## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA
Mesran 1 , Swandi Dedi Arnold Pardede 2 , Arahman Harahap 2 , Andysah Putera Utama Siahaan 3
1 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
3 Universitas Pembangunan Panca Budi Medan, Medan, Indonesia

## Abstrak
Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  atas  komponen-komponen  antara  lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemerosesan masalah (problem  processing)  yang  saling  berinteraksi  satu  dengan  yang  lainnya,  yang  membantu  pengambilan  keputusan  melalui pengunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur .Penelitian ini menggunakan Metode MOORA dalam menentukan yang berhak menjadi para peserta Jamkesmas berdasarkan kriteria dengan menggunakan rumus yang hasilnya lebih akurat dan tepat sasaran
Kata Kunci : Seleksi Peserta Jamkesmas, Sistem Pendukung Keputusan, MOORA

## Abstract
Decision  support  system  as  a  computer-based  system  consisting  of  components,  among  other  components  of  the  language system  (language),  components  of  knowledge  systems  (knowledge)  and  components  of  the  problem  processing  system (problem processing) which interact with each other, which helps decision making through the use of data and decision models to solve problems that are semi-structured and unstructured. This study uses the MOORA Method in determining who is entitled to become participants Jamkesmas based on criteria by using a formula that results more accurate and targeted.
Keywords : Selection of Jamkesmas Participants, Decision Support System, MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan sesuatu hal yang sangat penting bagi manusia, yang mana telah diketahui bahwa kesehatan merupakan sesuatu yang sangat berharga dengan dibuktikan begitu banyak jumlah pasien yang dirawat di rumah sakit  setiap  harinya.  Saat  ini  masih  banyak  masyarakat  yang  memilih  mempertahankan  penyakit  yang  berada dalam tubuhnya dari pada berobat ke rumah sakit. Hal tersebut dikarenakan berbagai faktor, seperti tidak adanya kemampuan secara ekonomi dikarenakan biaya kesehatan yang mahal . Jamkesmas  merupakan  program  pemerintah  dalam  hal  pelindungan  sosial  di  bidang  kesehatan  untuk menjamin  masyarakat  miskin  dan  tidak  mampu,  yang  iurannya  dibayar  oleh  pemerintah  agar  kebutuhan  dasar kesehatannya  yang  layak  dapat  terpenuhi.  Iuran  bagi  masyarakat  miskin  dan  tidak  mampu  dalam  program Jamkesmas  bersumber  dari  Anggaran  Pengeluaran  dan  Belanja  Negara  (APBN)  dari  Mata  Anggaran  Kegiatan (MAK)  belanja  bantuan  sosial.  Pada  hakikatnya  pelayanan  kesehatan  terhadap  peserta  menjadi  tanggungjawab dan dilaksanakan bersama oleh Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah Provinsi/Kabupaten/Kota berkewajiaban memberikan kontribusi sehingga menghasilkan pelayanan yang optimal[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  masalah dengan menghasilkan alternatif terbaik untuk mendukung keputusan yang diambil oleh pengambil keputusan[2]. Penerapan  sistem  informasi  ini  sudah  banyak  di  gunakan  pada  perusahaan  perusahaan  besar  yang  mendukung fungsi manajemen untuk pengambilan keputusan. Dalam SPK menggunakan metode metode dalam memutuskan yang menjadi alternatif terbaik, seperti WASPAS, TOPSIS, ELECTRE, MOORA[3][4]. Informasi yang dihasilkan merupakan  informasi  yang  efektif  yang  mendukung  kinerja  manajemen  dalam  pengambilan  keputusan,  terkait tentang masalah yang dihadapi manajer.
Berdasarkan penelitian terdahulu Mesran(2017), bahwa menentukan calon siswa baru yang memiliki nilai terbesar dan dapat diterima dalam calon siswa unggul dengan menggunakan metode MOORA,alternatif A1 adalah calon  siswa  baru  yang  memiliki  nilai  terbesar  dan  dapat  diterima[5].  Kemudian  penelitian  yang  diteliti  oleh Muhammad Ashari dan Fitri Mintarsih pada tahun 2017, bahwa pemilihan bibit ikan tawar dengan menggunakan metode MOORA, ikan lele sebagai alternatif terbaik bibit ikan air tawar dengan nilai -0,1009.
Sesuai  Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  125/Menkes/SK/II/2008  program JAMKESMAS bertujuan untuk meningkatkan akses dan mutu pelayanan kesehatan terhadap seluruh masyarakat miskin  dan  tidak  mampu  agar  tercapai  derajat  kesehatan  masyarakat  yang  optimal  secara  efektif  dan  efisien. Penyelenggara  pelayanan  kesehatan  yang  semakin  kompleks  menuntut  penanganan  professional  yang  mampu mengatasi suatu masalah dalam penerima jamkesmas bagi masyarakat agar program Jamkesmas tepat sasaran.

## 2. TEORITIS

## 2.1  Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Metode Moora menggunakan perkalian sebagai untuk menghubungkan rating atribut,dimana rating atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan, Preferensi untuk alternatif Si.
Secara umum, prosedur MOORA[6] meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
1. Penentuan nilai matrik
Menentukan Tujuan untuk mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
2. Normalisasi matriks
Mewakilkan semua informasi yang tersedia untuk setiap atrribut dalam bentuk matriks keputusan.
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 3𝑛 ]
3. Normalisasi matriks
Breaures (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
X* ij = Xij / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 ] 𝑚 𝑖=1 ………………………………………………………………………………..... (1)
Untuk j = 1 2…m
4. Mengoptimalkan Atribut
Untuk optimasi Multiobjektif, ukuran yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi (untuk atribut yang menguntungkan) dan dikurangi dalam kasus minimasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan).
Y i = ∑ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 ……………………………………………………………………………...... (2)
Dimana  G  adalah  jumlah  atribut  yang  akan  dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  jumlah  atribut  yang  akan diminimalkan, dan yi adalah nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari altenatif 1 terhadap semua atribut. Saat atribut bobot dioertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Yi = ∑ 𝑊 𝑔 𝑗=1 j X * I j - ∑ 𝑊 𝑛 𝑗=𝑔+1 j 𝑊 𝑖𝑗 ∗ ………. ……………………………………………………….......(3)
Wj adalah bobot dari J th atribut, yang dapat ditentukan dengan menerapkan applying analtic hieararchy process (AHP) atau metode entrophy.
5. Perangkingan nilai Y
Nilai Yi bisa positif atau negatif tergantung dari total maksimak dan minimal dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dan Yi menujukan pilihan terakhir.
Alternatif terbaik memiliki nilai Yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yang rendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pimpinan puskesmas terkadang sering mengalami kesulitan dalam mendapatkan keputusan untuk menghitung dan menentukan  suatu  keputusan  yang  dihasilkan.  Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka  dibentuk  sebuah  sistem pengkajian untuk memecahkan masalah yang dialami oleh Puskesmas agar tidak terjadi kekeliruan.
Proses  proses  yang  dilakukan  pada  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysist (MOORA)  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  mempegaruhi  peserta  (alternatif)  dalam  perhitungan.Kriteria  (C) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Pendapatan 0.25 Cost
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 2 Lamanya Warga Tinggal 0.20 Benefit C 3 Perkerjaan 0.20 Cost C 4 Jenis Dinding Rumah 0.20 Cost C 5 Jenis Lantai Rumah 0.15 Cost
Tabel 2 merupakan tabel yang berisikan pembobotan untuk perkerjaan warga
Tabel 2. Menentukan kriteria Perkerjaan warga Range Nilai Bobot Tukang becak Buruk 0.25 Petani Kurang 0.5 Wiraswasta Cukup 0.75 Karyawan baik 1
Tabel 3 merupakan tabel yang berisikan Pembobotan untuk jenis lantai rumah.
Tabel 3. Menentukan Kriteria untuk jenis lantai rumah Range Nilai Bobot Lantai Rumah masih tanah Buruk 0.5 Lantai Rumah semen Kurang 0.25 Lantai rumah keramik cukup 0.75
Tabel 4 merupakan tabel yang berisikan Pembobotan untuk jenis Dinding Rumah
Tabel 4. Menentukan Kriteria Jenis Dingding rumah Range Nilai Bobot Fisik Dinding Rumah terbuat dari tepas Buruk 0.25 Dingding bangunan terbuat dari papan Kurang 0.5 Dingding bangunan permanen/tembok batu Cukup 0.75 Dingding bangunan tergolong mewah luas Baik 1
Tabel 5 merupakan tabel yang berisikan data masyarakat yang terdapat di daerah Galang. Data tersebut merupakan data masyarakat yang ingin mendapatkan Jamkesmas.
Tabel 5. Data Calon peserta Jamkesmas Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Adelan (A 1 ) 500.000 15 Tukang Becak Papan  Semen Suwito 600.000 6 Petani Papan  Semen Manisem 1.000.000 3 Wiraswasta Papan Tanah Kardik 650.000 10 Petani Papan  Semen Mislam 500.000 7 Tukang Becak Papan  Semen Sukirah 600.000 3 Petani Tepas Tanah Nuriadi 400.000 5 Tukang Becak Tepas Tanah Sutiyem 700.000 10 Petani Papan  Semen Poniman 500.000 8 Tukang Becak Papan  Semen Sugiatik 1.200.000 10 Wiraswasta Papan  Semen
Berdasarkan pembobotan pada tabel 2-4, maka alternatif yang terdapat pada tabel 4 dapat dilihat pada tabel berikut ini.
[ 0,6467(0,4) 0,2847(0,25) 0,4146(0,2) 0,4092(0,15) 0,3104(0,4) 0,4746(0,25) 0,4738(0,2) 0,4385(0,15) 0,2587(0,4) 0,5923(0,25) 0,5923(0,2) 0.5262(0,15) 0,5174(0,4) 0,3796(0,25) 0,3554(0,2) 0,3800(0,15) 0,3880(0,4) 0,4746(0,25) 0,3554(0,2) 0,4677(0,15)] 𝑥𝑊𝑗
Hasil perkaliian dari penyetaraan bobot
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Bobot dan Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 500.000 15 0,25 0.5 0.25 A 2 600.000 6 0.5 0.5 0.25 A 3 1.000.000 3 0.75 0.5 0.5 A 4 650.000 10 0.5 0.5 0.25 A 5 500.000 7 0,25 0.5 0.25 A 6 600.000 3 0.5 0.25 0.5 A 7 400.000 5 0,25 0.25 0.5 A 8 700.000 10 0.5 0.5 0.25 A 9 500.000 8 0,25 0.5 0.25 A 10 1.200.000 10 0.75 0.5 0.25
Setelah  didapatkan  nilai  nilai  alternatif  yang  telah  di  bobotkan,  maka  dilakukan  pemrosesan  keputusan menggunakan metode MOORA.
1. Mempersiapkan matrik keputusan X
𝑥 = | | | 500.000 15 0,25 0.5 0.25 600.000 6 0.5 0.5 0.25 1.000.000 3 0.75 0.5 0.5 650000 10 0.5 0.5 0.25 500000 7 0.25 0.5 0.25 600000 3 0.5 0.25 0.5 400000 5 0.25 0.25 0.5 700000 10 0.5 0.5 0.25 500000 8 0.25 0.5 0.25 1200000 10 0.75 0.5 0.25 | | | 2. Melakukan normalisasi matrik X
C 1 = √ 500000 2 + 600000 2 + 1000000 2 + 650000 2 +  500000 2 +   600000 2 + 400000 2 + 700000 2 +
500000 2 + 1200000 2
= √4982500000000 = 22.321
A 11 = 500.000 /22.321 =0.2240 A 12 = 600.000 /22.321 = 0.2688 A 13 = 1.000.000 / 22.321= 0.4480 A 14 = 650.000 / 22.321= 0.2912 A 15 = 500.000 /22.321 = 0.2240 A 16 = 600.000 /22.321 = 0.2688 A 17 = 400.000 / 22.321= 0.1792 A 18 = 700.000 / 22.321= 0.3136 A 19 = 500.000 /22.321 = 0.2240 A 110 =1200.000 /22.321 = 0.5376
C 2 = √15 2 + 6 2 + 3 2 + 10 2 + 7 2 + 3 2 + 5 2 + 10 2 + 8 2 + 10 2
= √692 =26.305
A 12 = 15 /26.305=0.5702 A 22 = 6/26.305= 0.2280 A 32 = 3/ 26.305= 0.1140 A 42 = 10/ 26.305= 0.3801 A 52 = 7 /26.305= 0.26610
A 62 = 3/26.305= 0.1140 A 72 = 5/ 26.305= 0.1900 A 82 = 10/ 26.305= 0.3801 A 92 = 8 /26.305= 0.3041 A 102 = 10/26.305= 0.3801
C 3 = √0.25 2 + 0.5 2 + 0.75 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.75 2
= √2.375 =1.541
A 13 = 0.25 /1.541=0.1622 A 23 = 0.5/1.541= 0.3244 A 33 = 0.75/ 1.541= 0.4866 A 43 = 0.5/ 1.541= 0.3244 A 53 = 0.25 /1.541= 0.1622 A 63 = 0.5/1.541= 0.3244 A 73 = 0.25/ 1.541= 0.1622 A 83 = 0.5/ 1.541= 0.3244 A 93 = 0.25 /1.541 =0.1622 A 103 = 0.75/1.541= 0.4866
C 4 = √0.5 2 + 0.5 2 + 0.5 2 + 0.5 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.25 2 + 0.5 2 + 0.5 2 + 0.5 2
= √2.125 =1.4577
A 14 = 0.5 /1.4577=0.3430 A 24 =0.5/1.4577= 0.3430 A 34 = 0.5/ 1.4577= 0.3430 A 44 = 0.5/ 1.4577= 0.3430 A 54 = 0.5 /1.4577= 0.3430 A 64 = 0.25/1.4577= 0.1715 A 74 = 0.25/ 1.4577= 0.1715 A 84 = 0.5/ 1.4577= 0.3430 A 94 = 0.5 /1.4577= 0.3430 A 104 = 0.5/1.4577= 0.3430
C 5 = √0.25 2 + 0.25 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.25 2 + 0.5 2 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.25 2 + 0.25 2
= √1.25 =1.180
A 15 = 0.25 /1.180 =0.2118 A 25 = 0.25/1.180 = 0.2118 A 35 = 0.5/1.180= 0.4237 A 45 = 0.25/1.180= 0.2118 A 55 = 0.25 /1.180= 0.2118 A 65 = 0.5/1.180= 0.4237
A 75 = 0.5/ 1.180= 0.4237 A 85 = 0.25/ 1.180= 0.2118 A 95 = 0.25 /1.180= 0.2118 A 105 = 0.25/1.180= 0.2118
Hasilnya dari Nirmalisasi Matriks X diperoleh matriks 𝑋 𝑖𝑗 ∗ dilihat berikut ini.
X ij ∗ = | | | 0.2240 0.5702 0.1622 0.3430 0.2118 0.2688 0.2280 0.3244 0.3430 0.2118 0.4480 0.1140 0.4866 0.3430 0.4237 0.2912 0.3801 0.3244 0.3430 0.2118 0.2240 0.2661 0.1622 0.3430 0.2118 0.2688 0.1140 0.3244 0.1715 0.4237 0.1792 0.1900 0.1622 0.1715 0.4237 0.3136 0.3801 0.3244 0.3430 0.2118 0.2240 0.3041 0.622 0.3430 0.2118 0.5376 0.3801 0.4866 0.3430 0.2118 | | |
3. Mengoptimalkan atribut Menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
, 𝑋 𝑤𝑗 = | | | 0.2240(0.25) 0.5702(0.20) 0.1622(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.2688(0.25) 0.2280(0.20) 0.3244(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.4480(0.25) 0.1140(0.20) 0.4866(0.20) 0.3430(0.20) 0.4237(0.15) 0.2912(0.25) 0.3801(0.20) 0.3244(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.2240(0.25) 0.2661(0.20) 0.1622(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.2688(0.25) 0.1140(0.20) 0.3244(0.20) 0.1715(0.20) 0.4237(0.15) 0.1792(0.25) 0.1900(0.20) 0.1622(0.20) 0.1715(0.20) 0.4237(0.15) 0.3136(0.25) 0.3801(0.20) 0.3244(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.2240(0.25) 0.3041(0.20) 0.6220(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) 0.5376(0.25) 0.3801(0.20) 0.4866(0.20) 0.3430(0.20) 0.2118(0.15) | | |
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
𝑥 = | | | 0.0560 0.1140 0,0324 0.0686 0.0317 0.0672 0.0456 0.0648 0.0686 0.0317 0.1120 0.0228 0.0973 0.0686 0.0635 0.0728 0.0760 0.0648 0.0686 0.0317 0.0560 0.0532 0.0324 0.0686 0.0317 0.0672 0.2280 0.0648 0.0343 0.0635 0.0448 0.0380 0.0324 0.0343 0.0635 0.0784 0.0760 0.0648 0.0686 0.0317 0.0560 0.0608 0.1244 0.0686 0.0317 0.0140 0.0760 0.0973 0.0686 0.0317 | | | Tabel 6. Daftar Yi Alternatif  Maximun (C 1 +C 2 +C 3 ) Minimun (C 4 +C 5 ) Yi = Max - Min A 1 0.2024 0.1003 0.1021 A 2 0.1776 0.1003 0.0773 A 3 0.2321 0.1321 0.1000 A 4 0.2136 0.1003 0.1133 A 5 0.1416 0.1003 0.0413 A 6 0.3600 0.0978 0.2622 A 7 0.1152 0.0978 0.0174 A 8 0.2192 0.1003 0.1189 A 9 0.2412 0.1003 0.1409 A 10 0.1873 0.1003 0.0870
Dari hasil diatas, dapat dilihat rangking setiap alternatif dari peserta Jamkesmas pada tabel berikut:
Table 7. Hasil rangking
Alternatif Hasil Rangking A 6 0.2622 1 A 9 0.1409 2 A 8 0.1189 3 A 4 0.1133 4 A 1 0.1021 5 A 3 0.1000 6 A 10 0.0870 7 A 2 0.0773 8 A 5 0.0413 9 A 7 0.0174 10 Alternatif A 6 >A 9 >A 8 maka alternatif A 6 merupakan alternatif yang terbaik dibanding alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diatas, peneliti menarik kesimpulan, sebagai berikut:
1. Penentuan  kriteria  –  kriteria  dalam  pemilihan  peserta  jamkesmas  sangat  mempegaruhi  hasil  perhitungan MOORA.
2. Penerapan metode MOORA cukup mudah digunakan sebagai cara untuk pemilihan peserta Jamkesmas karena langkah – langkah penyelesaiannya  cukup sederhana.
3. Sistem  pendukung  keputusan  dapat  mengatasi  permasalahan  pemilihan  peserta  Jamkesmas  menjadi  lebih tersistem dan tepat pada masyarakat yang benar-benar membutuhkan

## REFERENCES
[1] M. Sholihin, N. Fuad, and N. Khamiliyah, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Warga Penerima Jamkesmas Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Tek. , vol. 5, no. 2 SPK, pp. 501–506, 2013.
[2] Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan dan Aplikasinya . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3] S. Syamsudin and R. Rahim, “Study Approach Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 268–285, 2017.
[4] Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[5] 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.
[6] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[7] Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[8] S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[11]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[12]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[13]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[14]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[15]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[16]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.