## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidan Terbaik Dengan Metode MOORA (Studi Kasus: Rumah Sakit Ridos)
Dennita Pasaribu, Rivalri Kristianto Hondro
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Tujuan Bidan Terbaik adalah untuk mencari bidan yang betul betul bertanggung jawab dalam pelayanan pada pasien dalam suatu rumah sakit atau   melaksanakan tugasnya yang sesuai dengan perundang undangan. Pemilihan bidan terbaik memiliki permasalahan yaitu sistem pemilihan bida terbaik yang masih manual seperti asal dipilih dalam pengumpulan berkas untuk mengajukan sebagai bidan dalam suatu rumah sakit. Sehingga bidan yang di pilih tidak sesuai dengan apa yang diharapkan,baik dari  segi  kemampuan,  tanggung  jawab  ataupun  yang  lainnya.  Untuk  mengatasi  tersebut,  maka  diperlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode MOORA ( Multi Objek Optimization On The Basis Of Rasio Analysis) yang dapat membantu Rumah Sakit Ridos Umum Dalam pemilihan Bidan Terbaik.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Bidan Terbaik, MOORA .

## Abstract
The aim of the Best Midwife is to find a midwife who is truly responsible for serving patients in a hospital or carrying out their duties in accordance with the legislation. The selection of the best midwife has a problem, namely the best bida selection system that is still manual as long as it is selected in the collection file to apply as a midwife in a hospital. So that the chosen midwife  is not in accordance  with  what is  expected, both in terms of ability, responsibility  or  others. To  overcome this, a decision support system is needed using the MOORA method (Multi Object Optimization On The Base Of Ratio Analysis) that can help General Ridos Hospital in the selection of the Best Midwives.
Keywords : Decision Support System, Best Midwife, MOORA.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang maju pada suatu perusahaan dapat membantu pekerjaan manusia yang di sesuaikan dengan  kepentingan  masing-masing  perusahaan.  Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  disesuaikan hampir pada semua fungsi bisnis di perusahaan dari mulai fungsi perencanaan produksi maupun keuangan, dan fungsi pelayanan konsumen. Semakin pesat telah memberikan pengaruh besar, tanpa disadari baik secara langsung maupun  tidak  langsung,  perkembangan  teknologi  telah  memberikan  sesuatu  yang  baru  terutama  dalam  bidang informasi.
Dalam menghasilkan suatu keputusan perlu adanya sistem pengambilan keputusan, oleh karena itu untuk memecahkan suatu masalah dan  menghasilkan keputusan  yang  baik  maka sistem pendukung keputusan sangat diperlukan. Sistem pendukung keputusan sangat berguna untuk membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran. Sistem pendukung keputusan sendiri memiliki komponen-komponen penting yang berkaitan  dan  dapat  membantu  jalannya  proses.  Kemudian  terdapat  juga  pemodelan  yang  berfungsi  untuk membantu jalannya sistem pendukung keputusan[1]–[3].
Bidan  adalah  orang  yang  telah  mengikuti  program  pendidikan  yang  diakui  oleh  negara,  telah menyelesaikan serangkaian pelatihan dan pendidikan kebidanan serta mempunyai  izin praktek kebidanan  yang sah (STR) untuk melakukan praktek kebidanan dalam suatu rumah sakit atau klinik. Namun permasalahan yang muncul pada pemilihan bidan terbaik pada rumah sakit umum ridos adalah sifatnya masih manual, seperti asal dipilih maka bidan yang dipilih tidak sesuai dengan apa yang diharapkan, baik dari segi kemampuan, tanggung jawap,  ataupun  yang  lainnya.Banyak  masyarakat  mengalami  keluhan  dalam  pelayanan  bidan  terhadap  pasien dalam  suatu  rumah  sakit.  Salah  satu  faktor  yang  berhubungan  dengan  kinerja  bidan  pada  rumah  sakit  adalah adanya bingbingan dan arahan supaya pelayanan terjaga dengan baik dari suatu masalah  seperti cara pelayanan pada pasien.
Dengan menggunakan metode moora sebagai basis dalam  pemilihan bidan terbaik hal ini memungkinkan sistem  dapat  memberikan  perangkingan  sesuai  dengan  perhitungan  yang  di  dasar  dari  kriteria  yang  ada. Diharapkan sistem ini dapat mempermudah pengambilan keputusan dalam menentukanbidan terbaik  yang layak bertugas dalam suatu rumah sakit. Hasil dari penelitian ini berbentuk sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data proses menjadi sebuah pertimbangan. Pemilihan bidan terbaik akan dijadikan inputan yang kemudian proses perhitungannya menggunakan metode moora. Hasil dari perhitungan sistem ini menghasilkan perankingan alternatif sebagai rekomendasi bagi pembuat keputusan untuk pemilihan.

## 2. LANDASAN TEORI
Bidan adalah seorang perempuan yang telah mengikuti program pendidikan bidan yang diakui di negaranya.Telah lulus dari pendidikan kebidanan dan terdaftar serta mempunyai ijin praktek kebidanan yang sah untuk melakukan peraktek kebidanan tersebut serta memenuhi kualifikasi untuk di daftar (STR) atau memiliki kompetensi ijin yang sah untuk melakukan praktek kebidanan.

## 2.2 MOORA (Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis )
Moora adalah  multi  objektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang  saling  bertentangan  secara bersamaan.  Metode  ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang kompleks. Moora diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas  pada  tahun  2006.  Pada  awalnya  metode  ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai “ Multi-Objective Optimization ” yang dapat digunakan untuk memecahkan  berbagai  masalah  pengambilan  keputusan  yang  rumit  pada  lingkungan  pabrik.  Metode moora diterapkan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi, manajerial dan konstruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek[4]–[7].
Adapun langkah penyelesaian dari metode moora [8], [9], adalah: 1. Menentukan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  attribut  evaluasi  yang  bersangkutan  dan  menginputkan  nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
2. Mewakilkan semua informasi yang tersedia untuk setiap attribut dalam bentuk matriks keputusan. Data pada persamaan mempersentasikan sebuah matriks Xmxn. Dimana xij adalah pengukuran kinerja dari alternatif i th pada attribut j  th,  m  adalah  jumlah alternatif dan  n  adalah  jumlah  attribut.  Kemudian  sistem  ratio dikembangkan  dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah alternatif pada  sebuah  attribut  dibandingkan  dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari attributtersebut.
(1)
Keterangan  : xij
= respon alternative j pada attribut i | i = 1,2, ..... | n = jumlah sasaran atau attribut
j = 1,2,.... m
= jumlah alternatif 3. Breauers menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari setiap alternatif per attribut. Rasio ini dapat
(2)
dinyatakan sebagai berikut : Keterangan : j             = 1,2, ..., n dan x  = nomor berdimensi dalam interval [0,1] yang menggambarkan kinerja ternormalisasi dari alternatif dan kinerja .
4. Untuk optimasi multiobjektif, ukuran yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi untuk attribut yang menguntungkan dan dikurangi dalam minimisasi (untuk attribut yang tidak menguntungkan) atau dengan kata lain mengurangi nilai maximum dan minimum pada setiap baris untuk mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka :
(3)
Keterangan : g = jumlah attribut yang akan dimaksimalkan (n-g) = jumlah attribut yang akan diminimalkan Wj    = bobot terhadap j yi = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif 1 th terhadap semua attribut.
5. Nilai yi dapat menjadi positif atau negatif tergantung dari total maksimal (attribut yang menguntungkan) dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dari yi menunjukkan pilihan terahir. Dengan demikian alternative terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan alternative terburuk memiliki nilai yi terendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa masalah dapat dikatakan sebagai suatu proses untuk menemukan penyebab masalah. Sebagaimana telah diuraikan pada latar belakang masalah, bahwa rumah sakit ridos memerlukan sebuah system pendukung keputusan dalam  pemilihan  Bidan  terbaik  dengan  metode  moora.  Sehingga  dengan  adanya  sebuah  system  pendukung keputusan  dengan  metode  moora  akan  membantu  rumah  sakit  ridos  dalam  pemilihan  bidan  terbaik  dan memperoleh  hasil  yang  terbaik.  Seleksi  pemilihan  pemilihan  bidan  terbaik  memiliki  beberapa  kriteria  yang menjadi factor  penentu dalam pemilihan bidan terbaik sehingga memperoleh hasil akhir berupa nilai terbaik atau nilai tertinngi .
Adapun tabel kriteria dapat dilihat seperti tabel dibawah ini :
Tabel 1. Tabel kriteria Kriteria Keterangan C1 Tes trenning C2 Sikap C3 Usia C4 Pengalaman
Tabel diatas merupakan tabel kriteria, dimana kriteria bahan disimbolkan dengan C1 (Tes trenning), C2 (Sikap), C3 (Usia),C4 (Pengalaman).
Tabel 2. Nama Bidan Pada Rumah Sakit Umum Ridos yang telah dicocokkan
No Nama Trenning Sikap Usia Pengalaman 1 Yetta ariani Ya Ya 30 1 tahun 2 Try rama daniaty Ya Ya 31 Tidak ada 3 Elfrida ginting Ya Ya 25 2 tahun 4 Adu yusna sagala Ya Ya 40 4 tahun 5 Ruli sianturi Ya Ya 31 2 tahun 6 Astuti L.siburian Ya Ya 30 3 tahun 7 Jerri eva simanjuntak Ya Ya 31 Tidak ada 8 Prapti wahyunigtias Ya Ya 29 Tidak ada 9 Winni Sabrina Ya Ya 25 2 tahun 10 Helnila susi Ya Ya 32 Tidak ada
Dalam menentukan pemilihan bidan terbaik menggunakan metode Multi objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA), maka terlebih dahulu ditentukan  nilai awal dari setiap kriteria. Pada penilaian terdiri dari enam bilangan fuzzy, yaitu sangat buruk (SB1), buruk (B1), cukup (C), baik (B2), sanagt baik (SB2), seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Bilangan Fuzzy untuk nilai
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp. Lebih jelasnya data nilai bilangan fuzzy dapat dilihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 3. Pemberian nilai bilangan fuzzy Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Buruk (SB1) 2 Buruk (B1) 4 Cukup  (C) 6 SB1   B1 C B2                              SB2 µ(W) 0 2 4 6 8 10 Keterangan : SB1 = Sangat Buruk B1 = Buruk C = Cukup B2 = Baik SB2 = Sangat Baik
Baik (B2) 8 Sangat Baik (SB2) 10
Pada pembobotan untuk tiap-tiap kriteria ditentukan dari tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria. Tingkat kepentingan tertinggi terdapat pada kriteria Tes trenningkriteria memiliki tingkat kepentingan pertama, kriteria sikap memiliki tingkat ke dua, kemudian kriteria usia memiliki tingkat ke tiga, kriteria pengaalaman memiliki tingkat ke empat.Berdasarkan dari nilai bobot terhadap kepentingan dari masing-masing kriteria maka bobot awal untuk  setiap kriteria (X 1 – X 4 ) dari setiap alternatif. Kemudian setelah melakukan penilaian fuzzy seperti tabel diatas Untuk lebih jelas, maka setiap alternatif diberikan rating kecocokan pada setiap kriteria. Tabel 4. menunjukan rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria.Tabel dibawah ini merupakan rating kecocokan yang telah dicocok kan dengan tabel- tabel kriteria penilaian fuzzy yang telah terurai diatas.
Tabel 4. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yetta ariani 10 10 10 8 Try rama daniaty 10 10 8 6 Elfrida ginting 10 10 10 8 Adu yusna sagala 10 10 6 10 Ruli sianturi 10 10 8 8 Astuti L.siburian 10 10 10 10 Jerri eva simanjuntak 10 10 8 6 Prapti wahyunigtias 10 10 10 6 Winni Sabrina 10 10 10 8 Helnila susi 10 10 8 6
Penerapan Dengan Metode Moora Langkah Penyelesaian 1. Menginputkan nilai kriteria dan penentuan nilai maksimum dan nilai minimum dari setiap attribut yang disesuaikan dengan logika seperti pada tabel.
Tabel 5. Penentuan minimum dan maksimum setiap attribut Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yetta ariani 10 10 8 8 Try rama daniaty 10 10 8 6 Elfrida ginting 10 10 10 8 Adu yusna sagala 10 10 6 10 Ruli sianturi 10 10 8 8 Astuti L.siburian 10 10 8 10 Jerri eva simanjuntak 10 10 8 6 Prapti wahyunigtias 10 10 10 6 Winni Sabrina 10 10 10 8 Helnila susi 10 10 8 6 Optimum Max Max Min Max
Penentuan nilai max dan min pada tabel diatas, dimana C1 yang merupakan kriteria tes trenning, tetap memiliki nilai sangat baik fuzzy nya maka tergolong max, untuk C2 yang merupakan kriteria sikap, yang memiliki sikap yang fuzzynya sangat baik maka tergolong max, untuk C3 yang merupaka kriteria usia yang fuzzynya sangat baik maka tergolong max, C4 yang merupakan kriteria pengalaman semakin banyak pengalamannya maka akan sangat baik maka tergolong max.
Merubah nilai kriteia menjadi matriks keputusan
X= 10 10 10
10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 8 10 6 8 10 8 10 10 8 8 6 8 10 8 10 6 6 8 6
Nwilai kriteria yang telah tertera pada tabel diubah kedalam matriks X dapat dilihat seperti diatas. 2. Normalisasi pada metode moora
Data diproses dengan rumus :
𝑥 𝑖𝑗 = × 𝑖𝑗 √[∑ × ij 2 m j=1 ]
Hitung hingga baris ke tujuh dan kolom kesepuluh : a. Normalisasi X11
𝑥 11 = × 11 √× 11 2 +× 21 2 +× 31 2 +× 41 2 +× 51 2 +× 61 2 +× 71 2 +× 81 2 +× 91 2 +× 101 2 𝑥 11 = 10 √10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 11 = 10 √1.000
𝑥 11 = 0.31
Maka matriks nya menjadi :
X= 0.31 0.31
0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.35 0.28 0.35 0.21 0.28 0.35 0.28 0.35 0.35 0.28 0.37 0.29 0.29 0.37 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29
Hasil matriks yang telah dinormalisasi seperti langkah langkah diatas maka dicocokkan kedalam tabel seperti tabel dibawah ini :
Tabel 6. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria yang telah dinormalisasikan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yetta ariani 0,31 0,31 0,35 0,37 Try rama daniaty 0,31 0,31 0,28 0,29 Elfrida ginting 0,31 0,31 0,35 0,29 Adu yusna sagala 0,31 0,31 0,21 0,37 Ruli sianturi 0,31 0,31 0,28 0,29 Astuti L.siburian 0,31 0,31 0,35 0,29 Jerri eva simanjuntak 0,31 0,31 0,28 0,29 Prapti wahyunigtias 0,31 0,31 0,35 0,29 Winni Sabrina 0,31 0,31 0,35 0,29 Helnila susi 0,31 0,31 0,28 0,29 Optimum Max Max Min Max Memberikan Nilai Bobot Kriteria (W)
Pemberian bobot untuk setiap kriteria memiliki tingkat kepentingan yang berbedabeda. Untuk menentukan bobot kriteria dapat dilihat seperti tabel dibawah ini:
Tabel 7.  Bobot Kriteria Kriteria Bobot (W) C1 0,28 C2 0,35 C3 0,01 C4 0,27
3. Mencari nilai yi
W   =Tes terenning (0,28), Sikap (0,35), Usia(0,01)Pengalaman (0,27). yi    = ∑ 𝑤𝑗𝑥 𝑖𝑗− 𝑔 𝐽=1 ∑ 𝑤𝑗𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝐽
Y1   = ( 𝑥 11 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 12 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 14 (𝑚𝑎𝑥) *W) - ( 𝑥 13 (𝑚𝑖𝑛) *W) = (0.31 × 028 + 0.31 × 0.35 + + 0.32 × 0.27) – (0.35 × 0.01) = (0.2817 – 0.035) = 0.068 Y2   = ( 𝑥 11 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 12 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 14 (𝑚𝑎𝑥) *W) - ( 𝑥 13 (𝑚𝑖𝑛) *W)= (0.31 × 0.28 + 031 × 0.35 +
0.24 × 0.27) – (0.28 × 0.1) = (0.2601 – 0.028) = 0.232 Dari perhitungan nilai yi di atas maka hasil dari semua perhitungan kriteria dan alternatif diperoleh perangkingan seperti pada 8. dan dapat dilihat tabel berikut ini :
Tabel 8. Hasil akhir Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yi Rank Yetta arianti 0.31 0.31 0,35 0.37 0.068 1 Try rama daniaty 0.31 0.31 0,28 0.29 0.232 3 Elfrida ginting 0.31 0.31 0,35 0.29 0.267 7 Adu yusna sagala 0.31 0.31 0,21 0.37 0.282 9 Ruli sianturi 0.31 0.31 0,28 0.29 0.255 6 Astuti L.siburian 0.31 0.31 0,35 0.29 0.268 8 Jeni simanjuntak 0.31 0.31 0,28 0.29 0.837 10 Praptwahyunigtias 0.31 0.31 0,35 0.29 0.127 2 Winni Sabrina 0.31 0.31 0,35 0.29 0.246 4 Helnila susi 0.31 0.31 0,28 0.29 0.253 5 Optimum Max Max Max Min

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan serta analisa yang di buat dalam program aplikasi penerimaan Bidan terbaik tersebut dapat di ambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses  pemilihan  bidan  terbaik  dengan  cara  merancang  sebuah  aplikasai  Sistem  Informasi.  Berdasarkan analisa  permasalahan  yang  di  teliti  maka  penulis  mencoba  mengajukan  gagasan  sistem  yang  dapat mengurangi kendala atau permasalahan yang di hadapi di Rumah Sakit Uum Ridos, untuk keamanan  data dan  validasi dengan  melalui penerapan komputerisasi. Dalam  hal  ini Penulis  mencoba  membuat program Visual Basic.net, yang dapat di gunakan untuk mempermudah dalam pengamanan data.
2. Merancang  sistem  informasi  Pemilihan  bidan  terbaik  pada  Rumah  Sakit  Umum  Ridos,  dengan  metode perancangan  sistem  informasi  yang  baru,  yang  menggunakan  perancangan  sistem,  perancangan  database, Perancangan proses, dan Perancangan Menu utama.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. , 2006.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] S.  Chakraborty,  “Applications  of  the  MOORA  method  for  decision  making  in  manufacturing  environment,” Int.  J.  Adv.  Manuf.
Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[5] S.  Rokhman,  I.  F.  Rozi,  and  R.  A.  Asmara,  “Pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  penentuan  ukt  mahasiswa  dengan menggunakan metode moora studi kasus politeknik negeri malang,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, pp. 36–42, 2017.
[6] D. Assrani, N. Huda, R. Sidabutar, I. Saputra, and O. K. Sulaiman, “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi  Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA),” Penentuan  Penerima  Bantu.  Siswa  Miskin  Menerapkan Metod. Multi Object. Optim. Basis Ratio Anal. , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[7] Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harapahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 2, No, no. 2, p. hal 16-22, 2018.
[8] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[9] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas  Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.