paper_sistem pendukung keputusan penerima peserta jamkesmas menggunakan metode ahp dan topsis

15
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA PESERTA JAMKESMAS MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Nurus Shaleh Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Madura Pamekasan [email protected] ABSTRAK Tugas Akhir ini bertujuan merancang sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan peserta jamkesmas dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS sehingga dapat digunakan pada sebuah instansi kesehatan. Sistem ini memiliki keunikan yakni dibuat secara fleksibel sehingga jika terjadi perubahan pada kriteria-kriteria penilaian yang digunakan, maka dapat disesuaikan sewaktu-waktu jika diperlukan. Kriteria yang digunakan dalam Tugas Akhir ini berjumlah 4 kriteria yang kesemuanya berasal dari Badan Pusat Statistik. Hasil Tugas Akhir ini menunjukan bahwa metode AHP dan TOPSIS mampu menghasilkan urutan rangking dari calon peserta jamkesmas yang telah diseleksi. Aplikasi pada penilitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman visual basic dan databasenya menggunakan Microsoft Acces 2003. Dengan demikian sistem ini diharapkan dapat membantu para pengambil keputusan dalam penentuan peserta jamkesmas Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, AHP ,TOPSIS, perangkat lunak, fleksibel, jamkesmas I. Pendahuluan Jaminan Kesehatan Masyarakat merupakan salah satu upaya pemerintah untuk menjamin akses penduduk miskin terhadap pelayanan kesehatan, sebagaimana yang telah diamanatkan oleh Undang-Undang Dasar 1945 pasal 28 H, yang menetapkan bahwa kesehatan adalah hak dasar setiap individu dan semua warga negara berhak mendapatkan pelayanan kesehatan termasuk masyarakat miskin. Seiring keberhasilan yang telah dicapai pada program Jamkesmas ini, masih ada permasalahan yang perlu dibenahi, salah satunya dalam hal penentuan peserta Jamkesmas itu sendiri. Karena saat ini banyak Jamkesmas yang dinilai tidak tepat sasaran, dimana masih banyak orang yang seharusnya berhak, justru tidak mendapatkan dana bantuan tersebut. Selama ini kepesertaan Jamkesmas ditetapkan langsung oleh Pemerintah Daerah (Depkes, 2008). Hal ini berdampak adanya subjektifitas di dalam penentuan peserta Jamkesmas, terutama jika beberapa calon peserta yang ada memiliki tingkat kelayakan yang tidak jauh berbeda. Fakta di atas merupakan salah satu masalah yang dihadapi oleh pemerintah saat ini. Oleh karenanya, guna membantu mempercepat dan mempermudah serta mengurangi subjektifitas di dalam proses

Upload: nuruzzu-cfc

Post on 02-Jan-2016

670 views

Category:

Documents


4 download

TRANSCRIPT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA

PESERTA JAMKESMAS MENGGUNAKAN

METODE AHP DAN TOPSIS

Nurus Shaleh

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik

Universitas Islam Madura Pamekasan

[email protected]

ABSTRAK

Tugas Akhir ini bertujuan merancang sebuah aplikasi sistem pendukung

keputusan penentuan peserta jamkesmas dengan menggunakan metode AHP dan

TOPSIS sehingga dapat digunakan pada sebuah instansi kesehatan.

Sistem ini memiliki keunikan yakni dibuat secara fleksibel sehingga jika terjadi

perubahan pada kriteria-kriteria penilaian yang digunakan, maka dapat disesuaikan

sewaktu-waktu jika diperlukan. Kriteria yang digunakan dalam Tugas Akhir ini

berjumlah 4 kriteria yang kesemuanya berasal dari Badan Pusat Statistik.

Hasil Tugas Akhir ini menunjukan bahwa metode AHP dan TOPSIS mampu

menghasilkan urutan rangking dari calon peserta jamkesmas yang telah diseleksi.

Aplikasi pada penilitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa

pemrograman visual basic dan databasenya menggunakan Microsoft Acces 2003.

Dengan demikian sistem ini diharapkan dapat membantu para pengambil keputusan

dalam penentuan peserta jamkesmas

Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, AHP ,TOPSIS, perangkat lunak, fleksibel,

jamkesmas

I. Pendahuluan

Jaminan Kesehatan Masyarakat

merupakan salah satu upaya pemerintah

untuk menjamin akses penduduk

miskin terhadap pelayanan kesehatan,

sebagaimana yang telah diamanatkan

oleh Undang-Undang Dasar 1945 pasal

28 H, yang menetapkan bahwa

kesehatan adalah hak dasar setiap

individu dan semua warga negara

berhak mendapatkan pelayanan

kesehatan termasuk masyarakat miskin.

Seiring keberhasilan yang telah

dicapai pada program Jamkesmas ini,

masih ada permasalahan yang perlu

dibenahi, salah satunya dalam hal

penentuan peserta Jamkesmas itu

sendiri. Karena saat ini banyak

Jamkesmas yang dinilai tidak tepat

sasaran, dimana masih banyak orang

yang seharusnya berhak, justru tidak

mendapatkan dana bantuan tersebut.

Selama ini kepesertaan Jamkesmas

ditetapkan langsung oleh Pemerintah

Daerah (Depkes, 2008). Hal ini

berdampak adanya subjektifitas di

dalam penentuan peserta Jamkesmas,

terutama jika beberapa calon peserta

yang ada memiliki tingkat kelayakan

yang tidak jauh berbeda.

Fakta di atas merupakan salah

satu masalah yang dihadapi oleh

pemerintah saat ini. Oleh karenanya,

guna membantu mempercepat dan

mempermudah serta mengurangi

subjektifitas di dalam proses

pengambilan keputusan dalam hal ini

penentuan peserta Jamkesmas,

diperlukan suatu bentuk sistem

pendukung keputusan (Decision

Support System). Tujuannya adalah

untuk membantu pengambil keputusan

memilih berbagai alternatif keputusan

yang merupakan hasil pengolahan

informasi-informasi yang

diperoleh/tersedia dengan menggunakan

metode-metode pengambilan keputusan.

Salah satunya adalah dengan

menggunakan metode AHP (Analytic

Hierarchy Process). Dimana metode ini

merupakan salah satu metode dalam

memecahkan permasalahan yang

bersifat multikriteria dengan cara

menentukan urutan (prioritas).

Jika proses pengambilan

keputusan tersebut dibantu oleh sebuah

sistem pendukung keputusan yang

terkomputerisasi, subjektifitas dalam

pengambilan keputusan diharapkan bisa

dikurangi dan diganti dengan

pelaksanaan seluruh kriteria bagi calon

peserta Jamkesmas. Dengan demikian

hanya peserta yang benar-benar

layaklah yang diharapkan akan terpilih.

Namun demikian dalam sistem ini yang

memegang peranan penting adalah

pengambil keputusan karena sistem

hanya menyediakan alternatif

keputusan, sedangkan keputusan akhir

tetap ditentukan oleh decision maker

(pengambil keputusan).

II. Sistem Pendukung Keputusan

Konsep Sistem Pendukung

Keputusan pertama (SPK) atau

Decision Support System (DSS)

pertama kali diungkapkan pada awal

tahun 1970-an oleh Michael S. Scott

Morton (2001) dalam Zainal Arifin

(2010).

Pengambilan keputusan

merupakan suatu proses untuk memilih

beberapa alternatif jalannya aksi yang

bertujuan untuk mencapai tujuan

tertentu. Dalam proses pengambilan

keputusan tidak terlepas dari dukungan

beberapa faktor, seperti faktor manusia,

sumber daya, dan prosedur pengambilan

keputusan. Faktor-faktor tersebut

merupakan komponen-komponen dalam

satu sistem. Kondisi ini memunculkan

adanya sistem pendukung keputusan.

Selanjutnya, sejumlah

perusahaan, lembaga penelitian dan

perguruan tinggi mulai melakukan

penelitian dan membangun SPK. Dalam

buku Komputerisasi Pengambilan

Keputusan terdapat beberapa definisi

yang diungkapkan para ahli mengenai

SPK, antara lain :

a. Menurut Mann dan Watson (1998),

Sistem Pendukung Keputusan

adalah Sistem yang interaktif,

membantu pengambilan keputusan

melalui penggunaan data dan

model-model keputusan untuk

memecahkan masalah-masalah

yang sifatnya semi terstruktur dan

tidak terstruktur.

b. Menurut Maryan Alavi dan H.

Albert Napier (1998), Suatu

kumpulan prosedur pemrosesan

data dan informasi yang

berorientasi pada pengunaan model

untuk menghasilkan berbagai

jawaban yang dapat membantu

manajemen dalam pengambilan

keputusan. Sistem ini harus

sederhana, mudah dan adaptif.

c. Menurut Little (1998) dalam Zainal

Arifin (2010), Sistem Pendukung

Keputusan adalah suatu sistem

informasi berbasis komputer yang

menghasilkan berbagai alternatif

keputusan untuk membantu

manajemen dalam menangani

berbagai permasalahan yang

terstruktur ataupun tidak terstruktur

dengan menggunakan data dan

model.

d. Menurut Raymond McLeod, Jr.

(1998) dalam Azwar (2010),

mendefinisikan Sistem Pendukung

Keputusan adalah sistem penghasil

informasi spesifik yang ditujukan

untuk memecahkan suatu masalah

tertentu yang harus dipecahkan oleh

manajer pada berbagai tingkatan.

Dari definisi-definisi diatas

maka dapat ditarik kesimpulan bahwa

Sistem Penunjang Keputusan adalah

suatu sistem yang berbasis/berbantuan

komputer yang ditujukan untuk

membantu pengambil keputusan dalam

memanfaatkan data dan model tertentu

untuk memecahkan berbagai persoalan

yang semi terstruktur dan tidak

terstruktur.

Menurut Peter G. W. Keen,

bekerja sama dengan Scott Morton

(2001) dalam Zainal Arifin (2010),

untuk mendefinisikan tiga tujuan yang

harus dicapai SPK. Mereka percaya

bahwa SPK harus :

a. Membantu manajer membuat

keputusan untuk memecahkan

masalah semi-terstruktur.

b. Mendukung penilaian manajer

bukan mencoba menggantikannya.

c. Meningkatkan efektivitas

pengambilan keputusan manajer

daripada efisiensinya.

Tujuan-tujuan ini berhubungan

dengan tiga prinsip dasar dari konsep

SPK yaitu struktur masalah, dukungan

keputusan, dan efektivitas keputusan.

Karakteristik dan kemampuan dari SPK

adalah :

a. Dukungan kepada pengambil

keputusan, terutama pada situasi

semi terstruktur dan tak terstruktur,

dengan menyertakan penilaian

manusia dan informasi

terkomputerisasi.

b. Dukungan untuk semua level

manajerial, dari eksekutif puncak

sampai manajer lini.

c. Dukungan untuk individu dan

kelompok. Masalah yang kurang

terstruktur sering memerlukan

keterlibatan individu dari

departemen dan tingkat

organisasional yang berbeda atau

bahkan dari organisasi lain.

d. Dukungan untuk keputusan

independen dan/atau sekuensial.

Keputusan bisa dibuat satu kali,

beberapa kali, atau berulang (dalam

interval yang sama).

e. Dukungan di semua fase proses

pengambilan keputusan: inteligensi,

desain, pilihan, dan implementasi.

f. Dukungan di berbagai proses dan

gaya pengambilan keputusan.

g. Adaptasi sepanjang waktu.

h. Pengguna merasa seperti di rumah.

i. Peningkatan efisiensi pengambilan

keputusan (akurasi, timelines,

kualitas) ketimbang pada

efisiensinya (biaya pengambilan

keputusan).

j. Kontrol penuh oleh pengambil

keputusan terhadap semua langkah

proses pengambilan keputusan

dalam memecahkan suatu masalah.

k. Pengguna akhir bisa

mengembangkan dan

memodofikasi sendiri sistem

sederhana.

l. Model-model biasanya digunakan

untuk menganalisis situasi

pengambilan keputusan.

m. Akses disediakan untuk berbagai

sumber data, format, dan tipe,

mulai dari sistem informasi

n. geografis (GIS).

o. Dapat digunakan sebagai

standalone oleh seorang pengambil

keputusan pada satu lokasi atau

didistribusikan di suatu

organisasasi secara keseluruhan dan

di beberapa organisasi sepanjang

rantai persediaan.

Sistem Pendukung Keputusan

terdiri atas 4 komponen utama atau

subsistem yaitu :

a. Data Management yaitu Data

manajemen meliputi database, yang

mengandung data yang relevan

untuk berbagai situasi dan diatur

oleh software yang disebut

Database Management Systems

(DBMS).

b. Model Management yaitu Model

manajemen melibatkan model

finansial, statistikal, manajemen

science, atau berbagai model

kuantitatif lainnya, sehingga dapat

memberikan ke sistem suatu

kemampuan analitis, dan

manajemen software yang

diperlukan.

c. Communication (dialog subsystem)

yaitu User dapat berkomunikasi dan

memberikan perintah pada DSS

melalui subsistem ini, yang berarti

menyediakan antarmuka.

d. Knowledge Management yaitu

Subsistem optional ini dapat

mendukung subsistem lain atau

bertindak sebagai komponen yang

berdiri sendiri.

Tahapan pengambilan keputusan

a. Tahap pemahaman (intelligence

phase)

tahap ini merupakan proses

penelusuran dan pendeteksian dari

lingkup problematika serta proses

pengenalan masalah. Data

masukan diperoleh, diproses dan

diuji dalam rangka

mengidentifikasikan masalah.

b. Tahap perancangan (design phase)

Tahap ini merupakan proses

pengembangan dan pencarian

alternative tindakan/solusi yang

dapat diambil. Tersebut merupakan

representasi kejadian nyata yang

disederhanakan, sehingga

diperlukan proses validasi dan

vertifikasi untuk mengetahui

keakuratan model dalam meneliti

masalah yang ada.

c. Tahap pemilihan (choice phase)

Tahap ini dilakukan pemilihan

terhadap diantara berbagai

alternative solusi yang

dimunculkan pada tahap

perencanaan agar ditentukan/

dengan memperhatikan kriteria-

kriteria berdasarkan tujuan yang

akan dicapai.

d. Tahap implementasi

(implementation phase)

Tahap ini dilakukan penerapan

terhadap rancangan system yang

telah dibuat pada tahap

perancangan serta melaksanakan

alternative tindakan yang telah

dipilih pada tahap pemilihan.

Tujuan yang ingin dicapai dalam SPK

adalah :

a. Membantu para pengambil

keputusan agar mereka

memfokuskan diri terhadap porsi

permasalahan yang tidak dapat

distrukturkan.

b. Mendukung pengambil keputusan

dalam menyelesaikan porsi

permasalahan yang dapat

distrukturkan.

Sistem pendukung keputusan

tidak ditekankan untuk membuat

keputusan, melainkan melengkapi

kemampuan untuk mengolah informasi

yang diperlukan untuk membuat

keputusan. Dengan kata lain, sistem

pendukung keputusan membantu

manusia dalam proses membuat

keputusan, bukan menggantikan

perannya dalam mengambil keputusan.

Tipe keputusan dalam SPK ada 3

macam diantaranya :

a) Keputusan terstruktur

1. Berulang-ulang.

2. Rutin

3. Mudah dipahami

4. Memiliki pemecahan yang

standar berdasarkan analisa

kuantitatif.

5. Dibuat menurut kebiasaan,

aturan, prosedur; tertulis

maupun tidak.

6. Sering diotomatisasi.

b) Keputusan semi terstruktur

1. Peraturan yang tidak lengkap.

2. Sebagian structured dan

sebagian unstructured.

c) Keputusan tidak terstruktur

1. Tidak berulang dan rutin

2. Tidak ada model untuk

memecahakan masalah ini

3. Butuh intuisi

4. Problem yang masih kabur dan

cukup kompleks yang tidak ada

solusi langsung bisa dipakai

5. Mengenai masalah khusus,

khas, tidak biasa

6. Kebijakan yang ada belum

menjawab

Pengambil keputusan adalah

pengguna SPK yang akan

memanfaatkan solusi yang dihasilkan

oleh sistem, untuk kemudian diolah

kembali berdasarkan ketrampilan,

pengetahuan, serta pengalaman yang

telah dimilikinya, dan akhirnya

dijadikan sebagai keputusan akhir.

III. Analytic Hierarchy Process

(AHP)

AHP merupakan suatu model

pendukung keputusan yang

dikembangkan oleh Thomas L. Saaty.

Model pendukung keputusan ini akan

menguraikan masalah multi faktor atau

multi kriteria yang kompleks menjadi

suatu hirarki, menurut Saaty (1993)

dalam Syaifullah (2010), hirarki

didefinisikan sebagai suatu representasi

dari sebuah permasalahan yang

kompleks dalam suatu struktur multi

level dimana level pertama adalah

tujuan, yang diikuti level faktor,

kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke

bawah hingga level terakhir dari

alternatif. Dengan hirarki, suatu

masalah yang kompleks dapat diuraikan

ke dalam kelompok-kelompoknya yang

kemudian diatur menjadi suatu bentuk

hirarki sehingga permasalahan akan

tampak lebih terstruktur dan sistematis.

AHP sering digunakan sebagai metode

pemecahan masalah dibanding dengan

metode yang lain karena alasan-alasan

sebagai berikut:

a. Struktur yang berhirarki, sebagai

konsekuesi dari kriteria yang dipilih,

sampai pada subkriteria yang paling

dalam.

b. Memperhitungkan validitas sampai

dengan batas toleransi inkonsistensi

berbagai kriteria dan alternatif yang

dipilih oleh pengambil keputusan.

c. Memperhitungkan daya tahan

output analisis sensitivitas

pengambilan keputusan.

d. Adapun langkah-langkah metode

AHP adalah :

e. Menentukan jenis-jenis kriteria yang

akan menjadi persyaratan calon

pejabat struktural.

f. Menyusun kriteria-kriteria tersebut

dalam bentuk matriks berpasangan.

g. Menjumlah matriks kolom.

h. Menghitung nilai elemen kolom

kriteria dengan rumus masing-

masing elemen kolom dibagi

dengan jumlah matriks kolom.

i. Menghitung nilai prioritas kriteria

dengan rumus menjumlah matriks

baris hasil langkah ke 4 dan

hasilnya 5 dibagi dengan jumlah

kriteria.

j. Menentukan alternatif-alternatif

yang akan menjadi pilihan.

k. Menyusun alternatif-alternatif yang

telah ditentukan dalam bentuk

matriks berpasangan untuk masing-

masing kriteria. Sehingga akan ada

sebanyak n buah matriks

berpasangan antar alternatif.

l. Masing-masing matriks

berpasangan antar alternatif

sebanyak n buah matriks, masing-

masing matriksnya dijumlah per

kolomnya.

m. Menghitung nilai prioritas alternatif

masing-masing matriks berpasangan

antar alternatif dengan rumus seperti

langkah 4 dan langkah 5.

n. Menguji konsistensi setiap matriks

berpasangan antar alternatif dengan

rumus masing-masing elemen

matriks berpasangan pada langkah 2

dikalikan dengan nilai prioritas

kriteria. Hasilnya masing-masing

baris dijumlah, kemudian hasilnya

dibagi dengan masing-masing nilai

prioritas kriteria sebanyak α1, α2,

α3,............., αn

o. Menghitung Lamda max dengan

rumus

p.

q. Menghitung CI dengan rumus

r.

s. Menghitung RC dengan rumus

t.

u. Menyusun matriks baris antara

alternatif versus kriteria yang isinya

hasil perhitungan proses langkah g,

langkah h dan langkah i.

v. Hasil akhirnya berupa prioritas

global sebagai nilai yang digunakan

oleh pengambil keputusan

berdasarkan skor yang tertinggi.

AHP atau Analytical Hierarchy

Process adalah sebuah metode ilmiah

yang dikemukakan oleh Thomas

L.Saaty, Merupakan metode kuantitatif

untuk meranking berbagai alternatif

dan memilih satu terbaik berdasarkan

kriteria yang ditentukan. Metode ini

menggunakan perbandingan dari

beberapa pilihan dengan kriteria-kriteria

yang telah ditentukan. Panduan ini

semoga bermanfaat bagi calon pemilih

untuk pemilihan pemimpin kelak. Dan

tutorial ini tidak bermaksud

mengarahkan untuk memilih calon

pemimpin mana pun. Hanya sebuah

metode ilmiah yang biasa diajarkan di

bangku kuliah, dan semoga bisa

bermanfaatkan dan diterapkan untuk

membantu memecahkan permasalahan-

permasalahan sederhana di masyarakat.

Perhitungan ini bersifat subjektif untuk

setiap orang. Caranya adalah sebagai

berikut :

a. Tetapkan kriteria penilaian,

Dicontohkan ada tiga aspek kriteria

yakni : penampilan (P), kecerdasan

(K), pengalaman (A), dan

dukungan massa (D). Pada contoh

ini, calon pilihan pemimpin ada 3,

yakni calon A, B & C.

b. Buat Matriks Kriteria Dan

Preferensi. Aturan AHP

membandingkan pilihan yang satu

dengan yang lain, yakni sebagai

berikut :

Sehingga hasil matriknya

(penilaian bersifat subjektif)

adalah sebagai berikut :

c. Hitung nilai preferensi untuk tiap

calon

(step 1)

(step 2)

d. Hitung nilai preferensi untuk

kriteria

Langkah pertama berilah ranking

pada kriteria dengan

membandingkan dengan kriteria

yang lain :

Ulangi step 1-4. Hasilnya

sebagai berikut :

Rata-rata baris = Nilai

preference pada kriteria

(preference vector) :

e. Perhitungan Akhir

f. Hasilnya

IV. Technique For Order Preference

By Similarity To Ideal Solution

(TOPSIS)

Technique for Order Preference

by Similarity to Ideal Solution

(TOPSIS) adalah salah satu metode

pengambilan keputusan multikriteria

yang pertama kali diperkenalkan oleh

Yonn dan Hwang pada tahun 1981. Ide

dasar dari metode ini adalah bahwa

alternatif yang dipilih memiliki jarak

terdekat dengan solusi ideal dan yang

terjauh dari solusi ideal negatif.

TOPSIS memperhatikan jarak ke solusi

ideal maupun jarak ke solusi ideal

negatif dengan mengambil hubungan

kedekatan menuju solusi ideal. Dengan

melakukan perbandingan pada

keduanya, urutan pilihan dapat

ditentukan. Berikut ini adalah matriks

keputusan C yang memiliki m alternatif

dengan n kriteria, dimana xij adalah

pengukuran pilihan dari alternatif ke-i

dalam hubungannya dengan kriteria ke-j

Langkah-langkah yang dilakukan

dalam penyelesaian masalah

menggunakan metode TOPSIS adalah

sebagai berikut:

1. Normalisasi matriks keputusan

Setiap elemen pada matriks C

dinormalisasi untuk mendapatkan

matriks normalisasi R. Setiap

normalisasi dari nilai rij dapat

dilakukan dengan perhitungan

sebagai berikut:

Dimana:

rij = matriks ternormalisasi [i][j]

xij = matriks keputusan [i][j]

2. Pembobotan pada matriks yang

telah dinormalisasi

Diberikan bobot W = (W1,

W2, ..., Wn), sehingga weighted

normalised matrix V dapat

dihasilkan sebagai berikut:

Secara matematis, weighted

normalised matrix ini dapat diperoleh

dengan rumus berikut ini:

Vij = Wj . rij .....................................(4)

Dimana:

vi,j = matriks normalisasi terbobot

…(3)

[i][j]

wj = vektor bobot [j]

rij = matriks ternormalisasi [i][j]

3. Menentukan solusi ideal positif dan

solusi ideal negatif

Solusi ideal positif

dinotasikan dengan A+ dan solusi

ideal negatif dinotasikan dengan A-.

Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat

dibawah ini:

A+={(max Vij| j Є J),(min Vij| j Є J’),

i=1,2,3,...,m}={V1+, V2

+, ..., Vn

+}

.........(5)

A- ={(min Vij| j Є J),(max Vij| j Є J’),

i=1,2,3,...,m}={V1-, V2

-, ..., Vn

-}

.........(6)

Dimana:

J = {1, 2, ..., n dan j berhubungan

dengan benefit criteria}

J’= {1, 2, ..., n dan j berhubungan

dengan cost criteria}

Vj+ = solusi ideal positif [j]

Vj- = solusi ideal negatif [j]

Pembangunan A+ dan A

- adalah

untuk mewakili alternatif yang most

preferable ke solusi ideal dan yang least

preferable secara berurutan.

4. Menghitung Separation Measure

Separation measure ini merupakan

pengukuran jarak dari suatu alternatif ke

solusi ideal positif dan solusi ideal

negatif. Perhitungan matematisnya

adalah sebagai berikut:

a. Rumus pengukuran jarak dari

suatu alternatif ke solusi ideal

positif

Si+ =

n

j

jji vv1

2)( , untuk

i=1,2,3,...,m ............................... (7)

Dimana:

Si+ = jarak alternatif Ai dengan sokusi

ideal positif

Vij = matriks normalisasi terbobot[i][j]

Vj+ = solusi ideal positif [j]

b. Rumus pengukuran jarak dari

suatu alternatif ke solusi ideal

negatif

Si- =

n

j

jji vv1

2)( , untuk

i=1,2,3,...,m ............................... (8)

Dimana:

Si- = jarak alternatif Ai dengan sokusi

ideal negatif

Vij = matriks normalisasi terbobot[i][j]

Vj- = solusi ideal negatif [j]

5. Menghitung kedekatan relatif

dengan solusi ideal

Kedekatan relatif dari

alternatif Ai dengan solusi ideal

positif A+ direpresentasikan

dengan:

Ci+

=

ii

i

SS

S, dimana 0 < Ci

+ < 1

dan i = 1, 2, 3, ..., m

............................... (9)

Dimana:

Ci+ = kedekatan tiap alternatif terhadap

solusi ideal positif

Si+ = jarak alternatif Ai dengan sokusi

ideal positif

Si- = jarak alternatif Ai dengan sokusi

ideal negatif

Dikatakan alternatif Ai dekat dengan

solusi ideal positif apabila Ci+

mendekati 1. Jadi Ci+

=1 jika Ai = A+

dan Ci-=0 jika Ai = A

-

6. Mengurutkan pilihan

Pilihan akan diurutkan

berdasarkan pada nilai Ci+

sehingga

alternatif yang memiliki jarak

terpendek dengan solusi ideal

positif adalah alternatif yang

terbaik. Dengan kata lain, alternatif

yang memiliki nilai Ci+ yang lebih

besar itulah yang lebih dipilih.

Jadi, dalam menangani

masalah penentuan mahasiswa

berprestasi yang akan dikirim ke

suatu event, sistem ini

menggunakan metode AHP dan

TOPSIS. Secara garis besar, proses

yang akan dilakukan oleh sistem

untuk menangani masalah tersebut

dapat dilihat pada blok diagram

seperti Gambar

Gambar Blok Diagram Proses Metode

AHP dan TOPSIS.

Alternatif/

Calon Peserta

Event

Kriteria

Proses AHP

Vektor Eigen

Alternatif Pada

Masing-Masing

Kriteria

Proses TOPSIS Urutan/prioritas

alternatif

Bobot Kriteria

Secara lebih detail, proses

untuk metode AHP dapat

digambarkan seperti yang

tampak pada Gambar 4.mulai

Penentuan kriteria dan

bobot kriteria

Penentuan alternatif/calon

peserta event

Perbandingan preferensi

antar alternatif pada

masing-masing kriteria

Matriks

perbandingan

berpasangan

Vektor Eigen

Mencari vektor eigen

Cek/uji konsistensi

RK <= 0.1 ?Vektor Eigen

Konsisten

Vektor Eigen

Tidak

Konsisten

Auto koreksi

?

Melakukan ulang

perbandingan preferensi

antar alternatif

Proses autokoreksi

Matriks

perbandingan

berpasangan baru

selesaiY

N

Y

N

Gambar 4 Bagan Alir Proses Metode

AHP

Untuk proses mencari vektor

eigen pada metode AHP dapat

digambarkan seperti yang tampak pada

Gambar 5.

Mengkuadratkan matriks

perbandingan berpasangan

Menjumlahkan tiap baris

dari hasil kuadrat matriks

perbandingan berpasangan

Menghitung total dari

jumlah tiap baris hasil

kuadrat matriks

Membagi jumlah tiap baris

dengan total dari jumlah

tiap baris

mulai

selesai

Vektor Eigen

Gambar 5 Bagan Alir Proses Mencari

Vektor Eigen Pada Metode AHP.

Untuk proses cek/uji konsistensi

pada metode AHP dapat digambarkan

seperti yang tampak pada Gambar 6.

mulai

selesai

Menentukan Vektor Jumlah

Tertimbang (VJT) dengan

cara mengalikan matriks

perbandingan berpasangan

dengan vektor eigen

Menghitung Vektor

Konsistensi (VK) dengan

cara membagi masing-

masing elemen VJT

dengan masing-masing

elemen Vektor Eigen

Menghitung Lambda (λ) à

nilai rata-rata VK

Menghitung Indeks

Konsistensi (IK) à

IK=(λ-n) / (n-1)

Menghitung Rasio

Konsistensi (RK) à

RK= IK / IR (dari nilai tabel)

Gambar 6 Bagan Alir Proses Uji/Cek

Konsistensi Pada Metode AHP.

Untuk proses

autokoreksi pada metode

AHP dapat digambarkan

seperti yang tampak pada

Gambar 7.

mulai

selesai

Bagi matriks prioritas elemen baris ke-

i dengan matriks prioritas elemen

kolom ke-j untuk masing-masing

elemen i,j matriks perbandingan

berpasangan

Kurangi nilai matriks berpasangan

elemen i,j dengan hasil bagi matriks

prioritas di atas dan beri tanda mutlak

Cari nilai selisih terbesar pada

masing-masing elemen matriks

perbandingan berpasangan

Ganti nilai matriks perbandingan

berpasangan elemen i,j yang memiliki

selisih terbesar dengan nilai hasil bagi

matriks prioritas di atas

Gambar 7 Bagan Alir Proses

Autokoreksi Pada Metode AHP.

Setelah proses metode AHP

dilakukan, hasil dari proses metode

AHP yaitu vektor eigen yang konsisten

akan dijadikan input pada proses

metode TOPSIS. Untuk proses metode

TOPSIS lebih detail dapat dilihat pada

Gambar 8.

mulai

selesai

Vektor

Eigen

Konsisten

Normalisasi matriks keputusan

Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi

Vij = Wj . rij

Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif

A+={(max Vij| j Є J),(min Vij| j Є J’), i=1,2,3,...,m}={V1

+, V2

+, ..., Vn

+}

A- ={(min Vij| j Є J),(max Vij| j Є J’), i=1,2,3,...,m}={V1

-, V2

-, ..., Vn

-}

Menghitung Separation Measure

Si+ = , untuk i=1,2,3,...,m

Si- = , untuk i=1,2,3,...,m

n

j

jji vv1

2)(

n

j

jji vv1

2)(

Menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal

Ci+

= , dimana 0 < Ci+

< 1 dan i = 1, 2, 3, ..., m ii

i

SS

S

Mengurutkan alternatif

Gambar 8 Bagan Alir Proses Metode

TOPSIS.

V. IMPLEMENTASI DAN

PEMBAHASAN

Aplikasi ini dijalankan

dengan menggunakan perangkat

lunak (Software) yang

direkomendasikan sebagai

berikut:

1. Windows XP

Profesional.service pack 2

2. Microsoft Visual Basic 6.0

3. Microsoft Access 2003

Halaman utama adalah

halaman yang berisi menu home,

menu login, menu File, Data

master, AHP, TOPSIS,

Perangkingan, Report, Aboutme

dan menu Log Out.

Berikut tampilan halaman

utama.

Gambar Halaman

Utama

Halaman login adalah Halaman

yang di pakai admin, untuk bisa masuk

kedalam sistem sehingga bisa

menginput data dan sebagainya, dalam

Halaman login yang harus dimasukkan

admin adalah user name dan password.

tampilan menu login sebagai berikut :

Gambar Halaman Login

Halaman Data master ini berisi

tentang Kriteria, Subkriteria dan

Alternatif pada Sistem Pendung

kepusan Peneriamaan Peserta

Jamkesmas ini.

Pada Halaman ini berisi tentang

Kriteria yang akan di inputkan dalam

pengambilan keputusan untuk

menentukan penerima peserta

jamkesmas, tampilan halaman Kriteria.

Gambar Halaman

Kriteria

Pada Halaman ini berisi tentang

Subkriteria Kriteria yang akan di

inputkan dalam pengambilan keputusan

untuk menentukan penerima peserta

jamkesmas, tampilan halaman

Subkriteria

.

Gambar Halaman

Subkriteria

Pada Halaman ini berisi tentang

Alternatif yang akan di inputkan dalam

pengambilan keputusan untuk

menentukan penerima peserta

jamkesmas, tampilan halaman

Alternatif

Gambar Halaman

Alternatif

Halaman about me adalah

halaman yang Berisi tentang Pembuat

atau perancang Aplikasi

Gambar Halaman About

Me

Pada halaman ini berisi Option

AHP dan Option TOPSIS, dimanan di

dalamnya berisi Proses perhitungan

Kriteria, Subkriteria, Alternatif

Pada halaman ini berisi pilihan

perhitungan dari Kriteria, Subkriteria,

dan Alternatif, berikut tampilannya.

Gambar Halaman

Option AHP

Pada halaman ini berisi pilihan

perhitungan dari Kriteria, Subkriteria,

dan Alternatif, berikut tampilannya.

Gambar Halaman

Option TOPSIS

Setelah anda Masuk Pada

Halam Option AHP dan Option Topsis

Maka petama dimulai dengan

perhitungan Kriteria, kemudian

Subkriteria dan yang terakhir

perhitungan Alternatif, berikut

gambarnya

Gambar Halaman

Perhitungan Kriteria

Setelah anda Masuk Pada

Halam Option AHP dan Option Topsis

Maka petama dimulai dengan

perhitungan Kriteria, kemudian

Subkriteria, berikut gambarnya

Gambar Halaman

Perhitungan Subkriteria

Setelah anda Masuk Pada

Halam Option AHP dan Option Topsis

Maka petama dimulai dengan

perhitungan Kriteria, kemudian

Subkriteriadan yang terakhir

Perhitungan Alternatif, berikut

gambarnya

Gambar Halaman

Perhitungan Alternatif

Pada Halam Perangkingan ini

merupakan Proses Akhir dari proses

perhitungan yang dilakukan, dimanan

dalam halaman perangkingan ini berisi

data hasil dari perhitungan yang telah

dilakukan baik AHP maupun TOPSIS,

berikut gambar dari halaman

perangkingan

Gambar Halaman

Perangkingan

Metode AHP dan TOPSIS dapat

digunakan untuk memecahkan masalah

Pemilihan Peserta Jamkesmas dengan

perhitungan metode tersebut didapatkan

bahwa kriteria yang paling

diprioritaskan adalah Jumlah Total

(perhitungan kriteria, alternatif, dan

subkriteria) .

VI. Kesimpulan Setelah menyelesaikan perancangan dan

pembuatan aplikasi “Sistem Pendukung

Keputusan Pemilihan Peserta Jamkesmas

Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,

dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai

berikut :

1. Sistem pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jamkesmas

Menggunakan Metode AHP dan

TOPSIS selain dapat memberikan

solusi pemilihan peserta Jamskesmas

yang benar-benar layak

mendapatkannya.

2. Dengan menggunakan aplikasi sistem

ini maka dapat mempermudah Dinas

Kesehatan

VII. Saran

Sistem pendukung keputusan yang

dibangun diharapkan membantu pihak

Dinkes yang bertindak sebagai

pengambil keputusan untuk

menentukan Penerima Peserta

Jasmkesmas yang benar-benar layak.

Sistem yang dibangun ini

memang jauh dari kata sempurna,

namun penulis berharap dapat

menjadi inspirasi bagi yang lain

untuk mengembangkan lebih lanjut

aplikasi sistem ini untuk menentukan

peserta penerima Jaskesmas yang

bernar-benar layak.

VIII. DAFTAR PUSTAKA

Arifin, Zainal. 2010. Jurnal Informatika

Mulawarman Vol 5 No. 2 Juli. Samarindah

Azwar. 2010. Kisi-kisi dan Pembahasan

UTS Sistem Pendukung Keputusan.

Surabaya

Ikhsan, Sadik. 2011. Jurnal Agribisnis

Perdesaan Vol 01 No. 2 Juni. Kalimantan

Tengah.

Nasution, Arman Hakim. 2000. Jurnal

Teknologi Industri Vol IV No. 4 Oktober

267 – 274. Surabaya

Nurrahman. Nurrahaman’s blog. [22 April

2012]

Supriyono, Wardhana Wisno Arya,

Sudaryo. 2007. Seminar Nasional III SDM

Teknologi Nuklir 21 – 22 November ISSN

1978 – 0176. Yogyakarta

Syaifullah. 2010.

syaifullah08.wordpress.com. [22 April

2012]

Taufik Rohmat. 2010. Jurnal Penilaian

Kinerja Karyawan. Semarang.