## PENERAPAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) UNTUK PENENTUAN WARGA PENERIMA VAKSIN COVID-19 PADA UPT PUSKESMAS TALAGA MAJALENGKA
Luna Ayuning Tyas Wijaya Program Studi Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Poltek Cirebon
Faisal Akbar

## Program Studi Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Poltek Cirebon
Mohammad Rezza Fahlevvi
Fakultas Manajemen Pemerintahan, Program Studi Teknologi Rekayasa Informasi Pemerintahan Institut Pemerintahan Dalam Negeri
Email: rezza@ipdn.ac.id

## ABSTRAK
Covid-19 disebut global karena menyebar dengan cepat ke seluruh dunia, meningkatnya kasus dan  kematian.  Salah  satu  cara  untuk  mencegah  penyebaran  virus  ini  adalah  dengan  mendorong penegakkan  protokol  kesehatan  masyarakat  dan  vaksinasi.  Fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang melaksanakan  vaksinasi  Covid-19  salah  satunya  adalah  Puskesmas.  Permasalahan  di  Puskesmas Talaga Kabupaten Majalengka yaitu setiap warga yang mendaftarkan diri untuk dilakukan vaksinasi, harus dilakukan proses pemeriksaan secara bertahap. Sehingga warga yang harus mengantre untuk dilakukan  proses  pemeriksaan  sebelum  dilakukan  proses  vaksinasi,  hal  ini  tentu  saja  berakibat adanya  kerumunan.  Pemberian  vaksin  juga  harus  berdasarkan  rasa  keadilan  bagi  calon  penerima vaksin sesuai indikator dan kriteria yang ada. Karena dalam menentukan penerima vaksin seringkali muncul subjektivitas dari para pengambil keputusan seperti rasa kekeluargaan, status sosial dan lain sebagainya. Tujuan penelitian ini merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) untuk penentuan warga penerima vaksin Covid-19 dengan mengimplementasikan metode Additive Ratio  Assessment  (ARAS).  Berdasarkan  hasil  akhir  perhitungan  menggunakan  metode  ARAS, didapatkan  hasil  perhitungan  akhir  berupa  perankingan.    Dari  hasil  perhitungan  ARAS  juga, didapatkan keputusan tentang pemberian  vaksin, untuk pasien dengan nilai K ≥ 0.6 maka  diberi keputusan ”Layak Divaksin”, untuk pasien dengan nilai K < 0.6 dan K ≥ 0.5 atau (0.5 ≤ K < 0.6) maka    diberi  keputusan  ”Ditunda”,  adapun  yang  kurang  dari  0.5  atau  K  <  0.5  diberi  keputusan ”Tidak Layak Vaksin”.
Kata kunci: Covid-19, Sistem Pendukung Keputusan, Puskesmas, Vaksinasi, Additive Ratio

## ABSTRACT
Covid-19 is global because it spreads rapidly worldwide, increasing cases and deaths. One way to prevent the spread of this virus is to encourage the enforcement of public health protocols and  vaccination.  One  of  the health  service  facilities  that  carries  out  Covid-19  vaccination  is  the Community Health Center. The problem at the Talaga Public Health Center, Majalengka Regency, is that every resident registering for vaccination must undergo a gradual examination process. So residents must queue to be examined before the vaccination process is carried out—this results in crowds.  Vaccine  administration  must  also  be  based  on  a  sense  of  justice  for  potential  vaccine recipients according to existing indicators and criteria. Because in determining vaccine recipients, subjectivity often arises from decision makers, such as feelings of kinship, social status, etc. This research aims to design and build a decision support system (SPK) for determining residents who
receive  the  COVID-19  vaccine  by  implementing  the  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  method. Based on the final results of calculations using the ARAS method, the final calculation results were obtained in the form of rankings. From the results of the ARAS calculations, a decision was obtained regarding giving the vaccine. For patients with a K value ≥ 0.6, the decision was given "Worthy of Vaccination". For patients with a K value < 0.6 and K ≥ 0.5 or (0.5 ≤ K < 0.6), the decision was given "Postponed". Those with less than 0.5 or K < 0.5 were given the decision "Not Eligible for Vaccine".
Keywords: Covid-19, Decision Support System, Puskesmas, Vaccination, Additive Ratio Assessment

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  penyakit coronavirus 2019  atau  Covid-19 disebut  global  karena  penyebarannya  yang  cepat  secara  global,  meningkatnya  jumlah  kasus  dan kematian,  serta  kurangnya  perawatan  dan  vaksin.  Salah  satu  cara  yang  paling  mungkin  untuk mencegah penyebaran virus ini adalah dengan secara aktif mendorong penerapan praktik kesehatan masyarakat dan pengembangan vaksin. Vaksinasi harus menjadi cara untuk mempercepat respons terhadap Covid-19 dan harus segera diberikan kepada semua orang. Hal itu tertuang dalam Peraturan Menteri  Kesehatan  RI  Nomor  84  Tahun  2020  tentang  Pelaksanaan  Vaksinasi  Untuk  Mengatasi Pandemi  Covid-19.  Pada  Rabu,  13  Januari  2021,  Presiden  Jokowi  menjadi  orang  pertama  yang menerima vaksin Covid-19. Selain itu, pada Kamis 14 Januari 2021, Pemerintah akan melakukan vaksinasi kepada tenaga kesehatan yang berada di garda terdepan penanganan pandemi Covid-19. Namun  vaksinasi  harus  tetap  dilakukan  dengan  serangkaian  pemeriksaan  sebagai  penentuan dibolehkan atau tidaknya pemberian vaksin, mulai dari umur dan kesehatan calon peserta vaksin, sebagai pengecekan awal untuk menentukan siapa saja yang dapat diberikan vaksin [1].
Salah  satu  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang  melaksanakan  vaksinasi  Covid-19  adalah Puskesmas.  Diantara  pelaksanaan  vaksinasi  Covid-19  yang  penulis  teliti  adalah  pelaksanaan vaksinasi  di  Puskesmas  Talaga  Kabupaten  Majalengka.  Permasalahan  yang  terjadi  yaitu  di Puskesmas  Talaga  Kabupaten  Majalengka  setiap  warga  yang  akan  mendaftarkan  diri  untuk dilakukan  vaksinasi,  maka  harus  dilakukan  proses  pemeriksaan  secara  bertahap. Sehingga  tidak sedikit warga yang harus mengantre untuk dilakukan proses pemeriksaan sebelum dilakukan proses vaksinasi, hal ini tentu saja dikhawatirkan terjadinya kerumunan baru, padahal untuk saat ini kita dianjurkan untuk tidak berkerumun. Dalam pemberian vaksin Covid-19, keputusan harus didasarkan pada  keadilan  penerima  utama  vaksin  Covid-19  sesuai  metrik  dan  kriteria  yang  ada.  Karena subjektivitas  pengambil  keputusan  seperti  kekerabatan,  dan  status  sosial  sering  terlihat  dalam menentukan penerima vaksin. Untuk menghindari hal tersebut, keputusan pemberian vaksin Covid- 19 kepada orang yang menerima vaksin Covid-19 harus mengikuti kriteria yang telah ditetapkan.
Menurut Wibowo, Lorang menjelaskan bahwa Decision Support System (DSS) adalah proses pengambilan keputusan berbantuan komputer untuk membantu pengambil keputusan menggunakan data dan model tertentu untuk memecahkan beberapa masalah yang tidak terstruktur. Keberadaan SPK dalam suatu perusahaan atau organisasi tidak menggantikan tugas para pengambil keputusan, melainkan  merupakan  alat  yang  membantu  mereka  dalam  mengambil  suatu  keputusan.  Adapun metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk perangkingan  kriteria,  secara  konsep  metode  ARAS  ini  digunakan  dengan  metode  lain  yang menggunakan  konsep  perangkingan,  dimana  penentuan  di  dalam  perangkingan  harus  diolah menggunakan metode ARAS [8].
Penelitian  Nadeak  yang  secara  khusus  membahas  evaluasi  guru  terbaik  adalah  proses memperoleh informasi tentang kinerja guru di suatu sekolah. Evaluasi guru sangat membantu pihak sekolah  untuk  mengetahui  bagaimana  guru  tersebut  mengajar  siswanya.  Dalam  penelitian  ini pembobotan  kriteria  penting  dibandingkan  kriteria  lainnya  dan  penilaian  guru  terbaik  dilakukan dengan menggunakan metode ARAS. Metode klasifikasi ini diharapkan dapat menjadi aplikasi yang
lebih akurat untuk mengevaluasi guru terbaik karena didasarkan pada kriteria dan bobot yang telah ditentukan untuk mencapai hasil yang maksimal [2].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Betrisand yang merancang aplikasi sistem pendukung keputusan  penerima  bantuan  ternak,  peneliti  menggunakan  metode  ARAS.  Prosedur  ARAS merupakan  prosedur  pengambilan  keputusan  multikriteria  berdasarkan  pemeringkatan  yang diorganisir  utilitas  dengan  membandingkan  total  skor  indeks  setiap  alternatif  dengan  total  skor indeks alternatif optimal. Sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan alternatif keputusan terpilih  yang  nantinya  dapat  dijadikan  acuan  untuk  menentukan  kelompok  hewan  yang  akan mendapat dukungan. Sistem ini dirancang dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya [3].
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  ARAS  untuk memberikan  rekomendasi  menentukan  penerima  vaksin  Covid-19.  Penelitian  ini  memanfaatkan data-data yang dimiliki Puskesmas di Kabupaten Majalengka Puskesmas di Kabupaten Majalengka dalam  menghasilkan  rekomendasi  warga  yang  layak  atau  tidak  layak  untuk  menerima  vaksin COVID-19. Hasil rekomendasi diolah kedalam bentuk website yang bisa di akses di jaringan local Puskesmas secara realtime . Metode ARAS dipilih karena merupakan salah satu metode yang tepat untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  sederhana  hingga  kompleks,  dan  membuat  perhitungan struktural  untuk  permasalahan  dengan multiple  decision  criteria di  Talaga  dapat.  Puskesmas  di Kabupaten Majalengka.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  metode  pengembangan  perangkat  lunak,  metode kriptografi, tools perangkat lunak.

## 2.1. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Prototype adalah bagian dari produk yang mengekspresikan logika dan antarmuka fisik yang disajikan  oleh  antarmuka  pengguna  eksternal.  Pelanggan  potensial  menggunakan  Prototype    dan memberikan  masukan  kepada  tim  pengembangan  sebelum  memulai  pengembangan  penuh.  Lihat dan percaya, itulah yang harus dilakukan Prototype . Pendekatan ini memungkinkan konsumen dan tim  pengembangan  untuk  mengklarifikasi  kebutuhan  dan  interpretasi  mereka  [4].  Ilustrasi  dari metode prototype dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Ilustrasi Model Prototyping
Berikut adalah penjelasan setiap tahapan dalam metode prototype [5]. 1. Komunikasi
Pada  fase  ini,  komunikasi  antara  tim  pengembangan  perangkat  lunak  dan  klien berlangsung. Tim pengembangan perangkat lunak bertemu dengan pemangku kepentingan untuk menentukan tujuan keseluruhan dari perangkat lunak yang akan dikembangkan.
2. Perencanaan secara cepat
Pada fase ini, identifikasi semua persyaratan yang diketahui saat ini dan buat garis besar area yang perlu ditentukan lebih tepat dalam iterasi berikutnya.
3. Pemodelan perancangan secara cepat
Pada  fase  ini,  iterasi  Prototype    dirancang  dengan  cepat  dan  pemodelan  (dalam  bentuk "rancangan  cepat")  dilakukan.  Desain  cepat  berfokus  pada  memvisualisasikan  semua aspek  perangkat  lunak  yang  terlihat  oleh  pengguna  akhir  (misalnya  desain  antarmuka pengguna atau format layar).
4. Pembentukan prototype
Pada titik ini, Rapid Design mulai membuat Prototype.
5.  Pengiriman  sistem  atau  perangkat  lunak  ke  pelanggan  atau  pengguna  berdasarkan pengiriman dan umpan balik.
Pada  fase  ini, Prototype kemudian  disampaikan  kepada  pemangku  kepentingan,  setelah  itu melakukan penilaian tertentu terhadap Prototype yang dibuat sebelumnya dan memberikan umpan balik yang digunakan untuk menyempurnakan spesifikasi kebutuhan.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Wibowo,  Lorangissa  menjelaskan  bahwa  sistem  pengambilan  keputusan  adalah proses  pengambilan  keputusan  yang  didukung  oleh  komputer  untuk  membantu  pengambil keputusan  memecahkan  beberapa  masalah  yang  tidak  terstruktur  melalui  penggunaan  data  dan model  tertentu.  Keberadaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam  suatu  perusahaan  atau organisasi  tidak  menggantikan  tugas  para  pengambil  keputusan,  melainkan  merupakan  alat  yang membantu  mereka  dalam  mengambil  suatu  keputusan.  Menggunakan  data  yang  telah  diproses sebagai informasi untuk membuat keputusan pada masalah semi-terstruktur. Dalam implementasi SPK, hasil keputusan sistem bukan menjadi bahan pembanding, melainkan pengambilan keputusan diserahkan  kepada  pembuat  keputusan.  Sistem  hanya  membuat  ekspresi  yang  menghitung  data sesuai  kebijaksanaan  pembuat  keputusan.  Sehingga  pekerjaan  pengambil  keputusan  dalam pengambilan keputusan menjadi lebih sederhana [6].
Selain  itu,  SPK  adalah  suatu  sistem  yang  mampu  memecahkan  masalah  secara  efisien  dan efektif, dan yang tujuannya membantu pengambil keputusan memilih berbagai alternatif keputusan, yang  merupakan  hasil  dari  pengolahan  informasi  yang  diperoleh  melalui  suatu  model  keputusan [11].  SPK  merupakan  sistem  komputer  interaktif  yang  membantu  memecahkan  masalah  tidak terstruktur dan semi terstruktur dengan menggunakan data, model untuk membuat keputusan [16] dam  sistem  terkomputerisasi  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan  memecahkan  masalah tertentu dengan data dan model tertentu [17].
Karakteristik sistem pendukung keputusan menurut Wibowo dalam Lorang [6]:
1. Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  untuk  membantu  pengambil  keputusan memecahkan  masalah  semi-terstruktur  atau  tidak  terstruktur  dengan  menambahkan kebijaksanaan manusia dan pengetahuan computer
2. Dalam  pemrosesan,  sistem  pendukung  keputusan  menggabungkan  penggunaan  model analitis dengan teknik entri data tradisional dan kemampuan pencarian/permintaan data.
3. Sistem pendukung keputusan dirancang agar mudah digunakan/dioperasikan.
4. Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  dengan  penekanan  pada  fleksibilitas  dan kemampuan beradaptasi yang tinggi.

## 2.3. Vaksinasi
Vaksinasi adalah pemberian vaksin (antigen) yang dapat merangsang sistem kekebalan tubuh untuk menghasilkan kekebalan (antibodi) dalam tubuh. Vaksinasi sebagai pencegahan primer sangat dapat diandalkan dalam pencegahan penyakit yang dapat dicegah dengan vaksin. Dengan prosedur vaksinasi yang benar diharapkan tercapai imunitas yang optimal, aman suntikan dan minim kejadian tambahan  (KIPI)  pasca  imunisasi.  Vaksinasi  terhadap  virus  Covid-19  dilaksanakan  setelah
keamanan  dan  kemanjurannya  ditetapkan  untuk  mengurangi  morbiditas  dan  mortalitas  serta mendorong  pengembangan  kekebalan  kawanan.  Selain  itu,  vaksinasi  Covid-19  bertujuan  untuk melindungi dan memperkuat seluruh sistem kesehatan, serta menjaga produktivitas dan mengurangi dampak sosial dan ekonomi masyarakat [7].
Pemerintah  telah  memastikan  kebijakan  vaksinasi  COVID-19  untuk  memastikannya keselamatan  warganya.  Menekan  penyebaran  COVID-19.  Di  seluruh  Indonesia,  tujuan pendistribusian  vaksin  adalah  untuk  meningkatkan  kekebalan  masyarakat  dengan  mengurangi jumlah  orang  yang  terinfeksi[12].  Vaksinasi  terhadap  Covid-19  adalah  salah  salah  satu  upaya pemerintah  Indonesia.  Menghadapi  masalah  Covid-19.  Tujuan  vaksinasi  Covid19  adalah  untuk menciptakan  kekebalan  Kelompok  ( herd  immunity )  jadi  masyarakat  dapat  produktif  dalam melakukanaktivitas Kehidupan sehari-hari di tengah pandemi Covid-19 [14].

## 2.4. Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Additive Ratio Assesment (ARAS) merupakan suatu metode penilaian kriteria perangkingan, secara  konseptual  metode  ARAS  ini  digunakan  dengan  metode  lain  yang  menggunakan  konsep perangkingan,  proses  perangkingan  harus  ditangani  oleh  metode  ARAS.  Selain  itu  ARAS  juga merupakan metode yang secara konseptual digunakan untuk membuat kriteria klasifikasi. Metode ARAS digunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS, dimana proses perangkingan harus diproses kembali menggunakan metode ARAS untuk mendapatkan hasil perangkingan. Hasil mungkin berbeda untuk metode SAW dan metode SAW dan ARAS [13].
Metode ARAS merupakan metode yang didasarkan pada prinsip intuitif bahwa suatu alternatif harus memiliki rasio terbesar untuk menghasilkan solusi yang optimal. Metode ARAS melakukan pemeringkatan  dengan  cara  membandingkan  nilai  setiap  kriteria  untuk  setiap  alternatif  dan mempertimbangkan bobot setiap kriteria untuk mendapatkan alternatif yang ideal[15].
Langkah-langkah  dalam  melakukan  proses  perangkingan  dengan  metode  ARAS,  sebagai berikut:[8]
1. Pembentukan Matriks Keputusan 𝑋 = [𝑋 01 𝑋 0𝑗 ⋯ 𝑋 0𝑛 𝑋 11 𝑋 𝑖𝑗 … 𝑋 𝑖𝑛 ⋮       ⋮ 𝑋𝑛1  𝑋𝑚𝑗   ⋱   …    ⋮   𝑋 𝑚𝑛 ] (i = 0, m; … j = 1, n)
…….  (1)
Dimana: m = Jumlah alternatif n = Jumlah kriteria
X ij = Nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j X 0j = Nilai optimum dari kriteria j 2. Penentuan Cost Benefit
Jika nilai optimal kriteria (Xoj) tidak diketahui, maka:
𝑋 0𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 1 .  𝑋 𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑚𝑎𝑥 1 . 𝑋 𝑖𝑗 is Benefit …….  (2)
𝑋 0𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 1 .  𝑋 𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑚𝑖𝑛 1 . 𝑋 𝑖𝑗 is Cost …….  (3)
3. Pernormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria
Jika kriteria Benefit (max) maka dilakukan normalisasi mengikuti:
𝑋 𝑖𝑗 * = 𝑋𝑖𝑗 ∑𝑛 𝑖=0 𝑥𝑖𝑗
…...………………….……. (4)
Dimana Xij* adalah nilai normalisasi Jika kriteria Non Benefit maka dilakukan normalisasi mengikuti:
𝑋 𝑖𝑗 * = 1 𝑋𝑖𝑗 ………………………….…..…. (5)
𝑅 = 𝑋𝑖𝑗
∑𝑛 𝑖=0 𝑥𝑖𝑗
…...………………….……….... (6)
Dimana: R = Normalisasi Matriks 4. Menentukan bobot matriks yang sudah dilakukan normalisasi:
𝐷 =   [𝑑 𝑖𝑗 ] 𝑚 𝑥 𝑛 =   𝑅 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 …......……...…. (7) Dimana: D = bobot matriks W j = bobot kriteria 5. Menentukan nilai utilitas ( 𝑆 𝑖 )
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗 = 1 .  𝑑 𝑖𝑗 …...……………………. (8)
Dimana 𝑆 𝑖 adalah nilai utilitas alternatif i. Nilai terbesar adalah nilai yang terbaik, dan nilai yang  paling  kecil  adalah  yang  terburuk.  Dengan  memperhitungkan  proses  hubungan proposional dengan nilai dan bobot kriteria yang diketahui berpengaruh pada hasil akhir.
6. Menentukan derajat utilitas dan tingkatan peringkat tertinggi alternatif
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 …...………………….……….... (9)
Dimana: Ki = Derajat Utilitas Dimana  S i dan  S 0 merupakan  nilai  kriteria  utilitas  optimalitas,  di  peroleh  dari  persamaan sudah  jelas,  Ui  berada  pada  interval  dan  merupakan  persamaan  yang  diinginkan  didahulu ofisiensi relatif kompleks dari alternatif yang layak bisa ditentukan sesuai dengan nilai fungsi utilitas.

## 2.5. Tools Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan adalah Astah Professional , Balsamiq Wireframe , XAMPP, Visual Studio Code , Bahasa pemrograman PHP, dan database MySQL.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  metode  pengembangan  perangkat  lunak,  metode kriptografi, tools perangkat lunak.

## 3.1. Desain Sistem
Di dalam desain system, penulis akan menggambarkan baik usecase diagram, activity diagram dan class diagram.

## 3.1.1. Diagram Konteks
Diagram  konteks  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  sistem  dan  dunia  luar antara  input  dan  output.  Diagram  konteks  berisi  satu  proses  yang  mewakili  keseluruhan  sistem. Terdapat dua entitas dalam sistem ini yaitu administrator sistem dan administrator puskesmas.
SPK Penentuan Warga Penerima Vaksin Kepala Puskesmas Admin -  Laporan  Penentuan  Warga  Penerima Vaksin - Status Login Sistem - Info Data Kriteria - Info Data Alternatif - Laporan Penentuan Warga Penerima Vaksin
- Data Login
- Data Nilai Kriteria - Data Nilai Alternatif - Perhitungan Metode ARAS

## Gambar 2. Diagram konteks
Gambar 2 merupakan diagram konteks yang secara umum menggambarkan bentuk interaktif dari  sistem  yang  akan  dibangun.  Ada  dua  entitas  dalam  diagram  konteks  ini,  yaitu  administrator sistem  dan  administrator  Puskesmas.  Administrator  sistem  memasukkan  informasi  tentang  nilai kriteria dan data alternatif, dan kemudian menerima keluaran proses seperti informasi data kriteria, data  alternatif  dan  hasil  perhitungan  atau  rekomendasi  yang  dihasilkan  sistem.  Kepala  unit puskesmas hanya menerima laporan identifikasi penerima vaksin.

## 3.1.2. Diagram Alir Data (DAD)

## Gambar 3. Diagram Alir Data (DAD)
Gambar 3 merupakan Diagram Alir Data (DAD) yang merupakan alat yang dapat digunakan untuk  menggambarkan  sistem  yang  dirancang  [9].  Secara  umum  menjelaskan  apa-apa  saja  yang dilakukan pada sistem pendukung keputusan penentuan warga penerima vaksin ini.
Kepala Puskesmas Admin 1.0 Login tb_alternatif tb_kriteria Data Nilai Alternatif Info Data Alternatif tb_rel_alternatif 2.0 Pengolahan Data Kriteria 3.0
Pengolahan Data Alternatif 4.0 Pengolahan Data Nilai Alternatif 5.0 Perhitungan Status Login Sistem tb_user Data Login Data Nilai Kriteria Info Data Kriteria Perhitungan Metode ARAS Laporan Penentuan Warga Penerima Vaksin Laporan Penentuan Warga Penerima Vaksin tb_crips D a t a L o g in D a t a L o g in D a t a kri t e ri a D a t a kri t e ri a D a t a a lt e rn a t if D a t a a lt e r n a t if D a t a n il a i a lt e rn a ti f D a t a n il a i a lt e rn a ti f Data nilai alternatif D a t a cr ip s

## 3.1.3. Entity Relationship Diagram (ERD)
Tampilan entity  relationship  diagram (erd)  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  pembuatan database  dan  memberikan  gambaran  bagaimana  kerja  database  yang  akan  dibuat  [10]  SPK Penentuan warga penerima vaksin dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram SPK

## 3.1.4. Implementasi
Berikut  ini  adalah  tampilan  sistem.  Fitur  yang  ada  terdiri  dari  halaman  login,  halaman dashboard,  halaman supplier, halaman  barang,  halaman  barang  masuk,  halaman  barang  keluar, ambil laporan, manajemen pengguna, dan halaman demo.
1. Admin membuka lokasi halaman program, dengan memasukkan alamat http://localhost/aras_penentuan_penerima_vaksin.  Program  akan  menampilkan  halaman login sebagai halaman autentifikasi. Admin memasukkan username dan password dalam form login .  Untuk  dapat  mengakses  program, username diisi  dengan lunaayuning dan password diisi dengan talaga , seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Login
Alternatif Memiliki Kriteria Crips 1 Relasi Alternatif Memiliki 1 Memiliki n 1 n 1 nama_kriteria kode_kriteria kode_kriteria kode_alternatif id_nilai kode_crips kode_alternatif nama_alternatif kode_crips kode_kriteria
2. Setelah  berhasil login ,  program  akan  menampilkan  halaman dashboard /beranda,  seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Beranda 3. Admin memilih menu data kriteria, yang berisi kriteria yang ditetapkan sebagai penentu dalam pemberian vaksin, seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Kriteria
4. Admin  memilih  menu  alternatif,  yang  berisi  data  warga  yang  akan  dilakukan penentuan dalam pemberian vaksin, seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Alternatif
5. Admin  memilih  menu  hasil  perhitungan,  yang  berisi  data  hasil  perhitungan penentuan warga penerima vaksin. Seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9.  Halaman Hasil Perhitungan
6. Selanjutnya  admin  dapat  memilih  menu  ubah password untuk  melakukan  perubahan password , seperti pada Gambar 10.

## 3.1.5. Pengujian
Untuk melakukan pengujian penggunaan metode ARAS, maka dilakukan beberapa tahapan, yaitu:  menyiapkan  atribut  yang  akan  diidentifikas,  penentuan Cost  Benefit ,  normalisasi  matriks, normalisasi  matrik  terbobot,  hitung  nilai utilitas (Si),  dan  menentukan  derajat  utilitas  dan perankingan. Adapun rincian dari setiap tahapannya sebagai berikut:
1. Menyiapkan atribut yang akan diidentifikasi
Pada tahap ini mendefinisikan alternatif,  kriteria, menentukan nilai kriteria dari  masing- masing alternatif dan menentukan  bobot pada masing-masing kriteria.
a. Pendefinisian Kriteria
Kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  calon  peserta  pemberian  vaksin ditentukan bobot yang telah diatur oleh kepala UPT Puskesmas Talaga Majalengka, dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini:

## Gambar 10 Halaman Ubah Password

## Tabel 1. Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot C01 Usia Cost 20 C02 Suhu Tubuh Benefit 20 C03 Tekanan Darah Benefit 20 C04 Penyakit Bawaan Benefit 20 C05 Kondisi Kehamilan Benefit 20
Untuk menjabarkan kriteria, maka dibentuklah subkriteria-subkriteria yang didapat dari data yang diperoleh dari Penanggung Jawab UKM  Esensial dan Keperawatan Kesehatan Masyarakat UPT Puskesmas Talaga Majalengka. Adapaun subkriteria dari kriteria-kriteria yang ada, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Subkriteria / Crips
b. Pendefinisian Alternatif
Data  alternatif  adalah  data  calon  peserta  penerima  vaksin  yang  akan  dilakukan  pada Tabel 3.
Nama Kriteria Subkriteria Nilai Usia > 60 Tahun 1 Usia 51 - 60 Tahun 2 Usia 46 - 50 Tahun 3 Usia 36 - 45 Tahun 4 Usia 12 - 35 Tahun 5 Suhu Tubuh > 37.5 Derajat Celcius 1 Suhu Tubuh 36 - 37.5 Derajat Celcius 3 Suhu Tubuh 34 s.d < 36 Derajat Celcius 5 Tekanan Darah > 120/80 mmHg (Hypertensi) 1 Tekanan Darah < 90/60 mmHg (Hypotensi) 3 Tekanan Darah 90/60 mmHg - 120/80 mmHg (Tekanan Darah Normal 5 Penyakit Bawaan Menderita Penyakit Bawaan (HIV/ISPA/DIABETES/Autoimun/Hyperteroid ) 1 Penyakit Bawaan Menderita Penyakit Bawaan (HIV/ISPA/DIABETES/Autoimun/Hyperteroid ) Tetapi Belum Ada Komplikasi Akut 3 Penyakit Bawaan Tidak Memiliki Penyakit Bawaan 5 Kondisi Kehamilan Ibu hamil yang memiliki tekanan darah di atas 140/90 mmHg 1 Kondisi Kehamilan Ibu hamil yang memiliki gejala seperti kaki bengkak, sakit kepala, nyeri ulu hati, dan pandangan kabur 2 Kondisi Kehamilan Ibu hamil dengan usia kehamilan trimester 2 (13-28 minggu) dan trimester ketiga (29 sampai dengan aterm) 3 Kondisi Kehamilan Tidak Sedang Hamil. (Pilih ini juga untuk peserta Laki-laki) 5
Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif Alamat A001 Satrio Kec. Talaga A002 Ratnawati Kec. Talaga A003 Jazuli Kec. Talaga A004 Rahayu Kec. Talaga A005 Raditya Kec. Talaga c. Penilaian Alternatif atau Rating Kecocokan
Pada  tahapan  berikutnya  adalah  dilakukan  penilaian  alternatif  untuk  setiap  kriteria, untuk penilaian alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Penilaian Alternatif atau Rating Kecocokan C01 C02 C03 C04 C05 A001 4 3 5 5 5 A002 5 5 3 3 5 A003 3 3 5 5 5 A004 5 3 5 3 3 A005 1 1 1 1 5 Max 5 5 5 5 5 Min 1 1 1 1 3
Dalam penilaian alternatif, sekaligus juga ditentukan nilai terbesar (Max) dan nilai terkecil (Min) dari setiap penilaian alternatif berdasarkan kriterianya.
e. Membuat Matriks Keputusan
Semua  alternatif  dibobotkan  sesuai  dengan  krterianya  sehingga  mendapatkan  matrik keputusan. Di dalam matriks keputusan, jika suatu kriteria memiliki nilai atribut benefit , maka  yang  diambil  adalah  nilai max sebagai  nilai  acuan  dalam  melakukan  normalisasi matriks. Dan jika suatu kriteria memiliki atribut cost , maka yang diambil adalah nilai min sebagai nilai acuan dalam melakukan normalisasi matriks.
X 𝑖𝑗 = [ 4 3 5 5 5 5 5 3 3 5 3 3 5 5 5 5 3 5 3 3 1 1 1 1 5]
Untuk penentuan matrik keputusan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Matrik Keputusan C01 C02 C03 C04 C05 cost benefit benefit benefit benefit A000 1 5 5 5 5 A001 4 3 5 5 5 A002 5 5 3 3 5 A003 3 3 5 5 5 A004 5 3 5 3 3 A005 1 1 1 1 5 Total 19 20 24 22 28
Penentuan Cost Benefit
Pada  tahapan cost  benefit ,  dilakukan  penentuan  cost  benefit  untuk  setiap  alternatif berdasarkan kriterianya, menggunakan persamaan berikut:
𝑋 0𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 1 .  𝑋 𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑚𝑎𝑥 1 . 𝑋 𝑖𝑗 is Benefit
𝑋 0𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 1 .  𝑋 𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑚𝑖𝑛 1 . 𝑋 𝑖𝑗 is Cost
Kriteria  C01:  Karena  kritera  c01  memiliki  atribut  cost,  Maka  menggunakan  pendekatan seperti berikut:
1 𝑋 𝑖𝑗 𝐴 21 = 1 5 = 0.2 𝐴 31 = 1 3 = 0.33
𝐴 41 = 1 5 = 0.2 𝐴 51 = 1 1 = 1
Kriteria c02: Karena kriteria c02 memiliki atribut benefit, Maka menggunakan pendekatan seperti berikut:
𝑋 𝑖𝑗 1 𝐴 12 = 3 1 = 3
𝐴 22 = 5 1 = 5
𝐴 32 = 3 1 = 3 𝐴 42 = 3 1 = 3 𝐴 52 = 1 1 = 1
Kriteria  C03:  Karena  kriteria  C03  memiliki  atribut  Benefit,  Maka  menggunakan  pendekatan seperti
𝑋 𝑖𝑗 1 𝐴 13 = 5 1 = 5 𝐴 23 = 3 1 = 3 𝐴 33 = 5 1 = 5 𝐴 43 = 5 1 = 5 𝐴 53 = 1 1 = 1
Kriteria C04: Karena kriteria C04 memiliki atribut Benefit, maka menggunakan pendekatan seperti berikut:
𝑋 𝑖𝑗 1
𝐴 14 = 5 1 = 5 𝐴 24 = 3 1 = 3 𝐴 34 = 5 1 = 5 𝐴 44 = 3 1 = 3 𝐴 54 = 1 1 = 1
Kriteria  C05:  Karena  kriteria  C05  memiliki  atribut  Benefit,  Maka  menggunakan  pendekatan seperti berikut:
𝑋 𝑖𝑗
1
𝐴 15 = 5 1 = 5 𝐴 25 = 5 1 = 5 𝐴 35 = 5 1 = 5 𝐴 45 = 3 1 = 3 𝐴 55 = 5 1 = 5
Hasil penentuan Cost Benefit:
X 𝑖𝑗 =
[ 1 5 5 5 5 0.25 3 5 5 5 0.2 5 3 3 5 0.33 3 5 5 5 0.2 3 5 3 3 1 1 1 1 5]
Hasil penentuan cost benefit penulis sajikan dalam bentuk tabel seperti terlihat pada Tabel 6. berikut ini:
Tabel 6. Cost Benefit C01 C02 C03 C04 C05
cost benef it benef it benef it benef it A000 1 5 5 5 5 A001 0.25 3 5 5 5 A002 0.2 5 3 3 5 A003 0.333 33 3 5 5 5 A004 0.2 3 5 3
3 A005 1 1 1 1 5 Total 2.983 33 20 24 22 28

## 3. Normalisasi Matriks
Proses  normalisasi  adalah  melakukan  pembandingan  untuk  setiap  nilai  alternatif  dengan  total nilai cost benefit . Dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑚 𝑖=0 𝑋 𝑖𝑗
Kriteria C01:
𝑅 01 = 1 (1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.3352 𝑅 11 = 0.25 (1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.0838 𝑅 21 = 0.2 (1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.06704 𝑅 = 0.33 (1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.011173 𝑅 41 = 0.2 (1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.06704 𝑅 51 = 1
(1 + 0.25 + 0.2 + 0.33 + 0.2 + 1) = 0.3352
Kriteria C02:
𝑅 02 = 5
(5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.25 𝑅 12 = 3 (5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.15 𝑅 22 = 5
(5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.25 𝑅 32 = 3 (5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.15 𝑅 42 = 3 (5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.15 𝑅 52 = 1 (5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1) = 0.05
Kriteria C03:
𝑅 03 = 5 (5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.20833 𝑅 13 = 5 (5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.20833 𝑅 23 = 3 (5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.25 𝑅 33 = 5 (5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.20833 𝑅 43 = 5
(5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.20833 𝑅 53 = 1 (5 + 5 + 3 + 5 + 5 + 1) = 0.04167
Kriteria C04:
𝑅 04 = 5
(5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.22727 𝑅 14 = 5 (5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.22727 𝑅 24 = 3 (5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.13636
𝑅 34 = 5 (5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.22727 𝑅 44 = 3 (5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.13636 𝑅 54 = 1 (5 + 5 + 3 + 5 + 3 + 1) = 0.04545
Kriteria C05:
𝑅 05 = 5 (5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.17857 𝑅 15 = 5 (5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.17857 𝑅 25 = 5
(5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.17857 𝑅 35 = 5 (5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.17857 𝑅 45 = 3 (5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.10714 𝑅 55 = 5
(5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5) = 0.17857
Hasil normalisasi matriks:
R 𝑖𝑗 = [ 0.3352 0.25 0.20833 0.22727 0.17857 0.0838 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 0.06704 0.25 0.125 0.13636 0.17857 0.11173 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 0.06704 0.15 0.20833 0.13636 0.10714 0.3352 0.05 0.04167 0.04545 0.17857]
Penulis sajikan dalam bentuk tabel normalisasi matriks, seperti pada Tabel 7. berikut ini:
Tabel 7. Normalisasi Matriks C01 C02 C03 C04 C05 A000 0.3352 0.25 0.20833 0.22727 0.17857 A001 0.0838 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 A002 0.06704 0.25 0.125 0.13636 0.17857 A003 0.11173 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 A004 0.06704 0.15 0.20833 0.13636 0.10714 A005 0.3352 0.05 0.04167 0.04545 0.17857

## 4. Normalisasi Matriks Terbobot
Normalisasi terbobot dilakukan dengan mengalikan nilai normalisasi dari setiap alternatif yang didapat dengan bobot setiap kriteria. Dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐷 ′ =   𝑑 𝑖𝑗 = (𝑋 𝑖𝑗 ∗   𝑊 𝑗 ) / ∑ 𝑊 𝑗
R 𝑖𝑗 = [ 0.3352 0.25 0.20833 0.22727 0.17857 0.0838 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 0.06704 0.25 0.125 0.13636 0.17857 0.11173 0.15 0.20833 0.22727 0.17857 0.06704 0.15 0.20833 0.13636 0.10714 0.3352 0.05 0.04167 0.04545 0.17857] 𝑋 𝑊 𝑗 =   [20 20 20 20 20 ]
Kriteria C01 :
𝐷 01 = (0.3352  ∗  20) 100 = 0.06704 𝐷 11 = (0.0838  ∗  20) 100 = 0.01676 𝐷 21 = (0.06704 ∗  20) 100 = 0.01341 𝐷 31 = (0.11173  ∗  20) 100 = 0.02235 𝐷 41 = (0.06704  ∗  20) 100 = 0.01341 𝐷 51 = (0.3352  ∗  20) 100 = 0.06704
Kriteria C02:
𝐷 02 = (0.25 ∗  20) 100 = 0.05 𝐷 12 = (0.15 ∗  20) 100 = 0.03 𝐷 22 = (0.25 ∗  20) 100 = 0.05 𝐷 32 = (0.15 ∗  20) 100 = 0.03 𝐷 42 = (0.15 ∗  20) 100 = 0.03 𝐷 52 = (0.05 ∗  20)
100 = 0.01
Kriteria C03:
𝐷 03 = (0.20833 ∗  20) 100 = 0.04167 𝐷 13 = (0.20833 ∗  20) 100 = 0.04167 𝐷 23 = (0.125 ∗  20) 100 = 0.025 𝐷 33 = (0.20833 ∗  20) 100 = 0.04167 𝐷 43 = (0.20833 ∗  20) 100 = 0.04167 𝐷 53 = (0.04167 ∗  20)
100 = 0.00833
Kriteria C04:
𝐷 04 = (0.22727 ∗  20) 100 = 0.04545 𝐷 14 = (0.22727 ∗  20) 100 = 0.04545 𝐷 24 = (0.13636 ∗  20) 100 = 0.02727 𝐷 34 = (0.22727 ∗  20) 100 = 0.04545
𝐷 44 = (0.13636 ∗  20) 100 = 0.02727 𝐷 54 = (0.04545 ∗  20)
100 = 0.00909
Kriteria C05:
𝐷 05 = (0.17857 ∗  20) 100 = 0.03571 𝐷 15 = (0.17857 ∗  20) 100 = 0.03571 𝐷 25 = (0.17857 ∗  20) 100 = 0.03571 𝐷 35 = (0.17857 ∗  20) 100 = 0.03571 𝐷 45 = (0.10714 ∗  20) 100 = 0.02143 𝐷 55 = (0.17857 ∗  20) 100 = 0.03571
Hasil Normalisasi matriks terbobot:
𝑑 𝑖𝑗 = [ 0.06704 0.05 0.04167 0.04545 0.03571 0.01676 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 0.01341 0.05 0.25 0.02727 0.03571 0.02235 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 0.01341 0.03 0.04167 0.02727 0.02143 0.06704 0.01 0.00833 0.00909 0.03571]
Penulis sajikan dalam bentuk tabel normalisasi matriks terbobot, seperti pada Tabel 8 berikut
ini:
Tabel 8 Normalisasi Terbobot C01 C02 C03 C04 C05 Bobot 20 20 20 20 20 A000 0.06704 0.05 0.04167 0.04545 0.03571 A001 0.01676 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 A002 0.01341 0.05 0.025 0.02727 0.03571 A003 0.02235 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 A004 0.01341 0.03 0.04167 0.02727 0.02143 A005 0.06704 0.01 0.00833 0.00909 0.03571
1. Hitung Nilai Utilitas ( 𝐒 𝐢 )
Dimana S i adalah  nilai  fungsi  optimalitas  alternatif  i.  Nilai  terbesar  adalah  nilai  yang terbaik, dan nilai yang paling kecil adalah yang terburuk. Dengan menggunakan persamaan berikut:
S i =   ∑ . d ij 𝑛 𝑗=1
A000 = 0.0674 + 0.05 + 0.04167 + 0.04545 + 0.03571 =  0.23987 A001 = 0.01676 + 0.03 + 0.04167 + 0.04545 + 0.03571 =  0.1696
A002 = 0.01341 + 0.05 + 0.025 + 0.02727 + 0.03571 =  0.15139 A003 = 0.02235 + 0.03 + 0.04167 + 0.04545 + 0.03571 =  0.17518 A004 = 0.01341 + 0.03 + 0.04167 + 0.02727 + 0.02143 =  0.13378 A005 = 0.06704 + 0.01 + 0.00833 + 0.00909 + 0.03571 =  0.13018
Penulis sajikan dalam bentuk tabel nilai utilitas S i , seperti pada Tabel 9 berikut ini:
Tabel 9 Nilai Utilitas C01 C02 C03 C04 C05
S i Bobot 20 20 20 20 20 A000 0.06704 0.05 0.04167 0.04545 0.03571 0.23987 A001 0.01676 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 0.1696 A002 0.01341 0.05 0.025 0.02727 0.03571 0.15139 A003 0.02235 0.03 0.04167 0.04545 0.03571 0.17518 A004 0.01341 0.03 0.04167 0.02727 0.02143 0.13378 A005 0.06704 0.01 0.00833 0.00909 0.03571 0.13018

## 2. Menentukan Derajat Utilitas dan Perankingan
Tahap  menentukan  derajat  utilitas  perankingan  merupakan  tahap  terakhir  dari  proses perhitungan  metode  ARAS.  Tahap  perangkingan  juga  sekaligus  sebagai  penentuan keputusan teknisi terbaik. Menggunakan persamaan sebagai berikut:
K i = S i 𝑆 0 A000 = 0.23987
0.23987 = 1 A001 = 0.1696 0.23987 = 0.70702 A002 = 0.15139 0.23987 = 0.63114 A003 = 0.17518 0.23987 = 0.73031 A004 = 0.13378 0.23987 = 0.55769 A005 = 0.13018 0.23987 = 0.54269
Penulis sajikan dalam bentuk tabel nilai derajat utilitas K i , seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 Derajat Utilitas dan Perankingan Kode Alternatif 𝑆 𝑖 𝐾 𝑖 Rank Keputusan Total Nilai K A000 0.23987 1 A001 0.1696 0.70702 2 Layak Divaksin A002 0.15139  0.63114 3 Layak Divaksin A003 0.17518  0.73031 1 Layak Divaksin A004 0.13378  0.55769 4 Ditunda A005 0.13018  0.54269 5 Ditunda
Berdasarkan hasil akhir perhitungan menggunakan metode ARAS, didapatkan hasil perhitungan  akhir  berupa  perankingan.    Dari  hasil  perhitungan  ARAS  juga,  didapatkan
keputusan  tentang  pemberian    vaksin,  untuk  pasien  dengan  nilai  K  ≥  0.6  maka    diberi keputusan ”Layak Divaksin”, untuk pasien dengan nilai K < 0.6 dan K ≥ 0.5 atau (0.5 ≤ K < 0.6) maka  diberi keputusan ”Ditunda”, adapun yang kurang dari 0.5 atau K < 0.5 diberi keputusan ”Tidak Layak Vaksin”

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, yang diuraikan dalam tugas akhir ini mengenai aplikasi yang telah dikerjakan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  vaksin  Covid-19, membantu tenaga kesehatan Puskesmas Talaga Kabupaten Majalengka dalam menentukan calon penerima vaksin Covid-19 sesuai dengan kriteria .
2. Implementasi  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  vaksin  pada  Puskesmas Talaga Kabupaten Majalengka menggunakan bahasa pemrograman PHP berbasis web dan menggunakan  basis  data  mySql.  Untuk  kriteria  dan  subkriteria  penilaian  yang  telah ditentukan  dapat  tersimpan  dan  tersistem,  sehingga  memungkinkan  pemrosesan  yang relatif lebih cepat.
3. Dengan  menggunakan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dirancang  ini, penentuan  calon  penerima  vaksin  menjadi  lebih  akurat  dan  lebih  mudah  karena menggunakan media komputerisasi, sehingga penetuan calon penerima vaksin dapat lebih cepat dan efektif.
4. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  ARAS  dapat  menentukan keputusan  calon  penerima  vaksin  pada  Puskesmas  Talaga  Kabupaten  Majalengka berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Pada  metode  ARAS  masing- masing bobot yang diberikan menunjukkan hasil perangkingan yang berbeda, sehinga dapat dijadikan solusi bagi Puskesmas dalam penentuan penerima vaksin.
5. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ARAS dapat digunakan untuk memandu keputusan calon penerima vaksin di Puskesmas Talaga Kabupaten Majalengka berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  metode  ARAS,  setiap  bobot  yang  diberikan menunjukkan  hasil  ranking  yang  berbeda,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  solusi Puskesmas untuk menentukan penerima vaksin.
Adapun saran dari penulis mengenai aplikasi yang penulis bangun adalah sebagai berikut:
1. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat dibuat dalam versi mobile agar lebih mudah diakses  oleh  seluruh  pihak,  terutama  oleh  para  pengambil  keputusan  baik  di  tingkat puskesmas ataupun di tingkat satuan tugas pemberian vaksin secara lebih luas.
2. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat membuat sistem yang mampu menentukan penerima vaksin untuk satuan layanan yang lebih besar.
3. Penambahan  metode  lainnya  dapat  juga  menjadi  pertimbangan  agar  perhitungan  dalam penentuan penerima vaksin menjadi lebih akurat dan lebih baik.
4. Dalam metode ARAS, kriteria peringkat dan bobot diberi nilai. Padahal, ketika diterapkan dalam  kehidupan  nyata,  informasi  yang  ada  tidak  cukup  atau  informasi  yang  diperlukan tidak tersedia. Salah satu penyebab ketidaklengkapan informasi adalah penilaian manusia yang seringkali tidak pasti/samar-samar dan tidak dapat menilai urutan dalam data numerik yang  diberikan.  Ketidakpastian  ini  tidak  dapat  diatasi  dengan  metode  ARAS  jika perhitungan algoritmik tambahan tidak dilakukan dalam formulasi metode ARAS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih terutama ditujukan kepada Bapak Teten Wilman Setiadi, SKM., selaku Kepala  Puskesmas  DTP  Talaga  Kabupaten  Majalengka  yang  telah  memberikan  ijin  untuk melakukan  penelitian  di  Puskesmas  DTP  Talaga  Kabupaten  Majalengka  dan  seluruh  staff  dan
karyawan Puskesmas DTP Talaga Kabupaten Majalengka yang telah banyak memberikan bantuan kepada penulis dalam pengumpulan data-data yang diperlukan dalam penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Nur  Nazmi,  N.  Hidayatin,  dan  L.  Dwi  Antika  Hadi  supaat,  “Hubungan  Persepsi  Tentang  Vaksin Covid-19  Dengan  Kecemasan  Saat  Akan  Menjalani  Vaksinasi  Covid-19  Pada  Masyarakat  Di  Desa Tembokrejo Tahun 2022,” PHJ , vol. 4, no. 1, hlm. 37–44, Des 2022, doi: 10.54832/phj.v4i1.317.
[2] A. S. Nadeak, “Penerapan Metode Aras ( Additive Ratio Assessment ) Dalam Penilaian Guru Terbaik,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), vol. 2, hlm. 571–578, 2019.
[3] Betrisandi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Pemberdayaan Untuk Kelompok Peternakan Sapi Menggunakan Metode ARAS (Additive Ratio Assessment),”  Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer, vol. 4, no. 1, hlm. 40–46, 2019.
[4] R. J. Tarigan, “Penilaian Kepuasan Pelanggan Serta Indikator Kinerja Kurir Pada Sistem Pelayanan Jasa Pengiriman  Di  Pt.  Synergy  First  Logistic  Cabang  Bandung  Berbasis  Web,”  Universitas  Komputer Indonesia, 2018.
[5] M. R. Fachrizal, “PROTOTYPE SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY DI SMA NEGERI 22 BANDUNG”.
[6] S. D. Lorang, “Implementasi Metode AHP Dalam Pemilihan Jurusan SMK Berbasis Web Studi Kasus SMK Putra Tama,” Stmik Akakom Yogyakarta, 2019.
[7] https://www.diskes.baliprov.go.id/,  “Yuk,  Kenali  lebih  jauh  Vaksinasi  Covid-19,”  8  March,  2021. https://www.diskes.baliprov.go.id/yuk-kenali-lebih-jauh-vaksinasi-covid-19/ (diakses 6 Juli 2021).
[8] Anas,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Desa  Terbaik  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio Assessment ( ARAS ),” Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer, vol. 4, no. 1, hlm. 32–39, 2019.
[9]   Soulfitri, F., 2019. Perancangan Data Flow Diagram Untuk Sistem Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Smp Plus Terpadu). Ready Star , 2 (1), hlm.240-246.
[10]  K.  'Afiifah,  ZF  Azzahra,  and  AD  Anggoro,  “Analisis  Teknik  Entity-Relationship  Diagram  dalam Perancangan Database Sebuah Kajian Literatur”, INTECH , vol. 3, tidak. 1, hlm. 8-11, April 2022.
[11]   A. S. Putra, "Analisa Dan Perancangan Sistem Tata Kelola Parkir Cerdas Di Kota Pintar Jakarta," IKRA- ITH INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 3, pp. 13-21, 2020.
[12]   Saraswati,  K.  C.,  &  Sunarta,  I.  N.  (2021).  Implementasi  Kebijakan  Vaksinasi  COVID-19  Dalam Mengurangi  Tingkat  Penyebaran  Virus  Corona  di  Kota  Denpasar.  Restorica:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Administrasi Negara dan Ilmu Komunikasi, 7(2), 21-27.
[13]  Sahir, S. H., & Panjaitan, S. A. (2019, February). Analisis Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) Pada Pemberian Insentif Sales Penjualan Guna Mendukung Keputusan Manajemen. In Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) (Vol. 1, No. 1).
[14]   Octafia, L. A. (2021). Vaksin Covid-19: Perdebatan, Persepsi dan Pilihan. Emik, 4(2), 160-174.
[15]   Febrianto, E., Kanedi, I., & Sartika, D. (2022). Implementasi Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Untuk Seleksi Siswa Berprestasi Smk Negeri 2 Kota Bengkulu. JURNAL MEDIA INFOTAMA, 18(2), 382-391.
[16]   R.  Purwowicaksono,  F.  Akbar,  and  M.  R.  Fahlevvi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Alat Kontrasepsi Di Bkkbn Kabupaten Cirebon Berbasis Web Menggunakan Metode Mabac”, JKBTI, vol. 2, no. 1, pp. 1–11, Jan. 2023.
[17]   Fahlevvi , MR, Akbar, F., & Nurmansyah, F. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Etle (Electronic Traffic Law Enforcement) Pada Kabupaten Majalengka Menggunakan Metode Oreste. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , 7 (1), 52-61.