## IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS DI PUSKESMAS GUNUNG LABU)
Pipin Refina Afindania 1) , Sarjon Defit 2) , Sumijan 3)
1,2,3 Magister Teknik Informatika
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer 1,2,3 Universitas Putera Indonesia YPTK Padang E-mail : pipinafinda@gmail.com 1)
Abstract
The problem that is often faced is that many mothers of couples of childbearing age do not understand how to choose a contraceptive method that is suitable for use. To address this problem among couples of reproductive age in choosing the most appropriate contraceptive method, the Analytical Hierarchy Process (AHP)-Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is proposed to be utilized. It is expected to be beneficial in aiding the selection of a suitable contraceptive method for users. The objective of this research is to implement the AHP-TOPSIS method in a decision support system for choosing contraceptive methods for couples of reproductive age at the Gunung Labu Community Health Center.  The  results  of  the  analysis  using  the  AHP-TOPSIS  method  indicate  that  the  appropriate contraceptive methods for couples of reproductive age are Implan, IUD, Birth Control Injection, and Birth Control Pills. The combination of AHP-TOPSIS in contraceptive method selection yields the conclusion that  the  Decision  Support  System  (DSS)  built  in  this  research  is  expected  to  facilitate  midwives  in recommending contraceptive methods for couples of reproductive age. AHP method is employed to calculate the weights of each contraceptive method criterion. The results of the priority weight calculations for all criteria used in this study yielded a Consistency Index (CI) of 0.07. The analysis using the AHP-TOPSIS method resulted in Implan, IUD, Birth Control Injection, and Birth Control Pills being identified as the appropriate contraceptive methods for couples of reproductive age.
Keywords : Contraceptive Methods, AHP, TOPSIS, DSS

## Intisari
Permasalahan yang sering dihadapi adalah banyak ibu-ibu pasangan usia subur kurang paham tentang pemilihan alat kontrasepsi yang cocok untuk digunakan. Untuk mengatasi permasalahan pada pasangan usia subur dalam memilih alat kontrasepsi yang terbaik bagi dirinya, maka dari itu perlu dicari upaya untuk memilih  alat  kontrasepsi  yang  benar  dan  sesuai  maka  digunakan  metode  analytical  hierarchy  process (AHP)-  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  yang  diharapkan berguna  dalam  pemilihan  alat  kontrasepsi  yang  cocok  bagi  pengguna.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu untuk  mengimplementasikan  metode  AHP-TOPSIS  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  alat kontrasepsi  bagi pasangan usia subur di Puskesmas Gunung Labu. Hasil analisis dengan metode AHP- TOPSIS diperoleh hasil alat KB yang tepat bagi pasangan usia subur adalah Implan, IUD, Suntik KB, dan Pil KB. Berdasarkan penelitian mengenai kombinasi metode (AHP) dan TOPSIS pemilihan alat kontrasepsi .  Dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  :    Dengan  dibangunnya  sistem  pendukung  pendukung keputusan ini diharapkan mampu memudahkan bidan untuk membantu merekomendasikan alat KB bagi pasangan usia subur. Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot dari masing –masing kriteria alat kontrasepsi.    Hasil  dari  perhitungan  bobot  prioritas  semua  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini secara berurutan diperoleh hasil CI (Consistensi Ratio) 0,07. Hasil analisis dengan metode AHP-TOPSIS diperoleh hasil alat KB yang tepat bagi pasangan usia subur adalah Implan, IUD, Suntik KB, dan Pil KB.
Kata kunci : Alat Kontrasepsi, AHP, TOPSIS, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan  pemecahan  masalah  maupun
kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur[1].
SPK bertujuan
untuk menyediakan informasi, membimbing,
memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan
pengambilan  keputusan  dengan  lebih  baik. Keluarga berencana (KB) adalah sebuah solusi yang  efesien    dalam  menghasilkan  manusia yang  lebih  berkualitas,  baik  dari  sisi  materi maupun  spritual.  Secara  kependudukan, pemerintah  berusaha  untuk  memperlambat perkembangan  penduduk  dengan  keluarga berencana. Keluarga Berencana (KB) bertujuan untuk  meningkatkan  mutu  atau  kualitas kesehatan  ibu  dan  anak  secara  kesehatan[2]. Untuk  mengatasi  permasalahan  pada  pasangan usia subur dalam memilih alat kontrasepsi yang terbaik, maka dari itu perlu dicari upaya untuk memilih alat kontrasepsi yang benar dan sesuai maka  digunakan  metode  AHP-TOPSIS  yang diharapkan  berguna  dalam  pemilihan  alat kontrasepsi yang cocok bagi pengguna. Didalam metode  AHP-TOPSIS  menggunakan  kriteria umur,  berat  badan,  tekanan  darah,  riwayat penyakit dan jumlah anak.
Secara  umum,  tujuan  dari  sistem  pendukung keputusan  dalam  menentukan  alat  kontrasepsi ini adalah untuk untuk membantu ibu pasangan usia  subur  dalam  pemilihan  alat  kontrasepsi sesuai  dengan  kondisi  dirinya.  Penelitian- penelitian  yang  terkait  dengan  sistem pendukung keputusan menggunakan kombinasi metode  AHP-TOPSIS.  Beberapa  diantaranya [3]  setelah  melakukan  penelituan  didapat keputusan  bahwa  Desa  Cengkring  dan  Desa Lubuk Cuik yang layak direkomendasi sebagai prioritas  proyek  pembangunan  jalan.  [4]  Hasil perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan metode  TOPSIS  dengan  alternatif  15  siswa didapatkan  hasil  akhir  dengan  skor  tertinggi 0,667. [5] Penelitian dengan kombinasi metode AHP-TOPSIS  menghasikan  sebuah  sistem pendukung keputusan untuk pemilihan beasiswa santri  berupa  pemeringkatan  nilai  preferensi tertinggi yaitu (0,693211388960). [6] Perhitungan  kasur  untuk  konsumen  metode menggunakan AHP-TOPSIS mendapatkan hasil perhitungan yaitu Sofia dengan nilai preferensi 0,808. [7] l penerapan kombinasi  metode  ahp-topsis  dalam  pemilihan laptop  mendapatkan  hasil  dari  Proses  AHP, menyatakan bahwa responden paling mengutamakan kriteria jenis ketahanan dengan bobot  0,400  dan  hasil  perhitungan  TOPSIS, menyatakan  bahwa  responden  menentukan prioritas  alternatif  dengan  laptop  Asus  sebagai pilihan  pertama.  [8]  Penialaian  karyawan dengan  metode  AHP-TOPSIS  dengan  uji akurasi didapatkan nilai hasil perhitungan yaitu
80% Accuracy .  [9]  mendapatkan  hasil perankingan  pemilihan  guru  dan  siswa berprestasi  di  uji  efektivitasnya  menggunakan metode  confusion  matrik  dengan  tingkat Performance ( Accuracy ) 96,6% pada alternatif guru  dan  99,2%  pada  alternatif  siswa  dan peringkat  1  guru  dan  siswa  berprestasi  sudah menunjukkan hasil yang sesuai. [10] Perhitungan dengan metode AHP dan TOPSIS dalam  menentukan  bibit  sayuran,  dalam penelitian  ini  didapatkan  alternatif  tertinggi dengan nilai 0,7891. [11] Metode AHP memiliki perubahan  presentase  sesitivitas  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  metode  TOPSIS. Hal ini terlihat pada nilai uji senstivitas metode AHP  dengan  presentase  nilai  perubahan sensitivitas sebesar 1.65344%, sedangkan pada metode  TOPSIS  presentase  nilai  perubahan sensitivitas sebesar -0.001085%.
Dari beberapa penelitian diatas, kelemahan dari metode TOPSIS adalah memerlukan bobot pada proses perangkingannya. Oleh karena itu, perlu dilakukan  penggabungan  metode  lain  dengan metode  AHP  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  efektif.  Kombinasi  metode  AHP  dan TOPSIS dipilih karena metode AHP didasarkan pada keunggulan matriks pembanding dan dapat melakukan  analisis  konsistensi.  Dengan melakukan  penggabungan  metode  AHP,  serta TOPSIS  diharapkan  dapat  menghasilkan rekomendasi  yang  lebih  baikalternatif  alat kontrasepsi.

## 2. METODOLOGI
Lokasi  penelitian  dan  sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terletak  di Puskesmas Gunung Labu, Kecamatan Kayu Aro Barat dengan mengambil data pasien pasangan usia  subur  di  Puskesmas  Gunung  Labu.  Data yang telah didapatkan berupa nama pasien, usia, alamat,  tekanan  darah,  jangka  waktu,  jumlah anak, dan riwayat penyakit. Membangun sebuah matriks  keputusan.  Matriks  keputusan  X mengacu  terhadap  m  alternatif  yang  akan dievaluasi berdasarkan n kriteria.
Contoh  matriks  keputusan  X  adalah  sebagai berikut
𝑋 = # 𝑥11 ⋯ 𝑥1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥𝑚𝑙 ⋯ 𝑥𝑚𝑛 , (1)
1) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
Setiap elemen pada matriks X dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks  normalisasi  R.  Persamaan  yang digunakan untuk menormalisasikan adalah persamaan.
𝑟 !" = # !" $∑ (# !" ) # ! $ (2)
dimana : rij = Elemen  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  R  dengan  alternatif ke-i dan kriteria-j xij =   Elemen  dari  matriks  keputusan  X dengan alternatif ke-i dan elemen ke-j i = Alternatif (i = 1,2,3,…,m) . j = Kriteria (j = 1,2,3,…,n) 2) Pembobotan pada matriks yang ternormalisasi
Diberikan  bobot  (wj=w1,  w2,......,  w3), dimana  wj  adalah  bobot  dari  kriteria  ke-j dan ∑ = 1 𝑤 " = 1 ) " ,  maka  bobot  untuk matriks V adalah :
𝑉 !" =   𝑊 " 𝑟 !" (3)
Sehingga diperoleh matriks sebagai berikut :
3 𝑊 ** 𝑟 ** ⋯ 𝑊 *) 𝑟 *) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑊 +* 𝑟 +* ⋯ 𝑊 +) 𝑟 +) 4 (4)
3) Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif dinotasikan dengan A + , dan  solusi  ideal  negatif  dinotasikan  A - , berikut  ini  merupakan  persamaan  dari  A + dan A- 𝐴 , = 67𝑚𝑎𝑥𝑣 !" : 𝑗 ∈ 𝐽>, 7𝑚𝑖𝑛𝑣 !" : 𝑗 ∈ 𝐽>A 𝐴 , = {𝑣 * % 𝑣 - % 𝑣 . % , ⋯ ⋯ ⋯ , 𝑣 ) % }
𝐴 / = 67𝑚𝑎𝑥𝑣 !" : 𝑗 ∈ 𝐽>, 7𝑚𝑖𝑛𝑣 !" : 𝑗 ∈ 𝐽>A 𝐴 / = {𝑣 * & 𝑣 - & 𝑣 . & , ⋯ ⋯ ⋯ , 𝑣 ) & } (5)
vij adalah  elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot  V.
v 1 +, v 2 +, v 3 +,… … . . , v n + adalah  elemen matriks solusi ideal positif, v 1 −, v 2 −, v 3 −, … … . . , v n − adalah elemen matriks solusi ideal negatif. Dengan : vij
=   & maks v !" ! jika j adalah atribut keuntungan min v !" ! jika j adalah atribut biaya
vj−
=   G min v 01 % jika j adalah atribut keuntungan maks v 01 % jika j adalah atribut biaya dimana j  =  1,2,3, … , n

## 4) Menghitung separasi
Separasi merupakan pengukuran jarak dari suatu  alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif.  Secara  matematis ditulis sebagai berikut:
a. S  +adalah  jarak  alternatif  dari  solusi ideal positif yang didefinisikan sebagai:
𝑆 ! , =   \∑ = 1 (𝑣 !" ) " $ − 𝑣 " , ) (6)
dengan i = 1,2,3, … , m.
b. S  −  adalah  jarak  alternatif  dari  solusi ideal negatif yang didefinisikan sebagai:
𝑆 ! , =   \∑ = 1 (𝑣 !" ) " $
− 𝑣 " / ) (7)
dengan i = 1,2,3, … , m
5) Menghitung  kedekatan  relatif  terhadap solusi ideal positif.
Kedekatan  relatif  dari  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif dapat dihitung menggunakan persamaan berikut :
𝐶 * , = 2 ! &
2 ! & ,2 ! % (8)
dengan : 0 ≤ C 1 + ≤ 1 I =   1,2,3,...,m C i + =  Kedekatan  relatif  dari  alternatif  ke-i terhadap solusi ideal positif.
S i + =   Jarak  alternatif  ke-i  dari  solusi  ideal positif S i - =   Jarak  alternatif  ke-i  dari  solusi  ideal negatif
6) Mengurutkan atau meranking alternatif
Alternatif diurutkan dari nilai Ci + terbesar ke  nilai  terkecil.  Alternatif  dengan  Ci  + terbesar merupakan solusi yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian metode AHP dan TOPSIS diuji pada  data  pemilihan  alat  kontrasepsi.  Pada penelitian ini penentuan bobot kriteria dilakukan dengan menggunakan metode AHP, sedangkan untuk tahap perankingan menggunakan metode
TOPSIS. Berdasarkan tahapan-tahapan
penelitian  dan  5  kriteria  masalah,  maka diimplementasikan suatu contoh kasus pemilihan  alat  kontrasepsi  bagi  pasangan  usia subur dengan perhitungan yang akan diuraikan di bab ini.
Penentuan bobot kriteria dilakukan dengan cara melakukan  pengisian  matriks  perbandingan berpasangan dan membandingkan prioritas dari setiap kriteria.
Matrik  berpasangan  yang  telah  dibuat selanjutnya  dihitung  nilai  eigen,  λ  maksimum, CI,  dan  CR.  Untuk  mendapatkan  nilai  eigen dilakukan perhitungan perbandingan tiap kolom dibagi dengan jumlah kolomnya.
a. Normalisasi Matriks
Tabel 1 Normalisasi Matriks Alternatif Umur  TD  JW JA RP Bobot Umur 0,27 0,2 2 0,4 0 0,2 3 0,3 0 0,284 TD 0,27 0,2 2 0,2 7 0,2 3 0,1 0 0,218 JW 0,09 0,1 1 0,1 3 0,2 3 0,2 0 0,152
JA 0,27 0,2 2 0,1 3 0,2 3 0,3 0 0,23
RP 0,09 0,2 2 0,0 7 0,0 8 0,1 0 0,112
Normalisasi matriks dilakukan dengan membagi nilai  pada  setiap  kolom  dengan  jumlah  yang telah didapatkan. Nilai eigen didapatkan dengan menghitung nilai rata-rata pada masing-masing kolom,  dengan  cara  melakukan  penjumlahan pada  masing-masing  kolom,  kemudian  dibagi dengan jumlah kriteria (n=5).
b. Uji Konsistensi Tabel 2 Uji Konsistensi Alternatif Bobot Jumlah  Prioritas Umur 0,285 1,425 0,258 TD 0,218 1,092 0,218 JW 0,153 0,766 0,153 JA 0,231 1,159 0,231 RP 0,111 0,556 0,111
Nilai  Prioritas  didapatkan  dari  mengalikan matriks  dengan  eigen/bobot  masing-  masing baris.  Kemudian  untuk  hasil  bagi  didapat  dari
hasil  kali  dibagi  dengan  eigen/bobot  pada masing-masing baris seperti pada rumus 1.1. Hasil kali =   (1,00 x 0,285) + (1,00 x 0,218) + (3,00 x 0,153) + (1,00 x 0,231) + (3,00 x 0,111)
Hasil kali  =  1,5291  +  1,9467  +  1,2783 + 1,3431  +  1,0371 Hasil kali  =  7,1344 Hasil bagi  = 7,1344 1,12 =  5,362 a) Nilai λ maksimum Berdasarkan tabel uji konsistensi, selanjutnya dapat dihitung λ maksimum. Λ maksimum diperoleh dengan cara menghitung nilai rata-rata pada kolom hasil bagi seperti pada rumus 1.1.
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠  = 5,362 5,288 5,299 5,274 5,207
5
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠  =  5.295
b) Nilai CI.
Nilai λ maksimum yang telah didapatkan digunakan untuk menghitung nilaiCI.
Cara menghitung nilai CI dengan menggunakan rumus 1.5 berikut : 𝐶𝐼  = (5.295 − 5) 5 − 1 =  0.07395
c) Nilai CR
Berdasarkan  ketentuan  nilai  Consistensi Ratio (CR) harus bernilai konsisten. Untuk menghitung  CR  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  persamaan  1.6. Apabila nilai CR kurang dari 0,1 atau CR < 0,1, maka CR bernilai konsisten, sementara apabila CR bernilai lebih dari 0,1 atau CR > 0,1 maka bernilai tidak konsisten.
𝐶𝑅  = 0.0739 1,12 =  0,0659
Berdasarkan nilai yang didapatkan dihasilkan nilai CR sebesar 0,0659. Sehingga dapat disimpilkan CR bernilai konsisten.
Setelah  mendapatkan  hasil  penjumlahan  bobot kriteria menggunakan metode AHP, selanjutnya dibuat  matrik  perbandingan  berpasangan alternatif-kriteria  seperti  pada  tabel  setiap alternatif  yang  telah  ditentukan  dilakukan penilaian terhadap kriteria yang telah dilakukan pembobotan  dengan  menggunakan  metode AHP. Kemudian dilakukan proses matriks. Tabel  3  Matriks  keputusan  Alternatif-  Kriteria TOPSIS
Alternatif  Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 A01 4 5 3 4 5 A02 3 4 2 5 5 A03 3 4 4 5 2 A04 2 3 4 5 5 A05 5 5 3 2 2
Setelah membentuk matriks keputusan, langkah selanjutnya adalah nemormalisasikan nilai dari matriks keputusan sebagai berikut
𝑋1 =   o4 - + 3 - + 3 - + 2 - + 5 - =  63 𝑋1 =   √63 =  7,937 Perhitungan untuk kolom selanjutnya dilakukan dengan  cara  yang  sama  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi  pembagi  nilai  seperti tabel 4. berikut :
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi Matriks Ternormalisasi
Pemba gi C1 Pembagi C2 Pemb agi C3 Pemba gi C4 Pem bagi C5 7,937 9,539 7,348 9,746 9,110
Setelah  mendapatkan  nilai  dari  matriks ternormalisasi  pembagi  didapatkan,  langkah selanjutnya melakukan perhitungan normalisasi nilai R berikut : 𝑅11  = 4 7,937 =  0,504 𝑅41  = 2
7,937 =  0,251 𝑅21  = 3 7,937 =  0,377 𝑅51  = 5
7,937 =  0,629 𝑅31  = 3 7,937 =  0,377
Perhitungan untuk kolom selanjutnya dilakukan dengan  cara  yang  sama  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi  nilai  R  seperti  tabel  5 berikut :
Tabel 5. Normalisasi Nilai R
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A01 0,50  0,52  0,41 0,41  0,55 A02 0,38  0,42  0,27 0,51  0,55 A03 0,38  0,42  0,54 0,51  0,22 A04 0,25  0,31  0,544  0,51  0,55 A05 0,63  0,52  0,41 0,20  0,22
1. Pembobotan matriks ternormalisasi
Selanjutnya dilakukan pembobotan matriks ternormalisasi nilai Y. Bobot yang diberikan  untuk  pembobotan  matriks  ini adalah bobot yang didapat dari nilai kriteria dikalikan  dengan  nilai  preferensi  setiap kriteria :
Y11 =  0,50 x 25 = 12,5 Y21 =  0,38 x 25 = 9,44 Y31 =  0,38 x 25 = 9,44 Y41 = 0,25 x 25 = 6,30 Y51 =  0,63 x 25 = 15,7
Perhitungan untuk kolom selanjutnya dilakukan dengan  cara  yang  sama  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi  nilai  R  seperti  tabel berikut :
Tabel 6. Matriks Ternormalisasi Nilai R
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A01 12,50  10,48  10,21  6,15  8,23 A02 9,44 8,39 6,80 7,69  8,23 A03 9,44 8,39 13,61  7,69  3,29 A04 6,30 6,28 13,61  7,69  8,23 A05 15,75  10,48  10,21  3,07  3,29 2. Menentukan Solusi ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Hasil  matriks  normalisasi  terbobot  diatas, dapat  dibentuk  titik  ideal  positif  dan  titik ideal negatif seperti tabel berikut :
Tabel  7. Titik  Ideal  Positif  Dan  Titik  Ideal Negatif
Matriks Ideal Positif (A+) Y+1 Y+2 Y+3 Y+4 Y+5 15,75 10,48 13,60 7,69 8,23 Matriks Ideal Negatif (A-) Y+1 Y+2 Y+3 Y+4 Y+5 6,29 6,28 6,80 3,07 3,29
Setelah mendapatkan titik ideal positif dan titik ideal  negatif,  proses  selanjutnya  yang  harus dilakukan  adalah  dengan  mencari  jarak alternatif dengan titik ideal.
Tabel  8.  Solusi  Ideal  Potif  dan  Solusi  Ideal Negatif
Solusi Ideal Positif (D+)
D+1 D+2 D+3 D+4 D+5 4,88 9,50 8,27 10,33 17,47
Solusi Ideal Negatif (D-) D-1 D-2 D-3 D-4 D-5 10,13 7,74 9,05 9,59 10,88 3. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.
Setelah  menghitung  separasi  positif  dan separasi  negatif,  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  kedekatan  relatif  dari setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal positif.  Hal  ini  dilakukan  dengan menggunakan perhitungan berikut :
*3,*.
(5,66,*3,*.) = 0,674
(8)
Perhitungan untuk kolom selanjutnya dilakukan dengan cara yang sama sehingga diperoleh hasil seperti tabel 9 berikut : Tabel 9.
Hasil Alternatif Hasil Ranking A01 0,67475895 1 A02 0,44903717 4 A03 0,52240565 2 A04 0,48129599 3 A05 0,38380229 5
Dari  hasil  perhitungan  secara  manual  diatas, alternatif dengan kode A01 yaitu IUD memiliki nilai preferensi tertinggi dengan nilai preferensi 0,6747,  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan alternatif A02 dengan nilai 0,522 dan alternatif A03  dengan  nilai  0,481.  Sehingga  kontrasepsi IUD adalah pilihan pertama paling cocok untuk pasangan usia subur dilihat dari 5 kriteria umur, tekanan  darah,  jumlah  anak,  riwayat  penyakit dan jangka waktu.
Pada sistem ini langkah pertama yang dilakukan adalah  masuk  kedalam  menu  Data  Kriteria, tampilan  form  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman Data Kriteria
Setelah bobot dimasukkan selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  yaitu  dengan menggunakan  metode  AHP.  Pada  proses perhitungan  ini  dilakukan  beberapa  proses seperti  matriks  perbandingan  berpasangan, normalisasi matriks, uji konsistensi, menghiutng nilai maksimum, nilai CI, dan nilai CR.
Gambar 2. Tampilan Proses Perbandingan Kriteria
Proses perangkingan alat kontrasepsi yang akan dihasilkan  seluruhnya  dilakukan  pada  proses TOPSIS.  Proses  perangkingan  dilakukan berdasarkan  nilai  rangking  kriteria  yang  sudah ada di dalam proses sistem AHP. Perangkingan yang  ada  pada  Gambar  5.3  berisi  matriks normalisasi terbobot, titik ideal positif dan titik ideal negatif, jarak alternatif dengan titik ideal, nilai  preferensi  serta  urutan  rekomendasi  alat kontrasepsi yang cocok digunakan.
Normalisasi  nilai  R  dan  Y  merupakan normalisasi nilai yang biasanya dilakukan untuk mengkonversi semua nilai kriteria menjadi skala yang  sebanding  sehingga  dapat  dibandingkan satu  sama  lain.  Dari  perhitungan  topsis  diatas, mendapatkan nilai R dan Y seperti pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4. Normalisasi Nilai R dan Y
Setelah  matriks  keputusan  dinormalisasi  dan diberi bobot, kita perlu menentukan solusi ideal positif  (solusi  terbaik)  dan  solusi  ideal  negatif (solusi terburuk) untuk setiap kriteria. Gambar 5 merupakan  hasil  perhitungan  yang  sudah mendapatkan nilai normalisasi.
Gambar 5 Matriks Ideal Positif dan Negatif
Setelah  menentukan  solusi  ideal  positif  dan negatif,  kita  dapat  menghitung  jarak  masing- masing  alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan negatif.  Kemudian,  nilai  kedekatan  relatif terhadap  solusi  ideal  positif  untuk  setiap alternatif  dapat  dihitung  untuk  menentukan peringkat  alternatif.  Gambar  5.6  merupakan hasil perhitungan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Gambar 6. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal
Negatif Setelah mendapatkan nilai untuk semua alternatif, langkah selanjutnya adalah merangking alternatif berdasarkan nilai kedekatan  ini  untuk  menentukan  alternatif terbaik.  Alternatif  dengan  nilai  preferensi tertinggi  akan  dianggap  sebagai  rekomendasi terbaik  menurut  metode  TOPSIS.  Gambar  5.7 merupakan  hasil  preferensi  yang  sudah dilakukan dari beberapa proses
Gambar 7. Hasil Preferensi Metode TOPSIS
Gambar  7.  diatas  merupakan  tampilan hasil perhitungan menggunakan metode topsis. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  hasil rekomendasi yang akan tampil seperti Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil perhitungan metode AHP- TOPSIS

## 5.  KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  dibangunnya  sistem  pendukung pendukung  keputusan  ini  diharapkan  mampu memudahkan bidan untuk membantu merekomendasikan alat KB bagi pasangan usia subur.  Metode  AHP  digunakan  untuk menghitung bobot dari masing –masing kriteria handphone.  Hasil  dari  perhitungan  bobot prioritas  semua  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini secara berurutan diperoleh Umur (0.285), Tekanan Darah (0,218), Jangka Waktu (0.153),  Jumlah  Anak  (0.231),  dan  Riwayat Penyakit (0,111). Hasil analisis dengan metode
AHP-TOPSIS  diperoleh  hasil  alat  KB  yang tepat  bagi  pasangan  usia  subur  adalah  Implan, IUD, Suntik KB, dan Pil KB.
Peneliti  menyadari  dalam  penelitian  ini masih  banyak  kekurangan  yang  diperlukan. Kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  dalam penelitian ini massih belum sepenuhnya sesuai dengan sistem pendukung keputusan
rekomendasi alat kontrasepsi. Sehingga kriteria dan  alternatif  dapat  ditambahkan  atau  diubah unuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Daftar Pustaka:
[1] L.  F.  I.  Sarwandi,  Lince  T.  Sianturi, Hasibuan  Nelly  Astuti,  I  Gede  Iwan Sudipa, M. Syahrizal, Alwendi, Mesran, Muqimuddin, Budanis Dwi Meilani, Ni Luh  wiwik  Sri  Rahayu  Ginanta, Sistem Penunjang Keputusan . CV. Graha Mitra
Edukasi, 2023. [2] R.  Tesya  Mulianda  and  D.  Yohana Gultom, “Pengaruh Pemberian Konseling  Kb  Terhadap  Pemilihan Kontrasepsi  Jangka  Panjang  (Mkjp)  Di Kelurahan  Belawan  Bahagia  Tahun
2018,” J. Ilm. Kebidanan Imelda , vol. 5,
no.  2,  pp.  55–58,  2019,  doi: 10.52943/jikebi.v5i2.167.
[3] D.  P.  A.  N.  D.  S.  Novica  Irawati, Afrisawati,  Irianto,  “Kombinasi  metode ahp dan topsis pada penentuan prioritas proyek pembangunan jalan di kabupaten batu bara,” vol. 4307, no. 1, pp. 111–117, 2022. [4] L.  A.  Manik,  Y.  Maulita,  and  I. Ambarita, “Sistem Pendukung Keputusan  Prioritas  Calon  Penerima Bantuan Program Indonesia Pintar (Pip) Pada  Siswa  Tingkat  Sekolah  Dasar Menggunakan Metode Moora,” KAKIFIKOM  (Kumpulan  Artik.  Karya Ilm. Fak. Ilmu Komputer) , pp. 1–8, 2021, doi: 10.54367/kakifikom.v3i1.1161.
[5] S. A. Amanatulloh, R. Soelistijadi, S. T.
Informatika,  F.  T.  Informasi,  U. Stikubank,
and J. Tengah, “Implementasi  Metode  AHP  TOPSIS pada Pemilihan Santri Berprestasi,” vol. 6, no. September, pp. 726–739, 2022.
[6] R.  Setiyanto,  M.  I.  Dzulhaq,  and  I.  K. Apipi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Kasur Menggunakan Metode AHP TOPSIS,” vol. 2, no. 1, pp. 60–70, 2022.
[7] B.  M.  Khatulistiwantoro,  S.  W.  Rizki, and  S.  Aprizkiyandari,  “PENERAPAN KOMBINASI  METODE  AHP-TOPSIS DALAM PEMILIHAN LAPTOP,” vol.
11, no. 5, pp. 803–812, 2022.
[8] M. I. Nasution, A. Fadlil, and S. Sunardi,
“Perbandingan  Metode  AHP  dan
TOPSIS  untuk  Pemilihan  Karyawan Berprestasi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1712, 2022,
doi: 10.30865/mib.v6i3.4194.
[9] I.  M.  Candiasa,  “GURU  DAN  SISWA BERPRESTASI DENGAN KOMBINASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES  DAN  TECHNIQUE  FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION,” vol. 10, pp. 77–90, 2021.
[10]  A.  Syaputra,  “Faculty  of  Sains  and Technology,  Ibrahimy  University,”  vol. 6, no. 1, pp. 11–19, 2021.
[11]  R. Samsaudin, Y. Agus Pranoto, and M. Orisa,  “Implementasi  Metode  Ahp  Dan Topsis Untuk Penilaian Karyawan Baru Di  Cv.  Originality  Group  Berbasis Web,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol.  5,  no.  2,  pp.  758–766,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i2.3769.