## Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Rumah Sakit Di Wilayah Kota Pekanbaru Dengan Metode Weighted Product
Shinta Tri Wahyuni 1 , Muhammad Siddik 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Insititut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
1* shinta.tri@student.pelitaindonesia.ac.id
2 siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Abstrak— Sistem rekomendasi pemilihan rumah sakit di wilayah kota Pekanbaru merupakan Sistem Pendukung Keputusan untuk membantu dalam hal memberikan rekomendasi untuk memilih rumah sakit yang sesuai dengan kriteria yang diinputkan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  metode  weighted  product  yang  merupakan  salah  satu  metode  penyelesaian  yang  ditawarkan  untuk  menyelesaikan  masalah Multi Criteria Decision Making (MCDM). Metode ini mengevaluasi beberapa alternative terhadap sekumpulan atribut atau kriteria. Kriteria yang  digunakan  yaitu:  jarak,  tenaga  medis,  biaya,  usia/  tahun  berdiri,  dan  tempat  tidur.  Nantinya  diproses  menggunakan  metode  yang digunakan weighted product untuk melakukan perangkingan dari rating tertinggi dan menghasilkan rekomendasi. Tahapan untuk merancang sistem menggunakan System Development Life Cycle (SDLC), Unified Modelling Language (UML) dan database dengan DBMS MySQL. Sistem  ini  telah  diuji  dengan  menyebar  kuesioner  untuk  memperoleh  data  penilaian  pengujian  blackbox  testing  dan  pengujian  android  dari user  dengan  3  versi  android  yang  berbeda  yaitu:  android  11,  12,  dan  13,  hasil  rekap  penilaian  yang  diperoleh  secara  keseluruhan  sistem aplikasi yang  dibangun  dapat  digunakan  dengan  baik  dan  berjalan  dengan  lancar  sesuai dengan hasil  yang diharapkan  serta  informasi  yang disampaikan memiliki nilai yang baik untuk penggunanya.
Kata kunci — Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Sistem Rekomendasi, Rumah Sakit
Abstract— The recommendation system for selecting hospitals in the Pekanbaru city area is a Decision Support System to assist in providing recommendations  for  selecting  a  hospital  in  accordance  with  the  input  criteria.  This  research  was  carried  out  using  the  weighted  product method  which  is  one  of  the  solution  methods  offered  to  solve  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  problems.  This  method  evaluates several  alternatives  against  a  set of  attributes  or  criteria.  The  criteria  used  are: distance,  medical  personnel,  cost,  age/years  of  standing,  and bed. Later it is processed using the method used by weighted products to rank the highest ratings and produce recommendations. Stages for designing  a  system  using  the  System  Development  Life  Cycle  (SDLC),  Unified  Modeling  Language  (UML)  and  a  database  with  MySQL DBMS. This system has been tested by distributing questionnaires to obtain black box testing and Android testing assessment data from users with 3 different versions of Android, namely: Android 11, 12, and 13. and runs smoothly according to the expected results and the information conveyed has good value for its users.
Keywords — Decision Support Systems, Weighted Products, Recommendation Systems, Hospitals

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  pada era  sekarang  ini  semakin  pesat.  Hal  ini  karena  banyaknya informasi  dari  media  komunikasi  yang  berkembang  di  dalam masyarakat.  Salah  satu  contohnya  adalah  masyarakat cenderung  menggunakan  telepon  genggam  sebagai  media komunikasi.  Namun  tidak  sampai  disitu,  seiring  berjalannya waktu  telepon  genggam  yang  sering  digunakan  sudah berinovasi  menjadi  telepon  pintar  “smartphone”.  Masyarakat beramai-ramai  menggunakan  berbagai  jenis  smartphone khususnya  android.  Hal  itu  berdasarkan  dengan  keinginan serta kebutuhan masyarakat terhadap kegunaan media tersebut.
Kemajuan  teknologi  informasi  ini  tidak  lepas  dari  adanya teknologi  internet  yang  memungkinkan  seseorang  dapat mengontrol suatu hal tanpa harus bergantung pada lokasi atau disebut  dengan  metode  kerja  bergerak  (mobile).  Sistem operasi untuk aplikasi penggerak yang mengalami perkembangan yang cukup pesat yaitu android.
Android  adalah    sistem  operasi  berbasis  Linux  untuk perangkat seluler yang mencakup sistem operasi, middleware, dan  aplikasi.  Android  memberikan  pengembang  platform terbuka    untuk  membangun  suatu  aplikasi.  [1].  Android memiliki salah satu aplikasi bawaan Google yang terintegrasi yaitu Google Maps. Google Maps merupakan sebuah jasa peta globe  virtual  grafis  dan  online  yang  disediakan  oleh  google.
Kemampuan  smartphone  berbasis  android  dan  jasa  dari google  dapat  mempermudah  pengguna  untuk  mendapatkan letak suatu tempat yang dicari.
Dengan menggunakan internet, batasan ruang dan waktu dapat diminimalkan.  Ini  berarti  bahwa  informasi  dapat  diakses kapan  saja  dan  di  mana  saja  dalam  hitungan  detik.  Informasi yang  dibutuhkan  masyarakat  pada  saat  ini,  salah  satunya adalah  kebutuhan  informasi  mengenai  rumah  sakit.  Rumah Sakit  merupakan  tempat  pelayanan  kesehatan  yang  sangat dibutuhkan  oleh  masyarakat  sekitar,  dan  dilengkapi  dengan fasilitas  rawat  inap.  Pemilihan  rumah  sakit  dengan  layanan rawat  inap  terbaik  berdampak  pada  kesehatan  pasien  yang memerlukan  dukungan  fisik  maupun  mental  [2].  Kebutuhan akan  kesehatan  mempengaruhi  masyarakat  dalam  memilih sarana kesehatan dimana masyarakat menginginkan pelayanan yang terbaik untuk  dirinya. Salah satunya dengan memeriksakan  kerumah  sakit,  baik  itu  sifatnya  mencegah maupun pengobatan.
Informasi  mengenai  rumah  sakit  yang  sesuai  dengan kebutuhan dan keinginan masyarakat masih sulit di dapat pada saat  ini.  Dimana  tidak  sedikit  masyarakat  yang  kebingungan mencari  rumah  sakit  yang  cocok  dengan  kebutuhan  mereka terlebih  bagi  para  pendatang  dan  masyarakat  yang  tinggal sementara  yang  tidak  mengetahui  kondisi  layanan  kesehatan disuatu  daerah.  Masyarakat  juga  tak  jarang  menginginkan
efisiensi  waktu  dalam  memilih  rumah  sakit  sesuai  dengan kebutuhan dan keinginan.
Dengan adanya aplikasi berbasis mobile android masyarakat  akan  lebih  mudah  mengakses  karena  aplikasi tersebut dibuat khusus untuk pengguna handphone yang dapat diakses  kapan  saja  dan  dimana  saja.  Penentuan  lokasi  rumah sakit  melibatkan  beberapa  variabel  agar  dapat  dirumuskan sebagai  permasalahan  MCDM  (Multi  Criteria  Decision Making).  Dalam  pembuatan  aplikasi  tersebut  tentunya membutuhkan  suatu  metode,  dan  salah  satu  metode  yang dapat digunakan adalah metode Weigted Product (WP).
Penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian ini ialah penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3].  “Sistem  rekomendasi pemilihan  Rumah  Sakit  di  Malang  Raya  menggunakan metode  weighted  product  berbasis  android”.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  rekomendasi  pemilihan rumah sakit di Malang Raya. Sistem ini menggunakan metode weighted  product  untuk  melakukan  penilaian  terhadap kriteria-kriteria  yang  digunakan,  yaitu  ruang  rawat  inap, tenaga medis, usia rumah sakit, dan jarak.
Adapun  hal  yang  menjadi  keterbaruan  dari  penelitian- penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah penelitian ini  mencoba  memberikan  solusi  berupa  sistem  rekomendasi pemilihan rumah sakit berbasis android menggunakan metode Weighted  Product,  dengan  menggunakan  5  kriteria  yang ditentukan diantaranya jarak rumah sakit, jumlah tenaga medis, biaya  rumah  sakit,  usia  rumah  sakit,  dan  jumlah  tempat  tidur dengan  mengambil  sampel  data  rumah  sakit  di  wilayah  Kota Pekanbaru,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat dalam menentukan rumah sakit yang nyaman dan sesuai dengan kebutuhan serta kriteria yang diinginkan.
A. Tinjauan Pustaka
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari sistem  informasi  yang  menggunakan  teknologi  komputer untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi atau bisnis. [4]. SPK dirancang untuk menganalisis data,  informasi,  dan  model  bisnis  yang  relevan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  atau berulang dengan lebih  baik. SPK bertujuan untuk meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan  dengan memberikan  dukungan  berdasarkan  analisis  data  yang obyektif  dan  akurat.  SPK    juga    membantu  mengurangi  bias dalam  pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan  efisiensi proses pengambilan keputusan.
Secara  umum  rekomendasi  dapat  diartikan  sebagai  suatu kegiatan  untuk  menganjurkan  dan  menyarakan  dengan melakukan  beberapa  analisa  sebelum  diberikan  kepada  pihak yang  dituju.  Sedangkan  Sistem  rekomendasi  adalah  agen perangkat  lunak  yang  mempelajari  minat  dan  preferensi pengguna individu terhadap produk dan membuat rekomendasi yang memenuhi kebutuhan pengguna [5].
Menurut  (Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  44 Tahun  2009  Tentang  Rumah  Sakit),  rumah  sakit  adalah sebuah  institusi  pelayanan  kesehatan  yang  menyediakan pelayanan  kesehatan  perorangan  secara  paripurna  yang dimana pelayani rawat inap,rawat jalan, dan gawat darurat.
Rumah  Sakit  berfungsi  sebagai  tempat  pendidikan  dan pelatihan kedokteran, penelitian dan pengembangan akademis, dan  menyediakan  berbagai  layanan  seperti  perawatan  medis, layanan  pendukung  medis,  layanan  keperawatan,  layanan rehabilitasi,  serta  pencegahan  dan  peningkatan  kesehatan.
Untuk  menghindari  teknologi  dan  risiko  di  bidang  kesehatan dengan baik serta  menghindari risiko dan gangguan kesehatan sebagaimana    dimaksud,  maka  lingkungan  rumah  sakit  yang sehat  harus  ditata  sesuai  dengan  persyaratan  kesehatan  [6]. Rumah  Sakit  tidak  hanya  sebagai  sarana    inisiatif  kesehatan, namun  juga  bertujuan  untuk  menciptakan  tingkat  kesehatan yang optimal bagi masyarakat. Pendekatan terhadap kesehatan diselaraskan,  terpadu,  dan  berkesinambungan,  dengan menggunakan pendekatan pemeliharaan, peningkatan kesehatan  (promotif),  pencegahan  penyakit  (preventif), pengobatan  penyakit  (kuratif),  dan  pemulihan  (rehabilitatif) dilakukan dengan cara tertentu.
Untuk  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan multi  atribut  (MADM),  metode  WP  memerlukan  normalisasi perhitungan  dengan  cara  perkalian  untuk  menghubungkan rating  atribut  bobot  yang  bersangkutan  [7].  Metode  WP  dan metode  Weighted  Sum  (WS)  sama-sama  memiliki  perkalian dalam  perhitungannya.  Karena  metode  WP  menghilangkan satuan  ukuran  objek  data,  ia  juga  disebut  sebagai  analisis berdimensi [8].
Metode  weighted  product  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  yang  bersangkutan. Preferensi Ai diberikan pada Rumus 1 [9].
Secara umum, prosedur WPM mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
a. Menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk pengambilan keputusan Ci.
b. Nilai  relatif  bobot  awal  (Wj)  dihitung  dan  nilai  bobot awal  (W0)  digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat kepentingan  relatif  masing-masing  kriteria.  Nilai  bobot awal (W0) dinormalisasi menggunakan rumus 1 sehingga total nilai relatif bobot awal ∑ Wj = 1.
Wj=W0/ ∑ W0 (1)
c. Nilai  Vektor  S  diperoleh  dengan  mengalikan  data  setiap nilai  rating  kecocokan  alternatif  yang  berpangkat  positif dari  hasil  perbaikan  bobot.  (Lingga  &  Marbun,  2019). Perhitungan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  Ai (vektor S). Perhitungan dimulai dengan memberikan nilai rating kinerja ke-i terhadap kriteria ke j (xij). Nilai rating kinerja  ini  kemudian  dipangkatkan  dengan  nilai  relatif bobot  yang  telah  dihitung  sebelumnya.  Wj  akan  bernilai positif jika atribut benefit dan bernilai negatif jika atribut cost.Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  Ai  (vektor  S)  adalah rumus 2.
Si = ∏ n/j (Xij)wj   dengan i = 1,2,3, … ., m
(2)
Dimana:
S   : Preferensi alternatif dianologikan sebagai vektor S X   : Nilai kriteria W  : Bobot kriteria j : Kriteria
n   : Banyaknya kriteria
d. Melakukan perhitungan nilai preferensi relatif dari setiap alternatif yang ada menggunakan rumus 3.
Vi = dengan i = 1,2,3, … ., m (3)
dimana,
V   : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vector V X   : Nilai kriteria W   : Bobot kriteria/subkriteria
j : Kriteria
n   : Banyaknya kriteria
e. Bagilah  nilai  V    setiap  alternatif  dengan  nilai  standar (V(A*))  sehingga  diperoleh  R.  Urutan  alternatif  terbaik ditemukan dan menjadi keputusan..

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Sistem penelitian ini menggunakan model System Development  Life  Cycle  (SDLC)  yang  merupakan  pola pengembangan sistem perangkat lunak.
Adapun  tahapan-tahapan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode dalam Mengembangkan Sistem (SDLC)
a. Identifikasi  dan  seleksi  (Project  Identification  and Selection)
Ini berarti mengidentifikasi, menganalisis, merencanakan, atau  mengelola  kebutuhan  seluruh  sistem  informasi.
Untuk  menentukan  apakah  suatu  proyek  diperlukan  dan layak.
b. Inisialisasi  dan  perencanaan  (Project  Initation  and Planning)
Setelah  tahap  pertama  selesai,  tahap  selanjutnya  adalah memulai  merancang  dan  merencanakan    proyek  yang ingin dibangun. Pada fase ini ditentukan tujuan dan ruang lingkup  proyek  untuk    kegiatan  pertama  atau  inisialisasi, yaitu awal pengembangan.
c. Analisa (Analysis)
Fase  ini  melibatkan  analisis  sistem  yang  akan dirancang, mengamati lokasi yang dipertimbangkan untuk pengembangan sistem.
d. Rancangan Logika (Logical Design)
Pada  fase  ini    modul  program  dimaksudkan  untuk membantu  pembuatan sistem baru dan pembuatan logika program.  Meliputi  fungsionalitas,  spesifikasi  rinci,  dan seluruh pemrograman seluruh elemen sistem (data, proses, input/output).
e. Rancangan Fisik (Physical Design) Spesifikasi  logis  yang  dihasilkan  dari  tahap  desain  logis diterjemahkan  ke  dalam  penggunaan  teknologi  tertentu secara  rinci,  yaitu  keseluruhan  pemrograman  dan konstruksi  sistem yang sesuai.
f. Implementasi (Implementation)
Sistem  informasi  diberi  kode  dan  diuji.  Dokumentasi, pelatihan,  dan  dukungan  diberikan  kepada  pengguna.
Penelitian yang dilakukan  belum berkembang melampaui tahap ini.
g. Pemeliharaan (Maintenance)
Tahap  ini  dilakukan  pemeliharaan  setelah  rancangan aplikasi  digunakan  oleh  user,  dilalukan  pengawasan proses,  evaluasi,  dan  perubahan  akan  dilakukan  jika terdapat  kesalahan,  sehingga  piranti  lunak  dan  piranti keras  harus  disesuaikan  lagi  untuk  menampung perubahan kebutuhan yang diinginkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan Metode Weighted Product

## TABEL I TABEL SKORING KRITERIA
No Kriteria Keterangan Penilaian Nilai Preferensi 1 C1 Jarak Dekat (≤ 7 Km) 5 Sedang (> 7 – 10 Km) 3 Jauh (≥ 10 Km) 1 2 C2 Rata-rata Tenaga Medis Banyak (≥ 500) 5 Sedang (≥ 230 - 499) 4 Sedikit (≥ 150 - 229) 3 Sangat sedikit (≥ 50 - ≤ 149) 1 3 C3 Rata-rata Biaya Murah (< Rp.250.000) 5 Sedang (>Rp.250.000 - < Rp.750.000) 3 Mahal (> Rp.750.000) 1 4 C4 Tahun Berdiri Lama (> 30 Tahun) 5 Sedang (≥ 10 Tahun - ≤ 45 Tahun) 3 Baru ( < 10 Tahun) 1 5 C5 Rata-rata Tempat Tidur Banyak (≥ 500) 5 Sedang (301 - 499) 4 Sedang (101 - 300) 3 Sangat sedikit (≤ 100) 1
Berikut  dibawah  ini  adalah  contoh  perhitungan  manual untuk rekomendasi pemilihan rumah sakit di kota pekanbaru. Kriteria  yang  dihitung  adalah:  jarak,  tenaga  medis,  biaya, tahun  berdiri  dan  tempat  tidur.  Nilai  pada  masing-masing kriteria bernilai berikut :
Jarak Lokasi : 5 Rata-rata Tenaga Medis: 5 Rata-rata Biaya : 1 Tahun Berdiri : 3 Rata-rata Tempat Tidur : 3
1. Kriteria Penilain yang digunakan sebagai acuan adalah:

## TABEL II TABEL KRITERIA PENILAIAN
No Variabel Kriteria Kriteria Nilai Bobot 1 Jarak C1 5 0.294 2 Tenaga Medis C2 5 0.294 3 Biaya C3 1 0.058 4 Usia C4 3 0.176 5 Tempat Tidur C5 3 0.176
2. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  prefrensi sebagai berikut:
W = 5 + 5 + 1 + 3 + 3 = 17
3. Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu maka pangkat diperoleh dari masing-masing nilai kriteria dibagi dengan jumlah W yang sudah ditentukan, dan hasilnya adalah:
W1= = 0.294 W2= = 0.0294 W3= = 0.058 W4= = 0.176
W5= = 0.176
=0.294+0.294+0.058+0.176+0.176 = 1
4. Selanjutnya menghitung vector s, dimana data-data akan dikalikan, tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan terlebih dahulu dengan bobot dari :

## TABEL III TABEL PREFERENSI KRITERIA
Alternatif Rumah Sakit Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 RS Ibnu Sina 5 5 3 5 3 RS Santa Maria 5 5 1 5 3 RSUD Arifin Achmad 5 5 5 5 5 RS Syafira 5 4 5 3 3 RS Lancang Kuning 5 1 5 3 3 Eka Hospital 5 5 3 3 3 RS Sansani 3 1 5 1 3 Aulia Hospital 3 4 3 1 3
Kemudian proses perhitungan Vektor S dihitung berdasarkan persamaan :
Si = ∏  (Xij) wj dengan I = 1,2,3,…,m sebagai berikut:
S1 (RS Ibnu Sina) = (5 -0.294 )(5 0.294 )(3 -0.058 )(5 0.176 )(3 0.176 ) = 1,511190
S2 (RS Santa Maria) = (5 -0.294 )(5 0.294)( 1 -0.058 )(5 0.176 )(3 0.176 ) = 1.610616
S3  (RSUD  Arifin  Achmad)  =  (5 -0.294 )(5 0.294 )(5 0.058 )(5 0.176 )(5 0.176 )  = 1.605082 S4 (RS Syafira) = (5 -0.294 )(4 0.294 )(5 -0.058 )(3 0.176 )(3 0.176 ) = 1.255784 S5  (RS  Lancang  Kuning)  =  (5 -0.294)( 1 0.294 )(5 -0.058 )(3 0.176 )(3 0.176 )  = 0.835428 S6 (Eka Hospital) = (5 -0.294 )(5 0.294 )(3 -0.058 )(3 0.176 )(3 0.176 ) = 1.381254 S7 (RS Sansani) = (3 -0.294 )(1 0.294)( 5 -0.058 )(1 0.176 )(3 0.176 ) = 0.800128 S8 (Aulia Hospital) = (3 -0.294 )(4 0.294 )(3 -0.058 )(1 0.176 )(3 0.176 ) = 1.238889 Setelah  nilai  vector  s  didapat,  maka  selanjutnya  adalah menjumlahkan seluruh Vektor S untuk menghitung Vektor V. Vektor V dihitung berdasarkan persamaan :
Vi =
Perhitungan nya sebagai berikut:
V1 (RS Ibnu Sina) =
= 0,1476006
V2 (RS Santa Maria) =
= 0,1573118
V3 (RSUD Arifin Achmad) =
= 0,1567712
V4 (RS Syafira) = = 0,1226546
V5 (RS Lancang Kuning) =
= 0,0815978
V6 (Eka Hospital) = = 0,1349096 V7 (RS Sansani) = = 0,0781499
V8 (Aulia Hospital) = = 0,1210045
Berdasarkan hasil dari perhitungan manual dengan metode WP  pada  tabel  3.6  dapat  diketahui  bahwa  nilai  V  paling tertinggi adalah V2 RS Santa Maria dengan nilai = 0.1573118 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  rekomendasi  pemilihan rumah  sakit  yang  paling  terbaik  dari  perhitungan  manual adalah RS Santa Maria.

## B. Implementasi Sistem
Implementasi interface pada system dibangun
menggunakan perangkat mobile . Berikut dibawah ini tampilan interface yang telah diimplementasikan oleh sistem.
1) Halaman Splashscreen
Halaman  splash  screen  adalah  tampilan  paling  awal ketika  aplikasi  dijalankan.  Splash  screen  akan  tampil selama  1-3  detik  dengan  menampilan  logo  dari  aplikasi dan app developed yang digunakan. Halaman splashscreen dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Splash Screen Android

## 2) Halaman Beranda Aplikasi
Halaman  beranda  aplikasi  adalah  halaman  yang  muncul setelah splash screen. Halaman ini menampilkan panduan untuk memunculkan menu pilihan. Terdapat 2 menu yang ditampilkan  pada  halaman  beranda  ini  yaitu  menu  cari rekomendasi  dan  menu  rumah  sakit.  Halaman  utama dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Beranda Android
Halaman  input  nilai  preferensi  user  adalah  halaman tempat  user  mengisi  pertanyaan  yang  menjadi  nilai
preferensi user. Nilai preferensi tersebut dikirim ke server sebagai bobot dalam perangkingan menggunakan metode WP.  Halaman  input  nilai  preferensi  dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Input Nilai Preferensi

## 4) Halaman Hasil Perankingan
Halaman  hasil  perangkingan  adalah  halaman  yang menampilkan  perangkingan  alternative  solusi  yang diproses  menggunakan  metode  WP  oleh  server. Alternative  solusi  yang  ditampilkan  hanya  berdasarkan nilai  jarak  yang  sudah  ditentukan.  Halaman  hasil perankingan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perankingan
5) Halaman Informasi Detail dan Rute Lokasi Rumah Sakit
Halaman  informasi  detail  rumah  sakit  adalah  halaman yang  menampilkan  rute  lokasi  dari  lokasi  rumah  sakit dalam  bentuk  map view.  Halaman  ini  juga  menampilkan map/peta  sebagai  visualisasi  geografis  dari  rumah  sakit tersebut.  Halaman  rute  map  rumah  sakit  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Sedangkan  Halaman  detail  rumah  sakit  adalah  halaman yang menampilkan profil dan informasi dari rumah sakit. Halaman detail rumah sakit dapat dilihat pada Gambar 7
. Gambar 6. Rute Lokasi Rumah Sakit
Gambar 7. Informasi Detail Alternatif
6) Halaman Daftar Rumah Sakit
Halaman  daftar  rumah  sakit  adalah  halaman  yang menampilkan  data  rumah  sakit  secara  keseluruhan. Halaman daftar rumah sakit dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Daftar Rumah Sakit
E-ISSN: 2548-1180

## C. Pengujian Sistem
1) Pengujian Blackbox Testing User
Pada  penelitian  black  box  testing  dengan  level  aplikasi didapatkan  dengan  kesimpulan  semua  aktifitas  pengujian dapat dilaksanakan sesuai hasil yang diharapkan.
TABEL IV

## HASIL PENGUJIAN BLCKBOX TESTING USER
No Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Membuka halaman aplikasi Menampilkan tampilan splash screen Splash screen dan halaman beranda ditampilkan Sesuai
2 Membuka
halalaman
rekomendasi Menampilkan dan mengisi form input kriteria, klik tombol mulai rekomendasi Hasil perankingan rekomendasi rumah sakit ditampilkan
Sesuai
3 Melakukan filterisasi Memilih
beberapa menu filter Hasil filterisasi rumah sakit ditampilkan Sesuai 4 Membuka halaman rute lokasi rumah sakit Menampilkan rute rumah sakit dengan tampilan maps Rute maps rumah sakit ditampilkan Sesuai 5 Membuka halaman informasi detail rumah sakit Menampilkan detail informasi
Detail informasi ditampilkan Sesuai 6 Membuka halaman daftar rumah sakit Menampilkan seluruh data rumah sakit Data rumah sakit ditampilkan Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  testing  user  yang telah  dilakukan  dengan  penyebaran  kuesioner  kepada  10 responden  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  aplikasi  android dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  langkah-langkah pengujian yang telah dilakukan dan memiliki hasil sesuai yang diharapkan dengan presentasi keberhasilan sebanyak 100 %.

## 2) Pengujian Perangkat Android
Dalam  proses  pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara mencoba  untuk  menjalankan  aplikasi  di  berbagai  versi android yang berbeda, sehingga nantinya dapat disimpulkan apakah aplikasi ini dapat berjalan di berbagai versi android yang berbeda.

## TABEL V PENGUJIAN APLIKASI DENGAN 3 VERSI OS ANDROID
Objek Uji Detail Pengujian Pengguna 1 (Android 11) Pengguna 2 (Android 12) Pengguna 3 (Android 13) Installasi Aplikasi Apakah aplikasi dapat di install dengan baik pada smartphone anda ? Berhasil Berhasil Berhasil
Objek Uji Detail Pengujian Pengguna 1 (Android 11) Pengguna 2 (Android 12) Pengguna 3 (Android 13) Running Aplikasi Apakah aplikasi yang dibuka berjalan dengan baik ? Berhasil Berhasil Berhasil Button Apakah seluruh button dapat berfungsi dengan baik ? Berhasil Berhasil Berhasil Gangguan Apakah terdapat gangguan pada saat menjalankan aplikasi ? Berhasil Berhasil Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  android  yang  telah  dilakukan dengan 3 versi android yang berbeda yaitu android 11,12, dan 13  memiliki  kesimpulan  bahwa  secara  keseluruhan  aplikasi android dapat berhasil di install dan berjalan dengan baik pada masing-masing  smartphone  milik  pengguna  dengan  versi android  yang  berbeda.  Dimana  seluruh  tombol  button  dapat berjalan  sesuai  dengan  fungsinya,  dan  aplikasi  dapat melakukan  perekomendasian  dan  menghasilkan  informasi- infromasi yang dibutuhkan pengguna.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengembangan  yang  telah dilakukan  didapatkan  sebuah  kesimpulan.  Maka  didapatkan bahwa  sistem  rekomendasi  pemilihan  rumah  sakit  di  wilayah kota  pekanbaru  dengan  menggunakan  metode  weighted product,  dimana  dalam  perhitungan  manualnya  mengambil sampel  8  rumah  sakit  yang  ada  dikota  pekanbaru  dengan  5 kriteria  dengan  nilai  pada  jarak  nilai  0,294,  rata-rata  tenaga medis nilai 0,294, rata-rata biaya nilai 0,058, usia rumah sakit nilai  0,176,  dan  rata-rata  tempat  tidur  nilai  0,176.  Sistem rekomendasi  tersebut  menghasilkan  bahwa  dalam  pemilihan rumah  sakit  dikota  pekanbaru  ,  rumah  sakit  yang  menjadi rekomendasi adalah rumah sakit RS Santa Maria dengan hasil dengan  nilai  vector  v  tertinggi  yaitu  0.1573118.  sistem  ini dalam  pengujian  sistem  menggunakan  blackbox  testing memiliki  presentasi  keberhasilan  sebanyak  100%  dan pengujian  aplikasi  dengan  3  versi  OS  android  yaitu  android 11,12, dan  13  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai dengan  fungsi sistem.

## R
EFERENSI [1]
F.  Tahel,  “Perancangan  aplikasi  media  pembelajaran  pengenalan pahlawan  nasional  untuk  meningkatkan  rasa  nasionalis  berbasis android,” Teknomatika , vol. 09, no. 02, pp. 113–120, 2019.
[2] M.  Mentari  and  C.  Puspa  Dewi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Rumah Sakit Dengan Pelayanan Rawat Inap Terbaik,” J. Inform.  Polinema ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  55–62,  2020,  doi: 10.33795/jip.v6i4.367.
[3] S.  Rizal,  “SISTEM  REKOMENDASI  PEMILIHAN  RUMAH SAKIT  DI  MALANG  RAYA  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED PRODUCT BERBASIS ANDROID,” 2018.
[4] I.  P.  Pertiwi,  F.  Fedinandus,  and  A.  D.  Limantara,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtech ,
vol. 8, no. 2, p. 182, 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.46.
[5] E.  C.  Ningrum,  “Sistem  rekomendasi  pemilihan  tempat  wisata menggunakan  Metode  Item  Based  Collaborative  Filtering  dan Location  Based  Service  (Kota  Batu),” Etheses  Uin  Malang ,  2020,
[Online]. Available: http://etheses.uin-malang.ac.id/24524/
[6] E. Mayasari, N. Munna, L. Kodriyah, I. Herawati, and R. S. Aditya, “Keputusan  Masyarakat  Dalam  Pemilihan  Rumah  Sakit  Untuk Pelayanan Kesehatan Di Wilayah Malang Raya,” Jkep , vol. 5, no. 2, pp. 114–121, 2020, doi: 10.32668/jkep.v5i2.317.
[7] G.  M.  Putra,  N.  Irawati,  S.  Informasi,  and  S.  Royal,  “ANALISIS
PEMILIHAN  HANDPHONE  REKOMENDASI,”  vol.  9986,  no. September, 2018.
[8] N. Vita, O. Sari, P. Studi, and T. Informatika, “TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” pp. 145– 154.
[9] K.  Eliyen  and  F.  S.  Efendi,  “Implementasi  Metode  Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq Zakat,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 146–150, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1476.