1. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
68
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA
DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Robi Sahri Sitanggang (0911395)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan
Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan
www.stmik-budidarma.ac.id // Email : robisahri@yahoo.com
Dalam jenis pestisida, Memilih macam dan jenisnya yang begitu banyak beredar dipasaran dan
beragamnya keunggulan-keunggulan yang ditawarkan produk pestisida kepada konsumen, sehingga para
konsumen harus teliti dan cermat dalam memilih pestisida yang tepat, Karena seperti yang kita ketahui begitu
banyak macam-macam jenis produk pestisida yang ditawarkan pihak produsen kepada konsumen. hal ini yang
membuat para konsumen bingung disaat membeli pestisida. Maka ada perlunya sebelum para konsumen
membeli pestisida tersebut haruslah para konsumen benar-benar paham akan jenis dan keunggulan pestisida
yang dipilihnya. Agar para konsumen yang membeli pestisida tidak kecewa. Hal ini dimaksudkan agar produk
pestisida yang dipilih para konsumen sesuai dengan keinginan para konsumen. Simple Additive Weighting
(SAW) yang dalam hal ini merupakan metode yang digunakan untuk menyelesaikan sistem pendukung keputusan
penentuan pemilihan pestisida merupakan suatu metode yang menggunakan penjumlahan terbobot dari rating
kinerja pada setiap alternatif yang dalam hal ini adalah produk pestisida dengan prsoes normalisasi matriks
keputusan (X) kesuatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif atau jenis pestisida yang
menjadi sampel.
Kata Kunci : Pestisida, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making, Simmple Additive Weighting.
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah
Pestisida adalah bahan yang digunakan untuk
mengendalikan, menolak, memikat, atau membasmi
organisme penggangu. Nama ini berasal dari pest
yang berarti hama yang diberi akhiran cide yang
berarti pembasmi. Sasarannya bermacam-macam,
seperti serangga, tikus, gulma, burung, mamalia,
ikan, atau mikrobia yang dianggap
mengganggu.dalam bahasa sehari-hari, pestisida
seringkali disebut sebagai racun.
Dalam menetukan pengambilan keputusan
pemilihan pestisida yang baik dan benar, banyak
sekali kriteria-kriteria yang harus dilihat dari
banyaknya produk pestisida yang beredar di pasaran
saat ini. yaitu salah satu faktor menentukan kualitas
dari produk tersebut dalam keberhasilan peningkatan
produktivitas panen. Secara empiris, pemanfaatan
pestisida sebagai salah satu komponen teknologi
telah memberikan kontribusi yang besar dalam
peningkatan kualitas panen.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut
diatas, maka penulis menyusun skripsi ini dengan
tujuan untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan
dengan metode SAW (simple additive weighting).
metode ini dilakukan dengan cara
mempertimbangkan berbagai macam faktor yang ada
seperti fitur-fitur yang ditawarkan oleh masing-
masing jenis produk Pestisida tersebut. Sehingga
diharapkan dapat dihasilkan suatu solusi yang sesuai
dengan keinginan dan kebutuhan konsumen maupun
produsen dalam mengambil suatu kebijakan atau
keputusan. Berdasarkan percobaan yang telah
dilakukan pada aplikasi yang telah dibuat didapatkan
hasil bahwa metode dengan didukung data polling
akan menghasilkan suatu pandangan yang dapat
dipercaya dalam mengambil suatu kebijakan atau
keputusan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa
metode SAW (simple additive weighting) dapat
bekerja dengan baik. Semoga dengan adanya aplikasi
ini dapat bermanfaat dan memberi nilai tambah bagi
semua pihak, khususnya konsumen maupun produsen
yang telah menggunakan aplikasi ini.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang pemilihan judul,
maka yang menjadi permasalahan adalah :
1. Bagaimana mengimplementasikan metode SAW
(Simple Additive Weighting) dalam mendukung
sistem pendukung keputusan pemilihan Pestisida
yang tepat guna terhadap para petani.
2. Bagaimana cara merancang Sistem Pendukung
Keputusan menggunakan metode SAW (Simple
Additive Weighting) dengan bahasa
pemrograman Visual basic 2008.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembahasan dalam penulisan ini bisa
lebih jelas dan terarah maka penulis memberi batasan
terhadap permasalahan yaitu :
1. Hanya membahas tentang pestisida yang
membasmi organisme pengganggu yang ada di
persawahan atau tanaman padi.
2. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
69
2. Hanya membahas beberapa macam pestisida jenis
insektisida.
3. Penentuan nilai bobot menggunakan pada
pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan pada
berdasarkan subjektivitas, sehingga beberapa
faktor dalam proses perankingan alternatif bisa
ditentukan secara bebas.
4. Menggunakan Bahasa pemrograman Visual Basic
2008.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Adapun tujuan penulisan sekripsi ini antara
lain :
1. Membantu petani agar jangan salah pilih dalam
pemakaian pestisida.
2. Menciptakan suatu sistem dengan
mengimplementasikan metode SAW (simple
additive weighting) yang dapat membantu
produsen maupun konsumen dalam
pengambilan keputusan pemilihan pestisida
yang baik dan tepat.
Adapun manfaat yang di peroleh dari penulisan
skripsi ini antara lain :
1. Memberi kemudahan pada konsumen dalam
pemilihan pestisida.
2. Memberi kemudahan kepada admin dalam
memasarkan produknya.
3. Memudahkan user untuk menentukan atau
memilih pestidida berdasarkan kriteria yang ada.
2. Landasan Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah Sistem
informasi interaktif yang menyediakan informasi,
pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini
digunakan untuk membantu pengambilan keputusan
dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi tidak
terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara
pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
2.2.1 Pengertian Metode Simple Additive
Weighting (SAW)
Metode Simpel Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal dengan istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple
Additive Weighting (SAW) adalah mencari
penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967)
(MacCrimmon, 1968). Metode Simple Additive
Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi
matriks keputusa (X) kesuatu. (Sri Kusumadewi dan
Sri Hartati, Fuzzy Multi Attribute Decision Making
(Fuzzy-MADM), 2006)..
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari
alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan
j=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif
(Vi) diberikan sebagai :
Dimana:
rij = rating kerja ternormalisasi.
maxi = nilai maksimum dari setiap baris dan
kolom.
mini = nilai manimum dari setiap baris dan
kolom.
Xij = baris dan kolom dari matriks.
(rij) adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif
(Ai) pada atribut (Cj) i= 1,2…,m dan j= 1,2…,n.
-
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa
alternatif Ai lebih terpilih.
Dimana :
Vi = nilai akhir dari alternatif.
Wi = bobot yang telah ditentukan.
rij = normalisasi matriks
nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa
alternatif lebih terpilih.
Ada beberapa langkah dalam penyelesaian
metode Simple Additive Weighting (SAW). Yang
diterapkan sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan
acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif
pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria
(Ci).
4. Kemudian melakukan normalisasi matriks
berdasarkan persamaanyang disesuaikan dengan
jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut
biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi
R.
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan
yaitu penjumlahan dari perkalian matriks
ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga
diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai
alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
3. Analisa Perancangan
3.1. Analisa Masalah
Menentukan keputusan untuk pemilihan
pestisida terkait banyaknya macam dan jenis pestida
yang beredar di pasasran tentu tidak mudah,
mengingat gejala yang terdapat pada tanaman juga
berbeda-beda dan jumlah hama yang menyerang juga
tidak satu atau dua hama. Hal ini akan bertambah
sulit apabila dalam tanaman padi tersebut memiliki
banyak macam jenis penyakit atau hama yang akan
dibasmi. Para petani padi, merupakan subjek yang
tidak jarang memakai pestisida untuk membasmi atau
mengendalikan penyakit atau hama yang terdapat
pada padi mereka. Dengan banyaknya macam
3. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
70
pestisida dan jenisnya yang berbeda tentu membuat
para petani bingung untuk menentukan pilihan mana
yang tepat untuk mereka pilih dan tidak membuat
mereka kecewa atau salah untuk memilih pestisida
tersebut.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan
sebuah sistem berbasis komputer yang dapat
dirancang untuk membantu para petani dalam proses
pengambilan keputusan untuk memilih pestisida yang
tepat. Pada sistem pendukung keputusan ini untuk
memilih pestisida untuk tanaman padi digunakan
metode simple additive weighting yaitu suatu metode
yangt digunakan untuk mencari alternatif optimal
dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu
melalui penjumlahan terbobot dari rating kinerja
setiap alternatif pada setiap atribut. Sehingga sistem
pendukung keputusan ini dapat memeriksa,
membandingkan dan memilih pestisida yang tepat
untuk jenis penyakit dan hama yang terdapat pada
tanaman padi tersebut dengan mengambil tiga atau
lebih sampel pestisida untuk jenis yang sama dan
kriteria yang berbeda.
3.2. Analisa Dengan Metode Simple Additive
weighting
Metode Simple Additive Weighting merupakan
salah satu metode penyelesaian masalah fuzzy
Multiple Attribute Decision Making (FMADM),
maka Dalam masalah pemilihan pestisida
menggunakan metode SAW, diperlukan kriteria-
kriteria dan bobot untuk melakukan perhitunganya
sehingga akan didapat alternatif terbaik. Alternati
yang dimaksud adalah pestisida yang tepat untuk
jenis penyakit atau hama yang menjangkit tanaman
tersebut.
3.3. Kriteria dan Bobot
Metode SAW dalam prosesnya memerlukan
kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan pada
proses perengkingan pestisida dan jenisnya. Kriteria
yang menjadi bahan pertimbangan adalah sebagai
berikut.
Tabel 1 : Kriteria
Dari masing-masing kriteria tersebut akan
ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari
enam bilangan Multi Atribut Decision Making, yaitu
sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tengah
(T1), tinggi (T2), dan sangat tinggi (ST) seperti
telihat pada gambar 1.
Gambar 1 : Bilangan Multi Atribute Decision
Making untuk bobot
Dari gambar 1 : diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat
dikonfersikan ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas
data bobot dibentuk dalam tabel 2 berikut.
Tabel 2 : Bobot Kriteria
3.4. Perhitungan Pemilihan Pestisida
Berdasarkan langkah-langkah penyeleksian
untuk menentukan hasil pemilihan dengan
menggunakan metode Multi Atribute Decision
Making maka yang harus dilakukan yaitu :
1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada
setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan
a. Harga
Pada variabel harga terdiri dari empat
bilangan Multi atribte Decision Making,
yaitu cukup murah (cm), murah (m), Mahal
(M), sangat mahal (SM) seperti terlihat pada
gambar 2
Gambar 2 : Bilangan Multi Atribute
Decision Making
Keterangan
Cm : cukup murah
M : murah
M : Mahal
SM : Sangat Mahal
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan Multi
Atribute Decision Making dapat dikonfersikan ke
bilangan crisp. Untuk lebih jelas data harga dibentuk
dalam tabel 3.
Tabel 3 : Harga ukuran 1000 ml
Tabel 4 : Harga Ukuran 100 ml
4. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
71
b. Ukuran kemasan
Pada variabel ukuran kemasan terdiri dari
ukuran 1000 ml, dan 500 ml untuk pestisida
cair. dan 1 kg, dan 500 gram untuk bentuk
bubuk, dan berikut nilai crisp untuk kategori
ukuran Pestisida.
Tabel 5 : Ukuran Kemasan pestisida cair
Tabel 6 : Ukuran Kemasan pestisida bubuk
c. Banyaknya penyakit yang dapat dibasmi
Pada variabel banyaknya penyakit yang
dapat dibasmi terdapat 4 bilangan-bilangan
Multi Atribut Decision Making, yaitu sedikit
(s), Sedang (S), Banyak (B), dan Sangat
Banyak (SB). Seperti terlihat pada gambar 3
Gambar 3 : Bilangan Multi Atribut Decision
Making
Keterangan
s : sedikit
S : Sedang
B : Banyak
SB : Sangat Banyak
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan Multi Atribut
Decision Making dapat dikonversikan ke bilangan
crisp. Untuk lebih jelas data dibentuk dalam tabel
dibawah ini.
Tabel 7 : Banyaknya Penyakit yang
dibasmi
Banyak
Penyakit(C3)
Bilangan Multi Nilai
< 3 Sedikit (s) 0.25
3 - < 5 Sedang (S) 0.50
5 - < 7 Banyak (B) 0.75
7 - < 9 Sangat Banyak
(SB)
1
d. Dosis atau takaran
Pada variabel dosis atau takaran terdapat empat
bilangan Multi Atribut Decision Making, yaitu
sedikit (s), Sedang (S), Banyak (B), Sangat
Banyak (SB) seperti terlihat pada gambar 3.4
Gambar 4 : Bilangan Multi Atribut Decision
Making
Keterangan
cm : cukup murah
m : murah
M : Mahal
SM : Sangat Mahal
Dari gambar diatas, bilangan-bilngan Multi
Atribut Decision Making, dapat dikonversikan
kebilangan crisp, untuk lebih jelas data dosis atau
takaran dibenruk dalam tabel 8.
Tabel 8 : Dosis untuk Pestisida cair per tangki
Dosis / takaran Bilangan Multi Nilai
25 gr - < 50
gr
Sedikit (s) 1
50 gr- < 90 gr Sedang (S) 0.75
90 gr - <100
gr
Banyak (B) 0.50
100 gr Sangat Banyak
(SB)
0.25
Tabel 9 : Dosis untuk Pestida bubuk per tangki
Dosis / takaran Bilangan Multi Nilai
1 sdt - <2 sdt Sedikit (s) 1
2 sdt - <3 sdt Sedang (S) 0.75
3 sdt - < 4 sdt Banyak (B) 0.50
4 sdt Sangat Banyak
(SB)
0.25
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan Multi
Atribut Decision Making dapat dikonversikan
kebilangan crisp. Untuk lebih jelas data dibentuk
dalam tabel dibawah ini.
1. Memberikan nilai bobot , Untuk menentukan
bobot dan nilai pestisida dibentuk dalam tabel
dibawah ini.
Tabel 10 : Bobot untuk Nilai Pestisida
Kriteria Bobot Nilai
C1 Tinggi (T) 1
5. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
72
C2 Rendah (r) 0.50
C3 Tinggi (T) 1
C4 Sedang (S) 0.50
Dari tabel 3.10 diperoleh nilai bobot (W) dengan
data: W = [ 1 0.50 1 0.50]
2. Menormalisasikan matriks X menjadi matriks R
berdasarkan persamaan 1.
Keterangan
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
xij = nilai atribut yang dimiliki dari
setiap kriteria
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria
i
Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria
I
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Semua kriteria-kriteria yang telah ditentukan
tergolong atribut keuntungan (benefit), maka
perhitungan untuk menentukan matriks
ternormalisasi R menggunakan atribut keuntungan
(benefit).Dalam sebuah pemilihan pestida jenis
insektisida terdapat 3 macam jenis racun yang akan
dipilih, maka kriteria tersebut dimasukkan kedalam
tabel sebagai berikut.
Tabel 11 : pemilihan pestisida jenis insektisida
Kriteriaalternatif
(C1) (C2) (C3) (C4)
Curacron
500 ec
24.000 100 ml 4 75 g/l
Sidacis 25
ec
49.000 400 ml 5 25 g/l
Matador 25
ec
17.500 80 ml 1 50 g/l
Tabel 12 : Normalisasikan kedalam matriks R
KriteriaAlternatif
(C1) (C2) (C3) (C4)
Curacron
500 ec
0.75 0.25 0.50 0.75
Sidacis 25 ec 1 0.50 0.75 1
Matador 25
ec
1 0.25 0.25 0.75
C1) r11= = = 0.75
r12= = = 1
r13= = = 1
C2) r21= = = 0.5
r22= = = 1
r23= = = 0.5
C3)r31= = = 0.6
r32= = = 1
r33= = = 0.3
C4) r41= = = 0.75
r42= = = 1
r43= = = 0.75
Matriks R :
Kemudian dilakukan proses perenkingan dengan
menggunakan metode Multi Atribut Decision Making
Vi= wij x Rij
Keterangan :
Vi= ranking untuk setiap alternatif
Wj= nilai bobot dari setiap krteria
rij= nilai rating ternormalisasi
jadi,
V1 = (1 * 0.75) + (0.50 * 0.5) + (1 * 0.6) +
(0.50 * 0.75)
= 0.75 + 0.25 + 0.67 + 0.375
=2.045
V2 = (1 * 1) + (0.50 * 1) + (1 * 1) + (0.50 * 1)
= 1 + 0.50 + 1 + 0.50
=3
V3 = (1 * 1) + (0.50 * 0.5) (1 * 0.3) + (0.50 *
0.75)
=1 + 0.25 + 0.37 + 0.375
= 1.955
Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif A2
atau pestisida sidacis 25 ec terpilih sebagai alternatif
terbaik. Dan untuk memilih pestisida jenis lainya
juga dilakukan proses perengkingan seperti langkah
diatas
4. Algoritma Dan Implementasi
4.1. Algoritma
6. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1, Maret 2014 ISSN : 2301-9425
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pestisida Dengan Metode Simple Additive
Weighting
(SAW). Oleh : Robi Sahri Sitanggang
73
Algoritma merupakan langkah-langkah atau
cara yang dilakukan untuk menyelesaikan atau
menerangkan sesuatu hal yang akan dilakukan.
Dalam skripsi ini penulis membuat algoritma untuk
menjelaskan atau menerangkan kepada pembaca
bagaimana sistem yang dibangun dapat berjalan.
4.1.1 Algoritma Metode SAW
a. Algoritma Normalisasi
Input : C1, C2, C3, C4
Bobot C1, Bobot C2, Bobot C3,
Bobot C4
A1, A2, A3
Output : Rij (nilai normalisasi)
Proses :
if (kriteria = = Benefit) then
Rij =
Else if (kriteria = = cost) then
Rij =
End if
b. Algoritma preferensi
Input : rij ; W
Ouput : V2
Proses:
Berdasarkan hasil perhitungan preferensi diatas maka
yang lebih tinggi nilainya adalah alternatif yang
terbaik.
5. Kesimpulan Dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian yang penulis
lakukan mengenai Pemilihan Pestisida dengan
Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk
Sistem pendukung keputusan pemilihan pestisida
yang telah dirancang, penulis dapat menarik
kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam mendukung keputusan untuk memilih
pestisida yang tepat guna terhadap petani,
metode simple additive weighting (SAW)
dapat diterapkan dengan sangat baik serta
dalam pengimplementasianya, SAW mampu
menunjukkan bahwa salah satu alternatif input
merupakan prioritas dari keputusan.
2. Program aplikasi sistem pendukung keputusan
untuk memilih pestisida yang tepat guna
dengan menggunakan metode SAW sangat
berjalan baik pada bahasa pemrograman
VISUAL BASIC 2008 dan aplikasi ini dapat
diterapkan pada petani.
5.2 Saran
Penelitian yang penulis lakukan dirasa masih
jauh dari sempurna. Untuk penelitian selanjutnya
disarankan hal-hal sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan pemilihan
Pestisida dengan Metode Simple Additive
Weighting (SAW) dapat dikembangkan lagi
dalam sistem berbasis web sehingga
penerapanya juga akan lebih beragam, tidak
hanya pada aplikasi desktop.
2. Sistem pendukung keputusan pemilihan
pestisida dapat dikembangkan dengan metode
selain SAW, misalnya seperti metode WP,
AHP, TOPSIS, dll.
3. Diharapkan agar dapat menjadi sumber
referensi dan bahan pembelajaran untuk
melakukan penelitian dengan objek berbeda
selain pestisida.
DAFTAR PUSTAKA
1. Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakarta. Penerbit
Andi.
2. Sri Kusumadewi dan Sri Hartati. 2006.Fuzzy
Multi Attribute Decision Making (Fuzzy-
MADM). Yogyakarta. Penerbit Andi.
3. Retna Prasetia dan Catur Edi Widodo. 2004.
Visual Basic 6.0. Semarang. Penerbit Andi.
4. Panut Djojosumarto. 2000. Teknik Aplikasi
Pestisidan Pertanian. Yogyakarta. Penerbit
Kanisius.
5. Idham Sakti Harahap dan Budi Tjahjono. 1988.
Pengendalian Hama Penyakit Padi. Bogor.
Penerbit Penebar Swadaya.
6. Jogianto. 2005. Sistem Tehnik Informasi.
Yogyakarta. Penerbit Andi.
7. Supriyatno. 2010. MySQL. Jakarta. Penerbit
Media Kita.
