## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068

## Sistem Pendukung Keputusan dalam Mendiagnosa Gejala TBC dengan Metode WASPAS dan CPI
Akhmad Primulyana, Agung Triayudi * , Arie Gunawan
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 akhmadprimulyana22@gmail.com , 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 ari3.gunawan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 01/02/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Bakteri  Mycobacterium  merupakan  penyebab  penyakit  tuberkulosis,  penyakit  menular  yang  menyerang  saluran pernapasan pada manusia dan dapat dengan mudah menyebar melalui udara. Pada tahun 2012, data WHO menunjukkan bahwa tuberkulosis  merupakan  salah  satu  penyakit  menular  yang  menyebabkan  masalah  kesehatan  terbesar  kedua  di  dunia. Tuberkulosis adalah penyakit yang dapat menyerang bagian tubuh lain serta paru-paru. Semakin cepat seseorang mengetahui dirinya mengidap tuberkulosis dan menjalani pemeriksaan, semakin besar kemungkinan dia akan sembuh lebih cepat. Metode pendeteksian  ada  banyak,  tetapi  banyak  yang  membutuhkan  waktu  lama.  Diperlukan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  WASPAS  dan  metode  CPI  yang  mampu  mendiagnosis  tuberkulosis  Untuk  mengatasi  masalah ini.Dengan membentuk pohon keputusan yang diwakili oleh aturan, sistem pendukung keputusan ini mengimplementasikan Rank Order Centroids, salah satu teknik klasifikasi dalam pembelajaran mesin yang digunakan dalam proses data mining.Studi ini  menghasilkan  sistem  yang  diharapkan,  akan  memudahkan  masyarakat  umum  untuk  mendapatkan  informasi  yang  tepat waktu  dan  akurat  untuk  mendiagnosis  tuberkulosis. Sistem  pendukung  keputusan  untuk  mendiagnosis  tuberkulosis dikembangkan sebagai hasil dari penelitian ini. Setelah diuji dengan 100 data pasien, 50 sebagai data pelatihan dan 50 sebagai data pengujian, Confusion Matrix menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%.
Kata Kunci: Tuberkulosis; Algoritma Weighted Aggregated Sum Product Assesment
Abstract −Mycobacterium bacteria is the cause of tuberculosis, an infectious disease that attacks the respiratory tract in humans and can easily spread through the air. In 2012, WHO data showed that tuberculosis is an infectious disease that causes the second largest health problem in the world. Tuberculosis is a disease that can attack other parts of the body as well as the lungs. The  sooner  a  person  finds  out  he  has  tuberculosis  and  gets  tested,  the  more  likely  he  will  recover  faster.  There  are  many detection methods, but many are time consuming. A decision support system is needed using the  WASPAS method and the CPI method which are capable of diagnosing tuberculosis. To overcome this problem. By forming a decision tree represented by  rules,  this  decision  support  system  implements  Rank  Order  Centroids,  one  of  the  classification  techniques  in  machine learning used in the data mining process. This study produces a system that is expected to make it easier for the general public to obtain timely and accurate information for diagnosing tuberculosis. A decision support system for diagnosing tuberculosis was developed as a result of this study. After being tested with 100 patient data, 50 as training data and 50 as testing data, the Confusion Matrix produces an accuracy value of 90%.
Keywords : Tuberkulosis; Algoritma Weighted Aggregated Sum Product Assesment

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  kasus  TBC  merupakan  masalah  kesehatan  global  yang  menjadi  salah  satu  dari  10  penyebab kematian dunia setelah HIV/AIDS. Secara global diperkirakan 1,2 miliar orang berisiko terinfeksi Tuberkulosis dan  sepertiga  penduduk  dunia  telah  terinfeksi  Tuberkulosis.  Indonesia  menempati  rangking  ke-2  setelah  India. Jumlah penderita terduga Tuberkulosis di Indonesia pada tahun 2019 sebanyak 3.414.150 kasus. Angka insidensi sebesar  843.000  kasus  pada  tahun  2019  meningkat  dari  tahun  sebelumnya  sebanyak  566.623  kasus,  angka prevalensi [1].
Tuberkulosis Indonesia adalah 0.4%, terdapat 400 orang terdiagnosis menderita Tuberkulosis Paru positif dari setiap 100.000 penduduk [2].  Mycobacteriun tuberculosis adalah kuman penyebab infeksi Tuberkulosis yang ditularkan melalui droplet, interaksi sosial menjadi media penularan ketika seseorang terinfeksi berinteraksi fisik secara  dekat  sehingga  percikan  dahak  terhirup  ke  orang  yang  sehat.  Tuberkulosis  dapat  menyerang  siapa  saja, secara global mayoritas (90%) terjadi pada orang dewasa dengan rasio laki : perempuan adalah 2:1 begitupun di Indonesia persentase laki-laki lebih besar (57,6%) dibanding perempuan. Interaksi sosial umumnya terjadi diantara keluarga,  teman  dalam  pekerjaan  /  bisnis,  pendidikan  dan  keagamaan,  diperberat  risikonya  dengan  lamanya penyakit, superspreading, dan lebih lama kontak (4) Faktor risiko penularan  infeksi Tuberkulosis yang merupakan dari faktor internal diantaranya adalah perilaku, status gizi, daya tahan tubuh, dan penyakit penyerta, sedangkan faktor eksternal oleh karena lingkungan fisik, interaksi sosial, dan pelayanan Kesehatan [3].
Unsur  pokok  dalam  adminitrasi  kesehatan  meliputi  masukan (input),  proses  (process),  keluaran  (ouput), sasaran  (target)  serta  dampak (impact).  komponen  input  sendiri  ada  yang  membagi  menjadi  4M  yaitu  manusia (man),  uang  (money),  sarana  (material)  dan  metode  (method)  [4].Dalam  pencatatan  TB/HIV  subsistem menggunakan 3 komponen yaitu SIMRS, SITT dan SIHA. Pencatatan yang dilakukan meliputi pencatatan pada rekam medis pasien, mencatat data pasien di buku laporan harian, pelayanan medis dan untuk laporan harian pasien umum atau catatan kunjungan pasien. Pada poin material ini, pelaksanaan pencatatan dan pelaporan di RS cukup baik.  Sistem  yang  belum  terintegrasi  berdampak pada  terjadinya  redundancy  dan  duplikasi  data.  Integrasi  data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068
penting dalam informasi kesehatan, dengan terintegrasinya seluruh data di suatu sistem, maka akan sangat mudah dalam melakukan input data, menyusun  pelaporan dan selain itu juga memudahkan dalam proses  pengambilan keputusan. Integrasi data tidak akan terlepas dengan peralatan dan system elektronik. Sistem elektronik ini harus dipenuhi agar pelaporan kasus TB dapat berjalan maksimal [5].
Distribusi menurut Kabupaten/Kota kasus TB paru di Sulawesi Tenggara tahun 2014 menunjukkan, kasus tertinggi  TB  paru  BTA  positif  terjadi  di  Kabupaten  Muna  sebanyak  829  kasus  dari  279.928  penduduk  dengan prevalensi  sebesar 296 per 100.000 penduduk, Kabupaten Konawe sebanyak 607 kasus dari  223.727 penduduk dengan prevalensi sebesar 271 per 100.000 penduduk, Kota Kendari sebanyak 551 kasus dari 335.889 penduduk dengan  prevalensi  sebesar  164  per  100.000  penduduk  dan  yang  terendah  terdapat  di  Kabupaten  Buton  Utara sebanyak 30 kasus dari 58.918 penduduk dengan prevalensi sebesar 51 per 100.000 penduduk [6].
Kabupaten Muna jumlah kasus TB paru BTA positif pada tahun  2013 sebanyak 715 kasus dari  196.307 penduduk  dengan  insidensi  sebesar  364  per  100.000  penduduk,  tahun  2014  sebanyak  655  kasus  dari  208.916 penduduk dengan insidensi sebesar 314 per 100.000 penduduk, pada tahun(Pramono, 2021) 2015 sebanyak 565 kasus dari 211.622 penduduk dengan insidensi sebesar 267 per 100.000 penduduk dan pada tahun 2018 sampai Triwulan ke 3 (bulan Januari-September) sekitar 431 kasus baru yang di temukan Kabupaten Muna jumlah kasus TB paru BTA positif pada tahun 2013 sebanyak 715 kasus dari 196.307 penduduk dengan insidensi sebesar 364 per 100.000 penduduk, tahun 2014 sebanyak 655 kasus dari 208.916 penduduk dengan insidensi sebesar 314 per 100.000 penduduk, pada tahun 2015 sebanyak 565 kasus dari 211.622 penduduk dengan insidensi sebesar 267 per 100.000 penduduk dan pada tahun 2016 sampai Triwulan ke 3 (bulan Januari-September) sekitar 431 kasus baru yang di temukan [7].
Multi drug resistence (MDR) adalah suatu kondisi dimana obat rifampisin dan isoniazid sudah tidak efektif dalam  membunuh  kuman  mycobacterium  tuberkulosis  dikarenakan  kuman  yang  sudah  resisten  terhadap  obat tersebut. Saai ini TB-MDR sudah mulai menyebar, pemberitahuan terbaru dari WHO menyatakan bahwa secara global 5% dari kasus TB [8].
Target SDG’s untuk TB di tahun 2030 adalah penurunan 90% dalam jumlah kematian akibat TB dan 80% penurunan tingkat kejadian TB (kasus baru per 100.000 penduduk per tahun) dibandingkan dengan tahun 2015 (WHO,  2019).  Hal  ini  sejalan  dengan  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  67  Tahun  2016  Tentang Penanggulangan Tuberculosis yang menyatakan target program Penanggulangan TB nasional yaitu eliminasi pada tahun 2035 dan Indonesia bebas TB tahun 2050 [9].
Sejak tahun 2005 Indonesia telah menerapkan Strategi Directly Observed Treatment  Short-course (DOTS) untuk penalataksaan pasien TB. Penatalaksanaan TB di sebagian besar rumah sakit dan praktik swasta umumnya belum  sesuai  dengan  strategi  DOTS  dan  penerapan  standar  pelayanan  berdasar  International  Standards for Tuberculosis Care (ISTC). Berdasarkan laporan nasional Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) tahun 2018 dapat diketahui  bahwa  jumlah  prevalensi  tertimbang  kasus  TB  di  Indonesia  adalah  1.017.290.  Provinsi  Banten  yang memiliki jumlah prevalensi tertimbang di sebesar 48.621 [10]
Rumah  sakit  harus  menetapkan  Tim  DOTS  yang  bertanggung  jawab  terhadap  pelaksanaan  program Penanggulangan  TB  dan  wajib  melakukan  pencatatan  dan  pelaporan  terhadap  setiap  kejadian  penyakit  TB (Peraturan Menteri Kesehatan No. 67 Tahun 2016 Tentang Penanggulangan Tuberculosis). Pelaporan kasus TB menggunakan  Sistem  Informasi  Tuberkulosis  Terpadu  (SITT)  [11].  Sejak  tahun  2020  SITT  menjadi  Sistem Informasi Tuberkulosis (SITB). Berdasarkan laporan dari SITT per bulan Maret Tahun 2020, estimasi kasus TB 845.000.  Kasus  TB  ternotifikasi  543.874.  Ada  35  %  kasus  TB  yang  tidak  terlaporkan.  Unsur  pokok  dalam adminitrasi kesehatan meliputi masukan (input), proses (process), keluaran (ouput), sasaran (target) serta dampak (impact). Sedangkan komponen input sendiri ada yang membagi menjadi 4M yaitu manusia (man), uang (money), sarana (material) dan metode (method).[12]
Dalam Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 tentang Kesehatan, pengertian kesehatan adalah keadaan sejahtera dari badan, jiwa dan sosial yang memungkinkan setiap orang hidup produktif secara sosial  dan ekonomi [12].  Tahanan,  Narapidana  dan  Anak  Didik  Pemasyarakatan  adalah  anggota  masyarakat  yang  mempunyai  hak yang  sama  dengan  anggota  masyarakat  lainnya  untuk  mendapatkan  derajat  kesehatan  yang  optimal.  Tingkat kesehatan narapidana yang buruk merupakan suatu konsekuensi yang logis yang pasti di alami oleh narapidana [13].
Faktor  karakteristik  pasien  TB  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  TB  MDR  diantaranya  adalah  jenis kelamin dan usia. Pada penelitian Sangadah penyakit TB cenderung lebih tinggi pada jenis kelamin laki-laki dari pada  perempuan  karena  perempuan  lebih  cenderung  mencari  pelayanan  kesehatan  dan  cenderung  lebih  patuh terhadap pengobatan dibandingkan dengan laki-laki. Penderita TB mayoritas terjadiantara usia ≥45 tahun [14]. Hal ini di mungkinkan karena pada kelompok usia ≥45 (Santosa et al., 2018) memiliki aktivitas cukup tinggi sehingga terjadi ketidakteraturan minum obat bahkan terjadi Drop Out. Kabupaten Muna adalah daerah dengan prevalensi tertinggi  penderita  TB  di  Sulawesi  tenggara  dengan  angka  kesembuhan  pada  tahun  2014  yaitu  sekitar  95,2%, sehingga  memungkinkan  terjadi  TB-MDR.  Maka  dari  itu,  perlu  diadakan  pencegahan  sejak  dini  agar  jumlah penderita TB yang resisten tidak bertambah. Mengetahui sejak dini [15].
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif,  yang  membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur. Secara umum, sistem semacam ini berbasis pengetahuan dan berisi akumulasi pengalaman

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068
dan aturan untuk menerapkan pengetahuan dasar dalam situasi tertentu. Sistem yang diterapkan tanpa memahami manfaat  prospektif untuk Konteks tertentu tidak akan mencapai  potensi  secara penuh dalam berkontribusi  pada kinerja organisasi.[17]
Analisis  ROC  (Rank  Order  Centroid)  adalah  metode  untuk  menggambarkan,  mengatur,  dan mengklasifikasikan  beberapa  kategori  yang  ditentukan  pada  sebuah  model  statistik  berdasarkan  kinerjanya. Metode ini dikembangkan pada perang dunia kedua untuk menganalisis keakuratan dalam membedakan sinyal- sinyal  yang  terdeteksi  oleh  radar.  Analisis  ROC  telah  diperluas  penggunaannya  dalam  menggambarkan  dan menganalisa  perilaku  sistem  diagnostik.  Analisis  ROC  juga  digunakan  dalam  analisis  pengambilan  keputusan dengan menampilkan kurva ROC untuk pengujian diagnostik pada bidang medis).[18]
Menurut Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) adalah mencari prioritas pilihan lokasi yang paling sesuai dengan menggunakan pembobotan. Penggunaan metode ini merupakan kombinasi dari dua sumber yang dikenal dengan WMM dan model produk berat (WPM) pada awalnya memerlukan normalisasi linier dari elemen hasil.
Metode CPI merupakan salah satu metode perhitungan dari pengambilan keputusan berbasis indeks kinerja gabungan yang dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif(i) berdasarkan beberapa kriteria (j).   Metode CPI   digunakan untuk penilaian dengan kriteria yang tidak seragam.[19]
Penulis (Wicaksono et al., 2021) dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Potensi Kecamatan Gawat Tuberculosis Pada Wilayah Kerja TB-HIV Care Aisyiyah Deli Serdang  Menggunakan Metode Weighted Sum Model (WSM) Tuberculosis adalah penyakit menular yang sangat berbahaya, karena penularannya melewati udara.
Jenis penelitian sistem seleksi penerima bantuan sosial pendidikan dengan menggunakan algoritma Rank Order    Centroid (ROC) dan Composite Performance Index (CPI). Sistem pendukung keputusan merupakan sistem berbasis      komputer  untuk  membantu  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  dalam  memecahkan  suatu permasalahan tertentu   dengan memanfaatkan data dan model tertentu Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode untuk memperoleh hasil tertimbang yang diinginkan dari peringkat dalam sistem pendukung keputusan. Sangat sederhana saat menerapkan metode   ROC.[20]
Adapun  tujuan  dari  penelitian  terrsebut  adalah  untuk  mengetahui  pengguna  yang  memiliki  gejala Tuberkolosis  dan  untuk  Menganalisa  dan  mencari  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  mendiagnosa  gejala Tuberkolosism

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut adalah langkah-langkah atau tahapan yang digunakan dalam penelitian ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068

## 2.1 Desain Penelitian
Desain penelitian merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk melaksanakan riset pemasaran. Jenis penelitian ini adalah suatu penelitian yang di lakukan dalam bidang perangkat lunak yaitu memperoleh data dari penelitian yang  di  lakukan  penulis  saat  membuat  projek  yang  di  gunakan  sebagai  bahan  penelitian  dalam  skripsi  ini,  dan penelitian  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dan  sebagai  metode  logikanya menggunakan  logika  CPI dan logika WASPAS.

## 2.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi  penelitian ini berada di  Manggarai, Jakrta Selatan. Tempat ini digunakan penulis untuk  mengumpulkan data yang dengan tujuan penulis memberikan wawancara dan juga mengamati hal yang diteliti ditempat tersebut. Dalam melakukan pemrograman itu dilakukan di Bukit duri, Kota Jakarta selatan. Penelitian dilakukan dari tanggal 21-25 Oktober 2022.

## 2.3 Flowchart
Flowchart berfungsi sebagai penjelasan alur dari sebuah aplikasi atau sistem, dimana penjelasan tersebut berbentuk diagram.

## Gambar 2. Flowchart

## 2.4 Fokus Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini penulis mengambil sumber data yang berasal dari pengaruh sesuatu terhadap TBC. Penulis mengambil data dari kurang lebih 30 orang merasa terasa akan gejala TBC yang diwawancarai penulis.

## 2.5 Objek dan Sumber Data
Objek penelitian ini adalah gejala, yaitu sesorang yang mengalami gejala TBC yang mungkin dianggap remeh oleh Sebagian orang. Sumber data yang di  gunakan dalam penelitian ini sebagai  judul  Identifikasi  gejala awal  TBC adalah mengumpulkan data dari beberapa buku pustaka terkait tentang pembuatan website, skripsi terkait tentang sistem pendukung keputusan, buku dan jurnal terkait tentang gejala awal TBC.

## 2.6 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan wawancara dan koordinasi atau konsultasi kepada orang yang lebih berpengalaman dalam bidang membuat  program  tentang pembuatan sebuah program  yang akan penulis buat, juga  mewawancarai  tentang mekanisme dalam penerapan algoritma yang digunakan dalam pembuatan sistem tersebut.
2. Mendokumentasikan sebagai proses pembuatan projek yang akan dilakukan penulis.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068

## 2.7 Teknik Analisis Data
Penulis  juga  menggunakan  teknik  menganalisa  data  yang  merujuk  pada  referensi,  jurnal,  pedoman  yang  telah dibuat dari penelitian dalam jangka waktu 2018 hingga 2022 agar dapat dijadikan referensi oleh penulis. Data yang telah  terkumpul  lama  dari  waktu  lam  telah  dijadikan  penulis  sebagai  acuan  agar  data  yang  telah  dikumpulkan dapat  ditemukan  kebenaran  dari  informasi  tersebut.  Kemudian  penulis  menemukan  kesimpulan dari data-data tersebut agar dapat dijadikan karya tulis yang baru.
2.8 Peralatan dan Bahan Penelitian
2.8.1 Peralatan
a. Perangkat Keras
Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  membangun  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebagai berikut : 1. AMD A9 2. RAM 8
3. SSD 256 GB
b. Perangkat Lunak
Berikut adalah software-software yang digunakan dalam pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan: 1. Visual Studi Code
2. Notepad ++
3. XAMPP
4. MySQL
5. Windows 10
6. PHP
2.8.2 Bahan Penelitian
a. Data Informasi mengenai kelayakan bantuan.
b. Data  Kriteria  penilaian  yang  di  dapat  dari  studi  litelatur  yang  menjadi  acuan  dalam  pembuatan  sistem pendukung keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Tampilan Awal
Saat membuka aplikasi sistem keputusan ini, tampilan awal muncul sebagai bagian pertama dan terdiri dari branda, tentang, daftar dan login. Gambar di bawah ini menunjukkan tampilan halaman utama.:

## Gambar 3. Tampilan Utama

## 3.1.2 Tampilan Login
Saat membuka aplikasi sistem keputusan ini, tampilan login muncul sebagai bagian pertama dari halaman admin. Gambar di bawah ini menunjukkan tampilan halaman login:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068
Gambar 4. Tampilan Login

## 3.1.3 Tampilan Daftar
Menu daftar terdiri dari beberapa kolom yang wajib untuk diisi oleh calon pengguna. Gambar di bawah ini menunjukkan tampilan halaman daftar:

## Gambar 5. Tampilan Daftar

## 3.1.4 Tampilan Dataset
Dataset adalah tempat untuk mengisi beberapa kreteria yang ada dan hanya bisa di gunakan oleh admin saja karna untuk mengatur. Berikut gambar dibawah merupakan tampilan pada dataset:

## Gambar 6. Tampilan Dataset

## 3.1.5 Tampilan Perhitungan WASPAS
Gambar dibawah merupakan tampilan pada perhitungan WASPAS merupakan hasil dari perhitungan dari setiap nilai kriteria dan sub kriteria.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068
Gambar 7. Tampilan Perhitungan WASPAS

## 3.1.6 Tampilan Bobot Penilaian
Gambar dibawah merupakan tampilan pada bobot merupakan hasil dari perhitungan dari setiap nilai kriteria dan sub kriteria.

## Gambar 8. Tampilan Bobot Penilaian
3.1.7 Tampilan Hasil Perhitungan
Gambar dibawah merupakan hasil perhitungan.
Gambar 9. Hasil Perhitungan

## 3.2 Hasil Perhitungan Manual
Tampilan perhitungan manual dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 3.2.1 Tampilan Data Latih
Tabel 1. Data Latih
1 25 100 25 100 25 100 25  25 2 75  75  50  50  50  75  50  50

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068

## 3.2.2 Pembentukan Matrik Perhitungan WASPAS
Tabel 2. Perhitungan Matriks
(0.001 x 0.34)+(0.25 x 0.21)+(0.001 x 0.15)+(0.25 x 0.11)+(0.001 x 0.08)+(0.001 x 0.05)+(1 x 0.03)+(0.001 x 0.02) 0.11 (0.001 x 0.34)+(0.75 x 0.21)+(0.001 x 0.15)+(0.5 x 0.11)+(0.001 x 0.08)+(0.001 x 0.05)+(0.5 x 0.03)+(0.001 x 0.02) 0.23 (0.001 x 0.34)+(1 x 0.21)+(0.001 x 0.15)+(1 x 0.11)+(0.001 x 0.08)+(0.001 x 0.05)+(0.25 x 0.03)+(0.001 x 0.02) 0.33

## 3.2.3 Matrix Normalisasi Max Min
Tabel 3. Perhitungan Normalisasi Max Min
0.001 0.34 x0.25 0.21 x0.001 0.15 x0.25 0.11 x 0.001 0.08 x 0.001 0.05 x 1 0.03 x 0.001 0.02 0.01 0.001 0.34 x 0.75 0.21 x 0.001 0.15 x 0.5 0.11 x 0.001 0.08 x 0.001 0.05 x 0.5 0.03 x 0.001 0.02 0.01 0.001 0.34 x1 0.21 x0.001 0.15 x1 0.11 x0.001 0.08 x0.001 0.05 x0.25 0.03 x 0.001 0.02 0.01 0.5(0.11) + 0.5(0.01) 0.06 0.5(0.23) + 0.5(0.01) 0.12 0.5(0.33) + 0.5(0.01) 0.17
3.2.4 Hasil Akhir WASPAS Tabel 4. Hasil Akhir No  Kategori Rekapilutasi bobot Ranking 1  TBC RINGAN Keringat Dingin:25,Demam:100,Pusing:25,Nafsu Makan Menurun:100,Pucat:25, Ada Kunang2:100,Batuk:25,Sesak Nafas:25 0.5(0.33) + 0.5(0.01) 0.170 1 2  TBC SEDANG Keringat Dingin:75,Demam:75,Pusing:50,Nafsu Makan Menurun:50,Pucat:50, Ada Kunang2:75,Batuk:50,Sesak Nafas:50 0.5(0.23) + 0.5(0.01) 0.12  2 3  TBC BERAT Keringat Dingin:100,Demam:25,Pusing:100,Nafsu Makan Menurun:25,Pucat:100, Ada Kunang2:25,Batuk:100,Sesak Nafas:100 0.5(0.11) + 0.5(0.01) 0.06  3

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan bahwa dengan adanya sistem pendukung keputusan ini akan membantu dalam mengidentifikasi gejala penyakit TBC. Sistem yang dibuat dengan menggunakan metode ROC dan WASPAS diharap akan mempermudahkan dalam pengambilan keputusan dalam mengidentifikasi gejala TBC.

## REFERENCES
[1] R. C. Octavianus, D. Robbi, L. Ervintyana, and H. Toba, “Pengembangan Perangkat Microservices untuk Analisis Media Sosial sebagai Pendukung Pelacakan Penyebaran Tuberculosis,” Jlk, vol. 5, no. 1, pp. 24–33, 2022.
[2] J. S. Pramono, “Tinjauan Literatur : Faktor Risiko Peningkatan Angka Insidensi Tuberkulosis,” Jurnal Ilmiah Pannmed, vol. 16, no. 1, pp. 106–113, 2021,  [Online]. Available: http://ojs.poltekkes- medan.ac.id/pannmed/article/view/1006
[3] P.  A.  Wicaksono,  F.  Taufik,  and  I.  Santoso,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Potensi Kecamatan  Gawat  Tuberculosis  Pada  Wilayah  Kerja  TB-HIV  Care  Aisyiyah  Deli  Serdang  Menggunakan Metode Weighted Sum  Model  (WSM),” J-SISKO TECH (Jurnal  Teknologi Sistem Informasi  dan Sistem Komputer TGD), vol. 4, no. 1, p. 50, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2611.
[4] N.  Adyaningrum,  C.  Suryawati,  and  R.  T.  Budiyanti,  “Analisis  Pengawasan  Menelan  Obat  Pasien Tuberkulosis  (Tb)  Dalam  Program  Penanggulangan  Tb  Di  Puskesmas  Sempor  II  Kabupaten  Kebumen,” Jurnal Kesehatan Masyarakat (e-Journal), vol. 7, no. 4, pp. 542–555, 2019.
[5] Y. Ratnasari, A. C. Sjaaf, and A. Djunawan, “Evalusi Sistem Pencatatan dan Pelaporan Kasus Tuberculosis di Rumah Sakit Syarif Hidayatullah,” Jurnal Manajemen Kesehatan Yayasan RS.Dr. Soetomo, vol. 7, no. 1, p. 115, 2021, doi: 10.29241/jmk.v7i1.608.
[6] J.  Risa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  Profile  Matching  dalam  Mengidentifikasi  Gejala Awal  Penderita  COVID-19,”  Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi,  vol.  5,  pp.  61–66,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v5i2.169.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 348 − 356 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3068
[7] 2020 Darmin et al., “Gambaran Gizi pada Balita di Provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2007-2018,” vol. 2, no. July, 2022.
[8] M. Setyowati and N. A. Setiyadi, “Peningkatan Kemampuan Dan Ketrampilan Inputing,” vol. 4, no. 4, pp. 966–977, 2021.
[9] M.  Ihsan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Peringanan  Biaya  Sekolah  Dengan Metode  WASPAS  Di  SMKN  6  Kota  Bekasi,”  Ikraith-Informatika,  vol.  6,  no.  3,  pp.  21–29,  2022,  doi: 10.37817/ikraith-informatika.v6i3.2193.
[10] A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode  ROC-EDAS,”  Technology  and  Science  (BITS),  vol.  4,  no.  2,  pp.  856–864,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[11] L. Meidarwati Laia, B. Andika, E. Fahmi Ginting, and U. Bangunan Lokasi Cabang Baru Sistem Pendukung Keputusan WASPAS, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Strategis Cabang Baru di UD. Ario Nias Selatan Menggunakan Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assesment),” Jurnal CyberTech, vol. 1, no. 4, pp. 218–227, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[12] M. B. K. Nasution, Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[13] R. Manurung, R. Sitanggang, and F. Tinus Waruwu, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Bidik Misi,” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. 5, no. 1, pp.
79–84, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C79
[14] N. Nugraha Purnawan et al., “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Proyek PT. INTI (Simpronti) Berbasis Website dengan Metode Weighted Product,” Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, vol. 6, no. 1, pp. 170–183, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i1.689.
[15] J. Hutagalung, A. F. Boy, and M. A. Yahdie, “Implementasi  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ) dalam Pemilihan Oli Mesin Sepeda Motor 150 CC,” vol. 1, no. 2, pp. 55–63, 2022.
[16] I. Santosa, H. Rosiyah, and E. Rahmanita, “Implementasi Algoritma Decision Tree C . 45 Untuk Diagnosa Penyakit Tubercolusis ( Tb ),” Jurnal Ilmiah NERO, vol. 3, no. 3, pp. 169–176, 2018.
[17] H.  Haeruddin,  R. T.  Aldisa,  K.  Khairunnisa,  M. Mesran,  and  G.  Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi  Covid-19  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan Pembobotan  ROC,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  6,  no.  2,  p.  1056,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.4000.
[18] A.  Triayudi,  F.  Nugroho,  and  ...,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian  Kinerja  Supervisor Menggunakan Metode COPRAS Dengan Pembobotan ROC,” Journal of Computer …, vol. 3, no. 4, pp. 461– 468, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2214.
[19] R. Yudistira and D. Lusiana, “Penerapan Metode CPI (Composite Performance Index) Pada Pemilihan Rating Makanan di Kedai Piss Broo Group,” Doctoral Thesis, Universitas Muhammadiyah Jember, no. 1210651068, pp. 1–16, 2019.
[20] M. al Farosa, P. Kasih, and R. H. Irawan, “Pemodelan Algoritma ROC Dalam Pembobotan Kriteria Seleksi Penerima  Bantuan  Sosial  Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  CPI,”  Prosiding  SEMNAS  INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), vol. 6, no. 1, pp. 332–337, 2022.