Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1286 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Terbaik Untuk di Dalam Ruangan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Muhammad Labib Jundillah * Sistem Informasi, Universitas Mulawarman, Samarinda, 75119 muhammadjundillah@ft.unmul.ac.id * Corresponding author
Ramadiani Informatika, Universitas
Mulawarman, Samarinda, 75119 ilkom.ramadiani@gmail.com

## Heliza Rahmania Hatta
Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, 75119 heliza_rahmania@yahoo.com Nadia Christin Borneo S Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, 75119 empataprill00@gmail.com
Abstrak — Tanaman  hias  merupakan  tanaman  yang sangat diminati belakangan ini karena nilai keindahan dan daya  tariknya.  Tanaman  hias  merupakan  aspek  yang penting  karena  mampu  menjaga  kesehatan  lingkungan, semakin banyak tanaman  hias semakin bagus juga  untuk memperindah  lingkungan.  Tanaman  yang  terdapat  di dalam  ruangan  dapat  meningkatkan  kualitas  udara  dan kenyamanan  udara, sering sekali terjadi kesalahan dalam pemilihan  tanaman  hias  sehingga  dapat  menyebabkan ruangan terlihat kumuh di penuhi hewan seperti nyamuk. Oleh karena itu dalam melakukan pemilihan tanaman hias yang terbaik untuk di dalam ruangan harus memperhatikan  kriteria  berdasarkan  faktor  kualitas tanaman  hias.  Perlunya  sistem  pendukung  keputusan untuk  mempermudah  dalam  pemilihan  tanaman  hias secara  cepat  dan  tepat  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk melakukan  pemeringkatan  alternatif.  Kriteria  yang digunakan sebanyak 6 yaitu ukuran tanaman, daya tahan, pencahayaan, harga,  media tanam,  warna dan perawatan, sedangkan  alternatif  yang  digunakan  sebanyak  20  jenis tanaman hias yang ada di Toko Bunga Taman Puri Indah Kota Samarinda sebagai tempat penelitian. Implementasi dengan metode  SAW menghasilkan  rekomendasi tanaman  hias  yaitu Sansevieria  Cylindrical dengan  nilai preferensi  0.83  merupakan  nilai  tertinggi  dibandingkan dengan alternatif lainnya.
Kata Kunci — Tanaman hias, Sistem Pendukung Keputusan, Metode SAW, Pemilihan Tanaman, Sansevieria cylindrical.

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman hias merupakan tanaman yang mempunyai nilai keindahan dan daya tarik tertentu. Selain itu tanaman hias
juga  mempunyai  nilai  ekonomis  yang  dapat  digunakan sebagai  hiasan  baik  di  dalam  maupun  di  luar  ruangan (Prihandini, 2022). Tanaman hias pada saat ini dapat juga berfungsi  sebagai  suatu  ide  bisnis  yang  cukup menjanjikan  dan  mempunyai  keuntungan  besar  (Pratama & Sutisna, 2016). Kehadiran  tanaman  hias telah  menjadi suatu  kebutuhan  bagi  sebagian  masyarakat  antara  lain sebagai  hobi  maupun  koleksi  (Anita  &  Fitri,  2021). Tanaman hias juga mampu membuat oksigen saat mereka berfotosintesis  secara  alami  semakin  banyak  tanaman hias  kita  tanam  semakin  banyak  oksigen  yang  akan dihasilkan  terutama  tanaman  hias  juga  dapat  menyerap karbondioksida  (Faznur  dkk.,  2020)  Tanaman  hias  juga dapat memiliki fungsi sebagai stabilator dan pemeliharaan  lingkungan,  pendidikan,  pemeliharaan kesehatan  serta  ekonomi  manusia  (Solehudin,  2019). Tanaman  yang  terdapat  di  dalam  ruangan  juga  dapat meningkatkan  kualitas  udara  serta  menghilangkan  udara dari  racun  dan  polutan  yang  terdapat  di  dalam  ruangan seperti  formaldehida  dan  benzena.  Pemilihan  tanaman hias  di  dalam  ruangan  adalah  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  efisiensi  kesesuaian  tanaman  pada  kondisi atau  keadaan  ruangan  (Sudarmiyatun,  2012).  Faktor- faktor  tentang  kesesuaian  jenis  tanaman  dengan  keadaan ruangan  maka  akan  lebih  indah  di  pandang.  Saat  ini tanaman  hias  termasuk  kebutuhan  sekunder  seperti pembuatan  tanaman  hias  di  dalam  ruangan  untuk mempercantik  interior  ruangan.  Penelitian  ini  membuat sistem  pemilihan  tanaman  hias  untuk  di  dalam  ruangan dikarenakan  sering  terjadinya  kelalaian  dalam  pemilihan tanaman hias yang membuat ruangan tampak tidak bagus di  pandang.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  yang  merupakan  suatu penjumlahan terbobot untuk setiap kriteria dan dilanjutkan  dengan  proses  penyeleksian  pada  setiap alternatif  terbaik  dari  semua  alternatif  yang  ditawarkan (Ramadiani  et  al.,  2018).  Konsep  dari  metode  Metode
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
SAW  yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  suatu  alternatif  dari  semua  atribut (Ramadiani  et  al.,  2019).  Perhitungan  metode  ini menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan  dipilih  sebagai alternatif  terbaik.  Perhitungan  akan  sesuai  apabila alternatif  yang  di  pilih  memenuhi  kriteria  yang ditentukan.  Kelebihan  dari  metode  SAW  dibandingkan dengan  metode  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena didasarkan  pada  bobot  kriteria  dan  nilai  preferensi  atau perangkingan yang sudah ditentukan.
II. S TUDI P USTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  manipulasi  data  (Fistiana,  2021).  Sistem itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semistruktural  dan  situasi  yang  tidak terstruktur sehingga tidak ada seseorang yang mengetahui secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat (Riandari, 2019). Secara khusus SPK sering didefenisikan sebagai  sebuah  sistem  yang  mendukung  sebuah  kerja seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer  dalam memecahkan  suatu  masalah  (Rahman,  2018).  Sistem pendukung  keputusan  dapat  memberikan  beberapa keuntungan yaitu (Setiyaningsih, 2015) :
1. Memperluas  kemampuan  pengambilan  keputusan dalam proses data/informasi.
2. Menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan suatu masalah.
3. Menghasilkan  suatu  solusi  dengan  lebih  cepat  dan hasil diandalkan.
4. Mampu  memberikan  berbagai  alternatif  dalam pengambilan keputusan
5. Memperkuat  keyakinan  pengambilan  keputusan terhadap keputusan yang diambil.
6. Memberikan  keuntungan  kompetitif  seperti  dengan penghematan waktu dan tenaga.
Sistem  pendukung  keputusan  dibangun  oleh  empat komponen  yaitu  subsistem  manajemen  data,  subsistem antarmuka  pengguna,  dan  subsistensi  manajemen berbasis pengetahuan. Ada empat komponen utama yaitu subsitem  manajemen  data,  subsistem  manajemen  model dan antarmuka pengguna (Ramadiani & Rahmah, 2019).

## B. Tanaman Hias
Tanaman  hias  dibudidayakan  untuk  mendapatkan keindahnnya  bukan  diambil  untuk  keperluan  yang  lain seperti  untuk  kuliner,  obat-obatan,  kecantikan,  dan  lain- lain  sehingga  unsur  utama  dari  budidaya  tanaman  hias adalah  kualitas  penampilan  tanaman  (Bangalino,  2018). Tanaman  hias  juga  sangat  memerlukan  air  maka  perlu juga  bagi  tanaman  ditambahkan  wadah/pot  pertanaman untuk  memasok  kelembapan  tanah  esensial  bagi pertumbuhan  tanaman  (Rosha,  2016).  Timbulnya  rasa atau kesan seni yang ada pada tanaman hias menentukan nilai  yang  sangat  realitif  karena  daya  tarik  dari  tanaman dapat  diminati  dari  berbagai  bentuk  secara  keseluruhan
(Garsinia  Lestari  &  Ira  Puspa  Kencana,  2015). Tanaman hias juga mempunyai beberapa manfaat (Rukmana, 2012) yaitu:
a. Keindahan (Aesthetic) yang merupakan penampilan atau  pesona  tanaman  hias  menjadikan  suatu lingkungan menjadi areal yang lebih indah.
b. Stabilator  dan  pemeliharaan  lingkungan  seperti memberikan udara bersih, menjaga terjadinya erosi, menyediakan keteduhan, kesuburan hara, penghalang air.
c. Ekonomi  (Economic)  meningkatkan  nilai  jual property,  mengkreasikan  pekerjaan,  menghasilkan tanaman hias dan bunga potong, meningkatkan nilai keindahan  melalui  garden/pertamanan,  industri tanaman hias.

## C. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot(Ibrahim  &  Surya,  2019)  .  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  disemua atribut  (Mudiarta  et  al.,  2021).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang ada. Metode ini merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM).
Metode  SAW  mengharuskan  pembuatan  bobot untuk setiap atribut (Boltürk  et al., 2019). Skor total akan  digunakan  untuk  menjumlahkan  semua  hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut. Rating di  dalam  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  yang memiliki  arti  telah  melewati  proses  normalisasi matriks  sebelumnya.  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  yang  dapat dibandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada  (Oktafianto  et  al,  2020).  Rumus  metode  SAW untuk  normalisasi  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1) dan  menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif dengan persamaan (2).
{ (1)
Keterangan (1) : Rij      = Rating Ternormalisasi Xij      = Nilai atribut dari setiap alternatif Maxij  = Nilai maksimun dari setiap baris dan  kolom Minij   = Nilai minimun dari setiap baris dan kolom
∑ (2)
Keterangan (2) :
Vi       =  Nilai preferensi umum tiap-tiap alternatif wj       =  Nilai bobot kriteria rij        =  Nilai rating ternormalisasi
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1286 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## III. M ETODOLOGI
Bagian ini menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan  dalam  menentukan  kebutuhan-kebutuhan perancanngan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan tanaman  hias  terbaik  untuk  di  dalam  ruangan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Alur  metodologi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap-Tahap Penelitian

## A. Tahap Pemahaman
Pada  tahap  ini  mengidentifikasi  tentang  tanaman  hias yang  cocok  untuk  di  dalam  ruangan  dengan  mencari jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Selain  itu memperhatikan  langkah-langkah  dalam  penyelesaian masalah.

## B. Tahap Perancangan
Tahap  perancangan  sistem  dilakukan  dengan  satu tahap  yaitu  perancangan  sistem.  Perancangan  sistem dilakukan  dengan  menggunakan  data-data  yang  di butuhkan  dalam  pemilihan  tanaman  hias  untuk  di  dalam ruangan.

## C. Tahap Implementasi
Pada  tahap  implementasi  ini  dilakukan  penerapan metode  SAW  yaitu  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan  data  alternatif  tanaman  hias.  Selanjutnya membuat  sistem  pemilihan  tanaman  hias  untuk  di  dalam ruangan menggunakan metode SAW

## D. Tahap Pengujian
Pada  tahap  pengujian  sistem  dilakukan  berdasarkan kesimpulan hasil perangkingan yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Black Box .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data,  didapatkan  data kriteria  dan  alternatif  yang  akan  digunakan  dalam penentuan  tanaman  hias  terbaik  untuk  di  dalam  ruangan. Data  kriteria  beserta  subkriteria  dapat  dilihat  pada Tabel.1.
Tabel 1. Data Kriteria Dan Sub kriteria Kriteria Sub kriteria Skala Nilai Ukuran Tanaman < 20 cm 21 – 40 cm 41 – 60 cm 61 – 80 cm > 81 cm 1 2 3 4 5 Daya Tahan Lemah Sedang Kuat 1 2 3 Pencahayaa n Cahaya Kuat Cahaya Sedang Cahaya Terbatas 1 2 3 Harga < Rp.50.000 Rp.51.000 – Rp.151.000 Rp.151.000 – Rp.300.000 Rp.301.000 – Rp.500.000 > Rp.500.000 1 2 3 4 5 Media Tanam Tanah Sabut Kelapa Tanah Campur Sekam Padi 1 2 3 Warna 1 Warna 2 Warna 3 Warna 1 2 3 Perawatan Sulit Sedang Susah 1 2 3
Penelitian ini menggunakan 20 alternatif tanaman hias dan  dilakukan  rating  kecocokan  nilai  antara  setiap  sub kriteria.  Rating  kecocokan  dapat  dilihat  pada  Tabel.  2.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1286 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Tabel 2 Rating Kecocokan Alternatif Ukuran Tanaman Daya Tahan Pencahayaan Harga Media Tanam Warna Perawatan A1 3 3 2 2 1 2 2 A2 5 3 2 2 1 2 2 A3 1 1 3 1 3 2 3 A4 2 1 3 1 3 1 2 A5 1 3 2 1 3 3 3 A6 5 3 2 1 3 2 3 A7 1 3 2 2 3 2 3 A8 3 1 3 1 3 1 2 A9 5 3 2 2 1 1 2 A10 2 2 3 2 3 1 2 A11 1 1 3 1 3 2 2 A12 5 3 2 2 3 1 2 A13 2 2 3 3 3 1 2 A14 5 3 1 1 1 2 3 A15 1 3 3 1 3 1 2 A16 2 3 1 1 3 2 2 A17 2 1 2 2 3 2 2 A18 2 1 2 2 3 2 2 A19 5 3 3 1 1 2 2 A20 2 1 3 1 3 2 2
Pencocokan  antara  data  tanaman  hias  dan  sub  kriteria yang  telah  ditentukan  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan  metode  SAW  dengan  langkah  awal melakukan  normalisasi  matriks.  Tipe  kriteria  pada penelitian  ini  ada  2  yaitu  benefit  dan  cost,  maka normalisasi  matriks benefit dilakukan dengan pembagian antara  Xij  dan  nilai  maksimal  i  sedangkan  untuk  cost dilakukan pembagian antara  nilai  minimum  i dengan Xij berdasarkan  pada  persamaan  (2).  Perhitungannya  dapat dilihat berikut:
Sehingga didapatkan matriks normalisasi (R). Langkah selanjutnya  menghitung  nilai  preferensi  dari  setiap alternatif menggunakan persamaan (2) Matriks ternormalisasi  (R)  dikalikan  dengan  nilai  bobot  kriteria (W)  untuk  mendapatkan  nilai  preferensi.  Perhitungan nilai  preferensi  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil  dari perhitungan nilai preferensi dapat dilihat pada Tabel 4.
]
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1286 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Tabel.3 Perhitungan Nilai Preferensi
V1 = (0,6 * 0,25) + (1 * 0,2) + (0,67 * 0,15) + (0,67 * 0,1) + (0,33 * 0,1) + (0,67* 0,05) + (1 * 0,05) = 0,7 V2 =(1 * 0,25) + (1 * 0,2) + (0,67 * 0,15) + (0,67 * 0,1) + (0,33* 0,1) + (0,6 * 0,2) + (1 * 0,05)  = 0,8 V3 =(0.2 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (1 * 0,15) + (0,33* 0,1) + (0,67* 0,1) + (0,67* 0,05 = 0,516666667 V4 =(0.4 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (1 * 0,15) + (0,33* 0,1) + (1 * 0,1) + (0,33* 0,1) + (1 * 0,05)=0,55 V5 =(0.2 * 0,25) + (1 * 0,2) + (0,67* 0,1) + (0,33* 0,15) + (1 * 0,1) + (1 * 0,1) + (0,67* 0,05) = 0,688888888 V6 =(0,6 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (1 * 0,15) + (0,33* 0,15) + (1 * 0,1) + (0,33* 0,1) + (0,33* 0,05)= 0,6
… …
V17 (0.4 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (0,67* 0,15) + (0,67* 0,15) + (1 * 0,1) + (0,67* 0,1) + (1 * 0,05) = 0,583333333 V18 =(0.4 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (0,67* 0,15) + (0,67* 0,15) + (1 * 0,1) + (0,67* 0,1) + (1 * 0,05) = 0,583333333 V19 =(1 * 0,25) + (1 * 0,2) + (1 * 0,15) + (0,33* 0,15) + (0,33* 0,1) + (0,67* 0,1) + (1 * 0,05)=0,8 V20 =(0.4 * 0,25) + (0,33* 0,2) + (1 * 0,15) + (0,33* 0,15) + (1 * 0,15) + (0,67* 0,1) + (1 * 0,05) = 0,583333333 Tabel.4 Nilai Preferensi Nama Alternatif Nilai Preferensi Bambu Cina 0,7 Bambu Kuning 0,8 Kaktus Minima Blue 0,516666667 Oxalis (Kupu-Kupu) 0,55 Sirih Gading 0,633333333 Sansevieria Trifasciata 0,8 Sansevieria Hahnii 0,65 Maidenhair (Suplir) 0,6 Dolar Klasik 0,766666667 Monstera Obliqua (Janda Bolong) 0,666666667 Kkatus Gymno 0,533333333 Sansevieria Cylindrica 0,833333333 Monstera Adansonii (Topeng Monyet) 0,716666667 Palem Kuning 0,683333333 Spider Plant (Lili Paris) 0,633333333 Botanical Agloenema (Sri Rejeki) 0,616666667 Peace Lily 0,583333333 Agloenema Merah 0,583333333 Dumb Cane (Daun Bahagia) 0,8
Setelah  melakukan  proses  perhitungan  manual,  proses selanjutnya  adalah  uji  coba  dengan  tujuan  untuk mengetahui bahwa hasil perancangan sesuai dengan hasil yang ditampilkan pada web sistem pendukung keputusan pemilihan  tanaman  hias  terbaik  untuk  di  dalam  ruangan. Berikut  tampilan  hasil  perhitungan  normalisasi  metode SAW  pada  Gambar  3  dan  perangkingan  metode  SAW pada Gambar 4.
Gambar 3. Tampilan Proses Normalisasi Metode SAW
Gambar 4. Tampilan Hasil Perangkingan Metode SAW
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## V. K ESIMPULAN
Penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dapat  diterapkan  berdasarkan  7  kriteria  yaitu  ukuran tanaman,  daya  tahan,  pencahayaan,  harga,  media  tanam, warna  dan  perawatan.  Sistem  ini  sangat  berguna  bagi pelanggan  dalam  membeli  dan  melakukan  pengambilan keputusan  untuk  menentukan  tanaman  hias  yang  cocok untuk  di  dalam  ruangan.  Hasil  rekomendasi  dari penelitian  ini  adalah Sansevieria  Cylindrica yang memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu  0,83  untuk dijadikan  sebagai  rekomendasi  tanaman  hias  terbaik untuk  di  dalam  ruangan  berdasarkan  penerapan  metode SAW.

## D AFTAR P USTAKA
Anita,  A.,  &  Fitri,  K.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan
Untuk  Menentukan  Tingkat  Minat Masyarakat Dalam Memilih Tanaman Hias Menggunakan  Metode  Saw.  Rang  Teknik  Journal, 4(1), 199–205. https://doi.org/10.31869/rtj.v4i1.2454 Bangalino,  J.  P.  (2018).  Area  Based  System  Untuk Pemilihan  Tanaman  Obat  Keluarga.  TEMATIKA: Jurnal  Penelitian  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, 17-27.
Boltürk, E., Karaşan, A., & Kahraman, C. (2019). Simple additive  weighting  and  weighted  product  methods using neutrosophic sets. Studies in Fuzziness and Soft Computing, 369,
647–676.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00045-5_25 Faznur,  L.  S.,  Wicaksono,  D.,  &  Anjani,  R.  (2020). Inovasi Tanaman Sansevieria (Lidah Mertua) Sebagai Sirkulasi  Udara  Alami  Di  Lingkungan  Kampung Bulak  Cinangka.  Prosiding  Seminar  Nasional  …. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaskat/article/vi ew/8858%0Ahttps://jurnal.umj.ac.id/index.php/semna skat/article/download/8858/5205
Fistiana, F. A., Evanita, E., & Riadi, A. A. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Hoya Carnosa  Berbasis  Android  Menggunakan  Metode TOPSIS.  Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan Teknik Informatika), 6(2), 305-311.
Garsinia  Lestari,  S.  P.,  &  Ira  Puspa  Kencana,  S.  (2015). Tanaman  Hias  Lanskap  (Edisi  Revisi)  (F.  A. Nurrohmah (ed.)). Penebar Swadaya Grup. https://books.google.co.id/books?id=gr3KCgAAQBA J&printsec=frontcover&hl=id&source=gbs_ge_summ ary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Ibrahim, A., & Surya, R. A. (2019). The Implementation of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method  in Decision  Support  System  for  the  Best  School Selection  in  Jambi.  Journal  of  Physics:  Conference Series, 1338(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1338/1/012054
Mudiarta, I. M. D. R., Divayana, D. G. H., & Setemen, K. (2021).  The  simulation  of  alkin  evaluation  model based  on  SAW  to  evaluate  flip  learning  in  IT vocational  schools.  Journal  of  Physics:  Conference Series, 1810(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1810/1/012063
Oktafianto, O., Anggraeni, E. Y., & Ningrum,  S. (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Musang  Berkualitas  untuk  Produksi  Kopi  Luwak Menggunakan  Metode  SAW.  In  Prosiding  SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 1,  No.  1,  pp.  449-454).  Pratama,  A.,  &  Sutisna,  M.
(2016).  Analisis  Strategi  Pengembangan  Usaha. Jurnal  Riset  Bisnis  dan  Investasi,  1(3),  46. https://doi.org/10.35697/jrbi.v1i3.53
Prihandini,  R.  A.,  Kurniawan,  A.,  Putra,  R.  D.,
Tampubolon, O. P., Siregar, K. B. S., & Kadafi, A. R. (2022).  TASLAMPOT  (Tanaman  Hias  Dalam  Pot) Pembudidayaan  Tanaman  Hias  Dimasa  Pandemi Covid 19. Entrepreneur: Jurnal Bisnis Manajemen dan Kewirausahaan, 3(1), 463-468.
Rahman, R. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan  Spesifikasi  Hardware  Komputer  Dengan Metode  Evaluasi  Utility  Additive  [Universitas Pendidikan Indonesia]. http://repository.upi.edu/id/eprint/34911
Ramadiani,  Kurniawan,  R.,  Kridalaksana,  A.  H.,  &
Jundillah,  M.  L.  (2019).  Decision  Support  Systems Selection  of  Soang  Superior  Brood  Using  Weighted Product  (  WP  )  and  Simple  Additive  Weighting ( SAW ) Method. 4(201 9).
Ramadiani,  Marissa,  D.,  Jundillah,  M.  L.,  Azainil,  &
Hatta,  H.  R.  (2018).  Simple  Additive  Weighting  to Diagnose  Rabbit  Disease.  E3S  Web  of  Conferences, 31,
1–7.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183110002
Ramadiani, R., & Rahmah, A. (2019). Sistem pendukung keputusan  pemilihan  tenaga  kesehatan  teladan menggunakan  metode  multi-attribute utility theory.
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 5 (1), 1–12. https://doi.org/10.26594/register.v5i1.1273
Riandari,  F.  (2019).  Perancangan  Aplikasi  Pemilihan Texapon  Dalam  Pembuatan  Sabun  Cair  Dengan Menerapkan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process. Journal  Of  Computer  Networks,  Architecture  and High Performance Computing, 1(1), 31–37. https://doi.org/10.47709/cnapc.v1i1.47
Rosha,  P.  T.,  Fitriyana,  M.  N.,  &  Ulfa,  S.  F.  (2016). Pemanfaatan  sansevieria  tanaman  hias  penyerap polutan sebagai upaya mengurangi pencemaran udara di kota Semarang. Jurnal Ilmiah Mahasiswa, 3(1).
Rukmana,  R.  (2012).  Teknik  Memperbanyak  Tanaman Hias (Kansius (ed.)).
Setiyaningsih,  W.  (2015).  Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan.  In  E.  F.  Rochman  (Ed.),  Yayasan Edelweis. Yayasan Edelweis.
Solehudin,  R.  A.  (2019).  Perancangan  Informasi Tanaman  Sukulen  Sebagai  Tanaman  Dalam  Ruangan Untuk  Masyarakat  Urban  Melalui  Buku  Tutorial [Universitas Komputer Indonesia]. http://elibrary.unikom.ac.id
Sudarmiyatun,  S.  (2012).  Budi  Daya  Tanaman  Hias.  PT Balai Pustaka (Persero).