## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pemanfaatan Metode TOPSIS dalam Merancang Aplikasi Pendukung Keputusan untuk Memberikan Rekomendasi Hasil Medical Check Up pada Rumah Sakit
Ricky Akbar #1 , Adi Arga Arifnur #2 , Jefril Rahmadoni #3 , Salsabila Julia Putri #4
# Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas Kampus Unand Limau Manis Padang – Sumatera Barat
1 rickyakbar@it.unand.ac.id
2 adiargaarifnur@it.unand.ac.id
3 jefrilrahmadoni@it.unand.ac.id
4 salsabillajp09@gmail.com
Abstrak — Selama  ini  proses  untuk  mengetahui  hasil keputusan  dari  pemeriksaan  Medical  Check  Up  (MCU) dilakukan  secara  manual  yaitu  berdasarkan  catatan  hasil dari  pemeriksaan  masing-masing  layanan  MCU  yang  ada, kemudian  datanya  direkap  dan  diolah  melalui  aplikasi rumah sakit, sehingga baru didapatkan hasil pemeriksaannya  secara  keseluruhan,  kemudian  dokter memberikan  rekomendasi  terhadap  hasil  tersebut  kepada pasien.  Hal  ini  tentunya  membuat  hasil  dari  MCU  ini  akan menjadi  lambat  dan  kurang  akurat,  apalagi  banyaknya pasien  yang  akan  melakukan  pemeriksaan  MCU  ini tentunya  akan  menjadikan  proses  perekapan  hasil  menjadi lama.  Maka  salah  satu  solusi  yang  dapat  diberikan  untuk mengatasi  permasalahan  ini  adalah  dengan  membangun sebuah  aplikasi  yang  dapat  secara  otomatis  memberikan rekomendasi  dari  hasil  rekapan  pemeriksaan  MCU. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan memanfaatkan metode Technique  For  Others  Preferences  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS dipilih untuk pembangunan  Aplikasi  SPK,  karena  model  ini  dapat menguraikan  berbagai  permasalahan  yang  kompleks menjadi suatu tingkatan dengan banyak faktor atau banyak kriteria,  melalui  konsep  bahwa  pilihan  alternatif  atau  yang digunakan  adalah  yang  terbaik.  Selain  itu,  juga  sangat memungkinkan  apabila  diterapkan  pada  permasalahan dengan  banyak  kriteria  dan  alternatif. Untuk  mendukung riset ini digunakan metode pengumpulan data dalam bentuk observasi, wawancara, dokumen analisis, dan studi literatur. Luaran  yang  dihasilkan  pada  riset  ini  berupa  model  SPK yang  sudah  disesuaikan  dengan  standar  nilai  pemeriksaan MCU  yang  nantinya  dijadikan  sebagai  acuan  dalam membuat  aplikasi  SPK  sehingga  diharapkan  dapat memberikan kemudahan dan mempercepat proses rekomendasi hasil MCU pada rumah sakit.
Kata  kunci — Medical  Check  Up,  Aplikasi  SPK,  TOPSIS, Kriteria dan Alternatif

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi  (IT)  memberikan pengaruh  dan  dampak  perubahan  pada  berbagai  aspek, termasuk  bidang  kesehatan.  Dukungan  dari  IT  dalam berbagai  kegiatan  pada  bidang  kesehatan  sangat dibutuhkan terutama dalam hal pelayanan, optimisasi dan memaksimalkan dimensi kualitas pelayanan, dan tentunya secara  keseluruhan  dapat  membantu  perusahaan  untuk melakukan  perbaikan  kualitas  layanannya  [1].  Hal tersebut  akan  berdampak  terhadap  program  pokok  dari pembangunan  kesehatan  yaitu  mewujudkan  sistem informasi  kesehatan  yang  lebih  bersaing,  berdaya  guna dalam  mendukung  pembangunan  kesehatan  untuk mencapai Indonesia sehat, dengan melakukan pengembangan  terhadap  berbagai  sistem  informasi kesehatan yang harus dilakukan [2].
Rumah  Sakit  adalah  institusi  yang  melakukan penyelenggara  kegiatan  kesehatan,  oleh  karena  itu  harus mempunyai  satuan  kerja  dengan  tujuan  untuk  melakukan pendeteksian  terhadap  kesehatan  seorang  pasien  [3]. Satuan  kerja  yang  dimaksud  adalah Medical  Check  Up (MCU), yang  bertugas  untuk  melakukan  pemeriksaan kesehatan  lengkap  dalam  rangka  mengetahui  kesehatan seseorang  [4]. MCU perlu  dilakukan  agar  kita  dapat melihat status keadaan kesehatan tubuh, secara lebih awal dapat mendeteksi suatu gangguan kesehatan atau penyakit tertentu  serta  dapat  memonitor  kondisi  kesehatan, sehingga kita dapat tetap melakukan aktifitas dengan baik [5].  Selama  ini  proses  untuk  mengetahui  hasil  keputusan dari MCU ini dilakukan secara manual, yaitu mencatat ke dalam blangko khusus yang telah disediakan untuk semua hasil dari pemeriksaan masing-masing layanan MCU yang ada,  kemudian  datanya  direkap  dan  diinput  pada  aplikasi yang  ada  dirumah  sakit  (SIM  RS),  namum  data  yang
diinput  ini  hanyalah  data  hasil  pemeriksaan  yang  dicatat dalam blangko tadi dan belum ada rekomendasi keputusan dari  hasil  pemeriksaan  MCU-nya.  Penginputan  data yang dilakukan  kedalam  aplikasi  SIM  RS  ini  hanya  untuk keperluan  pelaporan  manajemen  saja,  belum  dapat memberikan  rekomendasi  keputusan  atas  pemeriksaan MCU  yang  dilakukan  secara  otomatis.  Dengan  aplikasi yang  ada  saat  ini,  keputusan  hasil  pemeriksaan  MCU masih  diberikan  oleh  dokter  secara  manual  dengan melihat standar-standar pemeriksaan yang ada, berdasarkan  hasil  pemeriksaan  MCU  yang  telah  dicatat tadi.  Hal  ini  tentunya  membuat  hasil  dari  MCU  ini  akan menjadi lambat keluarnya, apalagi banyaknya pasien yang melakukan  pemeriksaan  MCU  ini  tentunya  akan menjadikan proses menjadi lebih lama.
Dalam  perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini, Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menjadi  salah  satu solusi  yang  bisa  memberikan  rekomendasi  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan  secara  cepat, tepat,  objektif,  transparan  dan  konsisten  [6][7][8].  SPK merupakan sebuah Computer  Based  Information  System (CBIS)  yang  dapat  memberikan  berbagai  solusi  alternatif keputusan dalam rangka membantu pihak pengelola untuk mengatasi  berbagai  kendala  dengan  berbasiskan  kepada model dan data [9][10]. Ada juga yang mengatakan bahwa SPK  adalah  sebuah  teknik yang  bisa  digunakan  oleh  satu atau  beberapa  orang  pengambil  keputusan  untuk membantu  menyediakan  berbagai  peralatan (tools) yang terorganisasi  dalam  upaya  meningkatkan  efektifitas  hasil terhadap keputusan yang diambil [11].
Sehubungan  dengan  itu,  maka  salah  satu  solusi  untuk upaya  mengatasi  permasalahan  diatas,  dirancanglah sebuah aplikasi SPK untuk dapat memberikan rekomendasi  terhadap  hasil  proses MCU dengan menggunakan  metode  TOPSIS,  dimana  hasil  dari pemeriksaan MCU melalui  aplikasi  ini  dijadikan  sebagai data  source dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk memberikan  rekomendasi  terhadap  hasil  pemeriksaan MCU, dengan begitu dokter hanya melakukan pengecekan terhadap hasil dari rekomendasi aplikasi SPK tersebut dan dapat  di  tambahkan  atau  disesuaikan  untuk  memberikan keputusan  hasil  pemeriksaan MCU yang  lebih  tepat  dan cepat. Sehingga  pasien  tidak  perlu  lagi  menunggu  lama hasil  pemeriksaan MCU -nya  dan  juga  tidak  terlambat untuk  mengetahui  tindakan  yang  akan  dijalani  agar penyakit  tidak  berkembang  karena  penanganannya  cepat dilakukan.
Metode  TOPSIS  digunakan  untuk  membuat  aplikasi SPK  ini,  karena  TOPSIS  merupakan  metode  dengan banyak  kriteria  yang  dapat  diterapkan  untuk  melakukan proses  identifikasi  terhadap  solusi  dari  berbagai  alternatif dengan berdasar kepada jarak titik ideal dan memaksimalkan  jarak  dari  titik  terendah.  Selain  itu, metode  ini  juga  dapat  digabungkan  dengan  bobot  relatif dari  kriteria  yang  dianggap  penting  [12][13][14][15]. Alasan  lain  metode  TOPSIS  ini  dipilih  karena  dapat menguraikan  berbagai  masalah  yang  kompleks  menjadi hirarki dengan banyak faktor atau kriteria melalui konsep
bahwa  alternatif  yang  dijadikan  pilihan  adalah  alternatif yang terbaik.

## II. M ETODOLOGI

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  ini  dilaksanakan  melalui literature  study dan observasi  lapangan.  Untuk  observasi  lapangan  dapat dilakukan  melalui  berbagai  cara  antara  lain  kunjungan ke tempat penelitian, wawancara dengan pihak terkait dan melakukan  analisis  terhadap  berbagai  dokumen  yang mendukung.

## B. Metode Perancangan Aplikasi SPK
Metode  TOPSIS  adalah  cara  yang  dipakai  untuk membuat  aplikasi  SPK  ini.  Hasil  pemodelan  dari penerapan  metode  TOPSIS  ini,  di  transformasikan kedalam sebuah Aplikasi. Berikut langkah-langkah dalam penerapan metode TOPSIS, yang terlihat pada Gambar 1.

## Gambar. 1  Langkah-langkah penerapan metode TOPSIS
Pada Gambar 1 dijelaskan beberapa tahapan yang harus dikerjakan dalam pemodelan metode TOPSIS yaitu: a. Tentukan terlebih dahulu matriks keputusan ternormalisasi
Dalam  menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi ini dapat dilakukan dengan persamaan (1)
………………………… (1)
b. Setelah itu tentukan matriks keputusan terbobot (Y) Untuk  menentukan  matriks  keputusaan  terbobot  (Y) dapat menggunakan persamaan (2)
….. (2)
c. Berikutnya  tentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif.
Kita  bisa  gunakan  rumus  (3)  dalam  mencari  matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
……………….. (3)
d. Tahapan  selanjutnya  adalah  dengan  menentukan  nilai dari  jarak  masing-masing  alternatif  dengan  matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Untuk mengetahui jarak nilai masing-masing alternatif, kita bisa memakai rumus (4)

## ……… (4)
e. Langkah  terakhir  yaitu  tentukan  nilai  preferensi  pada alternatif-alternatif  yang  ada.  Nilai  preferensi  ini adalah  nilai  terdekat  dari  alternatif  terhadap  soulsi yang  ideal.  Langkah  untuk  mencari  nilai  ini  dapat dilihat pada persamaan  (5).

## …………………… (5)

## C. Metode Pembangunan Aplikasi SPK
Dalam  membangun  aplikasi  SPK  ini  dapat  digunakan metode  pengembangan  sistem  yaitu  metode waterfall . Waterfall merupakan  suatu  kerangka  berfikir  secara konvesional  dan  metodis  yang  diterapkan  sebagai  acuan untuk  membangun  suatu project yang  inovatif  dan kompleks  [16][17].  Metode waterfall adalah  sebuah model  dari  pengembangan  sistem  informasi  yang tersistem dan terurut. Model ini menggunakan pendekatan dari  siklus  hidup  perangkat  lunak  (SDLC)  secara sekuensial  atau  terurut  dengan  tahapan  yang  diawali dengan  analisis,  perancangan,  kodingan  dan  testing  [18]. Gambar 2 dibawah ini adalah proses dari metode waterfall.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  merekomendasikan  hasil medical  check  up melalui  aplikasi  SPK  ini,  dibutuhkan  beberapa  kriteria yang  dijadikan  acuan  dalam  prosesnya.  Kriteria merupakan  dasar  yang  menjadi  ukuran  dalam  penilaian atau penentuan suatu keputusan.

## A. Kriteria Dalam Pemodelan SPK
Kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  pemberian rekomendasi  hasil  MCU  rumah  sakit  menggunakan  SPK ini  ada  10  jenis  kriteria,  disesuaikan  dengan  jenis pemeriksaan MCU itu sendiri. Adapun 10 kriteria tersebut antara lain, indeks massa tubuh (C1), pemeriksaan denyut nadi  (C2),  tekanan  darah  (C3),  pernapasan  (C4), hemoglobin  (C5),  leukosit  (C6),  hematokrit  (C7), trombosit  (C8),  jantung  (C9)  dan  pemeriksaan  paru-paru (C10).  Seluruh  kriteria  ini  nantinya  akan  dilakukan pembobotan. Untuk nilai pembobotannya sendiri digunakan rating kecocokan dari skala likert berupa angka dari  rentang  0  sampai  dengan  1.  Tabel  1  dibawah  ini adalah  salah  contoh  dari  pembobotan  kriteria  indeks massa tubuh.
TABEL I PEMBOBOTAN INDEKS MASSA TUBUH Keterangan Bobot Normal 1 Underweight 0.75 Overweight 0.5 Obestitas 0.25

## B. Alternatif Dalam Pemodelan SPK
Alternatif  merupakan  tindakan  yang  dapat  dipilih untuk merekomendasikan hasil keputusan. Alternatif yang digunakan  dalam  kasus  ini  dilakukan  berdasarkan  pada data  hasil  pemeriksaan MCU yang  telah  dilakukan  di rumah  sakit  yang  dipilih  secara random sebanyak  10 orang  yaitu  Ernameli  (A1),  Meli  Yana  (A2),  Yupi Kusmita (A3), Suci Andriani (A4), Maizandri (A5), Ratna Julita  (A6),  Elpina  (A7),  Hasmuni  (A8),  Riskal  Maulana (A9) dan Adi Saputra (A10).
Pada  alternatif  ini  juga  harus  ditentukan  Bobot Preferensi  yang  ada  pada  nilai  kriteria  setiap  alternatif perhitungan TOPSIS yang diambil berdasarkan nilai yang paling  berpengaruh  dari  data  masing-masing  kriteria. Untuk  menentukan  besaran  Bobot  Preferensi  ini  dilihat dari  seberapa  berpangaruh  kriteria  tersebut  terhadap alternatif.  Hal  ini  dapat  diketahui  dari  pakar  dalam pemeriksaan MCU, yaitu dokter yang ada pada unit MCU. Adapun  nilai  dari  Bobot  Preferensi  yang  paling berpengaruh  adalah  C9  yang  diberi  bobot  preferensi  1. Selanjutnya  C2  yang  diberi  bobot  preferensi  0.9  lalu  C4 yang  diberi  bobot  preferensi  0.8  dilanjutkan  C3  yang diberi  bobot  preferensi  0.7,  C10  yang  diberi  bobot preferensi  0.6,  C1  yang  diberi  bobot  preferensi  0.5,  C5 yang  diberi  bobot  preferensi  0.4,  C6  yang  diberi  bobot preferensi 0.3, C8 yang diberi bobot preferensi 0.2 dan C7 yang diberi bobot preferensi 0.1.
Selain Bobot Preferensi, pada metode TOPSIS ini juga harus  ditentukan  tipe  dari  kriteria  yang  digunakan,  yaitu benefit atau cost. Dalam kasus pemeriksaan medical check up ini tipe kriteria nya adala benefit untuk semua kriteria.

## C. Proses Perhitungan Metode TOPSIS
Langkah  dalam  melakukan  proses  perhitungan  SPK menggunakan  metode  TOPSIS  ini  dapat  di  uraikan sebagai berikut :
1. Tentukan matriks keputusan ternormalisasi Sebelum  menentukan matriks  keputusan ternormalisasi ini,  diketahui  bahwa  setiap  alternatif  sudah  terdapat  nilai berdasarkan  kriterianya.  Nilai  ini  didapat  berdasarkan hasil  pemeriksaan MCU yang  sudah  dilakukan.  Nilai kriteria setiap alternatif perhitungan TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II

## NILAI KRITERIA SETIAP  ALTERNATIF PERHIUTNGAN TOPSIS
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 Overweight Sehat sehat normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A2 Obesitas Tidak sehat Tidak sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A3 Overweight Sehat Sehat Normal Normal Normal Normal Tinggi Baik Baik A4 Overweight Sehat Kurang sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A5 Normal Sehat Kurang Sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A6 Normal Sehat Kurang sehat Normal Rendah Normal Rendah Normal Baik Baik A7 Underweight Sehat Sehat Normal Rendah Normal Rendah Normal Baik Baik A8 Normal Sehat Sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A9 Underweight Sehat Kurang sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik A10 Overweight Sehat Sehat Normal Normal Normal Normal Normal Baik Baik Bobot Pref. 0.5 0.9 0.7 0.8 0.4 0.3 0.1 0.2 1 0.6 Tipe Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit
Setelah  dibuatkan  nilai  kriteria  setiap  alternatif perhitungan TOPSIS maka dibuatkan konversi nilai bobot perhitungan  TOPSIS  berdasarkan  skala  pembobotan  dari
masing-masing  kriteria  tersebut.  Konversi  nilai  bobot perhiutngan TOPSIS ini dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL III KONVERSI NILAI BOBOT PERHIUTNGAN TOPSIS Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 0.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A2 0.25 0.33 0.33 1 1 1 1 1 1 1 A3 0.5 1 1 1 1 1 1 0.33 1 1 A4 0.5 1 0.67 1 1 1 1 1 1 1 A5 1 1 0.67 1 1 1 1 1 1 1 A6 1 1 0.67 1 0.67 1 0.67 1 1 1 A7 0.75 1 1 1 0.67 1 0.67 1 1 1 A8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A9 0.75 1 0.67 1 1 1 1 1 1 1 A10 0.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Bobot Pref. 0.5 0.9 0.7 0.8 0.4 0.3 0.1 0.2 1 0.6 Tipe Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit
Setelah  kita  mengetahui  nilai  dari  bobot  perhitungan TOPSIS, langkah selanjutnya adalah  menentukan matriks keputusaan  ternormalisasi  berdasarkan  persamaan  (1), dengan penyelesaian sebagai berikut :
Dengan rumus yang sama, maka dilakukan penyelesaiannya sampai X 10
2. Tentukan matriks keputusan normalisasi terbobot
Tahapan  kedua  yaitu  menentukan  matriks  keputusan normalisasi  terbobot  (Y)  melalui  persamaan  (2),  dengan penyelesaian sebagai berikut :
Dengan  rumus  yang  sama,  proses  ini  diselesaikan sampai Y 1010 . Setelah  didapatkan  seluruh  nilainya,  maka hasilnya  dipindahkan  dalam  format  matriks  normalisasi terbobot, seperti yang terlihat dibawah ini.
3. Tentukan matriks solusi ideal positif dan negatif Dalam  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif  dapat  digunakan  rumus  (3),  sehingga kita bisa mendapatkan hasilnya yang terlihat pada Tabel 4.
TABEL IV

## MATRIKS NORMALISASI MAKSIMUM DAN MINIMUM
Kriteria Max Min C1 0.21952852 0.05488213 C2 0.298201307 0.098406431 C3 0.266398591 0.087911535 C4 0.252982213 0.252982213 C5 0.134096879 0.089844909 C6 0.09486833 0.09486833 C7 0.03352422 0.022461227 C8 0.066266957 0.021868096 C9 0.316227766 0.316227766 C10 0.18973666 0.18973666 4. Tentukan  jarak  nilai  alternatif  dengan  matriks  solusi ideal positif dan negatif
Langkah  berikutnya  yaitu  mencari  jarak  nilai  masing- masing  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negatif
menggunakan persamaan (4). Berikut adalah penyelesaiannya :
a) Solusi Ideal Positif :
Langkah yang sama dapat dilakukan untuk mendapatkan nilai sampai ke- D 10 + , sebagai berikut:
D 2 + = D 7 + = D 3 + = D 8 + =
D 4 + = D 9 + = D 5 + =
D 10 + = D 6 + =
b) Solusi Ideal Negatif :
Langkah yang sama dilakukan untuk mendapatkan nilai solusi ideal negaitif sampai ke- D 10 - dengan nilai sebagai berikut:
D 2 - =
D 7 - = D 3 - =
D 8 - = D 4 - =
D 9 - = D 5 - =
D 10 - = D 6 - =
5. Tentukan  nilai  preferensi  pada  masing-masing alternatif yang diberikan
Tahapan akhir yang dilakukan adalah menentukan nilai preferensi pada alternatif-alternatif melalui persamaan (5). Berikut adalah penyelesaian untuk langkah ini :
Nilai  preferensi  pada  setiap  alternatif  yang  sudah didapat  ini  bisa  kita  urutkan  atau  rangking  berdasarkan nilai  terbesar  untuk  mendapatkan  rekomendasi  hasil pemeriksaan medical  check  up .  Nilai  perangkingan  hasil pemeriksaan medical  check  up ini  dapat  kita  lihat  pada Tabel 5.
TABEL V

## PERANGKINGAN HASIL PEMERIKSAAN MEDICAL CHECK UP
Preverensi Alternatif Nilai Preferensi Perangkingan Hasmuni (A8) 1 1 Elpina (A7) 0.804093679 2 Maizandri (A5) 0.762068507 3 Ratna Julita PN (A6) 0.737217582 4 Ernameli (A1) 0.718948153 5 Adi Saputra (A10) 0.718948153 6 Riskal Maulana (A9) 0.709748461 7 Yupi Kusmita (A3) 0.700739941 8 Suci Andriani (A4) 0.625533564 9 Meli Yana (A2) 0.168347718 10
Berdasarkan  hasil  perangkingan  alternatif  tabel  V, dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  dengan  nilai  akhir terbesar  adalah Hasmuni dimana  nilai  preferensinya adalah  1  dan  alternatif  dengan  nilai  akhir  terkecil  yaitu Meli Yana dimana nilai preferensinya adalah 0.168347718.  Dengan  begitu  untuk  hasil  pemeriksaan medical  check  up dengan  hasil  yang  terbaik  adalah alternatif A8 atas nama Hasmuni.

## D. Implementasi Dalam Aplikasi SPK
Setelah  dilakukan  pemodelan  SPK  menggunakan metode TOPSIS untuk memberikan rekomendasikan hasil MCU ini,  didapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan pemeriksaan  dari medical  check  up yang  dilakukan  oleh dokter  di  rumah  sakit.  Maka  selanjutnya  berdasarkan pemodelan ini, dibangun aplikasi SPK untuk mempermudah  dan  mempercepat  perhitungan  SPK menggunakan  metode  TOPSIS.  Dengan  begitu,  berapa pun  banyaknya  pemeriksaan medical  check  up yang dilakukan,  jika  menggunakan  aplikasi  SPK  maka  untuk mengetahui  dan  merekomendasikan  hasil medical  check up ini tentu akan lebih cepat dilakukan.
Pembangunan  Aplikasi  SPK  ini  menggunakan  metode waterfall .  Model  ini  menyediakan  pendekatan  alur  hidup perangkat lunak secara sekuential atau terurut dari analisis, desain,  pengkodean  dan  pengujian.  Langkah-langkah
dalam  perancangan  dan  pembangunan  aplikasi  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Mulai
Analisa Kebutuhan Sistem
Analisa perancangan model SPK untuk pembangunan Sistem
Perancangan Sistem
Membangun Database, User Interface, Arisitektur Aplikasi

## Pengkodean
Implementasi rancangan sistem menggunakan bahasa pemgrograman PHP
Pengujian Sistem
Melakukan pengujian kesesuaian program yang telah dibangun
Sesuai ? Penerapan Aplikasi Aplikasi sudah dapat diterapkan pada unit fungsionalnya Ya Tidak

## Gambar 3. Diagram Perancangan Aplikasi SPK
Aplikasi  ini  dibangun  dengan  Javascript  dan  bahasa pemograman PHP untuk mengakses ke server . Sementara itu  database  yang  digunakan  adalah  MySQL.  Pada database yang telah dirancang terdapat 4 tabel yang saling berelasi  yaitu  tabel  kriteria,  tabel  alternatif,  tabel alternatif-kriteria  dan  tabel  pengguna.  Relasi  antar  tabel pada  database  ini  dirancang  menggunakan  Entity Relationship  Diagram  (ERD)  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4. ERD Aplikasi SPK
Kemudian  tampilan  pada  aplikasi  menggunakan template yang disediakan oleh bootsrap dan library CSS. Implementasi antarmuka pengguna pada sistem terdiri dari user  interface untuk login , home ,  kelola  kriteria,  kelola alternatif, dan halaman kelola data alternatif kriteria.
1. User Interface untuk Login Tampilan  ini  memuat  halaman  menu login bagi pengguna selaku pembuat keputusan agar bisa mengakses aplikasi.  Pengguna  dapat  menginputkan username dan password untuk  masuk  kedalam  aplikasi  yang  sudah didaftarkan  oleh  admin.  Bentuk  halaman login aplikasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Login
2. User Interface untuk Home
Tampilan  Halaman  Home  ini  berisi  halaman  awal  saat pengguna pertama kali masuk ke aplikasi. Halaman home berisikan bebarapa menu yang dapat di gunakan oleh user antara lain menu metode TOPSIS, menu data master, dan menu data pengguna. Pada menu metode TOPSIS terdapat sub  menu  yaitu  analisa  TOPSIS  MCU,  pada  menu  data master juga terdapat sub menu yaitu alternatif, kriteria dan alternatif  kriteria.  Pada  menu  data  pengguna  terdapat  sub menu  yaitu  daftar  pengguna,  ganti password dan logout . Gambar  6  dibawah  ini  adalah  bentuk  dari  halaman login pada aplikasi SPK yang dibuat.
Gambar 6. Tampilan Halaman Home
3. User Interface untuk Kelola Kriteria
Pada  halaman  kelola  kriteria,  pengguna  dapat melakukan input data kriteria, mengedit data kriteria, dan men- delete kriteria. Setiap kriteria memiliki nama kriteria, bobot  kepentingan  dan  atribut  ( cost / benefit ).  Pada  kolom tindakan terdapat tombol edit dan  hapus kriteria. Gambar 7  dibawah  ini  adalah  bentuk  dari  halaman  kelola  kriteria yang ada pada aplikasi.
Gambar 7. Tampilan Halaman Kelola Kriteria
4. User Interface untuk Kelola Alternatif Pada  tampilan  halaman  kelola  alternatif  dapat digunakan oleh pembuat keputusan dalam mengelola data pasien  yang  akan  digunakan  sebagai  alternatif.  Pengguna dapat  menambah,  mengubah  dan  menghapus  data  pasien sesuai  kebutuhan.  Pada  penambahan  data  pasien  dapat menekan tombol “tambah  data”. Selanjutnya  pada  kolom tindakan  terdapat edit untuk  merobah  data  dan delete untuk menghilangkan data. Untuk halaman kelola data ini sudah  ada  pada  aplikasi  SPK  yang  dibuat,  terlihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Halaman Kelola Alternatif
5. User Interface untuk Kelola Data Alternatif Kriteria Pada user interface untuk  kelola data alternatif kriteria dapat digunakan oleh pengguna selaku pembuat keputusan dalam  mengklasifikasikan  masing-masing  dari  nilai alternatif bobot pada setiap kriteria yang ada. Pada bagian ini  user  dapat  melakukan  input  data  dengan  menekan tombol tambah data. Selanjutnya pada kolom tindakan ada tombol  edit  untuk  merobah  data  dan delete untuk menghapus  data.  Bentuk  halaman  kelola  data  alternatif kriteria ini terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman Kelola Alternatif Kriteria
6. User Interface untuk Perhitungan Metode TOPSIS Implementasi  bagian  ini  memuat  proses  perhitungan pada  metode  yang  digunakan  dalam  memproses
pengambilan  keputusan  untuk  memberikan  rekomendasi dari  hasil  pemeriksaan MCU .  Pada  menu  perhitungan  di aplikasi  ini  hanya  menampilkan  hasil  akhir  perhitungan saja. Sedangkan algoritma perhitungan dalam penggunaan rumus  matematis  pada  metode  TOPSIS  terdapat  pada source  code program.  Langkah  perhitungan  pada  metode TOPSIS  disesuaikan  dengan  tahapan  yang  sudah dilakukan  pada  proses  sebelumnya.  Gambar  10  sampai dengan  Gambar  14  dibawah  ini  adalah  bentuk  dari implementasi  perhitungan  metode  TOPSIS  pada  aplikasi SPK.
Gambar 10. Halaman Perhiutngan TOPSIS
Gambar 11. Halaman Konferensi Nilai Bobot Alternatif Kriteria
Gambar 12. Perhitungan Matrik Keputusaan Normalisasi Terbobot
Gambar 13. Perhitungan Matrik Solusi Ideal Positif dan Negatif
Gambar 14. Perangkingan Perhitungan MCU
Berdasarkan Gambar 14, dapat dilihat hasil uji aplikasi sama dengan hasil pemodelan SPK yang telah dilakukan. Dimana hasil yang terbaik adalah alternatif A8 atas nama Hasmuni.

## IV. K ESIMPULAN
Aplikasi  SPK  telah  berhasil  dibangun  untuk memberikan  rekomendasi  dari  pemeriksaan  hasil MCU pada  rumah  sakit,  berdasarkan  pemodelan  dan  hasil perhitungan  dengan  menerapkan  metode  TOPSIS  yang telah  dilakukan.  Pembangunan  aplikasi  ini  dilakukan melalui  tahapan  model  pengembangan  sistem  waterfall, yang dilakukan secara terurut mulai dari  tahapan analisis, disain,  koding  dan  pengujian  dan  hasilnya  menunjukkan terdapat  kesesuaian  antara  hasil  perhitungan  model  SPK dengan Aplikasi yang dibangun. Artinya bahwa penerapan aplikasi  SPK  untuk  memberikan  rekomendasi  hasil pemeriksaan medical  check  up menggunakan  metode TOPSIS ini dapat mempermudah dan mempercepat untuk mengetahui hasil pemeriksaaan medical check up .

## UCAPAN TERIMA KASIH/ ACKNOWLEDGMENT
Ucapan  Terima  Kasih  disampaikan  kepada  Fakultas Teknologi  Informasi  Universitas  Andalas,  Padang, Sumatera  Barat  yang  telah  mendukung  penelitian  dan membiayai publikasi ini.

## R EFERENSI
[1] A.K.  Sari,  Solikhatun,  E.  Sihombing,  “Sistem  Pendukung Keputusaan  Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pelayanan  di  Bidang Kesehatan”,  Seminar  Nasional  Matematika  dan  Pendidikan Matematika  Trend  Penelitian  dan  Pembelajaran  Matematika  di Era ICT, FMIPA UGM, Jogjakarta, 2006 [2] Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Indikator  Indonesia Sehat”, Jakarta, 2010 [3] Surat Keputusan Menteri Kesehatan RI No. 286/Menkes/SK/IV/1990
[4] R.  Djojodibroto,”Seluk  Beluk  Pemeriksaan  (General  Check  Up)- Bagaimana Menyikapi Hasilnya”, Jakarta, Pustaka Populer Obor, 2001
[5] I.D.  Lestantri,  Taufik,  “Perancangan  Data  Warehouse  Medical Check  Up  Pemeriksaan  Umum  Untuk  Peningkatan  Kesehatan Pasien”, Jurnal Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , PP 150-151, 2015
[6] R. Ramadiani, D. Marissa, M. L. Jundillah, A. Azainil, and H. R. Hatta, "Simple Additive Weighting to Diagnose Rabbit Disease,"
in  E3S  Web  of  Conferences,  vol.  31,  p.  10002,  Semarang:  EDP Sciences, 2018.
[7] R.  Ramadiani  and  R.  Kurniawan,  "Application  of  Technique  for Order Preference Method by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Priority of KORPRI  Housing  Recipient,"  International  Journal of Engineering,  Information  Science  and  Applied  Sciences  (IJEIS- AS), vol. 1, no. 1, pp. 1-8, 2018.
[8] N.  Heliana,  "Seleksi  Penerima  Bantuan  Beras  Sejahtera Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dan  metode  Weighted  Sum  Model (WSM)," Universitas Mulawarman, Samarinda, 2017.
[9] R.  Buaton,  Raodah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan”,  Jakarta, 2015.
[10] Y.  Darnita,  Muntahanah,  “Sistem  Pendukung  Keputusaan Penentuan  Perawatn  Bagi  Peserta  BPJS  Kesehatan  dengan Metode  SAW”,  Jurnal  Pseudocode,  Vol.  7  No.1,  e-ISSN:  2655- 1845,  Prodi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas Muhammadiyah Bengkulu, 2019.
[11] G.M.  Marakas,  Decision  Support  Systems  In  the  21st  Century, Prentice Hall of India, New Delhi, 2004.
[12] D.L.  Olson,  "Comparison  of  Weights  in  TOPSIS  Models," Mathematical  and  Computer  Modelling,  vol.  40,  pp.  721-727, 2004.
[13] F.L.  Mu’asyaroh  and  W.F.  Mahmudy,  "Implementasi  Algoritma Genetika  Dalam  Optimasi  Model  AHP  dan  Topsis  untuk Penentuan  Kelayakan  Pengsian  Bibit  Ayam  Broiler  di  Kandang Perternakan," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 4, pp. 226-237, 2016.
[14] I.  Aqli,  D.E.  Ratnawati,  and  M.  Data,  "Sistem  Rekomendasi Pemilihan  Sekolah  Menengah  Atas  Sederajat  Kota  Malang Menggunakan  Metode  AHP  ELECTRE  Dan  TOPSIS,"  Jurnal Teknologi, vol. 1, no. 1, pp. 1-10, 2017.
[15] A.C.  Murit,  A.A.  Chamid,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Penentuan  Prioritas  Pemberdayaan  Masyarakat  Melalui  Perilaku Hidup Bersih dan Sehat Menggunakan Metode TOPSIS” . Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  6 (5),  501-508, 2019.
[16] E.  W.  Fridayanthie,  and  T.  Mahdiati,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Permintaan  Atk  Berbasis  Intranet  (Studi  Kasus: Kejaksaan Negeri  Rangkasbitung)”, Jurnal Khatulistiwa Informatika , Vol. IV, No. 2 Desember, 2016 [17] J. Rahmadoni, A.A. Arifnur, R. Akbar, “Rancangan dan Evaluasi Sistem  Informasi  Inventori  APD untuk Covid-19  dengan Metode PIECES”, Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) Vol. 7 No. 2 e-ISSN: 2548-9364, 2021
[18] N.  Hidayati,  "Penggunaan  Metode  Waterfall  Dalam  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Penjualan," Jurnal Generation,  vol.  3, no. 1, pp. 3, 2019.