## Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Bantuan Pertanian Menggunakan Simple Additive Weighting

## Herfia Rhomadhona, Winda Aprianti, Jaka Permadi, Muhammad Khoirul Anam
Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut
Jl. A. Yani Km. 06 Desa Panggung, Kabupaten Tanah Laut e-mail*: winda@politala.ac.id

## Abstrak
Bantuan pertanian akan membantu petani secara khusus dan daerah secara umum dalam peningkatan jumlah produksi tanaman pertanian. Bantuan ini telah diberikan kepada petani oleh pemerintah daerah, namun pendistribusiannya perlu diperhatikan agar  didistribusikan  secara  tepat.  Guna  mendukung  pengambilan  keputusan pendistribusian  bantuan  pertanian  digunakan  metode Simple  Additive  Weigthing (SAW). Kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan (SPK) ini adalah usia lahan, luas lahan, komoditas, produksi, dan bantuan sebelumnya yang diterima oleh  petani.  Metode  SAW  kemudian  diterapkan  dalam  sistem  yang  dibangun menggunakan PHP dan MySQL. SPK distribusi bantuan pertanian dapat digunakan oleh tiga pengguna, yakni admin, pegawai dinas pertanian, dan masyarakat umum. Admin dapat mengelola data kriteria, data petani, data kriteria dan skor, serta hasil penerapan SAW. Sistem yang telah dibangun kemudian dilakukan pengujian. Hasil uji  fungsionalitas  sistem  dan  kesamaan  perhitungan  manual  dengan  hasil  sistem menunjukkan bahwa sistem telah sesuai dengan tujuan yang diinginkan.
Kata Kunci:  Distribusi Bantuan Pertanian, SAW, SPK, PHP, MySQL.

## Abstract
Agricultural  aid  will  help  farmers  in  particular  and  the  region  in  general  in increasing the number of agricultural crop production. This aid has been given to farmers by the local government, but it needs to be paid attention to its distribution so  that  it  is  distributed  properly.  In  order  to  support  decision  making  on  the distribution  of  agricultural  aid,  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is used.  The  criteria  used  in  this  decision  support  system  (DSS)  are  land  age,  land area, commodities, production,  and  previous assistance  received  by  farmers.  The SAW  method  is  then  applied  in  a  system  built  using  PHP  and  MySQL.  The distribution  of  agricultural  assistance  DSS  can  be  used  by  three  users,  namely admin, agricultural service employees, and the general public. Admin can manage criteria  data,  farmer  data,  criteria  and  score  data,  as  well  as  the  results  of  the application of SAW. The system that has been built is then tested. The results of the system functionality test and the similarity of manual calculations with the system results indicate that the system is in accordance with the desired objectives.
Keywords : Agricultural Aid Distribution, SAW, DSS, PHP, MySQL

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan ekonomi daerah mempunyai peranan penting dalam keberhasilan pembangunan  setiap  daerah,  termasuk  Kabupaten  Tanah  Laut.  Berdasarkan  data  dari (Badan  Pusat  Statistik,  2016),  tiga  besar  pendukung  perekonomian  Kabupaten  Tanah Laut  pada  tahun  2018-2019  secara  berturut-turut  adalah  sektor  pertambangan  dan penggalian,  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan,  serta  sektor  industri pengolahan. Walaupun menduduki peringkat kedua dalam perekonomian daerah, sektor pertanian  terutama  tanaman  pangan  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus  dari pemerintah  karena  berfungsi  memenuhi  kebutuhan  makanan  pokok  bagi  masyarakat Kabupaten Tanah Laut. Tanaman pangan meliputi padi, jagung, kedelai, kacang tanah, kacang hijau, ubi jalar, dan ubi kayu. Produksi tanaman pangan tersebar di 11 kecamatan yang ada di Kabupaten Tanah Laut. Besaran produksi tanaman pangan dipengaruhi oleh luas lahan tanaman pangan dan tata cara pengelolaan pertaniannya.
Dalam hal tata cara pengelolaan pertanian untuk peningkatan produksi pertanian, pemerintah telah ikut berpartisipasi yang ditunjukkan dengan adanya balai penyuluhan pertanian di  setiap kecamatan  (Kabupaten Tanah Laut,  2018). Selain itu, berdasarkan hasil  wawancara  dengan  Kepala  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  Hortikultura  dan Perkebunan  Kabupaten  Tanah  Laut,  pemerintah  juga  menyediakan  bantuan  pertanian berupa  pupuk  dan  pestisida.  Guna  mengoptimalkan  bantuan  yang  disediakan  untuk menunjang  perkembangan  produksi  pertanian,  maka  perlu  memastikan  bantuan  yang diberikan  tepat  sasaran  kepada  petani.  Penentuan  penerima  bantuan  pertanian  secara tepat  sasaran  dan  menjunjung  prinsip  objektif  dapat  diwujudkan  dengan  membangun sistem pendukung keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  alat  penunjang  pengambilan  keputusan dalam  kehidupan  sehari-hari  telah  digunakan  oleh  peneliti  terdahulu.  Pembangunan sistem  penunjang  keputusan  dengan  metode Simple  Aditive  Weighting (SAW)  telah dilakukan oleh (Sukerti, 2014) untuk menentukan penerima bantuan desa di Kecamatan Klungkung,  (Hidayati  &  Natarsyah,  2016)  untuk  penentuan  penerima  bantuan home care ,  (Wijayanti,  Kustanto,  &  Tomo,  2017)  untuk  penentuan  penerimaan  bantuan langsung tunai di Desa Ngringo, (Julianto, Lastriani, Aprianti, & Herpendi, 2018) untuk menentukan  staf  terbaik  di  Politeknik  Negeri  Tanah  Laut,  (Husaini  &  Purwidayanta, 2018)  untuk penentuan penerimaan bantuan pangan non tunai, (Sugiarto, 2019) untuk penentuan  penerimaan  bantuan  warga  tidak  mampu  di  Singopuran,  (Burhanudin, Ferdinandus, & Bayu, 2019) untuk penentuan penerima bantuan siswa miskin di SMK Plus Darus Salam Kediri, serta (Sembiring, Fauzi, Khalifah, Khotimah, & Rubiati, 2020) untuk  penentuan  penerima  bantuan  Covid  19  di  Desa  Sundawenang.  Penelitian- penelitian ini menunjukkan  bahwa sistem penunjang keputusan dengan metode SAW dapat meminimalisir ketidaktepatan pemberian bantuan dan mempermudah pemilihan bagi  pihak  yang  berwenang.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  perlu  dibangun  sistem pendukung keputusan untuk penentuan penerima bantuan pertanian di Kabupaten Tanah Laut  dengan  menerapkan  metode  SAW.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah untuk menentukan penerima bantuan pertanian yang tepat sasaran.

## 2.  Metode
Guna mencapai tujuan penelitian ini, maka diuraikan tahapan penelitian sebagai berikut.
a. Analisa  kebutuhan,  yakni  tahapan  untuk  menganalisa  kebutuhan  dalam pembangunan sistem pendukung keputusan penerima bantuan pertanian, termasuk kriteria yang digunakan dalam perhitungan menggunakan metode SAW.
b. Desain sistem, yakni tahapan untuk merancang Entity Relationship Diagram (ERD), Data  Flow  Diagram (DFD),  dan flowchart .  ERD  kemudian  dibentuk  menjadi struktur tabel dalam sistem.
c. Implementasi, yakni tahapan penerjemahan desain ke dalam program menggunakan PHP dan MySQL. Tahapan ini juga menuliskan kode program untuk menerapkan metode SAW.
d. Pengujian program, yakni tahapan untuk menguji fungsional sistem menggunakan black box dan perbandingan perhitungan manual dengan hasil sistem untuk menguji ketepatan metode SAW yang diterapkan.
Sedangkan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang dikumpulkan oleh peneliti menggunakan pengisian angket oleh 39 petani yang ada di Kabupaten Tanah Laut
Berikutnya  diuraikan  literatur  mengenai  metode  SAW  yang  akan  diterapkan dalam  sistem  yang  dibangun.  Konsep  metode  SAW  adalah  menghitung  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria  (Resti,  2017). Tahapan perhitungan metode SAW:
a. Menentukan bobot ( 𝑤 𝑗 ) dan kriteria termasuk kriteria keuntungan atau kriteria biaya.
b. Menghitung nilai dari elemen matriks ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dengan Persamaan 1.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
min 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
(1
) Keterangan: 𝑟 𝑖𝑗
=  nilai ternormalisasi dari alternatif 𝐴 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai alternatif yang dimiliki pada setiap kriteria max 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai maksimum dari setiap kriteria min 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai minimum dari setiap kriteria i =  indeks untuk alternatif m =  jumlah alternatif j =  indeks untuk kriteria
n =  jumlah kriteria
c. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ) dengan Persamaan 2.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 ∙ 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗
(2
)
d. Menentukan  alternatif  terpilih  dari  nilai  preferensi  terbesar  yang  diperoleh  dari Langkah (d).
3. Hasil dan Pembahasan

## Kriteria dan Sub Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan penerima bantuan pertanian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Bobot Sub Kriteria Skor Usia Lahan (A) 20% 𝐴 ≤ 10 1 10 < 𝐴 ≤ 20 2 20 < 𝐴 ≤ 30 3 30 < 𝐴 ≤ 40 4 𝐴  > 40 5 Luas Lahan (B) 20% 𝐵 ≤ 1000 1 1000 < 𝐵 ≤ 2000 2 2000 < 𝐵 ≤ 3000 3 3000 < 𝐵 ≤ 4000 4 𝐵 > 4000 5 Komoditas (C) 20% Jagung 5 Padi 4 Ubi Jalar 3 Kacang Tanah 2 Lainnya 1 Produksi (D) 20% 𝐷 ≤ 1000 1 1000 < 𝐷 ≤ 3000 2 3000 < 𝐷 ≤ 6000 3 6000 < 𝐷 ≤ 9000 4 𝐷 > 4000 5 Bantuan Sebelumnya (E) 20% Pernah 1 Tidak Pernah 5

## Desain Sistem
ERD  SPK  distribusi  bantuan  pertanian  terdiri  dari  6  enititas  dimana  5  entitas memiliki relasi dan 1 entitas tidak berelasi dengan yang lain, yakni entitas petani, entitas kriteria_petani, entitas skor, entitas kriteria, entitas evaluasi, dan entitas user. ERD ini kemudian dibentuk menjadi struktur tabel yang disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur Tabel
Diagram konteks untuk SPK Distribusi pertanian mempunyai 3 pengguna, yakni admin, pagawai dinas pertanian, dan masyarakat umum. Diagram konteks ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Konteks

## Implementasi
Halaman login merupakan  halaman  untuk  memasukkan username dan password ,  Kemudian  jika  tombol login diklik,  pengguna  akan  masuk  ke  halaman beranda  sesuai  hak  akses  yang  telah  ditentukan.  Implementasi  halaman  ini  disajikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Implementasi Halaman Login
Halaman beranda terdiri dari menu data kriteria, data petani, kriteria dan skor, kriteria  data  petani,  dan  data  keputusan,  pada  halaman-halaman  tersebut admin dapat melakukan proses pengelolaan data. Implementasi halaman ini disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Halaman Beranda Halaman  data  kriteria  menampilkan  data  kriteria  dan  bobotnya,  dimana pengguna dapat menambah, menghapus, atau mengedit data kriteria. Penambahan data kriteria dapat dilakukan jika jumlah bobot masih kurang dari 100. Implementasi halaman data kriteria disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Implementasi Halaman Data Kriteria
Halaman data petani menampilkan data petani, seperti ID petani, nama petani, usia  lahan,  luas  lahan,  komoditas,  jumlah  produksi,  serta  keterangan  pernah  atau tidaknya  petani  tersebut  menerima  bantuan.  Implementasi  halaman  ini  disajikan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Halaman Data Petani
Halaman  data  keputusan  berfungsi  untuk  menampilkan  data  keputusan  yang terbagi menjadi tiga bagian, yaitu bagian penentuan skor yang berisi data kriteria setiap petani beserta dengan skor masing-masing kriteria, bagian normalisasi berisi normalisasi terhadap data skor yang dimiliki setiap petani, dan bagian hasil keputusan berisi nilai akhir setiap petani berdasarkan penghitungan metode SAW. Implementasi ini disajikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Implementasi Halaman Data Keputusan

## Pengujian
Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox dan perbandiangan perhitungan manual dengan hasil pada sistem.

## 1. Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox dilakukan  untuk  menguji  fungsionalitas  sistem.  Hasil pengujian sistem disajikan pada Tabel 2 sampai dengan Tabel 5.
Tabel 2. Skenaria Pengujian Halaman Login No. Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 Kolom username dan/atau password tidak diisi Sistem akan menolak akses login Sistem  tidak  akan melanjutkan proses login Valid 2 Kolom username dan password diisi dengan  data  yang benar Login berhasil dan mengarahkan pengguna menuju halaman beranda Berhasil login dan diarahkan  menuju ke beranda Vlaid Tabel 3. Skenario Pengujian Halaman Data Kriteria No. Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 Salah satu kolom menambah  data kriteria tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem  tidak  memproses penambahan data kriteria dan mengeluarkan pesan “ Please fiil out this field ”
Valid
2 Salah satu kolom mengedit data kriteria tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem  tidak  memproses pembaruan  data  kriteria dan mengeluarkan pesan “ Please fiil out this field ”
Valid
3 Semua kolom data kriteria terisi Sistem akan memproses penambahan data Sistem memproses pembaruan data kriteria Valid Tabel 4. Skenario Pengujian Halaman Data Petani No. Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 Salah satu kolom menambah  data petani tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem  tidak  memproses penambahan  data  petani dan mengeluarkan pesan “ Please fiil out this field ” Valid
2 Salah satu kolom mengedit data petani tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem  tidak  memproses pembaruan  data  petani dan mengeluarkan pesan “ Please fiil out this field ”
Valid
No. Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 3 Semua kolom data petani terisi Sistem akan memproses penambahan data Sistem memproses pembaruan data petani Valid Tabel 5. Skenario Pengujian Halaman Data Kriteria dan Skor No. Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 Salah satu kolom menambah  data kriteria  dan  skor tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem tidak memproses penambahan data kriteria dan skor Valid 2 Salah satu kolom mengedit data kriteria  dan  skor tidak diisi Sistem tidak akan memproses penambahan data Sistem tidak memproses  pembaruan data kriteria dan skor Valid 3 Semua kolom data  kriteria  dan skor terisi Sistem akan memproses penambahan data Sistem memproses pembaruan data kriteria dan skor Valid

## 2. Pengujian Penerapan Metode
Pengujian  penerapan  metode  SAW  pada  sistem  dilakukan  perbandingan  hasil SAW  pada  sistem  dengan  perhitungan  manual  menggunakan  3  sampel  data  yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Data untuk Perhitungan Manual
Nama A (tahun) B (m 2 ) C D (kg) E Suhaimi 12 20.000 Padi 16.000 Belum Pernah Ato Ilah 5 20.000 Padi 12.000 Pernah Murani 17 25.000 Padi 14.000 Pernah
Menggunakan ketentuan skor pada Tabel 1, maka diperoleh Tabel 7. Sedangkan penentuan skor pada sistem disajikan pada Gambar 8.
Tabel 7. Hasil Data Menggunakan Skor Nama A B C D E Suhaimi 2 5 4 5 5 Ato Ilah 1 5 4 5 1 Murani 2 5 4 5 1
Gambar 8. Penentuan Skor dari 3 Data
Perhitungan elemen matriks ternormalisasi dilakukan menggunakan Persamaan 1. Berikut cara perhitungan normalisasi untuk alternatif atas nama Ato Ilah pada kriteria A.
𝑟 21 = 𝑥 21 max 𝑖=1,2,3 𝑥 𝑖1 = 1 max(2; 1; 2) = 1 2 = 0.5
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  normalisasi  untuk  setiap  alternatif  pada masing-masing kriteria, sehingga diperoleh Tabel 8. Sedangkan hasil normalisasi pada sistem disajikan pada Gambar 9.
Tabel 8. Hasil Normalisasi
Nama A B C D E Suhaimi 1 1 1 1 1 Ato Ilah 0.5 1 1 1 0.2 Murani 1 1 1 1 0.2
Gambar 9. Hasil Normalisasi 3 Data pada Sistem
Selanjutnya  dihitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  menggunakan Persamaan 2. Berikut cara perhitungan nilai prefensi untuk alternatif atas nama Ato Ilah.
𝑉 2 = ∑ 𝑤 𝑗 ∙ 𝑛 𝑗=1 𝑟 2𝑗 = 𝑤 1 ∙   𝑟 21 + 𝑤 2 ∙   𝑟 22 + 𝑤 3 ∙   𝑟 23 + 𝑤 4 ∙   𝑟 24 + 𝑤 5 ∙   𝑟 25
= 0.2  ∙ 1 + 0.2  ∙ 1 + 0.2  ∙ 1 + 0.2  ∙ 1 + 0.2  ∙ 1 = 1
Vol. 2 No. 2 Juli 2021
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  perhitungan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif sehingga diperoleh Tabel 9. Sedangkan nilai preferensi pada sistem disajikan pada Gambar 10.
Tabel 9. Nilai Preferensi Nama Nilai Preferensi Suhaimi 1 Ato Ilah 0.74 Murani 0.84
Gambar 10. Nilai Prefensi 3 Data
Berdasarkan  nilai  prefensi  pada  Tabel  9  dan  Gambar  10  menunjukkan  bahwa Suhaimi  mempunyai  nilai preferensi  tertinggi  maka bantuan  pertanian akan diberikan kepada  Suhaimi.  Perbandingan  perhitungan  manual  dengan  hasil  pada  sistem menunjukkan  kesamaan  100%.  Hal  ini  berarti  penerapan  SAW  pada  sistem  telah dilakukan dengan benar dan pengujian dinyatakan berhasil.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan uraian pada bagian sebelumnya, maka telah berhasil dirancang dan dibangun SPK distribusi pertanian menggunakan SAW. SPK ini dapat digunakan untuk mengelola data kriteria, data petani, data kriteria dan skor, dan memproses keputusan penerima  bantuan  pertanian  dengan  menerapkan  SAW.  SPK  yang  dibangun  telah dilakukan  uji  fungsionalitas  dimana  semua  fungsi  telah  berjalan  dengan  baik  dan  uji penerapan metode dimana hasil perhitungan manual sama dengan hasil penerapan SAW pada sistem. Penggunaan SPK dengan SAW ini diharapkan dapat membantu pemerintah memberikan bantuan secara tepat.

## Daftar Pustaka
Badan  Pusat  Statistik.  (2016).  PDRB  Menurut  Lapangan  Usaha.  Retrieved  from https://tanahlautkab.bps.go.id/indicator/11/138/1/pdrb-menurut-lapangan- usaha.html
Burhanudin,  M.,  Ferdinandus,  F.,  &  Bayu,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  Menggunakan  Metode  Simple Weighting (SAW). CAHAYAtéch , 8 (2), 196–204.
Hidayati,  N.,  &  Natarsyah,  S.  (2016).  Model  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk Seleksi. Progresif , 12 (318), 1243–1386.
Husaini, R. R. N., & Purwidayanta, S. (2018). Jurnal manajemen dan teknik informatika. Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Dengan Metode Simple Addictive Weighting (SAW) , 02 (01), 91–100.
Julianto,  V.,  Lastriani,  L.,  Aprianti,  W.,  &  Herpendi,  H.  (2018).  Penerapan  Metode
Vol. 2 No. 2 Juli 2021
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk  Penentuan  Seleksi  Staf  Terbaik Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  Berbasis  Web  Mobile. Jurnal  Sains  Dan Informatika , 4 (2), 120–129. https://doi.org/10.34128/jsi.v4i2.145 Kabupaten  Tanah  Laut.  (2018). Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah Kabupaten Tanah Laut 2018-2023 . Retrieved from
https://portal.tanahlautkab.go.id/download/kategori/perencanaan
Sembiring, F., Fauzi, M. T., Khalifah, S., Khotimah, A. K., & Rubiati, Y. (2020). Sistem
Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  Desa  Sundawenang). Explore:Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika , 11 (2), 97. https://doi.org/10.36448/jsit.v11i2.1563 Sugiarto,  L.  (2019). Sistem  Penunjang  Keputusan  Warga  Tidak  Mampu  Penerima Bantuan Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) . 5 (2), 44–54.
Sukerti, N. (2014). Sistem Penunjang Keputusan Penerima Bantuan Desa Di Kecamatan Klungkung Dengan Metode Saw. Jurnal Informatika Darmajaya , 14 (1), 84–93. Wijayanti, W., Kustanto, & Tomo, S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Di  Kantor  Kepala  Desa  Ngringo  Dengan Menggunakan  Algoritma  Simple  Additive  Weighting. TIKomSIN , 5 (1),  20–26.
Retrieved from https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/view/283