## IMPLEMENTASI METODE HYBRID AHP-TOPSIS PADA PEMERINGKATAN NEGARA ASEAN DALAM PENANGANAN PANDEMI COVID-19
Aditya Wafda Nahari 1* , Setyawan Wibisono 2
Program Studi Informatika, Universitas Stikubank, Semarang 1,2 e-mail: adityawafda62@gmail.com 1 , setyawan@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstrak
Virus corona yang disebut covid-19 pertama kali ditemukan di kota Wuhan, China pada Desember 2020 dan tergolong virus mematikan yang menyerang sistem pernapasan manusia. Penyebaran virus covid-19 sangat cepat dan diketahui telah menyebar ke seluruh negara di dunia, termasuk ASEAN. Peningkatan jumlah kasus covid-19 juga dipengaruhi oleh cara negara menangani kasus covid-19 . Terbukti beberapa negara di dunia berhasil menekan laju penyebaran virus covid-19 , bahkan China sebagai negara yang pertama kali terkena wabah mengalami penurunan kasus yang sangat cepat. Untuk itu, diperlukan sistem pendukung keputusan untuk mengetahui negara mana yang  paling  baik  dalam  menangani  pandemi covid-19 .  Sistem  pemeringkatan  negara-negara ASEAN dalam penanganan pandemi covid-19 menggunakan metode AHP-TOPSIS . Metode AHP digunakan  untuk  mengukur  bobot  kriteria  yang  nantinya  kriteria  tersebut  digunakan  untuk merangking  beberapa  alternatif  menggunakan  metode TOPSIS .  Penelitian  ini  menggunakan  4 kriteria  yaitu  jumlah  tes,  jumlah  kesembuhan,  jumlah  positif,  jumlah  kematian.  Hasil  dari penelitian ini menunjukan bahwa Singapore menjadi negara yang paling baik dalam menangani pandemi covid-19 dengan memperoleh nilai preferensi sebesar  0.958965703 dan Laos menjadi negara  dengan  penanganan  pandemic  covid-19  terburuk  dengan  hasil  preferensi  sebesar 0.197328661. Hasil penelitian ini dapat dijadikan tolak ukur untuk menentukan negara ASEAN mana yang terbaik dalam menangani pandemi covid-19.
Kata kunci : Covid-19; ASEAN; Sistem Pendukung Keputusan; AHP; TOPSIS

## Abstract
The corona virus called covid-19 was first discovered in the city of Wuhan, China in December 2020 and is classified as a deadly virus that attacks the human respiratory system. The spread of the covid-19 virus is very fast and is known to have spread to all countries in the world, including ASEAN. The increase in the number of cases was covid-19 also influenced by the way the country handled  cases  covid-19.  It  is  proven  that  several  countries  in  the  world  have  succeeded  in reducing the rate of spread of the covid-19 virus, even China as the country that was first hit by the outbreak experienced a very rapid decline in cases. For this reason, a decision support system is needed to find out which country is best at dealing with the covid-19 pandemic. The ranking system for ASEAN countries in handling the covid-19 pandemic uses the AHP-TOPSIS method. The AHP method is used to measure the weight of the criteria which later on these criteria will be used to rank several alternatives using the TOPSIS method. This study used 4 criteria, namely the  number  of  tests,  the  number  of  cures,  the  number  of  positives,  the  number  of  deaths.  The results  of  this  study  indicate  that  Singapore  is  the  best  country  in  dealing  with  the  Covid-19 pandemic by obtaining a preference value of  0.958965703 and Laos being the country with the worst handling of the Covid-19 pandemic with a preference result of 0.197328661. The results of this study can be used as a benchmark for determining which ASEAN countries are best at dealing with the covid-19 pandemic.
Keywords: Covid-19, ASEAN, Decision Support System, AHP, TOPSIS

## I. PENDAHULUAN
Virus Corona atau severe  acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS- CoV-2) adalah  virus  jenis  baru  yang  belum pernah  diidentifikasi  sebelumnya  di  tubuh manusia. Infeksi virus Corona disebut covid- 19 ( Corona  Virus  Disease  2019 )  dan pertama  kali  ditemukan  di  kota  Wuhan, China pada akhir Desember 2019. Berdasarkan  data  pada  worldometers.info. Indonesia pada tanggal 24/6/2020
mendapatkan  jumlah  49.009  kasus.  Begitu juga  pada  beberapa  negara  di  ASEAN lainnya seperti Singapura, Filipina, Malaysia dan lainnya [1].
Pandemi global covid-19 telah membawa masalah baru bagi seluruh negara di dunia, terutama tentang bagaimana upaya negara  untuk  mencegah  dan  menghentikan penyebaran virus semakin meluas.
Pemberadaan vaksin, kebijakan pembatasan sosial ( social distancing ) dan lockdown oleh berbagai  negara  dalam  upaya  menekan penyebaran virus covid-19.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  pemeringkatan  negara  dalam penanganan pandemic covid-19 melihat dari negara-negara yang tergabung dalam
ASEAN memiliki penangan pandemi covid yang berbeda-beda contohnya seperti Malaysia yang melakukan lockdown
nasional, Indonesia yang melakukan
kebijakan pembatasan sosisal berskala besar yang  dirasa  lebih  efektif  dari lockdown , Singapura degan caranya yang transparansi, intervensi  dan  langsung  memberlakukan lockdown  total.  Oleh  karena  itu  dibuatlah sistem pemeringkatan penanganan covid-19 di  ASEAN  dengan  menggunakan  metode Hybrid  AHP-TOPSIS guna  mengetahui penanganan di negara manakah yang paling baik.  Penelitian  ini  menggunaan  kriteria pemeringkatan  dari  jumlah  tes,  jumlah kesembuhan,  jumlah  positif  dan  jumlah kematian dari masing-masing negara.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang
tercatat pada
https://www.worldometers.info/coronavirus [2]  pada  tanggal  21  April.  Sistem pemeringkatan  ini  menggunakan  metode AHP  dirasa  mampu  untuk  menguraikan masalah  menjadi  suatu  hirarki  sehingga mudah  dalam  penyelesaian  suatu  masalah. Sedangkan  metode  TOPSIS  merupakan suatu metode yang memiliki kelebihan yaitu menganggap  solusi  terbaik  tidak  hanya solusi  yang  mendekati  solusi  ideal  akan tetapi juga jauh dari solusi negatif. Hasil dari pemeringkatan  tersebut  dapat  memberikan informasi penanganan pada negara lain yang memiliki kasus covid-19 yang tinggi [3].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  tanggal  31  Desember  2019, WHO  melaporkan  adanya  penyakit  baru yang dinamakan virus corona. Virus Corona telah  menyebar  luas  secara  cepat  di  China bahkan  menyebar  luas  hingga  ke  negara Eropa.  Corona  telah  menjadi  wabah (pandemi)  pada  awal  bulan  Maret  2020 sampai sekarang, pemerintah telah
mengupayakan  berbagai  kebijakan  untuk menghadapi serta mengatasi pandemi covid- 19  seperti  kebijakan Stay  at  Home , Social Distancing, Physical Distancing , Pembatasan Sosial Berskala Besar. Pemerintah  juga  menyiapkan  dana  bantuan kepada warga negara yang terdampak covid- 19 di  tengah  adanya  krisis  ekonomi  akibat pandemi virus corona itu sendiri akan tetapi dengan kebijakan-kebijakan yang dilakukan oleh  pemerintah  tidak  akan  berjalan  lancar apabila pemerintah tidak mencari informasi yang  akurat  terkait  sumber  dan  penyebaran virus corona dan penanganannya [1].
Sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  merekomendasikan  calon  karyawan yang  sesuai  dengan  apa  yang  dibutuhkan oleh perusahaan. Sistem pendukung keputusan  yang  digunakan  di  penelitian  ini adalah  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for
Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS) .  Sistem  pendukung keputusan ini akan menghasilkan rekomendasi calon karyawan terbaik berdasarkan  empat  kriteria,  yaitu  kriteria pendidikan, kecerdasan dan wawancara [4].
Sistem pendukung keputusan pemilihan  mahasiswa  berprestasi  dengan menggabungkan AHP
dan TOPSIS
bertujuan  untuk  membandingkan  antara metode TOPSIS dan  metode AHP-TOPSIS manakah  metode  yang  terbaik  untuk digunakan  dalam  pemilihan  siswa.  Pada penelitian  ini  mendapatkan  hasil  dengan penyajian  menggunakan  ketidaksesuaian Hamming  Distance 93%  sedangkan  untuk metode Hybrid  AHP-TOPSIS mendapatkan penyajian dengan menggunakan ketidaksesuaian  menggunakan Hamming Distance sebesar  91%.  Berdasarkan  hasil tersebut pada penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan metode Hybrid AHP-TOPSIS akan mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dari metode TOPSIS [5].
Penilaian sebuah sidang skripsi harus memiliki  keakuratan  dan  ketepatan  dalam penilaian  hasil.  Apabila  terjadi  penilaian terhadap  mahasiswa  yang  masih  bersifat subjektif  maka  berarti  penilaian  tersebut masih jauh dari kata akurat, dan akan sangat berpengaruh pada hasil kelulusan mahasiswa. Maka dari itu pada penelitian ini mengusulkan  sebuah  system  pendukung keputusan  untuk  menentukan  kelulusan sebuah siding skripsi menggunakan metode
AHP-TOPSIS yang dimaksud untuk
mengurangi  penilaian  sidang  skripsi  yang bersifat  subjektif.  Kriteria  yang  akan digunakan dalam penelitian ini yaitu adalah bab tulisan, kerapian, tata karma,
penyampaian bahan, dan penguasaan bahan.
Penggunaan  metode AHP-TOPSIS dalam mengoptimalkan  pembobotan  nilai  kriteria akan  berpengaruh  dalam  penilaian  yang lebih  objektif.  Jarak Hamming yang
dihasilkan sebesar 96,2% dan jarak Euclidean sebesar 0,8096 untuk 95 mahasiswa [6]. 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan merupakan sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan  data  dan  model  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan meliputi seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari
identifikasi masalah, menentukan data yang relevan,  menentukan  pendekatan  nantinya akan  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan, hingga proses evaluasi alternatif. Awalnya  definisi  SPK  adalah  sistem berbasis  model  yang  memiliki  prosedur pemrosesan  data  dan  pertimbangannya untuk membantu seseorang dalam pengambilan suatu keputusan [7]. 2.2 AHP (Analytical Hierarcy Process)
Metode  AHP  termasuk  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  dengan multikriteria yang dibuat sebagai alat untuk membantu seseorang di mana faktor logika, pengalaman,  emosi  dan  rasa  yang  dimiliki oleh  manusia  dioptimasikan  menjadi  suatu proses sistematis. Permasalahan yang kompleks dan tidak terstruktur dikelompokan kedalam suatu kelompok dan mengaturnya kedalam suatu hirarki. Metode AHP  sering  digunakan  karena  memiliki beberapa kelebihan yaitu: [8]
1. Kesatuan (Unity), membuat  suatu permasalahan  yang  luas menjadi model fleksibel dan mudah dipahami
2. Kompleksitas (Complexity) ,
menggunakan  sistem  integrasi  deduktif untuk melakukan pendekatan dari suatu permaslahan yang kompleks.
3. Saling Ketergantungan (Interdefendence), menggunakan sistem
integrasi  deduktif  untuk  melakukan pendekatan dari suatu permaslahan yang kompleks.
4. Struktur  Hirarki,  AHP  menggunakan sistem pemikiran seperti manusia dengan  mengelompokan  suatu  kriteria kedalam level yang berbeda
5. Pengukuran,  metode  AHP  mengukur suatu  prioritas  menggunakan  dengan dapat menggunakan skala
6. Konsistensi,  AHP  dalam  melakukan
penilaian prioritas dengan mempertimbangkan konsistensi logis
7. Sintesis,  AHP  mengarah  perkiraan keseluruhan pada setiap masing-masing alternatif.
8. Trade  off, prioritas  relatif  faktor-faktor dipertimbangkan untuk mampu memilih alternatif terbaik sesuai dengan keinginan.
9. Penilaian  dan  Konsensus (Judgement And Consenus) , metode AHP
membolehkan  tidak  adanya  konsensus,
melainkan gabungan dari hasil penilaian berbeda. 10. Pengulangan Proses (Process repetition) , proses pengulangan memudahkan  orang  mendefinisikan suatu masalah dan menilai dari berbagai aspek. 2.3 TOPSIS (Technique  For  Order Prference  by  Similarity  to  Ideal Solution) Metode TOPSIS diperkenalkan pertama  kali  oleh  Yoon  dan  Hwang  tahun 1981 sebagai metode pengambilan keputusan  multikriteria.  Metode  TOPSIS memiliki  prinsip  yaitu  alternatif  yang  yang akan  digunakan  harus  memiliki  jarak terpendek dari niai ideal positif dan memiliki jarak terpanjang dari nilai ideal negatif. Jika dilihat  dari  sisi  geometris  dengan  memakai jarak Euclidean (jarak antara dua titik) untuk mendapatkan  nilai  kedekatan  relatif  dari
alternatif tertentu. Metode TOPSIS memiliki langkah-langkah algoritma yaitu:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan ternormalisasi
𝑟 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Dengan i=1,2,..m dan j=1,2,..n Dimana : 𝑟 𝑖𝑗 =elemen matriks ternormalisasi [i][j]
𝑥 𝑖𝑗 =elemen matriks keputusan x 2. Membuat matriks ternormalisasi terbobot 𝑦 𝑖𝑗= 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 Dengan i=1,2,..m dan j=1,2,..n Dimana : y ij = elemen matriks ternormalisasi [i][j]
w i = bobot [i] dari proses AHP
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − )
Dimana :
𝑦 𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika j atribut keuntungan 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika j atribut biaya 𝑦 𝑗 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika j atribut keuntungan 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika j atribut biaya
4. Menentukan  jarak  antara  setiap  nilai alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan negatif
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1
Dimana : 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-I dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif 𝑦 𝑖 + = elemen solusi ideal positif [i] 𝑦 𝑖 − = elemen solusi ideal negatif [i]
𝑦 𝑖𝑗 =  elemen  matriks  ternormalisasi terbobot [i][j]
5. Menentukan nilai preferensi dari setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + 𝑉 𝑖 = kedekatan  tiap  alternatif  terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan dua metode  yaitu  AHP  dan  TOPSIS.  Metode AHP  adalah  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  suatu  metode  pengambilan keputusan dengan melakukan perbandingan berpasangan antara kriteria pilihan dan juga perbandingan  berpasangan  antara  pilihan yang  ada.  Permasalahan  pengambilan
keputusan dengan AHP umunya dikomposisikan menjadi kriteria, dan alternatif  pilihan.  Metode  TOPSIS  adalah didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif yang  terpilih  atau  terbaik  tidak  hanya mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terjauh dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean  untuk  menentukan  kedekatan relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut, sedangkan  solusi  negatif-ideal  terdiri  dari seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai  untuk setiap atribut.
Untuk  metode  pengembangan  sistem sendiri  pada  penelitian  ini  menggunakan waterfall .  Metode waterfall pertama  kali diperkenalkan oleh Winston Royce di tahun 70-an  yang  merupakan  metode  klasik sederhana  dengan  aliran  sistem  liner  yang mana masukan pada suatu tahapan
merupakan keluaran dari tahapan sebelumnya. Metode waterfall adalah  suatu proses pengembangan sistem yang berurutan dan  memiliki  kemajuan  yang  bergerak mengalir kebawah  seperti  air  terjun melewati  proses  perencanaan,  pemodelan, implementasi,  dan  pengujian  [9].  Adapun beberapa  tahapan  pada  metode waterfall diperlihatkan pada gambar 1.
Gambar 1. Model Waterfall menurut Sommerville. (Sumber Data : https://ranahresearch.com/metode- waterfall/)
Teknik    pengumpulan    data    yang digunakan   dalam   penelitian   ini melalui pemantauan data covid pada web https://www.worldometers.info/coronavirus
[2].  Web  ini  dipilih  karena  data  yang terdapat  merupakan update secara live atau real time .
Proses pemeringkatan pada penelitian ini  menggunakan  penggabungan  2  metode yaitu AHP dan TOPSIS .  Metode  AHP digunakan  untuk  pembobotan  kriteria  dan menghitung rasio konsistensi. Pada penggunaan  metode AHP terdapat  4  tahap yaitu menentukan prioritas kriteria, sintesis, menghitung  konsistensi  indeks,  memeriksa konsistensi hirarki. Prioritas elemen ditentukan menggunakan perbandingan berpasangan kemudian mengisi tabel perbandingan  berpasangan  menggunakan bilangan agar dapat diperoleh elemen mana yang  memiliki  kepentingan  relatif  lebih tinggi. Pada tahap sintesis terdapat 3 langkah
yaitu menjumlahkan nilai dari setiap kolom matriks  perbandingan  berpasangan  yang telah  diisi.  Selanjutnya  nilai  dari  setiap kolom dibagi dengan total penjumlahan dari setiap kolom untuk mendapatkan normalisasi.  Kemudian  langkah  terakhir adalah  menjumlahkan  baris  dari  matriks normalisasi  yang  telah  diperoleh  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan  bobot  dari  tiap  elemen.  Pada tahap menghitung konsistensi indeks menggunakan  rumus  CI=(λmaks-n)/(n-1).
Pada  tahap  terakhir  yaitu  memeriksa konsistensi  hirarki  diperoleh  menggunakan rumus  CR=CI/IR  dimana  CI  adalah konsistensi  indeks  yang  telah  didapatkan pada tahap sebelumnya dan IR adalah Indeks Random Konsistensi.
Selanjutnya  melakukan  perangkingan alternatif  menggunakan  metode  TOPSIS. Tahapan  yang  digunakan  pada  metode TOPSIS yaitu membuat matriks nilai setiap alternatif,  membuat  matriks  ternormalisasi, membuat  matriks  ternormalisasi  berbobot, menentukan  jarak  alternatif  solusi  ideal. Pada tahap membuat matriks nilai dari setiap alternatif  didapat  dengan  mengisikan  nilai alternatif  dari  tiap  kriteria  kemudian dilanjutkan dengan membuat matriks
normalisasi. Setelah melakukan matriks
normalisasi  selanjutnya  melakukan  matriks normalisasi  terbobot  dengan  cara  yaitu mengalikan matriks normalisasi dengan nilai bobot setiap kriteria. Kemudian solusi ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif  didapat  dari nilai terbesar dan terkecil matriks ternormalisasi.  Langkah  yang  terakhir adalah  menentukan  jarak  alternatif  positif dan  jarak  alternatif  negatif.  Jarak  alternatif positif  dan  jarak  alternatif  negatif  adalah akar  dari  jumlah  selisih  antar  kriteria  dari matrik  ternormalisasi  terbobot  solusi  ideal positif  untuk  masing-masing  alternatif  dan jarak  alternatif  negatif  adalah  akar  dari jumlah selisih antar kriteria matrik
ternormalisasi  terbobot  dengan  solusi  ideal negatif masing-masing alternatif. Setelah itu jarak  solusi  ideal  didapat  dengan  jarak alternatif negatif dibagi dengan penjumlahan antara  jarak  alternatif  positif  dan  jarak alternatif negatif.
Pada  sistem  perangkingan  negara ASEAN dalam penanganan covid-19
pengguna  akan  disajikan  bagaimana  detail informasi  data  kasus covid-19 di  negara ASEAN  seperti  yang  terdapat  pada  kriteria perangkingan yaitu adalah jumlah penduduk yang  telah  melakukan testing ,  jumlah penduduk  yang  positif  covid-19,  jumlah pasien  yang  telah  dinyatakan  sembuh, jumlah kematian akibat covid-19. Kemudian pengguna  juga  dapat  melihat  peringkat negara ASEAN dalam penanganan covid-19 pada  menu  peringkat.  Alur  skema  diagram dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Skema Diagram User (Sumber Data : Hasil Penelitian)
Proses  yang  terjadi  dalam  admin adalah  yang  pertama  login  setelah  itu  pada halaman utama akan tampil seperti yang ada pada  halaman  user.  Kemudian  terdapat menu  edit  yang  didalamnya  admin  dapat melakukan  CRUD  pada  alternatif  dan kriteria.  Alur  skema  pada  admin  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Skema Diagram Admin (Sumber Data : Hasil Penelitian) Pemeringkatan negara ASEAN dalam penanganan pandemic covid-19 menggunakan metode AHP-TOPSIS
diharapkan  dapat  memberikan  informasi dengan  akurat  dengan  basis  pengetahuan seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Basis Pengetahuan [2] Negara Kriteria Perangkingan Brunei Darussalam Testing (106433) Kesembuhan (183) Jumlah Positif (189) Jumlah Kematian (3) Cambodia Testing (534562) Kesembuhan (517) Positif (1011) Kematian (0) Indonesia Testing (11168525) Kesembuhan (1194656) Positif (1379662) Kematian (37266) Laos Testing (116182) Kesembuhan (42) Positif (47) Kematian (0) Malaysia Testing (6532613) Kesembuhan (291958) Positif (313460) Kematian (1169) Myanmar Testing (2502453) Kesembuhan (131672) Positif (142034) Kematian (3200) Philippines Testing (9036220) Kesembuhan (545853)
Positif (594412) Kematian (12516) Singapore Testing (7543963) Kesembuhan (59894) Positif (60033) Kematian (29) Thailand Testing (1579597) Kesembuhan (25777) Positif (26441) Kematian (85) Vietnam Testing (2214802) Kesembuhan (1920) Positif (2512) Kematian (35) Representasi pengetahuan menampilkan kembali alternatif dan kriteria yang  ada  pada  basis  pengetahuan  dengan menambahkan  kode  dari  masing-masing alternatif dan kriteria. Representasi pengetahuan  dari  alternatif  dapat  dilihat pada tabel 2. Tabel 2. Representasi Alternatif [10] Kode Alternatif N1 Brunei Darussalam N2 Cambodia N3 Indonesia N4 Laos N5 Malaysia N6 Myanmar N7 Philippines N8 Singapore N9 Thailand N10 Vietnam
Representasi  kriteria  menampilkan kembali kriteria dengan tambahan kode dari masing masing kriteria yaitu jumlah testing, jumlah  positif,  jumlah  kesembuhan,  jumlah kematian.  Representasi  pengetahuan  dari kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Representasi Kriteria [2] Kode Kriteria C1 Jumlah Testing C2 Jumlah Kesembuhan C3 Jumlah Positif C4 Jumlah kematian Penentuan nilai kriteria perbandingan berpasangan  pembuat  keputusan  yang digunakan sebagai seperti tabel 4 berikut.
Tabel 4. Skala Perbandingan Berpasangan [11] Nilai Keterangan 1 Sama penting 2 Mendekati  sedikit  lebih  penting dari
3 Sedikit lebih penting dari
4 Mendeketi lebih penting dari
5 Lebih penting dari
6 Mendekati sangat penting dari
7 Sangat penting dari
8 Mendekati mutlak dari
9 Mutlak sangat penting dari

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  AHP  digunakan  untuk menentukan  bobot  prioritas  kriteria.  Untuk memperoleh  prioritas  kriteria  dilakukan matriks  perbandingan  berpasangan  untuk mengetahui  tingkat  prioritas  dari  masing- masing  kriteria.  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  4  skala perbandingan  berpasangan.  Prioritas  dari masing-masing  kriteria  dapat  dilihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C1 1 3 6 7 C2 0.3 1 4 5 C3 0.16667 0.25 1 3 C4 0.14 0.2 0.3 1 (Sumber Data : Hasil Penelitian)
Angka 1 yang ada di kolom C1 baris C1  menunjukkan  tingkat  kepentingan  yang sama  antara  jumlah  testing  dengan  jumlah testing,  sedangkan  angka  3  di  kolom  C2 baris C1 menunjukkan bahwa jumlah testing sedikit  lebih  penting  dibandingkan  jumlah kesembuhan. Angka 0,3 yang ada di kolom C1  baris  C2  adalah  hasil  dari  perhitungan angka 1 yang ada di  kolom C1 dan baris C1 dibagi dengan angka 3 di kolom C2 baris C1. Begitupun dengan angka yang lainnya yang didapatkan dengan perhitungan yang sama.
Untuk  menentukan  normalisasi,  nilai dari tiap kolom dibagi dengan total nilai dari tiap  kolom  yang  bersangkutan  seperti  pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan normalisasi C1 C2 C3 C4 C1 1/1.6 3/4.45 6/11.3 7/16 C2 0.3/1.6 1/4.45 4/11.3 5/16 C3 0.16/1.6  0.25/4.45  1/11.3 3/16 C4 0.14/1.6  0.2/4.45 0.3/11.3  1/16
(Sumber Data : Data yang telah diolah)
Pada  kolom  C1  tabel  5  jumlah  dari kolom C1 adalah 1,6 maka semua nilai pada kolom  C1  dibagi  dengan  angka  1,6 selanjutnya  pada  kolom  C2  tabel  5  jumlah kolom  C2  adalah  4,45  maka  semua  nilai pada  kolom  C2  dibagi  dengan  angka  4,45 begitu seterusnya sampai dengan kolom C4.
Setelah melakukan perhitungan normalisasi  seperti  pada  tabel  6  kemudian didapat  bobot  prioritas  kriteria  seperti  pada tabel 7.
Tabel 7. Bobot prioritas kriteria C1 C2 C3 C4 Bobot C1  0.6224 07 0.674 16 0.530 97 0.437 5 0.5662 59348 C2  0.1867 22 0.224 72 0.353 98 0.312 5 0.2694 80848 C3  0.1037 34 0.056 18 0.088 50 0.187 5 0.1089 77448
C4  0.0813 7 0.044 94 0.026 55 0.062 5 0.0552 82356 (Sumber Data : Data yang telah diolah)
Hasil  bobot  prioritas  pada  tabel  6 diperoleh  dari  penjumlahan  antar  baris kemudian dibagi 4.
C1=(0.622407+0.674157+0.530973+ 0.4375)/4 = 0.566259348 Begitu seterusnya sampai dengan baris C4
Sebelum  masuk  ke  perangkingan
menggunakan metode TOPSIS bobot prioritas kriteria konsistensinya perlu diukur terlebih  dahulu  untuk  memastikan  apakah nilai  prioritas  sudah  dianggap  baik.  Nilai prioritas  kriteria  sudah  dianggap  baik apabila nilai CR ( Consistency Ratio ) kurang dari  0,1.  Untuk  menghitung  CR  diperlukan
CI ( Consistency Indeks ). Adapun konsistensi indeks diukur dengan rumus 𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1
Dimana  λmax  adalah  penjumlahan dari  hasil  perkalian  total  nilai  tiap  kolom tabel  matriks  perbandingan  berpasangan dengan  bobot  dari  masing-masing  kriteria. Setelah  perhitungan  dilakukan  didapat  nilai CI  =  0.074980881. Kemudian  CR  dihitung menggunakan rumus
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅
Nilai IR ( Index Ratio ) sudah ditentukan  berdasarkan  teori  Saaty  dimana matriks  berordo  4  nilai  IR  adalah  0,9. Setelah  mela;ui  proses  perhitungan  didapat nilai CR = 0.08331209 [11].
Pada  peneliian  ini  terdapat  10 alternatif.  Nilai  dari  setiap  alternatif  di representasikan  dengan  angka  2,4,6,8,10 dengan  keterangan,  2  =  sangat  buruk,  4  = rendah, 6 = rata-rata, 8 = baik, 10 = sangat baik.
Tabel 8. Nilai alternative Alternatif C1 C2 C3 C4 Brunei 8 8 8 6 Cambodia 4 2 8 10 Indonesia 6 4 2 4 Laos 2 4 10 10 Malaysia 8 6 6 8 Myanmar 6 6 4 6 Philippines  6 6 4 6 Singapore 10 10 8 10 Thailand 4 8 6 8 Vietnam 4 4 8 6 (Sumber Data : Data yang telah diolah)
Nilai  dari  tabel  8  kemudian  akan digunakan  untuk  melakukan  perangkingan yang  dilakukan  menggunakan  metode topsis.  Setelah  melakukan  input  nilai alternatif  kemudian  membuat  matriks ternormalisasi dengan rumus
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 Tabel 9. Matriks ternormalisasi C1 C2 C3 C4 N1 324.1 25 324.1 25 400.1 25 552.16 66667 N2 324.0 625 324.0 3125 400.1 25 552.27 77778 N3 324.0 9375 324.0 625 400.0 3125 552.11 11111 N4 324.0 3125 324.0 625 400.1 5625 552.27 77778 N5 324.1 25 324.0 9375 400.0 9375 552.22 22222 N6 324.0 9375 324.0 9375 400.0 625 552.16 66667 N7 324.0 9375 324.0 9375 400.0 625 552.16 66667 N8 324.1 5625 324.1 5625 400.1 25 552.27 77778 N9 324.0 625 324.1 25 400.0 9375 552.22 22222 N10 324.0 625 324.0 625 400.1 25 552.16 66667 (Sumber Data : Data yang telah diolah)
Perhitungan  tabel  9  adalah  sebagai
berikut: R11=8/8 2 +4 2 +6 2 +2 2 +8 2 +6 2 +6 2 +10 2 +4 2 +4 2 = 324.125 R12=4/8 2 +4 2 +6 2 +2 2 +8 2 +6 2 +6 2 +10 2 +4 2 +4 2 =
324.0625 R13=6/8 2 +4 2 +6 2 +2 2 +8 2 +6 2 +6 2 +10 2 +4 2 +4 2 = 324.09375
Begitupun  dengan  alternatif  lain menggunakan semua kriteria yang
ditetapkan.  Selanjutnya  membuat  membuat matriks normalisasi berbobot menggunakan rumus
𝑦𝑖𝑗 = 𝑤𝑖 × 𝑟𝑖𝑗
Dimana wi (bobot kriteria) pada tabel
7  akan  dikalikan  dengan  nilai  normalisasi pada tabel 9. Tabel 10. Matriks ternormalisasi berbobot C1 C2 C3 C4 N 1 183.53 88113 87.345 48 43.604 60121 30.525 074 N 2 183.50 34201 87.320 21617 43.604 60121 30.531 21648 N 3 183.52 11157 87.328 63744 43.594 38458 30.522 00275 N 4 183.48 57245 87.328 63744 43.608 00676 30.531 21648 N 5 183.53 88113 87.337 05872 43.601 19567 30.528 14524 N 6 183.52 11157 87.337 05872 43.597 79012 30.525 074 N 7 183.52 11157 87.337 05872 43.597 79012 30.525 074 N 8 183.55 65069 87.353 90127 43.604 60121 30.531 21648 N 9 183.50 34201 87.345 48 43.601 19567 30.528 14524 N 10 183.50 34201 87.328 63744 43.604 60121 30.525 074 (Sumber Data : Data yang telah diolah)
Perhitungan  pada  tabel  10  adalah sebagai berikut:
Y11=0.566259348*324.125=183.5388113
Y12=0.269480848*324.125=87.34548 Y13=0.108977448*400.125=43.60460121
Begitu dengan alternatif lain dengan semua  kriteria  yang  ditetapkan.  Setelah melakukan perhitungan matriks normalisasi terbobot  dapat  diketahui  nilai  solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif,  seperti terlihat pada tabel 11.
Tabel 11. Solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif Solusi ideal positif Solusi ideal negatif C1 183.5565069 183.4857245 C2 87.35390127 87.32021617 C3 43.60800676 43.59438458 C4 30.53121648 30.52200275 (Sumber Data : Data yang telah diolah)
Solusi ideal positif diperoleh dari nilai tertinggi  matriks  ternormalisasi  berbobot dan  solusi  ideal  negatif  diperoleh  dari  nilai terendah  matriks  ternormalisasi  berbobot. Langkah  selanjutnya  setelah  mengetahui solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif adalah  menentukan  jarak  alternatif  positif dan negatif dengan rumus
alternatif positif 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2
alternatif negatif 𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖 − ) 2
Sehingga  jarak  alternatif  solusi  ideal positif dan negatif terlihat pada tabel 12
Tabel 12. Jarak  alternatif  solusi  ideal positif dan negatif (
Alternatif d+ d- N1 0.020817772 0.05975184 N2 0.062964215 0.02241443 N3 0.046489292  0.036379323 N4 0.075155904  0.018476322 N5 0.025546603  0.056444679 N6 0.04096728 0.039461869 N7 0.04096728 0.039461869 N8 0.003405545  0.079587113 N9 0.054267391  0.032179439 N10 0.059209773  0.022312872 Sumber Data : Data yang telah diolah)
Pada  tabel  12  menunjukan  hasil  dari perhitungan  jarak  antara  alternatif  solusi ideal  positif  dan  alternatif  solusi  ideal negatif  dengan  perhitungan  jarak  alternatif solusi ideal positif sebagai berikut: D1= √( 183.5565069 − 183.5388113 ) 2 +( 87. 35390127 − 87.34548) 2 +( 43.60800676 − 43. 60460121 ) 2 +( 30.53121648 − 30.525074 ) 2 = 0.020817772 D2= √( 183.5565069 − 183.5034201 ) 2 +( 87. 35390127 − 87.32021617) 2 +( 43.60800676 − 43.60460121 ) 2 +( 30.53121648 − 30.53121 648 ) 2 = 0.062964215
Perhitungan jarak alternatif solusi ideal negatif sebagai berikut:
D1= √( 183.5388113 − 183.4857245 ) 2 +( 87.
34548 − 87.32021617) 2 +( 43.60460121 − 43. 59438458 ) 2 +( 30.525074 − 30.52200275 ) 2 =
0.05975184
D2= √( 183.5034201 − 183.4857245 ) 2 +( 87.
32021617 − 87.32021617) 2 +( 43.60460121
− 43.59438458 ) 2 +( 30.53121648 − 30.52200
275 ) 2 = 0.02241443
Kemudian setelah mendapatkan jarak alternatif  solusi  ideal  positif  dan  negatif adalah  menentukan  nilai  preferensi  pada solusi ideal dengan rumus
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + Sehingga mendapatkankan hasil seperti pada tabel 13. Tabel 13. Nilai preferensi Alternatif Preferensi Peringkat N1 0.741617567 2 N2 0.262529703 9 N3 0.439000015 6 N4 0.197328661 10 N5 0.688422936 3 N6 0.490641384 4 N7 0.490641384 5 N8 0.958965703 1 N9 0.372245444 7 N10 0.273701522 8
(Sumber Data : Data yang telah diolah)
Pada  tabel  13  menunjukan  nilai preferensi  dengan  perhitungan  sebagai berikut: 𝑉 1 = 0.05975184 0.05975184+0.020817772 = 0.741617567 𝑉 2 = 0.02241443 0.02241443+0.062964215 = 0.262529703 𝑉 3 = 0.036379323 0.036379323+0.046489292 = 0.439000015 𝑉 4 = 0.018476322 0.018476322+0.075155904 = 0.197328661 𝑉 5 = 0.056444679 0.056444679+0.025546603 = 0.688422936 𝑉 6 = 0.039461869 0.039461869+0.04096728 = 0.490641384 𝑉 7 = 0.039461869 0.039461869+0.04096728 = 0.490641384 𝑉 8 = 0.079587113 0.079587113+0.003405545 = 0.958965703 𝑉 9 = 0.032179439 0.032179439+0.054267391 = 0.372245444 𝑉 10 = 0.022312872 0.022312872+0.059209773 = 0.273701522 Setelah  melalui  proses  perhitungan mendapatkan hasil alternatif N8 mendapatkan nilai preferensi tertinggi yaitu sebesar 0.958965703.

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  mendapat  kesimpulan  bahwa sistem pendukung keputusan pemeringkatan negara ASEAN dalam penanganan pandemic covid-19 dapat diimplementasikan  menggunakan  metode AHP  TOPSIS.  Pada  proses  perhitungan yang  telah  dilakukan  sistem  memperoleh hasil bahwa alternatif N8 mendapatkan nilai preferensi  tertinggi  sebesar  0.958965703 dan  alternatif  N4  mendapatkan  nilai preferensi terendah sebesar 0.197328661.

## VI. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggunakan lebih banyak kriteria penilaian  untuk  pendapatkan  hasil  yang lebih baik.
VII. DAFTAR PUSTAKA [1] D. Tuwu, “KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM PENANGANAN PANDEMI COVID-19,” J. Publicuho , vol. 3, no.
2, pp. 267–278, 2020, doi:
10.35817/jpu.v3i2.12535.
[2] worldometers,  “Reported  Cases  and Deaths  by  Country  or  Territory,”
www.worldometers.info/coronavirus
/#countries . . [3] T.  Praningki,  M.  Bayu,  and  A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Atlet  Panahan menggunakan  Logic  Fuzzy  metode
AHP-TOPSIS,” CAHAYAtech ,  vol.
8,  no.  2,  p.  150,  2019,  doi: 10.47047/ct.v8i2.51.
[4] P.  P.  Santika  and  I.  P.  S.  Handika,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN DENGAN METODE AHP  TOPSIS  (Studi  Kasus:  PT. Global Retailindo Pratama),” SINTECH  (Science  Inf.  Technol.  J. , vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9,  2019,  doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.321.
[5] V. D. Iswari, F. Y.  Arini, and B. A. Muslim, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi  Menggunakan  AHP- TOPSIS  Metode  Kombinasi,”  vol.
10, no. 51, pp. 40–48, 2019.
[6] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D. Hartama, and S. Solikhun, “Decision Support System for Thesis Graduation  Recommendation  Using AHP-TOPSIS  Method,” J.  Teknol. dan Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6. [7] A.  Suryana,  E.  Yulianto,  and  K.  D. Pratama,  “PENILAIAN  PRESTASI PEGAWAI MENGGUNAKAN
METODE,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.
Terap. ,  vol.  III,  no.  2,  pp.  130–139,
2017.
[8] D. Wira, T. Putra, and M. Epriyano, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA  MOTOR  JENIS  SPORT 150CC BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS ( AHP ),” vol. 5, no. 2, pp. 16–24, 2017, doi: 10.21063/JTIF.2017.V5.2.16-24. [9] I. Sommerville, Software Engineering  (Rekayasa  Perangkat Lunak) . 2003.
[10] Setnas-ASEAN, “Tentang ASEAN,” http://setnas-asean.id/tentang- asean , 2017. .
[11] R. W. Saaty, “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used,” Math.  Model. ,  vol.  9,  no.  3–5,  pp. 161–176,  1987,  doi:  10.1016/0270- 0255(87)90473-8.