stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Dampak pandemi Covid-19 terhadap media sosial
Peningkatan penggunaan > Pengaruh COVID-19 pada kesehatan mental

Artikel utama: Kesehatan mental selama pandemi COVID-19
Berdasarkan penelitian psikologi yang ekstensif membuktikan bahwa seseorang yang menjalin komunikasi dengan orang lain dapat mengembangkan rasa untuk memiliki dan kesejahteraan sosial, sehingga meningkatkan kesehatan mental dan mengurangi risiko gangguan kecemasan dan depresi. Akan tetapi, penggunaan media sosial yang dilakukan terus-menerus dan berlebihan juga terbukti berkorelasi dengan peningkatan rasa depresi dan kecemasan. Meningkatnya rasa cemas dan ketakutan merupakan dampak dari mengikuti peraturan pembatasan sosial, sehingga muncul rasa kesepian dan merasa terisolasi dari orang lain dan bisa menjadi sangat membebani bagi sebagian orang. Dampak negatif pandemi COVID-19 pada banyak orang dewasa terkait kesehatan mental dan kesejahteraan mereka, seperti mengalami insomnia atau kesulitan tidur (36%), kurang nafsu makan (32%), peningkatan konsumsi alkohol atau sejenisnya (12%).
Digunakan sebagai hiburan

Berbagai konten meme Internet terkait pandemi ini banyak beredar di media sosial, seperti di Instagram, Twitter dan Facebook. Sebuah grup Facebook bernama  "Zoom Memes for Self Quaranteens" telah dibuat menjadi ruang komunikasi anak muda (terutama Generasi Z) untuk berbagi konten meme yang mereka buat tentang pandemi, dan memiliki lebih dari 500.000 anggota pada April 2020. Tujuan pembentukan grup ini adalah sebagai hiburan bagi ratusan ribu pelajar yang harus terpaksa beralih ke sekolah daring, guna membantu mereka menghabiskan waktu ekstra dan membantu mengatasi situasi pandemi ini.
Menyebarkan informasi

Penyedia layanan berita, organisasi, dan masyarakat umum menggunakan media sosial sebagai sarana menyebarkan informasi penting yang valid dan juga bahkan informasi yang salah tentang pandemi COVID-19. Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit Amerika Serikat (Centers for Disease Control and Prevention (CDC)), WHO, jurnal kesehatan, dan berbagai organisasi kesehatan lainnya telah menjalin kemitraan kerja dengan plaform Facebook, Google Scholar, TikTok, dan Twitter dalam menyebarkan dan memperbaharui informasi COVID-19. Dalam sebuah laporan tanggal 8 April 2020, terdapat peningkatan percakapan di media sosial hingga 1.000% terkait status COVID-19 di kalangan tenaga medis kesehatan dan peningkatan pembicaraan hingga 2.500% di antara masyarakat umum berdasarkan studi dari tanggal 1 Januari hingga 19 Maret 2020.
Sebuah konten meme Internet COVID-19 dengan ilustrasi cerita Little Red Riding Hood pada abad ke-19
Corynoneura gratias

| Corynoneura gratias |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Arthropoda
Kelas:: Insecta
Ordo:: Diptera
Famili:: Chironomidae
Genus:: Corynoneura
Spesies:: Corynoneura gratias

Corynoneura gratias adalah spesies lalat yang berasal dari genus Corynoneura dan famili Chironomidae. Lalat ini juga merupakan bagian dari ordo Diptera, kelas Insecta, filum Arthropoda, dan kingdom Animalia.
Lalat ini dapat ditemukan habitatnya di perairan maupun semiperairan.
Legenda Ular Kepala Tujuh
Asal-usul

Legenda Ular Kepala Tujuh merupakan cerita yang berasal dari kabupaten Lebong, Bengkulu yang berada di Pulau Sumatera.
Kabupaten Lebong adalah salah sebuah kabupaten di Provinsi Bengkulu, Indonesia. Kabupaten Lebong beribu kota di Tubei. Kabupaten Lebong dibentuk dari hasil pemekaran Kabupaten Rejang Lebong berdasarkan UU No. 39 Tahun 2003.
Kabupaten ini terletak di posisi 105º-108º Bujur Timur dan 02º,65’-03º,60’ Lintang Selatan di sepanjang Bukit Barisan serta terklasifikasi sebagai daerah Bukit Range pada ketinggian 500-1.000 dpl. Secara Administratif Kabupaten Lebong terdiri atas 13 Kecamatan dengan 11 kelurahan dan 100 desa. Luas wilayah keseluruhan 192.424 Ha (belum termasuk luas kecamatan Padang Bano yang masih bersengketa dengan Kabupaten Bengkulu Utara).
Analisis Karakter > Raja Bikau Bermano

Sang Raja mempunyai sikap yang tegas dan baik hati serta menjalankan tugasnya sebagai raja dengan baik. Saat salah satu putranya berserta sang calon istri putranya menghilang secara tiba-tiba, raja mengumpulkan semua orang di kerajaan untuk berdiskusi. Hal tersebut menunjukan bahwa Raja Bikau Bermano mencari solusi dengan diskusi/musyawarah.
Analisis Karakter > Gajah Merik

Gajah Merik merupakan seorang anak raja yang tidak sombong dah senang membantu sanak saudaranya.Ia membantu untuk menemukan Gajah Meram beserta Putri Jinggai tanpa memikirkan ganjaran apapun, yang berarti Gajah Merik tidak serakah dan ia juga seorang pemberani karena telah memberanikan diri untuk mengalahkan si Raja Ular.
Analisis Karakter > Putri Jinggai

Putri Jinggai merupakan calon istri dari Gajah Meram.
Analisis Karakter > Hulubalang

Para hulubalang kerajaan merupakan orang-orang pekerja keras dan taat aturan serta menjunjung rasa sopan - santun yang tinggi. Hulubalang sentiasa menjalankan perintah dari sang Raja, dan mereka selalu mengerjakan perintah itu dengan sebaik mungkin.
Analisis Karakter > Tun Tuai

Tun Tuai merupakan orang tua yang berasal dari kerjaan dimana Putri Jinggai tinggal, Tun Tuai berani memberikan opini yang berupa fakta dengan jujur kepada raja, hal tersebut bertujuan untuk membantu sang Raja menemukan putranya dan calon istri dari putranya tersebut. Selain itu Tun Tuai juga memiliki sopan - santun yang tinggi terhadap raja.
Analisis Karakter > Permaisuri Raja

Permaisuri raja merupakan istri dari Raja Bikau Bermano dan ibu dari kedelapan anak Raja.
Analisis Karakter > Raja Ular

Raja Ular merupakan penghuni dari Danau Tes, ia memiliki istana besar berbentuk seperti gua di dasar Danau Tes. Sifatnya sangat licik dan kejam. Ia memiliki kesaktian yang ditakuti banyak orang.
Analisis Karakter > Penjaga Istana Raja Ular

Para penjaga istana di kerajaan Raja Ular memiliki kesaktian, tetapi kesaktian itu dapat dikalakan oleh Gajah Merik, hal tersebut membuat para ular penjaga tak berdaya melawan Gajah Merik. Para ular penjaga tersebut mempunyai sifat yang suka meremehkan orang lain dan mereka sangatlah angkuh.
Amanat

Cerita ini mengandung banyak sekali nilai mengenai keberanian dan kerendahan hati. Gajah Merik, anak bungsu sang raja, memiliki keberanian yang sangat besar karena berani melawan Raja Ular meskipun usianya yang masih berumur 13 tahun. Ketika ditantang oleh sang Raja Ular, Gajah Merik tidak kabur dan menerima tantangan itu agar abang dan istri abangnya dapat terbebas dari Raja Ular.
Selain itu, Gajah Merik juga merupakan seorang yang rendah hati. Meski memiliki ilmu yang tinggi, ia tidak pernah sekalipun membanggakan dan memamerkannya kepada orang lain.
Gajah Merik juga merupakan seorang yang pemaaf. Pada akhir cerita, Gajah Merik memperbolehkan Raja Ular dan pengawalnya menjadi hulubalang kerajaan yang melindungi Danau Tes.
Copris manni

| Copris manni |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Arthropoda
Kelas:: Insecta
Ordo:: Coleoptera
Famili:: Scarabaeidae
Genus:: Copris
Spesies:: Copris manni

Copris manni adalah spesies kumbang yang berasal dari genus Copris dan famili Scarabaeidae. Kumbang ini juga merupakan bagian dari ordo Coleoptera, kelas Insecta, filum Arthropoda, dan kingdom Animalia.
Kumbang ini memiliki antena yang terdiri dari plat yang disebut lamela.
Durensawit, Leksono, Wonosobo

| Durensawit |
| --- | --- |
Desa
Negara:  Indonesia
Provinsi: Jawa Tengah
Kabupaten: Wonosobo
Kecamatan: Leksono
Kode pos: 56362
Kode Kemendagri: 33.07.05.2013 
Luas: 2,46 km2
Jumlah penduduk: -
Kepadatan: -
Durensawit adalah sebuah desa yang terletak di kecamatan Leksono, kabupaten Wonosobo, Jawa Tengah, Indonesia.
Pranala luar

(Indonesia) Keputusan Menteri Dalam Negeri Nomor 050-145 Tahun 2022 tentang Pemberian dan Pemutakhiran Kode, Data Wilayah Administrasi Pemerintahan, dan Pulau tahun 2021
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 72 Tahun 2019 tentang Perubahan atas Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
| l b Kecamatan Leksono, Kabupaten Wonosobo, Jawa Tengah |
| --- | --- |
Kelurahan:  Leksono 
Desa:  Besani  Durensawit  Jlamprang  Jonggolsari  Kalimendong  Lipursari  Manggis  Pacarmulyo  Sawangan  Selokromo  Sojokerto  Timbang  Wonokerto
Cohen Saves the Flag

| Cohen Saves the Flag |
| --- | --- |
Cuplikan dari film tersebut
Nama lain: The Jewish Soldier
Sutradara: Mack Sennett
Produser: Mack Sennett
Pemeran: Ford Sterling Mabel Normand Henry Lehrman
Perusahaan produksi: The Keystone Film Company
Distributor: Mutual Film Corporation
Tanggal rilis: April 1913
Durasi: Satu rol
Negara: Amerika Serikat
Bahasa: Bisu
Cohen Saves the Flag adalah sebuah film komedi bisu Amerika Serikat tahun 1913 yang disutradarai dan diproduksi oleh Mack Sennett. Film tersebut menampilkan Ford Sterling dan Mabel Normand.
Pranala luar

Cohen Saves the Flag di IMDb (dalam bahasa Inggris)
Full film on archive.org
| l b Films directed by Mack Sennett |
| --- | --- |
 The Country Lovers (1911)  At Coney Island (1912)  A Dash Through the Clouds (1912)  The Flirting Husband (1912)  Help! Help! (1912)  Hoffmeyer's Legacy (1912)  Keystone Cops (1912)  Mabel's Adventures (1912)  Mabel's Lovers (1912)  A Voice from the Deep (1912)  The Water Nymph (1912)  Won by a Fish (1912)  A Bandit (1913)  Barney Oldfield's Race for a Life (1913)  Cohen Saves the Flag (1913)  The Foreman of the Jury (1913)  The Gypsy Queen (1913)  Mabel's Dramatic Career (1913)  Murphy's I.O.U. (1913)  A Noise from the Deep (1913)  Peeping Pete (1913)  The Riot (1913)  Some Nerve (1913)  The Telltale Light (1913)  That Ragtime Band (1913)  When Dreams Come True (1913)  Mabel's New Hero (1913)  The Fatal Mallet (1914)  Hello, Mabel (1914)  Tango Tangles (1914)  Tillie's Punctured Romance (1914)  Love, Loot and Crash (1915)  Love, Speed and Thrills (1915)  My Valet (1915)  The Other Man (1916)  Oh, Mabel Behave (1922)  The Good-Bye Kiss (1928)  Girl Crazy (1929)  Match Play (1930)  Midnight Daddies (1930)  I Surrender Dear (1931)  One More Chance (1931)  Hypnotized (1932)  The Timid Young Man (1935)
Cyclosa caligata

| Cyclosa caligata |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Arthropoda
Kelas:: Arachnida
Ordo:: Araneae
Famili:: Araneidae
Spesies:: Cyclosa caligata
Nama binomial
Cyclosa caligata Thorell, 1890

Cyclosa caligata adalah spesies laba-laba yang tergolong famili Araneidae. Spesies ini juga merupakan bagian dari ordo Araneae. Nama ilmiah dari spesies ini pertama kali diterbitkan pada tahun 1890 oleh Thorell.
Laba-laba ini biasanya banyak ditemui di Sumatra.
Church Cottage, Tutshill

| Church Cottage, Tutshill |
| --- | --- |

Letak: Coleford Road, Tutshill, Gloucestershire, Inggris
Koordinat: 51°39′17″N 2°39′57″W﻿ / ﻿51.654718°N 2.665778°W﻿ / 51.654718; -2.665778
Penanda persegi OS: ST 540 953
Dibangun: 1852
Arsitek: Henry Woodyer

 Listed Building – Grade II
Ditetapkan: 7 March 1988
1349077
 
Church Cottage di desa Tutshill, Gloucestershire, Inggris, adalah bangunan terdaftar Kelas II, yang dirancang oleh arsitek Henry Woodyer. Bangunan ini terkenal sebagai rumah masa kecil J. K. Rowling, penulis seri fantasi Harry Potter, ketika ia berumur 9 sampai 18 tahun.
Pemrograman tujuan

Pemrograman tujuan (bahasa Inggris: Goal programming; disingkat dengan GP), adalah sebuah metode optimisasi multiobjektif dalam bidang analisis keputusan multi-kriteria (multi-criteria decision analysis, MCDA). Metode ini dapat dianggap sebagai perumuman dari pemrograman linear, agar dapat menangani beberapa objektif secara serentak yang umumnya saling berkonflik. Contoh permasalahan ini dapat berupa mencari solusi yang dapat meningkatkan keuntungan bersih sekaligus mengurangi besarnya ongkos usaha. Menggunakan informasi target nilai yang ingin dicapai setiap objektif, GP melakukan optimisasi dengan meminimumkan besar penyimpangan-penyimpangan yang tidak diinginkan solusi dengan nilai target-target tersebut. Fungsi objektif dalam GP disebut dengan fungsi pencapaian, dan digunakan untuk menghampiri preferensi pengambil keputusan terkait caranya meminimumkan penyimpangan-penyimpangan tersebut. Fungsi ini dapat bernilai skalar maupun vektor, tergantung varian GP yang digunakan.
Model GP menggunakan filosofi satisficing ketimbang optimising dalam pengambilan solusi. GP dapat digunakan untuk melakukan analisis terkait: daftar sumber daya yang diperlukan untuk memenuhi suatu kumpulan objektif, besarnya ketercapaian (atau kompromi) setiap objektif yang dihasilkan suatu kombinasi sumber daya, dan solusi dominan dari berbagai kendala dan tingkat kepentingan setiap objektif. Saat ini, GP telah diterapkan dalam pemilihan portofolio, perencanaan agrikultur, penjadwalan, dan banyak lagi.
Sejarah

Formulasi model GP paling awal diperkenalkan oleh Charnes et al. dalam permasalahan menentukan kompensasi untuk manajer. Walaupun pada saat itu model dianggap sebagai adaptasi dari pemrograman linear (LP), formulasi tersebut menampilkan konsep "regresi terbatas" yang menjadi dasar minimisasi dalam GP. Istilah goal programming baru muncul pada buku teks oleh Charnes dan Cooper pada tahun 1961 -- walau model masih disajikan sebagai perumuman pemrograman linear (LP) untuk menyelesaikan masalah LP yang infeasible (tidak memiliki solusi). Pengembangan model GP lebih lanjut yang dilakukan oleh oleh Ijiri, Lee, dan Ignizio, membuat model ini menjadi umum digunakan sebagai alat riset operasi.
Pada perkembangannya, salah satu aspek yang membuat model GP menjadi pilihan metode MCDA/MCDM yang umum digunakan, adalah faktor formulasi yang sederhana dan kemiripan dengan model LP. Dalam masa ini pula, berbagai varian GP juga dikembangkan untuk menyelesaikan masalah dalam banyak bidang. Akan tetapi banyak kritik disampaikan terkait GP pada tahun 1980-an, yang oleh sebagian pihak dianggap terjadi karena kesalahan mendasar yang disebabkan oleh kurangnya pemahaman praktek MCDA/MCDM. Perdebatan terkait fundamental model GP selanjutnya menghasilkan publikasi buku teks oleh Romero, yang menunjukkan masalah yang terjadi lebih diakibatkan oleh praktik pemodelan yang buruk, dan memberikan praktik-praktik GP yang baik.
Schniederjans merangkum perkembangan GP sampai tahun 1995, dan mencatat bibliografi banyak artikel yang berkaitan dengan GP. Selain itu, Jones dan Tamiz memberikan bibliografi serta deskripsi untuk artikel periode 1990-2000. Sebuah buku teks tahun 2010 oleh Jones dan Tamiz berisi penjelasan komprehensif terkait metode GP yang terbaru.
Varian

Model GP dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa varian, yang masing-masing dicirikan oleh metrik jarak yang mendasari atau fungsi utilitas yang berbeda. Tiga varian umum dari model GP akan dideskripsikan di sini.
Varian > GP Berbobot

Pada varian model GP yang pertama, fungsi pencapaian akan mengukur jumlah berbobot besar penyimpangan yang tidak diinginkan dari nilai targetnya. Bobot tersebut disesuai dengan ukuran kepentingan relatifnya bagi pengambil keputusan. Metrik jarak yang mendasari model ini adalah jarak Manhattan. Varian ini dikenal sebagai GP berbobot (weighted GP atau non-preemptive GP) dan selanjutnya disingkat dengan WGP. Formulasi WGP dengan  Q tujuan dapat dinyatakan sebagai
{\begin{aligned}\min &\,Z=\sum _{i=1}^{Q}{\frac {1}{k_{i}}}{\Big (}w_{i}^{+}d_{i}^{+}+w_{i}^{-}d_{i}^{-}{\Big )}\\{\text{dengan kendala}}&\,f_{i}(\mathbf {x} )-d_{i}^{+}+d_{i}^{-}=b_{i};\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,d_{i}^{+},\,d_{i}^{-}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,x_{j}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}j=1,\,\dots ,\,n\end{aligned}}
Konstanta  w_{i}^{+} dan  w_{i}^{-} masing-masing menyatakan bobot (bernilai non-negatif) untuk variabel-variabel deviasi dalam fungsi pencapaian. Bobot akan diberi nilai nol jika pengambil keputusan menganggap variabel deviasi yang bersangkutan tidak penting untuk diminimumkan. Setiap variabel deviasi dalam fungsi pencapaian selanjutnya perlu dinormalisasi agar memiliki satuan ukuran yang sama. Beberapa pilihan normalisasi dapat dilihat di bagian Normalisasi.
Model WGP digunakan ketika semua tujuan dapat dibandingkan secara langsung, dan pengambil keputusan bersedia dan mampu memberikan bobot yang mencerminkan kepentingan relatif dari tujuan-tujuan dalam situasi tersebut. Selain itu, WGP sebaiknya digunakan ketika pengambil keputusan tertarik pada solusi yang memberikan total deviasi terbobot terkecil dari tujuan-tujuan, dan bukan keseimbangan dari keseluruhan pencapaian tujuan-tujuan tersebut. Dalam situasi seperti ini, WGP merupakan alat yang ampuh yang tidak hanya memberikan solusi, namun juga memberikan informasi mengenai tarik-ulur (trade-off) antar tujuan-tujuan.
Varian > GP Leksikografik

Varian umum lain dari GP dihasilkan ketika variabel deviasi ditetapkan ke dalam sejumlah tingkat prioritas, lalu diminimumkan secara berurutan (leksikografis). Lebih spesifik, minimisasi dilakukan bertahap dari prioritas tertinggi ke terendah, sambil mempertahankan nilai minimum yang dicapai oleh semua minimisasi pada tahap-tahap sebelumnya. Varian GP ini dikenal sebagai model GP leksikografik (lexicographic GP atau pre-emptive GP) dan selanjutnya akan dirujuk dengan LGP. Varian LGP diperkenalkan dan dikembangkan (terutama) oleh Ijiri, Lee, dan Ignizio.
Model LGP dapat dituliskan sebagai berikut:
{\begin{aligned}{\text{lex min}}&\,\mathbf {a} ={\Big [}g_{1}(\mathbf {d} ^{+},\,\mathbf {d} ^{-}),\,\dots ,g_{L}(\mathbf {d} ^{+},\,\mathbf {d} ^{-}){\Big ]}\\{\text{dengan kendala}}&\,f_{i}(\mathbf {x} )-d_{i}^{+}+d_{i}^{-}=b_{i};\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,d_{i}^{+},\,d_{i}^{-}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,x_{j}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}j=1,\,\dots ,\,n\end{aligned}}
Model ini memiliki  L tingkat prioritas, dan  Q tujuan. Fungsi pencapaian  \mathbf {a}  adalah fungsi bernilai vektor terurut dari  L tingkat prioritas tersebut. Setiap kendala tegas ditempatkan, berdasarkan konvensi, pada tingkat prioritas pertama. Fungsi  g umumnya (dalam setiap tingkat prioritas) memiliki bentuk
g_{l}(\mathbf {d} ^{+},\,\mathbf {d} ^{-})=\sum _{i=1}^{Q}{\frac {1}{k_{i}}}{\Big (}w_{il}^{+}d_{i}^{+}+w_{il}^{-}d_{i}^{-}{\Big )},
dengan  w_{il}^{+} dan  w_{il}^{-} menyatakan bobot relatif intra-prioritas. Seperti WGP, bobot bernilai nol diberikan pada variabel-variabel deviasi yang tidak penting untuk diminimumkan. Ketika variabel-variabel deviasi pada suatu tingkat prioritas memiliki satuan pengukuran yang berbeda, teknik-teknik normalisasi WGP dapat diterapkan agar aritmatika wajar dilakukan.
Model LGP adalah varian yang paling banyak diperdebatkan dalam aspek fungsi utilitas yang mendasarinya. Romero memberikan diskusi tentang topik ini serta praktik-praktik pemodelan ketika menggunakan pemrograman tujuan leksikografis. Varian ini digunakan ketika pengambil keputusan memiliki tujuan-tujuan yang dapat diurutkan secara alami, dan bukan yang berbentuk perbandingan relatif. Hal ini juga digunakan ketika pengambil keputusan tidak dapat, atau tidak mau memberikan kepentingan relatif yang relevan, dari tujuan-tujuan dengan menggunakan bobot. Pemrograman tujuan leksikografis secara historis merupakan varian pemrograman tujuan yang paling banyak digunakan.
Varian > GP Chebyshev

Varian lain yang kurang banyak digunakan tetapi secara teoritis signifikan adalah varian GP Chebyshev, juga dikenal sebagai GP Minmax. Dalam varian ini, model akan memimumkan nilai deviasi terbesar dari kumpulan deviasi-deviasi, bukan jumlah dari deviasi-deviasi itu sendiri. Formulasi aljabar dari model GP Chebyshev diberikan sebagai:
{\begin{aligned}\min &\,\lambda \\{\text{dengan kendala}}&\,\sum _{i=1}^{Q}{\frac {1}{k_{i}}}{\Big (}w_{i}^{+}d_{i}^{+}+w_{i}^{-}d_{i}^{-}{\Big )}\leq \lambda ;{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,f_{i}(\mathbf {x} )-d_{i}^{+}+d_{i}^{-}=b_{i};\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,d_{i}^{+},\,d_{i}^{-}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,Q\\&\,x_{j}\geq 0;\,\,{\text{untuk }}j=1,\,\dots ,\,n\end{aligned}}
Model tersebut mempertimbangkan  Q tujuan. Konstanta bobot relatif  w_{i}^{+} dan  w_{i}^{-}, dan normalisasi  k_{i}, memiliki sifat yang sama dengan yang telah disampaikan pada varian WGP. Akan tetapi, berbeda dengan WGP, GP Chebyshev meminimumkan nilai deviasi terbesar, ketimbang total nilai deviasi. Akibatnya, GP Chebyshev sebisa mungkin akan menghasilkan keseimbangan antar besar penyimpangan pada setiap tujuan. Pengambil keputusan sebaiknya menggunakan GP Chebyshev jika kendala-kendala mereka didefinisikan dalam aspek keseimbangan dan keadilan.
Normalisasi

Dalam proses penyelesaian model GP, peran variabel-variabel deviasi dalam fungsi pencapaian perlu dinormalisasi. Normalisasi menyebabkan variabel-variabel deviasi memiliki satuan dan magnitudo yang sama, sehingga perhitungan antar variabel-variabel deviasi masuk akal dilakukan dan hasilnya dapat dibandingkan. Akan tetapi, ada banyak pilihan metode normalisasi beserta untung-rugi dalam menggunakan mereka; pilihan yang sesuai tergantung pada situasi masalah yang terjadi dan preferensi pengambil keputusan.
Metode normalisasi pada bagian ini difokuskan pada varian GP berbobot. Walaupun demikian, konsep setiap normalisasi dapat diterapkan atau disesuaikan untuk banyak varian model GP lainnya. Menggunakan masalah WGP di bawah ini sebagai contoh
{\begin{aligned}\min &\,d_{1}^{+}+d_{2}^{-}+d_{3}^{-}+d_{4}^{-}\\{\text{dengan kendala}}&\,3x_{1}+4x_{2}-d_{1}^{+}+d_{1}^{-}=560\\&\,100x_{1}+150x_{2}-d_{2}^{+}+d_{2}^{-}=7800\\&\,x_{1}-d_{3}^{+}+d_{3}^{-}=80\\&\,x_{2}-d_{4}^{+}+d_{4}^{-}=90\\&\,x_{1}+x_{2}\leq 160\\&\,d_{i}^{+},\,d_{i}^{-}\geq 0;{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,m\\&\,x_{j}\geq 0;{\text{untuk }}j=1,\,\dots ,\,n\end{aligned}}
Berikut adalah beberapa teknik normalisasi yang umum dilakukan.
Normalisasi > Normalisasi persentase

Normalisasi ini akan menskala setiap variabel deviasi sehingga kontribusinya di fungsi pencapaian menyatakan persen penyimpangan dari nilai target yang ditetapkan. Secara matematis, fungsi pencapaian pada model di atas akan berubah menjadi
\min {\Bigg (}{\frac {d_{1}^{+}}{560}}+{\frac {d_{2}^{-}}{7800}}+{\frac {d_{3}^{-}}{80}}+{\frac {d_{4}^{-}}{90}}{\Bigg )}
Normalisasi jenis ini mudah diterapkan dan konsep total persentase penyimpangan sederhana untuk diartikan. Akan tetapi, metode ini tidak cocok jika pengambil keputusan ingin membandingkan secara langsung beberapa tujuan yang diukur dalam unit satuan yang sama. Sebagai contoh, misalkan masalah GP dengan dua tujuan berikut yang dinyatakan dalam satuan rupiah:
{\begin{aligned}x_{1}+3x_{2}-d_{1}^{+}+d_{1}^{-}&=1000\\2x_{1}+x_{2}-d_{1}^{+}+d_{2}^{-}&=500\end{aligned}}
Menerapkan normalisasi persentase akan menghasilkan fungsi pencapaian \min {\Bigg (}{\frac {d_{1}^{-}}{1000}}+{\frac {d_{2}^{-}}{500}}{\Bigg )}yang mengartikan penyimpangan seribu rupiah dari tujuan pertama, setara dengan setengah penyimpangan seribu rupiah dari tujuan kedua. Sudut pandang ini benar jika persentase penyimpangan yang ingin dibandingkan, namun tidak sesuai jika penyimpangan kedua tujuan dibandingkan dalam satuan rupiah. Beberapa masalah lain terkait normalisasi adalah formulasinya yang tidak kokoh (robust), karena perubahan nilai target akan menghasilkan persentase penyimpangan yang berbeda (walaupun besar penyimpangannya sama); tidak dapat digunakan ketika target bernilai nol; dan perlu modifikasi pada fungsi pencapaian untuk target-target bernilai negatif.