## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
740
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Metode Preference Selection Index Dalam Menentukan Distribusi Alat Pelindung Diri di Yogyakarta
Adhien Kenya Anima Estetikha 1 , Kusrini 2 , Alva Hendi Muhammad 3
123 Magister Teknik Informatika, Amikom University, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 kenyaakae@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 alva@amikom.ac.id

## Abstract
World  Health  Organization  (WHO)  telah  menetapkan  Coronavirus  Disease  2019  atau COVID-19 sebagai sebuah ancaman pandemi. COVID-19 yang telah menginfeksi jutaan orang di Indonesia mengakibatkan stok Alat Perlindungan Diri (APD) di rumah sakit dan fasilitas  kesehatan  lain  di  berbagai  daerah  di  Indonesia  mulai  menipis  salah  satunya Yogyakarta, Oleh sebab itu YARIN (Yayasan Al-Abrar Rashin Indonesia) yayasan yang bergerak di kemanusiaan dan pendidikan yang selalu berkomitmen sebagai penolong bagi masyarkat yang membutuhkan di sektor kemanusiaan dan pendidikan juga ikut andil dalam memberikan bantuan APD khususnya di daerah Yogyakarta. Dalam menentukan sasaran distribusi Alat Pelindung Diri (APD), maka perlu dibuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  agar  mempermudah  dalam  mengambil  keputusan.  Dalam  proses  pengambilan keputusan melibatkan analisis serangkaian alternatif yang dipertimbangkan secara bersama sehingga ditemukan alternatif terbaik. Pada penelitian ini menggunakan metode Preference Selection  Index  (PSI).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  PSI  memiliki akurasi 90% dan lebih unggul jika dibandingkan beberapa penelitian terdahulu. Selain itu metode PSI juga dapat disebutkan sebagai metode dengan pengambilan keputusan yang lebaik daripada metode AHP, Topsis, Fuzzy, Promethee II, dan Fuzzy pada studi kasus distribusi  APD  karena  pada  pengambilan  keputusan  tidak  menentukan  bobot  masing- masing  kriteria  sehingga  mempermudah  pengambil  keputusan  dalam  mengambil keputusan secara maksimal.
Keywords : Alat Pelindung Diri, Distribusi, PSI, Preference Selection Index, DSS

## 1. INTRODUCTION
Peristiwa pandemi COVID-19 atau virus corona yang merebak di seluruh dunia pada awal tahun 2020. Berdasarkan (JHU, 2020) pesebaran kasus COVID- 19  diseluruh  dunia  pada  15  Maret  2020  sudah  mencapai  1,986,986  kasus terkonfirmasi  dan  kasus  meninggal  mencapai  126,812.  Sedangkan  di  Indonesia tercatat telah mencapai 4,839 kasus per 15 April 2020 dengan kasus meninggal 459 [1],  pada  april  2019  BPBD  Yogyakarta  resmi  melakukan  pembentukan  dan sosialiasi  tim  gugus  covid-19  tingkat  kelurahan/desa/rw/rt  untuk  menekan penyebaran  covid  di  wilayah  Yogyakarta,  peraturan  protokol  kesehatan  seperti pencatatan  keluar  masuk  wilayah  desa  telah  diatur  pada  panduan  yang  dapat

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Adhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, at all | 741
diunduh  pada  situs  BPBD.  Tim  gugus  covid  tingkat  desa  juga  diwajibkan melakukan beberapa kegiatan seperti membangun prosedur dan lokasi karantina warga  yang  menjadi  status  ODP  atau  PDP  pada  setiap  lingkup  kelurahan, membuat  prosedur  desinfektan  wilayah,  melakukan  pendataan  warga  beresiko tinggi  seperti  lansia,  warga  dengan  penyakit  seperti  infeksi  paru,  TBC,  jantung, diabetes, anak usia <5 tahun, dan ibu hamil. Selain itu wajib mendata golongan darah  warga,  membuat  panduan  pelaksanaan  isolasi  mandiri,  melaksanakan pengawasan  kondisi bila  terdapat  ODP  atau  PDP  di  wilayahnya,  dan  mengatur penyediaan logistik dasar untuk warga ODP atau PDP yang dikarantina termasuk obat-obatan  dan  alat  kebersihan,  menjalin  komunikasi  dengan  aparat  setempat, ambulans,  dan  puskesmas  terdekat  untuk  membantu  bila  terjadi  insiden, menyiapkan  alat  keamanan  diri  seperti  masker,  windshield,  dan  pakaian  APD untuk berjaga-jaga jika terdapat insiden kasus positif covid-19.
Kegiatan  tim  gugus  covid  yang  digalakkan  pemerintah  Yogyakarta  ke  tingkat kelurahan/desa/rw/rt sering  luput  dari  pelindung  diri  karena  beberapa  rekanan YARIN yang ada di desa-desa mengeluhkan minimnya bantuan APD ke tim gugus covid yang padahal APD adalah salah satu alat yang wajib jika menjalankan tugas terkait  ODP  dan  PDP  di  wilayah  kerja  mereka.  Minimnya  bantuan  APD mendorong YARIN untuk dapat membantu distribusi APD dari donatur-donatur agar dapat membantu tim gugus covid tingkat kelurahan lebih nyaman dan aman dalam  bertugas  [2].  Dalam  menentukan  sasaran  distribusi  Alat  Pelindung  Diri (APD),  maka  perlu  dibuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  agar mempermudah  dalam  mengambil  keputusan.  Dalam  proses  pengambilan keputusan melibatkan analisis serangkaian alternatif yang dipertimbangkan secara bersama  sehingga  ditemukan  alternatif  terbaik.  Dalam  proses  pengambilan keputusan pada penelitian ini menggunakan metode Preference Selection Index (PSI).  Penelitin  Fery  Irawan  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Program Harapan (PKH) Menggunakan AHP dan Topsis, akurasi yang didapatkan pada  AHP  sebesar  78%,  dan  topsis  82% [3],  Penelitian  Syeh  Lendi Artana  SPK  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KK)  menggunakan  Fuzzy  tsukamoto mendapatkan  akurasi  sebesar  88%  [4],  Penelitian  Reza  Rahardian  SPK  Metode AHP dan Promethee II mendapatkan akurasi sebesar 80% [5].  Lima penelitian terdahulu pada latar belakang ini memiliki akurasi dibawah 90% sedangkan peneliti berharap mendapatkan akurasi lebih dari 90% maka peneliti menggunakan metode PSI yang tergolong lebih baru dengan harapan akurasi dapat lebih baik.

## 2. METHODS

## 2.1. Distribusi
Pendistribusian  atau  distribusi  adalah  kegiatan  untuk  mengirimkan  produk  ke pelanggan  setelah  penjualan  [6].  Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  prosedur pendistribusian adalah suatu tahapan atau rangkaian aktivitas yang dilakukan secara berulang yang berhubungan dengan pemasaran produk. Mulai dari produk masih

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
742 | Metode Preference Selection Index Dalam Menentukan Distribusi .....
berada  pada  entitas  yang  memproduksi  hingga  produk  tersebut  dipasarkan. Dengan adanya prosedur dalam pendistribusian tersebut maka proses pemasaran akan  berjalan  dengan  efektif  dan  tujuan  dari  perusahaan  tercapai.  Pada  kasus distribusi APD tentunya dapat meningkatkan efektif dan tingkat keamanan para tenaga kesehatan dalam menangani pasien Covid-19.

## 2.2. Lokasi Distribusi
Pemilihan  lokasi  distribusi  bantuan  APD  adalah  salah  satu  kegiatan  yang  harus ditangani  dengan  baik  melihat  pada  YARIN  tidak  mendapatkan  data  valid  dari KEMENKES perihal jumlah stock APD pada setiap rumah sakit atau klinik yang digunakan  sebagai  rujukan  penanganan  pasien  covid-19.  Data  yang  belum  bisa dipercaya tersebut harus divalidasi langsung ke lapangan bersama rekanan Yayasan yang  bekerja  di  beberapa  rumah  sakit  di  Yogyakarta.  Faktor-faktor  yang  harus diperhatikan dalam menentukan lokasi distribusi bantuan APD yaitu [2] :
a. Jumlah lansia
b. Jumlah  warga  dengan  penyakit  seperti  infeksi  paru,  TBC,  jantung, diabetes, dan komorbid lainnya
c. Jumlah anak usia <5 tahun
d. Jumlah ibu hamil
e. Jumlah penduduk
Penetapan lokasi  lokasi  distribusi  APD  yang  tepat akan menghindari ketakukan tenaga  kesehatan  akan  tertular  Covid-19  sehingga  para  tenaga  kesehatan  dapat bekerja dengan aman dan nyaman. Karena faktor terbesar penanganan covid-19 salah satunya adalah peran dari tenaga kesehatan. Jika distribusi APD tidak tepat sasaran maka akan berdampak buruk dari sisi keamanan kerja tenaga kesehatan.

## 2.3. APD
Alat  Pelindung  Diri  (APD)  untuk  kesehatan  adalah  seperangkat  alat  untuk melindungi penggunanya dari bahaya medis atau penyakit tertentu seperti infeksi yang disebabkan oleh virus atau bakteri. Jika fungsi alat pelindung diri digunakan dengan benar maka dapat mencegah virus atau bakteri penyebab penyakit masuk ke tubuh manusia melalui mulut, hidung, mata atau kulit [7] sehingga penggunaan APD  bagi  para  tim  gugus  covid-19  yang  ada  pada  kelurahan  di  Yogyakarta sangatlah membantu.

## 2.4. Preference Selection Index
Metode Preference Selection Index (PSI) dikembangkan oleh Maniya dan Bhatt pada  tahun  2010.  Metode  ini  berguna  jika  ada  konflik  dalam  menentukan kepentingan relatif antara atribut-atribut. Pada metode PSI, hasil diperoleh dengan perhitungan  minimal  dan  sederhana  karena  berdasarkan  konsep  statistik  tanpa memerlukan bobot atribut[8] – [10]. Langkah-langkah dalam menghitung metode Preference Selection Index[10][11], adalah sebagai berikut:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, at all | 743
1. Tentukan  masalahnya  Tentukan  tujuan  dan  Mengidentifikasi  atribut  dan alternatif yang terkait Masalah pengambilan keputusan.
2. Merumuskan  matriks  keputusan  Langkah  ini  melibatkan  konstruksi  matriks berdasarkan  semua  informasi  yang  tersedia  yang  menggambarkan  atribut masalah.  Setiap  deret  keputusan  matriks  dialokasikan  ke  satu  alternatif  dan setiap kolom ke satu atribut karena itu, elemen Xij dari matriks keputusan X memberi nilai atribut dalam nilai asli. Jadi, jika jumlah alternatifnya adalah M dan jumlah atribut adalah N, maka matriks keputusan sebagai matriks N · M, dapat direpresentasikan sebagai berikut:
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 … 𝑥 𝑚1 𝑥 22 … 𝑥 𝑚2 … … … 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
2. Normalisasi matriks keputusan Jika atribut adalah tipe menguntungkan, maka nilai yang lebih besar diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai:
x̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 , 𝑖 = 1, … , 𝑚 (2)
Jika atributnya adalah tipe yang tidak menguntungkan, maka nilai yang lebih kecil adalah diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai:
x̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑖 = 1, … , 𝑚    ( 3)
Dimana Xij adalah ukuran atribut (i = 1, 2, ..., N dan j = 1, 2, ..., M).
3. Hitung nilai mean dari data yang dinormalisasi Langkah ini, berarti nilai dari data normal dari setiap atribut dihitung dengan persamaan berikut:
𝑁1 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 (4)
4. Hitung nilai variasi preferensi Pada langkah ini sebuah nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
∅ 𝑗 = ∑ 𝑖=1 𝑛 (x̅ 𝑖𝑗 − 𝑁) 2 (5)
5. Tentukan penyimpangan dalam nilai preferensi
Ω 𝑗 = 1 – ϕ 𝑗 (6)

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
6. Tentukan kriteria bobotnya
𝑊 𝑗 = Ωj ∑ 𝑖=1 Ω𝑗 𝑛 ( 7)
Nilai total keseluruhan kriteria bobotnya semua atribut seharusnya satu, misal ∑ Ω 𝑗 𝑚 𝑗 =1 = 1.
7. Hitung PSI ( θ i ) Sekarang, hitunglah pemilihan preferensi indeks ( θ 𝑖 ) untuk setiap alternatif menggunakan persamaan berikut:
∅i = ∑ 𝑗=1 𝑛 x̅ 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (8)
8. Pilih alternatif yang sesuai untuk aplikasi yang diberikan
10.  Akhirnya,  masing-masing  alternatif  digolongkan  menurut  descending  atau menaik untuk memudahkan manajerial interpretasi hasilnya. Alternatif yang paling tinggi indeks pilihan preferensi akan digolongkan terlebih dahulu dan seterusnya.

## 2.5 Perhitungan Akurasi
Akurasi pada penelitian ini didapatkan dengan rumus precision and recall sebagai berikut:
(TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN)

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Adapaun  PSI  yaitu  metode  untuk  memecahkan  multikriteria  pengambilan keputusan  (MCDM).  Dalam  metode  yang  diusulkan  itu  tidak  perlu  untuk menetapkan  kepentingan  relatif  antara  atribut.  Bahkan,  tidak  ada  kebutuhan komputasi  bobot  atribut  yang  terlibat  dalam  pengambilan  keputusan  dalam metode ini. Metode ini berguna bila ada konflik dalam menentukan kepentingan relatif  antar  atribut.  Dalam  metode  PSI  (Preference  Selection  Index),  hasilnya diperoleh  dengan  perhitungan  minimal  dan  sederhana  seperti  apa  adanya berdasarkan konsep statistik tanpa keharusan bobot atribut. Dalam Proses metode Preference Selection Index (PSI) memerlukan Kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan pertimbangan. Adapun kriteria dan alternatif yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan.
Tabel 1. Tabel kriteria Kategori Criteria  Type Jumlah lansia C 1 Benefit Jumlah warga dengan penyakit komorbid C 2 Benefit Jumlah anak usia <5 tahun C 3 Benefit

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, at all | 745
Jumlah ibu hamil C 4 Benefit Jumlah penduduk C 5 Benefit Tabel 2. Daftar Sampel Lokasi Alternatif Nama Lokasi A 1 Kelurahan Sendangtirto A 2 Kelurahan Tegaltirto A 3 Kelurahan Kalitirto A 4 Kelurahan Jogotirto A 5 Kelurahan Argomulyo A 6 Kelurahan Wukirsari …. ….
1.  Tentukan  masalahnya,  tentukan  tujuan  dan  mengidentifikasi  atribut  dan alternatif yang terkait masalah pengambilan keputusan. Tabel 3, merupakan data penilaian kesesuaian antara kriteria dan alternatif, pada penelitian ini menggunakan data sebanyak 30 sampel data.
Tabel 3. Sampel Data Alternatif
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 1.317 89  1.146  12  17.907 A 2 1.065 53 740 9  12.766 A 3 1.202 23 845 7  13.921 A 4 998 13 676 3 11.187 A 5 893 7 532 4 7.943 A 6 1.216 9 699 1  10.921 … .. .. .. .. …
2. Mencari maksimum dan minimum dari setiap kriteria
Tabel 3. Hasil Nilai Maximum dan Nilai Minimum
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Max 5 5 5 5 5 Min 1 1 1 1 1
3. Melakukan normalisasi menggunakan persamaan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
746 | Metode Preference Selection Index Dalam Menentukan Distribusi .....
x̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 , 𝑖 = 1, … , 𝑚 Tabel 4. Sampel Hasil Normalisasi Data Alt Normalisasi Matriks Keputusan C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 5 5 5 3 1 A 2 5 3 4 2 1 A 3 4 2 4 2 1 A 4 2 1 1 1 3 A 5 3 1 1 1 3 A 6 1 1 1 1 5 .. .. .. .. .. ..
4. Menghitung nilai mean dari hasil yang telah di peroleh dari perhitungan yang telah di cari, yaitu:
𝑁1 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 = 1 30 × 27,6 = 0.920
𝑁2 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 = 1 30 × 9,7 = 0.323 𝑁3 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 = 1 30 × 11,8 = 0.393
𝑁4 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 = 1 30 × 12,6 = 0.420
𝑁5 = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 x̅ 𝑖𝑗 = 1 30 × 16,2 = 0.540

## Tabel 5. Hasil Nilai mean

## Melakukan Proses Persamaan
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5
0,920  0,323  0,393  0,420  0,540
5. Menentukan nilai variasi Preferensi dalam kaitannya  dengan setiap kriteria menggunakan persamaan berikut :
∅ 𝑗 = ∑ 𝑖=1 𝑛 (x̅ 𝑖𝑗 − 𝑁) 2

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, at all | 747
Tabel 6. Sampel Hasil Nilai Variasi Preferensi Alt
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0,006  0,458  0,368  0,032  0,116 A 2 0,006  0,077  0,165  0,000  0,116 A 3 0,014  0,006  0,165  0,000  0,116 A 4 0,270  0,015  0,037  0,048  0,004 A 5 0,102  0,015  0,037  0,048  0,004 A 6 0,518  0,015  0,037  0,048  0,212 .. .. .. .. .. ..
6. Menentukan Nilai Dalam Preferensi
Ω 𝑗 = 1 – ϕ 𝑗
Tabel 7. Hasil Nilai Dalam Preferensi
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5
-0,080  -0,834  -0,959  -0,308  -1,332
7. Menentukan kriteria bobot
𝑊 𝑗 = Ωj ∑ 𝑖=1 Ω 𝑗 𝑛
Tabel 8. Hasil Kriteria bobot C01 C02 C03 C04 C05
0,023  0,237  0,273  0,088  0,379

## 8. Perhitungan PSI
∅i = ∑ 𝑗=1 𝑛 x̅ 𝑖𝑗 𝑤 𝑗

## Tabel 9. Sampel Hasil perhitungan PSI
Alt Melakukan Perhitungan PSI C01 C02 C03  C04  C05

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
A 1 0,023  0,237  0,273  0,05  0,08
A 2 0,023  0,142  0,218  0,04  0,08 A 3 0,018  0,095  0,218  0,04  0,08 A 4 0,009  0,047  0,055  0,02  0,23 A 5 0,014  0,047  0,055  0,02  0,23 A 6 0,005  0,047  0,055  0,02  0,38 .. .. .. .. .. .. Tabel 10. Sampel Hasil perangkingan
Alt  Menentukan Nilai Perangkingan  Ranking
A 1 0,662 1 A 2 0,557 2 A 3 0,556 3 A 4 0,556 4 A 6 0,535 5 A 5 0,361 6 .. .. ..
Pengujian akurasi sistem pendukung keputusan terhadap data alternatif penerima bantuan  APD  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil  keputusan  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dibangun  dengan  hasil  keputusan  manual. Pengujian akurasi menggunakan Confusion Matrik dengan jumlah 30 sampel data, dan didapatkan akurasi sebesar 90%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode PSI dengan studi kasus distribusi APD  dengan  data  sebanyak  30 sampel  memiliki akurasi  sebesar 90%  dan lebih unggul  daripada  Penelitin  Fery  Irawan  yang  berjudul  Sistem  Pendukung Keputusan Penerima Program Harapan (PKH) Menggunakan AHP dan Topsis, akurasi yang didapatkan pada AHP sebesar 78%, dan topsis 82%, Penelitian Syeh Lendi Artana SPK Kartu Keluarga Sejahtera (KK) menggunakan Fuzzy tsukamoto mendapatkan akurasi sebesar 88%, Penelitian Reza Rahardian SPK Metode AHP dan  Promethee  II  mendapatkan akurasi  sebesar 80%  karena  pada pengambilan keputusan  tidak  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria  sehingga

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Adhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, at all | 749
mempermudah  pengambil  keputusan  dalam  mengambil  keputusan  secara maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Karimatul,  A.  Gutama,  H,  “Analisis  Sentimen  Pandemi  Covid -19  Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” Jurnal Ilmiah Sinus., Vol. 18, No. 2, pp.  31-42, 2020
[2] “BPBD  Daerah Istimewa Yogyakarta,” Jogjaprov.go.id,  2020. http://bpbd.jogjaprov.go.id/poster (accessed Jan. 09, 2022).
[3] Irawan,  F.,  “Sistem  Pendukung  Keputu san  Penerima  Keluarga  Harapan Menggunakan Metode AHP, dan Topsis ,” AJIEE, Vol. 2, No. 2, pp. 171 - 178, 2020
[4] Artana, L., “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerimaan Kartu Keluarga  Sejahtera  (KKS)  Menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto  di  Desa Ngerawan,” Thesis., 2020
[5] Rahardian, R., “ Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process – Preference  Ranking  Organization  for  Enrichment  Evaluation  II  (AHP- PROMETHEE II) ,” JPTIIK, Vol. 2, No.5, pp. 1980-1985, 2018
[6] WA. Hall, James (2001).Sistem Informasi Akuntansi edisi 1.Salemba Empat: Jakarta.
[7] Suparto  Adikoesoemo,  Manajemen  Rumah  Sakit,  Pustaka  Sinar  Harapan, Jakarta, 2012.
[8] Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan,
“ Determination  of  Education  Scholarship  Recipients  Using  Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 6, pp. 230– 234, 2017.
[9] M.  Madić,  J.  Antucheviciene,  M.  Radovanović,  and  D.  Petković, “Determination  of  laser  cutting  process  co nditions  using  the  preference selection index method,” Opt. Laser Technol., vol. 89, no. October 2016, pp. 214 – 220, 2017.
[10] R. Attri and S. Grover, “Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production syst em life cycle,” J. King Saud Univ. - Eng. Sci., vol. 27, no. 2, pp. 207 – 216, 2015
[11] B.  Vahdani,  S.  M.  Mousavi,  and  S.  Ebrahimnejad,  “Soft  computing -based preference  selection  index  method  for  human  resource  management,”  J. Intell. Fuzzy Syst., vol. 26, no. 1, pp. 393 – 403, 2014.