## MENENTUKAN RUJUKAN RUMAH SAKIT TERBAIK BAGI PASIEN BPJS MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED SUM MODEL (WSM) PADA PUSKESMAS
Maulida Purba 1 , Marsono Marsono 2 , Rina Mahyuni 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma Jl. Jenderal A. H. Nasution No.73, Kwala Bekala, Medan Johor, Kota Medan, Sumatera Utara 20146 maulidapurba280796@gmail.com, marsonotgd@yahoo.com, rinamahyunitgd@gmail.com

## Abstract
BPJS Health is one of the most important services for the community. For people who are sick and have been  registered  in  BPJS,  then  the  cost  of  treatment  will  be  borne  by  the  BPJS  and  the  community  is what is said as Patient BPJS. However, if a patient BPJS experiencing pain, then the patient first went to the health center or Faskes level 1 before being referred to the Hospital. Therefore, this study aims to  build  decision  support  system  that  has the  ability  to  analyze  in  determining referral  hospital  for Patient BPJS at puskesmas or Faskes level 1. The method used in this research is Weighted Sum Model (WSM). The hospital samples used as many as  10  obtained from UPT Puskesmas Padang Bulan, Jln. Jamin Ginting - Medan. Based on calculations performed obtained the highest value of 77.5, ie on RS3. Therefore,  this  hospital  is  the  foremost  hospital  as  a  reference  for  Patients  BPJS.  This  research  is expected to help the Puskesmas or Faskes level I in the city of Medan in providing hospital referrals for patients BPJS.
Keywords : Patients BPJS, Referral, Hospital, SPK, WSM, Puskesmas

## Abstrak
BPJS  Kesehatan  merupakan  salah  satu  layanan  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat.  Bagi masyarakat  yang  mengalami  sakit  dan  telah  terdaftar  di  BPJS,  maka  biaya  pengobatannya  akan ditanggung oleh pihak BPJS dan masyarakat tersebut lah yang dikatakan sebagai Pasien BPJS. Akan tetapi  apabila  seorang  pasien  BPJS  mengalami  sakit,  maka  pasien  terlebih  dahulu  berobat  ke puskesmas  atau  Faskes  tingkat  1  sebelum  dirujuk  ke  Rumah  Sakit.  Oleh  karena  itu  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan  yang  mempunyai  kemampuan menganalisa dalam menentukan rumah sakit rujukan bagi Pasien BPJS pada puskesmas atau Faskes tingkat 1. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Weighted Sum Model (WSM). Adapun sampel  Rumah  Sakit  yang  digunakan  sebanyak  10  yang  diperoleh  dari  UPT  Puskesmas  Padang Bulan,  Jln.  Jamin  Ginting  –  Medan.  Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  diperoleh  nilai tertinggi  sebesar  77,5,  yakni  pada  RS3.  Oleh  karena  itu,  rumah  sakit  ini  merupakan  rumah  sakit terdepan  sebagai  rujukan  bagi  Pasien  BPJS.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak Puskesmas atau Faskes tingkat I di kota Medan dalam memberikan rujukan rumah sakit bagi pasien BPJS.
Kata Kunci : Pasien BPJS, Rujukan, Rumah Sakit, SPK, WSM, Puskesmas

## 1. PENDAHULUAN
BPJS  Kesehatan  merupakan  salah  satu  layanan  penting  untuk  masyarakat. BPJS  Kesehatan  adalah  badan  hukum  yang  dibentuk  untuk  menyelenggarakan program jaminan kesehatan [1]. Oleh karena itu bagi masyarakat yang mengalami sakit dan telah terdaftar di BPJS, maka biaya pengobatannya akan ditanggung oleh pihak BPJS dan masyarakat tersebut lah yang dikatakan sebagai Pasien BPJS . Bagi pasien  yang  mengidap  penyakit,  baik  ringan  maupun  berat  harus  tetap  berobat terlebih  dahulu  dari  tim  medis  Fasilitas  Kesehatan  tingkat  I  di  Pusat  Kesehatan Masyarakat  (Puskesmas)  atau  klinik  kesehatan  yang  dekat  dengan  tempat
tinggalnya,  sebelum  berobat  ke  rumah  sakit.  Kemudian,  jika  fasilitas  kesehatan tersebut tidak sanggup, maka akan dirujuk ke fasilitas kesehatan yang lebih tinggi atau Rumah Sakit. Dalam merujuk rumah sakit bagi pasien BPJS, puskesmas tidak lah sembarangan. Puskesmas harus tau Rumah sakit mana yang boleh dirujuk oleh pasien  BPJS.  Rumah  Sakit  rujukan  adalah  rumah  sakit  yang  telah  bekerjasama dengan BPJS. Jadi, tidak semua rumah sakit melayani pasien BPJS. Pada umumnya di  rumah  sakit  yang  sudah  melakukan  kerja  sama  dengan  BPJS,  loket  untuk jaminan  BPJS  sudah  disediakan  di  rumah  sakit  tersebut,  dan  biasanya  lokasinya terpisah  dengan  loket  registrasi.  Pasien  BPJS  berhak  meminta  pergantian  dari rumah sakit A ke rumah sakit B apabila rumah sakit A dianggap pelayanannya tidak baik atau tidak memiliki fasilitas yang lengkap untuk jenis penyakit yang diderita pasien [2][3] .
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  analisis  sistem  [4][5]–[8],  untuk menentukan  rujukan  Rumah  Sakit.  Salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan.  Karena  Sistem  Pendukung  Keputusan (Deccision Support System) merupakan sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  yang  dimanfaatkan untuk  membantu  manusia  mengambil  keputusan  dengan  cepat,  tepat  dan konsisten  [9][10][11].  Salah  satu  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  Rujukan  Rumah  sakit  bagi  pasien  BPJS  pada Puskesmas adalah dengan menggunakan Metode WSM (Weighted  Sum  Model).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pasien BPJS
Pasien  BPJS  merupakan  masyarakat  Indonesia  yang  menjadi  peserta  jaminan kesehatan  yang  dikelola  oleh  BPJS  termasuk  orang  asing  yang  telah  bekerja  paling singkat enam bulan di Indonesia dan telah membayar iuran [12].

## 2.2. Rujukan Rumah Sakit
Rumah  sakit  rujukan  adalah  rumah  sakit  yang  telah  bekerjasama  dengan  BPJS yang  dianggap  memiliki  kinerja,  mutu,  pelayanan  maupun  fasilitas  yang  cukup  baik [13].

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau decision  support  sistem (DSS)  adalah  sistem informasi  interakif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data [14][15],  [16].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  salah  satu  cara mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan  untuk  digunakan  dalam  membuat keputusan [17].

## 2.4. Weighted Sum Model (WSM)
Metode Weighted Sum Model merupakan metode yang sangat umum, dan banyak diterapkan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  mengambil  suatu  keputusan [18].  WSM  merupakan  salah  satu  metode  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami penerapannya.  Merupakan  bagian  dalam  metode  MCDM( Multi  Criteria  Decison Making ) dalam mengevaluasi nilai pada setiap alternatif.
𝐴 𝑖 𝑊𝑆𝑀−𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑓𝑜𝑟 𝑖 = 1,2,3 𝑛 𝑗=1 (1)
Dimana : n
= Jumlah Kriteria W j = Bobot dari setiap kriteria X ij = Nilai matrik x Nilai A i yang paling besar merupakan alternatif yang terpilih
Kesulitan  pada  metode  ini  adalah  ketika  yang  digunakan  bukanlah  kriteria  dimensi tunggal atau multi dimensi. Dalam permasalahan tersebut, maka kriteria yang ada harus disamakan menjadi satu dimensi yang sama [19].

## 2.5. Flowchart Sistem
Adapun  flowchart  sistem  dalam  tulisan  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  1 berikut.
Start Input Data Rumah Sakit Input Data Kriteria & Bobot Menghitung WSM Score (Persamaan 1) Menampilkan Hasil

## End

## Gambar 1. Flowchart Sistem
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  alur  atau  langkah  yang  pertama dilakukan  adalah  menginput  data  rumah  sakit,  kemudian  dilanjutkan  dengan menentukan  dan  memasukkan  data  kriteria  dan  bobot.  Data-data  yang  telah dimasukkan  kedalam  sistem  kemudian  akan  di  proses  dan  dihitung  dengan menggunakan  metode Weighted    Sum    Model (WSM).  Setelah  itu  sistem  akan menampilkan  hasil  perangkingan  mulai  dari  yang  terbaik  sampai  yang  terendah berdasarkan data-data yang telah dimasukkan kedalam sistem.

## 2.6. Data Yang Digunakan
Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data-data yang diambil dari UPT Puskesmas Padang Bulan, Jln. Jamin Ginting - Medan.

## 2.7. Menentukan Kriteria Dan Bobot
Adapun bobot dan kriteria yang dibutuhkan dalam penentuan rujukan rumah sakit terbaik bagi pasien pengguna BPJS dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Normalisasi Data Training Tahun 2005-2009 / Target Tahun 2010 Kode Kriteria Nilai Bobot(Wj) C1  Gedung 0.15 C2  Fasilitas Rujukan 0.15 C3  Ketersediaan Dokter 0.5 C4  Pelayanan 0.10 C5  Kenyamanan 0.10 Total 1
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  Ketersediaan  dokter  di  rumah  sakit merupakan nilai bobot yang paling tinggi, setelah itu gedung dan fasilitas rujukan. Sedangkan  untuk  pelayanan  dan  kenyamanan  merupakan  kriteria  yang  paling rendah nilai bobot nya.
Tabel 2 . Data Asumsi Rumah Sakit Rujukan No. Nama Rumah Sakit Asumsi 1. RSU Mitra Sejati RS1 2. RS Adam Malik RS 2 3. RS Pringadi RS 3 4. RSU USU RS 4 5. RS Siti Hajar RS 5 6. RS Herna RS 6 7. RS Mitra Medika RS 7 8. RS Prof Boloni RS 8 9. RS Mata SMEC RS 9 10.  RSU Marta Friska RS 10
Tabel 2 merupakan data asumsi Rumah sakit di kota Medan, yang akan dijadikan sebagai rumah sakit rujukan dari Puskesmas bagi Pasien BPJS.

## 3. HASIl DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan analisa dari sampel data yang di dapat, maka selanjutnya melakukan  penilaian  yang  diberikan  oleh  Dokter  kepada  masing-masing  pasien. Adapun penilaian tersebut sebagai berikut :
Tabel 3. Data Calon Rumah Sakit Terbaik No. Alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1.  RS 1 58 70 78 67 48 2.  RS 2 80 80 78 70 66 3.  RS 3 68 80 78 79 84
No. Alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 4  RS 4 80 58 78 40 41 5.  RS 5 59 57 78 63 61 6.  RS 6 80 60 78 77 85 7.  RS 7 70 75 78 40 78 8.  RS 8 70 76 78 68 74 9.  RS 9 81 80 78 40 51 10.  RS 10 65 72 78 40 51
Berdasarkan  rumus  pada  persamaan  (1),  maka  perhitungan  dari  WSM  sebagai berikut :
- RS 1
= (0.15 * 58) + (0.15 * 70) + (0.5 * 78) + (0.10*0.67) + ( 0.10 * 48) = 8,7+10,5+39+6,9+4,8 = 69,7
- RS 2
= (0.15 *80) + (0.15 *80) + (0.5 * 78) + (0.10 * 70) + (0.10 * 66) = 12+12+39+7+6,6 = 76,6
- RS 3 = (0.15 * 68) + (0.15 * 80) + (0.5 * 78) + (0.10 * 79) + (0.10 * 84)
= 10,2+12+39+7,9+8,4 = 77,5
- RS 4 = (0.15 * 80) + (0.15 * 58) + (0.5 * 78 ) + ( 0.10 * 40) + (0.10 * 41)
= 12+8,7+39+4+4,1 = 67,8
- RS 5 = (0.15 * 59) + (0.15 * 57) + (0.5 * 78)  + (0.10 * 63) + (0.10* 61) = 8,85+8,55+39+6,3+6,1
= 68,8
- RS 6
= (0.15 * 80) + (0.15 * 60) + (0.5 *78) + ( 0.10 * 77) + ( 0.10 * 85) = 12+9+39+7,7+7,7 = 75,1
- RS 7
= (0.15 * 70) + (0.15 * 75) + (0.5 * 78) + (0.10 * 40) + (0.10 * 78) = 10,+11,25+39+4+7,8 = 72,55
- RS 8
= (0.15 * 70) + (0.15 * 76) + (0.5 * 78) + (0.10 * 68) + (0.10 * 74) = 10,5+11,4+39+6,8+7,4 = 75,1
- RS 9
= ( 0.15 *81) + (0.15 * 80) + (0.5 * 78) + (0.10 * 40) + (0.10 * 51) = 12,15+12+39+4+5,1 = 72,25
- RS 10 = (0.15 *65) + (0.15 * 72 )+ ( 0.5 * 78) + (0.10 * 40) + (0.10 * 51)
= 9,75+10,8+39+4+5,1 = 68,65
Tabel 4. Hasil Rangking Rumah Sakit Terbaik No.  Nama Alternatif Hasil Keterangan 1. RS3 77,5 Rangking 1 2. RS2 76,6 Rangking 2 3. RS6 75,4 Rangking 3 4. RS8 75,1 Rangking 4 5. RS7 72,55 Rangking 5 6. RS9 72,25 Rangking 6 7. RS1 69,7 Rangking 7 8. RS10 68,65 Rangking 8 9. RS5 68,8 Rangking 9 10. RS4 67,8 Rangking 10
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  perangkingan  dari  data  Rumah  Sakit.  Dari perhitungan  yang  sudah  dibahas  sebelumnya  diperoleh  nilai  tertinggi  0.3875 sehingga  dapat  diputuskan bahwa  RS3 merupakan  alternatif  yang  terbaik  dari alternatif  yang  lain  dan merupakan  di  urutan  pertama  dalam  daftar  rujukan Rumah  Sakit  bagi  pasien  BPJS.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  juga diimplementasikan  kedalam  sebuah  program  visual  dengan  menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan database Microsoft Access 2010. Program ini terdiri dari 5 Form utama, antara lain:

## 3.1. Form Kriteria
Berdasarkan  gambar  2,  Form  kriteria  digunakan  untuk  menginputkan  nilai kriteria. Kriteria sudah ditentukan oleh sistem, berdasarkan hasil riset. Jadi,  user hanya dapat menginputkan bobot untuk masing-masing kriteria.

## 3.2. Form Rumah Sakit
Berdasarkan  gambar  3,  Form Rumah  Sakit  adalah  form  yang  digunakan untuk menginputkan data rumah sakit.
Gambar 3. Form Rumah Sakit

## 3.3. Form Nilai Rumah Sakit
Berdasarkan gambar 4, Form nilai Rumah Sakit adalah form yang digunakan untuk menginputkan data nilai rumah sakit.

## Gambar 4. Form Nilai Rumah Sakit

## 3.4. Form Normalisasi dan Preferensi
Berdasarkan  gambar  5,  Form  normalisasi  dan  preferensi  digunakan  untuk memproses  normalisasi  data  alternatif  menjadi  sesuai  dengan  range  yang  telah ditentukan, lalu menghitung nilai akhir menggunakan metode WSM .
Gambar 5. Form Normalisasi dan Preferensi

## 3.5. Form Laporan
Berdasarkan  Gambar  6,  Form  laporan  digunakan  untuk  menampilkan laporan  atau  hasil  perangkingan  dari  nilai-nilai  alternatif  rumah  sakit  yang  akan menjadi rujukan bagi pasien BPJS .

## Gambar 6. Form Laporan

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  permasalah  yang  diteliti  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan maka dapat diambil kesimpulan terhadap analisa metode WSM dalam menentukan rujukan rumah sakit terbaik bagi pasien pengguna BPJS sebagai berikut :
a. Dalam merancang Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan rujukan rumah  sakit  terbaik  bagi  pasien  pengguna  BPJS  yaitu  dengan  memproses nilai/bobot  setiap  alternatif  yang  terlah  diisi  oleh user kemudian  akan
menampilkan  nilai  akhir  setiap  alternative (output) yang  akan  membantu dalam pengambilan keputusan.
b. Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  menentukan  rujukan  rumah  sakit terbaik  bagi  pasien  pengguna  BPJS  yang  dirancang  ini  dapat  membantu mempermudah  dan  mempercepat  para  admin  dalam  penyajian  informasi kepada pimpinan perusahaan.
c. Dengan aplikasi yang dirancang pada aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan    Rujukan  Rumah  Sakit  Terbaik  Bagi  Pasien  Pengguna BPJS  dapat  mempermudah  mengetahui  proses  pengolahan  data  rujukan rumah sakit terbaik bagi pasien pengguna BPJS melalui sistem komputerisasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  R.  Wulansari,  A.  Suprayogi,  and  A.  L.  Nugraha,  “Pembuatan  Aplikasi  Sebaran  Lokasi Fasilitas Kesehatan Penerima Bpjs Kesehatan Di Kota Semarang Berbasis Android,” J. Geod.
Undip , vol. 4, no. 4, pp. 240–247, 2015.
[2] V. et. a. T. Handayani, “Segmentasi Geografi dan Perilaku Berpengaruh terhadap Keputusan Memilih Layanan Rawat Inap di Rumah Sakit,” J. Kedokt. Brawijaya , vol. 29, no. 3, pp. 255– 260, 2017.
[3] Y.  Yuniar  and  R.  S.  Handayani,  “Kepuasan  Pasien  Peserta  Program  Jaminan  Kesehatan Nasional terhadap Pelayanan Kefarmasian di Apotek,” J. Kefarmasian Indones. , vol. 6, no. 1, pp. 39–48, 2016.
[4] A. Wanto, “Analisis Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Dengan Metode Mamdani Pada Sistem Prediksi Mahasiswa Non Aktif (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” in Seminar Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi (SNITI) 3 , 2016, vol. 3, pp. 393–400.
[5] Agus Perdana Windarto, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[6] A.  P.  Windarto,  “Penilaian  Prestasi  Kerja  Karyawan  PTPN  III  Pematangsiantar  Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 2, no. ISSN 2527-5771, pp. 84–95, 2017.
[7] A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[8] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode  Promethee,” J.  Teknol.  dan  Sist.
Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[9] A.  Wanto  and  E.  Kurniawan,  “Seleksi  Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Menggunakan Algoritma AHP Pada AMIK-STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar,” J. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2018.
[10] M.  Widyasuti,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  E.  Purwanto,  “Rekomendasi  Penjualan  Aksesoris Handphone  Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP),” Konf.  Nas.  Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2017.
[11] A.  Wanto  and  H.  Damanik,  “Analisis  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Terhadap Seleksi  Penerima  Beasiswa  BBM  (Bantuan  Belajar  Mahasiswa)  Pada  Perguruan  Tinggi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” in Seminar Nasional Rekayasa (SNTR) II , 2015, no. 2, pp. 323–333.
[12] A.  Muhith,  S.  Siyoto,  and  R.  E.  Rahmah,  “Hubungan  Karakteristik  Pasien  Pengguna  Kartu BPJS  Dengan  Persepsi  Tentang  Kualitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Puskesmas  Deket Kabupaten Lamongan,” J. Medica Majapahit , vol. 9, no. 1, pp. 72–83, 2017.
[13] H. Febriawati, W. Angraini, S. Ekowati, and D. Astuti, “Analisis Manajemen Bencana Gempa di Rumah Sakit Umum Daerah Dr. M. Yunus Kota Bengkulu,” J. Ilmu Kesehat. Masy. , vol. 8, no. 1, pp. 29–34, 2017.
[14] T.  Imandasari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Pengambilan  Keputusan  Dalam Menentukan Mahasiswa PKL Menggunakan Metode PROMETHEE,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 234–239, 2018.
[15] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer and A. P. Windarto, “Analisis Pemilihan Rekomendasi Produk
Terbaik  Prudential  Berdasarkan  Jenis  Asuransi  Jiwa  Berjangka  Untuk  Kecelakaan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process ( Ahp ),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst.
Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[16] A.  Putrama  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  dalam  menentukan  produk  bri  syariah  terbaik berdasarkan dana pihak ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol.
3, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[17] S.  Sundari,  A.  Wanto,  Saifullah,  and  I.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Menggunakan  Metode  Electre  Dalam  Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang  Ilmu Komputer  (Study  Kasus  di  AMIK  &  STIKOM  Tunas  Bangsa),”  in Seminar  Nasional  Multi Disiplin Ilmu , 2017, pp. 1–6.
[18] Mesran,  Suginam,  S.  D.  Nasution,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Penerapan  Weighted  Sum  Model (WSM) Dalam  Penentuan  Peserta  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2017.
[19] S.  Solikhun,  “Perbandingan  Metode  Weighted  Product  Dan  Weighted  Sum  Model  Dalam Pemilihan Perguruan Swasta Terbaik Jurusan Komputer,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 70–87, 2017.