Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132

## Decicion Suport System Pemilihan Pestisida Terbaik Pada UD. Pupuk Jasa Tani Menggunakan Metode Weighted Product
Hezy Kurnia 1 , Vicky Ariandi 2 , Annisak Izzaty Jamhur 3
1 Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
3 Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia email: hezykurnia@gmail.com
Submitted:30-12-2022, Reviewed: 22-01-2023, Accepted 28-01-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.659

## Abstract
Pesticides  are  materials  to  kill  pests  and  diseases  in  plants.  Pesticides  are  chemicals  that  are  commonly  used  in agriculture, to kill pests and diseases that exist in agricultural crops. Based on the problems that exist in the community, researchers are trying to help the community to be able to identify the right type of pesticide for the plants that are being planted. Artificial intelligence is transferring the intelligence possessed by humans into a computer machine so that it is able  to  behave  which  is  considered  as  intelligent  as  human  abilities.  An  expert  system  is  a  branch  of  artificial intelligence that transfers the expertise of an expert into a system so that it can imitate the way of thinking of an expert in solving a problem. This expert system application produces output in the form of the best value for selecting the right pesticide based on the criteria inputted by the user and produces conclusions in the form of the best pesticide decision results based on the results of system analysis. The method used in this expert system is the weighted product method which was built using the PHP programming language and MySQL database.
Keywords: Pesticide, DSS, Weighted Product, My SQL

## Abstrak
Pestisida  adalah  bahan  untuk  membunuh  hama  dan  penyakit  pada  tanaman.  Pestisida  merupakan  bahan  kimia  yang umum digunakan di bidang pertanian, untuk membunuh hama dan penyakit yang ada pada tanaman-tanaman pertanian. Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  di  dalam  lingkungan  masyarakat,  peneliti  berupaya  membantu  masyarakat  untuk dapat  mengenali  jenis  pestisida  yang  tepat  untuk  tanaman  yang  sedang  di  tanam.  Kecerdasan  buatan  adalah memindahkan  kecerdasan  yang  dimiliki  manusia  kedalam  sebuah  mesin  komputer  sehingga  mampu  berperilaku  yang dianggap  sama  cerdasnya  dengan  kemampuan  manusia.  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  dari  kecerdasan buatan yang memindahkan keahlian seorang pakar ke dalam suatu sistem sehingga dapat meniru cara berpikir seorang pakar  dalam  menyelesaikan  suatu  permasalahan.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  menghasilkan  output  berupa  nilai  terbaik untuk pemilihan pestisida yang tepat berdasarkan kriteria yang diinputkan oleh pengguna serta menghasilkan kesimpulan berupa hasil keputusan pestisida terbaik berdasarkan hasil analisa sistem. Metode yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah metode weighted product yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL . Kata kunci: Pestisida,,DSS, Weighted Product, My SQL
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## Pendahuluan
Penggunaan  teknologi  oleh  manusia dalam membantu menyelesaikan pekerjaan merupakan  hal  yang  menjadi  keharusan  dalam kehidupan.  Saat  ini  sering  kali  kita  mendengar mengenai teknologi sistem pengambilan
keputusan yang merupakan perkembangan terkini dari  teknologi  informasi.  Pestisida  adalah  bahan yang digunakan untuk mengendalikan, membasmi,  menolak,  atau  memikat  organisme pengganggu.  Nama  pestisida  berasal  dari pest yang  berarti  hama  yang diberi  akhir ancide yang berarti pembasmi. Sasarannya bermacam-macam, seperti  serangga,  tikus,  gulma,  burung,  atau mikroba  yang  dianggap  mengganggu.  Dalam
menentukan  pengambilan  keputusan  pemilihan pestisida  yang  baik  dan  benar,  banyak  kriteria  - kriteria yang harus dilihat dari banyaknya produk tersebut dalam keberhasilan peningkatan produktivitas panen. (Sianturi, Manurung,
Sitinjak, & Siantar, 2018).[8]
Salah  satu  metode  dalam  pemilihan keputusan  adalah  metode Weighted  Product atau biasa  disingkat  dengan  WP. Metode Weighted Product (WP)  adalah  salah  satu  metode penyelesaian  pada  sistem  pendukung  keputusan. Metode  ini  mengevaluasi  beberapa  alternatif terhadap  sekumpulan  atribut  atau  kriteria,  di mana  setiap  atribut  saling  tidak  bergantung  satu dengan yang lainnya. .
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132

## 1. Tinjauan Literatur
Sistem  didefinisikan  dari  dua  kelompok yaitu  yang  menekankan  pada  prosedurnya  dan yang menekankan pada komponen.
1. Yang mengarah pada prosedurnya Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul  bersama-sama  untuk  melakukan suatu  kegiatan  atau  untuk  menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu.
2. Yang mengarah pada komponen Sistem  adalah  suatu  urut-  urutan  operasi klerikal (tulis menulis), biasanya melibatkan beberapa  orang  atau  satu  atau  lebih departemen, yang diterapkan untuk menjamin  penanganan  yang  seragam  dari transaksi-transaksi yang terjadi. [4]
Selain itu, sistem juga dapat didefinisikan sebagai kumpulan objek-objek yang saling  berelasi  dan  berinteraksi,  serta  hubungan antara  objek  bisa  dilihat  sebagai  satu  kesatuan yang dirancang untuk mencapai satu tujuan yang telah ditetapkan. [1]. Kemudian, Sistem Informasi  adalah  suatu  sistem  didalam  suatu organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan pengolah  transaksi  harian  yang  mendukung fungsi operasi organisasi yang bersifat manajerial dengan  kegiatan  strategi  dari  suatu  organisasi untuk  dapat  menyediakan  kepada  pihak  luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan. [2]. Sedangkan UML (unified Modeling
Language)  sendiri  adalah  salah  satu  standar bahasa  yang  banyak  digunakan  di  dunia  industri untuk  mendefinisikan  requirement,  membuat analisis & desain, serta menggambarkan arsitektur dalam pemrograman berorientasi objek. [3].
Sistem Pendukung
keputusan merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya. [7].
PHP  adalah  bahasa  yang  dirancang secara khusus untuk penggunaan pada Web. PHP adalah  tool  untuk  pembuatan  halaman  web dinamis. Pada awalnya PHP merupakan kependekan  dari  Personal  Home  Page  (Situs Personal).  PHP  pertama  kali dibuat  oleh  Rasmus Lerdorf  pada  tahun  1995.  Pada  waktu  itu  PHP masih  bernama  FI  (Form  Interpreted),  yang wujudnya  berupa  sekumpulan  script  yang
digunakan  untuk  mengolah  data  form  dari  web.
Saat ini PHP adalah singkatan dari PHP:Hypertext Preprocessor, sebuah kepanjangan  rekursif,  yakni  permainan  kata dimana  kepanjangannya  terdiri  dari  singkatan  itu sendiri: PHP: Hypertext Preprocessor. [5].
Weighted Product (WP) adalah keputusan  analisis  multi-kriteria  yang  populer dan  merupakan  metode  pengambilan  keputusan multi  kriteria.  Seperti  semua  metode  FMADM, WP  adalah  himpunan  berhingga  dari  alternatif keputusan yang dijelaskan dalam istilah beberapa kriteria keputusan. [6]
Pembobotan  metode  Weighted  Product  dihitung berdasarkan tingkat kepentingan. Tingkat kepentingan metode Weghted Product, yaitu :
1. Sangat Tidak Penting
2. Tidak Penting
3. Cukup Penting
4. Penting
5. Sangat Penting

## 2. Metodologi Penelitian
Adapun  kerangka  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 3.1 berikut ini :
Gambar 1 : Kerangka Penelitian

## 3. Analisa dan Hasil
Analisa  sistem  yang  akan  dibuat menggunakan  suatu  metode  yang  ada  dalam metode Weighted Product dengan cara mengumpulkan  data  berupa  data  kriteria,  data alternatif  dan  solusinya  yang  dapat  digunakan untuk  membuat  kesimpulan  hasil  keputusan terbaik dalam pemilihan pestisida.
Use  case  diagram menjelaskan  manfaat dari aplikasi jika dilihat dari sudut pandang orang
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
yang  berada  di  luar  sistem  (aktor).  Diagram  ini menunjukkan  fungsionalitas  suatu  sistem  atau kelas  dan  bagaimana  sistem  berinteraksi  dengan dunia  luar. Use-case  diagram dapat  digunakan selama proses analisa untuk menangkap requirements atau  permintaan  terhadap  sistem dan  untuk  memahami  bagaimana  sistem  tersebut harus  bekerja.  Use  case  diagram  pada  sistem dapat dilihat pada Gambar 4.1 berikut:
Admin Kriteria Sub Kriteria Alternatif Pencocokan Keputusan Pengaturan Login <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>
Gambar 2 : Use Case Diagram
Class diagram menggambarkan struktur dan deskripsi class , package dan objek beserta hubungan satu sama lain seperti containment, pewarisan, asosiasi dan lain-lain. Class Diagram pada sistem dapat dilihat pada Gambar 4.2.
kriteria sub_kriteria alternatif akun pencocokan_kriteria 1 N N 1 N 1 1 N - idktr : varchar* - iduser : varchar - nama : varchar - jenis : varchar - bobot : double - watu :datetime + create() : void + read() : void + update() : void +delete() : void - idsub : varchar* - iduser : varchar - idktr : varchar - deskripsi : varchar - keterangan : varchar - nilai : doubel + create() : void + read() : void + update() : void +delete() : void - idalt : varchar* - iduser : varchar - alternatif : varchar - waktu : datetime + create() : void + read() : void + update() : void +delete() : void - iduser : varchar* - username : varchar - password : varchar + login() : void + logout() : void - idpen : varchar* - iduser : varchar - idalt : varchar - idktr : varchar -idsub : varchar + create() : void + read() : void + update() : void +delete() : void
Gambar 3 : Class Diagram
Activity diagram berupa flow chart yang digunakan  untuk  memperlihatkan  alir  kerja  dari sistem. Activity diagram dapat  digambarkan seperti Gambar 4.3.
Login Verifikasi Username & Password Menu Utama Ya Tidak Kriteria Sub Kriteria Alternatif Pencocokan Keputusan Pengaturan Logout

## Gambar 4 : Activity Diagram
Sequence  diagram  menu  memberikan informasi  tentang  langkah-langkah  ketika  admin masuk  ke  dalam  menu  utama  pada  sebuah aplikasi,  sequence  diagram  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 4.4:
Sequence Admin login Menu Kriteria Sub Kriteria Alternatif Pencocokan Keputusan 1: input username,password dan level() 2: jika berhasil masuk halaman menu() 3: jika gagal kembali ke login() 4: kelola data supplier() 7: kelola data barang keluar() 5: kelola data pengambilan() 6: kelola data barang masuk() 3: kelola data barang() Pengatusan Logout 8: cek data stock() 9: history() 10: cetak lap. Barang masuk() Gambar 5: Sequence Diagram
Proses analisa dan hasil terhadap pemilihan pestisida ini memiliki beberapa tahapan di antaranya.
Tabel 1: Kriteria Dan Jenis Kriteria
No Nama Kriteria Kriteria 𝑪 𝒋 Jenis Kriteria 1. Harga 𝑪 𝟏 Cost 2. Ukuran Kemasan 𝑪 𝟐 Benefit 3. Banyak  Penyakit  yang di Basmi 𝑪 𝟑 Benefit 4. Luas Cakup 𝑪 𝟒 Benefit 5. Masa Kadarluasa 𝑪 𝟓 Benefit
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
1. Menentukan  Tingkat  Kepentingan  (bobot) setiap kriteria
Setiap kriteria harus ditentukan nilai bobotnya.
Penentuan nilai bobot dilakukan untuk mengetahui tingkat kepentingan setiap kriteria. Kriteria yang memiliki tingkat kepentingan paling tinggi akan mendapat nilai bobot yang tinggi.  Nilai bobot setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :

## Tabel 2 : Tingkat Kepentingan Bobot
No Kriteria 𝑪 𝒋 Bobot 𝑾 𝒋 Bobot 1. 𝑪 𝟏 𝑾 𝟏 3 2. 𝑪 𝟐 𝑾 𝟐 5 3. 𝑪 𝟑 𝑾 𝟑 4
4. 𝑪 𝟒 𝑾 𝟒 3
5. 𝑪 𝟓 𝑾 𝟓 2
2. Melakukan Normalisasi Nilai Bobot (W)
Setelah penentuan nilai bobot setiap kriteria maka dilanjutkan dengan melakukan normasilasi bobot. Berikut cara melakukan normalisasi bobot :
Rumus Normalisasi Bobot :
𝑊 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊𝑗
𝑊 1 = 𝑊 1 𝑊 1 +   𝑊 2 +   𝑊 3 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 3 3 + 5 + 4 + 3 + 2 = 0,17 ∗ −1 = −0,17 (𝑐𝑜𝑠𝑡) 𝑊 2 = 𝑊 2 𝑊 1 +   𝑊 2 +   𝑊 3 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 5 3 + 5 + 4 + 3 + 2 =  0,29 𝑊 3 = 𝑊 3 𝑊 1 +   𝑊 2 +   𝑊 3 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 4 3 + 5 + 4 + 3 + 2 =  0,23 𝑊 4 = 𝑊 4 𝑊 1 +   𝑊 2 +   𝑊 3 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 3 3 + 5 + 4 + 3 + 2 =  0,17 𝑊 5 = 𝑊 5 𝑊 1 +   𝑊 2 +   𝑊 3 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 2 3 + 5 + 4 + 3 + 2 =  0,11
Menghitung nilai bobot S, dimana data yang ada akan dikalikan tetapi sebelumnya nilai yang diperoleh setiap alternative akan dipangkatkan dengan nilai normalisasi bobot. Nilai data alternative dapat dilihat pada Tabel 4.3 :
Tabel 3 : Alternatif No Alternative ( 𝑨 𝒊 ) Kriteria 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 1. Combitox (A 1 ) 3 1 3 1 2 2. Nurban (A 2 ) 2 2 2 2 2 3. Nurelle (A 3 ) 2 2 1 2 3
4. Fokker (A 4 ) 2 2 2 2 2
5. Rid (A 5 ) 1 2 3 2 3
6. Abinsec (A 6 ) 1 1 2 1 3
7. Sherpa (A 7 ) 2 2 2 2 1
8. Agadi (A 8 ) 2 2 1 2 3 9. Marshal (A 9 ) 2 2 3 2 1 10. Beratas (A 10 ) 1 2 3 2 1
Dari  data  alternative  pada  Tabel  4.3  maka  akan didapat nilai vektor S dengan proses perhitungan berikut ini :
Rumus Penentuan Nilai Bobot S :
𝑆𝑖  = ⨅ 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑆 1 = (3 −0,17 ) × (1 0,29 ) × (3 0,23 ) × (1 0,17 ) × (2 0,11 )       = 0.00456 𝑆 2 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (2 0,23 ) × (2 0,17 ) × (2 0,11 )       = 0.00811 𝑆 3 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (1 0,23 ) × (2 0,17 ) × (3 0,11 )       = 0.00608 𝑆 4 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (2 0,23 ) × (2 0,17 ) × (2 0,11 )       = 0.00811 𝑆 5 = (1 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (3 0,23 ) × (2 0,17 ) × (3 0,11 )       = 0.00912 𝑆 6 = (1 −0,17 ) × (1 0,29 ) × (2 0,23 ) × (1 0,17 ) × (3 0,11 )       = 0.00152 𝑆 7 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (2 0,23 ) × (2 0,17 ) × (1 0,11 )       = 0.00405
𝑆 8 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (1 0,23 ) × (2 0,17 ) × (3 0,11 )       = 0.00608 𝑆 9 = (2 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (3 0,23 ) × (2 0,17 ) × (1 0,11 )       = 0.00608 𝑆 10 = (1 −0,17 ) × (2 0,29 ) × (3 0,23 ) × (2 0,17 ) × (1 0,11 )       = 0.00304
Setelah mendapatkan nilai bobot S tahap selanjutnya  adalah  menentukan  nilai vektor  V  dengan  cara  membagi  hasil masing-masing  bobot  S  dengan  jumlah seluruh vektor S, berikut cara menghitung dan Tabel hasil vektor V :
Rumus penentuan bobot V
𝑉 𝑖 = ⨅𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗𝑊𝑗 ⨅𝑗=1 𝑛 𝑋𝑖𝑗∗𝑊𝑗 𝑎𝑡𝑎𝑢   𝑉 𝑖 =
𝑆1 Σ 𝑆1 ..........................................(6) 𝑉 1 = 0.00304 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 +
0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304
= 0.08035 𝑉 2 = 0.00811
0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304
= 0.14285 𝑉 3
= 0.00608 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 +
0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
= 0.10714
𝑉 4
= 0.00811 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.14285 𝑉 5 =
0.00912
0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.16071 𝑉 6 = 0.00152 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.02678 𝑉 7 = 0.00405 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.07142 𝑉 8 = 0.00608 0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304
= 0.10714
𝑉 9 = 0.00608
0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.10714 𝑉 10 =
0.00304
0.00304 +  0.00811 + 0.00608 + 0.00811 +  0.00912 + 0.00152 + 0.00405 + 0.00608 + 0.00608 + 0.00304 = 0.05357
Tabel 4 : Hasil Bobot V
No Alternative Hasil 1. Combitox (A 1 ) 0.08035 2. Nurban (A 2 ) 0.14285 3. Nurelle (A 3 ) 0.10714 4. Fokker (A 4 ) 0.14285 5. Rid (A 5 ) 0.16071 6. Abinsec (A 6 ) 0.02678 7. Sherpa (A 7 ) 0.07142 8. Agadi (A 8 ) 0.10714 9. Marshal (A 9 ) 0.10714 10. Beratas (A 10 ) 0.05357
Dari  hasil  perankingan  pada  tabel  4.4  dapat diketahui  bahwa  alternative 𝐴 5 merupakan pestisida terbaik adalah 0,16071 yaitu Rid.
Berdasarkan  proses  perhitungan  metode  diatas, dapat dihasilkan sebuah sistem sebagai berikut:

## 1. Tampilan Form Login
Halaman login digunakan  sebagai  pintu masuk  bagi user saat ingin mengakses sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pestisida terbaik.  Pada  halaman login ini user harus menginputkan username dan password . Dapat dilihat pada Gambar 4.5 berikut ini :
Gambar 6 : Halaman Login
2. Tampilan Home
Tampilan  halaman home ini  merupakan tampilan awal setelah admin melakukan login . Halaman  ini  menampilkan  berbagai  menu yang  berisi  kriteria,  subkriteria,  alternatif, pencocokan, keputusan,
cetak, dan pengatura n. Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.6 berikut ini :
Gambar 7 : Tampilan Home

## 3. Tampilan Form Data Kriteria
Tampilan  data  kriteria  merupakan  tampilan dari  data-data  kriteria  yang  telah  di  inputkan, pada  halaman  ini  admin  dapat  melakukan penambahan  data,  mengedit  dan  menghapus data.  Begitu  juga  dengan  menu  Sub  Kriteria, Alternatif,  Data  Pencocokan.  Dapat  dilihat pada Gambar 4.7 berikut ini :
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 1-6 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132

## 4. Tampilan Hasil Keputusan
Tampilan ini merupakan tampilan hasil proses akhir  dari  input  data  pencocokan  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  dimana  semua  data akan  dikelola  kemudian  di  dapatkan  hasil keputusan  terbaik.  Pada  halaman  ini  juga terdapat  tombol  cetak  untuk  melakukan pencetakan  hasil  keputusan.  Dapat  dilihat pada Gambar 4.8 berikut ini :
Gambar 9 : Halaman Hasil Keputusan

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan penelitian dengan beberapa tahapan yang  dibutuhkan untuk melakukan  evaluasi  sistem  penunjang  keputusan dengan  mengelolah  data  dari  Kios  Pupuk  Jasa Tani.  Berdasarkan  uraian  dan  penjelasan  yang telah dikemukakan, maka dapat ditarik kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan. Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  dikemukakan antara lain:
1. Dengan  bantuan  Sistem  Pendukung Keputusan  dapat  menentukan  pestisida terbaik pada Kios Pupuk Jasa Tani.
2. Dengan diterapkannya sistem penunjang keputusan pada kios ini dapat memenuhi kebutuhan produk Kios Pupuk Jasa Tani.
3. Metode weighted  product  (wp) dapat  di implementasikan pada sistem penunjang keputusan  untuk  menentukan  pestisida terbaik. Referensi
[1]  Andrianof,  H.  (2018). RANCANG  BANGUN  SISTEM INFORMASI PROMOSI . 5 (1), 11–19.
[2]  Fajarianto,  O.,  Iqbal,  M.,  &  Cahya,  J.  T.  (2017).  Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Weighted  Product. Jurnal Sisfotek Global , 7 (1), 49–55.
[3]  Josi,  A.  (2017).  Penerapan  Metode  Prototyping  Dalam Membangun  Website  Desa  (Studi  Kasus  Desa Sugihan Kecamatan Rambang). Jti , 9 (1), 50–57.
[4]Komtekinfo, J., Ilmu, F., & Santoso, B. (2015). Zefriyenni, Budi  Santoso,  Sistem  Informasi  Penjualan  dan
Pengendalian . . . 23 . 2 (2), 23–32.
[5]  Lutfi,  A.  (2017).  Sistem  Informasi  Akademik  Madrasah Aliyah  Salafiyah  Syafi’Iyah  Menggunakan  Php Dan Mysq. AiTech , 3 (2), 104–112.
[6]  Nurjannah,  N.,  Arifin,  Z.,  &  Khairina,  D.  M.  (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor  Dengan  Metode  Weighted  Product. Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Komputer , 10 (2), 20. https://doi.org/10.30872/jim.v10i2.186
[7]  Selatan,  T.,  &  Modelling,  U.  (2018). Penerapan  Metode
Weighted  Product  (  Wp  )  Berbasis  Web  Untuk Pemilihan Ketua Pada ( Wp ) Based on Web for Selection  of  Chairman  of  the  Council  of Movement  of  Pramuka  Kwartir  Branch  of Tangerang . 3 , 86–94.
[8]Sianturi, L. T., Manurung, F. B., Sitinjak, C., & Siantar, D.
S.  L.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pestisida  Terbaik  Dalam  Mencegah Hama Pada Tanaman Padi Dengan Menggunakan  Metode  WASPAS. Seminar
Nasional  Sains  Dan  Teknologi  Informasi (SENSASI) , 1 (1), 122–129.