## IMPLEMENTASI WEIGHT PRODUCT PADA SISTEM ANTRIAN PASIEN UNTUK MENUNJANG KEPUTUSAN PRIORITAS PENANGANAN PASIEN DENGAN TINGKAT KEGAWATAN
Suryo Adi Wibowo 1 , Yosep Agus Pranoto 2
1,2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang oryusdee@gmail.com

## ABSTRAK
Animo  masyarakat  terhadap  penggunaan    layanan  kesehatan  khususnya  layanan  BPJS  di  Kota  Malang  sangat besar.  Data ini dapat dibuktikan bahwa mitra fasilitas kesehatan pratama atau tingkat pertama sejumlah 203 mitra yang terdiri dari 61 puskesmas, 58 dokter  praktik, 27 klinik gigi, dan 43 klinik pratama.  Seperti keluhan  yang sering  disampaikan  oleh  masyarakat  pengguna  layanan  kesehatan  (baik  pasien  umum  atau  pasien  BPJS),  yang acapkali berlomba untuk mendapatkan prioritas layanan.  Namun keinginan atau kebutuhan mendapatkan prioritas ini secara administratif tidak akan dapat dipenuhi, mengingat adanya otomasi data dari sistem.  Pada umumnya otomasi data dari system ini masih menggunakan metode First In First Out (FIFO), pasien yang datang pertama akan mendapatkan layanan pertama.  Hal ini dianggap merugikan masyarakat pengguna layanan yang memiliki tingkat  urgency  yang  tinggi,  sedangkan  jumlah  antrian  pasien  yang  semakin  membludak.    Dalam  bidang  ICT (Information  and  Communication  Technology ),  masalah  pada  sistem  antrian  dengan  tingkat  urgency  ini  dapat diselesaikan dengan teori Decission Support System (DSS).
Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem berbasis desktop yang bertujuan untuk menanggulangi masalah antrian yang digunakan untuk mengetahui tingkat kegawatan pasien dapat lebih cepat untuk didahulukan atau diatasi untuk mendapatkan  layanan. Sistem  ini  bekerja dengan  memperhatikan  beberapa kriterian  yang didapatkan dari  hasil rekam medis milik pasien.  Kriteria itu adalah Tegangan Nadi, Elastisitas Pembuluh Nadi, Frekwensi Pernafasan / Respiration  Rate  (RR ),  serta  Suhu  atau  Temperatur  (t).    Kemudian  sistem  melakukan  otomasi  perhitungan menggunakan  metode Weighted  Product. Hasilnya,  proses  sorting  descending  normalisasi  total  vektor  seluruh pasien pada hari itu, sehingga penentuan prioritas penanganan pasien lebih objektif.
Keyword : Decission Support System, Weighted Product, Sistem antrian, Pasien, Prioritas layanan
1. PENDAHULUAN
Kota malang merupakan sebuah kota metroplitan  yang  terdapat  di  jawa  timur    dengan sebutan  kota  pelajar  menjadikan  pusat  episentrum dari  wilayah  malang  raya  ini  memilki  penduduk yang  sangat  majemuk,  beraneka  ragam  dari  suku bangsa  maupun  pekerjaan  sehingga  kota  malang menjadi kota kedua terbesar di jawa timur.
Salah satu aspek utama yang sangat diperhatikan  oleh  sebuah  kota  besar  yaitu  layanan kesehatan,  dengan  seiring  berkembangnya  kualitas layanan  kesehatan  masyarakata  melalui  BPJS  atau badan  penyelenggara  jamianan  sosial  melalui program  Jainan  kesehatan  nasional-kartu  indonesia sehat (JKN-KIS). menunjukkan bahwa kota malang memiliki  penduduk  yang  memiliki  animo  akan kesadaran  kesehatan  yang  tinggi  ditunjukkan  oleh jumlah  pengguna  BPJS  kota  malang  lebih  banyak daripada  kabupaten  malang  dan  kota  batu.  Hal  ini dibuktikan  dengan  jumlah  peserta  JKN-KIS terintegrasi kota malang sejumlah 1.834.972 jiwa. Di  sisi  lain  jumlah  fasilitas  kesehatan  yang bekerja  sama  dengan  BPJS  kota  malang  memiliki ,keterbatasan.saat  ini  kantor  cabang  malang memiliki  mitra  fasililtas  kesehatan  pratama  atau tingkat pertama sejumlah 203 mitra yang terdiri dari 61 puskesma,58 dokter praktik,,27 klinik gigi,dan 43 klinikpratama.(http//:www.suryamalang.tribunnews
.com/2017/08/22).tentunya dengan semakin bertambahnya jumlah pasien peserta bpjs menjadikan  tantangan  tersendiri  bagi  klinik-klinik tersebut  untuk  mengoptimalisasikan  layanannya terhadap  para  pasien  BPJS  dan  pasien  dengan kegawatdaruratan pada khusunya.
Salah  satu  permasalahan  yang  sering  kali timbul  dalam  sebuah  layanan  atau  jasa  khusunya dalam bidang kesehatan adalah antrian.permasalahan  pada  antrian  biasanaya  yang paling umum adalah kurang teraturnya daftar antrian dan pelayanan yang diberikan.sehingga dampak dari hal  tersebut  adalah  ketidaknyamanan  pasien  dalam melakukan  proses  antri.dengan  merekayasa  sebuah sistem  yang  nantinya  akan  membantu  agar  antrian bisa menjadi lebih rapi dan teratur,sehingga layanan dalam  antria  jasa  kesehatan  dapat  memberikan kenyamanan pada pasien dan pengantar pasien.tetapi ada  sedikit  perbedaan  ketika  sistem  antrian diterapkan  dalam  layanan  kesehatan.Pada  bidang layanan  kesehatan  memungkinkan  bahwa  pasien dengan tingkat kegawatan tinggi  memiliki prioritas yang  lebih  tinggi  dariada  pasien  dengan  tingkat kegawatan  rendah. Adapun  sistem  antrian  yang dikembangkan  akan  dapat  mendukun  keputusan prioritas pelayanan, sehingga dapat menunjang bagi customer khususnya pasien untuk dapat memutuskan tingkat prioritas layanan yang memiliki
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic
tingkat  kegawatan  tinggi  sehingga  pasien  memiliki angka harapan hidup yang lebih tinggi.
Pasien  dengan  kegawatan  tinggi  atau  biasa disebut dengan paseien gawat darurat adalah pasien yang  membutuhkan  penanganan  atau  pertolongan segera  dalam  arti  cepat,tepat  ,tepat.jika  tidak tertangani  secara  cepat,tepat,cermat  maka  pasien akan  mendapatkan  risiko  kematian  yang  tinggi  . Semakin Banyaknya Pasien dengan Keadaan darurat yang  merupakan  pasien  dengan  resiko  tinggi  yang penyebab  kejadiannya  mendadak,  sewaktu-waktu atau  kapan  saja,  terjadi  dimana  saja,  dan  dapat menyangkut  siapa  saja  sebagai  akibat  dari  suatu kecelakaan,  suatu  proses  medik  atau  perjalanan suatu penyakit memiliki tingkat harapan hidup yang berisiko tinggi terhadap kematian
Penanganan  dalam  kegawat  daruratan  harus dilakukan  dengan cara yang benar-benar efektif dan efisien ,hal ini sangata mempengaruhi kondisi pasien dimana  pasien  dapat  kehilangan  nyawa  dalam hitungan  menit  saja,dimana  kegagalan  nafas  pada manusia selama 2-3 menit sudah bisa menyebabkan kematian  yang  fatak  pada  pasien.  Sesuai  dengan filosofi penanganan gawat darurat yaitu Time Saving it’s Live Saving. (Sutawijaya, 2009 ).
Hal  paling  penting  yang  menjadik  indikator keberhasilan  pelayanan  tindakan  medik  kegawat daruratan adalah kecepatan waktu dengan kecermatan  dana  ketetpatan  diagnostik    dalam memberikan  pertolongan  yang  memadai  kepada penderita gawat darurat ,keberhasilan waktu tanggap ini  atau  response  time  sangat  tergantung  dari kecepatan  penanganan  serat  kualitas  pemberian pertolongan  untuk  mencegah  kematian  pasien  di temoat  kejadian,perjalana,  hingga  pertolongan  di rumah sakit. (MAATILU, Vitrise,2014).
perjalanan  suatu  penyakit  memiliki  tingkat harapan  hidup  yang  berisiko  tinggi  terhadap kematian  Antrian  sering  menjadi  sebuah  kendala yang  dihadapi  pada  tenaga  medik  di  tempat pelayanan  maupun  penyedia  fasilitas  layanan kesehatan    dalam  memberikan  pelayanan  pasien  . Kendala  yang  dihadapi  dapat  kurang  teraturnya pelayanan yang diberikan, sehingga akan berdampak pada  kurang  nyamannya  pelayanan  yang  diterima olehpasien  .  Dengan  membuat  sebuah  sistem  ini diharapkan dapat menjangkau menyelesaikan permaslahan yang  dapat  terjadi  di bidang kesehatan.dengan memanfaatkan kecerdasan buatan yaitu membuat sebuah sistem antrian menggunakan decision  support  system untuk  penanganan  pasien dengan tingkat kegawatan tinggi.

## 2 Tinjauan Pustaka
2.1   Urgensi Penelitian Dari  hasil  survey  awal  dan  wawancara  yang kami lakukan pada lokasi study kasus mendapatkan beberapa permasalahan utama yaitu:
 Semakin  banyaknya  pasien  dengan  resiko kegawatan tinggi.
 Tidak  terdeteksinya  resiko  kegawatan  pada  diri pasien
 Semakin  banyaknya  pasien  dengan  riwayat penyakit kronis
 Dibutuhkannya  perekaman  pasien  yang  terkait dengan penyakitnya
 Dibutuhkannya  pendataan  pasien  yang  terkait dengan penyakitnya yang membutuhkan penanganan khusus.
 Dibutuhkannya sistem antrian yang memungkinkan untuk mengetahui pasien dengan tingkat kegawatan tinggi dapat lebih cepat untuk didahulukan  diatasi  untuk  memndapat  layanan yang  akan  berimbas  pada  angka  harapan  hidu pasien yang akan meningkat,.
Dari  permasalahan  pada  study  lokasidapat diberikan  sebuah  solusi  menggunakann  aplikasi sistem  antrian  yang  berfungsi  juga  sebagai  media perekaman dan pendataan pasien yang memungkinkan untuk mendukung keputusan prioritas  pelayanan  pasien  yang  memiliki  tingkat kegawatan  tinggi  dan  membutuhkan  penanganan khusus  sehingga  penanganan  pasien  bisa  lebih efektif  dan  memiliki  perekaman  untuk  proses penanganan  dan  penyembuhan  sehingga  kualitas hidup pasien bias menjadi lebih baik.
2.2  Metode weight product
Metode Weighted  Product (WP)  merupakan satu dari banyak  metode dalam sistem pengambilan keputusan  atau  disingkat  SPK  .Dimana  dalam sebuah pengambilan keputusan atau decission dapat dilakukan dengan proses yang  lebih cepat dan tepat, sesuai  dengan  kriteria  yang  di  inginkan  (Agustin ,2017)
Metode  weight  product  merupakan  metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan yang  memerlukan  proses  normalisasi    yang dikareakan  dalam  metode  ini  menggunakan  hasil perkalian  penilaian  atribut.hasil  perkalian  tersebut masih  harus  melalui  proses  dimana  dibandingkan dengan  nilai  standart.bobot  pada  atribut    memiliki fungsi  sebgai  pangkat  positif  dalam  sebuah  proses perkalian  sebagai  bobot  lainnya  berfungsi  seagai pangkat nilai negative.
Metode weight product ini menggunakan hasil kali  untuk  mengkoneksikan  rating  atribut,dimana pada  rating  setiap  atribut  yang  dimiliki    harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan. Proses  ini  sama  halnyadengan  proses  normalisasi. Preferensi  untuk alternative dalam  weight  product diberikan sebagai berikut :

## 2.3  Antrian
Sistem  antrian  adalah  sebuah  sistem  berisi aturan  untuk  para  pelanggan  yang  akan    dilayani, atau  sistem  layanan  yang  menentukan  urutan  para pelanggan  yang  akan  menerima  pelayanan.  Sistem aturan  pelayanan  menurut  urutan  kedatangan  ini dapat didasarkan pada: First in First Out (FIFO) dimana  FIFO  adalah  suatu  aturan  layanan dimana  dimana  yang  akan  dilayani  terlebih  dahulu adalah pelanggan yang datang terlebih dahulu.Sedangkan Last  In  First  Out  (LIFO) adalah antrian  dimana  yang  datang  paling    terakhir merupakan yang akan dilayani terlebih dahulu. Service In Random Order (SIRO) merupakan sistem  antrian  dimana  pelayanan  dilakukan  Secara random  atau    acak.  Dan  ada  pula  Pelayanan Berdasarkan  Perioritas  (PRI)  dimana  layanan  ini didasarkan pada perioritas khusus.(Aulele,2014)

## 3. PERANCANGAN
Pada  Bab  ini  berisikan  perancangan  Aplikasi dan  metode  Weighted  Product  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) Antrian Pasien 3.1 Bobot Preferensi
Bobot  preferensi  yang digunakan pada Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Antrian  pasien ditunjukkan pada Tabel.1
Tabel 1 Bobot Preferensi Kriteria Bobot Sangat Tinggi 5 Tinggi 4 Cukup 3 Rendah 2 Sangat Rendah 1
Linguistik  yang  digunakan  yaitu  Sangat Tinggi, Tinggi, Cukup, Rendah dan Sangat Rendah dengan bobot 5,4,3,2,1.

## 3.2   Bobot Kriteria
Bobot  kriteria  diberikan  berdasarkan  tingkat kepentingan dalam menentukan prioritas penanganan  pasien.  Berdasarkan  hasil  wawancara dengan  pihak  yang  terkait,  bobot  kriteria  yang digunakan  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) Antrian Pasien ditunjukkan pada Tabel  2.
Tabel 2 Bobot Kriteria SPK Antrian Pasien NO Kriteria Bobot 1 Tekanan Darah (TD) Atau Tensi 5 2 Nadi (N) 5 3 Detak Jantung (HR : Heart Rate ) 5 4 Korelasi N dan HR 4 5 Tegangan Nadi 3 6 Elastisitas Nadi 3 7 Frekwensi Pernafasan (RR) 3 8 Suhu (t) 2
(sumber : Hasil Wawancara)

## 3.3   Nilai Input Kriteria
Setiap  pasien  akan  diambil  data  Tekanan Darah,  Nadi,  Detak  Jantung,  Nilai  hubungan  Nadi dan Detak Jantung, Tegangan Nadi, Elastisitas Nadi, Frekwensi Pernafasan dan suhu tubuh. Data tersebut akan  dikonversi  ke  nilai  –  nilai  sebagai  input  dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Antrian Pasien.

## 3.3.1   Tekanan Darah (TD) Atau Tensi
Nilai  Input  Kriteria  Tekanan  Darah  (TD) ditunjukkan pada Tabel 3
3.3.2   Nadi (N) dan Detak Jantung (HR) Nilai  Input  Kriteria  Nadi  (N)  dan  Detak Jantung (HR : Heart  Rate ) ditunjukkan pada Tabel .4
3.3.3   Hubungan  Nadi  (N)  dan  Detak  Jantung (HR)
Nilai  Input  Kriteria  Hubungan  Nadi  (N)  dan Detak Jantung (HR : Heart Rate ) ditunjukkan pada Tabel 5

## 3.3.4   Tegangan Nadi
Nilai  Input  Tegangan  Nadi  ditunjukkan  pada Tabel .6

## 3.3.5   Elastisitas Pembuluh Nadi
Nilai  Elastisitas  Pembuluh  Nadi  ditunjukkan pada Tabel .7

## 3.3.6  Frekwensi  Pernafasan  atau  Respiration Rate (RR)
Nilai  Input  Frekwensi  Pernafasan  atau Respiration Rate (RR) ditunjukkan pada Tabel .8

## 3.3.7 Suhu atau Temperatur (t)
Nilai  Input  Suhu  atau  Temperatur  (t) ditunjukkan pada Tabel .9
Tabel 3  Nilai Input Tekanan Darah TD Sistol TD Diastol Klasifikasi TD Kategori Kriteria SPK  Input < 90 Dan Hipotensi Benefit 3 90 – 119 Atau < 80 Normal Cost 5 120 – 139  Atau 80 – 89 Prehipertensi Benefit 2 140 – 159  Atau 90 – 99 Hipertensi Derajat 1 Benefit 3 >= 160 Atau >= 100 Hipertensi Derajat 2 Benefit 4
Tabel 4  Input Kriteria Nadi (N) dan Detak Jantung (HR : Heart Rate ) N atau HR  Klasifikasi  Diagnosis Banding Kategori Kriteria SPK  Input < 60 Bradikardi Benefit 2 60 - 100 Normal Tidak Ada Kelainan Cost 3 > 100 Takikardi Benefit 2
Tabel 5 Input Kriteria Hubungan Nadi (N) dan Detak Jantung (HR : Heart Rate ) N atau HR Klasifikasi Diagnosis Banding  Kategori Kriteria SPK  Input (HR – R) <= 10 Tidak Ada Kelainan Cost 3 (HR – R) > 10 Pulsus defisit AF Benefit 2 Tabel 6  Input Kriteria Tegangan Nadi Tegangan Nadi Bentuk Nadi Diagnosis Banding  Kategori Kriteria SPK  Input Tidak Berubah Tidak Ada Kelainan Cost 3 Kuat dan Lemah Berubah - ubah  Pulsus alternan Gagal Jantung Benefit 2 Tabel 7  Input Kriteria Elastisitas Pembuluh Nadi Tegangan Nadi Diagnosis Banding  Kategori Kriteria SPK  Input Elastis Tidak Ada Kelainan Cost 3 Keras Seperti Kawat aterosklerosis Benefit 2 Tabel 8  Input Kriteria Frekwensi Pernafasan / Respiration Rate (RR) RR Klasifikasi Kategori Kriteria SPK  Input < 12 Bradipnea Benefit 2 14 - 10 Eupnea Cost 3 > 20 Takipnea (Nafas Cepat) Benefit 2 Tabel 9  Input Kriteria Suhu atau Temperatur (t) Suhu ( o C) Klasifikasi Kategori Kriteria SPK  Input < 36,5 Hipotermia Benefit 2 36,5 – 37,5 Normal Cost 4 37,5 – 37,9 Demam Benefit 2 >= 38 Demam Tinggi Benefit 3

## 4 . IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada  Bab  ini  berisikan  penerapan  dan pengujian  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) Antrian Pasien. 4.1 Implementasi Dalam  Gambar  1  Menunjukkan  tampilan form ketika melakukan setting Bobot Kriteria. Bobot kriteria  Tekanan  Darah  =  5,  Detak  Jantung  =  5, Detak  Nadi  =  5,  Relasi  HR  dan  N  =  4,  Tegangan Nadi = 3, Elastisitas Pembuluh Nadi = 3, Frekwensi Pernafasan = 3 dan Suhu Badan = 2.
Gambar 1 Form Setting Bobot Kriteria
Sedangkan  dalam  Gambar  2  Menunjukkan tampilan  form  untuk  melakukan  input  data  pasien. Data  yang  diinputkan  meliputi  ID  pasien,  Nama, Alamat,  Jenis  Kelamin,  Tanggal  Lahir,  Tekanan Darah,  Detak  Jantung,  Detak  Nadi,  Relasi  HR  dan Tegangan  Nadi,  Elastisitas  Pembuluh  Nadi, Frekwensi Pernafasan  dan Suhu Badan.
Gambar 2 Form Input Data Pasien
Gambar  3  Menunjukkan  tampilan  form  untuk melakukan  proses  perhitungan  kriteria  dalam menentukan antrian pasien. Kriteria dari pasien yang telah  diinputkan,  akan  dihitung  menggunakan metode Weight Product .

## Gambar 3 Form Proses Antrian Pasien

## 4.2 Pengujian
Pada  Sub  Bab  ini,  dilakukan  pengujian terhadap  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  Antrian  Pasien  menggunakan  metode Weighted Product . 4.2.1 Pengujian Bobot Kriteria
Bobot masing –  masing kriteria pada Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Antrian Pasien menggunakan
metode
Weighted
Product .ditunjukkan pada Tabel 10
Tabel 10 Bobot Kriteria Pada SPK NO KRITERIA BOBOT 1 Tekanan Darah (TD) Atau Tensi 5 2 Nadi (N) 5 3 Detak Jantung (HR : Heart Rate ) 5 4 Korelasi N dan HR 4 5 Tegangan Nadi 3 6 Elastisitas Nadi 3 7 Frekwensi Pernafasan (RR) 3 8 Suhu (t) 2 Pemberian bobot kriteria pada Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien menggunakan metode Weighted Product .ditunjukkan pada Gambar 4 Gambar 4 Bobot Kriteria Pada Aplikasi Bobot Tekanan Darah (TD) = 5 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,166 Bobot Detak Nadi (N) = 5 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,166 Bobot Detak Jantung (HR) = 5 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,166 Bobot Korelasi N dan HR = 4 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,133 Bobot Tegangan Nadi = 3 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,1 Bobot Elastisitas Pembuluh Nadi = 3
(5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,1
Bobot Frekwensi Pernafasan (RR) =
3 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,1 Bobot Suhu Tubuh (t) = 2 (5+5+5+4+3+3+3+2) = 0,06
Terdapat  8  data  pasien  yang  digunakan  untuk proses  pengujian  pada  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien.  Data  Pasien ditunjukkan pada Tabel 11
Pada  proses  pengujian  perhitungan  metode Weighted Product diambil data 1 orang pasien atas nama Ali Mashudin.
1. Tekanan Darah (TD) Sistolik  =  115,  Diastolik  =  75  ,  tekanan  darah termasuk dalam kategori NORMAL Nilai input SPK = 5, kategori COST.
Nilai vektor Tekanan Darah = 5 (-0,166) = 0,765
2. Detak Nadi (N)
Detak  Nadi  =  90,  detak  nadi  termasuk  dalam kategori TIDAK ADA KELAINAN
Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai vektor Detak Nadi = 3 (-0,166) = 0,833 3. Detak Jantung (HR : Heart Rate )
Detak  Jantung  =  100,  detak  jantung  termasuk dalam kategori TIDAK ADA KELAINAN Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai vektor Detak Jantung= 3 (-0,166) = 0,833 4. Korelasi N dan HR HR  –  R  =  100  –  90  =  10,  korelasi  N  dan  HR termasuk dalam kategori TIDAK ADA KELAINAN Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai vektor Korelasi N dan HR= 3 (-0,133) = 0,864 5. Tegangan Nadi Tegangan Nadi = Tidak berubah, Tegangan Nadi termasuk dalam kategori TIDAK ADA KELAINAN Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai vektor Korelasi N dan HR= 3 (-0,1) = 0,895
6. Elastisitas Pembuluh Nadi
Elastisitas  Pembuluh  Nadi  =  Elastis,  Elastisitas Pembuluh  Nadi  dalam  kategori  TIDAK  ADA KELAINAN Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai vektor Elastisitas Pembuluh Nadi= 3 (-0,1) = 0,895 7. Frekwensi Pernafasan (RR) Frekwensi Pernafasan = 15, Frekwensi Pernafasan dalam kategori Eupnea Nilai input SPK = 3, kategori COST. Nilai  vektor  Frekwensi  Pernafasan  =  3 (-0,1) = 0,895
8. Suhu Tubuh (t)
Suhu  Tubuh  =  37,  Suhu  Tubuh  dalam  kategori NORMAL
Nilai input SPK = 4, kategori COST. Nilai vektor Suhu Tubuh= 4 (-0,912) = 0,912
Total Vektor = 0,765 + 0,833 + 0,833 + 0,864 + 0,895 + 0,895 + 0,895 + 0,912 = 6,896.
Nilai total vektor dari seluruh pasien yang telah diinputkan  pada  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien  menggunakan metode Weight Product ditunjukkan pada Tabel 12
Normalisasi Vektor pasien dengan atas nama “Ali Mashudin” adalah 6,896 (6,896+7,738+8,114+8,579+7,251+8,277+8,318+6,896) =
0,111
Nilai  normalisasi  total  vektor  dari  seluruh pasien  yang  telah  diinputkan  pada  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien menggunakan  metode Weight  Product ditunjukkan pada Tabel 13
Pasien  dengan  nilai  normalisasi  total  vektor tertinggi  mendapatkan prioritas pelayanan pertama, sehingga dari data pada Tabel 4.4 dilakukan sorting nilai  normalisasi  total  vektor  secara  descending dengan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 14 Hasil  Sorting  Descending  Normalisasi  Total Vektor  Seluruh  Pasien  pada  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien menggunakan  metode Weight  Product ditunjukkan pada Gambar 6

## Gambar 6 Hasil Sorting Descending Normalisasi Total Vektor Pada Aplikasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada Bab  ini  berisikan  Kesimpulan dan Saran dari penelitian pembuatan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Antrian  Pasien menggunakan  metode Weight  Product yang  telah dilakukan.

## 5.1   Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu :
1. Semua  Kriteria  pasien  yang  diinputkan, dihitung secara matematis berdasarkan metode
Weighted Product , sehingga dengan menggunakan Aplikasi ini, penentuan prioritas penanganan pasien lebih objektif.
2. Aplikasi  ini  mempercepat  dan  mempermudah proses penentuan prioritas penangan pasien
5.2   Saran Saran dari penelitian ini yaitu :
1. Mengembangkan  proses  perhitungan  kriteria penentuan prioritas penangan pasien menggunakan metode Fuzzy Logic.
2. Menambahkan  fitur  suara  untuk  pemanggilan nomor antrian pasien.
Tabel 11 Data Nilai Kriteria Pasien No (1) Nama (2) Alamat (3) Jenis Kelamin (4) Tanggal Lahir (5) Tekanan Darah (6) Sistolik Diastolik 1 Ali Mashudin Malang Pria 19/09/1958 115 75 2 Sony Hadi Malang Pria 11/04/1953 85 90 3 Hartono Wijaya Singosari Pria 28/02/1963 125 87 4 Nanik Turen Wanita 15/11/1975 130 85 5 Budi Raharjo Malang Pria 30/07/1968 121 84 6 Zubaidah Bululawang Wanita 25/05/1978 155 95 7 Sumarni Krebet Wanita 14/11/1973 142 95 8 Sujali Kendal Payak Pria 11/04/1963 116 78 Detak Nadi (7) Detak Jantung (8) Korelasi Nadi dan Jantung (9) Tegangan Nadi (10) * Elastisitas Pembuluh Nadi (11) ** Frekwensi Pernafasan (12) Suhu Tubuh (13) 90 100 10 0 0 15 37 70 85 15 0 0 10 37 98 120 22 1 0 18 38 110 126 16 0 1 24 38 74 80 6 0 0 16 37 102 118 16 0 0 16 34 103 115 12 0 1 20 37,2 68 75 7 0 0 18 36,8 Keterangan :
*   0 = Tidak berubah,  1 = Lemah dan kuat berubah – ubah
** 0 = Elastis,  1 = Keras seperti kawat Tabel 12 Nilai Total Vektor Seluruh Pasien No Nama Alamat Jenis Kelamin  Tanggal Lahir  Total Vektor 1 Ali Mashudin Malang Pria 19/09/1958 6,896 2 Sony Hadi Malang Pria 11/04/1953 7,738 3 Hartono Wijaya Singosari Pria 28/02/1963 8,114 4 Nanik Turen Wanita 15/11/1975 8,579 5 Budi Raharjo Malang Pria 30/07/1968 7,251 6 Zubaidah Bululawang Wanita 25/05/1978 8,277 7 Sumarni Krebet Wanita 14/11/1973 8,318 8 Sujali Kendal Payak Pria 11/04/1963 6,893 Tabel 13 Sorting Descending Normalisasi Total Vektor Seluruh Pasien No Nama Alamat Jenis Kelamin  Tanggal Lahir Normalisasi Total Vektor 1 Nanik Turen Wanita 15/11/1975 0,138 2 Sumarni Krebet Wanita 14/11/1973 0,134 3 Zubaidah Bululawang Wanita 25/05/1978 0,133 4 Hartono Wijaya Singosari Pria 28/02/1963 0,130 5 Sony Hadi Malang Pria 11/04/1953 0,124 6 Budi Raharjo Malang Pria 30/07/1968 0,116 7 Sujali Kendal Payak Pria 11/04/1963 0,111 8 Ali Mashudin Malang Pria 19/09/1958 0,111 Tabel 14 Sorting Descending Normalisasi Total Vektor Seluruh Pasien No Nama Alamat Jenis Kelamin  Tanggal Lahir Normalisasi Total Vektor 1 Nanik Turen Wanita 15/11/1975 0,138 2 Sumarni Krebet Wanita 14/11/1973 0,134 3 Zubaidah Bululawang Wanita 25/05/1978 0,133 4 Hartono Wijaya Singosari Pria 28/02/1963 0,130 5 Sony Hadi Malang Pria 11/04/1953 0,124 6 Budi Raharjo Malang Pria 30/07/1968 0,116 7 Sujali Kendal Payak Pria 11/04/1963 0,111 8 Ali Mashudin Malang Pria 19/09/1958 0,111

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  Yoga  Handoko,  and  Hendra  Kurniawan.
"Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted  Product  (Studi  Kasus:  STMIK Pontianak)."  Seminar  Nasional  Informatika (SNIf). Vol. 1. No. 1. 2017.
Alfita,  Riza.  "Perancangan  sistem  pendukung keputusan penentuan prioritas produk unggulan daerah menggunakan metode Weighted Product (WP)." Jombang,[Prosiding Seminar  Competitive  Advantage  I]  Lembaga Pengembangan & Penelitian Unipdu. 2011.
Aulele,  Salmon  N.  "Analisis  Sistem  Antrian  Pada Bank Mandiri Cabang Ambon." BAREKENG: JURNAL  ILMU  MATEMATIKA  DAN TERAPAN 8.1 (2014): 45-49.
Kusumadewi, Sri, dkk. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Edisi 2.
Yogyakarta: Graha Ilmu. MAATILU,  Vitrise;  MULYADI,  Ns;  MALARA, Reginus.  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan dengan Response Time Perawat pada Penanganan  Pasien  Gawat  Darurat  di  IGD RSUP  Prof.  Dr.  RD  Kandou  Manado.  Jurnal Keperawatan, 2014, 2.2.
Manik,  Herawati  R.  2012.  Pengaruh  Faktor  Risiko yang  Bisa  Dimodifikasi  terhadap  Diabetes Melitus  Tipe  2  di  Rumah  Sakit  Umum Hadrianus Sinaga Pangururan
Sutawijaya,  R.  B,  2009.  Gawat  Darurat,  Aulia Yogyakarta : Publishing.
Annonymous,http//;www.suryamalang.tribunnews. com/2017/08/22  ,diakses  pada  tanggal  10 november 2018
Annonymous,https://id.wikibooks.org/wiki/Catatan _Dokter_Muda/Tanda_Vital diakses pada tanggal 10 oktober 2018