Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.284 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 857-862 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING DOCTORS IN APPLICATION X USING ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Teh Yu Ka *1 , Wahyu Tisno Atmojo 2
1,2 Jurusan Bisnis Sistem informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 teh.yu@student.pradita.ac.id , 2 wahyu.tisno@pradita.ic.id
(Naskah masuk: 19 April 2022, Revisi : 12 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Doctors are one of the human resources contributing to the world of health, especially in the current COVID-19 pandemic situation. With the pandemic and increasing technological developments, this sat have sprung up many digital-based health service applications that can help the community, especially its users in health consultations, looking for health articles, and hospital searches. In this digital-based health service, if you want to consult online or make an appointment, there are many choices of doctors available with various criteria. This method is used to obtain weighting (Eigen Vector) criteria used to facilitate making decisions, which is to choose a doctor for consultation or appointment. With three criteria (experience, consultation price, and user satisfaction level) and alternatives (Dr. A, Dr. B, Dr. C) obtained weighting (Eigen Vector) or the best alternative option is Dr. A with a weighting value of 0.509, which has 27 years of experience criteria, a consultation price of Rp. 30,000.00, and a user satisfaction rate of 96%.
Keywords : AHP, Alternative, Criteria, Eigen Vector, Weighting.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMILIH DOKTER DALAM APLIKASI X MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHI PROCESS (AHP)

## Abstrak
Dokter  merupakan  salah  satu  sumber  daya  manusia  yang  berjasa  dalam  dunia  kesehatan  apalagi  dalam  situasi pandemi  COVID-19  saat  ini.  Dengan  situasi  pandemi  dan  meningkatnya  perkembangan  teknologi,  banyak bermunculan aplikasi layanan kesehatan berbasis digital yang dapat membantu masyarakat khususnya penggunaan dalam konsultasi kesehatan, mencari artikel kesehatan, hingga pencarian rumah sakit. Dalam pelayanan kesehatan berbasis  digital  ini  jika  seseorang  ingin  melakukan  konsultasi  secara online atau  membuat  janji  temu  terdapat banyak pilihan dokter yang tersedia dengan berbagai kriteria. Pemilihan dokter pada aplikasi layanan kesehatan pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  Metode  ini  digunakan untuk mendapatkan pembobotan ( Vektor Eigen ) kriteria yang digunakan untuk memudahkan dalam mengambil keputusan  yang  dalam  hal  ini  adalah  memilih  dokter  untuk  konsultasi  atau  janji  temu.  Dengan  tiga  kriteria (pengalaman, harga konsultasi, dan tingkat kepuasan pengguna) serta alternatif (dr. A, dr. B, dr. C) didapatkan pembobotan  ( Vektor  Eigen )  atau  pilihan  alternatif  terbaik  adalah  dr.  A  dengan  nilai  pembobotan  0.509  yang memiliki kriteria pengalaman 27 tahun, harga konsultasi Rp. 30.000,00, dan tingkat kepuasan pengguna 96%.
Kata kunci : AHP, Alternatif, Kriteria Pembobotan, Vektor Eigen.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam kehidupan sehari – hari, manusia rentan terkena  penyakit  karena  berbagai  macam  aspek seperti  faktor  makanan,  genetika,  pola  hidup, bakteri/kuman,  atau  bahkan  kejadian  tidak  terduga seperti  kecelakaan.  Tenaga  medis  dibutuhkan  untuk membantu mengatasi  problematika tersebut. Tenaga medis  ialah  profesi  kesehatan  seperti  dokter,  dokter spesialis,  bidan,  perawat,  dll  yang  telah  memenuhi persyaratan Undang-Undang Tenaga Kesehatan. [1]– [3].  Salah  satu  tenaga  medis  yang  mempunyai
peranan besar untuk membantu masyarakat menyelesaikan  problematika  kesehatan  terutama pada  masa  pandemi  COVID-19  yaitu  dokter.  Pada masa  ini,  masyarakat  memerlukan  informasi  serta konsultasi dengan dokter untuk mencegah terjadinya penyebaran  hoax  dan  pertolongan  pertama  dalam mengatasi gejala – gejala yang dirasakan [4]. Dengan perkembangan  zaman  pada  masa  kondisi  pandemi COVID-19,  pemerintah  pusat  melalui  Kementrian Kesehatan  mencanangkan  untuk  pemberlakukan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  untuk
mencegah  penyebaran  COVID-19  [5].  Masyarakat harus melakukan pembatasan kegiatan di tempat atau fasilitas  umum  dengan  meminimalisir  interaksi sosial. Interaksi sosial dapat menyebabkan terjadinya penyebaran COVID-19 [6], [7].
Berdasarkan  data  yang  dimiliki  oleh  World Health Organization (WHO), 80% pasien COVID-19 memiliki  gejala  ringan  dan  tidak  perlu  dilakukan perawatan di rumah sakit [8]. Kebutuhan masyarakat akan  sistem  informasi  kesehatan  menyebabkan meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya  kesehatan  berbasis  digital  seperti alodoktor,  halodoc,  klikdokter,  mobile  JKN, tanyadok.com,  dan  lainnya  [4],  [9].  Layanan kesehatan  berbasis  digital  tersebut,  biasanya menyediakan  pelayanan  seperti  konsultasi  dengan dokter,  informasi  obat,  artikel  atau  informasi kesehatan  serta  macam  –  macam  penyakit  secara umum, hingga layanan pencarian rumah sakit secara online  [9].  Salah  satu  faktor  terpenting  yang  harus diperhatikan  oleh  pengguna  jasa  layanan  kesehatan berbasis  digital  adalah  pemilihan  dokter  untuk melakukan  konsultasi  secara  online  maupun  offline [10], [11]. Dalam memilih dokter pada suatu layanan kesehatan digital, sangat penting untuk mempertimbangkan beberapa faktor yang meyakinkan  pengguna  untuk  memilih  dokter  yang tepat agar nantinya konsultasi dapat berjalan dengan baik dan mendapatkan hasil yang diinginkan [4].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  aplikasi  kesehatan  dalam  menentukan keputusan  untuk  memilih  dokter.  Sistem  ini merupakan  sistem  yang  menggunakan  komputer dengan tujuan untuk membantu mengambil keputusan berdasarkan data yang dimiliki [12]. Untuk mendukung  konsep  ini  biasanya  digunakan  metode matematika  yang  disebut  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  [13].  Metode  ini  digunakan  untuk membobotkan parameter sebagai prioritas pengambil keputusan [14], [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) untuk  membantu  mengambil  sebuah  keputusan. Dalam  penelitian  ini  studi  kasus  pengambilan keputusan  adalah  memilih  dokter  pada  aplikasi layanan kesehatan ‘X’ berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.  Metode  AHP  merupakan  metode  yang sering  digunakan  untuk  membantu  seseorang  atau kelompok  dalam  mengambil  sebuah  keputusan dengan  menguraikan  antara  tujuan,  kriteria,  dan alternatif menjadi sebuah hirarki. Metode ini banyak digunakan  karena  melakukan  perhitungan  indeks konsistensi  (CI)  dan  rasio  konsistensi  (CR)  [16]. Dalam  melakukan  proses  pengambilan  keputusan menggunakan  metode  AHP  diperlukan  melakukan tahapan  identifikasi  masalah  dengan  menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi, menentukan
prioritas  elemen  dan  sintesis  dengan  menganalisis untuk mendapatkan hasil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan pertama dengan melakukan identifikasi  masalah  untuk  menyusun  hirarki  dari permasalahan  yang  dihadapi.  Kriteria  dan  alternatif ini ditunjukan pada tabel 1.

## Tabel 1. Identifikasi Masalah Penelitian
Menentukan dokter pada aplikasi layanan kesehatan ‘X’
Kriteria 1. Pengalaman 2. Harga Konsultasi 3. Tingkat Kepuasan Alternatif 1. dr. A 2. dr. B 3. dr. C
Tahap identifikasi masalah ini dilakukan dengan memahami  pokok  permasalahan  dari  penelitian sehingga  dilakukan  penentuan  metode  yang  cocok diterapkan  berdasarkaan  masalah  dan  kemungkinan data yang dimiliki. Permasalahan pada penelitian ini adalah  menentukan  pemilihan  dokter  pada  aplikasi layanan kesehatan ‘X’ dengan menggunakan metode AHP  sebagai  sistem  pendukung  keputusan.  Untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  cukup  kompleks maka dilakukan penyusunan hirarki.
Gambar 1. Skala Perbandingan Antar Kriteria[14]
Setelah  penyusunan  hirarki  ditentukan,  maka selanjutnya dilakukan penyusunan kriteria.
Tabel 2. Tabel Pairwise Comparison Matriks 3x3
Kuantitas Definisi 1 Sama penting 3 Sedikit lebih penting 5 Cukup Penting 7 Sangat Penting 9 Mutlak Penting 2, 4, 6, 8 Dua penilaian yang berdekatan
Tahapan berikutnya dilanjutkan dengan membuat  perbandingan  antar  kriteria  (berpasangan) dengan bentuk matriks. Perbandingan ini disebut juga dengan  pairwise  comparison,  yaitu  perbandingan antar  kriteria  dengan  menentukan  skala  prioritas masing  –  masing  kriteria.  Pada  tabel  2  merupakan skala  perbandingan  antar  kriteria  yang  didasarkan
pada  asumsi  pengambil  keputusan  dalam  bentuk kuantitatif [17], [18].
Tabel 3. Skala Perbandingan Antar Kriteria Kuantitas Definisi 1 Sama penting 3 Sedikit lebih penting 5 Cukup Penting 7 Sangat Penting 9 Mutlak Penting 2, 4, 6, 8 Dua penilaian yang berdekatan
Pada  tabel  3  menunjukan  skala  perbandingan antar  kriteria  berdasarkan  kuantitas  dan  definisnya. Riset mengenai AHP ialah pengembangan Analytical Hierarchy Process konvensional yang dirancang buat menanggulangi  kasus  yang kriterianya  lebih  banyak dan memiliki sifat subyektif. Berikut merupakan hasil pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dengan mengacu pada struktur hirarki.

## Tabel 4. Kriteria dan Alternatif yang digunakan
Alternatif Pengalaman (Tahun) Harga Konsultasi (Rp) Tingkat Kepuasan (%) dr. A 27 Rp30,000.00 96 dr. B 16 Rp50,000.00 99 dr. C 2 Rp15,000.00 81 Masing-masing setiap dokter memiliki pengalaman  dan  penetapan  harga  konsultasi  yang berbeda-beda.  Pada  tabel  4  menunjukkan  kriteria pengalaman,  harga  konsultasi  dan  tingkat  kepuasan pada alternatif dokter.
Tabel 5. Perbandingan Antar Kriteria
Pairwise comparison C1 C2 C3 C1 1 3 5 C2 1/3 1 3 C3 1/5 1/3 1 1.53 4.33 9.00 Keterangan: C1 = Pengalaman
C2 = Harga Konsultasi C3 = Tingkat Kepuasan Pengguna
Hasil  perbandingan  antar  kriteria  ditunjukan pada  tabel  5.  Kriteria  pengalaman  sedikit  lebih penting dibandingkan dengan kriteria harga konsultasi,  kriteria  pengalaman  cukup  lebih  penting dibandingkan  dengan  kriteria  tingkat  kepuasan pengguna, dan kriteria harga konsultasi sedikit lebih penting  dibandingkan  dengan  kriteria  tingkat kepuasan pengguna [19]. Setelah dilakukan pembuatan matriks untuk perbandingan antar ktiteria (pairwise  comparison)  dilakukan  pengolahan  data untuk  mendapatkan  nilai  angka  eigen  normalisasi sesuai  dengan  langkah  –  langkah  yang  telah dijelaskan pada metode penelitian.
Setelah  membandingkan  antar  kriteria,  maka dilakukan normalisasi antar kriteria yang ditunjukan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Nilai Vektor Eigen Normalisasi Antar Kriteria C1 C2 C3 Total Eigen Norm C1 3.00 7.67 19.00 29.67 0.640 C2 1.27 3.00 7.67 11.93 0.257 C3 0.51 1.27 3.00 4.78 0.103 Total 46.38 Tabel 7. Rasio Konsistensi Emaks CI CR 3.02 0.01 0.02
Rasio  konsistensi  yang  didapat  berdasarkan tabel 7 adalah 0.02 dan angka ini memenuhi kriteria ≤ 0.05, sehingga dapat dikatakan valid atau konsisten. Sedangkan  pada  tabel  7  nilai  Vektor  Eigen Normalisasi  yang  digunakan  sebagai  pembobotan kriteria  dapat  dikatakan  konsisten  dan  dapat digunakan.  Adapun  nilai  bobot  tiap  kriteria  adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Bobot Tiap Kriteria[16]
Nilai  bobot  kriteria  yang  memilih  dokter  pada aplikasi layanan kesehatan ‘X’ dengan nilai tertinggi yaitu  pengalaman  sebesar  0,64,  harga  konsultasi sebesar  0,257  dan  yang  paling  rendah  yaitu  tingkat kepuasan  dengan  nilai  0,103.  Berdasarkan  ketiga kriteria  tersebut,  maka  dilakukan  rasio  konsistensi berdasarkan  nilai  vektor  eigen  normalisasi  kriteria pengalaman pada tabel dibawah ini.
Tabel 8. Tabel Nilai Vektor Eigen Normalisasi Kriteria
Pengalaman A1 A2 A3 Total Eigen Norm A1 3.00 7.67 19.00 29.67 0.640 A2 1.27 3.00 7.67 11.93 0.257 A3 0.51 1.27 3.00 4.78 0.103 Total 46.38 Tabel 9. Rasio Konsistensi Kriteria Pengalaman Emaks CI CR 3.02 0.01 0.02
Rasio konsistensi adalah 0.02 yang mana angka ini  memenuhi  kriteria  ≤  0.05,  sehingga  dapat dikatakan  valid  atau  konsisten.  Kemudian  pada

## 860 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 857-862
kriteria  harga  konsultasi,  dilakukan  pencarian  nilai vector eigen normalisasi.
Tabel 10. Tabel Perbandingan Kriteria Harga Konsultasi
Pairwise comparison A1 A2 A3 A1 1 5 1/3 A2 1/5 1 1/7 A3 3 7 1 4.20 13.00 1.48
Pada  tabel  10  diketahui  perbandingan  harga konsultasi,  diketahui  bahwa  A1  adalah  dr.  A,  A2 adalah dr. B dan A3 adalah dr. C.
Tabel 11. Tabel Nilai Vektor Eigen Normalisasi Kriteria Harga Konsultasi C1 C2 C3 Total C1 3.00 12.33 1.38 16.71 0.277 C2 0.83 3.00 0.35 4.18 0.069 C3 7.40 29.00 3.00 39.40 0.653 Total 60.30 Tabel 12. Rasio Konsistensi Kriteria Harga Konsultasi Emaks CI CR 3.03 0.02 0.03
Pada  tabel  12  rasio  konsistensi  kriteria  harga konsultasi  memiliki  nilai  0.03  yang  mana  angka  ini memenuhi kriteria ≤ 0.05, sehingga dapat dikatakan valid atau konsisten.
Selanjutnya untuk nilai vektor eigen normalisasi kriteria tingkat kepuasan pengguna.
Tabel 13. Tabel Perbandingan Kriteria Tingkat Kepuasan
Pengguna Pairwise comparison A1 A2 A3 A1 1 1/3 5 A2 3 1 7 A3 1/5 1/7 1 4.20 1.48 13.00
Dengan  metode  perbandingan  berpasangan yang dapat digunakan untuk memperoleh kecenderungan  terkait  dari  setiap  kriteria  yang diperbandingkan  yaitu  kriteria  tingkat  kepuasan pengguna yang ada pada tabel 13.
Tabel 14. Tabel Nilai Vektor Eigen Normalisasi Kriteria Tingkat
Kepuasan Pengguna C1 C2 C3 Total C1 3.00 1.38 12.33 16.71 0.277 C2 7.40 3.00 29.00 39.40 0.653 C3 0.83 0.35 3.00 4.18 0.069 Total 60.30
Dari pengolahan data yang telah dilakukan dan didapatkan  nilai  vector  eigen  normalisasi  kriteria pada  tingkat  kepuasan  pengguna  yang  ditunjukkan pada tabel 14.
Tabel 15. Rasio Konsistensi Kriteria Tingkat Kepuasan Pengguna
Emaks CI CR 3.03 0.02 0.03
Dari  tabel  15  dapat  diketahui  bahwa  rasio konsistensi  adalah  0.03  yang  mana  angka  ini memenuhi kriteria ≤ 0.05, sehingga dapat dikatakan valid atau konsisten.
Tabel 16. Bobot Alternatif pada Tiap Kriteria Pengalaman Harga Konsultasi Tingkat Kepuasan A1 0.728 A1 0.277 A1 0.2 77 A2 0.211 A2 0.069 A2 0.6 53 A3 0.061 A3 0.653 A3 0.0 69
Berdasarkan  tabel  16  dapat  diketahui  bahwa setiap  alternatif  memiliki  bobot  pada  setiap  kriteria. Berikut  merupakan  ilustrasi  hirarki  alternatif  pada setiap kriteria.
Gambar 3. Hirarki Alternatif pada Setiap Kriteria[13]
Dari pengolahan data yang telah dilakukan dan didapatkan  pembobotan  antar  kriteria  dan  alternatif pada setiap kriteria didapatkan hirarki atau peringkat alternatif  yang  didasarkan  pada  nilai  Vektor  Eigen atau  pembobotan.  Berikut  merupakan  hirarki alternatif yang didapatkan:

## Tabel 17. Tabel Hirarki Alternatif Terbaik
Rank A1 0.509 A2 0.250 A3 0.241
Alternatif  terbaik  yang  dapat  diambil  secara berurutan  adalah  A1,  A2, dan  A3.  Diketahui  bahwa dr. A memiliki nilai pembobotan 0,509, diikuti dr. B dengan nilai 0,250 dan dr. C memiliki nilai 0.241.

## 4. DISKUSI
Dokter dalam kesehatan dibutuhkan masyarakat untuk  membantu  permasalahan  kesehatan.  Dokter yang handal serta bermutu dapat tingkatkan kualitas tempat  layanan  kesehatan.    Sistem  pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  dokter  yang  secara konvensional  didasarkan  pada  faktor  evaluasi subyektif. Bersumber pada  kasus itu, dalam riset ini
diadakan  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan untuk  memilih  dokter  dengan  memakai  tata  cara Analytical  Hierarchy  Process(  AHP)  [13],  [20]. Sistem  ini  memakai  kebutuhan  yang  didetetapkan oleh konsumen. Pada dasarnya AHP merupakan tata cara untuk memecahkan suatu masalah yang komplek dan  tidak  terstruktur  kedalam  kelompoknya, mengatur  kelompok-  kelompok  tersebut  kedalam suatu  lapisan  jenjang,  memasukkan  nilai  numerik sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif dan akhirnya dengan suatu  sintesis  didetetapkan  bagian  yang  memiliki prioritas  paling  tinggi  [13].  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  dengan  cara  tidak  langsung menggabungkan  estimasi  serta  evaluasi  subyektif lewat  langkah-  langkah  buat  mendapatkan  sebuah keputusan/  ketetapan.  AHP  mempunyai  keunggulan dibanding tata cara lain dalam mengambil ketetapan. Salah  satu  keunggulannya    AHP  bisa  dengan  cara grafis  digambarkan/  ditafsirkan,  sehingga  seluruh pihak yang ikut serta dalam pengumpulan ketetapan tersebut  dengan  gampang  memahaminya  [21].  Pada penelitian ini dapat diketahui bahwa setelah melalui proses maka diperoleh urutan A1, A2 dan A3. Hasil ini  diperoleh  melalui  AHP  tersebut.  AHP  dapat dijadikan  media  untuk  melakukan  pemilihan  dokter pada  aplikasi.  AHPmampu  membagi  masalah  yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam komponen- komponen,  mengaturnya  ke  dalam  suatu  bentuk hierarki,  serta  memberikan  nilai  numerik  sebagai pengganti  subjektivitas  manusia  dalam  melakukan perbandingan [14], [16].

## 5. KESIMPULAN
Metode AHP dapat digunakan sebagai pendukung  pemilihan  dokter  pada  aplikasi  layanan kesehatan  ‘X’dan    berdasarkan  pengolahan  data menggunakan metode AHP yang terbaik adalah dr. A dengan nilai pembobotan 0.509 diikuti dengan dr. B dengan nilai pembobotan 0.250 dan dr. C dengan nilai pembobotan 0.241. Dengan tiga kriteria (pengalaman, harga konsultasi, dan tingkat kepuasan pengguna)  serta  alternatif  (dr.  A,  dr.  B,  dr.  C) didapatkan  pembobotan (Vektor  Eigen)  atau  pilihan alternatif  terbaik  adalah  dr.  A  dengan  nilai pembobotan 0.509 yang memiliki kriteria pengalaman  27  tahun,  harga  konsultasi  Rp. 30.000,00, dan tingkat kepuasan pengguna 96%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Sukmawati,  wahyunita  Y.  Sari,  and  I. Sulistyoningrum,  Farmakologi  Kebidanan. Trans Info Media (TIM), 2018.
[2] M.  Yamin,  “Mengenal  Dampak  Negatif Penggunaan  Zat  Adiktif  pada  Makanan terhadap  Kesehatan  Manusia,”  J.  Pengabdi.
Magister Pendidik. IPA, vol. 3, no. 2, 2020, doi: 10.29303/jpmpi.v3i2.517.
[3] M.  Yamin,  A.  Jufri,  J.  Jamaluddin,  and  K.
Khairuddin,  “Makanan  Siap  Saji  dan Dampaknya terhadap Kesehatan Manusia,” J.
Pengabdi. Magister Pendidik. IPA, vol. 4, no. 3, 2021. [4] A.  F.  Sallaby  and  I.  Kanedi,  “Perancangan Sistem Informasi Jadwal Dokter Menggunakan  Framework  Codeigniter,”  J. MEDIA  INFOTAMA,  vol.  16,  no.  1,  2020, doi: 10.37676/jmi.v16i1.1121.
[5] Sufiarina  and  S.  Wahyuni,  “FORCE MAJEURE  DAN  NOTOIR  FEITEN  ATAS KEBIJAKAN  PSBB  COVID-19,”  J.  Huk. Sasana, vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.31599/sasana.v6i1.209.
[6] G.  Pascarella  et  al.,  “COVID-19  diagnosis and management: a comprehensive review,” Journal of Internal Medicine, vol. 288, no. 2. 2020, doi: 10.1111/joim.13091.
[7] X.  Huang,  F.  Wei,  L.  Hu,  L.  Wen,  and  K. Chen, “Epidemiology and clinical characteristics  of  COVID-19,”  Archives  of Iranian  Medicine,  vol.  23,  no.  4.  2020,  doi: 10.34172/aim.2020.09.
[8] M. A. Shereen, S. Khan, A. Kazmi, N. Bashir, and  R.  Siddique,  “COVID-19  infection: Origin,  transmission,  and  characteristics  of human coronaviruses,” Journal of Advanced
Research, vol. 24. 2020, doi:
10.1016/j.jare.2020.03.005.
[9] P. A. Putra and I. G. N. P. Suryanata, “Sinergi Halodoc dalam Mutu Pelayanan Rumah Sakit di  Masa  Pandemi  COVID  19,”  E-Jurnal
Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana, vol. 10, no.
04, pp. 211–222, 2021.
[10] D.  E.  Silalahi  and  R.  R.  Ginting,  “Strategi Kebijakan  Fiskal  Pemerintah  Indonesia Untuk Mengatur Penerimaan dan
Pengeluaran  Negara  Dalam  Menghadapi Pandemi  Covid-19,”  Jesya  (Jurnal  Ekon. Ekon.  Syariah),  vol.  3,  no.  2,  2020,  doi: 10.36778/jesya.v3i2.193.
[11] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI  TERBAIK  MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” J. Tek. Inform.,  vol.  1,  no.  2,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[12] A. D. Dubey and S. Tripathi, “Analysing the sentiments towards work-from-home experience  during  COVID-19  pandemic,”
Journal  of  Innovation  Management,  vol.  8, no. 1. 2020, doi: 10.24840/2183- 0606_008.001_0003. [13] S. Darban, H. G. Tehrani, N. Karballaeezadeh, and A. Mosavi,
“Application of analytical hierarchy process for structural health monitoring and prioritizing  concrete  bridges  in  iran,”  Appl.
862 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 857-862
Sci., vol. 11, no. 17, 2021, doi: 10.3390/app11178060.
[14] Y.  Han,  Z.  Wang,  X.  Lu,  and  B.  Hu, “Application  of  AHP  to  road  selection,” ISPRS Int. J. Geo-Information, vol. 9, no. 2,
2020, doi: 10.3390/ijgi9020086.
[15] N.  Khaerunnisa  and  N.  Nofiyati,  “SISTEM
INFORMASI PELAYANAN ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN BERBASIS  WEB  STUDI  KASUS  DESA
SIDAKANGEN  PURBALINGGA,”  J.  Tek. Inform.,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.9.
[16] A. Supriadi, A. Rustandi, D. H. L. Komarlina, and  G.  T.  Ardiani,  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Teknik  Penentuan  Strategi Daya Saing Kerajinan Bordir. 2018.
[17] J.  Zhang,  G.  Kou,  Y.  Peng,  and  Y.  Zhang, “Estimating priorities
from
relative deviations in pairwise comparison matrices,” Inf.  Sci.  (Ny).,  vol.  552,  2021,  doi: 10.1016/j.ins.2020.12.008.
[18] N. B. Shah and M. J. Wainwright, “Simple, robust  and  optimal  ranking  from  pairwise comparisons,” J. Mach. Learn. Res., vol. 18, 2018.
[19] R.  Al-Husain  and  R.  Khorramshahgol, “Incorporating  analytical  hierarchy  process
and  goal  programming  to  design  responsive and  efficient  supply  chains,”  Oper.  Res. Perspect., vol. 7, 2020, doi: 10.1016/j.orp.2020.100149.
[20] Tominanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy
Process  (AHP)  untuk  Penentuan  Prestasi
Kinerja  Dokter  pada  RSUD.  Sukoharjo,”
Infokes, vol. 2, no. 1, pp. 1–15, 2012.
[21] U.  R.  de  Oliveira,  F.  A.  S.  Marins,  H.  M.
Rocha,  and  V.  A.  P.  Salomon,  “The  ISO 31000  standard  in  supply  chain  risk management,” Journal of Cleaner
Production, vol. 151. 2017, doi: 10.1016/j.jclepro.2017.03.054.