## Entropy-Based Fuzzy Ahp Sebagai Pendukung Keputusan Penempatan Bidan Di Kota Banjarbaru
Siti Hatimah Rahmadaniah 1 ,  Oni Soesanto 2 ,  Dwi Kartini 2 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email: sitihatimah56@gmail.com

## Abstract
Banjarbaru City Health Office is a government agency that plays an important role  in  health  development  in  Banjarbaru.  Support  system  midwife  placement  in  the Health Service Banjarbaru done by following the specified criteria. However, the system has not been run in accordance with these criteria, but every midwife who will be placed in primary and villages are given the freedom to choose from one health center placement options, and direct placement was decided on the option selected health centers midwives. Because  of  the  ineffectiveness  of  the  existing  system  at  the  Department  of  Health Banjarbaru it will be designed and built "Midwives Placement Decision Support Systems in  Banjarbaru  with  Method  Using  Entropy-Based  Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy Process)" to determine the placement of midwives in accordance with the criteria that have been determined. From the research and observations of the system that has been created,  it  can  be  seen  that  the  Decision  Support  System  Placement  Midwives  using Entropy-Based  Fuzzy  AHP  is  a  decision  that  is  in  accordance  with  the  number  of midwives needed by each health center.
Keywords : Decision Support System , Placement Midwives , Entropy Method.

## Abstrak
Dinas Kesehatan Kota Banjarbaru merupakan suatu instansi pemerintah yang berperan  penting  dalam  pembangunan  kesehatan  di  Kota  Banjarbaru  . Sistem pendukung  penempatan  bidan  di  Dinas  Kesehatan  Banjarbaru  dilakukan  dengan mengikuti kreteria yang sudah ditentukan . Akan tetapi sistem tersebut belum berjalan sesuai  dengan  kriteria  tersebut  melainkan  setiap  bidan  yang  akan  ditempatkan dipuskesmas  dan  desa  diberikan  kebebasan  untuk  memilih  dari  salah  satu  puskesmas pilihan penempatan, dan langsung diputuskan penempatan pada puskesmas pilihan yang dipilih  bidan.  Oleh  karena  tidak  berjalannya  sistem  yang  sudah  ada  pada  Dinas Kesehatan  Banjarbaru  maka  akan  dirancang  dan  dibangun  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penempatan  Bidan  di  Kota  Banjarbaru  dengan  Menggunakan  Metode Entropy-Based  Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)”  untuk  menentukan penempatan  bidan  yang  sesuai  dengan  kreteria  yang  sudah  ditentukan. Dari  hasil penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  dapat  diketahui  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Bidan  menggunakan  metode  Entropy- Based Fuzzy AHP ini mendapatkan keputusan yang sesuai dengan jumlah bidan yang diperlukan oleh tiap-tiap puskesmas.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penempatan Bidan, Metode Entropy.

## 1. PENDAHULUAN
Dinas  Kesehatan  Kota  Banjarbaru  merupakan  suatu  instansi  pemerintah yang berperan penting dalam pembangunan kesehatan di Kota Banjarbaru dengan prioritas  utamanya  yaitu  pembangunan  kesehatan  yakni  pelayanan  kesehatan untuk  masyarakat  miskin,  pendayagunaan  tenaga  kesehatan,  dan  peningkatan pelayanan kesehatan di daerah Banjarbaru.
Untuk  prioritas  utama  Dinas  Kesehatan  Kota  Banjarbaru  salah  satunya adalah  penempatan  bidan  yang  dilakukan  agar  jumlah  bidan  disetiap  puskesmas sesuai dengan tenaga kesehatan yang dibutuhkan. Jumlah bidan yang ada diwilayah kerja Dinas Kesehatan Banjarbaru ada sebanyak Seratus orang bidan.
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan  salah  satu  metode  yang paling  banyak  digunakan  untuk  membuat  keputusan  dalam  MCDM.  Analytical Hierarchy Process (AHP) telah digunakan dalam berbagai bidang sebagai alat untuk mengambil keputusan multi-kriteria dengan beberapa alternatif dan kriteria [4] . Fuzzy AHP merupakan penggabungan antara AHP dengan pendekatan fuzzy. Beberapa metode dalam FAHP antara lain Pendekatan Van Laarhoven and Pedrycz, Fuzzy AHP Buckley, Metode Extent Analys’ Chang dan Metode Entropy-Based [3] .

## 1.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  bertempat  di  Kantor  Dinas  Kesehatan  Banjarbaru,  Kalimantan Selatan. Waktu penelitian 10 bulan dari Mei 2014 – Maret 2015.

## 1.2. Alat dan Bahan Penelitian
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  peralatan  yaitu  sebuah  laptop dengan spesifikasi Processor AMD Intel-Core i3, RAM 2 GB, Hardisk 320 GB, Sistem Operasi “Microsoft Windows 7”, Delphi 7, Database “Microsoft Access 2007”. Bahan atau materi penelitian yang digunakan adalah data ataupun informasi yang telah didapatkan dari Dinas Kesehatan Banjarbaru dan beberapa puskesmas yang ada di wilayah Kota Banjarbaru serta beberapa jurnal penelitian dari internet.

## 1.3. Prosedur Penelitian

## 1.3.1 Analisis Kebutuhan
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  terhadap  kebutuhan  sistem. Pengumpulan  data  dalam  tahap  ini  bisa  dilakukan  melalui  sebuah  penelitian, wawancara atau study literatur. Dimana data yang ada merupakan data yang telah diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Banjarbaru  berupa  data-data  bidan,  dan  hasil penilaian wawancara yang meliputi penilaian dari bidan-bidan tersebut.

## 1.3.2 Desain Sistem
Menganalisis  hasil  dari  requirement  menjadi  sebuah  ide-ide  dalam pengembangan  aplikasi,  masalah-masalah  yang  mungkin  terjadi,  kebutuhan  apa saja yang diperlukan dalam pengembangan aplikasi ini. Setelah semua kebutuhan dianalisis, langkah selanjutnya adalah mendesain sistem dan perangkat lunak, yaitu melakukan perancangan sistem yang akan dibangun.

## 1.3.3 Implementasi dan Pengujian
Tahap selanjutnya adalah menerjemahkan desain sistem ke dalam aplikasi. Bentuk implementasi dari  sistem berupa penulisan program dan pembuatan basis data serta dokumentasi. Setelah aplikasi dibuat perlu dilakukan pengujian beberapa unit yang  terdapat dalam  sistem  pada  aplikasi  tersebut.  Apabila terdapat  kekurangan pada  unit  maka  sistem  akan  diperbaiki sampai masalah dapat teratasi.

## 1.3.4 Pemeliharaan dan Perawatan
Tahap  dimana  dimulai  melakukan  pengoperasian  sistem,  jika  diperlukan melakukan perbaikan kecil atas kesalahan yang ada.

## 2. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1. Analisis Kebutuhan
Gambar 1 Arsitektur dari Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Bidan

## 2.2. Analisis Masukan dan Keluaran
Pada  proses  pengumpulan  data  didapat  beberapa  data.  Dari  data  tersebut akan dilakukan analisis yang akan menjadi masukan, yaitu sebagai berikut :
a. Data Bidan
Data Bidan merupakan data yang berasal dari daftar bidan yang akan dinilai.
b. Data Puskesmas Data  Puskesmas  merupakan  data  puskesmas  untuk  mengetahui  puskesmas yang membutuhkan bidan.
c. Data Kriteria Penilaian
Data Kriteria Penilaian merupakan data untuk menilai setiap kreteria yang ada untuk melakukan pembobotan. Data Kreteria.
d. Data Nilai Kriteria Bidan
Data Kriteria merupakan data kriteria apa saja yang ditetapkan dan digunakan untuk menilai lokasi penempatan bidan.
e. Data Hasil: Lokasi Bidan
Data  Lokasi  Bidan  merupakan  data  untuk  hasil  proses  perhitungan  untuk melihat data Lokasi Bidan.
Sedangkan data yang akan menjadi keluaran/output dalam sistem yaitu Data keputusan  merupakan  data  hasil  perhitungan  perbandingan  setiap  kriteria, kemudian  digunakan  perhitungan  menggunakan  algoritma  Entropy-Based  Fuzzy
AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  dari perangkingan nilai bidan tertinggi dan dari nilai tersebut dapat menentukan Lokasi Penempatan Bidan.

## 2.3. Analis Proses
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Bidan  Di  Kota  Banjarbaru Menggunakan Metode Entropy-Based Fuzzy AHP (Analytical Hierarchy Process)  ini dibuat  dengan  4  (empat)  jenis  kriteria  dalam  penilaiannya  yaitu  jarak  rumah dengan  tempat  kerja,  pendidikan  terakhir,  pengalaman  kerja  bidan,  dan  Status bidan.  Dimana  masing-masing  kritreria  tersebut  memiliki  nilai-nilai  kriteria penilaian  yang  akan  menentukan  hasil  akhir  sistem  pendukung  keputusan  yang akan digunakan oleh para pengguna dalam menentukan suatu keputusan.
Untuk  menentukan nilai bobot melihat hasil pengukuran tingkat kepentingan kreteria  dan  kemudian  dihitung  nilai    matriks  perbandingan  bobot  setiap kreterianya. Setelah itu melakukan perhitungan nilai matriks perbandingan antara bidan-bidan yang akan diproses.
Selanjutnya setelah mendapatkan nilai matriks perbandingan lalu dimasukkan nilai-nilai  tersebut  kedalam  proses  perhitungan  Entropy-Based  Fuzzy  AHP (Analytical  Hierarchy  Process).  Dan  sampai  mendapatkan  nilai  hasil  dari perhitungan-perhitungan yang dilakukan sebelumnya.

## 2.4. Analis Sistem
2.4.1 Login
Gambar 2 Use Case Diagram Login
2.4.2 Modul Data Master Gambar 3 Use Case Diagram Modul Master Modul Login Login ADMIN USER Modul Data Master Data Bidan Data  Nilai Kriteria Bidan Data Puskesmas USER ADMIN

## 2.4.3 Modul Nilai
Gambar 4 Use Case Diagram Modul Nilai

## 2.4.4 Modul Laporan
Gambar 5 Use Case Diagram Modul Laporan

## 2.5. Perancangan Database
Berikut  gambaran  dari  perancangan  database  sistem  yang  digambarkan secara konseptual yaitu :

## Modul Nilai
Data Kretria Penilaian Data Hasil ADMIN USER Laporan Laporan Cetak Laporan << Extend >> ADMIN USER
Berikut  gambaran  dari  perancangan  database  sistem  yang  digambarkan secara physical yaitu :
Gambar 7 Perancangan database secara physical

## 2.6. Implementasi
Berikut akan ditampilkan implementasi dari perancangan User Interface yang telah dibuat sebelumnya :
a. Form Login
Pada form ini admin melakukan login dengan memasukkan username dan password.  Kemudian  sistem  akan  melakukan  validasi.  Saat  admin  memasukan data yang benar, maka akan masuk ke halaman menu utama, Sedangkan apabila data admin yang di masukan salah maka akan muncul pesan kesalahan
Gambar 8 Form Login
b. Menu Utama
Menu Utama merupakan form pertama yang akan tampil setelah admin login ke sistem. Menu utama terdiri dari data bidan, data kriteria bidan, analisa hasil. Data puskesmas dan Data Kriteria Penilaian.
Gambar 9 Form Menu Utama
c. Form Data Bidan
Rancangan  form  Data  Bidan  meliputi  data  bidan.  Form  data  bidan digunakan  untuk  melihat,  mencari,  menambah,  mengedit  dan  menghapus, menyimpan data.
Gambar 10 Form Data Bidan
d. Form Data Puskesmas Form  Puskesmas  adalah  form  yang  diakses  untuk  melihat,  menambah,
mengedit, menghapus dan menyimpan data.
Gambar 11 Form Puskesmas
e. Form Nilai Kriteria
Form data penilaian kriteria adalah form yang diakses untuk menambah, mengedit, menghapus data, mensetting nilai, dan masuk kedalam form kriteria.
Gambar 8.  Form Data Penilaian Kriteria
f. Form Hasil
Form  Hasil  adalah  form  yang  diakses  untuk  melihat  nilai  pilihan  yang dipilih  dan  menyimpanya  untuk  di  proses  untuk  melihat  hasil  Entropy  Based Fuzzy AHP-nya dan dipuskesmas mana bidan tersebut ditempatkan.

## Gambar 9. Form Hasil

## Gambar 10. Form Lokasi Bidan

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
a. Langkah-langkah dalam metode Entropy-Based Fuzzy AHP yaitu : menghitung nilai  perbandingan  antar  kriteria  dengan  analisi  fuzzy,  menghitung  hitung Nilai_AHP antar bidan dengan menggunakan metode Entropy_based Fuzzy AHP dan  menentukan  penempatan  bidan  menggunkan  algoritma  prinsip penempatan berdasarkan nilai tertinggi dan tempat puskesmas asal.
b. Metode Entropy-Based Fuzzy AHP (Analytical Hierarchy Process) bisa digunakan untuk membantu dalam pembuatan sistem pendukung keputusan penempatan bidan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cheng, C.-H., 1997, Evaluating naval tactical missile systems by fuzzy AHP based  on  the  grade  value  of  membership  function,  European  Journal  of Operational Research, 96 (2) : 343–350.
[2] Kahraman,  Cengiz.  2008.  Fuzzy  Multi  Criteria  Decesion  Making.Istanbul Technical University, Istanbul, Turkey.
[3] Saaty, T. L. 1994. Fundamental of Decision Making and Priority Theory with The Analitic Hierarchy Process Vol. VI. RWS Publications.
[4] Supriyono,  WisnuAryaWardhana,  dan  Sudaryo.  2007.  Sistem  Pemilihan Pejabat Struktural Dengan Metode AHP.Yogyakarta.
.