## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PEBAIKAN INSTALASI EDP-IT MENGGUNAKAN METODE MOORA STUDI KASUS RUMAH SAKIT MUHAMMADIYAH GRESIK
Imanullah Ali Ubed 1) , Indra Gita Anugrah 2) ,Harunur Rosyid 3)
1) Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik Jl. KH Kholil 88 Gresik
2,3) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik Jl, Sumatra 101 Randuagung Kec Kebomas kab Gresik e-mail: imanullahkok@gmail.com 1) , indragitaanugrah@umg.ac.id 2) harunur@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
Semakin berkembang perusahaan apalagi instansi kesehatan maka di butuhkan lebih banyak pegawai yang dibutuhkan untuk menunjang kegiatannya, akan tetapi pihak manajemen seringkali kesulitan untuk menentukan penambahan pegawai dikare- nakan harus mempertimbangkan upah, karir dan kesejahteraan dari pegawai yang akan direkrut. Apalagi dalam sebuah instalasi IT tidak banyak perusahaan memikirkan bahwa dalam era saat ini pihak IT adalah ujung tombak dari perusahaan untuk bisa bersaing dalam bidang teknologi.  Permasalahan  yang ada di Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik adalah dengan berkem- bangnya sebuah sistem maka semakin banyak pula hardware dan pendukung lainnya. Dengan banyaknya hardware dan keper- luan pendukung jika ada kerusakan yang bersamaan terkadang pihak IT kebingungan untuk menentukan mana yang akan di perbaiki terlebih dahulu dengan keterbatasan SDM IT di rumah sakit untuk menentukan manakah yang harus diperbaiki ter- lebih dahulu terkadang merasa bingung. Maka dari itu dibuatlah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA).  Dengan menggunkan metode MOORA pihak IT dapat menentukan prioritas perbaikan dengan menggunakan beberapa kriteria yaitu status pelayanan, Status nyala PC, jenis perbaikan yang dilakukan atau jenis kerusakan, resiko komplain pasien dan lama waktu permintaan perbaikan di mulai. Dengan begitu pihak IT dengan mudah menentukan unit manakah yang akan diperbaiki terlebih dahulu.
Kata Kunci : Prioritas Pebaikan EDP-IT, Metode MOORA, Prioritas Perbaikan Menggunakan Metode Moora.

## ABSTRACT
As the company grows, especially health institutions, more employees are needed to support its activities, but it is often diffi- cult to determine the addition of employees because they have to consider careers and the employees to be recruited. Moreo- ver, in an IT installation, not many companies imagine that in the current era IT is the spearhead of companies to compete in technology. The problem at Gresik Muhammadiyah Hospital is that with the development of a system, there will be more hardware and other supports. With a lot of hardware and the need to support if there is a malfunction along with IT parties who are confused about which one to fix first with limited IT human resources at the hospital to determine what must be re- paired first and sometimes confused. Therefore, a decision support system was made using the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method. By using the MOORA IT method, it is possible to determine the priority of repair by using several criteria, namely service status, PC on status, type of repair carried out or type of damage, risk of patient complaints and the length of time the request for repairs starts. That way IT can easily determine which unit to repair first.
Keywords : EDP-IT Repair Priority, MOORA Method, Repair Priority Using Moora Method.

## I. P ENDAHULUAN
Pada saat ini SDM di Instalasi EDP-IT di Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik sangatlah terbatas dan perangkat serta permintaan perbaikan EDP-IT semakin banyak. Permasalahan tersebut sangatlah membuat Instalasi EDP-IT di Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik menjadi overload dikarenakan terbatasnya tenaga EDP-IT. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem prioritas untuk mendukung EDP- IT mendahulukan permintaan perbaikan.
Memang tidak semua bisa teratasi dengan tenaga SDM EDP-IT yang terbatas. Akan tetapi pihak EDP-IT tau perbaikan mana yang harus di prioritaskan terlebih dahulu.
Sistem prioritas perbaikan EDP-IT adalah sebuah sistem yang digunakan untuk menentukan perbaikan mana yang harus di dahulukan dari perbaikan lainnya berdasarkan nilai rata-rata dari beberapa kategori yang telah di tentukan. Hal ini bisa membantu perbaikan mana yang harus di dahulukan oleh pihak EDP-IT. Dari banyaknya unit yang melakukan pemintaan atau unit yang melaporkan kerusakan atau trouble tidak harus dikerjakan pada saat itu juga, karena setiap unit memiliki kriteria yang berbeda-beda. Maka pihak EDP-IT harus memutuskan unit mana yang akan dilakukan perbaikan terlebih dahulu.
Permasalahan yang ada di Rumah Sakit Muhammadiyah GRESIK adalah ketika banyaknya permintaan perbai- kan dari setiap unit baik itu perbaikan software ataupun hardware. Terkadang pihak Instalasi EDP-IT kebingungan untuk memutuskan perbaikan mana yang harus di dahulukan. Unit yang melakukan permintaaan memiliki beberapa kriteria untuk mengetahui unit mana yang harus di dahulukan untuk perbaikan.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
Dengan metode sistem pendukung keputusan hal itu dapat diselesaikan. Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah metode Moora. Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) bisa memastikan nilai bobot untuk tiap atribut, setelah itu dilanjutkan dengan proses perankingan yang hendak menyeleksi alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang terdapat. Dalam perihal ini alternatif yang diartikan merupakan penentuan dosen terbaik bersumber pada keahlian, prestasi, keaktifan, profe- sional (1).
Sistem pendukung keputusan dengan metode MOORA karena pengambilan keputusan ini diambil dari nilai bobot setiap atribut dan kemudian menyeleksinya dengan mengambil nilai atribut terbaik dari atribut yang ada.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang digunakan buat menunjang keputusan yang  dibuat  untuk  menuntaskan  suatu  permasalahan  yang  wajib  diputuskan  bersumber  pada  sebagian  kriteria terkait.
Sistem pendukung keputusan awal kali dikenalkan pada awal tahun 1970 oleh Michael S. Scott dengan sebutan Management Decision System yang ialah sesuatu sistem berbasis komputer yang menolong pengambilan keputusan dengan menggunakan informasi serta model – model buat menuntaskan masalah – masalah yang tidak terstruktur (2).
Sistem pendukung keputusan (SPK) bisa pula di artikan sebagai bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau menajemen pengetahuan yang dipakai untuk menunjang pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan (3). Pengambilan keputusan adalah pemilihan dari beberapa alternatif yang ada untuk mencapa tujuan yang ditentukan. Akan tetapi dalam melakukan pengambilan keputusan dipelukan sebuah sistem untuk mendukung pengambilan keputusan tersebut.
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  ditandai  dengan  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang  membantu pengambilan keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. Pada dasarnya SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasikan masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan kepu- tusan, sampai mengevaluasi pemilihan, Dari kedua penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa pendukung kepu- tusan merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan.

## B. Klasifikasi Keputusan
Keputusan  yang  di  ambil  dalam  menyelesaikan  masalah  dilihat  dari  klasifikasi  dan  kesetrukturannya  dibagi menjadi 3, yaitu :
1. Keputusan Terstruktur ( structured decision )
Keputusan  yang  dilakukan  secara  berulang-ulang  dan  bersifat  rutin.  Prosedur  pengambilan  keputusan sangatlah jelas
2. Keputusan Semistruktur ( semistructured decision )
Keputusan yang memiliki dua sifat, keputusan bisa ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan.
3. Keputusan tak terstruktur ( unstructured decision )
Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi
C. Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( MOORA )
Metode MOORA, awal kali diperkenalkan oleh Brauers (2004) merupakan sesuatu teknik optimasi multiobjec- tive yang dapat berhasil diterapkan buat memecahkan bermacam tipe permasalahan pengambilan keputusan yang kompleks  dalam  lingkungan  manufaktur  (4).  Metode  ini  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat menentukan tujuan dari kriteria yang berlawanan. Dimana kriteria bisa bernilai menguntungkan (benefit) ataupun yang tidak menguntungkan (cost) (5). Berikut ini langkah penyelesaian metode MOORA yaitu sebagai berikut (6):
1) Membuat nilai kriteria
2) Membuat matriks keputusan
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
3) Melakukan normalisasi pada metode MOORA. Normalisasi ini dilakukan bertujuan untuk menyatukan element matriks sehingga element pada matriks memiliki nilai yang seragam. Normalisasi pada matriks dihitungn dengan menggunakan persamaan berikut : X ∗ ij  = Xij /√[∑ X 2 ij 𝑛 𝑖=1 ]
4) Optimalkan atribut. Untuk optimasi multi obyektif, nilai normal ini ditambahkan dalam hal untuk memaksimalkan (untuk menguntungkan atribut) dan dikurangi jika terjadi minimalisasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan). Maka masalah optimasi menjadi : 𝑌𝑖 =   ∑ = 𝑔 𝑗 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 −   ∑ = 𝑛 𝑗 𝑔 + 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗
5) Mengurangi  nilai  max dan nilai min untuk  menandakan bahwa sebuah atribut lebih penting itu bisa dikalikan dengan bobot  yang  sesuai.  Saat  ini  atribut  dipertimbangna  perhitungan  dengan  persamaan  sebagai  berikut  :
𝑌1 =   ∑ = 𝑔 𝑗 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 −   ∑ = 𝑛 𝑗 𝑔 + 1 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗
6) Menentukan rangking pada nilai MOORA

## D. Bahasa Pemrograman
Aplikasi  yang  akan  dibangun  adalah  aplikasi  yang  bersifat  webase.  Untuk  Bahasa  pemrogramannya  penulis menggunakan Bahasa pemrograman PHP. PHP adalah script pemrograman yang terletak dan dieksekusi di server. Salah satunya adalah untuk menerima, mengolah, dan menampilkan data dari dan ke sebuah situs (7).
Pada awal mulanya, PHP dirancang buat diintegrasikan dengan web server Apache. Tetapi belum lama ini, PHP pula bisa bekerja dengan web server seperti PWS (Personal Web Server), IIS (Internet Information Server) serta Xitami. Yang membedakan PHP dengan bahasa pemrograman lain merupakan terdapatnya tag penentu, ialah dimulai dengan diawali dengan “”. Jadi kita bebas menempatkan skrip PHP dimanapun dalam dokumen HTML yang telah kita buat.

## E. Mysql
MySQL  dikembangkan  oleh  sebuah  perusahaaan  Swedia  bernama  MySQL  AB  yang  pada  saat  itu  bernama  TcX DataKonsult AB sekitar tahun 1994-1995, namun cikal bakal kodenya sudah ada sejak 1979 (8).
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak  sistem  manajemen  basis  data  SQL  ( database  management  system )  atau DBMS  yang multithread ,  multi- user ,  dengan  sekitar  6  juta  instalasi  di  seluruh  dunia.  MySQL  AB  membuat  MySQL tersedia sebagai perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General Public License (GPL), tetapi mereka juga menjual di bawah lisensi komersial untuk kasus-kasus dimana penggunaannya tidak cocok dengan penggunaan GPL. MySQL  adalah  sebuah  implementasi  dari  sistem  manajemen  basisdata relasional  (RDBMS)  yang  didistribusikan secara gratis di bawah lisensi GPL ( General Public License ). Setiap pengguna dapat secara bebas menggunakan MySQL, namun dengan batasan perangkat lunak tersebut tidak boleh dijadikan produk turunan yang bersifat komersial. MySQL sebenarnya merupakan turunan salah satu konsep utama dalam basisdata yang telah ada sebelumnya; Structured Query Language .
SQL merupakan suatu konsep pengoperasian basisdata, paling utama buat  pemilihan ataupun seleksi dan pemasukan data, yang membolehkan pengoperasian informasi dikerjakan dengan gampang secara otomatis. Kehandalan sesuatu sis- tem basisdata (DBMS)  bisa dikenal dari  metode pengoptimasi-nya dalam  melaksanakan  proses perintah-perintah SQL yang dibuat oleh pengguna maupun program-program aplikasi yang memanfaatkannya.
Sebagai  peladen  basis  data,  MySQL  mendukung  operasi  basisdata  transaksional maupun  operasi  basisdata  non- transaksional.  Pada  modus  pembedahan  nontransaksional, MySQL  bisa  dikatakan  unggul  dalam  perihal  unjuk  kerja dibandingkan fitur lunak peladen basisdata kompetitor lainnya. Namun demikian pada modus non-transaksional tidak ada jaminan atas reliabilitas terhadap data yang tersimpan, karenanya modus non-transaksional hanya cocok untuk jenis ap- likasi yang tidak memerlukan reliabilitas data seperti aplikasi blogging berbasis web ( wordpress ), CMS, dan sejenisnya. Untuk  kebutuhan  sistem  yang  ditujukan    untuk    bisnis  sangat  disarankan  untuk  menggunakan  modus  basis  data transaksional, hanya saja sebagai konsekuensinya unjuk kerja MySQL pada modus transaksional tidak secepat unjuk kerja pada modus nontransaksional

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
A. Analisis Sistem
Permintaan  Perbaikan  IT  di  Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Sekapuk  masih  menggunakan  form  kertas. Ketika ada kerusakan di Unit/ Ruangan maka petugas Unit/ Ruangan terkait melakukan pengisian form permintaan Perbaikan IT yang kemudian diserahkan ke Petugas IT. Setelah Petugas IT menyelesaikan satu perbaikan maka petugas bisa melanjutkan perbaikan dari Unit/Ruangan lain.  Dengan banyaknya Permintaan Perbaikan IT, Petugas IT  masih  harus  memilah  milah  unit  mana  yang  harus  di  prioritaskan  perbaikannya  sehingga  banyak  memakan waktu.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
Penentuan Unit yang diprioritaskan perbaikannya jika tidak sesuai dengan kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan bisa menyebabkan terjadinya Komplain.  Oleh karena itu dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keptusan yang di- harapkan dapat membantu Petugas IT dalam memutuskan Unit mana yang Perbaikannya harus di Prioritaskan.
B. Hasil Analisis
Perbaikan adalah pemulihan suatu kondisi peralatan yang telah mengalami kerusakan atau penurunan performa sehingga tetap atau mendekati kedaan semula. Dengan adanya Permintaan Perbaikan dari unit-unit di Rumah sakit PKU  Muhammadiyah  Sekapuk  diharapkan  agar  Petugas  IT  dapat  melakukan  perbaikan  tanpa  kesulitan  untuk menentukan unit mana yang akan dilakukan terlebih dahulu perbaikannya.
Sistem pendukung keputusan penentuan Prioritas perbaikan IT ini adalah suatu sistem yang digunakan untuk menentukan  Unit  mana  yang  Permintaan  perbaikannya  harus  didahulukan.   Kendalanya  adalah  dengan  adanya banyak permintaan perbaikan IT di RS PKU Muhammadiyah Sekapuk sehingga petugas IT kesulitan dalam menen- tukan Unit mana yang harus didahulukan Perbaikannya
Hasil analisis yang didapat adalah dengan menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan  metode MOORA  ini  dapat  membantu  petugas  dalam  penentuan  Prioritas  Perbaikan  IT  di  RS  PKU  Muhammadiyah Sekapuk.
Penentuan Prioritas Perbaikan IT berdasarkan penilaian beberapa kriteria yaitu Status Pelayanan, Status PC, Jenis Perbaikan, Resiko Pasien Komplian, Lama Waktu Permintaan Perbaikan.

## C. Representasi Model
Berikut  gambaran  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  prioritas  perbaikan  IT  menggunakan  metode MOORA :

## Gambar 1. Flowchart perhitungan metode MOORA
Penjelasan Flowchart proses perhitungan yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan prioritas perbaikan IT dengan metode MOORA. Untuk data-data dan kriteria dari tiap alternatif adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Data Uji No Nama Ruangan Status Pelayanan Status PC Jenis Perbaikan Resiko Kom- plain Pasien Waktu Lama Per- mintaan 1 IGD 100 100 50 100 50 2 Casemix 50 30 100 50 75 3 Kantor 30 30 75 50 75
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
4 Apotek 100 100 50 100 25 5 Logistik 50 50 100 50 100 6 Admisi 100 100 50 100 25 7 Kasir 100 50 50 100 25
Tabel 2 Alternatif Data Uji
Nama Alternatif IGD A1 Casemix A2 Kantor A3 Apotek A4 Logistik A5 Admisi A6 Kasir A7

## 1. Penentuan Bobot Kriteria
Memberikan bobot pada masing-masing kriteria dengan memberikan nilai 1-100 untuk masing-masing kriteria dengan prioritas terpenting dapat dilihat pada tabel 3.3.
Tabel 3 Bobot status pelayanan No Kriteria Nilai Bobot 1 Pelayanan 100 35% 2 Manajemen 50 3 Non Pelayanan 30 Tabel 4 Bobot status PC No Kriteria Nilai Bobot 1 Nyala 24 Jam 100 10% 2 Nyala 16 Jam 50 3 Nyala 8 Jam 30 Tabel 5 Bobot Jenis Perbaikan No Kriteria Nilai Bobot 1 Hardware 100 20% 2 Jaringan 75 3 SIMRS 50 4 Software 25 Tabel 6 Bobot Waktu Lama Permintaan No Kriteria Nilai Bobot 1 > 30 Menit 100 10% 2 < 30 Menit 75 3 > 15 Menit 50 4 < 15 Menit 25

## 2. Normalisasi Bobot Kriteria
Menghitung  normalisasi  bobot  dari  setiap  kriteria dengan  membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan jumlah  bobot  kriteria  atau  mencari  rata-rata  setiap  bobot  yang  bertujuan  untuk  memperkecil  jarak  antara bobot yang satu dengan yang lain. Yang nantinya akan digunakan untuk menghitung nilai akhir.
Tabel 7 Nilai Normalisasi Bobot Kode Kriteria Bobot Normalisasi
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
SP Status Pelayanan 35% 0,35 SPC Status PC 10% 0.1 JP Jenis Perbaikan 20% 0.2 KP Resiko Komplain Pasien 25% 0.25 WLP Waktu Lama Pelayanan 10% 0.1 TOTAL 100% 1

## 3. Normalisasi Matriks
Setelah dilakukan percobaan adapun nilai dari hasil dengan menginput nilai dari masing-masing alternatif yang dapat disebut juga tabel seleksi. Seleksi tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 8 Seleksi Matriks Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 100 100 50 100 50 A2 50 30 100 50 75 A3 30 30 75 50 75 A4 100 100 50 100 25 A5 50 50 100 50 100 A6 100 100 50 100 25 A7 100 50 50 100 25
Untuk Langkah pertama kita akan melakukan normalisasi pada metode MOORA. C1 = √100 2 +50 2 +30 2 +100 2 +50 2 +100 2 +100 2 = 214,24285 A 11 = 100 / 214,24285 = 0,466760028 A 21 = 50 / 214,24285 = 0,233380014
A 31 = 30 / 214,24285 = 0,140028008
Dihitung begitu seterusnya sampai A n1.
C2 = √100 2 +30 2 +30 2 +100 2 +50 2 +100 2 +50 2 = 191,83326 A 12 = 100 / 191,83326 = 0,521286 A 22 = 30 / 191,83326 = 0,1563858
A 32 = 30 / 191,83326 = 0,1563858 Dihitung begitu seterusnya sampai A n2 C3 = √50 2 +100 2 +75 2 +50 2 +100 2 +50 2 +50 2 = 188,74586 C4 = √100 2 +50 2 +50 2 +100 2 +50 2 +100 2 +100 2 = 217,94495 C5 = √50 2 +75 2 +75 2 +25 2 +100 2 +25 2 +25 2
= 160,07811 Untuk nilai normalisasi A n pada C3 sampai C5 perhitungannya sama seperti A n pada C1 dan C2. Hasil normalisasi matriks dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9 Normalisasi Matriks 0,466760028 0,52128603 0,26490647 0,45883147 0,31234752 0,233380014 0,15638581 0,52981294 0,22941573 0,46852129 0,140028008 0,15638581 0,39735971 0,22941573 0,46852129 0,466760028 0,52128603 0,26490647 0,45883147 0,15617376 0,233380014 0,26064302 0,52981294 0,22941573 0,62469505 0,466760028 0,52128603 0,26490647 0,45883147 0,15617376 0,466760028 0,26064302 0,26490647 0,45883147 0,15617376
4. Normalisasi Matriks Terbobot
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
Setelah dilakukan normalisasi pada nilai seleksi matriks maka selanjutnya dilakukan normalisasi matriks terbobot dengan cara mengkalikan nilai total kriteria pada A 1 sampai A n dengan nilai bobot. Berikut adalah cara mengkalikan normalisasi terbobot.
C1 = A 11 = 0.35 X 0,466760028 = 0,16336601 A 21 = 0.35 X 0,233380014 = 0,081683005 A 31 = 0.35 X 0,140028008 = 0,049009803 A n1 = perhitungan sampai data n atau data terakhir C2 = A 12 = 0.1 X 0,52128603 = 0,0521286 A 22 = 0.1 X 0,15638581 = 0,0156386 A 32 = 0.1 X 0,15638581 = 0,0156386 A n2 = perhitungan sampai data n atau data terakhir C3 = A 13 = 0.2 X 0,26490647 = 0,2649065 A 23 = 0.2 X 0,52981294 = 0,5298129 A 33 = 0.2 X 0,39735971 = 0,3973597 A n3 = perhitungan sampai data n atau data terakhir C4 = A 14 = 0.25 X 0,45883147 = 0,4588315 A 24 = 0.25 X 0,22941573 = 0,2294157 A 34 = 0.25 X 0,22941573 = 0,2294157 A n4 = perhitungan sampai data n atau data terakhir C4 = A 14 = 0.25 X 0,45883147 = 0,4588315
A 24 = 0.25 X 0,22941573 = 0,2294157 A 34 = 0.25 X 0,22941573 = 0,2294157 A n4 = perhitungan sampai data n atau data terakhir C5 = A 15 = 0.1 X 0,31234752= 0,3123475
A 25 = 0.1 X 0,46852129= 0,4685213 A 35 = 0.1 X 0,46852129= 0,4685213 A n5 = perhitungan sampai data n atau data terakhir Berikut adalah hasil perhitungan dari normalisasi matriks terbobot dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Normalisasi Matriks Terbobot 0,16336601 0,0521286 0,05298129 0,11470787 0,03123475 0,081683005 0,01563858 0,10596259 0,05735393 0,04685213 0,049009803 0,01563858 0,07947194 0,05735393 0,04685213 0,16336601 0,0521286 0,05298129 0,11470787 0,01561738 0,081683005 0,0260643 0,10596259 0,05735393 0,0624695 0,16336601 0,0521286 0,05298129 0,11470787 0,01561738 0,16336601 0,0260643 0,05298129 0,11470787 0,01561738

## 5. Perangkingan
Perangkingan adalah proses untuk mengurutkan nilai data tertinggi sampai ke nilai data ter rendah guna untuk menentukan perbaikan manadulu yang harus diprioritaskan ada dua tahapan dalam perangkingan yaitu mencari nilai Yi terlebih dahulu kemudian baru dapat dirangkingkan untuk data prioritasnya.
Berikut adalah perhitungan untuk mencari nilai Yi. Dapat dilihat pada tabel 11.
Pencarian Nilai Yi Alternatif Max (C1+C2+C3+C4+C5) MIN (0) Yi = Max - Min
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
A1 (0,16336601+0,0521286+0,05298129+0 ,11470787+0,03123475) 0 0,414418527 A2 (0,081683005+0,01563858+0,10596259 +0,05735393+0,04685213) 0 0,307490236 A3 (0,049009803+0,01563858+0,07947194 +0,05735393+0,04685213) 0 0,248326387 A4 (0,16336601+0,0521286+0,05298129+0 ,11470787+0,01561738) 0 0,398801151 A5 (0,081683005+0,0260643+0,10596259+ 0,05735393+0,0624695) 0 0,333533333 A6 (0,16336601+0,0521286+0,05298129+0 ,11470787+0,01561738) 0 0,398801151 A7 (0,16336601+0,0260643+0,05298129+0 ,11470787+0,01561738) 0 0,372736849
Setelah  Yi  sudah  ditemukan  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  perangkingan.  Untuk  perangkingan dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12 Perangkingan
Alternatif Yi rangking A1 0,414418527 1 A2 0,307490236 6 A3 0,248326387 7 A4 0,398801151 2 A5 0,333533333 5 A6 0,398801151 3 A7 0,372736849 4

## D. Perancangan Sistem
Perancangan Sistem  merupakan tahapan  setelah melakukan analisis dari pengembangan sistem, pendefinisian dari kebutuhan-kebutuhan fungsional dan persiapan untuk rancang bangun implementasi dan gambaran bagaimana suatu sistem dapat terbentuk.
1. Context Diagram
Context  Diagram merupakan  level  dasar  DFD  (level  0)  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses kerja suatu sistem secara umum.  Berikut ini merupakan gambaran context diagram yang akan dibangun seperti pada gambar berikut.
Gambar 2 Context Diagram Prioritas Perbaikan IT

## 2. Diagram Berjenjang
Diagram  berjenjang  dapat  digunakan untuk    mempersiapkan    penggambaran Diagram Arus Data (DAD)  ke  level-level  lebih  bawah  lagi  (9). Diagram  berjenjang  merupakan  diagram  yang  menjelaskan secara keseluruhan blok proses yang ada pada sistem.  Gambar diagram berjenjang dapat dilihat pada gam- bar 3.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik

## Gambar 3 Diagram Berjenjang Prioritas Perbaikan IT

## 3. Data Flow Diagram (DFD) level 1
DFD  merupakan  alat  yang  menggambarkan  bagaiamana  suatu  sistem  berinteraksi dengan ling- kungannya  dalam  bentuk  data  masuk  kedalam  sistem  dan  keluar  dari  sistem (9). Data Flow Dia- gram (DFD) berfungsi untuk  menggambarkan sebuah sistem yang sudah ada maupun sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik data tersebut mengalir.
DFD dapat diartikan dengan nama bubble diagram, bubble chart, diagram alur kerja,model  proses dan model fungsi. Ada 2 bentuk DFD, yaitu DFD logika (Logical Data Flow Diagram) dan  DFD fisik (Physical Data Flow Diagram). DFD fisik lebih ditekankan pada proses dari sistem diterapkan sedang DFD logika lebih ditekankan pada beberapa yang terdapat di sistem (10).
Data Flow DIagram (DFD) digunakan untuk menggambarkan suatu system yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik data tersebut men- galir, atau lingkungan fisik data tersebut tersimpan dapat dilihat pada gambar 4.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik

## E. Perancangan Basis Data
Pada bagian ini akan menjelaskan mengenai desain tabel dan Entity Relation Diagram (ERD).

## 1. Conceptual Data Model
Conceptual Data Model Conceptual database design merupakan proses untuk membangun model data yang digunakan di dalam perusahaan yang bersifat independent dari semua pertimbangan fisikal. Tahap desain konseptual database yang dimulai dari membuat model data konseptual dari perusahaan dengan rincian implementasi seperti target DBMS, bahasa pemrograman, program aplikasi, performance, hard- ware platform dan segala pertimbangan fisikal lain nya (tabel 1 Identifikasi Tipe Entitas) (11).
Conseptual Data Model ( CDM ) merupakan bentuk data yang masih di konsep untuk menggambarkan secara detail struktur basis data dalam bentuk logik dan untuk menjelaskan hubungan antar entitas. Dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Conseptual Data Model SPK prioritas perbaikan IT

## 2. Physical Data Model
Physical Data Model ( PDM ) merupakan gambaran pada secara detail basis data dalam bentuk fisik yang berfungsi menggambarkan rancangan PDM yang memperlihatkan struktur penyimpanan data yang benar pada basis data yang digunakan sesungguhnya pada gambar 3.6.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Imanullah Ali Ubed, Indra Gita Anugrah, Harunur Rosyid Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pebaikan Instalasi Edp-It Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik
Gambar 3.6 Pysical Data Model prioritas perbaikan IT

## F. Skenario Pengujian
Sistem yang digunakan dalam perancangan dan pembuatan sistem pendukung keputusan pemilihan pri- oritas perbaikan IT ini untuk mengatasi pemilihan prioritas perbaikan IT yang masih belum optimal.  Untuk pengujian sistem terdapat beberapa rincian data sebagai berikut :
1. Pengujian menggunakan sistem pakar yang diuji oleh Pak Imanullah Ali Ubed Selaku Koordinator IT MPKU PWM Jawa Timur
2. Melakukan Evaluasi keefektifitas kinerja sistem
3. Data dalam skripsi ini di ambil dari data permintaan perbaikan di Rumah  Sakit PKU Muhammadiyah
Sekapuk

## REFERENSI
1. Mesran M. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Menerapkan Metode Multi-Objektive Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA). 2018; 2.
Manurung S. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora. Simetris J Tek Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. 2018;9(1):701–6.
3. Fauzan R, Indrasary Y, Muthia N. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web. J Online Inform. 2018;2(2):79.
4. Al-Hafiz NW, Mesran, 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) [Internet]. 2017;I(1):306–9. Available from: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/viewFile/513/455
5. Rokhman S, Rozi IF, Asmara RA. Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan  Ukt Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Moora  Studi Kasus Politeknik Negeri Malang. J Inform Polinema. 2017;3(4):36.
6. Fadlan C, Windarto AP, Damanik IS. Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela). J Appl Informatics Comput. 2019;3(2):42–6.
7. Kurniawan R, Marhamelda S. Sistem Pengolahan Data Peserta Didik Pada Lkp Prima Tama Komputer Dumai Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Php. I N F O R M a T I K a. 2019;11(1):37.
8. Suhartanto M. Pembuatan Website Sekolah Menengah Pertama Negeri 3 Delanggu Dengan Menggunakan Php Dan Mysql. Sentra Penelit Eng dan Edukasi [Internet]. 2016;4(1):1–8. Available from: http://speed.web.id/ejournal/index.php/Speed/article/view/226
9. Awaliah S, Seabtian DT. Pembaruan Teknologi Informasi Pendidikan Sekolah Luar Biasa (Slb) Di Kotawaringin Timur Studi Kasus Slb Negeri 1 Sampit. IKRA-ITH Inform J Komput dan Inform. 2021;5(2):93–8.
10. Herlambang BA, Setyawati VAV. Perancangan Data Flow Diagram Sistem Pakar Penentuan Kebutuhan Gizi Bagi Individu Normal Berbasis Web. J Inform UPGRIS. 2015;1:78–85.