan  belrpasangan melnggunakan  skala  saaty  yang  tellah  di  telntukan  ollelh  meltoldel  AHPPelrbandingan  dilakukan  delngan melmpelrtimbangkan  ellelmeln,  dimana  pelnelntuan  ellelmeln  telrselbut  ditelntukan  kelbijakan  sipelmbuat kelputusan[19].
3. Melnghitung priolritas dan kolnsistelnsi pelmbolboltan
4. Hitung Colnsistelncy Indelx (CI) delngan rumus :
CI=( λ maks-n)/(n-1l) (1l)
5. Dimana n = banyaknya ellelmeln
6. Hitung Rasiol Kolnsistelnsi / Colnsistelncy Ratiol (CR) de l ngan rumus :
CR=CI/RC
(2)
Dimana CR = Co l nsiste l ncy Ratio l
CI = Co l nsiste l ncy Inde l x IR = Inde l ks Rando l m Co l nsiste l ncy[20]
2.3 Metode PROMETHEE (Preference Rangking Organization Method for Enrivhment Evaluation)
PRO l ME l THE l E l adalah  satu  dari  be l be l rapa  me l to l de l pe l ne l ntuan  urutan  atau  prio l ritas  dalam  analisis  multikrite l ria. Me l to l de l PRO l ME l THE l E l mampu me l ngako l mo l dir krite l ria pe l milihan yang be l rsifat kuantitatif dan kualitatif. Masalah utamanya  adalah  ke l se l de l rhanaan,  ke l je l lasan  dan  ke l stabilan[21].  Langkah-  langkah  pe l nye l le l saian  dalam  me l to l de l PRO l ME l THE l E l se l bagai be l rikut : 1. 1l. Melnelntukan Altelrnatif
2. Melnelntukan Kritelria
3. Melnelntukan Nilai Bolbolt Kritelria
4. Melnghitung Sellisih Nilai Antar Altelrnatif delngan rumus selbagai belrikut :
H (d) = { 0l jika d ≤ 0l 1l jika d  > 0l (3)
5. Melnghitung Indelks Prelfelrelnsi Multikritelria
6. Melnghitung Nilai Elntelring Flolw
7. Melnghitung Nilai Lelaving Flolw
8. Melnghitung Nilai Nelt Flolw[22]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini, merupakan tahap pengolahan perhitungan untuk menentukan kualitas terbaik buah semangka yang layak  untuk  dijual  dengan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  AHP (Analitycal  Hierarchy  Prosess)  dan  PROMETHEE (Preference Rangking  Organization  Method  for  Enrivhment Evaluation) Berikut tahapan dan hasil perhitungan dari metode AHP dan PROMETHEE :

## 3.1 Metode AHP (Analitycal Hierarchy Prosess)
Pada tahap ini, Selbellum mellakukan prolsels pelrhitungan maka ditelntukan kritelria-kritelria yang digunakan dalam pelngambilan kelputusan untuk melnelntukan pelrangkingan. Kritelria yang digunakan di Kelmbar Jual Belli Selmangka dan Melloln dalam melnelntukan priolritas belrdasarkan rangking adalah:
a) Tabell nilai pelmbanding dalam AHP nilai pelrbandingan dibelrikan antara 1l sampel 9 selsuai delngan telolri     Saaty.
b) Pelmbelrian  bolbolt  kritelria  dilakukan  delngan  infolrmasi  yang  didapatkan  dari  hasil  riselt  di  Kelmbar  Jual  Belli Selmangka dan Melloln.
Tabel 1. Pembobotan Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Bentuk 1 C2 Ukuran 2 C3 Harga 2 C4 Tingkat Kematangan 3
Pada Tabel 1 di atas merupakan kriteria dari bobot yang sudah ditentukan berdasarkan hasil riset.
c) Perbandingan antar kriteria sesuai pembobotan diawal dengan perhitungan seperti pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Perbandingan Antar Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1 0.50 0.50 0.33 C2 2 1 1 0.50 C3 2 1 1 0.50 C4 3 2 2 1 Total (TK) 8 4.5 4.5 2.33
Pelmbolboltan diawal kelmudian di hitung selsuai keltelntuan AHP untuk melnghitung pelrbandingan antar kritelria. Rumus Pelrbandingan Antar Kritelria:
Cx = Cn / Cm (4) Keltelrangan:
C1l, C1l : C1l = 1l, C1l = 1l = C1l / C1l = 1l / 1l = 1l Cx = 1l C1l, C2 : C1l = 1l, C2 = 2 = C1l / C2 = 1l / 2 = 0l.50l Cx = 0l.50l
d) Sellanjutnya  nolrmalisasi  matriks  kritelria  delngan  pelrhitungan  untuk  melndapatkan  nilai  (C1l,  C1l)  delngan melngambil nilai dari tabel 2l pelrbandingan antar kritelria.
Tabel 3. Normalisasi dan Bobot Prioritas
Kriteria C1 C2 C3 C4 Bobot Prioritas C1 0.125  0.111  0.111  0.143 0.123 C2 0.250  0.222  0.222  0.214 0.227 C3 0.250  0.222  0.222  0.214 0.227
Kriteria C1 C2 C3 C4 Bobot Prioritas C4 0.375  0.444 0444 0.429 0.423
Pada Tabell 3 di atas yaitu nolrmalisasi dimana nilai yang dari pelrbandingan dilakukan nolrmalisasi sellanjutnya dan melndapatkan bolbolt priolritas. Rumus Nolrmalisasi:
Cy = Cx / TKx (5) Cy = 0l.1l25
C1l, C2 : C1l, C2 = 0l.50l, TK2 = 4.5 = C1l, C2 / TK2 = 0l.50l / 4.5
= 0l.1l1l1l
Rumus Bolbolt Priolritas:
Bolbolt Priolritas = Toltal Baris Nolrmalisasi (Cy) / Jumlah Kritelria
(6)
B1l : = Toltal BarisNolrmalisasi / JumlahKritelria = (0l.1l25 + 0l.1l1l1l + 0l.1l1l1l + 0l.1l43) / 4 = 0l.1l23 Bp = 0l.1l23 e) CM  (Colnsistelncy  Melasurel)  didapat  dari  melngalikan  matriks  paada  tabel  3  delngan  bolbolt  priolritas  masing- masing baris.
Tabel 4. Consistency Measure Kriteria  Consistency Measure C1 4.005 C2 4.010 C3 4.010 C4 4.016
Pada Tabel 4 di atas merupakan Consistency Measure dimana ketentuan AHP untuk melakukan perhitungan dibawah. Rumus Colnsistelncy Melasurel :
Cm = Toltal Selluruh (Pelrbandingan Kritelria * Bolbolt Priolritas) / Bp (7)
Keltelrangan :
CM (C1l) = [(1l * 0l.1l23) + (0l.50l * 0l.227) + (0l.50l * 0l.227) + (0l.33 * 0l.423)] / 0l.1l23 = 4.0l0l5 . f) Belrikutnya melncari CI (Colnsistelncy  Indelx) yang didapat delngan rumus:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛−1𝑙 (8) Tabel 5. Consistency Index Nilai Rata-Rata Consistency Index 4.010 0.003
Pada Tabell 5 di atas melndapatkan nilai rata –ratadari colnsistelncy melasurel dan melndapatkan nilai colnsistelncy indelx dari pelrhitungan dibawah. Lambda Max itu adalah rata-rata dari
CM (Colnsistelncy Melasurel) = (4.0l0l5 + 4.0l1l0l + 4.0l1l0l + 4.0l1l6) / 4 = 4.0l1l0l,
jumlah kritelria (ukuran  matriks) = 4, selhingga:CI = (1l6.0l41l – 4) / (4-1l) = 0l.0l0l3 Belrikutnya  melncari  RI  (Ratiol  Indelx),  berdasarkan  teory  Saaty  Ratio  Index  sudah  ditentukan  nilainya berdasaarkan ordo matriks (jumlah kriteria).
Tabel 6. Ratio Index
N 1l 2 3 4 5
6 7 8 9 1l0l RI 0l 0l 0l.58 0l.9 1l.1l2 1l.24 1l.32 1l.41l 1l.46 1l.49
Pada Tabel 6 di atas dimana ratio index dipakai sesuai dengan jumlah dari kriteria, disini penulis menggunakan nilai 0.9 karena jumlah kriteria ada 4.
g) Belrikutnya melncari CI (ColnsistelncyRatiol) yang didapat dari olrdolmatriks telrdiri dari 4 kritelria maka RI = 0l.9.Telrdiri dari CIdan RI, kita melnghitung Colnsistelncy Ratiol:
CR = CI/RI
= 0l.0l0l3 / 0l.9 = 0l.0l0l38
Tabel 7. Colnsistelncy Ratiol

## Colnsistelncy Ratiol
0l.0l0l38
Pada Tabel 7 di atas merupakan hasil dari nilai CR yang telah dihitung. Nilai CR <0l.1l  dianggap kolnsisteln dan lelbih dari itu tidak kolnsisteln. Selhingga delngan pelrbandingan yang dibelrikan untuk kritelria sudah kolnsisteln.
h) Kelmudian  melnelntukan  subkritelria  melnggunakan  bolbolt  AHP  untuk  input  altelrnatif  dan  pelrangkingan PROlMElTHElEl.
Tabel 8. Pelnelntuan Bolbolt SubKritelria Belrdasarkan Tabell AHP
Koldel Kritelria Bolbolt C1l Bulat 4 11 lolnjolng 3 Olval 2 C2 Belsar 4 seldang 3 Kelcil 2 C3 Rp.330l0l 4 Rp.30l0l0l 3 Rp.1l0l0l0l 2 C4 53-55 hari 4 56-58 hari 3 59-60 hari 2
Pada Tabell 8 di atas melrupakan pelmbolboltan subkritelria dari inputan data awal untuk melmpelrmudah prolsels pelmbolboltan AHP.

## 3.2 Metode PROMETHEE (Preference Rangking Organization Method for Enrivhment Evaluation)
Pada tahap ini, Kelmudian melnelntukan bolbolt altelrnatif melnggunakan tabell saaty dari AHP dimana data yang awal yang  didapat  diubah  selsuai  tabel  8  di  atas,  sellanjutnya  mellakukan  pelrangkingan  melnggunakan  meltoldel PROlMElTHElEl. Kemudian  melngubah  pelnilaian  dari  telmpat  riselt  selsuai  keltelntuan  yang  diteltapkan,  dari pelmbolboltan subkritelria yang sudah ditelntukan.
Tabel 9. Melngubah Tabell Awal Selsuai Pelmbolboltan AHP
Koldel  C1l C2 C3 C4 A1l 3 2 2 2 A2 4 4 3 4 A3 4 2 2 3 A4 2 4 3 2 A5 2 2 2 3 A6 2 2 3 4 A7 4 2 4 3 A8 3 2 2 3 A9 2 3 2 3 A1l0l 3 3 2 3 A1l1l 2 4 2 2 A1l2 2 4 4 2 A1l3 3 4 2 4 A1l4 2 2 3 2 A1l5 4 4 4 4
Tabell 9 di atas melrupakan pelmbolboltan dari subkritelria yang sudah ditelntukan belrdasarkan hasil riselt diatas. a) Melnghitung  nilai  prelfelrelnsi  masing  masing  altelrnatif  selsuai  delngan  kritelria  dari  C1l  –  C4.  Rumus Pelrbandingan:
d = Cn – Cm (10
if d < 0l theln 0l if d > 0l theln 1l Keltelrangan : C1l(A1l,A2) : d = C1l(A1l) – C1l(A2) = 3 – 4 = -1l < 0l = 0l
C2(A1l,A2) : d = C2(A1l) – C2(A2) = 2 – 4 = -2 < 0l = 0l C3(A1l,A2) : d = C3(A1l) – C3(A2) = 2 – 3 = -1l < 0l = 0l C4(A1l,A2) : d = C4(A1l) – C4(A2) = 2 – 4 = -2 < 0l = 0l Belgitu seltelrusnya selsuai delngan jumlah Kritelria dan Altelrnatif yang dibelrikan.
Tabel 1l0l. Pelrbandingan C1l
Altelrnatif  A1l  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A1l0l  A1l1l  A1l2  A1l3  A1l4  A1l5
A1l 0l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 0l 1l 0l 1l 1l 0l 1l 0l A2 1l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 0l A3 1l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 0l A4 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A5 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A6 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A7 1l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 0l A8 0l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 0l 1l 0l 1l 1l 0l 1l 0l A9 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A1l0l 0l 0l 0l
1l 1l 1l 0l 0l 1l 0l 1l 1l 0l 1l 0l A1l1l 0l 0l 0l
0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A1l2 0l 0l 0l
0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A1l3 0l 0l 0l
1l 1l 1l 0l 0l 1l 0l 1l 1l 0l 1l 0l A1l4 0l 0l 0l
0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l 0l A1l5 1l 0l 0l 1l 1l 1l 0l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 1l 0l
Pada Tabell 10 di atas nilai yang sudah didapat dari hasil pelrbandingan altelrnatif dari masing masing kritelria. b) Melnghitung indelks prelfelrelnsi selsuai delngan altelrnatif belrpasangan. Rumus Indelx Prelfelrelnsi :
Pn = Ta / K (1l1l)
Ta = Toltal Altelrnatif dari masing masing kritelria K = Jumlah Kritelria Keltelrangan : (A1l,A1l) : C1l(A1l,A1l) = 0l C2(A1l,A1l) = 0l C3(A1l,A1l) = 0l C4(A1l,A1l) = 0l = (0l+0l+0l+0l) / Jumlah Kritelria = (A1l, A1l) 0l / 4 = 0l
c) pelrhitungan PROlMElTHElEl I dilakukan untuk melndapatkan nilai Lelaving Flolw dan Elntelring Flolw. Melnghitung Lelaving Flolw A1l:
An = 1l /(Jlh Kritelria – 1l) * (Jlh Toltal Bolbolt Baris) A1l = 1l / (4-1l) * (1l.75) = 0l,58 Melnghitung Elntelring Flolw A1l: An = 1l /(Jlh Kritelria – 1l) * (Jlh Toltal Bolbolt Kollolm) A1l = 1l / (4-1l) * (7.25) = 2.42
Tabel 1l1l. PROlMElTHElEl I Altelrnatif  Lelaving Flolw  Elntelring Flolw A1l 0l.58 2.42 A2 3.25 0l.25 A3 1l.33 1l.58 A4 1l.42 1l.75 A5 0l.42 2.25 A6 1l.58 1l.58 A7 2.33 1l.0l0l A8 1l.0l0l 1l.92 A9 1l.0l0l 2.0l8 A1l0l 1l.58 1l.75 A1l1l 0l.75 2.0l8 A1l2 1l.75 1l.50l A1l3 2.25 0l.92 A1l4 0l.67 2.42 A1l5 3.58 0l.0l0l
Pada tabel 11 di atas merupakan hasil nilai dari Lelaving Flolw dan Elntelring Flolw.
Prolsels  pelrhitungan  PROlMElTHElEl  II  dilakukan  untuk  melndapatkan  nilai  Elntelring  Flolw  dan  melnelntukan ranking belrdasarkan nilai telrtinggi. Melnghitung Nelt Flolw = Lelaving Flolw – Elntelring Flolw A1l = 0l.58 – 2.42 = -1l.83 A2 = 3.25 – 0l.25 = 3.0l0l Untuk  Melnelntukan  Ranking  telratas  delngan  melnghitung  nilai  nelt  flolw  telrbelsar,  dan  didapatkan  Ranking  1l delngan nilai 3.58 yaitu A1l5. hitungan akhir dari PROlMElTHElEl untuk melndapatkan nilai neltflolw telrtinggi keltelrelndah dan sellanjutnya akan dirangkingkan belrdasarkan nilai neltflolw telrtinggi yaitu 3.58 A1l5 dan telrelndah -1l.83 yaitu A5.
Tabel 1l2l. PROlMElTHElEl II Altelrnatif Nelt Flolw Ranking A1l -1l.83 1l4 A2 3.0l0l 2 A3 -0l.25 8 A4 -0l.33 9 A5 -1l.83 1l5 A6 0l.0l0l 6 A7 1l.33 4 A8 -0l.92 1l0l A9 -1l.0l8 1l1l A1l0l -0l.1l7 7 A1l1l -1l.33 1l2 A1l2 0l.25 5 A1l3 1l.33 3 A1l4 -1l.75 1l3 A1l5 3.58 1l
Pada Tabell 12 di  atas melrupakan tabell dari pelrhitungan akhir dari PROlMElTHElEl untuk melndapatkan nilai neltflolw telrtinggi keltelrelndah dan sellanjutnya akan dirangkingkan belrdasarkan nilai neltflolw telrtinggi yaitu 3.58 A1l5 dan telrelndah -1l.83 yaitu A5.

## 3.3 Pengujian Sistem
Tahap pengujian ini merupakan tahap yang dimaksudkan untuk mengetahui apakah setiap fungsi yang ada pada sistem  sudah  berfungsi  sesuai  dengan  rancangan  yang  dibuat.  Pada  tahap  pengujian  dilakukan  dengan  cara menggunakan  aplikasi  web  dengan  media  web  browser  yaitu  google  chrome.  Pengujian  dilakukan  dengan mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak. Tahap pengujian ini dilakukan dengan menggunakan localhost sebagai server uji. Berikut ini adalah hasil pengujian yang dilakukan : 1. Halaman Lolgin Aplikasi.
Disini Usel mellakukan lolgin agar bisa masuk kel aplikasi sistelm pelndukung kelputusan melnelntukan buah selmangka kualitas telrbaik.

## Gambar 2. Tampilan Lolgin Aplikasi Welb
Pada  Gambar  2  di  atas  melrupakan  tampilan  aplikasi  dari  halaman  lolgin,  uselr  harus  masuk  kel  dalam  untuk melngellolla aksels aplikasi.
2. Sellanjutnya masuk kel dashbolard dan muncul jumlah altelrnatif dan kritelria di halaman holmel.
Gambar 3. Tampilan Jumlah Altelrnatif dan Kritelria
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6743
Seltellah uselr masuk, pada gambar 3 melnampilkan halaman utama yaitu dashbolard, yang belrisi jumlah altelrnatif dan kritelria selsuai inputan uselr.
3. Melnampilkan Kritelria
Gambar 4. Data Kritelria
Pada Gambar 4 di atas merupakan tampilan Melnu kritelria dimana uselr melmasukkan kritelria apa yang akan dilakukan dalam prolsels pelrangkingan, disini uselr melnginputkan kritelria yang bisa di tambah, eldit dan hapus. 4. Melnampilkan Altelrnatif
Gambar 5. Gambar Data Altelrnatif
Pada Gambar 5 di atas melrupakan tampilan altelrnatif dan belrisi infolrmasi altelrnatif yang diinputkan, uselr bisa melndaftarkan altelrnatif baru, eldit dan hapus.
5. Melnampilkan data bolbolt kritelria.

## Gambar 6. Data Bolbolt Kritelria
Pada Gambar 6 di atas merupakan bolbolt kritelria yang sudah ditelntukan belrdasarkan hasil riselt.
6. Melnampilkan pelrhitungan manual AHP dari pelmbolboltan kritelria.
Pada Gambar 7 di atas merupakan tampilan perhitungan manual atau proses kerja pembobotan AHP 7. Melnampilkan  altelrnatif,  bolbolt  dan  nilai  neltflolw,  dimana  neltflolw  melrupakan  pelrhitungan  PROlMElTHElEl  II dalam melnelntukan pelrankingan.
Gambar 8. Melnampilkan Ranking Altelrnatif dan Neltflolw
Pada Gambar 8 di atas merupakan tampilan altelrnatif dan pelmbolboltan altelrnatif untuk prolsels pelrangkingan belrdasarkan nilai neltflolw telrtinggi.
8. Melnampilkan dan melngurutkan nilai telrbelsar kel telrkelcil delngan lapolran pdf.
Gambar 9. Melnampilkan dan Melngurutkan Nilai Neltflolw
Untuk mellihat dan print untuk melngeltahui lapolran hasil pelrangkingan bias dilakukan lapolran melnggunakan elkstelnsi pdf pada aplikasi.
9. Melnampilkan moldell dan pelrhitungan manual dari PROlMElTHElEl.
Pada  Gambar  10  di  atas  merupakan  tampilan  perhitungan  atau  proses  perangkingan  dengan  metode PROMETHEE yang menghasilkan nilai neltflolw telrtinggi yaitu 3.58 A1l5 dan telrelndah -1l.83 yaitu A5.

## 4. KESIMPULAN
Be l rdasarkan hasil pe l ne l litian siste l m pe l ndukung ke l putusan dalam me l ne l ntukan buah se l mangka kualitas te l rbaik di Ke l mbar Jual Be l li Se l mangka dan Me l lo l n, pe l nulis me l ngambil ke l simpulan bahwa Pada pe l ne l litian ini te l lah be l rhasil dirancang dan dibangun se l buah siste l m pe l ndukung ke l putusan be l rbasis we l b de l ngan me l ne l rapkan me l to l de l AHP dan PRO l ME l THE l E l .  Dan  be l rdasarkan  dari  hasil  pe l rhitungan  pe l mbo l bo l tan  alte l rnatif  me l nggunakan  me l to l de l AHP me l mbantu pe l mbo l bo l tan de l ngan skala bo l bo l t 1 l – 9 se l suai ke l te l ntuan AHP, se l te l lah dilakukan pe l mbo l bo l tan alte l rnatif se l lanjutnya  pe l rangkingan  me l nggunakan  me l to l de l PRO l ME l THE l E l untuk  me l ndapatkan  nilai  ne l tflo l w,  rangking  1 l didapatkan o l le l h buah 1 l 5 de l ngan nilai ne l tflo l w  yaitu 3.583 dan ranking 1 l 5 didapatkan o l le l h buah 5 de l ngan nilai ne l tflo l w  yaitu  -1 l .833.  3.  Diharapkan  Pada  pe l ne l litian  se l lanjutnya  diharapkan  pe l rlu  ditambah  data  uji  agar me l ndapatkan  hasil  maksimal  de l ngan  pe l rhitungan  SPK  dan  diharapkan  ada  pe l ne l litian  se l lanjutnya  siste l m  dapat dike l mbangkan  de l ngan  me l nggunakan  me l to l de l lain  se l pe l rti  me l to l de l To l psis  dan  Mo l o l ra  dalam  me l ne l ntukan  buah se l mangka kualitas te l rbaik.

## REFERENCES
[1] H. Pratiwi et al., “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Mengklaster,” JOISIE (Journal …, vol. 6, no. 1, pp. 39–48, 2022.
[2] L. I. Nugraheni and C. A. Prabowo, “Keanekaragaman Jenis Tumbuhan Paku (Pteridophyta) Di Sungai Gayam Desa Walen Kecamatan Simo Kabupaten Boyolali Jawa Tengah,” Indones. J. Biotechnol. Biodivers., vol. 6, no. 3, pp. 110– 117, 2022, doi: 10.47007/ijobb.v6i3.137.
[3] L. Amalia and W. Haryana, “Upacara serentaun sebagai bentuk rasa syukur masyarakat kuningan di bidang pertanian,” AcintyaJurnal Penelit. Seni Budaya, vol. 14, no. 2, pp. 163–167, 2022.
[4] E. E. Dan, B. Universitas, N. Kadek, W. Sari, D. Ida, and A. Nyoman, “ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN INPUT PRODUKSI  USAHATANI  SEMANGKA  DI  KECAMATAN  NEGARA KABUPATEN  JEMBRANA  investasi  yang tidak  terlalu  mahal  (  Dinda  ,  A  .  H  .,  2021  ).  pariwisata  dan  masih  mengandalkan  sektor  pertanian  sebagai  mata pencahariannya . Kedua sek,” vol. 12, no. 06, 2023.
[5] R. Trizayuni, A. Ardi, and Warnita, “RESPON PERTUMBUHAN SEMANGKA (Citrullus vulgaris L.) TERHADAP APLIKASI MIKORIZA VESIKULAR ARBUSKULAR PADA MEDIA TANAH GAMBUT,” J. Agronida, vol. 7, no. 2, pp. 58–66, 2021, [Online]. Available: http://www.tjyybjb.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=9987
[6] G. W. Nurcahyo, I. A. Wicaksono, and ..., “Keputusan Petani Menggunakan Irigasi Tetes dalam Usahatani Semangka di Desa Wonosari Kecamatan Ngombol Kabupaten Purworejo,” Surya Agritama J. …, vol. 8, no. September, pp. 73–85,
2019, [Online]. Available:
http://jurnal.umpwr.ac.id/index.php/suryaagritama/article/view/739%0Ahttp://jurnal.umpwr.ac.id/index.php/suryaagrita ma/article/download/739/566
[7] L. Malur, C. Kardi, and L. P. Pratiwi, “Analisis faktor produksi usahatani semangka di kota denpasar (studi kasus di subak intaran barat, desa sanur),” Agrimeta, vol. 09, no. 17, pp. 8–9, 2019.
[8] P. Fakultas et al., “733-Article Text-1970-2-10-20210504,” vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.5281/zenodo.4736475.
[9] H.  Saputra,  S.  Hadijah,  R.  Susana,  P.  S.  Agroteknologi,  and  S.  K.  Sambas,  “Respon  pemberian  pupuk  kcl  dan pemangkasan buah terhadap hasil semangka,” J. Sains Pertan. Equator, vol. 11, no. 3, pp. 1–10, 2022.
[10]  F. B. Harlan, A. Wirawan, and N. A. Maulida, “Analisis Swot Tentang Strategi Pemasaran Agribisnis Di Pulau Setokok (Studi Kasus Komoditas Semangka),” J. AGRISEP Kaji. Masal. Sos. Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 20, no. 01, pp. 69–80, 2021, doi: 10.31186/jagrisep.20.01.69-80.
[11]  J.  Teknologi,  S.  Informasi,  K.  Tgd,  A.  Raynaldi,  A.  Ikhwan,  and  M.  D.  Irawan,  “Implementasi  AHP  Dan  Promethee Dalam  Pemilihan  Bengkel  Resmi  Terbaik  Di  Deli  Serdang  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer TGD,” vol. 6, pp. 687–693, 2023.
[12]  H. J. Pramana, T. Mufizar, D. S. Anwar, and I. Septianingrum, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan  Metode  AHP  dan  PROMETHEE,”  It  (Informatic  Tech.  J.,  vol.  10,  no.  1,  p.  87,  2022,  doi: 10.22303/it.10.1.2022.87-99.
[13]  M. A. Setiawan and S. Hartini, “Pemilihan Supplier Bahan Baku Daging Untuk Proses Produksi Catering Dengan Metode AHP Dan PROMETHEE,” J. Optimasi Tek. Ind., vol. 4, no. 2, p. 59, 2022, doi: 10.30998/joti.v4i2.13633.
[14]  E.  L.  Amalia,  E.  N.  Hamdana,  and  A.  M.  Hutami,  “Implementasi  Metode  Ahp  Dan  Promethee  Pada  Spk  Pemilihan Hotel,” J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 1, pp. 49–54, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i1.325.
[15]  D. F. Sihite, “Penerapan Metode Promethee Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Kepala Sekolah Pada SMK Swasta Nurul Amaliyah Tanjung Morawa,” Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 603–612, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5766.
[16]  Y. Yusuf and L. Bachtiar, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam  Penilaian  Kinerja  Tenaga  Kontrak,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  p.  37,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4421.
[17]  F. H. Simbolon and M. Sihombing, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Di PT. Telkomsel (Grapari Telkomsel) Tebing Tinggi,” LOFIAN J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 1, no. 2, pp. 15–20, 2022, doi: 10.58918/lofian.v1i2.169.
[18]  M.  M.  Rozak  and  A.  Y.  Agus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Pada  SMP  Negeri  2
Bulakamba  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),”  Remik,  vol.  6,  no.  4,  pp.  686–695,  2022,  doi: 10.33395/remik.v6i4.11791.
[19]  R.  Kuswandhie  and  Y.  Primadasa,  “Penggabungan  Metode  MEC  dan  AHP  dalam  Penentuan  Bantuan  Rumah  Tidak Layak Huni,” Techno.Com, vol. 18, no. 2, pp. 134–144, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i2.2268.
[20]  A.  Irawan,  R.  Rohaniah,  H.  Sulistiani,  and  A.  T.  Priandika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Tempat Servis Komputer di Kota Bandar Lampung Menggunakan Metode AHP,” J. Tekno Kompak, vol. 13, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.33365/jtk.v13i1.267.
[21]  Supriyadi  and  R.  Priambodo,  “Penentuan  Klien  Prioritas  Dengan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (  Ahp  )  Dan Promethee Di PT. XYX,” Cendikia, vol. 18, pp. 316–325, 2019.
[22]  M. Huzaifa and E. Refianti, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Smart,” Multinetics, vol. 7, no. 2, pp. 132–144, 2021.