## Pemilihan Obat Penyakit Kulit Menggunakan Teknik Multi Attribute Decision Making

## Tijaniyah
tijaniyahstudy@gmail.com Mahasiswa Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya , Malang,
Indonesia

## Moechammad Sarosa,Dipl.Ing., MT
msarosa@yahoo.com Dosen Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas
Brawijaya , Malang, Indonesia

## Dr.Ir.Harry Soekotjo Dachlan,MS
harrysd@ub.ac.id
Dosen Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya , Malang, Indonesia
Abstrak
Pemilihan obat umumnya atas dasar resep seorang dokter. Penulis melakukan sebuah penelitian tentang pemilihan obat tanpa  resep seorang dokter melainkan resep seorang apoteker secara khusus untuk penderita penyakit kulit yang merupakan penyakit yang sering menyerang masyarakat Indonesia. Obat wajib apotek (OWA), Obat Terbatas (OT), Obat Bebas (OB), Obat Keras (OK) merupakan jenis obat yang bisa dipilih oleh seorang apoteker. Pemilihan obat menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Dari hasil terbaik dan akurat yaitu menggunakan metode SAW. Perbandingan metode berdasarkan tingkat eror  hasil akhir, proses penghitungan, tujuan algoritma untuk menentukkan alternatif dan kesesuaian data resep dari apoteker dengan hasil data sistem pendukung keputusan.
Kata Kunci — Apoteker, penyakit kulit, obat, metode

## Abstract
Selecting medicine for a patient must use doctor’s recipe. Author has done research that is about selecting medicine without doctor’s recipe rather a pharmacist’s recipe specially for skin disease patient. Pharmacy duty medicine, definite medicine, free medicine and strong medicine that can only be given by a pharmacist. The medicine selection is applying to decision support system with simple additive weighting (SAW) and analytical hierarchy process (AHP) method. From the best result dan accurate proved to use SAW method. The comparasion result point to error level of final result, extrapolation process, the puporse of algoritm to decide a alternative and compatibility level of pharmacist recipe data with the result data of decision support system.
Keywords — Pharmacist, skin disease, drug, method

## I. PENDAHULUAN
Penyakit kulit di Indonesia pada umumnya lebih banyak disebabkan karena infeksi bakteri, jamur dan virus. Penyakit kulit adalah penyakit yang sering sering diderita oleh masyarakat akibat lingkungan dan air tidak bersih [7]. Umumnya masyarakat menderita penyakit kulit, diantaranya : bisul ( furunkulosis ), kutil ( veruka ), sariawan ( cold sore ), kutu air ( Tinea Pedis ), kuku kapur ( Anychomycose ), panu ( Pytiriasis Versicolor ) dan ketombe ( Dandruff ) yang disebabkan infeksi oleh virus dan jamur kulit [14]. Banyaknya masyarakat melakukan pengobatan sendiri (swamedikasi) sebagai solusi penghematan waktu dan biaya
khususnya dalam mengobati penyakit kulit. Pengobatan sendiri yang dimaksud adalah seringnya masyarakat membeli obat di apotek tanpa resep dokter. Metode pengobatan sendiri dalam penyembuhan penyakit kulit merupakan metode yang paling sering dilakukan oleh masyarakat karena secara medis rendahnya tingkat resiko kematian pada penderita penyakit kulit [2]. Jenis obat yang dapat diberikan oleh apoteker kepada masyarakat tanpa resep dokter yaitu meliputi jenis Obat Bebas Terbatas (OBT)[11], Obat Bebas (OB) [11] dan Obat Wajib Apotek (OWA) [12][13].
Terkadang apoteker melakukan kelalaian dalam memberikan obat bebas yang notabennya tanpa resep dokter. Di apotek ada banyak merk obat, gejala penyakit, jenis penyakit beserta komposisi obat di apotek..Jika apoteker lalai atau salah memilih obat khususnya pada penyakit kulit yang tidak tepat tentu saja akan berdampak tidak baik pula bagi kesehatan pasien. Maka dari itu sistem pendukung keputusan sangatlah dibutuhkan untuk membantu apoteker mengambil keputusan yang tepat dalam memiih obat. Sebagaimana yang dikutip dari Peraturan Menteri Kesehatan " Apoteker di Apotek juga dapat melayani Obat non Resep atau pelayanan swamedikasi. Apoteker harus memberikan edukasi kepada pasien yang memerlukan Obat non Resep untuk penyakit ringan dengan memilihkan Obat bebas atau bebas terbatas yang sesuai" [6].
Sistem pendukung keputusan yang diteliti oleh penulis ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan fungsi seorang apoteker tetapi untuk membantu apoteker dalam mengambil sebuah keputusan memilih obat secara lebih cermat, cepat dan tepat sehingga dapat menghasilkan keputusan alternatif - alternatif obat yang diharapkan dapat memberikan daftar referensi kepada pembuat keputusan (apoteker) sebelum benar-benar mengambil suatu keputusan akhir.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) yang merupakan suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria yang cukup baik dalam menyelesaikan permasalahan identifikasi yang membutuhkan banyak kriteria [18]. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) telah berevolusi fungsi pendukung keputusan di bidang kefarmasian dan teknologi selain itu juga diperkokoh oleh komunitas Health Technology Assessment (HTA) USA [3].
Berdasarkan beberapa penelitian relevan. Mayoritas para peneliti melakukan penelitian pada satu penyakit saja, tidak memiliki aplikasi pendukung dan data obat yang akurat dari instansi terkait. Maka dari itu penulis bermaksud melakukan pengembangan penelitian tentang sistem pendukung keputusan memilih obat tanpa resep dokter pada beberapa penyakit kulit, menggunakan dua metode sistem pendukung keputusan dibidang kefarmasian.. Rekayasa perangkat lunak yang dipakai yaitu berbasis web. Aplikasi dengan berbasis web dapat memudahkan masyarakat mengetahui informasi obat yang sesuai dengan penyakit, khususnya pada penderita penyakit kulit.
Dari uraian diatas maka penulis mengadakan penelitian tentang pemilihan obat tanpa resep dokter yang berjudul “Pemilihan Obat Penyakit Kulit Menggunakan Teknik Multi Attribute Decision Making ”.

## II. KAJIAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem berbasis komputer yang interaktif dan membantu untuk mengabil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah - masalah yang terstruktur maupun tidak terstruktur [10].

## B. Multi Attribute Decision Making
Metode Multi Attribute Decision Making (MADM) merupakan kumpulan metode dari Multiple Criteria Decision Making (MCDM) [4]. MCDM merupakan suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternative yang terbaik berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa aturan-aturan atau standard yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya. [4] Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang menyeleksi elternatif yang sudah diberikan [17]. Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis dan sintesis informasi [9]. Metode dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM), ada beberapa metode dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, yaitu : Simple Additive Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), Elimination Et Choix TRaduisant Ia realitE (ELECTRE), Technique for Order Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) [4].

## C. Metode Analytical Hierarchy Process
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu banyak (multikriteria),struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. Menurut Saaty, hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan
seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis [9].
Berdasarkan kondisi ini maka decision maker dapat menyatakan persepsinya tersebut akan konsisten nantinya atau tidak. Thomas L. Saaty telah membuktikan bahwa indeks konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut : [9].
(1)
CI = konsistensi ( consistency indeks ), λ max = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n , n  = Orde Matriks.

## D. Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternative pada semua atribut [4].
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj : i = 1, 2, …, m dan j =1, 2, …, n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai berikut: Dimana : rij = rating kerja ternormalisasi. maxi = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom. mini = nilai manimum dari setiap baris dan kolom. Xij = baris dan kolom dari matriks. (rij) adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif ( Ai )
pada atribut ( Cj ) i= 1,2…,m dan j= 1,2…,n [4].

## (2)
Penghitungan matriks keputusan ternormalisasi dengan menggunakan rumus dibawah ini: Nilai Vi lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut : [4].
(3)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Dimana :
Vi = nilai akhir dari alternatif. Wi = bobot yang telah ditentukan.
Rij = normalisasi matriks

## E. Penyakit Kulit
Gangguan–gangguan kulit banyak sekali terdapat di Indonesia dan setiap orang pernah dihadapi dengan gejala- gejala seperti panu, kutu air di kaki, kadas, kurap dan lain-lain [7]. Beberapa infeksi akibat penyakit kulit yaitu infeksi jamur, bakteri dan virus. Sesuai batasan masalah penulis ada 7 penyakit kuli. Berikut ini infeksi akibat penyakit kulit:
a. Bakteri  : Bisul
b. Virus : Kutil
c. Jamur
:  Kutu air, kuku kapur, panu,
ketombe dan sariawan

## F. Pelayanan Resep
Pelayanan resep adalah suatu proses pelayanan terhadap permintaan tertulis dokter, dokter gigi, dan dokter hewan kepada Apoteker untuk menyediakan dan menyerahkan obat bagi pasien sesuai peraturan perundangan yang berlaku. Dalam PP No. 51 Pasal 21 ayat 2 2009 berbunyi “Penyerahan obat berdasarkan resep dokter dilaksanakan oleh Apoteker”. Peraturan ini jelas bahwa yang boleh melayani pemberian obat berdasarkan resep adalah apoteker.Secara tidak langsung tersirat bahwa apoteker harus selalu ada di apotek untuk melakukan asuhan kefarmasian. Berikut ini jenis obat yang bisa diberikan oleh apoteker tanpa resep dokter :
1. Obat Bebas (OB)
Obat bebas dapat diperoleh dari toko obat.Pedagang eceran obat berizin yang dipimpin oleh asisten apoteker dan dari apoteker. Obat bebas tersebut dalam kemasan asli dari pabrik dengan disertai tanda lingkaran hijau sebagai tanda obat bebas dan disertai brosur yang berisi nama  obat, komposisi obat, indikasi, dosis atau aturan memakainya, no register, anam pabrik, alamat dan cara menyimpannya. [11]
2. Obat Bebas Terbatas (OBT)
Obat bebas terbatas dapat diperoleh tanpa resep doketer dari pedangan eceran obat berizin yang dipimpin oleh sisten apoteker dan apoteker, dalam bungkus asli dari pabrik dengan disertai tanda lingkaran warna biru sebagai tanda Obat Bebas Terbatas (OBT). [11]
3. Obat Wajib Apotek (OWA) Obat wajib apotek yaitu obat keras yang dapat diserahkan apoteker kepada pasien di apotek tanpa resep dokter [12][13].

## G. Penelitian Relevan
Beberapa penelitian relevan juga telah melakukan penelitian mengenai multi attribute decision making pemilihan obat untuk penyakit kulit. Sebagaimana telah dilakukan penelitian sebelumnya. Pemilihan obat untuk pengobatan sendiri (Self Learning) bagi penderita HIV atau AIDS menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP), terbukti proses penghitungan metode SAW lebih sederhana dibandingkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) [8]. Pemilihan obat yang dilakukan oleh seorang apoteker menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) bagi penderita penyakit dandruff [1]. Implementasi pemilihan obat penyakit kulit di simpang limun medan hanya menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) [16].

## III. KONSEP PENELITIAN
Dalam bab ini akan membahas mengenai penelitian terkini yang relevan, metode penelitian terdahulu yang terkait dan studi pustaka, analisa masalah, variabel-variabel penelitian kemudian memberikan konsep solusi.
DATA OBAT Pasien Jenis Obat Multi Criteria USIA Multi Attribute
Decision Making (MCDM) Multi Objective
Decision Making (MODM)
Sistem Pendukung Keputusan Multi Criteria Decision Making (MCDM) Analytical Hierarchy Process (AHP) TOPSIS Weighted Product (WP) Simple Additive Weighting (SAW) ELECTRE Menentukkan Alternatif Dan Kriteria Menentukan Bobot Preferensi Normalisasi Matrik Memberikan Rating Menentukkan Prioritas Elemen Perbandingan Berpasangan Menghitung Rasio Konsistensi Normalisasi Nilai Bobot Menguji Konsistensi Matriks Menentukkan Nilai Bobot KETOMBE Rekomendasi Pemilihan Obat Aturan Pakai GEJALA PENYAKIT BISUL KUTIL SARIAWAN KUTU AIR KUKU KAPUR PANU Hasil alternatif menggunakan metode AHP Hasil alternatif menggunakan metode SAW Membandingkan hasil 2 metode dengan hasil resep apoteker Rekomendasi Akhir Obat Penyakit Kulit

## Gambar 1. Konsep Permasalahan

## A. Konsep Permasalahan
Konsep solusi diberikan berdasarkan kriteria yang terdapat pada keterangan analisis masalah. Sebagaimana dapat dilihat pada gambar 1.
Dari gambar 1 diatas dapat dilihat keterangannya sebagaimana berikut :
a. Alternatif (Merk Obat) bisa diketahui melalui kriteria
b. Kriteria untuk alternatif solusi adalah yang telah dijelaskan pada pembahasan analisis masalah.
c. Pasien memberikan gejala penyakit kulit kepada apoteker. Apoteker memilih obat terbaik untuk penderita penyakit kulit.
d. Apoteker melalukan pembobotan, perangkingan dan penilaian pada kriteria gejala penyakit, usia, aturan pakai dan jenis obat yang sudah dijelaskan pada pembahasan analisis masalah. Kriteria dibobotkan, dinormalisasikan berdasarkan perhitungan matriks dan dikalikan perangkingan atau skor total sehingga alternatif solusi dapat direkomendasikan.
e. Penghitungan bobot masing-masing kriteria dihitung menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Analytical Hierarchy Process (AHP).
f. Hasil alternatif solusi adalah hasil penghitungan menggunakan 2 metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Tentu dengan 2 hasil penghitungan.
g. Hasil alternatif obat yang dihasilakan dari penghitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Analytical Hierarchy Process (AHP) kemudian dibandingkan hasil alternatif obat manakah yang lebih sesuai dari resep apoteker.
h. Setelah hasil alternatif sudah falid dan sukses dibandingkan maka hasil tersebut adalah rekomendasi obta sesuai penyakit yang diderita oleh pasien penyakit kulit.
Setelah penghitungan selesai maka akan muncul hasil yang berupa rekomendasi obat sesuai penyakit yang diderita oleh pasien khususnya pada penyakit kulit.

## B. Konsep Kriteria Algoritma
Dalam proses penghitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) tentu membutuh beberapa parameter untuk mendukung keputusan menentukan obat bagi penderita penyakit kulit. Parameter yang digunakan sebagaimana berikut :
1. Data Kriteria Gelaja
Kriteria gejala adalah salah satu yang paling penting untuk menentukkan obat bagi penderita penyakit kulit. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 1. kriteria gejala
2. Data Kriteria Usia
Berikut ini adalah tabel kriteria usia yang mana menjadi salah satu yang menentukan hasil keputusan obat bagi penderita penyakit kulit. Tabel kriteria usia antara nya kategori usia : bayi, anak-anak, dewasa dan lansia. Jika pasien berbeda usia maka akan berbeda pula dosisnya. Dapat dilihat pada tabel 2. kriteria Usia.

## 3. Data Kriteria Jenis Obat
Data kriteria jenis obat juga merupakan salah satu kriteria menentukan obat bagi pederita penyakit kulit. Tabel kriteria jenis obat terdiri dari jenis obat : obat wajib apotek, obat bebsa, obat terbatas, dan obat keras. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 3. kriteria jenis obat
TABEL 1.

## KRITERIA GEJALA PENYAKIT
No Nama Gejala Variable 1. Kulit gatal C1 2. Kulit nyeri C2 3. Kulit memerah C3 4. Kulit bercak-bercak C4 5. Kulit bernanah C5
6. Kulit bengkak C6 7. Kulit melepuh C7 8. Kulit tebal C8 9. Kulit berair C9 10. Kulit kasar C10 11. Kulit pecah-pecah C11 12. Kulit bersisik C12 13. Kulit mengelupas C13 14. Demam C14 15. Pusing C15
TABEL 2. KRITERIA USIA PASIEN No Kategori Usia Usia Variable 1. Bayi <  2 Tahun C16 2. Anak-Anak < 12 Tahun C17 3. Dewasa < 40 Tahun C18 4. Lansia >  41 Tahun C19 TABEL 3. KRITERIA JENIS OBAT No Jenis Obat  Variable 1. Obat Terbatas (OT) C20 2. Obat Wajib Apotek (OWA) C21 3. Obat Bebas (OB) C22 4. Obat Keras (OK) C23 TABEL  4.

## PENYAKIT DAN GEJALA
No Nama Penyakit Kriteria Total 1. Panu (Pityriasis Versicolor) 1. Kulit Gatal 2. Kulit Nyeri
3. Kulit Memerah 4. Kulit Bercak- bercak 4 2. Kuku Kapur (Onychomycosis) 1. Kulit bercak- bercak kuning
2. Kulit bercak- bercak putih
3. Kulit gatal 4. Kulit bernanah 5. Kulit memerah 6. Kulit bengkak 7. Kulit nyeri 7 3. Bisul (Abscessus) 1. Demam 2. Kulit gatal 3. Kulit bernanah 4. Kulit memerah 5. Kulit bengkak 6. Kulit nyeri 6 3. Sariawan (Stomatitis Aphtosa) 1. Kulit putih di mulut 2. Demam
3. Kulit nyeri
4. Sakit kepala 5
Kutu Air (Tinea Pedis) 1. Kulit berbau
2. Kulit tebal
3. Kulit berair
4. Kulit melepuh
5. Kulit kasar
6. Kulit nyeri
7. Kulit pecah- pecah
8. Kulit gatal
9. Kulit bersisik 9 4. Kutil (Veruka) 1. Kulit memerah 2. Kulit
mengelupas
3. Kulit tebal
4. Kulit kasar
5. Kulit bersisik
5 7. Ketombe
(Dandruff) 1. Kulit berair 2. Kulit nyeri
3. Kulit bernanah
4. Kulit pecah- pecah 5. Kulit
bengkak 6. Kulit gatal
7. Kulit mengelupas
7

## C. Data Penyakit Dan Gejala
Ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi untuk pemilihan obat untuk penyakit kulit. Obat menjadi alternatif solusi untuk pasien penyakit kulit pada sietem pendukung keputusan bagi apoteker. Data penyakit serta gejalanya dapat dilihat pada tabel 4. Penyakit dan gejala berikut ini : [2][19].

## IV. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data Flow Diagram
Pengembangan alur sistem, penulis menggunakan DFD meliputi : diagram konteks level 0, level 1 dan seterusnya. Dapat dilihat pada gambar  berikut ini :
1. Konteks Diagram
Diagram konteks sistem informasi apotek ini digambarkan seperti pada gambar 2. diagram konteks, dapat diketahui kesatuan luar (entitas) yang berhubungan atau yang  terlibat dalam sistem, yaitu :
a. Admin
Admin mempunyai hak akses untuk mengolah data, yaitu data obat, data pasien, data subkriteria saja tapi tidak bisa melakukan penilaian bobot pada subkriteria, data stok obat, data login, mendapatkan Info data rekomendasi obat dan data Pasien.
Apoteker SPK PEMILIHAN OBAT Data Apoteker Data Pasien Data Kriteria dan subkriteria Data Obat
Data Rekomendasi Obat Data Pembobotan nilai
Info Pasien Info Obat Info Rekomendasi Obat Info kriteria dan subkriteria Info Apoteker Info Pembobotan Nilai Admin
Info Pasien Info Obat Info Rekomendasi Obat Info Kriteria Dan Subkriteria Info Admin Data Admin Data Pasien Data Kriteria Dan Subkriteria Data Obat Data Rekomendasi Obat Pasien Data Pasien Data Subkriteria Info Rekomendasi Obat Info Pasien Gambar  2. Konteks Diagram Mulai (Pasien Baru) Memberikan Data Jenis Penyakit/Gejala Penyakit/Merk Obat Mengambil Obat
Di Apotek Apoteker Memberikan Obat Dan Nota Harga Pasien menerima obat dan nota harga Pasien Membeli Obat Selesai Apoteker Input Data Display Obat Terekomendasi Pasien Membeli Obat Pasien Berobat Pasien Baru Buka Website Apotek Datang Ke Apotek Pasien Input Data Beli Di Apotek? Ya Tidak Ya Tidak
Gambar 3. Alur Pembelian Obat

## b.Apoteker
Apoteker mempunyai hak akses untuk mengolah data obat, data pasien, data kriteria dan subkriteria, data login, data rekomendasi obat dan info data stok obat. Apoteker bisa melakukan penilaian bobot pada semua subkriteria
c. Pasien .
Pasien hanya mempunyai hak akses input data pasien dan subkriteria. Pasien tidak bisa melakukan pembobotan nilai semua subkriteria

## B. Alur Pembelian Obat
Alur pembelian obat menjadi salah satu alur penelitian. Alur pembelian obat ini bagi pasien yang datang ke apotek. Berikut keterangan serta alur yang dijelaskan dalam gambar 3.
Keterangan dari gambar 3 :
1. Pasien berobat
2. Jika pasien baru maka alur nya pasien datang ke apotek untuk membeli obat.
3. Pasien yang ingin membeli obat via online maka alurnya langsung buka website apotek. Jika tidak ingin membeli obat via online maka alurnya pasien langsung memberikan data (gejala penyakit dan usia) sehinggga bisa teridentifikasi
4. Apoteker input data yang diberikan pasien berupa jenis, gejala penyakit dan usia. Sehingga sistem pendukung keputusan dapat merekomendasikan obat yang sesuai dengan penyakit pasien. Selanjutnya display obat terrekomendasi
5. Langkah selanjutnya menuju ke poin H
6. Bagi pasien yang bukan pertama kali ke apotek (Pasien Lama) atau membeli stok obat yang sudah habis, pasti pasien sudah mengetahui informasi obat atau merk obat yang direkomendasikan oleh apoteker.
7. Jika pasien ingin membeli obat di apotek maka alurnya pada poin a, b, c, d dan e.
8. Jika pasien tidak ingin membeli obat ke apotek maka alurnya bisa langsung buka website apotek. Lalu pasien inputkan data berupa gejala penyakit atau  merk obat. Sehingga sistem pendukung keputusan dapat merekomendasikan obat yang sesuai dengan penyakit pasien. Selanjutnya display obat terrekomendasi.
9. Sistem akan memberikan rekomendasi beberapa merk obat sesuai penyakit pasien. Dimana sebelumnya telah melalui penghitungan Teknik Multi Attribute Decision
Making.
10. Selanjutnya apoteker mengambil obat sesuai yang direkomendasikan oleh sistem.
11. Apoteker memberikan obat dan nota harga obat kepada pasien penderita penyakit kulit.
12. Pasien membeli obat yang diberikan oleh apoteker

## V. H ASIL D AN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian dalam pemilihan obat dengan menggunakan 2 metode sistem pendukung keputusan akan dibahas pada bab ini A. Sariawan (Stomatitis Aphtosa)
1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.4 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit sariawan metode SAW adalah obat CTM 20’s tab dengan nilai tertinggi 9.4. Hasil pengujian ini adalah bagi kategori anak-anak.
2. Hasil Alternatif Metode AHP
Hasil Alternatif Metode Analytical Hierarchy
Process Pada gambar.5 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit sariawan metode SAW adalah obat Micorex Cair dengan nilai tertinggi 0.0175622052168828
Gambar 4.  Hasil Alternatif SAW penderita sariawan
Gambar 5. Hasil Alternatif AHP penderita sariawan
Gambar 6.  Hasil Alternatif SAW penderita kutu air
Gambar 7. Hasil Alternatif AHP penderita kutu air
B. Kutu Air (Tinea Pedis)
1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.6 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kutu air metode SAW adalah obat Canesten dengan nilai tertinggi 22.6 Hasil pengujian ini adalah bagi kategori anak-anak

## 2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.7 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kutu air metode AHP adalah obat Oxytetracyline dengan nilai tertinggi 0.010850221461596
C. Kutil (Veruka)
1. Hasil Alternatif Metode SAW Pada gambar.8 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kutil metode SAW adalah obat Benason Nitral 15gr dengan nilai tertinggi 9 Hasil pengujian ini adalah bagi kategori dewasa
2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.9 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kutil metode AHP adalah obat Nebacetin dengan nilai tertinggi 0.0074479689669051
Gambar 8. Hasil Alternatif SAW penderita kulit
Gambar 9. Hasil Alternatif AHP penderita kulit
Gambar 10. Hasil Alternatif SAW penderita bisul

## D. Bisul (Abscessus)

## 1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.10 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit bisul metode SAW adalah obat Gentamycin dengan nilai tertinggi 15. Hasil pengujian ini adalah bagi kategori dewasa
2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.11 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit bisul metode AHP adalah obat Miconazole dengan nilai tertinggi 0.0082847798493128
E. Kuku Kapur (Onychomycosis)
1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.12 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kuku kapur metode SAW adalah obat Canesten dengan nilai tertinggi 11.6. Hasil pengujian ini adalah bagi kategori anak- anak.
Gambar 11. Hasil Alternatif AHP penderita bisul
Gambar 12. Hasil Alternatif SAW penderita kuku kapur
Gambar 13. Hasil Alternatif AHP penderita kuku kapur

## 2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.13 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit kuku kapur metode AHP adalah obat Pagoda Salep dengan nilai tertinggi 0.0074856581097891
F. Panu (Pityriasis Versicolor)

## 1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.14 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit panu metode SAW adalah obat Daktarin Oral Gell dengan nilai tertinggi 8. Hasil pengujian ini adalah bagi kategori dewasa

## 2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.15 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit panu metode AHP adalah obat Gentamycin dengan nilai tertinggi 0.052958094841574
Gambar 14. Hasil Alternatif SAW penderita panu
Gambar 15. Hasil Alternatif AHP penderita panu
Gambar 16. Hasil Alternatif SAW penderita ketombe
Gambar 17. Hasil Alternatif AHP penderita ketombe
TABEL 5 HASIL MATRIKS TERNORMALISASI Alt/ Kriteria A1 A2 A3 C1 0,977 0,988  1 C2 1 0,958 1 C3 0,945 0,987  1 C4 1 0,948 0,982 C5 1 0,916 0,927 C6 0,898 0,895  1 C7 0,5 0,75 1 C8 0,5 0,5  1 C9 0,5 0,75 1 C10 1  0,5  1 C11 1  1  1 C12 0,75  1  0,5 C13 0,773  1  0,817

## G. Ketombe (Dandruff)
1. Hasil Alternatif Metode SAW
Pada gambar.16 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit ketombe metode SAW adalah obat Serum Anti Dandruff Rudy Hadisuwarno dengan nilai tertinggi 6. Hasil pengujian ini adalah bagi kategori anak-anak
2. Hasil Alternatif Metode AHP
Pada gambar.17 diterangkan bahwa untuk hasil alternatif bagi penderita penyakit ketombe metode AHP adalah obat CTM 20’s tab dengan nilai tertinggi 0.006779490813993

## H. Metode SAW dan AHP
Input nilai kriteria dilakukan oleh apoteker sebelum proses rekomendasi penjurusan dengan metode SAW dan AHP. Hasil matriks keputusan dan normalisasi dari kriteria dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat dilihat pada Tabel I
Berdasarkan Tabel  5, menghitung nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi).
V 1 =(1)(0,976)+(1)(1)+(1)(0,945)+(1)(1)+(1)(1)+(1)(0,898)+(0,75)(0, 5)+(0,75)(0,5)+(0,75)(0,5)+(0,75)(1)+(1)(1)+(0,75)(1)+(1)(1)=0,023 3226761072815 V 2 =(1)(0,988)+(1)(0,958)+(1)(0,987)+(1)(0,948)+(1)(0,916)+(1)(0,8 95)+(0,75)(0,75)+(0,75)(0,5)+(0,75)(0,5)+(0,75)(0,5)+(1)(1)+(0,5)(0, 75)+(1)(0,776)= 0,0175622052168828 V 3 =(1)(1)+(1)(1)+(1)(1)+(1)(0,982)+(1)(0,927)+(1)(1)+(0,75)(1)+(0, 75)(1)+(0,75)(1)+(0,75)(1)+(1)(1)+(0,75)(0,5)+(1)(0,810)=0,366353 558304135
Nilai alternatif yang paling tertinggi merupakan alternatif yang terpilih atau terbaik untuk menjadi remokemndasi alternative untuk penyakit Sariawan yaitu: Micorex Cair (V2) dengan nilai prefensi terbesar 0,0175622052168828.
Melakukan normalisasi untuk memperoleh nilai vector bobot dan menghitung nilai rasio konsistensi untuk proses pembobotan sudah konsisten atau belum, dengan sarat bahwa nilai rasio konsistensi tidak boleh melebihi 10% (CR ≤ 0,1). Menguji konsistensi matriks perbandingan berpasangan atau nilai Consistency Index (CI). Normalisasi dari masing-masing subkriteria dan menghitung nilai skor dari masing-masing alternatif dan nilai tertinggi merupakan rekomendasi obat dari penyakit kulit.
A 1 =(0,339x0.11702523)+(0,338x0.11702523)+(0,323x0.11702523)+
(0,341x0.11702523)+(0,52x0.11702523)+(0,322x0.11702523)+(0,22 2x0.071797853)+(0,25x0.035315748)+(0,222x0.040564808)+(0,4x0 .040811664)+(0,333x0.031794047)+(0,444x0.044418948)+(0,298x0 .033145551) = 0.384882936.
A 2 =(0,333x0.11702523)+(0,324x0.11702523)+(0,337x0.11702523)+
(0,324x0.11702523)+(0,322x0.11702523)+(0,321x0.11702523+ (0,333x0.071797853)+(0,25x0.035315748)+(0,333x0.040564808)+( 0,2x0.040811664)+(0,333x0.031794047)+(0,333x0.044418948)+(0, 386x0.033145551) = 0.398117166.
A 3 =(0,337x0.11702523)+(0,338x0.11702523)+(0,341x0.11702523)+
(0,335x0.11702523)+(0,326x0.11702523)+(0,346x0.11702523)+
(0,444x0.071797853)+(0,5x0.035315748)+(0,444x0.040564808)+(0, 4x0.040811664)+(0,333x0.031794047)+(0,222x0.044418948)+(0,31 5x0.033145551) = 0.651618427.

## I. Kesesuaian Data
Kesesuaian data resep dari apoteker dan data yang dihasilkan oleh penghitungan 2 metode pada sistem pendukung keputusan menjadi salah satu dasar perbandingan keakuratan hasil.
Dalam hal ini dijelaskan bahwa hasil dari SAW lebih akurat dibandingkan hasil AHP. Keakuratan data berdasarkan hasil pada sistem dan hasil alternatif dari apoteker. Berikut tabel kebenaran hasil alternatif 2 metode dapat dilihat pada tabel 6.
Sesuai total kesesuaian data hasil alternative apoteker dan hasil alternatif 2 metode sistem pendukung keputusan yaitu metode simple additive weighting dan analytical hierarchy process. Berikut ini tabel persentase hasil alternative metode SAW dan Metode AHP dapat dilihat pada tabel 7.
Hasil alternatif obat menggunakan metode SAW mempunyai nilai kesesuaian lebih banyak dari pada metode AHP, selain itu juga metode SAW mempunyai nilai ketidaksesuaian lebih sedikit dari pada metode AHP. Ini membuktikan bahwa hasil alternative metode SAW lebih akurat dari pada metode AHP.

## J. Proses Penghitungan Algoritma
Proses penghitungan dari 2 metode SAW dan AHP menunjukkan bahwa proses penghitungan metode AHP lebih banyak dari pada metode SAW.  Ini membuktikan bahwa metode SAW lebih sederhana daripada AHP.

## 1. Metode Analytical Hierarcy Process (AHP)
Berikut adalah proses penghitungan metode Analytical Hierarcy Process serta jumlah langkah – langkahnya. Ada 7 langkah untuk sampai pada hasil akhir menentukkan alternatif [4].  Dapat dilihat pada Tabel  8.
2. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berikut adalah proses penghitungan metode Simple Additve Weghting serta jumlah langkah – langkahnya. Ada 5 langkah untuk sampai pada hasil akhir menentukkan alternatif [4].  Dapat dilihat pada Tabel  9.
TABEL 6 HASIL KESESUAIAN DATA ALTERNATIF NO Nama Penyakit Metode SAW Metode AHP Sesuai Tidak Sesuai Sesuai Tidak Sesuai 1. Sariawan 1 4 1 1 2. Kutu Air 5 0 0 5 3. Kutil 3 2 0 3 4. Bisul 4 1 1 4 5. Kuku Kapur 8 4  1  0 6. Panu 5 0 1 4 7. Ketombe 5 0 2 3

## TABEL 7
HASIL KESESUAIAN DATA ALTERNATIF NO Nama Penyakit Metode SAW Metode AHP Sesuai Tidak Sesuai Sesuai Tidak Sesuai 1. Sariawan 20% 80% 20% 80% 2. Kutu Air 71% 29% 0% 100% 3. Kutil 60% 40% 0% 100% 4. Bisul 66% 34% 16.6%  83.4% 5. Kuku Kapur 62.5% 37.5%  25%  75% 6. Panu 44% 56% 0% 100% 7. Ketombe 62.5%  37.5%  12.5%  87.5% TABEL 8

## PROSES METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS
No Langkah - Langkah 1. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan
2. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria-kriteria dan alternatif - alternatif pilihan yang ingin di rangking
3.
Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatas. Perbandingan dilakukan berdasarkan pilihan atau judgement dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat-tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya
4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom
5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh dengan menggunakan matlab maupun dengan manual
6. Mengulangi langkah, 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki
7. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR < 0,100 maka penilaian harus diulangi kembali

## PROSES METODE SIMPLE ADDITIVE WEGHTING
No Langkah - Langkah
1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci)
4. Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R
6. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi

## K. Analisa Hasil Metode
Metode AHP dan SAW sangat jauh berbeda untuk menentukan hasil alternatif solusi. Keduanya memiliki cara berbeda. Metode SAW lebih cepat mendapatkan nilai alternatif solusi daripada metode AHP lebih rumit dan kurangnya efisiensi waktu menentukan alternatif solusi.
1. Metode Analytical Hierarcy Process (AHP) Proses untuk sampai pada tahap akhir membutuhkan nilai indeks konsitensi. Jika CI (Consistensy Index) tidak memenuhi yaitu < 0,1 maka nilai tidak cukup konsiten dan penilaian harus diulang kembali.
2. Metode Simple Additive Weghting (SAW)
Proses untuk sampai pada tahap akhir pada metode ini tidak membutuhkan nilai indeks konsistensi. Metode ini membutuhkan proses perangkingan sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## VI. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, menerangkan bahwa hasil metode SAW lebih akurat daripada metode AHP dengan melalui dasar pertimbangan : proses penghitungan algoritma menggunakan metode AHP lebih banyak dari pada SAW, hasil akhir metode SAW lebih akurat dari pada AHP. Karena berdasarkan keseuaian data dari hasil alternative yang bersumber dari apoteker dan dokter spesialis kulit dan kelamin selain angka persentase kesalahan atau ketidaksesuaian data hasil alternative lebih banyak hasil dari penghitungan menggunakan metode AHP dari pada metode SAW.
B. Saran
a. Sistem pendukung keputusan ini dapat dikembangkan yaitu tidak hanya pada penyakit kulit saja. Dapat diujikan pada penyakit selain penyakit kulit kronis, contoh : penyakit kanker kulit, stroke, alzheimer dan lain sebagainya.
b. Metode dapat dikembangkan yaitu menggunakan Fuzzy Multy-Attribute Decision Making dengan Fuzzy MADM Model Yager dan Fuzzy MADM Model Baas Dan Kwakernaak. Atau menggunakan Fuzzy Multy- Expert Multy-Attribute Decision Making dengan Ordered Weighted Averaging (OWA) dan Induced
Ordered Weigthed Evaraging (IOWA) dan lain sebagainya.

## R EFERENSI
[1] Daniel C, Lawrence R Crane. 2014. Using The Simple Additive Weighting Method To Select Drugs As A Pharmacist Help In The Dandruff Patient. Villanova University, Department of Decision and Information Technologies, Villanova, PA 19085, USA. Computers & Operations Research Journal. Sciencedirect.com
[2] Djuanda A, Djuanda S, Hamzah M, Aisah S. 1993. Ilmu Penyakit Kulit Dan Kelamin . Edisi Kedua. Jakarta. Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia
[3] Elliot B. Sloane, Matthew J. Liberatore. 2015. Using the analytic hierarchy process as a clinical engineering tool to facilitate an iterative, multidisciplinary, microeconomic health technology assessment. Villanova University, Department of Decision and Information Technologies, Villanova, PA 19085, USA
[4] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo R. 2006. Fuzzy Multi-Atribute Decision Making (1st Edition ed.). Yogyakarta: Graha Ilmu
[5] Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi Offset
[6] Lampiran Peraturan Menteri Kesehatan RI No 35 Tahun 2014. Tentang Standart Pelayanan Kefarmasian Di Apotek
[7] Moerdiono M. 2014. Edisi ketiga. Diagnosis Klinis Cepat Penyakit Kulit dan Kelamin yang Sering Dijumpai. Program Buku Teks LPP UNS Fakultas Kedokteran Universitas Sebelas Maret Surakarta.
[8] Rodger D, Feng Lin. 2009. A Self-Learning To Select Drugs For HIV/AIDS Treatment By Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA). Departement of Electrical and Computer Engineering, Wayne State University, Detroit. Electrical and Computer Engineering Journal IEEE Journal
[9] Saaty, Thomas L, 2008. Decision Making With The Analytic Hierarchy Process, International Journal Of Service Science, Volume 1, Hal 83-97
[10] Simon, A. Herbert. 2004. Administrative Behavior, Perilaku Administrasi : Suatu Studi tentang Proses Pengambilan Keputusan dalam Organisasi Administrasi, Edisi Ketiga, Cetakan Keempat, Alih Bahasa ST. Dianjung, Bumi Aksara, Jakarta
[11] Surat Keputusan Menteri Kesehatan RI No.2380/A/SK/VI/83. Tentang Tanda Khusus Untuk Obat Bebas Dan Obat Terbatas . 15 Juni 1983.
[12] Surat Keputusan MenteriKesehatan No. 6355/Dir.Jend./S.K./69. Tanggal 28 Oktober 1969.
[13] Surat Keputusan No.347 / Menkes / SK / VII /1990
[14] Sulistia Gan Gunawan. 2012. Farmakologi dan Terapi, edisi 5, Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.
[15] Tjay, H. T., dan Raharja, K., 2006, Obat–Obat Penting, Khasiat Penggunaan dan Efek Sampingnya , Edisi VI, Cetakan Ketiga, 4, Elex Media Komputindo, Jakarta.
[16] Tamrin Husni. 2014. Implementasi Metode SAW untuk swamedikasi penyakit kulit di Simpang Limun. Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM, Yogyakarta. International Journal of Engineering Trens and Technology. www.ijetjournal.org
[17] Tzeng, H. G. & Huang J. J., 2013. Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications : New York. Taylor & Francis Group, an Informa business
[18] Wei, J. 2012. Method for Multiple Attribute Decision Making with Incomplete Weight Information in Linguistic Setting. Journal of Convergence Information Technology , V , 189 -196 .
[19] Wawancara eksklusif bersama Dokter Fransisca Sylvava K, M.Biomed. SpKK. Pada tanggal 8 – 14 Mei 2016.
[20] Zimmermann. 1991. Fuzzy Sets Theory And Its Applications . Edisi 2. Luwer Academic Publishers. Massachusetts.