## IMPLEMENTASI TEKNIK HEURISTIC DAN PEMODELAN POHON KEPUTUSAN TERHADAP PERANCANGAN GAME IQ

## Romindo
Manajemen Informatika, Politeknik Ganesha Medan Email: romindo4@gmail.com

## ABSTRAK
Banyaknya pilihan-pilihan yang ada dalam melakukan pencarian dapat menjadi sebuah permasalahan baru, hal ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  melakukan  pencarian.  Salah  satu  teknik  yang  dibutuhkan  dalam penyelesaian  masalah  tersebut  adalah  Teknik  Heuristic.  Teknik  Heuristic  adalah  sebuah  teknik  yang mengembangkan  efisiensi  dalam  proses  pencarian  yang  disebut  sebagai  fungsi  heuristic.  Pengambilan keputusan yang mungkin dari semua alternatif yang ada dapat dilakukan dengan pemodelan pohon keputusan (Decision  Tree).  Hampir  semua  permainan  (game)  yang  berjenis  strategi  seperti  game  IQ  dirancang  dengan pemodelan  pohon  keputusan  karena  setiap  cabang  pada  pohon  merepresentasikan  keputusan  yang  mengawali penyelesaian  yang  lebih  komplit  dan  node  daun  merepresentasikan  penyelesaian  yang  komplit.  Game Intelligence Quotient (IQ) merupakan permainan yang kerap digunakan untuk mengukur kecerdasan intelektual dan  kemampuan  seseorang  dalam  memahami  gagasan,  memecahkan  masalah,  mempelajari  berbagai  hal, hingga  berpikir  dan  bernalar.  Sehingga  perancangan  game  IQ  membutuhkan  teknik  heuristic  dan  pemodelan pohon keputusan, untuk menemukan solusi terbaik dengan menggunakan metode pencarian Minimax Searching.
Kata Kunci: Teknik Heuristic, Decision Tree, Game IQ
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Banyak persoalan rumit dapat dibuat pemodelannya dengan  menggunakan  Decision  Tree  (pohon keputusan),  dimana  setiap  node  dari  pohon  (tree) merepresentasikan langkah dari penyelesaian permasalahan.
Pengambilan suatu keputusan dalam menyelesaikan suatu  persoalan  rumit  dapat  dilakukan  dengan membuat  suatu  pemodelan.  Dari  pemodelan  inilah akan didapatkan suatu teknik yang akan menyelesaikan persoalan rumit tersebut. Dalam hal ini,  pemodelan  yang  digunakan  adalah  pemodelan dengan  Pohon  Keputusan  dan  teknik  yang  dipakai adalah  teknik  Heuristic.  (Romindo,  Analisa Perbandingan  Metode  ANP  dan  SAW  Dalam Menentukan Mahasiswa Terbaik, 2019)
Beberapa  permainan  strategi  atau  permainan  yang mengasah  otak  dapat  dibentuk  pemodelannya dengan  menggunakan  pohon  keputusan  dengan teknik – teknik penyelesaiannya.
Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk di  interpretasi  oleh  manusia.  Pohon  keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau  struktur  berhirarki.  Konsep  dari  pohon keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan  dan  aturan  –  aturan  keputusan.  Manfaat utama  dari  penggunaan  pohon  keputusan  adalah kemampuannya  untuk  mem- break  down proses pengambilan  keputusan  yang  kompleks  menjadi lebih simple sehingga pengambilan keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan
tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input dengan sebuah variabel target (Andriani, 2013).
Teknik  Pencarian  Heuristic  merupakan  suatu strategi  untuk  melakukan  proses  pencarian  ruang keadaan (state space) suatu problema secara selektif yang memandu proses pencarian yang kita lakukan disepanjang  jalur  yang  memiliki  kemungkinan sukses  paling  besar  dan  mengesampingkan  usaha yang  bodoh  dan  memboroskan  waktu.  Heuristic adalah  sebuah  teknik  yang  mengembangkan efisiensi  dalam  proses  pencarian,  namun  dengan kemungkinan mengorbankan kelengkapaan.
Untuk  dapat  menerapkan  heuristic  tersebut  dengan baik  dalam  suatu  domain  tertentu  diperlukan  suatu Fungsi  Heuristic.  Fungsi  Heuristic  ini  digunakan untuk  mengevaluasi  keadaan  –  keadaan  problema individual  dan  menentukan  seberapa  jauh  hal tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan solusi yang di inginkan.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  dicoba  untuk melakukan
Perancangan Perangkat Lunak Permainan  Asah  Otak  Dengan  Pemodelan  Pohon Keputusan  dan  Teknik  Pencarian  Heuristic  dalam menemukan  langkah  –  langkah  terbaik  untuk menyelesaikan permainan tersebut.
1.2. Tinjuan Pustaka
1. Pohon / Tree
Dalam kehidupan sehari-hari banyak sekali ditemukan persoalan yang bila digambarkan dengan suatu  diagram  akan  terbentuk  sebuah  pohon  atau tree  secara  umum.  Secara  sederhana  struktur  data pohon  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan elemen-elemen  yang  mana  salah  satu  dari  elemen tersebut  merupakan  akar  bagi  elemen  yang  lain.
Dan  elemen  yang  tersisa  adalah  simpul  yang nantinya  akan  terpecah  lagi  menjadi  sejumlah simpul  lain  yang  tidak  berhubungan  antara  satu dengan  lainnya.  Simpul  tersebut  dikatakan  cabang (branch)  dari  suatu  pohon.  Tapi  masing-masing cabang  tersebut  akan  selalu  berhubungan  dengan simpul  yang  diatasnya.  Seperti  layaknya  hubungan antara  orangtua  dan  anak  (Suyanto,  2017).  Agar lebih jelasnya lagi dapat digambarkan suatu struktur pohon sembarang sebagai berikut :

## Gambar 1. Struktur pohon sembarang.
Banyak  contoh  yang  menggambarkan  pohon tersebut,  yang  mana  menjelaskan  kepada  user tentang  hubungan  logic  antar  data  dalam  bentuk hubungan bertingkat (hierarki).
2.  Pemodelan Decision  Tree (pohon  keputusan) pada Game IQ .
Pohon  keputusan  ( decision  tree )  adalah  sejenis struktur  pohon  yang  menggambarkan  solusi  atau semua kemungkinan situasi pengambilan keputusan dari suatu persoalan (Azmi & Dahria, 2013).
Untuk  menemukan  solusi  yang  optimum,  hanya perlu  dilakukan  penelurusan tree (pohon)  untuk mencari node pada  pohon  yang  sesuai  dengan kriteria yang diinginkan (dimaksud).
Pohon  keputusan  ini  banyak  digunakan  dalam merancang  suatu  permainan,  terutama  permainan jenis  strategi.  Karena  dalam  permainan  jenis strategi  ini  seorang  pemain  akan  dihadapkan  pada banyak  kemungkinan  dalam  hal  pengambilan keputusan.  Sebagai  contoh  dalam  permainan  Catur Jawa,  jika  seorang  pemain  menjalankan  satu langkah,  ada  lebih  dari  satu  kemungkinan  yang akan  dihadapi  oleh  pemain  tersebut.  Jika  yang berhadapan  dengan  pemain  adalah  komputer  maka komputer  akan  melakukan  proses  pencarian terhadap  pohon  keputusan  untuk  menemukan langkah  yang  paling  tepat  untuk  menghadapi langkah pemain tersebut.
Gambar 2. Pemodelan Decision Tree pada Game IQ.

## 1.3. Penelitian Terdahulu
Sebagai  referensi  dalam  penelitian  ini,  maka diperlukan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang pernah dilakukan. Diantaranya yaitu:
Penelitian  yang  lakukan  oleh  (Romindo,  Analisa Perbandingan  Metode  ANP  dan  SAW  Dalam Menentukan  Mahasiswa  Terbaik,  2019)  “Analisa Perbandingan  Metode  ANP  dan  SAW  Dalam Menentukan  Mahasiswa  Terbaik”  yang  membahas tentang  proses  pemilihan  mahasiswa  terbaik  yang melibatkan  banyak  komponen  atau  kriteria  yang dinilai (multikriteria),
sehingga dalam penyelesaiannya diperlukan sebuah sistem
pendukung keputusan dengan multikriteria.
Diantara  metode  ANP  dan  SWA  pada  sistem pendukung  keputusan,  maka  dibutuhkan  metode mana  yang  terbaik  dalam  menentukan  mahasiswa terbaik di Politeknik Ganesha Medan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sonata,  2018) dengan judul “Analisis Studi Kelayakan Pelayanan E-Commerce  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy
Process (AHP)”. Penelitian ini
1 2 3 5 6 4 7 8
membahas  tentang  penerapan  metode  AHP  pada sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk mengolah  dan  menganalisa  jenis e-commerce yang layak  direkomendasikan  untuk  konsumen  di Indonesia.
Penelitian yang dilakukan oleh (Mardiana, Zalilludin,  &  Fitriani,  2020).  Penelitian  ini membahas  tentang  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  fuzzy  Tsukamoto  untuk membantu  dan  meningkatkan  kinerja  proses pemilihan siapa yang berhak mendapatkan bantuan pemerintah. Hasil ini, menghasilkan sistem pendukung  keputusan  dan  daftar  keluarga  miskin yang  layak  dan  tidak  layak  mendapatkan  bantuan pemerintah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Prasetyo  & Kusumah,  2015)  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (studi kasus:  universitas  majalengka).  Penelitian  ini membahas  tentang  proses  pengambilan  keputusan untuk  menyelesaikan  masalah  menjadi  beberapa bagian.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merancang Seleksi  Berprestasi  Mahasiswa  menggunakan metodologi pengembangan sistem
Extreme
Programming dan pemodelan UML.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Romindo,  2020)  yang  berjudul  Implementasi Metode SAW Terhadap Sistem Pendukung Keputusan Memilih Dosen Terbaik Pada Politeknik Ganesha.  Penelitian  ini  membahas  tentang  proses pemilihan  dosen  terbaik  memberikan  pengakuan bagi  dosen  yang  mengusungnya  dari  kegiatan Tridharma  Perguruan  Tinggi  yang  hasilnya  bisa dibanggakan  dan  bermanfaat  untuk  memajukan kualitas  akademik  dan  kelembagaan.  Institusi pendidikan,  khususnya  Politeknik  Ganesha  Medan setiap  tahun  menyeleksi  dosen  terbaik  dengan memilihnya penilaian dengan membagikan kuesioner kepada siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Pada metode pengumpulan data untuk mendapatkan data  yang  cukup  akurat,  maka  digunakan  beberapa metode di bawah ini yaitu :
1.  Studi pustaka Dengan metode pengambilan data secara umum, didapat  data-data  yang  diambil  dari  bermacam- macam  buku,  literatur,  dan  referensi.  Sehingga data-data  yang  diambil  dapat  mendukung  dan melengkapi  untuk  membantu  dalam  melakukan penelitian.
2.  Eksperimen Setelah  mendapatkan  data  secara  studi  pustaka, proses  penelitian  akan  dilakukan  eksperimen atau percobaan. Dalam eksperimen ini pengumpulan data dapat diambil secara
langsung, sehingga akan lebih mendalami dalam melakukan  penelitian.  Peneliti  juga  melakukan percobaan  berulang-ulang  untuk  menghindari dan  meminimalkan  kesalahan  dalam  penelitian ini.

## 2.2. Pembangunan Sistem
Proses  pembangunan game ini  dilakukan  melalui beberapa tahap, yaitu:

## Gambar 3. Pembangunan Sistem

## 2.3. Perancangan Antarmuka
Perancangan antarmuka dititikberatkan pada ketepatan  sasaran  pilihan  menu.  Adapun  gambaran umum untuk rancangan menu dengan flowchart .

## Gambar  4. Flowchart rancangan menu aplikasi
Saat  aplikasi  dijalankan,  tampilan Splash  Screen akan  muncul  sesaat,  kemudian  Menu  Utama  akan muncul.
Penentuan Penggunaan Perangkat Pembuatan Desain Game Proses Pengujian Scripting

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Mengapa  disebut Game IQ  ?  Permainan  yang dirancang  ini  disebut Game IQ  karena  dalam permainan ini dibutuhkan proses penalaran dan cara berfikir  manusia  (pemain)  dengan  cara  simulasi atau berlatih untuk memecahkan masalah dalam hal ini  adalah  permainan Game IQ  ini. Game IQ  ini merupakan  salah  satu  permainan  puzzle  asah  otak dimana  pemain  dituntut  untuk  menyelesaikan puzzle  dalam  waktu  sesingkat  mungkin.  Teknik yang  mendasar  agar  manusia  (pemain)  dapat melakukan  penalaran  dan  cara  berfikir  yang  baik adalah  dengan  teknik  kecerdasan  buatan.  Teknik kecerdasan  buatan  teridiri  atas  3  bagian  penting yaitu : Pencarian ( Search ), Representasi pengetahuan  /  penggunaan  ilmu  pengetahuan  dan Abstraksi  Permainan.  Salah  satu  bagian  penting dalam  teknik  kecerdasan  buatan  adalah  pencarian ( search ).  Pencarian  yang  diterapkan  dalam Game IQ ini adalah pencarian teknik heuristic.
Game IQ  ini  merupakan  sebuah  papan  permainan yang  berbentuk  bingkai  dengan  ukuran  4  kali  5 yang  didalamnya  terdapat  dua  puluh  kotak  yang diberi  angka  1  s/d  19  dengan  menyisakan  satu tempat kosong untuk memulai permainan. Permainan  dimulai  dengan  menuliskan  nama pemain kemudian menekan tombol F2 ( New Game ) atau  klik  menu  File  – New Game lalu  komputer akan membuat susunan angka – angka yang semula tersusun  secara  terurut  menjadi  teracak,  sehingga untuk memulai permainan pemain perlu menggeser kotak  –  kotak  angka  yang  ada  dalam  papan permainan tersebut.  Pergeseran dapat dilakukan ke kiri, kanan, atas dan bawah dengan memperhatikan langkah  dan  waktu  untuk  mencapai  posisi  akhir. Berikut  diperlihatkan  dalam  gambar  5.  bentuk penyajian kotak – kotak permainan :

## Gambar 5. Papan permainan Game IQ.
Umumnya,  para  user  memecahkan  masalah permainan  dengan  cara  coba  –  coba  dan  tentu  saja menimbulkan  banyak  kesalahan  dan  mungkin dilakukan secara terus menerus, sehingga menghasilkan  kesalahan  pada  saat  memulai  dan kemudian  buntu  sebelum  kemenangan  dapat dicapai.  Biasanya  pada  saat memulai,  pemain  akan dihadapkan  pada  satu  situasi,  dimana  satu  posisi permainan harus dipilih dan posisi tersebut nantinya
akan  sangat  berpengaruh  pada  posisi  permainan selanjutnya.

## 3.1. Metode Pencarian
Suatu  metode  yang  paling  mendasar  untuk membantu  pemecahan  masalah  adalah  metode pencarian  ( search ).  Tetapi  ada  kalanya  metode search ini terlalu lama dalam melakukan pencarian dalam  memecahkan  suatu  masalah,  untuk  itu metode search tersebut dikembangkan lagi menjadi suatu  metode  yang  disebut  dengan  metode Heuristic.
Untuk mengimplementasikan metode Heuristic pada permainan Game IQ, akan dilakukan dengan  metode  yang  standard  yaitu  dengan menggunakan  suatu  posisi  awal  dan  menghasilkan suatu posisi akhir.
(1)

## (2)

## Gambar 6. Posisi akhir yang mungkin dilakukan pada game IQ.
Secara garis besar pergeseran yang dapat dilakukan pada  Puzzle  diatas  dapat  dilihat  sebagai  berikut  : pada  posisi  awal  pemain  dihadapkan  pada  3  posisi yang  mungkin  dapat  dilakukan  yaitu  6  di  geser  ke bawah,  7  di  geser  ke  kanan  atau  5  digeser  ke  kiri, karena  yang  diharapkan  adalah  mencapai  posisi akhir  secepat  mungkin  maka  pergeseran  dilakukan diatas  pada  posisi  (1),  sehingga  6  bergeser kebawah,  pada  posisi  (2)  8  juga  digeser  kebawah sehingga  posisi  kosong  tepat  berada  di  kanan  2, pada  posisi  (3)  2  digeser  ke  kanan  untuk memberikan  tempat  kepada  1  untuk  bergeser keatas,  sehingga  pada  posisi  (4)  sudah  kelihatan posisi  akhir  sudah  hampir  dicapai  dan  seterusnya hingga tercapai posisi akhir yaitu : 1,2,3,4,5,6,7,8.

## 3.2. Analisis Masalah
Penulis akan membahas mengenai analisis permasalahan  yang  terkait  dengan  kasus  yang diangkat  sebagai  permasalahan  yakni  penerapan algoritma depth-first search dalam  penyelesaian permainan  edukasi  yaitu  permainan puzzle untuk
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
menyusun  angka-angka  yang  teracak  menjadi susunan  angka  yang  tepat  dan  berurutan.  Analisis masalah  sangatlah  penting  dalam  suatu  penelitian karena  pada  tahapan  ini  merupakan  salah  satu proses  mengidentifikasi  masalah-masalah  yang timbul  dari  penerapan  system  yang  akan  penulis teliti  yaitu  mengenai  algoritma depth-first dalam penyelesaian  permainan  edukasi  yaitu  permainan puzzle mengenai bagaimana teknik yang digunakan serta  aturan  dalam  penerapan  algoritma depth-first search .
Seperti  telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  teknik algoritma  yang  digunakan  dalam  penyelesaian game  puzzle Angka  adalah  algoritma depth-first search.
Adapun  kebutuhan  aturan-aturan  yang  harus dipenuhi  dalam  menjalankan game  puzzle angka ini, antara lain sebagai berikut :
1. Aturan-aturan  yang  terdapat  pada game  puzzle angka :
a. Arah  perpindahan  kotak  kosong  ( blank  tile) harus  secara  vertikal  atau  horizontal  atau tidak diperbolehkan diagonal atau melengkung.
b. Kotak-kotak yang  terdapat  pada  suatu game adalah saling merapat dan tidak berpotongan terisi  penuh  oleh  angka  kecuali  satu  kotak kosong untuk perpindahan angka puzzle . c. Solusi  pada game  puzzle angka  adalah semua  angka  yang  terdapat  pada  kotak tersusun  dengan  benar  dari  angka  yang paling  rendah  yaitu  1  pada  atas  sebelah  kiri sampai  dengan  angka  yang  paling  tinggi yaitu 15 pada sebelah kanan bawah.

## 3.3. Analisis Algoritma
Analisis Algoritma merupakan salah satu metode/alat  yang  digunakan  untuk  membantu proses  penyelesaian game puzzle  dengan  lebih mudah,  proses  penyelesaian game puzzle  angka yang  penulis  gunakan  antara  lain,  algoritma  depth- first search .

## 3.4. Algoritma Depth First Search
Cara  kerja  algoritma Depth-First Search .  Misalkan terdapat  tiga  kotak  1,  2,  3  pada  sebuah  papan. Sebuah  kotak  dapat dipindahkan  jika  tidak  ada kotak lain di atasnya dan hanya ada satu kotak yang nantinya boleh dipindahkan. Ada dua kemungkinan pemindahannya, antara lain:
1.  Pindahkan sebuah kotak ke atas papan.
2.  Pindahkan sebuah kotak ke atas kotak lainnya.
Masalah  muncul  jika  diketahui  keadaan  awalnya ( initial state atau current state ) dan tujuan akhirnya ( goal  state atau final  state ).  Seperti  pada  gambar berikut :

## Susunan Awal       Susunan Akhir
Gambar 7. Contoh permainan yang menerapkan pencarian.
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  ruang  keadaan tersebut  memiliki  13  elemen  atau node ,  dengan perpindahan sebagai berikut:
1. Perpindahan  kotak  1  ke  atas  papan  untuk lintasan d dan e.
2. Perpindahan  kotak  3  ke  atas  papan  untuk lintasan a.
3. Perpindahan  kotak  1  ke  atas  kotak  2  untuk lintasan l.
4. Perpindahan  kotak  1  ke  atas  kotak  3  untuk lintasan b dan m.
5. Perpindahan  kotak  2  ke  atas  kotak  1  untuk lintasan c dan g.
6. Perpindahan  kotak  2  ke  atas  kotak  3  untuk lintasan i dan j.
7. Perpindahan  kotak  3  ke  atas  kotak  1  untuk lintasan h.
8. Perpindahan  kotak  3  ke  atas  kotak  2  untuk lintasan f dan k.

## Gambar 8. Penyelesaian Depth First Search.
Penyelesaian  untuk  masalah  permainan  pada gambar 8 adalah anggota kumpulan semua lintasan dari  keadaan  awal  hingga  tujuan  yang  lintasannya ditandai  dengan  huruf  A,  D,  J,  dan  L.  Yaitu  mulai dari A pada susunan acak samapai dengan susuna L pada  saat  telah  tersusun  dengan  benar,  dengan artian  bahwa  lintasan  yang  benar  hingga  angka menjadi tersusun yaitu melintasi lintasan A,D,J dan
L  dan  lintasan-lintasan  lainnya  merupakan  lintasan yang tidak menemukan goal state atau tujuan.
3.5. Algoritma Depth First Search
Dalam  perancangan  permainan  ini  terdapat  lima buah form , antara lain : form pertama adalah : form board,  yaitu form yang  terdiri  atas  objek TSpeedbutton,  objek  Tpanel,  objek  TTimer,  objek Tedit  dan  tombol  lainnya.  Tampilan  aplikasi form yang pertama adalah :
Gambar 9. Tampilan form board game IQ.
Form yang kedua adalah form Highscore List yang terdiri atas objek : Tmemo dan Tbutton. Form yang ketiga  adalah form Help  yang  terdiri  atas  objek  : Tpanel,  Tbutton,  Tlabel. Form yang  keempat adalah form About  yang  terdiri  atas  objek  : GroupBox,  Tpanel,  Ttimer,  Tlabel,  dan  tombol lainnya.

## Gambar 10. Tampilan About Box

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Merancang sebuah permainan IQ yang digunakan untuk mengukur kecerdasan intelektual  dan  kemampuan  seseorang  dalam memahami  gagasan,  memecahkan  masalah, mempelajari  berbagai  hal,  hingga  berpikir  dan bernalar pada manusia.
2. Penerapan  teknik heuristic dan  pemodelan pohon  keputusan  dalam  merancang game  IQ yang  memudahkan  atau  efisiensi  terhadap proses  pencarian  diantara  pilihan-pilihan  yang ada.

## PUSTAKA
Andriani,  A.  (2013).  Sistem Pendukung  Keputusan Berbasis  Decision  Tree  Dalam  Pemberian Beasiswa  Studi  Kasus:  AMIK  "BSI Yogyakarta". Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi 2013 (SENTIKA 2013) (pp. 163-168). Yogyakarta: SENTIKA.
Azmi,  Z.,  &  Dahria,  M.  (2013).  Decision  Tree
Berbasis  Algoritma  Untuk  Pengambilan
Keputusan. Jurnal SAINTIKOM , 157-164. Mardiana, A., Zalilludin, D., & Fitriani, D. (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Logika Fuzzy  Tsukamoto. Infotech  Journal ,  24- 29. Prasetyo,  T.  F.,  &  Kusumah,  C.  (2015).  Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) (Studi  Kasus:  Unversitas  Majalengka). Jurnal J-Ensitec , 47-53.
Romindo, R. (2019). Analisa Perbandingan Metode ANP  dan  SAW  Dalam  Menentukan Mahasiswa Terbaik. Jurnal Mantik Penusa , 43-50.
Romindo,  R.  (2020).  Implementasi  Metode  SAW Terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan Memilih  Dosen  Terbaik  Pada  Politeknik Genesha  Medan. Riset  dan  E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer , 90-95.
Sonata,  F.  (2018).  Analisis  Studi  Kelayakan Pelayanan  E-Commerce  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Jurnal  Komunikasi,  Media  dan Informatika , 58-71. Suyanto, S. (2017). Searching, Reasoning, Planning Dan Learning. Bandung: Informatika.