## Analisis Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pemilihan Tanaman Hias
Erlangga, Yolandari, Taqwan Thamrin, Ayu Kartika Puspa Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,
Universitas Bandar Lampung Bandar Lampung, Indonesia erlangga@ubl.ac.id, yolandari.18411011@student.ubl.ac.id, taqwanthamrin@ubl.ac.id, ayukartikapuspa@ubl.ac.id
Abstract- Ornamental plants are all forms of plants that have a beautiful value, high appeal to every enthusiast. In determining the choice of ornamental plants desired, the following criteria are needed, namely: type of plant, plant price, plant age, plant size, and full distance. Manual decision-making systems are less effective in assisting the process of selecting the desired ornamental plants, and in finding recommendations for their choices. In addition, it is a factor in decreasing income for business actors because of the Covid-19 epidemic. Therefore, we need a decision support system for the selection of ornamental plants. This system uses Simple Additive Weighting (SAW) method which has the ability to solve problems from determining several criteria so that it can produce a ranking to get a choice of shop recommendations from each desired alternative.
Keywords: Ornamental Plants, Decision Support Systems, SAW Method.
Abstrak- Tanaman  hias  adalah  segala  bentuk  jenis  tanaman  yang  memiliki  nilai  indah,  daya  tarik  yang  tinggi  bagi  setiap  para peminatnya. Dalam menentukan pilihan tanaman hias yang diinginkan dibutuhkan kriteria sebagai berikut yaitu: jenis tanaman, harga  tanaman,  umur  tanaman,  ukuran  tanaman,  dan  jarak  tempuh.  Sistem  dalam  pengambilan  keputusan  yang  masih  manual kurang efektif dalam membantu proses penentuan pilihan tanaman hias yang diinginkan, dan dalam menemukan rekomendasi atas pilihannya. Selain itu menjadi faktor menurunya pendapatan pelaku usaha karena pademi Covid-19. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk pemilihan tanaman hias. Sistem ini menggunakan pembobotan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang memiliki kemampuan dalam menyelesaikan masalah dari penentuan beberapa kriteria sehingga dapat menghasilkan rangking untuk mendapatkan pilihan rekomendasi toko dari setiap alternatif yang diinginkan.
Kata Kunci: Tanaman Hias, Sistem Pendukung Keputusan, Metode SAW.

## 1. Pendahuluan
Tanaman  hias  adalah  semua  jenis  tanaman  yang memiliki nilai keindahan dan daya tarik yang tinggi bagi setiap peminatnya, juga mempunyai nilai ekonomis dalam penataan,  penanaman  dan  hiasan  untuk  mempercantik ruangan  baik  di  dalam  maupun  diluar  ruangan.  Karena mengandung  unsur  ekonomi  maka  tanaman  hias  dapat menjadi  usaha  dan  peluang  bisnis  yang  sangat menjanjikan. Seiring dengan perkembangannya tanaman hias diartikan sebagai segala  bentuk jenis tanaman yang memiliki nilai hias, bisa dilihat dari bunga, batang, cabang, daun, akar, dan aromanya yang menimbulkan kesan indah dan seni [1]. Internet menjadi penunjang terbesar dalam mempermudah kegiatan manusia dan terhubung dengan jaringan  komunikasi  seiring  dengan  meningkatnya kemajuan  teknologi  saat  ini.  Salah  satunya  di  bidang pemasaran  dimana  semua  prosesnya  sudah  dilakukan dengan  cara  online  sehingga  mampu  bersaing  dengan kecanggihan  teknologi  [2].  Untuk  mencapai  efektivitas dalam pemasaran dibutuhkan yang namanya E-marketing
atau  disebut  pemasaran  elektronik  yang  dapat memberikan kemudahan bagi perusahaan dan pelanggan [3].
Banyaknya  peminat  atau  pencinta  tanaman  hias memberi prospek yang baik bagi masa depan para petani atau  pelaku  usaha  khususnya  di  wilayah  Kabupaten Tanggamus,  Provinsi  Lampung  Indonesia.  Terdapat banyak sekali macam-macam tanaman hias yang sedang popular saat  ini,  mulai  dari  jenis Philodendron,  Monstera, Aglonema,  Caladium, dan  Anggrek.  Tetapi  dalam  proses pemilihan tanaman hias masih dilakukan secara manual. Belum  ada  sistem  yang  sudah  terkomputerisasi  dalam menentukan pengambilan keputusan untuk rekomendasi toko  sesuai  dengan  alternatif  yang  dicari.    Minimnya informasi  mengenai  jarak  tempuh  yang  jauh  menjadi faktor  paling  mempengaruhi  dari  segi  jangkauan pelanggan dalam menentukan pilihan saat ingin membeli tanaman secara langsung. Kemudian pada kondisi dunia yang  sedang  tertimpa  kasus  pandemic Covid -19  salah

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
satunya Indonesia menyebabkan banyak masyarakat yang mulai  menyukai  tanaman  hias  dan  menjadikannya hobby atau kegiatan beraktivitas saat berada di rumah. Namun yang seharusnya pendapatan  pelaku usaha menjadi naik alhasil jadi menurun, karena kecil kemungkinan bagi para pelanggan untuk datang langsung ke lokasi tersebut. Maka dari permasalahan diatas dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan sehingga didapat rekomendasi untuk tanaman hias.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan sebuah  sistem  yang  bertujuan  dalam  penyelesaian masalah, yang dilakukan secara sistematis terhadap suatu permasalahan melalui proses pengumpulan data menjadi informasi  dengan  didasari  faktor-faktor  pertimbangan dalam menentukan  keputusan [4]. Dengan menggunakan metode yang dapat menyelesaikan permasalahan Multiple Atrribute  Decision  Making (MADM)  yang  sangat  efektif memiliki  kinerja  terhadap  data  nilai  dan  kisaran  nilai tertentu  sesuai  dengan  yang  telah  ditentukan.  [5].  Maka dari itu metode yang digunakan untuk membantu dalam penyelesaian masalah ini adalah Simple Additive Weighting (SAW) [6]. Metode SAW atau yang dikenal penjumlahan terbobot  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mencari  nilai  bobot  pada  rating  kinerja  setiap  alternatif pada  semua  atribut  [7],  [8].  Dalam  perhitungannya membutuhkan proses  normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang akan dibandingkan dengan semua kriteria dari setiap alternatif.
Penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa  dalam menentukan pemilihan tanaman anggrek yang berkualitas unggul  untuk  memenuhi  permintaan  dari  konsumen cukup  sulit  dilakukan  [9].  Kriteria  dalam  pemilihan tanamannya yaitu umur tanaman, tinggi tanaman, kondisi daun,  jumlah  tangkai  dan  jumlah  bunga.  Karena  itu diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat membantu dalam  proses  seleksi  kualitas  tanaman  hias  dan mengetahui perangkingan dari hasil tes pada perhitungan sistemnya. Kelebihannya Berhasil dalam membuat sistem yang dapat membantu perusahaan juga konsumen dalam pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  dan  dapat menampilkan  hasil  dari  penilaian  tanaman  anggrek  dari pihak konsumen. Kekurangannya fasilitas dalam tampilan sistem belum lengkap, jenis tanaman yang diuji hanya satu yaitu anggrek saja, belum ada hak akses yang membatasi antara  pengelola  perusahaan  dan  pengguna.  Yang membedakan  penelitian  ini  dengan  penelitian  ini  yaitu dari  segi  alternatif,  penelitian  ini  menggunakan  25 alternatif, 5 kriteria tanaman, selain itu penelitian ini juga digunakan untuk membantu dalam memudahkan proses pencatatan  data.  Penelitian  lainnya  juga  menyatakan bahwa  sulitnya  menentukan  pilihan  tanaman  hias  yang cocok dijadikan tanaman hias bonsai  [10]. Kriteria untuk tanaman  bonsai  yaitu  bentuk,  tanaman  yang  berumur panjang, batang, dahan yang mudah dibentuk, permukaan kulit yang menarik dan memiliki lekuk, berdaun kecil dan rimbun. Alternatif yang cocok untuk dijadikan tanaman bonsai ada tanaman Asoka Cina, Beringin, Asam, Cemara dan  Melati.  Maka  karena  itu  untuk  membantu  petani bonsai  dalam  menentukan  pilihan  terhadap  tanaman
mana yang bisa dijadikan tanaman bonsai. Manfaat dari penelitian  ini  dapat  memudahkan  para  petani  dalam proses  menentukan  kelayakan  tanaman  hias  bonsai. Kekurangannya penelitian ini hanya untuk tanaman hias bonsai  saja.  Penelitian  lainnya  lain  juga  menyatakan bahwa  tidak  mudah  untuk  menentukan  pemilihan  jenis bibit  kelapa  sawit  dengan  kualitasnya  unggul  untuk ditanam  dilahan  yang  baru    [11].  Selain  itu  adanya permintaan  bibit  kelapa  sawit  yang  semakin  banyak dengan  mengakibatkan  kesulitan  yang  dihadapi  adalah dalam mengembangbiakkan kelapa sawit yang berasal dari biji. Dalam pemilihan ini perusahaan juga mengusahakan bibit  dari  Kultur  jaringan  yang  didapat  dari  tenaga  dari tenaga khusus dan Laboratorium. Akan tetapi masih saja kesulitan dalam menentukan pemilihan bibit kelapa sawit yang terbaik. Kriteria dalam pemilihan bibit yaitu harga, jenis bibit, dan cuaca juga mempengaruhi dalam proses pemilihan bibit.
Dengan  adanya  analisis  penerapan  metode  SAW untuk  pemilihan  tanaman  hias  dapat  mempermudah, mempercepat serta memberikan hasil rekomendasi yang akurat  untuk  keputusan  pelanggan.  Sehingga  dapat membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan, menentukan rekomendasi yang sesuai dengan keinginan pelanggan.  Sehingga  nantinya  dapat  membantu  para petani  tanaman  hias  dan  meningkatkan  sektor pendapatan  mereka.  Batasan  masalah  dari  penelitian  ini hanya  pada  analisis  penerapan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  sebagai  pendukung  keputusan  dalam menentukan  pilihan  tanaman  hias  terbaik.  Dilihat  dari alternatif  pilihan  dengan  kriteria  jenis  tanaman  hias Philodendron,  Monstera,  Aglonema,  Caladium ,  dan  Anggrek. Dengan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  yaitu  jenis tanaman,  harga  tanaman,  ukuran  tanaman,  umur tanaman,  dan  jarak.  Untuk  harga  diperoleh  pada  Bulan Januari di Tahun 2021. Kemudian dalam perhitungan dan simulasinya menggunakan Microsoft Excel.
Kerangka pemikiran yang akan dilakukan pada yaitu: 1) Problem ;  permasalahan  yang  dihadapi  yaitu  belum menerapkan  teknologi  yang  tekomputerisasi  untuk membantu  dalam  proses  promosi,  rekomendasi. Kesulitan dalam menentukan pilihan tanaman mana yang Akan  dibeli  bisa  dilihat  dari  kriteria  yang  ditawarkan untuk  menjadi  rekomendasi  terbaik.  Kemudian kurangnya  informasi  jarak  tempuh  yang  jauh  juga termasuk  dalam  pertimbangan  menentukan  keputusan untuk datang langsung ke lokasi dimana dimasa saat ini yang semua kegiatannya dibatasi atau harus dilakukan dari rumah. 2) Opportunities ; peluang dilakukan analisis untuk pemilihan  tanaman  hias  ini  adalah  karena  banyaknya masyarakat  yang  berada  di  rumah  tanpa  berkegiatan membuat  kebosanan  menyebabkan  kurangnya  aktivitas. Maka  dari  itu  menanam  atau  merawat  tanaman  hias menjadi hobby yang sedang trend dan banyak digemari oleh masyarakat  saat  ini.  3) Approach; pendekatan  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada pemilihan  tanaman  hias  yaitu  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  4) Development; untuk membantu  dalam  perhitungan  saat  ini  menggunakan Microsoft Office Excel. 5) Result; Harapan dari penelitian
ini yaitu agar nantinya semua kegiatan yang masih manual bisa terintegrasi dengan sistem agar dapat memudahkan para pelaku usaha dan dapat membantu para pelanggan
dalam menentukan keputusan terhadap pilihan tanaman hias yang diinginkan.

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  bersumber  dari  data-data  primer  yang merupakan suatu data yang dikumpulkan lalu diolah. Data penelitian  bersumber  dari  catatan  hasil  observasi, dokumentasi,  wawancara,  maupun  studi  kepustakaan. Observasi  dilakukan  terhadap  toko  tanaman  hias, dokumentasi diambil dari lokasi toko tanaman hias yang ditinjau secara langsung, serta wawancara pun dilakukan terhadap  para  pemilik  toko  tanaman  hias  agar mendapatkan informasi yang akurat sebagai acuan dalam penelitian. Penelitian ini termasuk ke dalam jenis metode penelitian survei. Survei ialah suatu proses penelitian yang digunakan untuk mengetahui permasalahan yang diambil dari  data  sampel  yang  didapatkan  pada  saat  melakukan penelitian. Kemudian ditemukan hubungan antara suatu penilaian,  variabel,  dan  masalah  dalam  proses pemasarannya. Oleh karena itu nantinya diharapkan hasil rekomendasi kepada si pengambil keputusan agar dapat bertindak  secara  lebih  mudah  dalam  menyelesaikan masalahnya [12].
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini menggunakan teknik observasi, wawancara, dokumentasi, dan studi kepustakaan. Observasi dilakukan di  wilayah  Kabupaten  Tanggamus,  Provinsi  Lampung Indonesia.  Observasi  hanya  melakukan  pengamatan langsung ke 5 tempat penjualan tanaman hias dikarenakan tempat  tersebut  termasuk  dalam  tempat  penjualan tanaman hias yang cukup terkenal di wilayah Kabupaten Tanggamus  yaitu  1)  Taman  Bunga  Chealsea;  dan  2) Dahlia Nursey yang berada yang berada di Jl. Raya Gisting Atas  Kecamatan  Gisting,  3)  Pusat  Bunga  Wonoharjo berada di Jl. Wonoharjo Kecamatan Sumberjo; 4) Linda Florist  berada  Jl.  Sinar  Petir,  Talang  Padang;  dan  5) Rumah  Anggrek  Gulip  berada  di  Jl.  Banjar  Negeri Kecamatan Gunung Alip. Wawancara dilakukan dengan mewawancarai  para  pemilik  toko  secara  langsung  pada bulan Januari Tahun 2021 guna untuk mendapatkan data yang akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis  penerapan  metode  SAW  pada  pemilihan tanaman  hias  sebagai  bentuk  untuk  pengambilan keputusan  pemilihan  tanaman  hias  mana  yang  lebih unggul dilihat dari kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Data  sampel  yang  telah  diambil  diolah  untuk menghasilkan  perengkingan  tanaman  berdasarkan kriterianya sehingga didapatkan rekomendasi. Saat ini di wilayah Kabupaten Tanggamus belum ada suatu metode
yang digunakan dalam penentuan pemilihan tanaman hias sehingga dalam pengambilan keputusan sangat sulit. Data yang diambil dari penelitian ini berasal dari sekian banyak tempat  penjualan  tanaman  hias  yang  ada  di  Kabupaten Tanggamus sehingga didapatkan data untuk perhitungan dengan menggunakan metode SAW. Alur langkah dalam menyelesaikan  masalah  dengan  menggunakan  metode SAW ini pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Alur dalam penyelesaian Metode SAW
Untuk  mendukung  keputusan  dalam  pemilihan tananaman  dibutuhkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan dan juga alternatif dari semua jenis tanaman.
Maka  dari  itu  semua  data  sampel  yang  telah  diambil selanjutnya  diolah  dengan  perhitungan  metode  SAW untuk  menghasilkan  prangkingan  nilai  tanaman
berdasarkan  kebutuhannya.  Permasalahan  terletak  pada belum  adanya  sistem  yang  dapat  membantu  dalam pemilihan  tanaman  hias  untuk  menentukan  keputusan dalam pemilihan saat membeli tanaman hias dan menjadi acuan dalam menentukan tanaman hias mana yang paling diminati  para  pelanggan  saat  ini  yang  bisa  dilihat  dari kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga  menghasilkan rangking dan rekomendasi toko. Kemudian menjadi dasar dalam meningkat atau turunnya pendapatan pelaku usaha dilihat  dari  analisis  yang  telah  diamati  dalam  proses pemilihan tanaman dan pemasaran tanaman hias. Pada  proses  penentuan  pemilihan  tanaman  hias  dari sekian  banyak  pilihan  mana  yang  paling  banyak  terjual. Dengan  alternatif  pilihan  yaitu  macam-macam  tanaman hias, dimana ditentukan dari nilai pada setiap kriteria serta bobot kepentingan. Adapun output yang akan dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai  tertinggi  dibandingkan  dengan  alternatif  lain
sehingga didaptakan rekomendasi toko yang dibutuhkan. Hasil output diambil  dari  rangking  urutan  alternatif tertinggi ke alternatif terendah. Alternatif yang dimaksud adalah tanaman hias.
Informasi  yang  dibutuhkan  pada  analisis  dalam menentukan  pemilihan  tanaman  hias  mana  yang diinginkan sesuai dengan proses penyelesaiannya yaitu: a. Menentukan kriteria yang akan digunakan
Kriteria yang digunakan ada 5 yaitu 1) Jenis Tanaman, 2) Harga Tanaman, 3) Umur Tanaman, 4) Ukuran Tanaman, dan 5) Jarak Tempuh.
b. Memberikan bobot kepentingan pada setiap kriteria Dalam  metode  SAW  terdapat  kriteria  yang  dibutuhkan untuk menentukan tanaman hias mana yang akan menjadi pilihan  sesuai  dengan  yang  diinginkan  oleh  para pelanggan. Adapun kriteria yang sudah dikodekan dengan nilai  bobot  kepentingan  yang  sudah  ditentukan  adalah pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Nilai Bobot No. Nama Kriteria Kode  Bobot 1 Jenis Tanaman K1 0,3 2 Harga Tanaman K2 0,25 3 Umur Tanaman K3 0,2 4 Ukuran Tanaman K4 0,15 5 Jarak Tempuh K5 0,1 Total Nilai Bobot 1
Berikut  adalah  penjabaran  dari  masing-masing kriteria  yang  telah  dikonversi  ke  bilangan fuzzy dengan nilai bobotnya yang sudah ditentukan:
1) Kriteria Jenis Tanaman (K1) Kriteria jenis tanaman adalah jenis tanaman yang sedang banyak diminati di wilayah Kabupaten Tanggamus seperti pada Tabel 2. Tabel 2. Kriteria dari Jenis Tanaman
No.  Jenis Tanaman   Nilai Bobot K1 1 Philodendron 5 2 Monstera 4 3 Aglonema 3 4 Caladium 2 5 Anggrek 1 2) Kriteria Harga Tanaman (K2)
Kriteria  harga  tanaman  adalah  harga  yang  didapat  dari hasil observasi pada bulan januari tahun 2021 di wilayah
Kabupaten  Tanggamus  dimana  kisaran  harga  dibawah 50.000 sampai diatas 500.000 yaitu pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dari Harga Tanaman No Harga Tanaman Nilai Bobot K2 1 < 50.000 5 2 51. 000 - 150.000 4 3 151.000 - 300.000 3 4 301.000 - 500.000 2 5 >500.000 1
3) Kriteria Umur Tanaman
Kriteria  umur  tanaman  adalah  kisaran  pertumbuhan tanaman dari data yang diperoleh pada observasi  setiap toko  di  wilayah  Kabupaten  Tanggamus  kisaran  umur dibawah 2 bulan sampai diatas 8 bulan pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria dari Umur Tanaman
No  Umur Tanaman   Nilai Bobot K3 1 < 2 Bulan 5 2 2 - 4 Bulan 4 3 4 - 6 bulan 3 4 6 - 8 Bulan 2 5 > 8 bulan 1

## 4) Kriteria Ukuran Tanaman
Kriteria ukuran tanaman adalah diameter atau tinggi dari suatu tanaman yang diperoleh pada observasi setiap toko
di  wilayah  Kabupaten  Tanggamus  kisaran  diatas  20  cm sampai diatas 81 cm yaitu pada Tabel 5.
Tabel 5. Kriteria dari Ukuran Tanaman
No  Ukuran Tanaman   Nilai Bobot K4 1 < 20 cm 5 2 21 cm - 40 cm 4 3 41 cm - 60 cm 3 4 61 cm - 80 cm 2 5 > 81 cm 1 5) Kriteria Jarak Tempuh
Kriteria  jarak  tempuh  adalah  angka  yang  menunjukan seberapa  jauh  lokasi  tanaman  hias  yang  diperjualkan, diperoleh  dari  hasil  observasi  setiap  toko  di  wilayah
Kabupaten Tanggamus kisaran < 5 km sampai > 30 km yaitu sebagai berikut:
Tabel 6. Kriteria dari Jarak Tempuh No  Jarak Tempuh   Nilai Bobot K5 1 < 5 km 5 2 5 km -15 km 4 3 15 km - 20 km 3 4 20 km - 30 km 2 5 > 30 km 1
c. Memberikan nilai tanaman hias pada setiap kriteria
Membuat  tabel  real  untuk  menentukan  nilai  bobot  dari setiap  atlternatif  tanaman  hias  yang  diambil  sebagai sampel. Dalam penelitian ini digunakan 25 macam sampel
tanaman hias dan 5 kriteria dari setiap tanaman dimana diperoleh  dari  hasil  observasi  dari  beberapa  toko  di wilayah Kabupaten Tanggamus yaitu pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Sampel Alternatif dan Kriteria No. Alternatif Jenis Tanaman Harga Tanaman Umur Tanaman Ukuran Tanaman Jarak Tempuh 1 Philodendron Imperal Red Cardinal  Philodendron  Rp.  150000  5  Bulan  50  cm  35  km 2 Philodendron Prince Orange Philodendron  Rp.  500000  8  Bulan  15  cm 6  km 3 Philodendron Lemon Lime Philodendron  Rp. 35000  7  Bulan  21  cm 5  km 4 Philodendron Milano Philodendron  Rp.  250000  3  Bulan  20  cm  13  km 5 Philodendron Congo Rojo Philodendron  Rp.  650000  5  Bulan  18  cm  10  km 6 Monstera Deleciosa Monstera Rp.  175000  6  Bulan  45  cm  15  km 7 Monstera Adausonil Monstera Rp.  500000  12  Bulan  95  cm  22  km 8 Monstera Borsigiana Monstera Rp.  250000  4  Bulan  55  cm 5  km 9 Monstera Dubia Monstera Rp.  350000  8  Bulan  60  cm  15  km
No. Alternatif Jenis Tanaman Harga Tanaman Umur Tanaman Ukuran Tanaman Jarak Tempuh 10 Monstera Variegata Monstera Rp.  200000  7  Bulan  40  cm  30  km 11 Aglonema Claudia Aglonema Rp. 95000  2  Bulan  25  cm 7  km 12 Aglonema Red Ruby Aglonema Rp.  125000  4  Bulan  55  cm  21  km 13 Aglonema Lipstik Aglonema Rp. 25000  2  Bulan  20  cm 5  km 14 Aglonema Red Sumatra Aglonema Rp.  350000  5  Bulan  65  cm  32  km 15 Aglonema Pictum Tricolor Aglonema Rp.  195000  3  Bulan  20  cm  43  km 16 Caladium Tikus Caladium Rp. 45000  2  Bulan  25  cm 1  km 17 Caladium Tengkoral Caladium Rp.  180000  5  Bulan  50  cm  17  km 18 Caladium Wayang Caladium Rp.  100000  3  Bulan  35  cm  26  km 19 Caladium Baret Merah Caladium Rp. 85000  2  Bulan  40  cm 5  km 20 Caladium Kuping Kelinci Caladium Rp. 20000  2  Bulan  25  cm 3  km 21 Anggrek Kuku Macan Anggrek Rp.  200000  8  Bulan  87  cm  23  km 22 Anggrek Ekor Tupai Anggrek Rp. 15000  1  Bulan  20  cm 5  km 23 Anggrek Bulan Anggrek Rp. 45000  2  Bulan  18  cm 6  km 24 Anggrek Tanah Anggrek Rp. 55000  3  Bulan  32  cm 2  km 25 Anggrek Tebu Anggrek Rp.  100000  5  Bulan  80  cm  33  km Setelah  ditentukan  sampel  tabel  di  atas  kemudian menentukan  bobot pada setiap kriteria yang digunakan. Nilai bobot ini diperoleh dari hasil kecocokan pada setiap
nilai kriteria. Berikut adalah Tabel 8 tabel nilai dari setiap alternatif.
Tabel 8. Nilai data dari Setiap Alternatif Kriteria Alternatif Kriteria Benefit  Cost  Benefit  Benefit  Cost K1 K2 K3 K4 K5 A1 5 4 3 3 1 A2 5 2 1 5 4 A3 5 5 2 4 5 A4 5 3 4 5 4 A5 5 1 3 5 4 A6 4 3 2 3 4 A7 4 2 1 1 2 A8 4 3 3 3 5 A9 4 2 1 3 4 A10 4 3 2 4 2 A11 3 4 4 4 4 A12 3 4 3 3 2 A13 3 5 4 5 5 A14 3 2 3 2 1 A15 3 3 4 5 1 A16 2 5 4 4 5 A17 2 3 3 3 3 A18 2 4 4 4 2 A19 2 4 4 4 5 A20 2 5 4 4 5 A21 1 3 1 1 2 A22 1 5 5 5 5 A23 1 5 4 5 4 A24 1 4 4 4 5 A25 1 4 3 2 1 Nilai Max 5 5 5 5 5 Nilai Min 1 1 1 1 1
d. Normalisasi pada setiap alternatif
Normalisasi  pada  setiap  alternatif  adalah  perhitungan untuk menentukan nilai dari Normalisasi setiap alternatif. Dimana K1, K3 dan K4 termasuk katagori benenfit karena kriteia  yang  digunakan  termasuk  atribut  keuntungan. Maka digunakan rumus sebagai berikut:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗 (1)
r1.1 sampai dengan r25.1 adalah nilai normalisasi dimana untuk pencahariannya X ij adalah nilai dari setiap kriteria pada  baris  pertama  kolom  pertama  dibagi  dengan  nilai
Max dari setiap kriteria yang digunakan. Dari kolom K1 nilai maximal nya adalah ‘5’, maka setiap baris kolom K1 dibagi oleh nilai maximal K1.
𝑟1.1 = 5 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 5 5 = 1 𝑟2.1 = 5 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 5 5 = 1 𝑟3.1 = 5 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 5 5 = 1 𝑟4.1 = 5 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 5 5 = 1 𝑟5.1 = 5 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 5 5 = 1 𝑟6.1 = 4 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 4 5 = 0,8 𝑟7.1 = 4 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 4 5 = 0,8 𝑟8.1 = 4 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 4 5 = 0,8 𝑟9.1 = 4 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 4 5 = 0,8 𝑟10.1 = 4 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 4 5 = 0,8 𝑟11.1 = 3 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 3 5 = 0,6 𝑟12.1 = 3 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 3 5 = 0,6 𝑟13.1 = 3 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 3 5 = 0,6 𝑟14.1 = 3 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 3 5 = 0,6 𝑟15.1 = 3 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 3 5 = 0,6 𝑟16.1 = 2 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 2 5 = 0,4 𝑟17.1 = 2 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 2 5 = 0,4
𝑟18.1 =
2
𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 2 5 = 0,4
𝑟19.1 =
2
𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 2 5 = 0,4
𝑟20.1 =
2
𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 2 5 = 0,4
𝑟21.1 =
1
𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 1 5 = 0,2
𝑟22.1 = 1 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 1 5 = 0,2 𝑟23.1 = 1 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 1 5 = 0,2 𝑟24.1 = 1 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 1 5 = 0,2 𝑟25.1 = 1 𝑀𝑎𝑥{ 5,5,5,5,5,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1} = 1 5 = 0,2
r1.3 sampai dengan r25.3 adalah nilai normalisasi dimana untuk pencahariannya X ij adalah  nilai  dari  setiap  kriteria pada baris pertama kolom ketiga dibagi dengan nilai Max
dari setiap kriteria yang digunakan. Dari kolom K3 nilai maximalnya adalah ‘5’, maka setiap baris kolom K3 dibagi oleh nilai maximal K3.
𝑟1.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6 𝑟2.3 = 1 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 1 5 = 0,2 𝑟3.3 = 2 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 2 5 = 0,4 𝑟4.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟5.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6 𝑟6.3 = 2 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 2 5 = 0,4 𝑟7.3 = 1 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 1 5 = 0,2 𝑟8.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6 𝑟9.3 = 1 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 1 5 = 0,2 𝑟10.3 = 2 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 2 5 = 0,4 𝑟11.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8
𝑟12.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6 𝑟13.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟14.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6
𝑟15.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8
𝑟16.3 =
4
𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8
𝑟17.3 =
3
𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6
𝑟18.3 =
4
𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8
𝑟19.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟20.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟21.3 = 1 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 1 5 = 0,2 𝑟22.3 = 5 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 5 5 = 1 𝑟23.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟24.3 = 4 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 4 5 = 0,8 𝑟25.3 = 3 𝑀𝑎𝑥⁡{3,1,2,4,3,2,1,3,1,2,4,3,4,3,4,4,3,4,4,4,1,5,4,4,3} = 3 5 = 0,6
r1.4 sampai dengan r25.4 adalah nilai normalisasi dimana untuk pencahariannya X ij adalah  nilai  dari  setiap  kriteria pada baris pertama kolom ke empat dibagi dengan nilai
Max dari setiap kriteria yang digunakan. Dari kolom K4 nilai maximal adalah  ‘5’,  maka  setiap  baris  kolom  K4 dibagi oleh nilai maximal K4.
r1.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,6 r2.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 0,8 r3.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,4 r4.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1 r5.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1 r6.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,4 r7.4 = 1 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 1 5 = 0,2 r8.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,6 r9.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,6 r10.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r11.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r12.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,6
r13.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1
r14.4 =
2
Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 2 5 = 0,4
r15.4 =
5
Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1
r16.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r17.4 = 3 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 3 5 = 0,6 r18.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r19.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r20.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r21.4 = 1 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 1 5 = 0,2 r22.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1 r23.4 = 5 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 5 5 = 1 r24.4 = 4 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 4 5 = 0,8 r25.4 = 2 Max⁡{3,5,4,5,5,3,1,3,3,4,4,3,5,2,5,4,3,4,4,4,1,5,5,4,2} = 2 5 = 0,4
Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai dari normalisasi alternatif katagori cost yaitu K2, dan K5 dengan rumus sebagai berikut:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (2)
r1.2 sampai dengan r25.2 adalah nilai normalisasi dimana untuk pencahariannya MinX ij adalah  nilai  minimal  dari setiap kriteria dibagi dengan Xij adalah nilai kriteria pada
baris pertama kolom ke dua yang digunakan. Dari kolom K2  nilai  minimalnya  adalah  ‘1’.  Maka  setiap  baris  dari kolom K2 menjadi penyebut dari nilai kolom K2.
r1.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25
r2.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 2 = 1 2 = 0,5
r3.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 5 = 1 5 = 0,2
r4.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
3 = 1 3 = 0,33
r5.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
1 = 1 1 = 1
r6.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
3 = 1 3 = 0,33
r7.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
2 = 1 2 = 0,5
r8.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
3 = 1
3 = 0,33
r9.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
2 = 1 2 = 0,5
r10.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
3 = 1 3 = 0,33
r11.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25 r12.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25 r13.1 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 5 = 1 5 = 0,2 r14.1 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 2 = 1 4 = 0,5 r15.1 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 3 = 1 3 = 0,33 r16.1 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 5 = 1 5 = 0,2 r17.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 3 = 1 3 = 0,33 r18.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25 r19.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25
r20.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
5 = 1 5 = 0,2
r21.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
3 = 1 3 = 0,33 r22.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
5 = 1 5 = 0,2 r23.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 5 = 1 5 = 0,2
r24.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4} 4 = 1 4 = 0,25 r25.2 = Min⁡{4,2,5,3,1,3,2,3,2,3,4,4,5,2,3,5,3,4,4,5,3,5,5,4,4}
4 = 1 4 = 0,25
r1.5 sampai  dengan r14.5 adalah  nilai  normalisasi dimana untuk pencahariannya MinX ij adalah nilai minimal dari setiap kriteria dibagi dengan X ij adalah nilai kriteria pada baris pertama kolom ke lima yang digunakan. Dari kolom K5 nilai minimalnya adalah ‘1’. Maka setiap baris dari kolom K5 menjadi penyebut dari nilai kolom K5.
𝑟1.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 1 = 1 1 = 1
𝑟2.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
4 = 1 4 = 0,25
𝑟3.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
5 = 1 5 = 0,2
𝑟4.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
4 = 1 4 = 0,25
𝑟5.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
4 = 1 4 = 0,25
𝑟6.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
4 = 1 4 = 0,25
𝑟7.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
2 = 1 2 = 0,5
𝑟8.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
5 = 1 5 = 0,2
𝑟9.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 4 = 1 4 = 0,25 𝑟10.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟11.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 4 = 1 4 = 0,25 𝑟12.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟13.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2 𝑟14.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 1 = 1 1 = 1 𝑟15.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 1 = 1 1 = 1 𝑟16.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2
𝑟17.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 3 = 1 3 = 0,33 𝑟18.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1}
2 = 1 2 = 0,5
𝑟19.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2
𝑟20.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2 𝑟21.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 2 = 1 2 = 0,5 𝑟22.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2 𝑟23.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 4 = 1 4 = 0,25 𝑟24.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 5 = 1 5 = 0,2
𝑟25.5 = 𝑀𝑖𝑛⁡{1,4,5,4,4,4,2,5,4,2,4,2,5,1,1,5,3,2,5,5,2,5,4,5,1} 1 = 1 1 = 1

## e. Membuat matrik kinerja ternormalisasi
Berikut  merupakan  hasil  dari  perhitungan normalisasi setiap nilai alternatif pada kriteria yang telah ditentukan.  R  adalah  nilai  matriks  ternormalisasi  yang
didapat  dari  hasil  pengurutan  normalisasi  dari  setiap alternatif yaitu:
R= [ 1 1 1 1 1 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2
0,2 0,25 0,5 0,2 0,33 1 0,33 0,5 0,33 0,5 0,33 0,25 0,25 0,2 0,5 0,33 0,2 0,33 0,25 0,25 0,2 0,33 0,2 0,2 0,25 0,25 0,6 0,2 0,4 0,8 0,6 0,4 0,2 0,6 0,2 04 0,8 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 0,8 0,8 0,2 1 0,8 0,8 0,6 0,6 1 0,8 0,1 0,1 0,6 0,2 0,6 0,6 0,8 0,8 0,6 1 0,4 1 0,8 0,6 0,8 0,8 0,8 0,2 1 1 0,8 0,4 1 0,25 0,2 0,25 0,25 0,25 0,5 0,2 0,25 0,5 0,25 0,5 0,2 1 1 0,2 0,33 0,5 0,2 0,2 0,5 0,2 0,25 0,2 1 ]
f. Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif (Vi)
Berikut merupakan perhitungan untuk menentukan nilai bobot preferensi dari setiap atlternatif yang digunakan V1 adalah bobot preferensi dimana W1
adalah nilai bobot dari setiap kriteria di kali dengan r1.1 adalah nilai pada setiap alternatif kriteria baris pertama kolom pertama
V1  = (W 1 * r 11 ) + (W 2 * r 12 ) + (W 3 * r 13 ) + (W 4 * r 14 ) + (W 5 * r 15 ) = (0.3*1) + (0,25*0,25) + (0,2*0,6) + (0,15*0,6) + (0,1*1) = 0,3 + 0,06 + 0,12 + 0,9 + 0,1 = 0,67
V2  = (W 1 * r 21 ) + (W 2 * r 22 ) + (W 3 * r 23 ) + (W 4 * r 24 ) + (W 5 * r 25 )
= (0.3*1) + (0,25*0,5) + (0,2*0,2) + (0,15*1) + (0,1*0,25)
= 0,3 + 0,13 + 0,04 + 0,15 + 0,3 = 0,64
V3  = (W 1 * r 31 )  + (W 2 * r 32 )  +  (W 3 * r 33 )  + (W 4 * r 34 )  + (W 5 * r 35 )
= (0.3*1) + (0,25*0,2) + (0,2*0,4) + (0,15*0,8) + (0,1*0,2)
= 0,3 + 0,05 + 0,08 + 0,12 + 0,02 = 0,57
V4  = (W 1 * r 41 ) + (W 2 * r 42 ) + (W 3 * r 43 ) + (W 4 * r 44 ) + (W 5 * r 45 ) = (0.3*1) +(0,25*0,33) + (0,2*0,8) + (0,15*1) + (0,1*0,25) = 0,3 + 0,08 + 0,16 + 0,15 + 0,03 = 0,72 V5  = (W 1 * r 51 )  + (W 2 * r 52 )  +  (W 3 * r 53 )  + (W 4 * r 54 )  + (W 5 * r 55 ) = (0.3*1) + (0,25*0,1) + (0,2*0,6) + (0,15*1) + (0,1*0,25) = 0,3 + 0,25 + 0,12 + 0,15 + 0,03 = 0,85 V6  =  (W 1 * r 61 )  + (W 2 * r 62 )  +  (W 3 * r 63 )  + (W 4 * r 64 )  + (W 5 * r 65 ) = (0.3*0,8) + (0,25*0,33) + (0,2*0,4) + (0,15*0,6) + (0,1*0,25) = 0,24 + 0,08 + 0,08 + 0,09 + 0,03 = 0,52 V7  =  (W 1 * r 71 )  + (W 2 * r 72 )  +  (W 3 * r 73 )  + (W 4 * r 74 )  + (W 5 * r 75 ) = (0.3*0,8) + (0,25*0,33) + (0,2*0,2) + (0,15*0,2) + (0,1*0,5) = 0,24 + 0,13 + 0,04 + 0,03 + 0,05 = 0,49 V8  =  (W 1 * r 81 )  + (W 2 * r 82 )  +  (W 3 * r 83 )  + (W 4 * r 84 )  + (W 5 * r 85 ) = (0.3*0,8) + (0,25*0,33) + (0,2*0,6) + (0,15*0,6) + (0,1*0,2) = 0,24 + 0,08 + 0,12 + 0,09 + 0,02 = 0,55 V9  =  (W 1 * r 91 )  + (W 2 * r 92 )  +  (W 3 * r 93 )  + (W 4 * r 94 )  + (W 5 * r 95 ) = (0.3*0,8) + (0,25*0,5) + (0,2*0,2) + (0,15*0,6) + (0,1*25) = 0,24 + 0,13 + 0,04 + 0,09 + 0,03 = 0,52 V10 =  (W 1 * r 10.1 )  + (W 2 * r 10.2 )  +  (W 3 * r 10.3 )  + (W 4 * r 10.4 )  + (W 5 * r 10.5 ) = (0.3*0,8) + (0,25*0,33) + (0,2*0,4) + (0,15*0,8) + (0,1*0,5)
= 0,24 + 0,08 + 0,08 + 0,12 + 0,05 = 0,57
V11 =  (W 1 * r 11.1 )  + (W 2 * r 11.2 )  +  (W 3 * r 11.3 )  + (W 4 * r 11.4 )  + (W 5 * r 11.5 )
= (0.3*0,6) + (0,25*0,25) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,25)
= 0,18 + 0,06 + 0,16 + 0,12 + 0,03 = 0,55
V12 =  (W 1 * r 12.1 )  + (W 2 * r 12.2 )  +  (W 3 * r 12.3 )  + (W 4 * r 12.4 )  + (W 5 * r 12.5 )
= (0.3*0,6) + (0,25*0,25) + (0,2*0,6) + (0,15*0,6) + (0,1*0,5)
= 0,18 + 0,06 + 0,12 + 0,9 + 0,05 = 0,50
V13 =  (W 1 * r 13.1 )  + (W 2 * r 13.2 )  +  (W 3 * r 13.3 )  + (W 4 * r 13.4 )  + (W 5 * r 13.5 ) = (0.3*0,6) + (0,25*0,2) + (0,2*0,8) + (0,15*1) + (0,1*0,2)
= 0,18 + 0,05 + 0,16 + 0,15 + 0,02 = 0,56
V14 =  (W 1 * r 14.1 )  + (W 2 * r 14.2 )  +  (W 3 * r 14.3 )  + (W 4 * r 14.4 )  + (W 5 * r 14.5 )
= (0.3*0,6) + (0,25*0,5) + (0,2*0,6) + (0,15*0,4) + (0,1*1)
= 0,18 + 0,13 + 0,12 + 0,06 + 0,1 = 0,59
V15 =  (W 1 * r 15.1 )  + (W 2 * r 15.2 )  +  (W 3 * r 15.3 )  + (W 4 * r 15.4 )  + (W 5 * r 15.5 )
= (0.3*0,6) + (0,25*0,33) + (0,2*0,8) + (0,15*1) + (0,1*1)
= 0,18 + 0,08 + 0,16 + 0,15 + 0,1 = 0,67
V16 =  (W 1 * r 16.1 )  + (W 2 * r 16.2 )  +  (W 3 * r 16.3 )  + (W 4 * r 16.4 )  + (W 5 * r 16.5 ) = (0.3*0,4) + (0,25*0,2) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,2)
= 0,12 + 0,05 + 0,16 + 0,12 + 0,02 = 0,47
V17 =  (W 1 * r 17.1 )  + (W 2 * r 17.2 )  +  (W 3 * r 17.3 )  + (W 4 * r 17.4 )  + (W 5 * r 17.5 ) = (0.3*0,4) + (0,25*033) + (0,2*0,6) + (0,15*0,6) + (0,1*0,33)
= 0,12 + 0,08 + 0,12 + 0,09 + 0,03 = 0,45
V18 =  (W 1 * r 18.1 )  + (W 2 * r 18.2 )  +  (W 3 * r 18.3 )  + (W 4 * r 18.4 )  + (W 5 * r 18.5 ) = (0.3*0,4) + (0,25*0,25) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,5)
= 0,12 + 0,06 + 0,16 + 0,12 + 0,05 = 0,51
V19 =  (W 1 * r 19.1 )  + (W 2 * r 19.2 )  +  (W 3 * r 19.3 )  + (W 4 * r 19.4 )  + (W 5 * r 19.5 ) = (0.3*0,4) + (0,25*0,25) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,2)
= 0,12 + 0,06 + 0,16 + 0,12 + 0,02 = 0,48
V20 =  (W 1 * r 20.1 )  + (W 2 * r 20.2 )  +  (W 3 * r 20.3 )  + (W 4 * r 20.4 )  + (W 5 * r 20.5 )
= (0.3*0,4) + (0,25*0,2) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,2)
= 0,12 + 0,05 + 0,16 + 0,12 + 0,02 = 0,47
V21 =  (W 1 * r 21.1 )  + (W 2 * r 21.2 )  +  (W 3 * r 21.3 )  + (W 4 * r 21.4 )  + (W 5 * r 21.5 ) = (0.3*0,2) + (0,25*0,33) + (0,2*0,2) + (0,15*0,2) + (0,1*0,5)
= 0,06 + 0,08 + 0,04 + 0,03 + 0,05 = 0,26
V22 =  (W 1 * r 22.1 )  + (W 2 * r 22.2 )  +  (W 3 * r 22.3 )  + (W 4 * r 22.4 )  + (W 5 * r 22.5 ) = (0.3*0,2) + (0,25*0,2) + (0,2*1) + (0,15*1) + (0,1*0,2)
= 0,06 + 0,05 + 0,2 + 0,15 + 0,02 = 0,48
V23 =  (W 1 * r 23.1 )  + (W 2 * r 23.2 )  +  (W 3 * r 23.3 )  + (W 4 * r 23.4 )  + (W 5 * r 23.5 ) = (0.3*0,2) + (0,25*0,2) + (0,2*0,8) + (0,15*1) + (0,1*0,25)
= 0,06 + 0,05 + 0,16 + 0,15 + 0,03 = 0,45
V24 =  (W 1 * r 24.1 )  + (W 2 * r 24.2 )  +  (W 3 * r 24.3 )  + (W 4 * r 24.4 )  + (W 5 * r 24.5 )
= (0.3*2) + (0,25*0,25) + (0,2*0,8) + (0,15*0,8) + (0,1*0,2)
= 0,06 + 0,06 + 0,16 + 0,12 + 0,02 = 0,42
V25 =  (W 1 * r 25.1 )  + (W 2 * r 25.2 )  +  (W 3 * r 25.3 )  + (W 4 * r 25.4 )  + (W 5 * r 25.5 )
= ((0.3*0,2) + (0,25*0,25) + (0,2*0,6) + (0,15*0,4) + (0,1*1)
= 0,06 + 0,06 + 0,12 + 0,06 + 0,1 = 0,40

## g. Melakukan Perangkingan
Berikut merupakan langkah terakhir yang dilakukan yaitu  pengurutan  nilai  yang  didapat  setelah  perhitungan preferensi sehingga mendapatkan nilai rangking terbesar
1 sampai 25 serta muncul beberapa rekomendasi dari toko tanaman hias yang dibutuhkan pelanggan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perangkingan dari Metode SAW Nama Tanaman Nilai Bobot Preferensi (Vi) Rangking Rekomendasi Toko Philodendron Imperal Red Cardinal 0,57 4  Taman Bunga Chealsea Rumah Anggrek Gulip Dahlia Nursey Philodendron Prince Orange 0,64 5  Dahlia Nursey Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Philodendron Lemon Lime 0,57 8  Dahlia Nursey Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Philodendron Milano 0,72 2  Taman Bunga Chealsea Rumah Anggrek Gulip Dahlia Nursey Philodendron Congo Rojo 0,85 1  Taman Bunga Chealsea Rumah Anggrek Gulip Dahlia Nursey Monstera Deleciosa 0,52 13  Rumah Anggrek Gulip Taman Bunga Celsea Pusat Bunga Wonoharjo Monstera Adausonil 0,49 16  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Monstera Borsigiana 0,55 10  Rumah Anggrek Gulip Taman Bunga Celsea Pusat Bunga Wonoharjo Monstera Dubia 0,52 12  Rumah Anggrek Gulip Taman Bunga Celsea Pusat Bunga Wonoharjo Monstera Variegata 0,57 7  Dahlia Nursey Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Aglonema Claudia 0,55 11  Rumah Anggrek Gulip Taman Bunga Celsea Pusat Bunga Wonoharjo Aglonema Red Ruby 0,50 15  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Aglonema Lipstik 0,56 9  Dahlia Nursey Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Aglonema Red Sumatra 0,59 6  Dahlia Nursey Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Aglonema Pictum Tricolor 0,67 3  Taman Bunga Chealsea Rumah Anggrek Gulip Dahlia Nursey Caladium Tikus 0,47 19  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Caladium Tengkoral 0,45 21  Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Rumah Anggrek Gulip Caladium Wayang 0,51 14  Rumah Anggrek Gulip Taman Bunga Celsea Pusat Bunga Wonoharjo Caladium Baret Merah 0,48 17  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Caladium Kuping Kelinci 0,47 19  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Anggrek Kuku Macan 0,26 25  Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Rumah Anggrek Gulip Anggrek Ekor Tupai 0,48 18  Linda Florist Dahlia Nursey Taman Bunga Chelsea Anggrek Bulan 0,45 22  Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Rumah Anggrek Gulip Anggrek Tanah 0,42 23  Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Rumah Anggrek Gulip Anggrek Tebu 0,40 24  Pusat Bunga Wonoharjo Linda Florist Rumah Anggrek Gulip
Berdasarkan 25 alternatif pilihan pada tabel perangkingan di atas dari hasil perhitungan preferensi dengan metode SAW didapatkan urutan ke 5 dengan nilai terbesar ke 1 dari tanaman hiasPhilodendron Congo rojo = 0, 85 berada di toko Taman Bunga Chealsea Rumah Anggrek Gulip dan Dahlia Nursey.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  dengan adanya  teknologi  yang  sudah  terkomputerisasi  dapat membantu para petani tanaman hias dalam memberikan informasi  yang  akurat  dan  lebih  cepat  kepada pelangganya.  Memberikan  kemudahan  bagi  pelanggan dalam membeli dan melakukan pemesanan tanaman hias tanpa butuh waktu lama. Memudahkan pelanggan dalam menggambil keputusan untuk menentukan tanaman hias
mana yang akan dipilih sesuai dengan kriterianya. Sistem pendukung keputusan dalam pemilihan tanaman hias ini telah  berhasil  diperhitungkan  sehingga  didapatkan  hasil perangkingan untuk mendapatkan rekomendasi toko dari alternatif  tanaman  hias  yang  dicari  susuai  dengan keinginan  pelanggan.  Sehingga  adanya  analisis perhitungan dari pemilihan tanaman hias sini menjadi alat bantu yang tepat dalam setiap pengambilan keputusan.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  atas  kesediannya  menjadi tempat  observasi  dan  bersedia  untuk  diwawancarai kepada Bapak/Ibu pemilik toko tanaman hias Kabupaten Tanggamus  Provinsi  Lampung  yaitu  Taman  Bunga Chealsea,  dan  Dahlia  Nursey  yang  berada  di  Jl.  Raya Gisting  Atas  Kecamatan  Gisting,  Pusat  Bunga Wonoharjo di Jl. Wonoharjo Kecamatan Sumberjo, Linda Florist di Jl. Sinar Petir Kecamatan Talang Padang, dan 5) Rumah  Anggrek  Gulip  di  Jl.  Banjar  Negeri  Kecamatan Gunung Alip.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  T.  Widyastuti, Teknologi  Budidaya  Tanaman  Hias Agribisnis . 2018.
[2] Erlangga Erlangga and A. Furqon, “Portal  e -Brosur Berbasis Modern Advertising Methods Untuk Efektifitas Periklanan  Jurusan  S1  Sistem  Informasi  Fakultas  Ilmu Komputer  ,  Universitas  Bandar  Lampung,”  pp.  20– 42, 2014.
[3]  E.  Erlangga,  M.  H.  Anggraini,  F.  Ariani,  and  Y. Aprilinda,  “Aplikasi  E -Marketing  Panglong  Kayu Menggunakan Metode Colaborative Filtering,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 57 – 66, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1460.
[4]  H.  Hermanto  a nd  N.  Izzah,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Motor  Dengan  Metode  Simple
Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[5] Turban dan Aronson (2011: 75), “Sistem pendukung keputusan ‘Landasan Teori,’” no. 2016, pp. 10– 48.
[6]  R.  W.  Kusumadewi,  Sri,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko, “Fuzzy Multi - Criteria Decision Making,” in Fuzzy Multi- Criteria Decision Making , 2005.
[7]  1968  Fishburn,  1967  MacCrimmon, Metode-Metode Penyelesaian Masalah MDAM . .
[8]  M. ko. Rochmat Tufiq, S., Sistem Pendukung Keputusan . 2020.
[9] E.  Dianasari  and  T.  Baidawi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Tanaman  Anggrek  Pada  Ud. Sanjiwani Orchid Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Swabumi , vol. III, no. 1, pp. 16 – 23, 2015.
[10]E. Vista, B. Dolok, M. Marbun, and T. Informatika, “Penerapan  Metode  Topsis  Pada  Sistem  Pendukung,” vol. 4, no. 1, pp. 49 – 53, 2020.
[11]A.  R.  Utami,  Solikhun,  and  Irwan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jenis  Bibit  Unggul Kelapa Sawit Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP),” Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi . 2017.
[12]Sugiyono  2003:11,  “Metode  penelitian.” Metode Penelitian dan Pengembangan:Research and Development. Bandung: Alfabeta.