Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT DALAM MENENTUKAN KEDELAI TERBAIK PRODUKSI TAHU, TEMPE
Inda Anggraini 1 , Alfis Arif 2 , Ichda Utami Ningrum 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam e-mail: * 1 indaanggraini@gmail.com , 2 abangarif@gmail.com, utamiichda443@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment dalam mengidentifikasi kedelai sebagai bahan baku dalam produksi tahu dan tempe.  Produksi  tahu  dan  tempe  seringkali  mengalami  kegagalan  produksi,  seperti  proses pemadatan  tahu  yang  kurang  atau  teksturnya  terlalu  padat,  proses  fermentasi  tempe  kurang optimal  dan  lain-lain.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  bahan  baku  kedelai  yang  kurang  baik,  baik  dari segi tekstur dan warna yang dimiliki serta pemilihan kedelai yang masih dilakukan dengan secara langsung dengan melihat warna dan merk. Sedangkan dua hal tersebut belum tentu sesuai dengan kriteria  yang  tepat  untuk  produksi  tahu  dan  tempe.  Dalam  penelitian  ini  penggunaan  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan kedelai terbaik untuk memproduksi tahu, tempe dilakukan berdasarkan 4 kriteria pemilihan yaitu warna  kedelai,  ukuran  kedelai,  kelembapan  kedelai  dan  tekstur  kedelai.  Semua  kriteria  tersebut kemudian  diproses  sehingga  diperoleh  hasil  kedelai  terbaik  yang  tepat  untuk  bahan  baku pembuatan tahu tempe adalah kedelai dari pemasok ahok dengan nilai 4, 475.
Kata kunci ; Weighted Aggregated Sum Product Assesment ; Metode RAD; Sistem Pendukung Keputusan; Kedelai.

## Abstract
This  research  aims  to  implement  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment method in identifying soybeans as raw materials in the production of tofu and tempeh. Tofu and tempeh  production  often  experiences  production  failures,  such  as  the  tofu  compaction  process being insufficient or the texture being too dense, the tempeh fermentation process being less than optimal and so on. This is influenced by poor soybean raw materials, both in terms of texture and color and the selection of soybeans which is still done directly by looking at the color and brand. Meanwhile,  these  two  things  do  not  necessarily  correspond  to  the  right  criteria  for  tofu  and tempeh production. In this research, the Weighted Aggregated Sum Product Assessment method was  used  in  making  decisions  to  determine  the  best  soybeans  for  producing  tofu  and  tempeh based on 4 selection criteria, namely soy color, soy size, soy moisture and soy texture. All these criteria  are  then  processed  to  obtain  the  best  soybean  results  that  are  appropriate  for  the  raw material  for  making  tofu  and  tempe,  namely  soybeans  from  the  Ahok  supplier  with  a  value  of 4.475.
Keywords ; Weighted Aggregated Sum Product Assessment;RAD Method; Decision Support System; Soybeans.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Inda Anggraini, Alfis Arif, Ichda Utami Ningrum
Vol. 9 No. 1, Juni 2024

## I. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu produsen  utama  kedelai  di  dunia,  kedelai menjadi  bahan  baku  penting  dalam  industri pangan,  khususnya  dalam  pembuatan  tahu dan  tempe.  Kedelai  merupakan  salah  satu tanaman  anggota  kacang-kacangan  yang memiliki  kandungan  protein  nabati  yang paling tinggi jika dibandingkan dengan jenis kacang-kacangan yang lainnya seperti kacang  tolo,  kacang  merah,  kacang  hijau, kacang  gude  dan  kacang  tanah.  Protein kedelai  merupakan  satu-satunya  dari  jenis kacang  yang  mempunyai  susunan  asam amino  esensial  yang  paling  lengkap.  Di Indonesia penggunaan kedelai berfokus pada konsumsi  tahu  dan  tempe  yang  merupakan bagian  dari  menu  makanan.  Mayoritas masyarakat
Indonesia lebih suka mengkonsumsi  kedelai  dalam  bentuk  olahan seperti  tahu,  tempe,  tauco,  oncom,  dan kecap.  Oleh,  karena  itu  masyarakat  gemar mengkonsumsi  makanan  olahan  kacang  – kacangan , khususnya kedelai [1].
Kedelai  tidak  hanya  mengandung protein tinggi, tapi juga memiliki kandungan nutrisi  lainnya  yang  penting  bagi  kesehatan manusia. Kedelai merupakan salah-satu jenis kacang-kacangan  yang  dapat  digunakan sebagai  sumber  protein,  lemak,  vitamin, mineral  dan  serat.  Kedelai  mengandung sumber protein nabati yang kadar proteinnya tinggi.  Selain  itu  juga  mengandung  asam lemak  essensial,  vitamin  dan  mineral  yang cukup. Oleh karena itu, peningkatan produksi dan kualitas kedelai menjadi kursial dalam  mendukung  pertumbuhan  industri tahu  dan  tempe.  Meskipun  kedelai  telah menjadi bahan baku utama, tantangan dalam memilih kedelai yang optimal untuk memproduksi tahu dan tempe masih menjadi permasalahan yang relevan. Pemilihan kedelai yang tepat tidak hanya mempengaruhi  hasil  akhir  produk,  tetapi juga ketersediaan bahan baku dan penghentian  produksi.  Pada  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  faktor,  maka
perlu digunakan suatu metode tertentu [2].
Berdasarkan hasil wawancara dan observasi  di  tempat  pengelola  produksi  tahu  dan tempe  di  gunung  gendang,  dalam  pemilihan kedelai  untuk  memproduksi  tahu  dan  tempe masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dilihat  dari warna  dan  merk  kedelai.  Dilihat  dari  segi  warna kedelai  berkualitas  lebih  kuning,  sedangkan kedelai  kurang  berkualitas  berwarna  kemerah  – merahan. Kriteria dalam pemilihan kedelai untuk produksi  tahu  dan  tempe  yaitu  kedelai  yang bersih  dan  tidak  banyak  yang  pecah,  karena sering  ditemukan  banyak  kedelai  yang  pecah sehingga tahu dan tempe yang dihasilkan  kurang bagus.  Setelah  di  lakukan  nya  produksi  baru diketahui  tahu  dan  tempe  yang  dihasilkan  bagus atau  tidak,  apabila  tahu  dan  tempe  berwarna kuning  hasil  nya  bagus,  sedangkan  berwarna merah hasilnya tidak bagus.
Salah  satu  solusi  yang  dapat  membantu dalam proses pemilihan kedelai berkualitas untuk produksi  yaitu  melalui  sistem  pendukung keputusan. Pada penelitian ini akan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment dalam  mendukung  pemilihan  varietas  kedelai untuk diproduksi.
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment adalah  sebuah  kerangka  untuk mengambil  keputusan  dengan  efektif  atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pengambilan  keputusan  dengan  memecahkan persoalan  tersebut  kedalam  bagian  –  bagian  nya, menata  bagian  atau  variabel  ini  dalam  suatu susunan  hirarki,  memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan  subjektif  tentang  pentingnya  tiap variabel dan mensinstesis berbagai pertimbangan –  pertimbangan  ini  untuk  menetapkan  variabel dan  mensinstesis  mana  yang  memiliki  prioritas tinggi  dan  bertindak  untuk  mempengaruhi  hasil pada  situasi  tersebut.  Metode  ini  memungkinkan untuk menggabungkan berbagai kriteria penilaian dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria sesuai  dengan  tingkat  kepentingan  nya.  Dengan demikian,  metode  Weighted  Aggregated  Sum
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
Product  Assesment  dalam  menentukan kedelai terbaik dapat memberikan keputusan yang akurat dan terukur [3].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) adalah  sebuah  sistem  yang  dirancang  untuk membantu pengguna dalam membuat keputusan  dengan  menyediakan  informasi yang  diperlukan  dan  menganalisisnya  sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem pendukung  keputusan  dapat  membantu pengguna dengan menyediakan data, informasi,  dan  analisis  yang  diperlukan untuk membuat keputusan yang tepat. Sistem pendukung  keputusan  biasanya  digunakan dalam  situasi  yang  tidak  terstruktur  atau tidak  dapat  diprediksi  dengan  pasti,  dimana pengguna  membutuhkan  bantuan  dalam mengelola informasi dan membuat
keputusan  berdasarkan  data  yang  tersedia [4].
2.2 Metode  Wieghted  Aggregated  Sum
Product Assesment (WASPAS)
Metode  WASPAS  merupakan  metode yang  dapat  mengoptimalkan  kesalahan  – kesalahan  dalam  pemilihan  nilai  tertinggi hingga  nilai  terendah.  Metode  WASPAS mudah  digunakan  dan  dipahami  dengan langkah  –  langkah  penyelesaiannya  hanya sedikit  dan  kebenaran  serta  ketepatan penerapan  metode  ini  dapat  dibuktikan dengan MCDM [5].
Berikut merupakan  langkah  – langkah kerja dari metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS), yaitu [6] :
a. Mempersiapkan sebuah matrix [ ] ........... (1) Dimana m adalah jumlah alternatif  kandidat,  n  adalah jumlah  kriteria  evaluasi  dan  xij adalah kinerja alternatif
sehubungan dengan kinerja j.
b. Menormalisasikan  nilai  R_ij  dengan rumus sebagai berikut :
Kriteria  Keuntungan  (Benefit)  adalah atribut  keuntungan,  dimana  jika  nilai terbesar adalah terbaik.
............ (2)
Kriteria  Biaya  (Cost)  adalah  atribut biaya,  dimana  jika  nilai  terkecil adalah terbaik.
............. (3)
c. Menghitung  nilai  alternatif  (Qi) dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut : ∑ + 0,5 ∏ ( ) .......... (4)
d. Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.
2.3 Kedelai
Kedelai  merupakan  bahan  pangan  yang sangat  populer  di  dalam  kalangan  masyarakat, hampir setiap hari banyak orang yang mengkonsumsi  makanan  olahan  dari  kedelai misalnya : tempe, tauge, atau kecambah, dan lain –  lain.  Kandungan  protein  yang  tinggi  pada kedelai  dan  juga  kandungan  gizi  lainnya  yang lengkap.  Apabila  ditinjau  dari  segi  harga  kedelai merupakan  sumber  protein  yang  termurah sehingga sebagian besar kebutuhan protein nabati dapat  dipenuhi  dari  hasil  olahan  kedelai.  Biji kedelai  tidak  dapat  dimakan  langsung  karena mengandung  tripsine  inhibitor.  Apabila  biji kedelai sudah direbus pengaruh  tripsine inhibitor dapat dinetralkan [7].

## 2.4 Tahu
Tahu merupakan makanan yang bahan baku utama nya berasal dari kedelai. Tahu adalah kata serapan dari bahasa Hokkian (tauhu) hanyu piyin : doufu) yang secara harfiah berarti “kedelai yang difermentasi”.  Berbeda  dengan  olahan  dari kedelai yang lain seperti tempe yang berasal dari Indonesia,  tahu  berasal  dari  China.  Penemu  nya
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
Liu  An  dan  ditemukan  sekitar  2200  tahu yang  lalu.  Kandungan  gizi  tahu  yang  cukup baik  maka  tahu  dapat  dijadikan  sumber  gizi bagi masyarakat ekonomi menengah kebawah  sehingga  kebutuhan  gizi  mereka tercukupi. Murahnya tahu dan nilai gizi tahu yang  bagus  membuat  industri  tahu  dapat berkembang pesat di Indonesia [8].
2.5 Tempe
Tempe  adalah  makanan  yang  familiar bagi  masyarakat  Indonesia  yang  terbuat  dari kedelai  yang  difermentasi.  Masyarakat mengkonsumsi  tempe  karena  kandungan proteinnya  yang  tinggi  dan  produksinya  pun mudah.  Kedelai  diberikan  ragi  kapang Rhizopus  sp,  lalu  difermentasi  kurang  lebih 48  jam  untuk  menghasilkan  tempe  yang utuh.  Rhizopus  oligosporus  dan  Rhizopus oryzae  merupakan  jenis  kapang  yang  paling banyak ditemukan pada tempe [9].
2.6 Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  [6]  didapatkan  bahwa  penerapan metode  weighted  aggregated  sum  product dapat  membantu  para  perusahaan  dalam memilih  tepung  terbaik  untuk  produksi bihun.  Hubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan  yaitu  sama-sama  menggunakan metode WASPAS namun pada penelitian ini dilakukan dengan objek pemilihan kedelai.
Sedangkan  menurut  [10]  erdasarkan studi kasus yang dilakukan, metode
WASPAS mampu menentukan benih
sayuran  terbaik  dengan  hasil  alternatif terbaik  yaitu  Known  You  Seed  Brokoli  F1 (A2)  dengan  nilai  Qi  sebesar  0,7854, kemudian  diukutioleh    alternatif    Infarm Benih    Kangkung    (A1)    dengan    nilai    Qi sebesar    0,7710,    Daily    Farm    Sawi    Putih (A3)  dengan  nilai  Qi sebesar 0,7330, Mira Mentimun  Hibrida  F1  (A4)  dengan  nilai  Qi sebesar  0,7225danBenihpedia  Daun  Bawang (A5) dengan nilai Qi sebesar 0,5992. Sistem yang dikembangkan menghasilkan perhitungan  metode  WASPAS  yang  valid,
karena  hasilnya  tidak  ada  perbedaan  dengan perhitungan manual.
Berdasarkan  studi  kasus  yang  dilakukan pada  penelitian  [11],  metode  WASPAS  mampu menentukan  benih  sayuran  terbaik  dengan  hasil alternatif terbaik yaitu Known You Seed Brokoli F1  (A2)  dengan  nilai  Qi  sebesar  0,7854, kemudian  diukutioleh    alternatif    Infarm    Benih Kangkung    (A1)    dengan    nilai    Qi    sebesar 0,7710,  Daily  Farm  Sawi  Putih  (A3)  dengan nilai  Qi sebesar 0,7330, Mira Mentimun Hibrida F1 (A4) dengan nilai Qi sebesar 0,7225danBenihpedia Daun Bawang (A5) dengan nilai Qi sebesar 0,5992. Sistem yang dikembangkan menghasilkan perhitungan metode WASPAS  yang  valid,  karena  hasilnya  tidak  ada perbedaan dengan perhitungan manual.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  langkah-langkah  dalam  penelitian ini  yaitu  mengacu  pada  proses  tahapan  dari matode  WASPAS  itu  sendiri  sperti  pada  gambar berikut ini [12] :
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Inda Anggraini, Alfis Arif, Ichda Utami Ningrum
Vol. 9 No. 1, Juni 2024

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  prosesnya,  metode  Waspas terdiri  dari  beberapa  langkah,  adapun  data kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan kedelai  terbaik  untuk  memproduksi  tahu, tempe adalah seperti pada tabel di bawah ini
:
Tabel 1. Kriteria Penilaian
No Kode Kriteria Ket Bobo t Atribut 1 C1 Warna 3 Benefit 2 C2 Ukuran 2 Cost 3 C3 Kelembapa n 3 Benefit 4 C4 Tekstur 4 Benefir
Setelah  di  dapat  data  kriteria,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  dari masing  –  masing  kriteria  seperti  pada  Tabel berikut :
Tabel 2. Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai Warna Kuning 5 Merah 3 Coklat 1 Ukuran Agak Pipih 5 Bulat 3 Pecah 1 Kelembapan Agak kering 5 Kering 3 Basah 1 Tekstur Padat 5 Keriput 3 Bergelombang 1
Selanjutnya,  untuk  data  alternatif dilakukan  pengujian  sebanyak  4  orang, adapun  alternatif  yang  digunakan  dilihat pada Tabel berikut :
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif Nama A1 Apek A2 Ahong A3 Jamal A4 Samsudin
Data  kriteria  dan  data  alternatif  yang  telah dianalisa, selanjutnya dilakukan proses perhitungan  menggunakan  metode  weighted aggregated  sum  product  assesment  (WASPAS). Untuk  proses  metode  WASPAS  ini  akan dilakukan  pengujian  terhadap  data  uji  seperti pada Tabel berikut :
Tabel 4. Tabel Data Uji
No Alter natif Nama C1 C2 C3 C4
1 A1 Apek Kun ing Bul at Ker ing Padat 2 A2 Ahong Mer ah Pec ah Ker ing Keripu t 3 A3 Jamal Kun ing Bul at Bas ah Bergel omban g 4 A4 Samsu din Cok elat Pec ah Bas ah Bergel omban g
Dari  data  diatas,  maka  dilakukan  penyesuaian data  kriteria  kedalam  penilaian  alternatif  seperti pada Tabel berikut :
Tabel 5. Penilaian Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 5 3 3 5 A2 3 1 3 3 A3 5 3 1 1 A4 1 1 1 1
Selanjutnya,  dari  penilaian  alternatif  ditentukan matriks  keputusan.  Adapun  matriks  keputusan dapat dilihat dibawah ini :
( ) Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi untuk setiap nilai matriks keputusan.  Untuk  melakukan  normalisasi  nilai, maka dapat melakukan proses sebagai berikut : a. Untuk kriteria dengan tipe benefit, dihasilkan normalisasi sebagai berikut : Nilai Max = 5 Normalisasi Kriteria Benefit C1 R11 = 5/5=1
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
R21 = 3/5=0,6
R31 = 5/5=1
R41 = 1/5=0,2 Normalisasi Kriteria C3 R13 = 3/5=0,6 R23 = 3/5=0,6 R33 = 1/5=0,2 R43 = 1/5=0,2 Normalisasi Kriteria C4
R14 = 5/5=1
R24 = 3/5=0,6 R34 = 1/5=0,2 R44 = 1/5=0,2
b. Sedangkan  untuk  kriteria  dengan  tipe cost, dihasilkan nilai normalisasi
sebagai berikut :
Nilai Min = 1
Normalisasi Cost C2
R12 = 1/3=0,333
R22 = 1/1=1 R32 = 1/3=0,333 R42 = 1/1=1
Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi setiap alternatif, maka selanjutnya ditentukan  hasil  nilai  alternatif  (Qi). Adapun proses untuk mencari nilai Qi dapat dilihat pada proses berikut:
Qi (HP1) = ∑       )             ) )         ))         ∏   )
) ) ) = 4,745
Qi  (HP2)  =  (0,5 ∑         )         )
)           ))         ∏     )
) ) ) = 4,003 Qi (HP3) = (0,5 ∑       )             ) )           ))         ∏  )
) ) ) = 2.533
Qi  (HP4)  =  (0,5 ∑         )         ) )           ))         ∏    ) ) ) ) = 2
Dari  hasil  proses  pencarian  nilai  Qi,  maka  dapat dilakukan  perangkingan  pada  hasil  tersebut seperti pada Tabel berikut ini :
Tabel 6. Perangkingan
No Alternatif Nilai Qi 1 A1 4,745 2 A2 4,003 3 A3 2,533 4 A4 2
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  perangkingan  diatas dapat  disimpulkan  bahwa,  kedelai  terbaik  yang digunakan  untuk  produksi  tahu  tempe  yaitu kedelai  dari  alternatif  ke  1  dari  pemasok  Apek dengan nilai 4,745.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  proses  identifikasi yang  telah  dilakukan  dengan  menghitung kriteria  yang  terdiri  dari  warna,  ukuran, tekstur  dan  kelembapan,  metode  Weighted
Aggregated Sum Product Assesment didapatkan  hasil  A1  sebesar  4.745,  A2 sebesar  4.0003,  A3  sebesar  2,533  dan  A4 sebesar 2. Dari hasil analisis yang dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa untuk perolehan  nilai  tertinggi  itu  didapatkan  oleh A1,  artinya  metode  WASPAS  mampu memberikan  hasil  perhitungan  yang  akurat dalam  menentukan  kedelai  terbaik  untuk produksi tahu tempe.

## VI. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan  dengan  mengimplementasi sistem  dan  melakukan  perbandingan  dengan metode lain.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Setyawan  dan  S.  Huda,  “Analisis pengaruh  produksi  kedelai,  konsumsi kedelai,  pendapatan  per  kapita,  dan kurs  terhadap  impor  kedelai  di Indonesia,” Kinerja ,  vol.  19,  no.  2,
hal. 215–225, 2022, doi: 10.30872/jkin.v19i2.10949.
[2] K.  N.  Laila,  S.  Mashitoh,  dan  H.  H. Puspytasari,  “Pengolahan  Kedelai menjadi  Susu Kedelai Herbal Sebagai Upaya Peningkatan Ekonomi Keluarga  di  Desa  Kedungbetik,” J.
Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  5,  no.  2,
hal. 1389–1395, 2024.
[3] T. Tundo dan D. Kurniawan, “Penerapan Metode Weighted Aggregated  Sum  Product  Assesment dalam  Menentukan  Beras  Terbaik untuk  Pembuatan  Kue  Serabi,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no.  4,  hal.  773–778,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020742309.
[4] L.  Farokhah  dan  A.  Kala’lembang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Forum  Mahasiswa  dengan Metode  Weighted  Product,” J.  Ilm. Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  11,  no.  2,  hal. 179, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i2.219. [5] J.  H.  Lubis,  D.  Gusmaliza,  dan  M. Mesran, “Penerapan Metode WASPAS Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Bagi Siswa
Sekolah,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no.
1, hal. 177–183, 2022, doi:
10.47065/josh.v4i1.2358. [6] E.  D.  Marbun,  L.  A.  Sinaga,  E.  R.
Simanjuntak,  D.  Siregar,  dan  J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment Dalam Menentukan Tepung  Terbaik  Untuk  Memproduksi Bihun,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  24, 2018, doi:
10.30865/jurikom.v5i1.567.
[7] N.  Andarwulan,  L.  Nuraida,  D.  R. Adawiyah,  R.  N.  Triana,  D.  Agustin,  dan D. Gitapratiwi, “Pengaruh Perbedaan Jenis Kedelai  terhadap  Kualitas  Mutu  Tahu,” J.
Mutu  Pangan ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  66–72,
2018, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.ipb.ac.id/index.php/jmpi/art icle/download/26224/16991
[8] N. Q. Aini, “Analisis Zat Pewarna Metanil Yellow  Pada  Tahu  Kuning  Yang  Di  Jual Di  Pasar  Wilayah  Kabupaten  Analisis  Zat Pewarna  Metanil  Yellow  Pada  Tahu Kuning  Yang  Di  Jual  Di  Pasar  Wilayah Kabupaten  Pamekasan,” Karya  Tulis  Ilm.
(Universitas  Muhammadiyah  Surabaya  ) ,
hal. 5–25, 2019. [9] Putri Wahyuni Arnold, Pinondang Nainggolan, dan Darwin Damanik,
“Analisis  Kelayakan  Usaha  dan  Strategi Pengembangan  Industri  Kecil  Tempe  di
Kelurahan Setia Negara Kecamatan
Siantar  Sitalasari,” J.  Ekuilnomi ,  vol.  2,
no. 1, hal. 29–39, 2020, doi:
10.36985/ekuilnomi.v2i1.104.
[10] I.  G.  I.  Sudipa,  H.  Wijaya,  dan  R.  J.
Rumandan,  “Penerapan  Multi-Attribute Decision  Making  Menggunakan  Metode WASPAS Pada Pemilihan Benih Sayuran,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  1, hal. 267–276, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2368.
[11] S.  A.  Hasibuan,  R.  Dewi,  dan  R.  Andika, “Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi
Informasi  (SENSASI)  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pemasok  Nata  De Coco Dengan Metode Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment
(WASPAS),” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.
Inf. ,  hal.  244–250,  2018,  [Daring].
Tersedia pada: http://seminar- id.com/semnas-sensasi2018.html
[12] B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  dan A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode
WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan Perusahaan,” J. Media Inform. Budidarma , vol.  7,  no.  1,  hal.  138–144,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.