SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI BENIH TOMAT TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Muhammad Safii

Abstract


Abstrak

Tomat (Lycopersicon esculentum L.) merupakan tanaman asli dari Amerika Tengah dan Selatan. Tanaman tomat sangat rentan terhadap hama dan penyakit, terutama yang ditanam didataran rendah. Sebagian petani sering merasa sulit dalam menetukan benih tomat yang baik dan tahan terhadap virus. Selain itu petani juga sulit menentukan benih tomat yang baik dengan harga terjangkau. Sulitnya menentukan benih tomat yang baik sering membuat sebagian petani gagal panen dan mengalami kerugian yang cukup besar. Dalam penelitian ini digunakan sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weghting (SAW) yang dapat membantu petani dalam menentukan benih tomat yang baik. Penelitian ini diharapkan dapat membantu para petani dalam menentukan benih tomat yang baik sehingga dapat membantu perekonomian para petani dan terhindar dari gagal panen.

Keywoards: SPK, Benih Tomat, Simple Additive Weghting (SAW)

 

Abstract

Tomato (Lycopersicon esculentum L.) is native to Central and South America. Tomato plants are very vulnerable to pests and diseases, especially those planted in the lowlands. Some farmers often find it difficult to determine good tomato seeds and are resistant to viruses. In addition, farmers are also difficult to determine the good tomato seeds at affordable prices. The difficulty of determining the good tomato seed often makes some farmers fail to harvest and suffered considerable losses. In this research used decision support system (SPK) with Simple Additive Weghting (SAW) method that can help farmers in determining good tomato seed. This research is expected to assist farmers in determining good tomato seeds so as to help the farmers' economy and avoid harvest failure.

Keywoards: SPK, Tomato Seeds, Simple Additive Weghting (SAW


Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.29103/techsi.v10i1.524

Article Metrics

 Abstract Views : 446 times
 PDF Downloaded : 4 times

Refbacks





TECHSI Journalindexed by:


Google Scholar Portal Garuda crossref doi




TECHSI Journalis a member of:


Mendeley Zotero



© Copyright of Journal TECHSI, (e-ISSN:2614-6029, p-ISSN:2302-4836).