## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer  Indonesia  Malang  guna  mengakomodasi  kebutuhan  akan  perkembangan  Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada  edisi  ini,  redaksi  menampilkan  beberapa  karya  ilmiah  mahasiswa  yang  mewakili beberapa  mahasiswa  yang  lain,  yang  dianggap  cukup  baik  sebagai  media  pembelajaran  bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan  sebelumya  sehingga  merupakan  nilai  tambah  bagi  para  adik  kelas  maupun  pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada  kesempatan  ini  kami  juga  mengundang  pihak-pihak  dari  PTN/PTS  lain  sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa, dosen pembimbing, pihak yang bekerja pada bidang Teknologi Informasi serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Pengelolaan Magang Guna Mempermudah Proses Administrasi (Studi Kasus: Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan Universitas
Brawijaya) ............................................................................................................. 01-06 Adhita Purwitasari Rancang Bangun Sistem Informasi Kegiatan Seminar dan Workshop pada Bidang Akademik (Studi Kasus: STIKI Malang) .............................................................. 07-12 Wida Afif El Khoiro
Sistem Informasi Administrasi Pengiriman Barang pada PT.Mindah Sejati Trans guna Mempermudah Pelaporan............................................................................. 13-15 Purwa Indah Sari Sistem Informasi Geografis Pendidikan Anak Berkebutuhan Khusus guna Menentukan Lokasi Sekolah  ................................................................................ 16-26
Alnor Huda Firmansyah
Perancangan Game First Person Shooter 3D “ Zombie Hunter ” dengan Menggunakan Metode A* ..................................................................................... 27-33

## Ryan Mahendra Kusuma Putra
Sistem Informasi Biro Perjalanan Tour Berbasis Website dengan Menggunakan Framework Codeigniter pada Anggada Indonesia Tour dan Travel .................... 34-39 Amir Zubaidi Sistem Informasi Geografis Sekolah Menengah Atas/Kejuruan guna Memberi Informasi Sekolah di Kota Malang ....................................................................... 40-44 Ulung Setyaputro Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Layanan Kesehatan  dengan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) di Kabupaten Sidoarjo............................... 45-51

## Ady Prasetyo
Aplikasi Game Petualangan bagi Anak – Anak sebagai Media Pembelajaran
Flora dan Fauna di Indonesia ................................................................................ 52-55 Fendik Gunawan Game Puzzle 2 Dimensi Pembelajaran Aksara Jawa dengan Menggunakan Adobe Flash .......................................................................................................... 56-59 Filemon Boby Ciptadi Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Penerima Jamkesmas (Jaminan
Kesehatan Masyarakat) dengan Metode SAW di Kecamatan Singosari
Berbasis Web ........................................................................................................ 60-66 Andri Widhianto Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Metode Topsis guna Menentukan Poli Rawat Jalan di Kota Malang Berbasis Webgis .............................................. 67-73

## Ramadan Hadi Kusuma
Sistem Informasi Akuntansi guna Mempermudah Pembuatan Laporan Laba Rugi Peternakan UD. Putri Mandiri Kediri Berbasis Web
(Sudi Kasus: UD. Putri Mandiri Kediri) ............................................................... 74-78 Dery Agistya Valiant Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web ......................................................................... 79-83

## Abdul Rozak
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Minat Jurusan Siswa di SMK
Al-Ikhlash Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani Berbasis Web
(Studi Kasus: STIKI Malang) ............................................................................... 84-88

## Azuansyah
Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Kerusakan Mesin CFM Pada Pesawat Terbang Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining ...................... 89-93 Anggi Danna Putra Pemanfaatan Corona SDK dalam Pembuatan Game Edukasi untuk Anak Usia Dini ........................................................................................................................ 94-97 Tyas Ari Dita
Tutorial Pembelajaran Pengenalan Budaya Nusantara Berbasis Web ..................   98-101

## Ariky Seputranto
Sistem Pakar Identifikasi Penyakit dan Hama Tumbuhan Teh dengan
Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android ..............................  102-108

## Ian Muhlisin
Sistem Informasi Tes Kepribadian untuk Seleksi dan Penempatan Tenaga Kerja pada Perusahaan ....................................................................................................  109-113 Sugeng Jumadyono
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T. Laila Isyriyah, M.Kom Anita, S.Kom, M.T.
Layout Editor
: Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma

## Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Metode Topsis guna Menentukan Poli Rawat Jalan di Kota Malang Berbasis Webgis
Ramadan Hadi Kusuma 1)
1) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang Email: madan.khr@gmail.com

## ABSTRAK
Dewasa  ini  besarnya  kebutuhan  masyarakat  dalam  pelayanan  kesehatan,    menghadirkan  berbagai macam bentuk layanan kesehatan untuk masyarakat. Namun tidak didukung dengan kemudahan dalam mengakses layanan yang disediakan oleh penyedia jasa layanan tersebut. Dengan adanya kemudahan dalam mengakses layanan tersebut akan membantu masyarakat dalam menentukan tempat yang sesuai dengan  kebutuhan  mereka.  Oleh  karena  itu,  adanya  sistem  penunjang  keputusan  dalam  menentukan objek  kesehatan  akan  membantu  masyakarat  dalam  mendapatkan  pelayanan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  mereka.  Dari  permasalahan  tersebut,  maka  dibuat  sebuah  aplikasi  Sistem  Penunjang Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Guna  memnentukan  Poli  Rawat  Jalan  di  Kota  Malang Berbasis  WebGis.  Pada  tugas  akhir  yang  akan  dibahas  adalah  tentang  aplikasi  sistem  penunjang keputusan  dimana  memiliki  kelebihan  untuk  mempermudah  pemilihan  layanan  kesehatan  yang diinginkan oleh masyarakat.
Kata Kunci: Layanan Kesehatan, Topsis, SPK.
1. PENDAHULUAN
Dewasa ini besarnya kebutuhan masyarakat dalam pelayanan kesehatan, menghadirkan berbagai macam bentuk layanan  kesehatan  untuk  masyarakat.  Namun tidak  didukung  dengan  kemudahan  dalam mengakses  layanan  yang  disediakan  oleh penyedia  jasa  layanan  tersebut.  Dengan adanya  kemudahan  dalam  mengakses  layanan tersebut  akan  membantu  masyarakat  dalam menentukan  tempat  yang  sesuai  dengan kebutuhan  mereka.  Oleh  karena  itu,  adanya sistem penunjang keputusan dalam
menentukan  objek  kesehatan  akan  membantu masyakarat  dalam  mendapatkan  pelayanan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision Support System (DSS)
merupakan  salah  satu  jenis  sistem  informasi yang  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi, membimbing,  memberikan  prediksi  serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat  melakukan    pengambilan  keputusan dengan lebih baik. Sistem Pendukung Keputusan  (Decision  Support  System),  sistem informasi  yang  dapat  menyediakan  informasi
pemecahan  masalah  maupun  kemampuan komunikasi dalam  memecahkan  masalah semi terstruktur. Informasi dihasilkan dalam bentuk laporan, serta output dari model matematika.
Untuk memilih dan mendapatkan objek layanan kesehatan yang optimal dan tepat para user  membutuhkan  informasi  yang  baik  dan tepat.  Dengan  permasalahan  tersebut  perlu dibuat  suatu  sistem  penunjang  keputusan untuk  mengatasi  permasalahan  pemilihan objek  layanan  kesehatan  tersebut.  Dengan metode TOPSIS penulis ingin membuat sistem yang  diharapkan  nantinya  akan  membantu pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan objek layanan kesehatan yang tepat dan sesuai kriteria yang diinginkan.
2. ANALISA DAN PERANCANGAN
a. Analisa

## Analisa Permasalahan
Sarana  kesehatan  merupakan  tempat yang  digunakan  untuk  menyelenggarakan upaya  kesehatan.  Menurut  Pasal  10  UU Nomor  23  Taun  1992  tentang  kesehatan (selanjutnya  ditulis  UU  Kesehatan),  yang dimaksud  dengan  upaya  kesehatan  adalah
setiap kegiatan untuk memelihara dan meningkatkan  kesehatan  yang  dilakukan  oleh pemerintah dan atau masyarakat yang meliputi upaya  kesehatan  prefentif,  promotif,  kuratif dan rehabilitatif.
Jumlah  sarana  kesehatan  di  Kota Malang  sudah begitu banyak  sehingga membuat  masyarakat  bingung  untuk  memilih sarana kesehatan yang tepat. Untuk mendapatkan  informasi  mengenai  sarana kesehatan,  masyarakat  bisa  mendapatkan informasi tersebut melalui website pribadi dari sarana
kesehatan tersebut
maupun mendapatkan  informasi  dari  website-website lainnya.  Namun  terkadang  informasi  yang  di dapatkan  dari  satu  website  saja  tidak  cukup untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang diinginkan sehingga masyarakat perlu mengunjungi  beberapa  website  lagi  untuk mendapatkan  infromasi  tersebut.  selain  itu, terdapat beberpa sarana kesehatan  yang  masih belum  memiliki  website  pribadi  sehingga masyarakat harus mendatangi sarana kesehatan  tersebut  secara  langsung  untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan.
Dengan  banyaknya  sarana  kesehetan yang  tersedia  di  wilayah  Kota  Malang masyarakat akan keseulitan menentukan sarana  kesehatan  mana  yang  paling  cocok dengan  kebutuhannya.  Oleh  karena  itu  sistem ini  dibuat  untuk  membantu  user  mendapatkan rekomendasi  sarana  kesehatan  sesuai  dengan kriteria  yang  diinginkan  oleh  masyarakat tersebut.

## Solusi Pemecahan Masalah
Berdasarkan permasalahan diatas, dapat diusulkan  bahwa  diperlukan  sesuatu  sistem penunjang keputusan berbasis WebGIS.
Sistem  ini  dapat  memberikan  inforamasi berdasarkan letak sarana kesehatan dan kriteria tertentu  dalam  pemilihan  sarana  kesehatan  di wilayah  Kota  Malang  dengan  menggunakan metode TOPSIS.
Dengan sistem ini pengguna dapat lebih mudah  mendpatkan  infromasi  tentang  sarana kesehatan  yang  diinginkan,  termasuk  lokasi sarana kesehetan tersebut. dengan sistem yang berbasis  WebGIS  permasalahan  di  sub-bab sebelumnya  dapat  diatasi.  Karena  berbasis web  maka  sistem  ini  dapat di akses kapanpun dan di manapun yang memiliki akses internet.
Tidak  hanya  memuat  informasi  saja, sistem  ini  dapat  membantu  pengguna  dalam
memilih  sarana  kesehatan.  Pengguna  cukup memasukkan  bobot  dan  nilai  untuk  setiap kriteria  yang  disediakan.  Selanjutnya  sistem akan  melakukan  penilaian  dan  perangkingan terhadap  alternatif-alternatif  solusi  yang  ada. Metode  SPK  yang  akan  digunakan  dalam sistem  ini  adalah  metode  TOPSIS.  TOPSIS merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang. Metode yang  dapat  membantu  dalam  melakukan perangkingan  melalui  perbandingan  kriteria yang  sama  dengan  mempertimbangkan  solusi ideal positif dan solusi ideal negatifnya.
Dalam tahap perangkingan ada beberapa  kriteria  yang  digunakan  untuk pembuatan  sistem  penunjang  keputusan  dan status  dengan  pemberian  bobot  tiap  kriteria mencakup  dari  angka  1  sampai  5  dimana angka 1 nilai bobot sangat buruk, 2 nilai bobot buruk, 3  nilai  bobot cukup, 4 nilai  bobot baik dan 5 nilai bobot sangant baik.
b. Perancangan Sistem
Unified Modeling Language
Gambar 1. Desain Use Case Sistem

## Class Diagram
Class  diagram  merupakan  diagram yang  digunakan  untuk  menampilkan  beberapa kelas serta paket-paket yang ada dalam sistem atau  perangkat  aplikasi  yang  akan  dibuat. Class  diagram  memberikan  gambaran  statis tentang sistem atau komponen perangkat lunak yang kompleks.  Aplikasi  ini  mempunyai class diagram  dari  sisi  user.  Berikut  ini  adalah gambar rancangan objek berupa class diagram tersebut.
Gambar 2. Class Diagram System.

## Entity Releationship Diagram
Conceptual  Data  Model merupakan model  yang  dibuat  berdasarkan  anggapan bahwa  dunia  nyata  terdiri  dari  kumpulan obyek-obyek  dasar  yang  dinamakan  entita serta  hubungan  antara  entitas-entitas  tersebut. Berikut adalah conceptual data  model (CDM) untuk  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan layanan kesehatan di Kota Malang:

## Gambar 3. Conceptual data model
Physical  Data  Model (PDM)  adalah model  yang  menggunakan  sejumlah  tabel untuk  menggambarkan  data  serta  hubungan antara  data-data  tersebut.  Berbeda  dari Conceptual  Data  Model (CDM),  rancangan model  diagram dari  PDM  dapat  secara langsung diimplementasikan ke dalam database sistem . Berikut adalah physical  data model untuk  sistem  penunjang  keputusan pemilihan layanan kesehatan:
Gambar 4. Physical data model
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tampilan Hasil Program Pada  halaman  pencarian  lanjutan  dari sistem dengan role user, terdapat bagian untuk mengisi  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria sebelum dilakukan proses perhitungan SPK.
Gambar 5. Halaman Pencarian Lanjutan (SPK)
Halaman  hasil  pencarian  lanjutan  merupakan halaman  rekomendasi  iklan  tanah  hasil pencarian  lanjutan  yang  telah  dilakukan  oleh user  sebelumnya.  Dalam  halaman  ini  terdapat grafik  yang  menggambarkan  ringkasan  hasil pencarian  iklan  berdasarkan  kriteria  kriteria yang  telah  ditentukan  sebelumnya  pada halaman SPK.
Gambar 6. Halaman Hasil Pencarian Lanjutan
b. Pengujian Teori Terhadap Sistem
Setelah dilakukan implementasi langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji coba pengujian teori terhadap hasil implementasi sistem. Uji coba sistem dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem sudah  sesuai  dan  dapat  memberikan  solusi terhadap  permasalahan  yang  dihadapi.  Uji coba  dilakukan  dengan  memberikan  contoh kasus terhadap sistem SPK yang ada.
Untuk  penggunaan  sistem,  langkah- langkah  yang  harus  dilakukan  oleh  pengguna adalah:
1. Memilih  kriteria  kriteria  yang  relevan sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginan pengguna  dalam  pemilihan  benih  dari semua kriteria pada sistem yang diantaranya  kriteria  harga,  umur,  lama proses bercambah, dan produktivitas.
2. Memasukan tingkat prioritas untuk setiap kriteria  relevan  yang  dipilih  dengan menggunakan satuan persen.
3. Memasukkan rentang harga.
Contoh kasus:
Seorang pembeli merencanakan pembelian  benih  untuk  pertanian.  Sehingga kriteria  yang  diinginkan  adalah  pembelian benih  dengan  rentang  harga  antara  Rp.10.000 – Rp.50.000 dan benih yang baik ditanam pada suhu  20°C  -  25°C  untuk  setiap  bungkusnya. Karena  tujuan  utama  pembelian  digunakan untuk  pertanian  maka  pembeli  menginginkan semua fasilitas dipilih. Sedangkan bobot untuk
masing-masing  kriteria-kriteria  yang  relevan adalah: kriteria harga sebesar 40, kriteria umur sebesar  20,  kriteria  berkecambah  sebesar  10, dan kriteria produktivitas sebesar 30. Dari kasus diatas, dilakukan perbaikan bobot dengan definisi sebagai beikut: Tabel 1. Bobot Tiap Kriteria Jarak Biaya  Kebersihan & Pelayanan Ketersedia an angkot Dokter Spesial 0,1176 0,2941 0,1765 0,1176 0,2941
Nilai  untuk  setiap  alternatif  benih tersebut pada setiap kriteria adalah:
Tabel 2. Nilai Alternatif Pada Setiap Kriteria Biaya (ribuan) jarak Keber sihan Ang kutan umum dokter spe sialis Syaiful A 100 1,125316795 10 2 100 Supraoen 80 2,095248494 7 3 100 Kanjuruhan 100 17,12536402 8 3 0 Husada 100 1,708980834 7 2 0 Pantinirmala 150 1,170078767 9 1 0
Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi,  dengan  rumus  rangking  tiap alternatif yaitu:
r_ij=    x_ij/√(∑_(i=1)^m▒x_ij^2  )
Dari rumus di samping maka: X1 = √( 〖 1.125316795 〗 ^2+ 〖 2.095248494 〗 ^(2 )+ 〖 17.12536402 〗 ^2+ 〖 1.708980834 〗 ^2+ 〖 1.170078767 〗 ^2  )
=17.4133338
𝑟 11 = 𝑋 11 𝑥1 = 1.125316795 17.4133338 = 0,064623857
Dan  di  lakukan  begitu  seterusnya sehingga  di  dapat  kan  semua  nilai  dari  angka setiap alternatif seperti tabel di bawah. 0,0646 23857 0,4120 42822 0,5399 49247 0,3849 00179 0,7071 06781 0,1203 24374 0,3296 34257 0,3779 64473 0,5773 50269 ,70710 6781 0,9834 62681 0,4120 42822 0,4319 59398 0,5773 50269 0 0,0981 42082 0,4120 42822 0,3779 64473 0,3849 00179 0 0,0671 94414 0,6180 64233 0,4859 54322 0,1924 5009 0
Membuat Matriks keputusan ternormalisasi terbobot, dengan rumus: y_ij  =w_i r_ij sehingga di dapat: 0,0190 05876 0,0484 56236 0,0953 01042 0,0452 64261 0,2079 60104 0,0353 87398 0,0387 64989 0,0667 10729 0,0678 96392 0,2079 60104 0,2892 36374 0,0484 56236 0,0762 40834 0,0678 96392 0 0,0288 63586 0,0484 56236 0,0667 10729 0,0452 64261 0 0,0197 61877 0,0726 84354 0,0857 70938 0,0226 32131 0
Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Solusi ideal positif:
A+  = (y1+ , y2+ ,…,yn+ ) Berdasarkan  matriks  keputusan  bobot normal, maka didapatkan solusi ideal posistifnya: y1+ = min {0,019005876; 0,035387398;  0,289236374;  0,028863586;
0,019761877} = 0,019005876
y2+ = min {0,048456236; 0,038764989;  0,048456236;  0,048456236;
0,072684354} = 0,038764989
y3+ = max{0,095301042; 0,066710729;  0,076240834;  0,066710729; 0,085770938} = 0,095301042 y4+ = max {0,045264261; 0,067896392;  0,067896392;  0,045264261;
0,022632131} = 0,067896392
y5+ = max {0,207960104;
0,207960104; 0 ; 0 ; 0 } = 0,207960104 A+  =  {0,019005876;  0,038764989;
0,095301042; 0,067896392; 0,207960104}
Solusi ideal negatif:
A-  = (y1- , y2- ,…,yn- ) y1- = max {0,019005876; 0,035387398;  0,289236374;  0,028863586;
0,019761877} = 0,289236374
y2- = max {0,048456236; 0,038764989;  0,048456236;  0,048456236;
0,072684354} = 0,072684354
y3- = min {0,095301042; 0,066710729;  0,076240834;  0,066710729; 0,085770938} = 0,066710729 y4- = min {0,045264261; 0,067896392;  0,067896392;  0,045264261;
0,022632131} = 0,022632131
y5- = min {0,207960104; 0,207960104; 0 ; 0 ; 0  } = 0 A- = {0,289236374; 0,072684354;0,066710729;0,022632131; 0}
Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negative.
Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif terhapdap solusi ideal positif:
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 maka:
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 maka:
D_1^+=√(((0,019005876-0,019005876)^2 〖 +(0,038764989- 0,048456236) 〗 ^2+(0,095301042-
0,095301042)^2+(0,067896392-
0,045264261)^2+@@(0,207960104- 0,207960104)^2 ))      =0,022632131
D_2^+=√(((0,019005876-0.035387398)^2 〖 +(0.038764989- 0.038764989) 〗 ^2+(0.095301042-
0.066710729)^2+(0.067896392-
0.067896392)^2+@(0.2079601040- 0.207960104)^2 ))
0,034346477
D_3^+=√(((0.019005876-0.289236374)^2 〖 +(0.019005876- 0.048456236) 〗 ^2+(0.019005876- 0.076240834)^2+(0.019005876- 0.067896392)^2+@(0.019005876-0)^2 ))
0,341518987
D_4^+=√(((0.019005876-0.028863586)^2 〖 +(0.019005876- 0.048456236) 〗 ^2+(0.019005876- 0.066710729)^2+(0.019005876- 0.045264261)^2+@(0.019005876-0)^2 ))
=0,211362718 D_5^+=√(((0.019005876-0.019761877)^2 〖 +(0.019005876- 0.072684354) 〗 ^2+(0.019005876-
0.085770938)^2+(0.019005876- 0.022632131)^2+@(0.019005876-0)^2 ))
=0,214417011
Jarak  antara  nilai  terbobot  setipa alternatif terhadap solusi ideal negatif:
D_i^-= √(∑_(j=1)^n(y_ij-y_i^- )^2 ) maka:
D_(1    )^-=√(((0.019005876-0.289236374)^2
〖 +(0.048456236-
0.072684354) 〗 ^2+(0.095301042- 0.066710729)^2+(0.022632131- 0.045264261)^2+@(0.022632131-0)^2 ))
=0,332995622
D_2^-=√(((0.035387398-0.289236374)^2 〖 +(0.038764989- 0.072684354) 〗 ^2+(0.066710729- 0.066710729)^2+(0.067896392- 0.022632131)^2@+(0.207960104-0)^2 ))
=0,343785614
D_3^-=√(((0.289236374-0.289236374)^2 〖 +(0.048456236- 0.072684354) 〗 ^2+(0.076240834- 0.066710729)^2+(0.067896392- 0.022632131)^2@+(0-0)^2 )) =0,052217602 D_4^-=√(((0.028863586-0.289236374)^2 〖 +(0.048456236- 0.072684354) 〗 ^2+(0.066710729- 0.066710729)^2+(0.045264261- 0.022632131)^2@+(0-0)^2@))=0,262475149
D_5^-=√(((0.019761877-0.289236374)^2 〖 +(0.072684354- 0.072684354 〗 ^2)+(0.085770938- 0.066710729)^2+(0.022632131- 0.022632131)^2@+(0-0)^2 ))
=0,27014773
Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif
Maka  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap solusi ideal:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + maka: 𝑉 1 =
0,332995622 0,332995622 + 0,022632131 = 0,938234076 𝑉 2 = 0,343785614 0,343785614 + 0,034346477 = 0,906500024 𝑉 3 = 0,052217602 0,052217602   + 0,341518987 = 0,132620648 𝑉 4 =
0,262475149 0,262475149   + 0,211362718 = 0,132620648 𝑉 5 = 0,27014773 0,27014773   + 0,214417011
= 0,557505958
Berdasarkan  nilai  V  jarak  kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal diperoleh nilai V 2 memiliki nilai terbesar, sehingga yang akan  dipilih  sebagai  layanan  kesehatan  yang paling  sesuai  dengan  kriteria  adalah  Rs  Saiful Anwar.
Gambar 7. Input Sesuai Pengujian Sistem
Gambar 8. Hasil Pengujian Teori Terhadap Sistem
Dari proses perhitungan yang dilakukan sistem solusi terbaik Rs Saiful Anwar. Dengan ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisis, perancangan
sistem,  implementasi,  dan  pengujian  maka  di dapat kesimpulan:
1. Pendekatan metode perangkingan TOPSIS  pada  sistem  dapat  diterapkan dalam kasus pemilihan layanan kesehatan dengan lima
kriteria penunjang keputusan  yang  diantaranya  jarak,  biaya, kebersihan  dan  pelayanan,  ketersediaan angkot, dan dokter spesialis.
2. Sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan dalam
pengambilan keputusan.
3. Sistem  ini  memudahkan  user  dalam mencari informasi tentang layanan kesehatan di Kota Malang.
5. REFERENSI
[1] Al-Bahra.  (2005).  Analisis  dan  Desain SIstem  Informasi.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[2] Andi,  Kristanto.  (2008).  Perancangan Sistem Informasi
dan Aplikasi.
Yogyakarta: Gava Media.
[3] Anonimous. (2005). Managerial Decision Making  And  Decision  Support  System. http://library.gunadarma.ac.id/files/disk1/
5/ jbptgunadarma-gdl-course-2005- timpengaja-202-dss.doc. [4] Harianto,  Kristanto.  (2004).  Konsep  dan Perancangan Database. Yogyakarta: Andi. [5] Kadir, Abdul. (2003). Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Andi. [6] Putranta, Hastha Dewa. (2004). Pengantar Sistem dan Teknologi Informasi. Yogyakarta: Amus. [7] Tonni, Limbong. (2015). Sistem Pendukung Keputusan TOPSIS. https://www.academia.edu/4124656/Siste m_Pendukung_Keputusan_-_TOPSIS. [8] Turban,  E.  (2005).  Decision  Support Systems and Intelligent Systems.
Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Turban,  Efraim.  et  al.  (2007).  Decision Support Systems and Intelligent Systems. India: Prentice Hall.
[10] Yeni,  Kustiyahningsih  &  Devie  Rosa Ananisa. (2011). Pemrograman basis data berbasis  WEB  menggunakan  PHP  dan MySql. Yogyakarta: Graha ilmu.