## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368

## Penerapan Multi-Attribute Decision Making Menggunakan Metode WASPAS Pada Pemilihan Benih Sayuran
I Gede Iwan Sudipa 1,* , Hamid Wijaya 2 , Rhaishudin Jafar Rumandan 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar Jl. Tukad Pakerisan No.97, Panjer, Denpasar Selatan, Kota Denpasar, Bali, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Kolaka Jl. Pemuda, Tahoa, Kec. Kolaka, Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan, Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, Insititut Agama Islam Negeri Ambon, Ambon
Jl. Dr. H. Tarmizi Taher, Jalan Kebun Cengkeh, Batu Merah, Kec. Sirimau, Kota Ambon, Maluku, Indonesia Email: 1,* iwansudipa@instiki.ac.id, 2 hamidwijaya@usn.ac.id, 3 jafarrumandan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iwansudipa@instiki.ac.id Submitted: 12/10/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak – Memanfaatkan pekarangan rumah dengan optimal, menjadi salah satu upaya dalam meningkatkan ketahanan pangan bidang pertanian melalui budidaya sayuran. Banyaknya produk benih sayuran mengakibatkan sesorang  yang akan membeli benih  sayuran  harus  mencari  informasi  terlebih  dahulu  mengenai  setiap  benih  sayuran,  sehingga  membuat  lama  dalam menentukan  keputusan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  pendekatan Multi-Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  benih sayuran, agar dapat mendapatkan alternatif terbaik yang sesuai dengan kebutuhan. Metode WASPAS memiliki kemampuan dalam  penyelesaian  multi  attribut  dengan  mengoptimalkan  penaksiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah  dalam mendapatkan alternatif terbaik. Berdasarkan 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 diukuti oleh 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 0,7225 dan Benihpedia 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. Selain itu, pada hasil black-box testing memperlihatkan bahwa sistem yang dikembangkan telah berjalan dengan baik.
Kata Kunci: Benih Sayuran; Pemilihan; MADM; Metode WASPAS; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract – Optimizing the use of home yards is one of the efforts to improve food security in agriculture through vegetable cultivation. The number of vegetable seed products causes someone who will buy vegetable seeds to first seek information about  each  vegetable  seed,  thus  taking  a  long  time  to  make  a  decision.  This  study  aims  to  implement  the  Multi-Attribute Decision Making (MADM) approach with Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) on a vegetable seed selection decision support system, in order to obtain the best alternative that suits your needs. The WASPAS method has the ability to solve multi-attribute by optimizing the assessment for selecting the highest and lowest values in obtaining the best alternative. Based  on  the  case  studies  conducted,  the  WASPAS  method  was  able  to  determine  the  best  vegetable  seeds  with  the  best alternative results, namely Known You Seed Brokoli F1 (A2) with a Qi value of 0.7854, then followed by an alternative to Infarm Benih Kangkung (A1) with a Qi value of 0, 7710, Daily Farm Sawi Putih (A3) with a Qi value of 0.7330, Mira Mentimun Hibrida F1 (A4) with a Qi value of 0.7225 and Benihpedia Daun Bawang (A5) with a Qi value of 0.5992. The developed system  produces  a valid WASPAS  method,  because  the  results  are no  different  from  manual  calculations.  In addition,  the results of black-box testing show that the developed system has been running well.
Keywords : Vegetable Seeds; Election; MADM; WASPAS Method; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Menjadi  sebuah  cita-cita  suatu  bangsa  jika  dapat  mewujudkan  ketahanan  pangan,  dimana  dapat  terpenuhi kebutuhannya  masyarakat  terhadap  pangan  yang  terlihat  dari  kesediaan  pangan  yang  berkecukupan,  baik  dari kuantitasnya  maupun  kualitasnya  dan  terjangkau.  Berdasarkan  data Global  Food  Security  Index (GFSI), menunjukkan bahwa di Indonesia pada tahun 2021 terjadi penurunan pada tingkat ketahanan pangannya, dengan nilai indeks ketahanan di level 59,2 yang menempatkan Indonesia pada urutan ke-69 dari 113 negara [1]. Hal ini menjadi  tanggung  jawab  bersama  bagi  setiap  lapisan  masyarakat  untuk  dapat  bersama-sama  mewujudkan peningkatan  ketahanan  pangan.  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  pada  masa  pandemi  Covid-19 menggalakkan  ketahanan  pangan  melalui  kegiatan  pembelajaran  yang  berorientasi  pada  ketahanan  pangan keluarga yang disebut dengan Gemaru (Gerakan Menananm di Rumah) [2]. Program ini mengajak setiap warga masyarakat  menanam  tanaman  sayur  atau  buah  di  lingkungan  rumah.  Hal  ini  dikarenakan  sayuran  merupakan salah  satu  asupan  makanan  yang  memiliki  gizi  yang  tinggi  untuk  dikonsumsi  setiap  hari.  Melalui  program memaksimalkan  dan  memanfaatkan  pekarangan  rumah  untuk  mewujudkan  peningkatan  ketahanan  pangan  di bidang  pertanian  dengan  membudidayakan  tanaman  sayur-sayuran.  Agar  mendapatkan  panen  yang  baik  secara kualitas  dan  kuantitas  maka  membutuhkan  benih  yang  berkualitas  [3].  Akan  tetapi  tidak  semua  masyarakat memiliki pengetahuan mengenai benih sayur yang tepat untuk dapat ditanam pada perkarangan rumahnya. Benih sayur yang bagus memegang kunci penentu hasil panen yang bagus pula, maka tidak boleh sembarangan membeli

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
benih  sayuran.  Tetapi  masalahnya,  dengan  banyaknya  produk  benih  sayuran  di  pasaran  dan  tidak  diimbangi pengetahuan masyarakat mengenai pengetahuan tentang benih sayuran tersebut mengakibatkan sesorang menjadi bingung  dalam  menentukan  produk  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Sehingga,  jika  seseorang  akan melakukan  pembelian  benih  sayuran  harus  mencari  informasi  terlebih  dahulu  mengenai  setiap  benih  sayuran tersebut,  hal  ini  berdampak  pada  lamanya  proses  dalam  menentukan  keputusan.  Maka  dari  itu,  dibutuhkan penyelesaian  masalah  melalui  sistem  terkomputerisasi  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  keputusan pemilihan benih sayuran.
Pada dasarnya pengambilan keputusan memiliki tujuan untuk melakukan pemilihan terhadap solusi terbaik dari  pilihan  solusi  yang  ada  dengan  sistematis  [4].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem berbasiskan  komputer  yang  memiliki  kemampuan  untuk  membantu  dalam  mengambil  keputusan  yang memudahkan decision  maker untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  sifatnya  semi  terstruktur  melalui rekomendasi  alternatif  terbaik  [5].  SPK  juga  dapat  dimaknai  sebagai  sistem  yang  menyediakan  informasi, merokemndasikan  dan  memberikan  arahan  kepada  pengambil  keputusan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik dengan membuat keputusan secara rasional berdasarkan data dan fakta [6]. Dengan kata lain, sistem pendukung keputusan  menyediakan  informasi,  model,  dan  pengolahan  data  yang  mendukung  dalam  menentukan  sebuha keputusan  [7].  Pada  permasalahan  pengambilan  keputusan  akan  melibatkan  sejumlah  kriteria  dengan  berbagai alternatif. Untuk itu, hal  ini dapat  diselesaikan melalui pendekatan Multi-Attribute Decision  Making (MADM). MADM merupakan pendekatan pengambilan keputusan yang bertujuan untuk mendapatkan alternatif terbaik dari beberapa  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria [8].  Terdapat  beberapa  metode  MADM,  salah  satunya  adalah metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS).    WASPAS  dikenal  sebagai  metode  yang menggabungkan antara pendekatan Weighted Product (WP) dan pendekatan Simple Adaptive Weighting (SAW) [9].  Metode  WASPAS  menjadi  metode  yang  populer  untuk  digunakan  dalam  menyelesaikan Multi-Attribute Decision  Making (MADM)  dalam  mengevaluasi  beberapa  alternatif  dengan  sejumlah  kriteria  [10].  WASPAS merupakan pendekatan yang mampu meminimalisari kesalaha dan maksimal dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi maupun terendah [6]. Metode WASPAS sangat efisien dalam situasi pengambilan keputusan yang kompleks dan juga hasil model yang sangat akurat [11].
Penelitian sebelumnya, yang berkaitan dengan pemilihan benih atau bibit tanaman telah banyak dilakukan. Salah satunya yaitu penelitian mengenai pengembangan sistem pemilihan bibit padi unggul menggunakan metode Weighted Product (WP) [12]. Metode WP digunakan untuk melakukan pencarian alternatif berdasarkan perkalian antar  atribut  yang  sebelumnya  telah  dipangkatkan  dengan  masing-masing  bobotnya.  Penelitian  selanjutnya, penelitian pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan bibit cabai  rawit dengan menerapkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  [13].  Metode SAW  mencari  solusi  berdasarkan  penjumlahan  terbobot  yang diperoleh  melalui  rating  kinerja  masing-masing  alternatif  pada  seluruh  atribut.  Berikutnya,  penelitian  terkait pemilihan bibit kelengkeng menggunakan pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP) [14]. Pendekatan yang diterapkan dapat melakukan pemecahan permasalahan multi criteria menggunakan struktur sebuah hirarki kriteria yang didapatkan dari pengambil keputusan kemudian alternatif didapatkan dari pertimbangan bobot atau prioritas.
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian terdahulu yaitu dalam penelitian ini penyelesaian pada permasalahan Multi-Attribute Decision Making (MADM) menggunakan metode WASPAS, dimana metode ini memiliki kemampuan dalam mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran dalam memilih  alternatif  terbaik  melalui  pemobobotan.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  penelitian  sebelumnya,  yang menggunakan metode WASPAS  dalam pengembangan sistem pendukung keputusan yang  mampu  menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dengan multi atribut [15]–[17]. Selain itu, pada penelitian ini focus pada penyelesaian  permasalahan  pemilihan  benih  tanaman  sayuran.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  pemilihan  benih sayuran bersumber dari seorang pakar penyuluh pertanian yaitu Evrina Budiastuti yang diambil pada sebuah web page yang ditinjau olehnya. Kriteria yang digunakan diantaranya: harga, umur panen, daya tumbuh dan kemurnian [18].
Berdasarkan  pemaparan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan pendekatan Multi-Attribute Decision Making (MADM) dengan Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) pada sistem pendukung keputusan pemilihan benih sayuran, agar dapat mendapatkan alternatif terbaik yang sesuai dengan  kebutuhan  dari  beberapa  alternatif  dan  kriteria  tertentu.  Metode  WASPAS  digunakan  sebagai  model penyelesaian  multi  kriteria  yang  dapat  meminimalisari  kesalahan  dan  maksimalkan  dalam  penaksiran  untuk pemilihan nilai tertinggi maupun terendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat  diartikan  sebagai  suatu  pendakatan  yang  sistematis  yang  digunakan  dalam penyelesaian sebuah masalah penelitian yang mencangkup langkah-langkah dalam melakukan penelitian [19]. Hal ini dikarenakan untuk melakukan penelitian menjadi suatu hal yang krusial untuk menyusun tahapan penelitian secara  dengan  matang  dan  direncakan  dengan  baik  agar  tujuan  penelitian  dapat  terwujud  [20].Tahap  dalam penelitian yang dilaksanakan terlihat pada Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  langkah  awal  dalam  tahapan  penelitian  yaitu  tahapan  identfikasi  masalah. Pada tahap identifikasi masalah bertujuan agar diketahui pokok masalah yang akan diselesaikan sehingga memudahkan pengembang  dalam  menentukan  solusi  penyelesaian  permasalahan.  Setelah  permasalahan  telah  didapatkan langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  kebutuhan.  Pada  analisa  kebutuhan  akan  disusun  pernyataan- pernyataan  mengenai  fitur  yang  dibutuhkan  pada  sistem,  atau  biasanya  disebut  dengan  kebutuhan  fungsional. Analisis kebutuhan fungsional merupakan sebuah analisa yang menghasilkan pernyataan mengenai layanan sistem [21].  Selanjutnya  adalah  tahapan  penerapan  pendekatan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menyelesaikan permasalahan keputusan yang dihadapi. Penyelesaian keputusan yang digunakan melalui model Multi-Attribute Decision Making (MADM) dengan metode Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Setelah model SPK telah dibuat, dilanjutkan dengan tahapan implementasi sistem pendukung keputusan. Tahap ini merupakan tahapan pengkodean  sistem  melalui  proses    mengonversi  rancangan  ke  dalam  bentuk  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  yang  dapat  dikenali  oleh  komputer  [22].  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  berbasis website , sehingga untuk pengkodean menggunakan bahasa pemrograman PHP dan text editor Visual Studio Code serta untuk database menggunakan MySQL. Tahapa terakhir yaitu tahapan pengujian. Tahap ini bertujuan agar dapat memastikan bahwa sistem yang dibangun berfungsi sebagaimana mestinya dan bebas dari kesalahan [23]. Teknik  pengujian  yang  diterapkan  yaitu  dengan  metode black-box  testing ,  dimana  akan  dilakukan  pengujian terhadap fitur dan layanan sistem apakah telah berfungsi sebagaimana mestinya.

## 2.2 Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Untuk  penyelesaian  permasalahan  keputusan  dengan  pemilihan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  dari  sejumlah alternatif yang ada dan berdasarkan sejumlah kriteria dapat  menggunakan pendekatan Multi-Attribute  Decision Making (MADM). Pendekatan ini  merupakan pendekatan dengan melibatkan sejumlah kriteria yang mendasari dalam pengambilan keputusan, melalui penilaian subjektif guna menyelesaikan permasalahan pemilihan dengan menggunakan  analisa  alternatif  [24].  Salah  satu  penyelesaian Multi-Attribute  Decision  Making (MADM)  yaitu metode Weighted Aggregated Sum Product  Assessment (WASPAS) yang dapat  digunakan untuk  mengevaluasi beberapa alternatif dalam beberapa kriteria keputusan. WASPAS dikenal sebagai metode yang menggabungkan antara  pendekatan Weighted  Product (WP)  dan  pendekatan Simple  Adaptive  Weighting (SAW)  [9].  Metode WASPAS menjadi metode yang populer untuk digunakan dalam menyelesaikan Multi-Attribute Decision Making (MADM)  dalam  mengevaluasi  beberapa  alternatif  dengan  sejumlah  kriteria  [10].  WASPAS  merupakan pendekatan yang mampu meminimalisari kesalahan dan memaksimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi  maupun  terendah  [6].  Metode  WASPAS  sangat  efisien  dalam  situasi  pengambilan  keputusan  yang kompleks dan juga hasil model yang sangat akurat [11].
Berikut ini merupakan tahapan-tahapan dalam penggunaan pendekatan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS):
1) Menyusun matriks keputusan (X)

## Pengujian Sistem
Menguji sistem menggunakan Black-box Testing

## Impelementasi Sistem Pendukung Keputusan
Pengkodean  sistem melalui  proses  mengonversi  rancangan ke dalam bentuk aplikasi atau sistem

## Pendekatan Sistem Pendukung Keputusan
Penyelesaian  keputusan menggunakan  model Multi-Attribute Decision Making (MADM) dengan Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Analisa Kebuthan
Menetapkan kebutuhan fungsional berupa fitur-fitur yang dibutuhkan pada
sistem

## Identifikasi Masalah
Menentukan pokok permasalahan yang akan diselesaikan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
Sebelum menuyusun matriks keputusan, ditetapkan terlebih dahulu kriteria (C), kemudian menentukan nilai bobot  pada  kriteria  (W)  dan  alternatif  (A).  Berikutnya  menyusun  tabel  matriks  keputusan  menggunakan persamaan (1).
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
2) Melakukan normalisasi matriks (X)
Untuk membuat  normalisasi  matriks, terlebih dahulu  diidentifikasi  kriteria yang digunakan apakah kriteria benefit atau kriteria cost . Untuk kriteria benefit merupakan kriteria yang mencari nilai tertinggi, sebaliknya untuk kriteria cost adalah kriteria yang mencari nilai terendah. Normalisasi matriks untuk kriteria benefit dapat dihitung menggunakan persamaan (2).
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Sedangkan untuk kriteria cost dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (3)
di mana, 𝑥 𝑖𝑗 merupakan nilai kinerja dari alternatif i pada kriteria j . Sedangkan 𝑚𝑎𝑥 𝑖 merupakan nilai terbesar alternatif dan 𝑚𝑖𝑛 𝑖 merupakan nilai terkecil alternatif.
3) Menghitung nilai Qi
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi masing-masing alternatif atau Qi. Untuk mendapatkan nilai Qi dapat dihitung menggunakan persamaan (4).
𝑄 𝑖 = 0.5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 + 0.5  ∏(𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (4)
di mana, 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 merupakan perkalian nilai 𝑥 𝑖𝑗 dengan bobot atau 𝑤 . Kemudian, (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 merupakan nilai 𝑥 𝑖𝑗 dipangkat dengan bobot atau 𝑤 . Sedangkan 𝑄 𝑖 merupakan nilai dari Q ke i . 4) Melakukan perangkingan
Perangkingan dilakukan dengan melihat hasil dari perhitungan nilai Qi. Nilai yang terbesar ditetapkan menjadi alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengimplementasikan  pendekatan Multi-Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) pada sistem pendukung keputusan pemilihan benih sayuran, tahapan awal adalah menentukan kriteria. Kriteria yang ditetapkan diperoleh dari seorang penyuluh pertanian yaitu Evrina Budiastuti yang diambil pada website [18]. Kriteria untuk pemilihan benih sayuran yang digunakan diantaranya: harga, umur panen, daya tumbuh dan kemurnian. Setelah kriteria telah ditentukan, berikutnya adalah menentukan rentang nilai kriteria serta nilai konversi untuk setiap kriteria tersebut. Nilai kriteria dan nilai konversinya pada pasing-masing kriteria disajikan pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Benih Sayuran No. Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Nilai Konversi 1 C1 Harga < Rp. 5.000,- 1 >= Rp. 5.000,- dan < Rp. 10.000,- 2 >= Rp. 10.000,- dan < Rp. 15.000,- 3 >= Rp. 15.000,- dan < Rp. 20.000,- 4 >= Rp. 20.000,- 5 2 C2 Umur Panen < 25 hari 1 >= 25 hari dan < 50 hari 2 >= 50 hari dan < 75 hari 3 >= 75 hari dan < 100 hari 4 >= 100 5 3 C1 Daya Tumbuh < 30% 1 >= 30% dan < 50% 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
No. Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Nilai Konversi >= 50% dan < 80% 3 >= 80% dan < 90% 4 >= 90% 5 4 C2 Kemurnian < 30% 1 >= 30% dan < 50% 2 >= 50% dan < 80% 3 >= 80% dan < 90% 4 >= 90% 5
Setelah kriteria sudah ditetapkan, selanjutnya adalah menentukan bobot atau tingkat kepentingan kriteria untuk masing-masing kriteria. Bobot kriteria ditentukan oleh decision maker dalam bentu persentase dengan total keseluruhan bobot  untuk  seluruh kriteria yaitu  100%. Pada studi kasus ini, bobot kriteria yang  telah ditetapkan tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Untuk Setiap Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Harga 20% C2 Umur Panen 30% C3 Daya Tumbuh 30% C4 Kemurnian 20%
Untuk studi kasus pemilihan benih sayuran pada penelitian ini, produk atau brand yang digunakan sebagai alternatif yaitu: Infarm Benih Kangkung (A1), Known You Seed Brokoli F1 (A2), Daily Farm Sawi Putih (A3), Mira Mentimun Hibrida F1 (A4) dan Benihpedia Daun Bawang (A5). Proses selanjutnya adalah menentukan nilai kriteria pada setiap alternatif. Hasil dari penilaian terhadap masing-masing alternatif disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Untuk Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Criteria Harga (C1) Umur Panen (C2) Daya Tumbuh (C3) Kemurnian (C4) A1 Infarm Benih Kangkung Rp. 10.000,- 25 hari 70% 70% A2 Known You Seed Brokoli F1 Rp. 17.000,- 55 hari 85% 95% A3 Daily Farm Sawi Putih Rp. 15.000,- 30 hari 70% 70% A4 Mira Mentimun Hibrida F1 Rp. 47.950,- 50 hari 85% 85% A5 Benihpedia Daun Bawang Rp. 7.500,- 75 hari 75% 80%
Dari Tabel 3, kemudian nilai yang ada akan dikonversi berdasarkan nilai konversi yang ada pada Tabel 1. Nilai konversi kriteria untuk tiap-tiap alternatif disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi Nilai Untuk Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Criteria Harga (C1) Umur Panen (C2) Daya Tumbuh (C3) Kemurnian (C4) A1 Infarm Benih Kangkung 3 2 3 3 A2 Known You Seed Brokoli F1 4 3 4 5 A3 Daily Farm Sawi Putih 4 2 3 3 A4 Mira Mentimun Hibrida F1 5 3 4 4 A5 Benihpedia Daun Bawang 2 4 4 4
Studi  kasus  pemilihan  benih  sayuran  di  atas  diselesaikan  dengan  menggunakan  pendekatan  WASPAS melalui tahapan-tahapan berikut ini:
1) Menyusun matriks keputusan (X)
Langkah pertama diawali dengan memuat matriks keputusan menggunakan persamaan (1), berdasarkan nilai kritrai pada setiap alternatif yang ada pada Tabel 4. Berikut ini hasil matriks keputusan (X) pada kasus ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
𝑥 =
[ 3 2 3 3 4 3 4 5 4 2 3 3 5 3 4 4 2 4 4 4]
2) Melakukan normalisasi matriks (X)
Untuk membuat normalisasi matriks, terlebih dahulu diidentifikasi kriteria yang digunakan. Pada penyelesaian studi  kasus  pemilihan  benih  sayuran  terdapat  dua  kriteria cost yaitu:  Harga  (C1)  dan  Umur  Panen  (C2). Sedangkan untuk kriteria benefit terdapat dua kriteria yaitu: Daya Tumbuh (C3) dan Kemurnian (C4). Untuk mendapatkan nilai  normalisasi  matriks kriteria benefit menggunakan persamaan (2) dan untuk kriteria cost menggunakan persamaan (3). Berikut proses perhitungan untuk mendapatkan nilai normalisasi matriks.
𝑥̅ 11 = min{3; 4; 4; 5; 2}
3 = 2 3 = 0,67 𝑥̅ 21 = min{3; 4; 4; 5; 2} 4 = 2 4 = 0,5 𝑥̅ 31 = min{3; 4; 4; 5; 2} 4 = 2 4 = 0,5 𝑥̅ 41 = min{3; 4; 4; 5; 2} 5 = 2 5 = 0,4 𝑥̅ 51 = min{3; 4; 4; 5; 2} 2 = 2 2 = 1
𝑥̅ 12 = min{2; 3; 2; 3; 4} 2 = 2 2 = 1 𝑥̅ 22 = min{2; 3; 2; 3; 4} 3 = 2 3 = 0,67 𝑥̅ 32 = min{2; 3; 2; 3; 4} 2 = 2 2 = 1 𝑥̅ 42 = min{2; 3; 2; 3; 4} 3 = 2 3 = 0,67 𝑥̅ 52 = min{2; 3; 2; 3; 4} 4 = 2 4 = 0,5 𝑥̅ 13 = 3 max{3; 4; 3; 4; 4} = 3 4 = 0,75 𝑥̅ 23 = 4 max{3; 4; 3; 4; 4} = 4 4 = 1 𝑥̅ 33 = 3 max{3; 4; 3; 4; 4} = 3 4 = 0,75 𝑥̅ 43 = 4 max{3; 4; 3; 4; 4} = 4 4 = 1 𝑥̅ 53 = 4 max{3; 4; 3; 4; 4} = 4 4 = 1 𝑥̅ 14 = 3 max{3; 5; 3; 4; 4} = 3 5 = 0,6 𝑥̅ 24 = 5 max{3; 5; 3; 4; 4} = 5 5 = 1 𝑥̅ 34 = 3 max{3; 5; 3; 4; 4} = 3 5 = 0,6 𝑥̅ 44 = 4 max{3; 5; 3; 4; 4} = 4 5 = 0,8 𝑥̅ 54 = 4 max{3; 5; 3; 4; 4} = 4 5 = 0,8
Berikut ini merupakan hasil matriks yang telah dinormalisasi:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
𝑥 = [ 0,67 1 0,75 0,6
0,5 0,67 1 1 0,5 1 0,75 0,6 0,4 0,67 1 0,8 1 0,5
1 0,8]
3) Menghitung nilai Qi
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi masing-masing alternatif atau Qi. Untuk mendapatkan nilai Qi dapat dihitung menggunakan persamaan (4). Untuk nilai bobot didapatkan berdasarkan pada Tabel 2. Berikut ini proses perhitungan untuk mendapatkan nilai Qi.
𝑄 1 = 0,5 × ((0,67 × 0,2) + (1 × 0,3) + (0,75 × 0,3) + (0,6 × 0,2)) +
0.5 × ((0,67 0,2 ) × (1 0,3 ) × (0,75 0,3 ) × (0,6 0,2 ))
= 0,7710 𝑄 2 = 0,5 × ((0,5 × 0,2) + (0,67 × 0,3) + (1 × 0,3) + (1 × 0,2)) +
0.5 × ((0,5 0,2 ) × (0,67 0,3 ) × (1 0,3 ) × (1 0,2 )) = 0,7854 𝑄 3 = 0.0,5 × ((0,5 × 0,2) + (1 × 0,3) + (0,75 × 0,3) + (0,6 × 0,2)) +
0.5 × ((0,5 0,2 ) × (1 0,3 ) × (0,75 0,3 ) × (0,6 0,2 )) = 0,7330 𝑄 4 = 0,5 × ((0,4 × 0,2) + (0,67 × 0,3) + (1 × 0,3) + (0,8 × 0,2)) +
0.5 × ((0,4 0,2 ) × (0,67 0,3 ) × (1 0,3 ) × (0,8 0,2 )) = 0,7225 𝑄 5 = 0,5 × ((1 × 0,2) + (0,5 × 0,3) + (1 × 0,3) + (0,8 × 0,2)) +
0.5 × ((1 0,2 ) × (0,5 0,3 ) × (1 0,3 ) × (0,8 0,2 )) = 0,5992
4) Melakukan perangkingan
Perangkingan dilakukan dengan melihat hasil dari perhitungan nilai Qi. Nilai yang terbesar ditetapkan menjadi alternatif  terbaik.  Untuk  lebih  jelasnya  hasil  perangkingan  untuk  pemilihan  benih  sayuran  menggunakan metode WASPAS dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini.
Table 5. Hasl Perankingan Alternatif Kode Alternatif Alternatif Nilai Qi Ranking A2 Known You Seed Brokoli F1 0,7854 1 A1 Infarm Benih Kangkung 0,7710 2 A3 Daily Farm Sawi Putih 0,7330 3 A4 Mira Mentimun Hibrida F1 0,7225 4 A5 Benihpedia Daun Bawang 0,5992 5
Berdasarkan  Tabel  5,  menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  didapatkan  oleh  alternatif  Konwn  You  Seed Brokoli F1 (A2) dengan nilai Qi sebesar 0,7854, kemudian diukuti oleh 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 0,7225, Benihpedia Daun Bawang (A5) dengan nilai Qi sebesar 0,5992.
Selanjutnya  metode  WASPAS  tersebut  diimplementasikan  kedalam  bahasa  pemrograman  PHP  dan text editor Visual Studio Code serta untuk database menggunakan MySQL untuk membangun SPK pemilihan benih sayuran. Gambar 2 berikut ini merupakan antarmuka menu utama sistem SPK pemilihan benih sayuran.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
Setelah sudah berhasil masuk ke dalam antar muka menu utama, maka terdapat fitur-fitur yang ada pada SPK pemilihan benih sayuran. Fitur-fitur tersebut antara lain: Dashboard, Data Alternatif, Data Kriteria, Penilaian Alternatif dan  Perhitungan WASPAS. Fitur Dashboard atau menu utama terlihat juga grafik hasil perhitungan WASPAS. Selanjutnya, pengguna dapat melakukan pengelolaan data kriteria pada menu Data Kriteria. Pada fitur ini user bisa  melakukan  tambah,  ubah  dan  hapus data  alternatif. Tampilan  antarmuka  fitur  Data  Kriteria  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Antar Muka Menu Data Kriteria SPK Pemilihan Benih Sayuran
Berikutnya,  pengguna dapat  mengelola  data  alternatif  pada  menu  Data  Alternatif.  Melalui  fitur  ini pengguna  dapat  melakukan  penambahan,  edit  dan  hapus  alternatif.  Setelah  pengguna  telah  menginputkan  data alternatif melalui input alternatif, selanjutnya pengguna dapat memberikan nilai pada alternatif tersebut melalui fitur Nilai Alternatif. Pada fitur ini pengguna akan memberikan nilai pada masing-masing produk benih sayuran berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Setelah pengguna memberikan nilai pada masing-masing alternatif  terhadap  kriteria  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  pengguna  dapat  melihat  proses  perhitungan  dan rekomendasi  yang dihasilkan oleh metode WASPAS  melalui fitur Perhitungan WASPAS. Pada menu tersebut, akan  menampilkan  proses  perhitungan  menggunakan  WASPAS  dengan  dilengkapi  perhitungan  nilai  skor  serta perangkingan alternatif. Gambar 4 berikut ini adalah tampilan proses perhitungan dengan metode WASPAS.
Gambar 4. Antarmuka Menu Perhitungan WASPAS SPK Pemilihan Benih Sayuran
Dari  hasil  WASPAS  pada  sistem  memperlihatkan  hasil  yang  sama  dengan  perhitungan  menggunakan perhitungan manual. Maka, perhitungan WASPAS yang dihasilkan oleh sistem dinyatakan valid.
Setelah  sistem  dibangun,  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  sistem.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk memastikan bahwa sistem yang dibangun telah bebas dari kesalahan atau error .  Pengujian yang dilakukan yaitu melalui black-box testing , uji yang didasari pada fungsi dari sistem. Hasil pengujian terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Menggunakan Black-box Testing No Kasus Uji Fungsionalitas Hasil 1 Menu Login Pengguna  dapat  masuk  ke  dalam  sistem  melalui  inpunt user name dan password . Berhasil 2 Menu Utama Sistem  dapat  menampilkan  menu  utama,  dashboard  dan fitur-fitur utama SPK pemilihan benih sayuran. Berhasil 3 Data Kriteria Sistem  dapat  mengelola  kriteria  seperti  menambahkan, mengubah dan hapus data kriteria. Berhasil 4 Data Alternatif Sistem  dapat  mengelola  alternatif  seperti  menambahkan, mengubah dan hapus data alternatif. Berhasil

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
No Kasus Uji Fungsionalitas Hasil 5 Nilai Alternatif Sistem dapat mengelola nilai alternatif seperti menambahkan, mengubah dan hapus data nilai alternatif. Berhasil 6 Perhitungan WASPAS
Sistem menampilkan proses perhitungan metode WASPAS. Berhasil 7 Hasil Perengkingan Sistem menampilkan hasil perangkingan pemilihan benih sayuran dari hasil perhitungan metode WASPAS. Berhasil 8 Data Pengguna Sistem dapat tambah, ubah dan hapus data user . Berhasil
Berdasarkan hasil uji pada Tabel 6 terlihat bahwasanya semua fitur uji telah berjalan sebagaimana mestinya dengan selurus kasus uji berstatus “Berhasil”. Hal ini menunjukkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan implementasi pendekatan Multi-Attribute Decision Making (MCDM) dengan Aggregated Sum  Product  Assessment (WASPAS)  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  benih  sayuran.  Metode WASPAS mampu menyelesaikan permasalahan multi attribut dengan mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik.  Berdasarkan  studi  kasus  yang dilakukan,  metode  WASPAS  mampu  menentukan  benih  sayuran  terbaik  dengan  hasil  alternatif  terbaik  yaitu Konwn You Seed Brokoli F1 (A2) dengan nilai Qi sebesar 0,7854, kemudian diukuti oleh 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 0,7225, Benihpedia Daun Bawang (A5) dengan nilai Qi sebesar 0,5992. SPK yang dikembangkan dibangun berbasis website , dengan fitur-fitur utama diantaranya mengelola data kriteria dan bobot, data alternatif, melakukan penilaian alternatif, proses perhitungan dengan Metode WASPAS dan  menampilkan  alternatif  terbaik  berupa  perangkingan.  Selain  itu,  sistem  yang  dikembangkan  menghasilkan perhitungan  metode  WASPAS  yang  valid,  karena  hasilnya  tidak  ada  perbedaan  dengan  perhitungan  manual. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  pendekatan black-box  testing menunjukkan  bahwa  sistem  yang dikembangkan telah berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] A.  Ahdiat,  “Ketahanan  Pangan  Indonesia  Melemah  pada  2021,” databoks.katadata.co.id , 2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/22/ketahanan-pangan-indonesia-melemah-pada-2021
[2] M.  Jannah,  “Gerakan  Menanam  di  Rumah  (Gemaru)  sebagai  Ketahanan  Pangan  Keluarga  saat  Pandemi,” ayoguruberbagi.kemdikbud.go.id ,  2020.  https://ayoguruberbagi.kemdikbud.go.id/artikel/gerakan-menanam-di-rumah- gemaru-sebagai-ketahanan-pangan-keluarga-saat-pandemi/
[3] V. Triyana and M. Marimbun, “Meningkatkan Ketahanan Pangan Bidang Pertanian Melalui Budidaya Tanaman Sayur- sayuran,” Connect. J. Pengabdi. Kpd. Masyaraka , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[4] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[5] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi) , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[6] I. Cholilah, I. Ishak, and D. Suherdi, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembukaan Cabang Roti John Menggunakan Metode WASPAS,” J. CyberTech , vol. 3, no. 2, pp. 331–343, 2020.
[7] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[8] B. Zolghadr-Asli, O. Bozorg-Haddad, and H. A. Loáiciga, A Handbook on Multi-Attribute Decision-Making Methods . Wiley, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=D7AhEAAAQBAJ
[9] D. M. Pagan and M. Syahrizal, “Penerapan WASPAS Dalam Mendukung Keputusan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[10]  E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[11]  M.  J.  Tarigan,  M.  Z.  Siambaton,  and  T.  Haramaini,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) Dalam Menentukan Jurusan Siswa Pada SMKN 8 Medan,” J. Minfo Polgan , vol. 10, no. 1, pp. 42–53, 2021.
[12]  A. G. Susilowati and P. Purwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode Weighted Product,” in Prosiding Webinar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat , 2021, pp. 555–564.
[13]  W.  H.  Rachman,  J.  A.  Widians,  and  M.  Masnawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Cabai  Rawit Menggunakankan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 175–181, 2017.
[14]  W.  Yahyan  and  M.  I.  A.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Benih  Padi  Unggul  Berbasis  Web Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process),” Menara Ilmu , vol. XIII, no. 11, pp. 110–123, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 267 − 276 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2368
[15]  M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and R. Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[16]  T.  Tundo  and  D.  Kurniawan,  “Implementation  of  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  Method  in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[17]  S.  M.  Harahap,  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  and  M.  Mesran,  “Implementation  of  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i1.2848.
[18]  E. Budiastuti, “10 Benih Sayur Terbaik  - Ditinjau oleh  Penyuluh Pertanian,” mybest , 2022. https://my-best.id/139061 (accessed Aug. 31, 2022).
[19]  N. Y. Arifin et al. , Analisa Perancangan Sistem Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[20]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[21]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, p. 45, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[22]  I. Ahmad, Y. Rahmanto, D. Pratama, and R. I. Borman, “Development of augmented reality application for introducing tangible cultural heritages at the lampung museum using the multimedia development life cycle,” Ilk. J. Ilm. , vol. 13, no. 2, pp. 187–194, 2021.
[23]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[24]  M.  Ahsan,  R.  H.  Susanti,  and  R.  N.  I.  Dinnullah,  “Multi-Attribute  Decision  Making  Untuk  Menentukan  Multiple Intelligence Anak Menggunakan Metode Weighted Product,” JIMP - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 2, pp. 24– 34, 2017.