## Teknik Pemilihan Tanaman Cabai Unggul Mencapai Produktivitas Tinggi Dengan Fuzzy Multi Criteria Decision Making
Adi Prijuna Lubis Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal A Jln.prof.H.M. yamin no. 173, Kisaran timur Sumatera Utara Phone: 06223 41079 Fax: 06234266
pri7n4@gmail.com

## Abstract
The chili plant is a plant that is generally widely cultivated in the territory of Indonesia, both in the highlands to the lowlands. Chili cultivation is a business opportunity for farmers to increase their  income  which  is  quite  large.  Chili  is  a  plant  that  is  classified  as  a  vegetable  and  spice group that has an image of a spicy taste that evokes appetite. However, some farmers are still not maximally able to get increased production yields. The problem faced by farmers today is a failure in the yields that are not good enough. The process of selecting chili plants by farmers is still not optimal, lack of knowledge in determining chili plants. With a decision support system, it can help farmers to solve existing problems.  Fuzzy Multi-Criteria Decision Making makes it easier  for  farmers  to  determine  the  alternatives  and  selected  criteria,  from  the  results of  the analysis calculation to get the optimal value for the selected alternative, red chili plants A_2 get the  highest  integral  value.  A_2  The  total  value  of  the  integral (0.39063), (0.54167), 0.69271).
Keywords : Chili Plants, decision support system, FMCDM.

## Abstrak
Tanaman  cabai  merupakan  tananman  yang  umumnya  banyak  dibudidayakan  di  wilayah indonesia  baik  didataran  tinggi  sampai  didataran  rendah.  Budidaya  tanaman  cabai merupakan  peluang  usaha  untuk  petani  dalam  meningkatakan  penghasilan  yang  lumayan besar.  Cabai  termasuk  tanaman  yang  tergolong  kelompok  sayuran  dan  rempa  atau  bumbu yang  mempunyai  citra  rasa  pedas  yang  membangkitkan  selerah  nafsu  makan.  Namun sebagian  petani  masi  kurang  maksimal  untuk  mendapatkan  hasil  produksi  yang  meningkat. Masalah yang dialami petani saat ini kegagalan dalam hasil panen yang kurang  baik. Proses pemilihan  tanaman  cabai  yang  dilakukan  petani  masi  kurang  maksimal,  kurangnya pengtahuan didalam penentuan tanaman cabai. Dengan adanya sitem pendukung keputusan dapat  membantu  petani  agar  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada.  Fuzzy  Multi- Criteria  Decision  Making  mempermuda  petani  untuk  menentukan  alternatif  dan  kriteria terpilih, dari hasil perhitungan analisa untuk mendapatkan nilai yang optimal, alternatif yang terpilih tanaman cabai merah mendapat nilai integral tertinggi. Nilai total integralnya (0.39063),
(0.54167),
0.69271).
Kata kunci : Tanama Cabai, Sistem pendukug keputusan, FMCDM.

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  cabai  merupakan  tananman  yang  umumnya  banyak dibudidayakan di  wilayah indonesia baik didataran tinggi sampai didataran rendah.  Cabai  termasuk  bumbu  rempah  masakan  yang  mempunyai  rasa pedas  yang  mampu  mengugah  selera  peminatnya    di  dalam  berbagai masakanan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tanaman  cabai  juga  merupakan  tumbuhan  perdu  yanga  mempunyai kandungan  kapsaisin  hingga  buah  cabai  terasa  pedas.  Cabai  juga  menjadi satu komoditas sayuran atau rempa yang banyak digunakan di masyarakat. Seiring dalam meningkatnya jumlah penduduk baik dinegara indonesia atau pun  di  neraga  luar  budidaya  cabai  masi  menjadi  peluang  peningkatan pendapatan  bagi  petani  cabai  atau  termasuk  peluang  usaha  yang  sangat menjanjikan baik dipasar lokal  atau menjadi peluang di pasar exspor. [1]
Budidaya tanaman cabai merupakan peluang usaha untuk petani dalam meningkatakan  penghasilan  yang  lumayan  besar.  Apa  lagi  cabai  termasuk kebutuhan  rempa  yang  dapat  dikonsumsi  di  masyarakat  dalam  kehidupan sehari  hari.  Untuk  meningkatkan  hasil  yang  maksimal  atau  produksi  yang sangat  besar  petani  harus  pandai  memilih  bibit  atau  jenis  cabai  yang  tepat agar buah cabai panen dengan maksimal dengan hasil yang melimpah.
Sebagian  Petani  masi  merasa  sulit  untuk  menentukan  tanaman  cabai yang  baik  dan  berkualitas  hingga  hasil  produsi  yang  kurang  maksimal. Selama ini mereka memilih bibit dan menanam cabai dengan cara mengira- ngira  saja.  Jadi  untuk  menghasilkan  produksi  yang  maksimal  maka  petani harus  mempunyai  solusi.  Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  maka  akan mempermuda  petani  dalam  hal  memecakan  sebuah  masalah  hingga mendapatkan hasil yang maksimal. Adapun alternatif yang dapat membantu agar  dapat  memilih  tanaman  cabai  unggul  untuk  menentukan  keputusan yang tepat yaitu mengunakan sistem pendukung keputusan (SPK).
SPK  Untuk  penyelesaian  masalah  berkaitan  dengan  perangkingan, untuk membantu menentukan keputusan yang di proleh lebih tepat sasaran dan  akurat  dan  lebih  mudah  untuk  di  implementasikan,  [2].  Sistem  yang dapat  menyelesaikan  masalah  dengan  adanya  alternatif  yang  digunakan kepada  si  pemakai,  metode-metode  yang  dipakai  tergantung  banyaknya kriteri-kriteria  yang  digunakan.  [3],  [4].  Banyaknya  metode  yang  dapat membantu untuk menentukan kelayakan alternatif dalam sebuah keputusan optimum  yang  diambil  dalam  suatu  masalah.  Solusinya  metode  yang  lebih mudah  digunakan  yaitu  metode Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Making (FMCDM).
FMCDM  metode  dalam  tujuan  mengambil  keputusan  menentukan sebuah  alternatif  dari  beberapa  alternatif  yang  dipakai  dan  di  sesuaikan beberapa  kriteri  –kriteria  yang  dapat  di  gunakan,  [5],  [6].  Metode  ini merupakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  di  pakai  untuk membantu  petani  di  desa  subur  dalam  tehnik  penentuan  tanaman  cabai unggul dalam produktivitas tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Mengidentifikasi  dan  menganalisis  masalah  pada  penelitian  ini dilakukan dengan mengumpulkan data yang dilakukan melalui studi pustaka kajian  pustaka  yang  terkait  dengan  penelitian  agar  dapat  mempermuadah bagi peneliti untuk memperoleh bahan kajian yang digunakan atau data baik buku  referensi  jurnal  dan  sumberlain,  melakukan    observasi  pengumpulan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
data survai kelapangan langsung melalui pendekatan dengan mengabil data data  yang  terkait  penelitian,  melakukan  wawancara  kepada  masing  masing petani  untuk  memperoleh  keterangan-keterangan  yang  lebih  lengkap, mengambil dokumentasi dari tempat riset terkait dan dapt diperlukan untuk peneliti.

## 2.1. Cabai
Capsicum  annuum atau  cabai  cabai  tergolong  kelompok  sayuran  dan juga  termasuk  rempah  atau  bumbu.  Cabai  temasuk  jenis  tumbuhan  yang dimanfaatkan  bagian  buahnya.  Cabai  sendiri  merupakan  jenis  tumbuhan genus  capsium .  buah  cabai  memiliki antisioksidan bermanfaat  dalam melindungi  tubuh  dari  radikal  bebas.  Zat capcaisin pada  cabai  bermanfaat untuk mengendalikan penyakit kangker dan cabai juga mempunyai vitamin C dan  betakaroten  ( profitamin A).  Sedangkan  , Kapsaisin zat  yang  membuat cabai terasa pedas, tersimpan dalam urat putih cabai, tempat melekatnya biji. Kapsaisin ini bersifat stomakik, yakni dapat meningkatkan nafsu makan.[7] , [8].

## 2.2. Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making
Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM) merupakan Metode yang bisa  digunakan  dalam  aturan  yang  standar,  untuk  mengabil  sebuah keputusan  berupa  menetapkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriterian tertentu, [9], [10]. Adapun tahap  penyelesaian untuk mengambil  keputusan yang optimal dapat dilakukan sebagai berikut:
a) Membangun  struktur  hirarki  dari  masalah  berdasarkan  pertimbangan- pertimbangan tertentu.
b) Memilih  kriteria  dan  alternatif  untuk  menetukan  drajat  kecocokan kriteria dan drajat kepentingan terhadap alternatif, menggunakan fungsi fuzzy segitiga
c) Menghitung index kecocokan dalam setiap alternatif
d) Menghitung  totol  integral  drajat  keoptimisan  dan  melakukan perangkingan.
Dengan metode ini diharap mendapatkan alternatif terbaik dalam pemilihan tanaman cabai unggul yang efektif dan efisien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  analisa  untuk  mengambil  keputusan  yang  optimal, dibutukkan  adanya  alternatif  dari  beberapa  kriteria  yang  mempunyai kepentingan kecocokan untuk  melakukan perhitungan hingga mendapatkan nilai  yang  optimal.  Alternatif  yang  dimaksud  dalam  pemilihan  penetuan tanaman  cabai  unggul  dengan Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making, sebagai berikut: Cabe rawit ( Cayenne pepper ), Cabe merah ( Red chili ), Cabe Putih  ( White  Chili )  dan Cabe  Keriting  ( Curly  Chili ).  Sedangakan    kriteria yang dipakai yaitu: (Bibit Kualitas), (Media Tanam/Tanah),
(Pupuk),
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(Air/Curah Hujan), (Perawatan) dan (Hasil Panen). Struktur hirarki masalah dapat dilihat pada gambar di bawa ini
Gambar 1. Struktur Hirarki Masalah
Keterangan  gambar  1    untuk  kriteria  BK (Bibit  Kualitas),  MT (Media Tanam), PP (Pupuk), AC (Air/Curah Hujan), PR (Perawatan), dan HP (Hasil Panen), sedangakan untuk alternatif CR1 (Cabe Rawit) , CM (Cabe Merah) , CP (Cabe Putih) , dan CK (Cabe Keriting) .
Untuk penentukan  alternatif disetiap kriteria maka diperlukan  derajat kepentingan, fungsi keangotaan yang dipakai fungsi bilangan fuzzy segitiga, adapun persamaan yang diterapkan yaitu:
[ ]   { )        ) )        ) (1)
Adapun  grafik  yang  dapat  diperhatikan  di  gambar  2  yaitu  fungsi keanggotaan  yang  mempunyai  bobot  kepentingan  kriteria  (W)  yang menggunakan himpunan fuzzy segitiga.
Gambar 2. Grafik Fungsi Keanggotaan Untuk Bobot Setiap Kriteria.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Didalam  variabel  linguistik  dapat  dipersentasikan  bawah  nilai  bobot kepentingan dalam disetiap keriteria yaitu: T (Kepentingan) W  = {SR, R, C, T, ST} untuk masing-masing bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut:
Tabel 1. bobot kepentingan dalam disetiap keriteria Kode Keterangan Nilai Bobot Y Q Z SR Sangat Rendah 0 0 0.25 R Rendah 0 0.25 0.5 S Sedang 0.25 0.5 0.75 T Tinggi 0.5 0.75 1 ST Sangat Tinggi 0.75 1 1
Untuk derajat kecocokan alternatif di setiap keriteria dapat di perhatikan di dalam grafik sebagai fungsi keanggotan di himpunan bilangan fuzzy segitiga.
Gambar 3. Grafik Fungsi Keanggotaan Bobot Kecocokan Alternatif Terhadap Setiap Kriteria
Untuk derajat kecocokan alternatif-alternatif dengan kriteria keputusan adalah:  T(kecocokan)  S   =  {SK,  K,  C,  B,  SB},  yang  masing-masing direpresentasikan dengan bilangan-bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Kecocokan Alternatif Terhadap Setiap Kriteria Kode Keterangan Nilai Bobot Y Q Z SK Sangat Kurang 0 0 0.25 K Kurang 0 0.25 0.5 C Cukup 0.25 0.5 0.75 B Baik 0.5 0.75 1 SB Sangat Baik 0.75 1 1
Dimana ranting setiap kriteria  keputusan terlihat dalam tabel 3 drajat kepentingan keputusan kriteria dan alternatif seperti terlihat pada tabel.
Tabel 3. Ranting Kepentingan Untuk Criteria Ranting  Kepentingan Kriteria Ranting T ST T S S T
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Keteranagan tabel 3 untuk kriteria BC (Bibit Kualitas), MT(Media Tanam/Tanah), PP(Pupuk), AC (Air/Curah Hujan), PR (Perawatan), dan HP (Hasil Panen),  Di mana bobot kepentingan kriteria, terdapat tiga kriteria  yaitu , Memiliki  Bobot  Tinggi  (T) memiliki  bobot kepentingan Sangat Tinggi (ST),  kriteria , memiliki bobot kepentingan penting Sedang (S). Untuk ranting setiap alternatif keputusan terlihat dalam tabel 4 drajat kecocokan keputusan alternatif terhadap tetiap kriteria seperti terlihat pada tabel.
Tabel 4. Rating Kecocokan  Alternatif Terhadap Kriteria Alternatif Ranting kecocokan B B  B C B  B B  SB  B C  SB  C B B C C B C B B C B C B
Persamaan yang didapatkan sesuai dengan nilai kecocokan fuzzy dari setiap variabel linguistik dengan mensubtitusikan bilangan fuzzy segitiga terdapat pada tabel dengan detail sebagai berikut.
Tabel 5. Ranting Kepentingan dan Ranting Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif (Cabai Rawit). Altenatif Kriteria Ranting kecocokan B C C B C B Ranting kepentingan T ST T S S T Keterangan tabel 5. untuk kriteria BC (Bibit Kualitas), MT (Media Tanam/Tanah), PP (Pupuk), AC (Air/Curah Hujan), PR (Perawatan), dan HP (Hasil Panen). Ranting Kecocokan C (Cukup), B (Baik), SB (Baik). Sedangakan ranting kepentingan S (sedang), T (tinggi), ST (Sangat Tinggi). Di mana untuk mencari nilai index kecocokan untuk setiap alternatif , , dan , untuk masing-masing ranting nilai diambil dari fuzzy segitiga.
Pada Alternatif A1
=  (1/6)*((B*T)+(B*ST)+(B*T)+(C*S)+(B*S)+(B*T)) =  1/6*((0.5*0.5)+(0.5*0.75)+(0.5*0.5)+(0.25*0.25)+(0.5*0.25)+(0.5*0 .5)) = 0.21875 =  1/6*((0.75*0.75)+(0.75*1)+(0.75*0.75)+(0.5*0.5)+(0.75*0.5)+(0.75 *0.75))  = 0.51042 =  1/6*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(0.75*0.75)+(1*0.75)+(1*1)) = 0.88542
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Di  mana  pada  alternatif , , ,  dan untuk  mencari  index
kecocokan untuk setiap alternatif Y, Q dan Z diambil dari Rating Kecocokan dan ranting kepentingan  Dari hasil perhitungan di atas, terlihat bahwa pada alternatif memiliki indeks kecocokan sebagai berikut
Tabel 6. Index Kecocokan Untuk Setiap Alternatif Alternatif Index Kecocokan Fuzzy Y Q Z 0.21875  0.51042  0.88542 0.23958  0.54167  0.84375 0.17708  0.44792  0.80208 0.19792  0.47917  0.84375
Dengan  mendistribusikan  indeks  kecocokan fuzzy pada  dengan mengambil  derajat  keoptimisan  (α)  =  0  (tidak  optimis),  α  =  0.5  dan  α  =  1 (sangat optimis), maka  akan  diperoleh nilai integral untuk setiap alternatif. Perhitungan untuk nilai (α) = 0 dimbil dari Tabel 6. Index Kecocokan Untuk Setiap Alternatif
I = ( ) *((0)*(0.88542)+(0.51042)+(1-0)*(0.21875)) = 0.36485
I = ( ) *((0)*(0.84375) + (0.54167) + (1-0)*(0.23958)) = 0.39063
I = ( ) *((0)*( 0.80208) + (0.44792) + (1-0)*(0.17708)) = 0.3125
I = ( ) *((0)* (0.84375) + (0.47917) + (1-0)*( 0.19792)) = 0.338545
Perhitungan untuk nilai (α) = 0.5
I = ( ) *((0.5)*(0.88542)+(0.51042)+(1-0.5)*(0.21875)) = 0.5312525 I = ( ) *((0.5)*(0.84375) + (0.54167) + (1-0.5)*(0.23958)) = 0.54167
I = ( ) *((0.5)*( 0.80208) + (0.44792) + (1-0.5)*(0.17708)) = 0.46875
I = ( ) *((0.5)* (0.84375) + (0.47917) + (1-0.5)*( 0.19792)) = 0.5000025
Perhitungan untuk nilai (α) = 1
I = ( ) *((1)*(0.88542)+(0.51042)+(1-1)*(0.21875)) = 0.69792
I = ( ) *((1)*(0.84375) + (0.54167) + (1-1)*(0.23958)) = 0.69271
I = ( ) *((1)*( 0.80208) + (0.44792) + (1-1)*(0.17708)) = 0.625
I = ( ) *((1)* (0.84375) + (0.47917) + (1-1)*( 0.19792)) = 0.66146
Tabel 7. Nilai Tototal Integral Setiap Alternatif Alternatif Nilai Total Integral 0.36485 0.5312525 0.69792
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Alternatif Nilai Total Integral 0.39063 0.54167 0.69271 0.3125 0.46875 0.625 0.338545 0.5000025 0.66146 Dari  tabel  7.  terlihat  bahwa memiliki  nilai  total  integral  tetinggi,
maka  dari  itu  petani  Cabai  bisa  memutuskan  untuk  menentukan  Tanaman Cabai unggu yang perlu dikembangkan atau di bibitkan.
Setelah dilakukan analisis ulang, pengujian terhadap hasil perhitungan manual  dengan  mengunakan fuzzy nilai  total  integra,  ternyata  hasil perhitungan manual yang diperdapat dipertegas kembali kebenarannya oleh peneliti.  Di  mana  hasil  perhitungan  dilakukan  di  atas,  dapat  direngkingkan sebagi berikut:
a) Nilai  total  integralnya (0.39063), (0.54167), 0.69271) b) Nilai  total  integralnya (0.36485), (0.5312525), 0.69792) c) Nilai  total  integralnya (0.338545), (0.5000025), 0.66146) d) Nilai  total  integralnya (0.3125), (0.46875), 0.625)
Dari perhitungan perangkingan nilai total integral dari semua alternatif, terlihat bahwa Alternatif CR (Cabai Merah) memiliki nilai yang tertinggi, sehingga  dapat  disimpulkan    bahwa  alternatif  tersebuat  adalah  alternatif yang terbaik.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan analisa pembahasan dapat disimpulakan bahawa dengan teknik  sistem  pendukung  keputusan  dengan Fuzzy  Multi  Criteria  decision Making (FMCDM)    ini  sangat  membantu  petani  untuk  pemilihan  tanaman cabai  unggul  dalam  proses  seleksi  tanaman  cabai  yang  nantinya  akan ditanam  sesuai  dengan  perengkingan  dari  hasil  test  analisis  tersebut.  Dari analisis implementasi   untuk perolehan alternatif yang terpilih atau  terbaik yaitu  tanaman  cabai  merah mendapat  nilai  integral  tertinggi. Nilai total integralnya (0.39063), (0.54167), 0.69271) DAFTAR PUSTAKA [1] A. Prayogo and S. Ipnuwati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tanaman  Cabai  Unggulan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)(Studi  Kasus:  Desa  Poncowarno  Lampung  Tengah),” PROCIDING KMSI , vol. 5, no. 1, 2017.
[2] C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S.  Damanik,  “Penerapan  Metode MOORA  pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai  (Kasus:  Desa  Bandar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 163-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Siantar Kecamatan Gunung Malela),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 42–46, 2019.
[3] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting Sebagai  Strategi  Pembinaan  Kecerdasan  Anak,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2017.
[4] A.  P.  Lubis,  “Pemilihan  Jenis  Bibit  Kelapa  Sawit  Unggul  dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  MCDM,”  in Seminar  Nasional  Royal (SENAR) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 115–120.
[5] R.  Lissa,  A.  R.  Tanaamah,  and  A.  D.  Wowor,  “Kombinasi  Algoritma Peramalan  Indeks  Musim  dan  Pengembangan  Fuzzy-MCDM  dalam Memprediksi Kecocokan Tanaman Pangan Di Salatiga,” SESINDO 2015 , vol. 2015, 2015.
[6] A.  P.  Lubis,  “Determination  Of  Quality  Cocoa  Seeds,”  in International Conference on Social, Sciences and Information Technology , 2020, vol. 1, no. 1, pp. 99–104.
[7] H.  Marsandi  and  T.  Susilowati,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan Menentukan Tanaman Cabai Berkualitas Didesa Campang 1 Kecamatan Gisting  Kabupaten  Tanggamus  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process,” PROCIDING KMSI , vol. 6, no. 1, pp. 172–178, 2018.
[8] E.  T.  Yuniarsih,  A.  N.  Tenriawaru,  S.  Haerani,  and  A.  Syam,  “Analisis Korelasi  Sikap  Petani  dengan  Adopsi  Teknologi  Budidaya  Cabai  di Sulawesi Selatan,” J. Pengkaj. dan Pengemb. Teknol. Pertan. , vol. 23, no. 3, pp. 375–385, 2020.
[9] I.  Irianto,  “Penerapan  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  Pada Pemilihan Buah Bibit Kelapa Terbaik Berbasis Web,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 130–136, 2018.
[10]  A. H. Utomo and A. S. Arifianto, “Fuzzy Multi-Criteria Decision Making To  Classify  Land  Capability  And  Suitability,”  in Proceeding  of  the International Conference on Food and Agriculture , 2019, vol. 2, no. 1.