Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
SISTEM PEMERINGKATAN NEGARA G20 DALAM

## PENANGANAN  COVID-19  MENGGUNAKAN  METODE  HYBRID AHP-TOPSIS
Fandhika Bayu Fitri 1 , Setyawan Wibisono 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia email: 1 fandhikafitri@gmail.com, 2 setyawan@edu.unisbank.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 5 April 2021 Direvisi 17 April 2021 Disetujui 3 Juni 2021 Dipublikasi 4 Juni 2021 Covid-19  adalah  jenis  virus  menular  baru  yang  menyerang  saluran  pernapasan.  Proses penyebaran virus yang cepat, membuat sebagian negara menerapkan beberapa kebijakan seperti karantina  wilayah  dan  social  distancing.  Namun,  karena  terbatasnya  aktivitas  manusia  di berbagai  negara  berdampak  pada  penurunan  ekonomi  global.  Besarnya  dampak  covid-19 terhadap  manusia  dan  ekonomi  dunia,  membuat  negara-negara  anggota  G20  sepakat melakukan kerjasama untuk mempercepat pemulihan ekonomi global.  Organisasi. G20 adalah sebuah  forum  internasional  yang  beranggotakan  negara-negara  ekonomi  maju  didunia  yang berfokus  membahas  masalah  penting  perekonomian  dunia.  Walaupun  berisi  negara-negara perekonomian  maju,  kasus  covid-19  masih  tinggi  dibeberapa negara  anggota  organisasi  G20. Berdasarkan  kondisi  angka  kasus  covid-19  yang  masih  tinggi  pada  negara  anggota  G20, penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  pemeringkatan  negara  G20  dalam penanganan  covid-19  yang  menggunakan  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk proses pembobotan kriteria dan metode  Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution  (TOPSIS)  untuk  proses  pemeringkatan  alternatif.  Pada  implementasi  metode  AHP diperoleh bobot setiap kriteria sebagai berikut: pada rasio jumlah testing sebesar 0.545274265, rasio jumlah sembuh 0.24396228, rasio jumlah positif 0.156108929 dan rasio jumlah kematian sebesar  0.054654525.  Hasil  pembobotan  kriteria  yang  sudah  dihitung,  digunakan  metode TOPSIS untuk proses pemeringkatan alternatif yang diperoleh hasil nilai preferensi tertinggi diperoleh oleh alternatif ke-6 dengan nilai preferensi bernilai 0.825108653.
Katakunci:
Covid-19 Organisasi G20
Analytical Hierarchy Process (AHP)
Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)

## ABSTRACT
Keyword: Covid-19 Organisasi G20
Analytical Hierarchy Process (AHP) Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
Covid-19 is a new type of infectious virus that attacks the respiratory tract. The process of spreading the virus is fast, making some countries implement several policies such as regional quarantine and social distancing. However, due to limited human activities in various countries it has an impact on the global economic downturn. The magnitude of the impact of Covid-19 on humans  and  the  world  economy,  made  the  G20  member  countries  agree  to  cooperate  to accelerate global economic recovery. Organization. The G20 is an international forum whose members are from the world's developed economies that focus on discussing important issues of the  world  economy.  Even  though  it  contains  developed  economies,  cases  of Covid-19  are  still high in several member countries of the G20 organization. Based on the condition of the high number  of  Covid-19  cases  in  the  G20  member  countries,  this  study  aims  to  build  a  ranking system for the G20 countries in handling Covid-19 using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method  for  the  weighting  process  of  criteria  and  the  Technique  for  Order  Preference  by method.  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  for  alternative  ranking  process.  In  the implementation  of  the  AHP  method,  the  weight  of  each  criterion  is  obtained  as  follows:  the number  of  testing  ratio  is  0.545274265,  the  ratio  of  the  number  of  cured  is  0.24396228,  the ratio of positive numbers is 0.156108929 and the ratio of the number of deaths is 0.054654525. The results of the weighted criteria that have been calculated, the TOPSIS method is used for the alternative ranking process. The results of the highest preference value are obtained by the 6th alternative with a preference value of 0.825108653.
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v13i1.2491

## 1. Pendahuluan
Covid-19 adalah jenis virus baru yang  dapat menyebabkan gangguan pada saluran pernapasan. Virus covid-19 ditemukan pertama kali di kota Wuhan, China pada akhir bulan Desember 2019 dan hanya dalam beberapa waktu virus covid-19 ini menyebar hampir ke seluruh negara di dunia [1]. Proses penyebaran virus yang cepat, membuat hampir sebagian negara didunia menerapkan kebijakan seperti karantina wilayah dan social distancing untuk  mencegah  penyebaran  virus.  Namun,  karena  terbatasnya  aktivitas  manusia  di  berbagai  negara  berdampak  pada  penurunan  ekonomi  global. Besarnya dampak covid-19 terhadap manusia dan ekonomi dunia, membuat negara-negara anggota G20 dalam pertemuan virtual Extraordinary G20 Sherpa ke-2 sepakat melakukan kerjasama untuk mempercepat pemulihan ekonomi global [2] .
Organisasi  G20  ( Group  of  Twenty )  adalah  sebuah  forum  internasional  yang  beranggotakan  negara-negara  yang  memiliki  kekuatan  ekonomi maju di dunia yang berfokus untuk membahas beberapa masalah penting perekonomian di dunia [2] . Walaupun berisi negara-negara perekonomian maju, kasus covid-19 masih  tinggi  di  beberapa  negara  anggota  organisasi  G20.  Contoh  seperti  pada  tanggal 29  Juli  2020 yang  tercatat  dalam https://www.worldometers.info/coronavirus/ untuk negara-negara besar anggota G20 seperti Amerika serikat telah mencapai 4.494.742 kasus, Brazil 2.484.649 kasus, India 1.532.135 kasus dan begitu juga dengan negara-negara lainya.
Berdasarkan kondisi angka penyebaran kasus covid-19 pada negara anggota G20 yang masih tinggi, maka penelitian ini akan difokuskan pada pemeringkatan  negara  G20  dalam  penanganan covid-19 menggunakan  metode Hybrid  AHP-TOPSIS . Metode AHP ( Analytic  Hierarchy  Process) digunakan  untuk  penentuan  bobot  kriteria,  sedangkan  untuk  metode TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution) digunakan  untuk  tahap  pemeringkatan. Sehingga  diharapkan  dapat  diketahui  penanganan  negara  yang  paling  baik  dalam  menghadapi covid-19 dan hasil dari pemeringkatan tersebut dapat digunakan sebagai contoh atau tolak-ukur negara-negara lain dalam menangani kasus covid-19 dinegaranya [3] .
2. Kajian Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Scott Morton , pada tahun 1970 pertama kali mendefinisikan konsep penting SPK dengan sebutan Management Decision . Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem berbasis komputer, yang dapat membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model dalam memecahkan masalah-masalah yang terstruktur dan tidak terstuktur [4].

## 2.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process ( AHP ) adalah suatu metode pendukung keputusan yang digunakan untuk memecahkan sebuah masalah yang  tidak terstruktur  kedalam  beberapa  komponensusunan  yang  hirarki  sehingga  dapat  menggunakan  bobot  kriteria  untuk  memilih  alternatif  terbaik,  dengan cara memberikan nilai pada setiap kriteria secara relatif, dan menentukan kriteria mana yang memiliki nilai prioritas tertinggi untuk mempengaruhi hasil pada pemecahan masalah tersebut [5].
Dalam metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) terdapat beberapa prinsip yang harus dipahami untuk menyelesaikan masalah, yaitu [6]:
1. Menyusun hierarki ( Decomposition ) Decomposition adalah proses menganalisa masalah pada struktur hierarki untuk unsur-unsur pendukungnya.
2. Perbandingan penilaian ( Comperative Judgment ) Comperative  Judgment adalah  suatu  proses  penilaian  dan  perbandingan  kepentingan  antara  setiap  kriteria  kedalam  bentuk  matriks  dengan menggunakan skala perbandingan berpasangan. Tabel skala perbandingan berpasangan bisa dilihat seperti pada tabel 1
Tabel 1 : Tabel skala perbandingan berpasangan
Nilai Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua kriteria memiliki pengaruh yang sama. 3 Sedikit lebih penting Sebuah kriteria memiliki pengaruh sedikit lebih penting daripada kriteria yang  lain. 5 Lebih penting Sebuah kriteria memiliki nilai lebih penting dari pada kriteria yang lain. 7 Sangat penting Sebuah kriteria memiliki nilai sangat lebih penting dibanding kriteria yang lain. 9 Mutlak lebih penting Sebuah kriteria memiliki nilai mutlak lebih penting disbanding kriteria yang lain. 2,4,6,8 Rata-rata Sebuah kriteria berada antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan 1/(1-9) Kebalikan Kebalikan dari nilai kepentingan dari skala 1-9 3. Menentukan prioritas ( Synthesis of priority )
Dalam menentukan prioritas, terdapat konsep prioritas lokal dan global. Prioritas lokal didapat pada perhitungan nilai eigen vektor di setiap elemen matriks perbandingan berpasangan tingkat yang sama. Prioritas global didapat pada perkalian prioritas lokal pada setiap perbandingan berpasangan dengan nilai eigen vektor tingkat yang diatasnya.
4. konsistensi logis ( Logical Consistency )
Konsistensi  terdapat  dua  definisi.  Pertama,  objek-objek  yang  sama  dapat  diklasifikasikan  sesuai  dengan  keseragaman  dan  relevansi.  Kedua, berhubungan dengan tingkat antar objek yang berdasar pada sebuah kriteria. Pada AHP pertimbangan suatu nilai konsistensi yang logis pada penilaian digunakan untuk menentukan prioritas. Perhitungan nilai konsistensi didapat berdasarkan rumus dan tabel 2 nilai indeks random, seperti berikut:
1. Menghitung Consistency Index
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 (1)
Keterangan:
CI = indek Konsistensi ( Consistency Index ).
n = jumlah kriteria yang digunakan.
λmax = hasil penjumlahan dan perkalian antara jumlah kolom setiap kriteria dan bobot setiap kriteria.

## 2. Menghitung Consistency Ratio
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Keterangan:
CR = Consistency Ratio
CI = Consistency index
IR
= Indeks Random Consistency
Tabel 2: Nilai Indeks Random n 1 2 3 4 5 6 7 8 IR 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 n 9 10 11 12 13 14 15 IR 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59
Jika hasil nilai pada CR > 0,1 maka hasil perhitungan data  masih dikatakan salah, sehingga prose perhitungan harus diulang. Namun jika hasil nilai pada CR ≤ 0,1, maka hasil perhitungan data dapat dikatakan sudah berhasil dan dapat diterima.
2.3 Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  atau  alternatif  pilihan.  Pada  TOPSIS  alternatif  yang  memiliki  jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif maka menggunakan jarak Euclidean. Sedangkan, alternatif yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tidak harus memiliki  jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Solusi terbaik pada metode TOPSIS diperoleh dengan menentukan kedekatan relatif sebuah altenatif terhadap solusi ideal positif. Pada metode TOPSIS alternatif dirangkingkan berdasarkan nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Kemudian, hasil akhir dari perangkingan pada setiap alternatif dapat dijadikan  referensi bagi pengambil keputusan untuk menentukan solusi terbaik yang diinginkan [7].
Dalam metode TOPSIS terdapat beberapa tahapan-tahapan yang harus dipahami untuk menyelesaikan masalah, yaitu [8]:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang ternormalisasi
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √Σ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 (3)
Keterangan:
Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n;
𝑟 𝑖𝑗 = Matriks yang ternormalisasi [i][j]
𝑥 𝑖𝑗 = Elemen matriks keputusan X

## 2. Membuat sebuah matriks normalisasi keputusan yang terbobot
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (4)
Keterangan:
Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n;
𝑦 𝑖𝑗 = Elemen matriks ternormalisasi [i][j] terbobot
𝑤 𝑖 = Bobot [i] pada proses AHP
3. Menentukan matriks solusi ideal postif dan solusi ideal negatif
Pada proses perhitungan solusi ideal positif menggunakan rumus seperti berikut:
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . , 𝑦 𝑛 + ) ;                                                                                                                                                        (5)
Pada proses perhitungan solusi ideal negatif menggunakan rumus seperti berikut:
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . , 𝑦 𝑛 − );                                                                                                                                                                           (6)
Keterangan: 𝑦 𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ∶ jika j adalah atribut benefit
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ∶  jika j adalah atribut cost
4. Menentukan jarak nilai pada setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif
𝐷 𝑖 + =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 (7)
𝐷 𝑖 − =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 (8)
Keterangan:
𝑦 𝑖 + = elemen dari matriks solusi ideal positif
𝑦 𝑖𝑗 = Elemen matriks ternormalisasi terbobot [i][j]
5. Menentukan nilai preferensi pada alternative
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (9)
Keterangan:
𝑉 𝑖 = kedekatan setiap alternatif dengan solusi ideal
𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif
𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negative
Kemudian, urutkan alternatif dengan melihat nilai Vi yang lebih besar ke yag terkecil

## 3. Metodologi Penelitian
Sistem pemeringkatan negara G20 dalam penanganan covid-19 menggunakan metode Hybrid AHP-TOPSIS merupakan sebuah aplikasi berbasis web yang diharapkan pengguna dapat melihat informasi mengenai rasio jumlah penderita, jumlah kematian,  jumlah kesembuhan dan jumlah testing akibat covid-19 pada negara anggota G20. Proses implementasi pada  AHP terdapat 4 (tempat) tahapan yaitu menentukan kriteria, menentukan tabel perbandingan  berpasangan,  menghitung  nilai eigen dan  menghitung  konsistensi  kriteria . Proses  awal  adalah menentukan  kriteria,  kriteria  pada penelitian  ini  yaitu  rasio  jumlah  penderita,  rasio  jumlah  kematian,  rasio  jumlah  kesembuhan  dan  rasio  jumlah  testing  akibat covid-19. Selanjutnya adalah menentukan tabel perbandingan berpasangan dengan melakukan perbandingan kriteria-kriteria kedalam bentuk matrik. Setelah membuat tabel matrik perbandingan, melakukan perhitungan nilai eigen dengan cara melakukan perbandingan kriteria sehingga mendapatkan bobot prioritas. Proses yang terakhir menghitung konsistensi kriteria, untuk mengetahui konsistensi kriteria dilakukan dengan melakukan penjumlahan dan perkalian antara jumlah kolom setiap kriteria dan bobot setiap kriteria. Kemudian melakukan penjumlahan pada setiap barisnya dan membagi hasil penjumlahan baris dengan bobot prioritas.
Pada  proses  implementasi  TOPSIS  terdapat  6  tahapan  yaitu  menetukan  bobot  setiap  alternatif,  menormalisasi  matrik  keputusan,  menghitung matrik normalisasi terbobot, menghitung matrik solusi ideal positif dan negatif tiap kriteria, menghitung jarak ideal positif dan negatif tiap alternatif, menghitung  hasil  akhir  dan  menentukan  peringkat.  Proses  menormalisasi  matrik  keputusan  dilakukan  dengan  membuat  matrik  keputusan  yang ternomalisasi sesuai dengan persamaan. Langkah selanjutnya, menghitung matrik normalisasi terbobot dengan memberikan bobot pada matrik yang sudah  dinormalisasi.  Setelah  itu,    menghitung  matrik  solusi  ideal  positif  dan  negatif  tiap  kriteria,  solusi  ideal  positif  diambil  dari  nilai  maksimal normalisasi terbobot. Sebaliknya solusi ideal negatif diambil nilai minimalnya dari normalisasi terbobot. Langkah selanjutnya menghitung jarak nilai setiap  alternatif  dengan  matrik  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Langkah  yang  terakhir    menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dan mengurutkan  nilai  V  dari  terbesar  sampai  terkecil.  Sehingga  pengguna  dapat  melihat  dan  mencari  peringkat  negara  anggota  organisasi  G20  dalam penangan covid-19.
Dalam aplikasi ini terdapat dua tampilan yaitu tampilan user dan tampilan admin. Pada tampilan user terdapat fitur informasi negara G20 dan coronavirus .  Fitur  informasi  negara  G20  berisi  informasi-informasi  mengenai  negara  G20  seperti  pengertian  negara  G20  dan  negara-negara  yang tergabung dalam organisasi G20. Sedangkan pada fitur coronavirus akan berisi informasi mengenai coronavirus dan perangkingan negara organisasi G20 dalam upaya penanganan covid-19 . Berikut adalah gambaran aksiterktur sistem pada user atau pengguna.
Gambar 1: Arsitektur Sistem pada User
Penerapan  metode  AHP-TOPSIS  pada  sistem  pemeringkatan  negara  G20  dalam  penanganan covid-19 ini  membutuhkan  beberapa  basis pengetahuan  seperti  kriteria  dan  alternatif  yang  digunakan.  Sehingga  AHP  dapat  melakukan  proses  perhitungan  bobot  kriteria  dan  TOPSIS  dapat melakukan proses perangkingan.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Menentukan Kriteria
Proses menentukan kriteria pada penelitian ini dilakukan dengan cara observasi terhadap faktor-faktor pendukung untuk perhitungan covid-19 di negara G20. Sehingga diperoleh 4 kriteria yang digunakan yaitu: rasio jumlah penderita, rasio jumlah kematian,  rasio jumlah kesembuhan dan rasio jumlah testing, seperti yang ditunjukan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3: Kriteria Kode Nama Kriteria K1 Jumlah testing K2 Jumlah Sembuh K3 Jumlah Positif K4 Jumlah Kematian 4.2 Menentukan Alternatif
Karena penelitian ini difokuskan pada pemeringkatan negara G20 dalam penanganan covid-19. Maka alternatif yang digunakan adalah negara- negara yang tergabung dalam organisasi negara G20, seperti yang ditunjukan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4: Alternatif
Kode Nama Alternatif A1 Argentina A2 Australia A3 Brazil A4 Canada A5 China A6 Prancis A7 Jerman A8 India A9 Indonesia A10 Italia A11 Jepang
A12 Mexico A13
Rusia
A14 Arab Saudi A15 Afrika Selatan A16 Korea Selatan A17 Turki A18 Inggris A19 Amerika Serikat 4.3 Perhitungan AHP
Metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) digunakan untuk menentukan bobot setiap kriteria yang sudah ditentukan. Proses perhitungan pada metode AHP memiliki beberapa tahapan untuk menyelesaikan masalah, yaitu:
1. Menentukan tabel perbandingan berpasangan
Proses  menentukan  tabel  perbandingan  berpasangan  dilakukan  dengan  cara  memberikan  nilai  dan  melakukan  perbandingan kepentingan pada  setiap  kriteria-kriteria  ke  dalam  bentuk  matriks  dengan  menggunakan  tabel  1  skala  perbandingan  berpasangan.  Setelah  itu menjumlahkan  nilai  perkolom  hasil  setiap  perbandingan  kriteria,  sehingga  didapatkan  tabel  5  matrik  perbandingan  berpasangan  seperti berikut.
Tabel 5: Matrik Perbandingan Berpasangan KRITERIA K1 K2 K3 K4 K1 1 3 4 7 K2 0.333333 1 2 5 K3 0.25 0.5 1 4 K4 0.142857 0.2 0.25 1 JUMLAH 1.72619 4.7 7.25 17
2. Menghitung bobot prioritas
Proses  menghitung  bobot  prioritas  dilakukan  dengan  cara  membagi  setiap  nilai  pada  isi  matriks  dengan  hasil  penjumlahan setiap  kolom pada matrik perbandingan berpasangan. Kemudian melakukan penjumlahan pada setiap baris dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah kriteria  jika  jumlah  bobot  kriteria  =  1  perhitungan  sudah  benar,  sehingga  didapatkan  hasil  bobot  prioritas  seperti  pada  tabel  6  Bobot prioritas berikut.
Tabel 6: Bobot Prioritas KRITERIA K1 K2 K3 K4 Bobot kriteria K1 0.57931 0.638298 0.551724 0.411765 0.545274265 K2 0.193103 0.212766 0.275862 0.294118 0.24396228 K3 0.144828 0.106383 0.137931 0.235294 0.156108929 K4 0.082759 0.042553 0.034483 0.058824 0.054654525 JUMLAH 1
Perhitungan:
K1= (0.57931+0.638298+0.551724+0.411765)/4 = 0.545274265
K2= (0.193103+0.212766+0.275862+0.294118)/4 = 0.24396228
K3=(0.144828+0.106383+0.137931+0.235294)/4 = 0.156108929
K4=(0.082759+0.042553+0.034483+0.058824)/4 = 0.054654525
3. Menghitung index konsistensi
Proses perhitungan nilai index konsistensi dilakukan dengan menggunakan rumus 𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1
Perhitungan:
𝜆𝑚𝑎𝑥 = (1.72619*0.545274265) + (4.7*0.24396228) + (7.25*0.156108929) + (7.25*0.156108929) = 4.148787
CI = (4.148787- 4) / (4 - 1) = 0.049596

## 4. Menghitung konsistensi rasio
Proses  perhitungan  nilai    konsistensi  rasio  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 Penentuan  IR  (indeks  random)  tergantung jumlah  kriteria  yang  digunakan  seperti  pada  tabel  2  nilai  indeks  random,  karena  penelitian  ini  menggunakan  4  kriteria  maka  IR  yang digunakan adalah 0.90
Perhitungan:
𝐶𝑅 = 0.04959554
0.9 = 0.055106

## 4.4 Perhitungan TOPSIS
Metode  TOPSIS  digunakan  untuk  proses  pemeringkatan  dengan  menggunakan  nilai  bobot  kriteria  pada  metode  AHP.  Proses  pemeringkatan pada TOPSIS memiliki beberapa tahapan untuk menyelesaikan masalah, yaitu:
1. Pembobotan alternatif
Rentang kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 0-10, yaitu: 2 = sangat rendah, 4 = rendah, 6 = rata-rata, 8 = baik, 10 = sangat baik.
Tabel 7: Pembobotan Alternatif K1 K2 K3 K4 A1 4 10 4 8 A2 6 10 8 6 A3 4 8 4 8 A4 8 10 6 8 A5 4 10 10 4 A6 10 2 6 10 A7 6 10 6 8 A8 4 10 10 2 A9 2 8 10 8 A10 10 8 4 6 A11 2 6 10 6 A12 2 8 8 2 A13 8 10 6 8 A14 6 10 6 8 A15 4 10 8 6 A16 4 8 4 8 A17 6 10 4 8 A18 10 6 4 8 A19 10 6 4 8 2. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang ternormalisasi
Proses perhitungan normalisasi untuk setiap alternatif dihitung menggunakan rumus 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √Σ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 , sehingga di dapatkan hasil seperti pada tabel berikut.
Tabel 8: Normalisasi Data K1 K2 K3 K4 A1 764.25 1332.1 868.25 908.125 A2 764.375 1332.1 868.5 908.0938 A3 764.25 1332.08 868.25 908.125 A4 764.5 1332.1 868.375 908.125 A5 764.25 1332.1 868.625 908.0625 A6 764.625 1332.02 868.375 908.1563 A7 764.375 1332.1 868.375 908.125 A8 764.25 1332.1 868.625 908.0313 A9 764.125 1332.08 868.625 908.125 A10 764.625 1332.08 868.25 908.0938 A11 764.125 1332.06 868.625 908.0938 A12 764.125 1332.08 868.5 908.0313 A13 764.5 1332.1 868.375 908.125 A14 764.375 1332.1 868.375 908.125 A15 764.25 1332.1 868.5 908.125 A16 764.25 1332.08 868.25 908.125 A17 764.375 1332.1 868.25 908.125 A18 764.625 1332.06 868.25 908.125 A19 764.625 1332.06 868.25 908.125

## 3. Menentukan sebuah matriks normalisasi keputusan yang terbobot
Proses  perhitungan  nilai  matriks  normalisasi  yang  terbobot  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus 𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 , proses  perhitunganya adalah dengan mengkalikan hasil normalisasi data setiap alternatif dengan bobot kriteria yang sudah dihitung pada metode AHP, sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel berikut.
Tabel 9: Normalisasi Terbobot K1 K2 K3 K4 A1 416.7258572 324.9822 135.5416 49.63314 A2 416.7940165 324.9822 135.5806 49.63143 A3 416.7258572 324.9773 135.5416 49.63314 A4 416.8621758 324.9822 135.5611 49.63314 A5 416.7258572 324.9822 135.6001 49.62972 A6 416.9303351 324.9626 135.5611 49.63485 A7 416.7940165 324.9822 135.5611 49.63314 A8 416.7258572 324.9822 135.6001 49.62802 A9 416.6576979 324.9773 135.6001 49.63314 A10 416.9303351 324.9773 135.5416 49.63143 A11 416.6576979 324.9724 135.6001 49.63143 A12 416.6576979 324.9773 135.5806 49.62802 A13 416.8621758 324.9822 135.5611 49.63314 A14 416.7940165 324.9822 135.5611 49.63314 A15 416.7258572 324.9822 135.5806 49.63314 A16 416.7258572 324.9773 135.5416 49.63314 A17 416.7940165 324.9822 135.5416 49.63314 A18 416.9303351 324.9724 135.5416 49.63314 A19 416.9303351 324.9724 135.5416 49.63314
4. Menentukan solusi ideal postif dan solusi ideal negatif
Proses menentukan solusi ideal positif didapatkan dari nilai terbesar dalam hasil normalisasi terbobot pada setiap kriteria dan ideal negatif didapatkan dari nilai terkecil dalam hasil normalisasi terbobot pada setiap kriteria, sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel berikut.
Tabel 10: Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
K1 K2 K3 K4 Ideal (+) 416.9303351 324.9821538 135.6001187 49.63314056 Ideal (-) 416.6576979 324.9626368 135.5415778 49.6280167
5.
Menentukan jarak nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif
Proses menentukan jarak setiap alternative pada solusi ideal positif dan negatif dihitung dengan rumus:
Solusi ideal (+) 𝐷 𝑖 + =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 & Solusi ideal (-) 𝐷 𝑖 − =   √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 , sehingga didapatkan hasil seperti berikut.
Tabel 11: Jarak Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Alternatif D+ Alternatif D- A1 0.212692828 A1 0.071083459 A2 0.137718773 A2 0.14317286 A3 0.212748787 A3 0.069901423 A4 0.07854183 A4 0.20639562 A5 0.204506416 A5 0.091959536 A6 0.04366872 A6 0.273419968 A7 0.141795232 A7 0.139178693 A8 0.204542074 A8 0.091943674 A9 0.272680827 A9 0.060560316 A10 0.058768677 A10 0.273051193 A11 0.272817104 A11 0.059446878 A12 0.273426168 A12 0.041682017 A13 0.07854183 A13 0.20639562 A14 0.141795232 A14 0.139178693 A15 0.205406884 A15 0.081092451 A16 0.212748787 A16 0.069901423 A17 0.148356983 A17 0.13780394 A18 0.059348645 A18 0.272859863 A19 0.059348645 A19 0.272859863

## 6. Menentukan Nilai Preferensi
Proses  menentukan  nilai  preferensi  dihitung  dengan  menggunkan  rumus 𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ,  sehingga  didapatkan  hasil  nilai  pemeringkatan seperti berikut.
Tabel 12: Hasil Nilai Preferensi
Alternatif Nilai preferensi ranking A1 0.250491187 17 A2 0.509708525 7 A3 0.24730717 18 A4 0.724354134 5 A5 0.310185825 13 A6 0.862282315 1 A7 0.495343805 8 A8 0.310111614 15 A9 0.18173121 12 A10 0.82288982 2 A11 0.178914602 11 A12 0.132278432 14 A13 0.724354134 6 A14 0.495343805 9 A15 0.283045863 16 A16 0.24730717 19 A17 0.481560999 10 A18 0.821351218 3 A19 0.821351218 4

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan perhitungan dalam sistem pemeringkatan negara G20 dalam penanganan covid-19 didapatkan kesimpulan bahwa  sistem  pemeringkatan  negara  G20  dalam  penanganan  covid-19  berhasil  di  terapkan  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk  pembobotan kriteria dan metode TOPSIS untuk pemeringkatan setiap alternatif. Proses pembobotan kriteria pada metode AHP menghasilkan bobot 0.545274265 pada  rasio  jumlah  testing,  0.24396228  rasio  jumlah  sembuh,  0.156108929    rasio  jumlah  positif  dan  0.054654525  rasio  jumlah  kematian. Proses pemeringkatan  alternatif  pada  metode  TOPSIS  menghasilkan  nilai  preferensi  tertinggi  pada  alternatif  ke-6  dengan  nilai  preferensi  bernilai 0.862282315 .
6. Daftar Pustaka
[1] Y. Yuliana, “Corona virus diseases (Covid-19): Sebuah tinjauan literatur,” Wellness Heal. Mag. , vol. 2, no. 1, pp. 187–192, 2020, doi: 10.30604/well.95212020.
[2] W. Rukmi and D. Astuti, “Kerja Sama G20 dalam Pemulihan Ekonomi Global dari COVID-19 Pendahuluan dari coronovirus disease 2019 , telah menjadi pandemi global sejak bulan Maret 2020 . Mayoritas negara di seluruh dunia yang terjangkit COVID-19 mengambil kebijakan darurat sebagai up,” vol. IX, no. 2, pp. 131–148, 2020, doi: 10.1787/1f84150b-en.
[3] A. Saputra, “Implementasi Metode Hybrid MCDM Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pustakawan Berprestasi (Studi Kasus: UPT Perpustakaan Universitas Andalas),” Pros. Lokakarya Nas. Dokumentasi dan Inf. 2017 Pemanfaat. Data, Informasi, dan Pengetah. dalam Repos. dan Depos. Nasional-PDII LIPI , pp. 271–285, 2017.
[4] R. Rizaldi, “Penentuan Operator Kartu Seluler Terbaik Menggunakan Metode Ahp(Analitycal Hierarchy Process),” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.36294/jurti.v1i1.44.
[5] A. Wibowo and I. Nisaa, “Penentuan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS): Studi Kasus Akademi Teknologi Bogor,” Explor. IT!  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 62–74, 2020, doi: 10.35891/explorit.v12i2.2288.
[6] E. N. S. Purnomo, S. W. Sihwi, and R. Anggrainingsih, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS, dan AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program Akselerasi,” J. Itsmart , vol. 2, no. 1, 2013.
[7] G. Ramayanti and H. Ulum, “Sistem Penentuan Supplier Kawat Las Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” J. Sist. dan Manaj. Ind. , vol. 1, no. 1, p. 12, 2017, doi:
10.30656/jsmi.v1i1.166.
[8] A. A. Maulana and N. S. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process – Technique For Order Of Preference By Similarity To Ideal Solution ( AHP - TOPSIS ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 3890–3898, 2018.