## Prioritas Penanganan Anemia pada Ibu Hamil Menggunakan Metode TOPSIS
Naufal Rifqi, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi : iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak −Selama kehamilan, wanita mengalami anemia yang dapat berdampak negatif pada kesehatan ibu dan perkembangan janin. Pemerintah telah mengambil berbagai langkah untuk mengatasi anemia pada ibu hamil, namun penurunan angka anemia belum signifikan. Oleh karena itu, penanganan perlu difokuskan pada individu dengan risiko tinggi agar lebih efektif. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan alat yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan kompleks dan salah satu metodenya  adalah  TOPSIS.  TOPSIS  digunakan  untuk  menetapkan  prioritas  dengan  cara  membandingkan  tiap  alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif  yang  telah  ditentukan.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  10  alternatif  dan  5  kriteria. Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS,  Alternatif  3  (A3)  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0,246561061 ditetapkan sebagai ibu hamil yang harus diprioritaskan dalam penanganan anemia.
Kata Kunci : Anemia; Ibu Hamil; Metode TOPSIS; SPK
Abstract −During pregnancy, women experience anemia which can negatively impact maternal health and fetal development. The government has taken various measures to address anemia in pregnant women, but the reduction in anemia rates has not been significant. Therefore, the treatment needs to be focused on individuals with high risk  to be more effective. Decision Support System (DSS) is a tool used in complex decision-making processes and one of the methods is TOPSIS. TOPSIS is used to set priorities by comparing each alternative against predetermined positive and negative ideal solutions. In this study, there are 10 alternatives and 5 criteria. Based on the results of calculations with the TOPSIS method, Alternative 3 (A3) with a preference value of 0.246561061 is designated as a pregnant woman who must be prioritized in handling anemia.
Keywords : Anemia; Pregnant Woman; TOPSIS; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Selama  masa kehamilan, seorang wanita  mengalami  berbagai perubahan untuk beradaptasi dengan kondisinya. Salah satu perubahan penting adalah penurunan hemoglobin karena peningkatan volume plasma dan penurunan viskositas darah untuk meningkatkan sirkulasi ke plasenta[1]. Kadar hemoglobin yang rendah, atau yang umum disebut anemia, dapat berdampak negatif pada kesehatan ibu hamil dan perkembangan janin. Anemia pada ibu hamil didefinisikan oleh WHO (World Health Organization) sebagai kadar hemoglobin kurang dari 11 g/dL[2]. Data Riskesdas tahun 2018 mencatat prevalensi anemia pada ibu hamil sebesar 48,9%, meningkat dari 37,1% pada tahun 2013[3]. Anemia pada ibu hamil dapat berdampak buruk pada janin, seperti berat lahir rendah dan persalinan prematur[4]. Beberapa faktor risiko anemia pada ibu hamil meliputi aspek sosial, ekonomi, gizi, lingkungan, lebih utamanya akses terbatas ke perawatan medis dan pendapatan rendah[5],[6]. Pemerintah telah mengambil berbagai langkah  untuk  mengatasi  anemia  pada  ibu  hamil,  seperti  pemberian  tablet  tambah  darah,  pelayanan  antenatal berkala,  dan  suplementasi  makanan.  Namun,  penurunan  angka  anemia  pada  ibu  hamil  belum  signifikan.  Oleh karena  itu,  perlu  ditetapkan  prioritas  penanganan  untuk  fokus  pada  individu  dengan  risiko  tinggi,  sehingga penanganan dapat lebih efektif dan efisien.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi berbasis komputer yang membantu individu  atau  organisasi  dalam  mengambil  keputusan  yang  optimal  dalam  situasi  kompleks,  yang  melibatkan beragam  alternatif  dan  kriteria.  Salah  satu  metodenya  adalah  Metode  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), yang digunakan untuk menetapkan prioritas dengan cara membandingkan tiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil dari perbandingan tersebut adalah alternatif yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif akan memiliki prioritas yang lebih tinggi[7],[8]. Dalam penelitian ini, metode TOPSIS digunakan untuk melakukan perankingan terhadap ibu hamil dengan anemia guna menetapkan prioritas dalam penanganannya.
Metode TOPSIS telah terbukti efektif dalam berbagai penelitian yang berkaitan dengan penentuan prioritas dalam  menangani  masalah  tertentu.  Pada  penelitian  Siregar,  Haryani,  dan  Srirohayu  yang  berjudul  “Model Penilaian Calon Penerima Jamban Sehat Bagi Masyarakat Kurang Mampu Menggunakan Metode TOPSIS Menuju Kabupaten  Pringsewu  Open  Defecation  Free”  ditemukan  kesimpulan  bahwa  Metode  TOPSIS  berguna  dalam mendukung pengambilan keputusan dalam  memilih antara kondisi  jamban  yang sehat dan tidak sehat[9].  Pada penelitian berjudul  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Bergizi  untuk Ibu Hamil Menggunakan Metode TOPSIS” yang dilakukan Amirullah, Simbolon dan Septriani, diketahui bahwa Metode TOPSIS digunakan untuk  mengurutkan  prioritas  makanan  sebagai  panduan  bagi  ibu  hamil,  membantu  mereka  memilih  makanan sesuai dengan kebutuhan kalori dan kriteria yang relevan[10]. Penelitian Sefrika yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Vaksin HPV untuk Mencegah Kanker Serviks pada Wanita Dengan Metode TOPSIS” juga menunjukkan metode TOPSIS berguna dalam penentuan prioritas individu yang mendapatkan vaksin HPV[11].
Selain  itu,  penelitian  dengan  judul  Penerapan  Metode  TOPSIS  untuk  Penentuan  Prioritas  Penanganan  Pasien Penyakit  Stunting  pada  Balita”  yang  dilakukan  Normawati  dan  Djamal  juga  menyimpulkan  bahwa  metode TOPSIS  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  keputusan  kepada  pihak  terkait  dalam  situasi pengambilan keputusan dengan berbagai alternatif yang melibatkan pasien stunting[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan penelitian yang akan dilakukan:
a. Identifikasi Masalah Penelitian
Menjelaskan masalah penelitian yang diangkat berikut dengan latar belakang dan relevansi masalah penelitian.
b. Pemilihan Metode Penelitian
Memilih metode penelitian yang cocok dengan penelitian dan jenis data yang dibutuhkan. Pada penelitian ini dipilih metode TOPSIS untuk menetapkan prioritas.
c. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data sesuai dengan penelitian. Pada penelitian ini digunakan data sekunder dari Puskesmas A.
d. Analisis Data
Menganalisis data yang telah terkumpul menggunakan teknik analisis yang sesuai dengan metode penelitian. Pada penelitian ini digunakan metode TOPSIS untuk menetapkan prioritas.
e. Interpretasi Hasil dan Kesimpulan
Menginterpretasikan hasil analisis data dan menarik kesimpulan berdasarkan temuan penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2. SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) merupakan suatu pendekatan atau sistem yang dibuat untuk memudahkan individu atau organisasi dalam meningkatkan efisiensi dan tingkat informasi dalam proses pengambilan keputusan. SPK  mengandalkan  teknologi  komputer  dan  analisis  data  guna  mengumpulkan,  menyimpan,  mengelola,  serta menganalisis  informasi  yang  relevan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Fokus  utama  SPK  adalah menyediakan informasi yang akurat, relevan, dan terstruktur kepada para pengambil keputusan, sehingga mereka dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat  pada  waktunya.  SPK  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai bidang, seperti bisnis, perencanaan produksi,  manajemen persediaan, serta dalam konteks perawatan kesehatan dan  sektor  publik.  Dengan  mengurangi  ketidakpastian  dan  memperbaiki  aksesibilitas  data  yang  relevan,  SPK membantu organisasi untuk mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, meningkatkan efisiensi operasional, dan mencapai hasil yang lebih baik dalam pencapaian tujuan mereka[13]–[15].

## 2.3. Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu teknik yang mendukung pengambilan keputusan dengan banyak kriteria. Prinsip dasar TOPSIS adalah alternatif yang terpilih harus memiliki jarak paling pendek dari solusi ideal positif dan jarak paling jauh dari solusi ideal negatif dengan menggunakan metrik jarak Euclidean untuk menilai seberapa dekat pilihan mendekati solusi terbaik. Berikut adalah tahapan metode TOPSIS[16]–[20]:
a. Mengidentifikasi kriteria dan alternatif yang akan dievaluasi
b. Menetapkan bobot preferensi untuk setiap kriteria
c. Menyusun matriks keputusan ternormalisasi
R ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 (1)
dengan i = 1,2,3, … m, dan j = 1,2,3 … n d. Menyusun matriks bobot ternormalisasi
y ij = W 1 r ij (2)
dengan i = 1,2,3, … m, dan j = 1,2,3 … n e. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
A + =   (y1 + , y2 + , y3 + , . . . , yn + ) (3)
A − =   (y1 − , y2 − , y3 − , . . . , yn − ) (4)
f. Menghitung jarak antara setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
Dⅈ + = √∑ (y ij − y i + ) 2 n j=1 (5)
Dⅈ − = √∑ (y ij − y i − ) 2 n j=1 (6)
g. Menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif
V = D i − D i − +D i + (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1. Identifikasi Alternatif
Dalam penelitian ini, alternatif yang digunakan adalah sejumlah ibu hamil yang ada di Puskesmas A. Semua ibu hamil itu berada pada usia kehamilan 32 minggu. Berdasarkan data sekunder dari Puskesmas A, terdapat 10 ibu hamil dengan nama sebagai berikut.
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif Alternatif (A1) Santi Siregar Alternatif (A2) Inayah Sri Rayahu Alternatif (A3) Rizka Khairani Alternatif (A4) Wirda Oktaviani Alternatif (A5) Sukma Anindya Alternatif (A6) Zarifah Kusumawardani Alternatif (A7) Annisa Ariyani Alternatif (A8) Dita Asri Permata Alternatif (A9) Kirana Apriliani Alternatif (A10) Kamila Bintari

## 2.2. Identifikasi Kriteria
Penelitian  ini  menggunakan  sejumlah  kriteria  yang  berhubungan  dengan  faktor-faktor  yang  berpotensi menyebabkan anemia pada ibu hamil. Setelah dilakukan tinjauan menyeluruh, lima kriteria utama diidentifikasi dan diberi bobot, masing-masing diberikan nilai sebagai berikut.
Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria Keterangan Kriteria (K1) Jumlah Hemoglobin 5 Benefit Kriteria (K2) Konsumsi Tablet Zat Besi 5 Benefit Kriteria (K3) Ukuran Lingkar Lengan Atas 4 Benefit Kriteria (K4) Kunjungan Antenatal 4 Benefit Kriteria (K5) Pendapatan Rumah Tangga 3 Benefit Tabel 3. Keterangan Bobot Kriteria Bobot Kriteria Keterangan 1 Tidak Penting 2 Kurang Penting 3 Cukup Penting 4 Penting
Bobot Kriteria Keterangan 5 Sangat Penting

## 2.3. Penetapan Bobot Preferensi untuk Setiap Kriteria
Setelah bobot preferensi untuk setiap kriteria ditetapkan, pembobotan disusun sebagai berikut.
Tabel 4. Bobot Preferensi Setiap Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jumlah Hemoglobin (gr/dL) (K1) < 7 1 7 – 10 2 ≥ 11 3 Konsumsi Tablet Zat Besi (K2) Tidak Pernah 1 Tidak Teratur 2 Teratur 3 Ukuran Lingkar Lengan Atas (cm) (K3) < 23,5 1 ≥ 23,5 2 Kunjungan Antenatal (per kali) (K4) < 2 1 2 – 5 2 ≥ 6 3 Pendapatan Rumah Tangga (K5) < Rp. 2.000.000 1 Rp. 2.000.000 – Rp. 4.000.000 2 > Rp. 4.000.000.000 3 Tabel 5. Pembobotan pada Setiap Kriteria Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 2 3 2 3 2 A2 2 2 2 3 1 A3 1 1 1 2 2 A4 1 2 2 2 1 A5 3 3 2 3 2 A6 2 3 2 3 1 A7 3 2 1 2 1 A8 2 1 1 1 2 A9 3 2 2 3 3 A10 2 2 1 2 1 2.4. Penerapan Metode TOPSIS
a. Menyusun Matriks Keputusan Ternormalisasi
Selanjutnya, matriks keputusan ternormalisasi dibuat, dengan hasil sebagai berikut.
R = [
0,285714286 0,428571429 0,377964473 0,381000381 0,365148372
0,285714286 0,285714286 0,377964473 0,381000381 0,182574186 0,142857143 0,142857143 0,188982237 0,254000254 0,365148372 0,142857143 0,285714286 0,377964473 0,254000254 0,182574186 0,428571429 0,428571429 0,377964473 0,381000381 0,365148372 0,285714286 0,428571429 0,377964473 0,381000381 0,182574186 0,428571429 0,285714286 0,188982237 0,254000254 0,182574186 0,285714286 0,142857143 0,188982237 0,127000127 0,365148372 0,428571429 0,285714286 0,377964473 0,381000381 0,547722558
0,285714286 0,285714286 0,188982237 0,254000254 0,182574186]
b. Menyusun Matriks Bobot Ternormalisasi
Setelah menemukan matriks keputusan ternormalisasi, matriks bobot ternormalisasi dibuat sesuai dengan bobot kriteria sebelumnya (K1 = 5; K2 = 5; K3 = 4; K4 = 4; K5 = 5). Hasil perhitungan matriks bobot ternormalisasi sebagai berikut.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6820
Y =
[
1,428571429 2,142857143 1,511857892 1,524001524 1,095445115 1,428571429 1,428571429 1,511857892 1,524001524 0,547722558 0,714285714 0,714285714 0,755928946 1,016001016 1,095445115 0,714285714 1,428571429 1,511857892 1,016001016 0,547722558 2,142857143 2,142857143 1,511857892 1,524001524 1,095445115 1,428571429 2,142857143 1,511857892 1,524001524 0,547722558 2,142857143 1,428571429 0,755928946 1,016001016 0,547722558 1,428571429 0,714285714 0,755928946 0,508000508 1,095445115 2,142857143 1,428571429 1,511857892 1,524001524 1,643167673
1,428571429 1,428571429 0,755928946 1,016001016 0,547722558]
c. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negatif Berikut hasil perhitungan solusi ideal positif dari setiap kriteria.
y1 + =  max  (1,428571429;  1,428571429;  0,714285714;  0,714285714;  2,142857143;  1,428571429; 2,142857143; 1,428571429; 2,142857143; 1,428571429) = 2,142857143
y2 + =  max  (2,142857143;  1,428571429;  0,714285714;  1,428571429;  2,142857143;  2,142857143; 1,428571429; 0,714285714; 1,428571429; 1,428571429) = 2,142857143
y3 + =  max  (1,511857892;  1,511857892;  0,755928946;  1,511857892;  1,511857892;  1,511857892; 0,755928946; 0,755928946; 1,511857892; 0,755928946) = 1,511857892
y4 + =  max  (1,524001524;  1,524001524;  1,016001016;  1,016001016;  1,524001524;  1,524001524; 1,016001016; 0,508000508; 1,524001524; 1,016001016) = 1,524001524
y5 + =  max  (1,095445115;  0,547722558;  1,095445115;  0,547722558;  1,095445115;  0,547722558; 0,547722558; 1,095445115; 1,643167673; 0,547722558) = 1,643167673
Berikut hasil perhitungan solusi ideal negatif dari setiap kriteria.
y1 − =  min  (1,428571429;  1,428571429;  0,714285714;  0,714285714;  2,142857143;  1,428571429; 2,142857143; 1,428571429; 2,142857143; 1,428571429) = 0,714285714
y2 − =  min  (2,142857143;  1,428571429;  0,714285714;  1,428571429;  2,142857143;  2,142857143; 1,428571429; 0,714285714; 1,428571429; 1,428571429) = 0,714285714
y3 − =  min  (1,511857892;  1,511857892;  0,755928946;  1,511857892;  1,511857892;  1,511857892; 0,755928946; 0,755928946; 1,511857892; 0,755928946) = 0,755928946
y4 − =  min  (1,524001524;  1,524001524;  1,016001016;  1,016001016;  1,524001524;  1,524001524; 1,016001016; 0,508000508; 1,524001524; 1,016001016) = 0,508000508
y5 − =  min  (1,095445115;  0,547722558;  1,095445115;  0,547722558;  1,095445115;  0,547722558; 0,547722558; 1,095445115; 1,643167673; 0,547722558) = 0,547722558
d. Menghitung  Jarak Antara  Setiap Alternatif  Dengan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan  Matriks  Solusi  Ideal Negatif
Setelah mengetahui solusi ideal positif dan negatif untuk masing-masing kriteria, hitung jarak antara setiap pilihan  dengan  Nilai  D+  atau  Nilai  D-,  yang  masing-masing  merupakan  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Hasilnya sebagai berikut.
Tabel 6. Jarak Solusi Ideal Negatif dan Solusi Ideal Positif
Kode Alternatif Nilai D+ Nilai D˗ A1 0,900113372 2,110617693 A2 1,490103407 1,619905799 A3 2,282789027 0,747037158 A4 2,002269943 1,15745288 A5 0,547722558 2,44649122 A6 1,307747713 2,03830985 A7 1,593642736 1,676032495 A8 2,110617693 0,900113372 A9 0,714285714 2,314023994 A10 1,746396648 1,130695662
e. Menghitung Nilai Preferensi dari Setiap Alternatif
Selanjutnya, untuk menentukan alternatif  mana  yang  menjadi prioritas penanganan anemia pada  ibu hamil, nilai  preferensi  setiap  alternatif  dihitung  dan  peringkatnya  diurutkan  dari  nilai  preferensi  terkecil  hingga terbesar. Pada penelitian ini diketahui alternatif yang menjadi peringkat pertama adalah Alternatif 3 (A3) karena memiliki nilai preferensi paling kecil yaitu 0,246561061. Sehingga ibu hamil atas nama Rizka Khairani akan diutamakan untuk penanganan anemia pada ibu hamil.
Tabel 7. Nilai Preferensi Setiap Alternatif dan Peringkatnya
Alternatif Preferensi Peringkat A1 0,701031626 8
Alternatif Preferensi Peringkat A2 0,52086849 6 A3 0,246561061 1 A4 0,366314688 3 A5 0,817072995 10 A6 0,609167598 7 A7 0,512599074 5 A8 0,298968374 2 A9 0,76413056 9 A10 0,392999438 4

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat digunakan untuk menetukan prioritas penanganan anemia pada ibu hamil sesuai dengan kriteria yang ada. Penelitian ini memiliki 10 alternatif dengan 5 kriteria.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS,  terpilih  Alternatif  3  (A3)  atas  nama  Rizka Khairani dengan nilai preferensi sebesar 0,246561061 sebagai ibu hamil yang diprioritaskan dalam penanganan anemia.

## REFERENCES
[1]  S. F. Safithri, N. Kania, and A. Diana, “Correlation between maternal hemoglobin level and birth weight,” Althea Med. J., vol. 6, no. 2, pp. 91–94, 2019.
[2]  M.  Sun  et  al.,  “Variation  Patterns  of  Hemoglobin  Levels  by  Gestational  Age  during  Pregnancy:  A  Cross-Sectional Analysis of a Multi-Center Retrospective Cohort Study in China,” Nutrients, vol. 15, no. 6, p. 1383, 2023.
[3]  Riskesdas, “Prevalensi Anemia pada Ibu Hamil 2013-2018,” Badan Pus. Stat. (bps. go. id), 2022.
[4]  A. C. M. G. Figueiredo et al., “Maternal anemia and low birth weight: a systematic review and meta-analysis,” Nutrients, vol. 10, no. 5, p. 601, 2018.
[5]  U. K. Yadav, P. Ghimire, A. Amatya, and A. Lamichhane, “Factors associated with anemia among pregnant women of underprivileged ethnic groups attending antenatal care at provincial level hospital of Province 2, Nepal,” Anemia, vol. 2021, 2021.
[6]  J. Zhang, Q. Li, Y. Song, L. Fang, L. Huang, and Y. Sun, “Nutritional factors for anemia in pregnancy: A systematic review with meta-analysis,” Front. Public Heal., vol. 10, p. 1041136, 2022.
[7]  Yuswardi  et  al.,  Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  Teknologi  Informasi,  1st  ed.  Padang:  PT.  Global  Eksekutif Teknologi, 2022.
[8]  J. T. Santoso and B. Hartono, “DSS (Decision Support Systems) Sistem Pendukung Keputusan,” Penerbit Yayasan Prima Agus Tek., pp. 1–454, 2022.
[9]  G. K. Siregar, E. Haryani, and W. Srirohayu, “Model Penilaian Calon Penerima Jamban Sehat Bagi Masyarakat Kurang Mampu  Menggunakan  Metode  Topsis  Menuju  Kabupaten  Pringsewu  Open  Defecation  Free,”  in  Prosiding  Seminar Nasional Darmajaya, 2019, vol. 1, pp. 302–310.
[10]  A. Amirullah, Z. K. Simbolon, and M. Septriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Bergizi Untuk Ibu Hamil Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Infomedia Tek. Inform. Multimed. Jar., vol. 4, no. 2, pp. 108–115, 2019.
[11]  Sefrika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Vaksin HPV Untuk Mencegah Kanker Serviks Pada Wanita Dengan Metode TOPSIS,” J. Sains Komput. dan Inform., vol. 6, no. 1, pp. 226–231, 2022.
[12]  D. Normawati and G. M. Djamal, “Penerapan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Idel Solution (TOPSIS) Untuk Penentuan Prioritas Penanganan Pasien Penyakit Stunting Pada Balita,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 4, no. 2, pp. 234–243, 2023.
[13]  N. Rahmansyah and S. A. Lusinia, “Sistem Pendukung Keputusan.” Pustaka Galeri Mandiri, 2021.
[14]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[15]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  4,  pp.  912–921,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[16]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapaan  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  ROC  dalam  Seleksi  Penerimaan  Auditor  Internal Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. April, pp. 828–836, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[17]  H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[18]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[19]  M.  I.  Bachtiar,  H.  Suyono,  and  M.  F.  E.  Purnomo,  “METHOD  COMPARISON  IN  THE  DECISION  SUPPORT SYSTEM,” vol. 11, no. 2, pp. 75–82, 2021.
[20]  S. Sukamto, Y. Andriyani, and K. Wahyuni, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 333–340, 2021.