Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2172
Pemilihan Jenis Obat Terbaik Untuk Gejala Batuk Remaja dengan Menggunakan Metode AHP dan ARAS
Kraugusteeliana1,*, Ahmad Subagiyo2, Fidi Setyawa3
1Sistem informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran, Jakarta, Indonesia
2Prodi Farmasi, FIKES, Universitas Medika Suherman, Bekasi, Indonesia,
3Prodi S1 Farmasi, Fakultas Fakar, Institut Ilmu Kesehatan Strada Indonesia, Kediri, Indonesia Email: 1,* [email protected],2[email protected], 3 [email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected] Submitted 04-12-2022; Accepted 30-12-2022; Published 30-12-2022
Abstrak
Obat merupakan suatu hal yang masih di percaya oleh banyak masyarakat di seluruh dunia untuk menyembuhkan berbagai penyakit yang berhubungan dengan medis. Obat merupakan suatu bahan yang digunakan dalam menetapkan diagnosis, mencegah, mengurangi dan juga mengobati suatu penyakit. Salah satu jenis obat adalah obat batuk, terdapat jenis dan macam dari obat batuk, yaitu seperti obat batuk yang berbentuk sirup maupun tablet. Pada saat ini terdapat berbagai merek obat batuk yang di jual di apotek. Untuk mempermudah masyarakat dalam hal pengambilan Keputusan, maka dari itu sangat perlu di terapkan proses SPK yang bertujuan untuk lebih membantu masyarakat dalam pemilihan obat batuk yg akan dibeli dengan menggunakan metode AHP dan Metode ARAS Keputusan ini tentunya ditentukan oleh beberapa kriteria, antara lain kadaluarsa, usia, dosis pemakaian, harga, dan merek.
Kata Kunci : SPK; AHP; ARAS; Pemilihan Jenis Obat
Abstract
Medicine is something that is still believed by many people around the world to cure various medical-related diseases. Drug is a substance used in establishing a diagnosis, preventing, reducing and also treating a disease. One type of medicine is cough medicine, there are types and kinds of cough medicine, such as cough medicine in the form of syrup or tablets. At this time there are various brands of cough medicine that are sold in pharmacies. To make it easier for the community to make decisions, it is very necessary to implement the SPK process which aims to further assist the community in choosing cough medicines to be purchased using the AHP method and the ARAS method. This decision is of course determined by several criteria, including expiration, age. , dosage of use, price, and brand.
Keywords: SPK; AHP; ARAS; Selection of Drugs
1. PENDAHULUAN
Batuk adalah penyakit menular, Penyebabnya adalah bakteri yang bernama Bacterium bordetella. Yang bisa di tularkan melalui udara maupun di tularkan secara langsung di saat kita berbicara dengan orang yang sedang mengalami batuk.
Batuk termasuk penyakit yang selalu di risaukan dan sering terjadi berulang kali pada manusia. Setiap manusia menginginkan tubuh dan jiwa yang sehat, dan saat sakit pasti yang pertama di butuhkan adalah obat [1] . Pada masa ini sudah banyak beragam obat batuk yang telah beredar di berbagai tempat penjualan yang telah memiliki izin. Karna ada banyaknya jenis dan merk obat batuk yang sudah beredar sering membuat masyarakat bingung untuk memilih merk dari obat batuk yang akan di beli. Ada banyak faktor petimbangan yang membuat masyarakat bingung, seperti dalam memilih merek obat yang bagus, dan pasti hal tersebut di sesuaikan dengan harganya .
Menurut Saminan dalam jurnalnya “Nilai Spirometri Penderita Muda Setelah Minum Rebusan Asam Jawa (Tamarindus indica L) Sebagai Obat Tradisional” menyimpulkan bahwa batuk merupakan gejala umum yang sering menyerang tubuh manusia dan bersifat berulang [2].
Dalam penelitian selanjutnya, menurut Putrandi Yusuf Ahmad dalam jurnalnya “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode AHP dan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) Untuk Evaluasi Kinerja Pegawai Di Dinas Sosial Kabupaten Kendal”. Hasil survey untuk mengidentifikasi karyawan terbaik sebagai proses pencarian bobot menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan sebagai proses pencarian peringkat menggunakan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) [3].
Kajian Analisis Sistem Penentuan Objek Wisata Pantai Terbaik Oleh Agus Darmawa dkk. (2017) dengan menggunakan metode F-AHP menyimpulkan bahwa diperlukan kriteria yang berbeda dalam proses pengambilan keputusan [4].
Selain itu, penelitian Habrifio et al (2017) berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Lampu Penerangan Ruangan Menggunakan Metode AHP” mengungkapkan bahwa sistem pendukung keputusan diurutkan berdasarkan susunan [5].
Dalam penelitian tahun 2018 oleh Lia Ciky Lumban Gaol et al., “Sistem pendukung keputusan untuk memilih pemimpin kelompok tugas terbaik menggunakan metode ARAS”, ditemukan bahwa ketika menyelesaikan tugas menggunakan metode ARAS, diperoleh beberapa kriteria [6].
2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian a. Analisa masalah
Penulis menganalisa masalah yang terjadi pada saat pemilihan jenis obat batuk terbaik dan solusi untuk mengatasi masalah tersebut.
b. Pengumpulan data
Penulis melakukan suatu observasi yang berguna untuk memahami bagaimana prosedur dalam pemilihan obat terbaik
c. Penerapan metode AHP dan ARAS dalam membuat sebuah keputusan dalam penyelesaian masalah yang terjadi d. Kesimpulan
Setelah melakukan penerapan metode AHP dan ARAS selanjutnya penulis menyimpulkan seluruh tahapan- tahapan yang telah dibuat oleh penulis.
2.2 SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
SPK dapat didefinisikan sebagai sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, model, dan pemrosesan data.
Sistem ini digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur dimana tidak ada yang tahu persis bagaimana keputusan akan dibuat. [7], [8].
2.3 Obat Batuk
Batuk merupakan respon alami tubuh sebagai sistem perlindungan pernafasan terhadap gangguan-gangguan dari luar.
Reaksi ini berguna untuk membersihkan lendir atau iritasi akibat debu atau asap sehingga dapat keluar dari paru-paru dan saluran pernapasan [9], [10].
Ketika batuk tidak sembuh-sembuh maka obat batuk akan menjadi pilihan untuk tahap pengobatannya. Namun, ada begitu banyak obat batuk yang berbeda di luar sana sehingga mungkin bingung memilih jenis obat batuk yang mana.
Untuk menentukan pilihan obat, tentukan terlebih dahulu jenis batuk yang Anda derita, batuk berdahak dan batuk kering.
Batuk berlendir disebut batuk produktif karena disertai dengan peningkatan produksi lendir atau lendir di tenggorokan.
Sedangkan batuk kering dikenal sebagai batuk non produktif karena tidak disertai dahak.
Obat merupakan hal yang di butuhkan oleh manusia di saat terkena suatu penyakit. Dengan meminum obat kita bisa lebih sehat [2]. Sudah banyak jenis dan merek obat yang telah beredar di pasaran yang telah mendapatkan izin. Obat memiliki jenis kebutuhan masing-masing.
Berikut ini adalah jenis-jenis obat yang dapat menjadi kesehatan anda:
a. Obat sirup / cairan b. Obat salep / krim c. Obat Tablet.
d. Obat Kapsul e. Obat Suntik
2.4 AHP (Analytical Hierarchy Proses )
AHP ( Analytical Hierarchy Proses ) adalah metode untuk membuat peringkat alternatif keputusan dan membuat pilihan terbaik berdasarkan berbagai kriteria. AHP (analytical hierarchy Proses ) menghasilkan skor numerik untuk menentukan peringkat setiap alternatif keputusan berdasarkan sejauh mana setiap alternatif memenuhi kriteria pembuat keputusan [11], [12], [13].
Berikut proses perhitungan dengan menggunakan metode AHP : a. Menyusun hirarki dari suatu permasalahan.
b. Membuat matriks perbandingan berpasangan.
c. Menentukan nilai keseluruhan prioritas atau Total Priority Value (TPV) dengan menjumlahkan nilai tiap kolom dan membagi dengan jumlah kolom.
d. Memeriksa konsistensi Consistency Ratio (CR) dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai rata-rata (λ maks) dengan rumus :
λ maks = (λ maks K1 + .... + λ maks Kn) / n (1)
2. Mencari nilai Consistency Index (CI) dengan rumus :
CI = (λ maks-n/(n-1) (2)
3. Menghitung nilai Consistency Ratio (CR) dengan rumus :
CR = CI/RI (3)
2.5 ARAS (Additive Ratio Assessment)
Additive Ratio Assessment (ARAS) merupakan metode yang digunakan untuk perengkingan kriteria, untuk melakukan proses perengkingan, Metode Aras memiliki beberapa tahapan yang harus di lakukan [14], [15].
Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2174 Adapun langkah-langkah Untuk menentukan perhitungan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) sebagai berikut :
a. Langkah 1 : Decision Making Matrix (DMM)
𝑋 = [
𝑥01 ⋯ 𝑥0𝑗 ⋯ 𝑥0𝑛
⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮
𝑥𝑖1 ⋯ 𝑥𝑖𝑗 ⋯ 𝑥𝑖𝑛
⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮
𝑥𝑛1 ⋯ 𝑥𝑚𝑗 ⋯ 𝑥𝑚𝑛]
𝑖 = 0, 𝑚;
𝑗 = 1, 𝑛; (4)
Keterangan.
m : Jumlah setiap Alternatif n : Jumlah setiap Kriteria
𝑥𝑖𝑗 : Nilai performa dari Alternatif i kepada Kriteria j 𝑥0𝑗 : Nilai optimum terhadap Kriteria j
Jika nilai optimal kriteria j ( 𝑥0𝑗) tidak dapat diketahui, maka:
𝑥0𝑗=max
i . 𝑥𝑖𝑗 , 𝑖𝑓 max
i . 𝑥𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 (5)
𝑥0𝑗=min
i . 𝑥𝑖𝑗 , 𝑖𝑓min
i . 𝑥𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑏𝑙𝑒 (6)
b. Langkah 2: Menentukan normalisasi matriks setiap kriteria Jika kriteria Benefit maka dilakukan normalisasi mengikuti:
Xij∗= Xij
∑mi=0Xij (7)
Dimana 𝑥𝑖𝑗 ∗ sebagai nilai normalisasi.
Jika kriteria Non-Beneficial maka akan dilakukan normalisasi mengikuti:
Tahap 1 : 𝑥𝑖𝑗 ∗ = 1
𝑥𝑖𝑗 j (8)
Tahap 2 : R = 𝑥𝑖𝑗 ∗
∑mi=0𝑥𝑖𝑗 j∗ (9)
c. Langkah 3 : Menentukan bobot matriks ternormalisasi
D = [𝑑𝑖𝑗 ]𝑚𝑥𝑛= 𝑟𝑖𝑗 . w𝑗 (10)
Dimana
Wj = Bobot Kriteria j
d. Langkah 4: Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (𝑆𝑖)
Si = ∑nj=1dij;(i = 1,2 … , m; j = 1,2 … , n) (11)
e. Langkah 5: Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif 𝐾𝑖 = 𝑆𝑖
𝑆0; (12)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN.
Dalam melakukan proses pemilihan jenis obat yang terbaik harus memenuhi kriteria-kriteria yang sudah dapat digunakan untuk merawat atau menyembuhkan penyakit oleh obat terbaik. Proses ini memiliki langkah-langkah atau proses yang perlu disesuaikan dengan kriteria masing-masing berdasarkan alternatif yang tersedia dan memakan waktu dan kurang optimal, sehingga menghasilkan keputusan yang salah.
3.1 Pembobotan Kriteria dengan Menerapkan Metode AHP Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria
K1 Masa Penyembuhan K2 Masa Kadaluarsa K3 Usia
K4 Dosis Pemakaian
K5 Harga
Berdasarkan tabel 1. Selanjutnya berikut ini pada tabel 2 terdapat kriteria penentuan obat terbaik dengan matrik perbandingan berpasangan.
Tabel 2. Nilai kriteria
Kriteria Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosisi/Pemakian Harga
Masa Penyembuhan 1 7 7 7 7
Masa Kadaluarsa 0.143 1 1 3 3
Usia 0.143 1 1 3 3
Dosis/Pemakaian 0.143 0.333 0.333 1 3
Harga 0.143 0.333 0.333 0.333 1
Selanjutnya menjumlahkan nilai- nilai setiap kolom untuk mencari jumlah nilai setiap kolom Tabel 3. Penjumlahan Kolom
Kriteria Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosisi/Pemakian Harga
Masa Penyembuhan 1 7 7 7 7
Masa Kadaluarsa 0.143 1 1 3 3
Usia 0.143 1 1 3 3
Dosis/Pemakaian 0.143 0.333 0.333 1 3
Harga 0.143 0.333 0.333 0.333 1
Jumlah 1.572 9.666 9.666 14.333 17
Selanjutnya membuat matriks keputusan :
[
0.636 0.724 0.724 0.488 0.412 0.091 0.103 0.103 0.209 0.176 0.091 0.103 0.103 0.209 0.176 0.091 0.034 0.034 0.070 0.176 0.091 0.034 0.034 0.023 0.059]
Setelah melakukan penormalisasian matriks, langkah berikutnya menjumlahkan baris pada matriks tersebut, Menghitung nilai Consistency Ratio (CR).
Masa Penyembuhan : 0.636 + 0.724 + 0.724 + 0.488 + 0.412 = 2.985 Masa Kadaluarsa : 0.091 + 0.103 + 0.103 + 0.209 + 0.176 = 0.684 Usia : 0.091 + 0.103 + 0.103 + 0.209 + 0.176 = 0.684 Dosis Pemakaian : 0.091 + 0.034 + 0.034 + 0.070 + 0.176 = 0.406 Harga : 0.091 + 0.034 + 0.034 + 0.023 + 0.059 = 0.242
Selanjutnya melakukan perhitungan nilai prioritas kriteria dengan cara membagi setiap jumlah kriteria (n=5).
Perhitungan tersebut dilakukan setelah didapat jumlah pada masing-masing baris.
Nilai prioritas kriteria Masa Penyembuhan ∶ 2.985
5 = 0.60 Nilai prioritas kriteria Masa Kadaluarsa ∶ 0.684
5 = 0.14 Nilai prioritas kriteria Usia ∶ 0.684
5 = 0.14 Nilai prioritas kriteria Dosis Pemakaian ∶ 0.406
5 = 0.08 Nilai prioritas kriteria Harga ∶ 0.242
5 = 0.05
Selanjutnya merupakan proses dalam memilih jenis obat batuk terbaik dengan menerapkan sistem pendukung keputusan
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot
K1 Masa Penyembuhan 0.6 K2 Masa Kadaluarsa 0.1
K3 Usia 0.1
Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2176 K4 Dosis Pemakaian 0.1
K5 Harga 0.05
Bobot pada setiap kriteria didefinisikan sebagai Wj yaitu = {0,6;0,1;0,1;0,1;0,05}
Tabel 5. Data Alternatif Kode Nama Alternatif (Obat)
A1 Bisolvon
A2 Siladex Cough
A3 Ambroxol
A4 Bodrex
A5 Woods Antitusif
A6 Komix
A7 OBH Combi
A8 Termorex
A9 Dextral
A10 Benacol
A11 Panadol
A12 Selvigon
A13 Mextril
A14 Konidin
A15 Comtusi
3.2 Penerapan Metode ARAS
Metode ARAS adalah salah satu dari berbagai metode pengambilan keputusan. Metode ARAS dapat menentukan efektivitas suatu alternatif dibandingkan dengan alternatif lain. Oleh sebab itu, metode ARAS cocok digunakan dalam menentukan obat terbaik [6].
Berikut ini adalah grafik fuzzy untuk membantu penilaian pada kriteria.
Gambar 1. Grafik Fuzzy Bobot
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy yang dapat dikonversikan ke bilangan crisp.
Tabel 6. Bobot Bilangan Fuzzy Nilai
SBK 1
B 2
C 3
B 4
SB 5
Berikut ini adalah penjelasan atau nilai dari kriteria yang dipakai dalam sistem pendukung keputusan pemilihan jenis obat terebaik untuk gejala batuk remaja sebagai berikut:
a. Masa Penyembuhan
Tabel 7. Masa Penyembuhan Masa Penyembuhan
4 Hari 3 Minggu
4 Hari 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu
4 Hari 3 Minggu
4 Hari 3 Minggu 3 Minggu 4 Hari 3 Minggu
Tabel 8. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif Kriteria
Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosis Pemakaian Harga
Bisolvon 4 Hari 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 30000
Siladex Cough 3 Minggu 3 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000
Ambroxol 4 Hari 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 25000
Bodrex 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000
Woods Antitusif 3 Minggu 3 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000
Komix 3 Minggu 1 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 20000
OBH 4 Hari 2 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 12000
Termorex 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 15000
Dextral 3 Minggu 3 Tahun 3 Tahun 2 Sendok 22000
Benacol 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 20000
Panadol 4 Hari 2 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 11000
Selvigon 3 Minggu 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 20000
Mextril 3 Minggu 2 Tahun 13 Tahun 2 Sendok 10000
Konidin 4 Hari 2 Tahun 2 Tahun 2 Sendok 20000
Comtusi 3 Minggu 2 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 15000
Dalam penyelesaian permasalahan diatas dengan Metode ARAS yang telah dilakukan sesuai dengan langkah - langkah yang telah dijelaskan.
Tabel 9. Penjumlahan Nilai Kriteria Dan Alternatif
Alternatif Kreteria
Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosis Pemakaian Harga
A1 4 1 13 3 30
A2 4 3 13 3 30
A3 3 3 2 3 25
A4 4 3 13 3 25
A5 3 2 12 3 25
A6 3 3 12 3 25
A7 3 1 12 2 20
A8 4 2 12 2 12
A9 3 2 12 3 15
A10 3 3 13 2 22
A11 3 2 12 3 20
A12 4 2 12 2 11
A13 3 3 13 3 20
A14 3 2 13 2 10
A15 4 2 12 2 20
A16 3 2 13 3 15
Jumlah 51 35 186 39 295
Benefit Cost Benefit Benefit Benefit
Merumuskan Nilai Matriks Keputusan
Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2178
𝑋𝑖𝑗
[
4 1 13 3 30 4 3 13 3 30 3 3 12 3 25 4 3 13 3 25 3 2 12 3 25 3 3 12 3 25 3 1 12 2 20 4 2 12 2 12 3 2 12 3 15 3 3 13 2 22 3 2 12 3 20 4 2 12 2 11 3 3 13 3 20 3 2 13 2 10 4 2 12 2 20 3 2 13 3 15]
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan pembagian setiap nilai alternatif dengan jumlah kolom yang sesuai pada tabel 7.
C1 R01 = 4
50= 0.0800 R11 = 4
50= 0.0800 R21 = 3
50= 0.0600 R31 = 4
50= 0.0800 R41 = 3
50= 0.0600 R51 = 3
50= 0.0600 R61 = 3
50= 0.0600 R71 = 4
50= 0.0800 R81 = 3
50= 0.0600 R91 = 3
50= 0.0600 R101 = 3
50= 0.0600 R111 = 4
50= 0.0800 R121 = 3
50= 0.0600 R131 = 3
50= 0.0600 R141 = 4
50= 0.0800 R151 = 3
50= 0.0600 C2 Tahap 1 R02 = 1
1= 1 R12 = 1
3= 03333
R22 = 1
3= 0.3333 R32 = 1
3= 0.3333 R42 = 1
2= 0.5 R52 = 1
3= 0.3333 R62 = 1
1= 1 R72 = 1
2= 0.5 R82 = 1
2= 0.5 R92 = 1
3= 0.3333 R102 = 1
2= 0.5 R112 = 1
2= 0.5 R122 = 1
3= 0.3333 R132 = 1
2= 0.5 R142 = 1
2= 0.5 R152 = 1
2= 0.5 C2 Tahap 2 R02 = 1
8= 0.1250 R12 = 0.3333
8 = 0.0417 R22 = 0.3333
8 = 0.0417 R32 = 0.3333
8 = 0.0417 R42 = 0.5
8 = 0.0625 R52 = 0.3333
8 = 0.0417 R62 = 1
8= 0.1250 R72 = 0.5
8 = 0.0625 R82 = 0.5
8 = 0.0625 R92 = 0.3333
8 = 0.0417 R102 = 0.5
8 = 0.0625 R112 = 0.5
8 = 0.0625 R122 = 0.3333
8 = 0.0417 R132 = 0.5
8 = 0.0625
Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2180 R142 = 0.5
8 = 0.0625 R152 = 0.5
8 = 0.0625
Setelah menyelesaikan perhitungan di atas, maka dapat diperoleh matriks keputusan yang dinormalisasi.
[
0.0800 0.1250 0.0699 0.0769 0.1017 0.0800 0.0417 0.0699 0.0769 0.1017 0.0600 0.0417 0.0645 0.0769 0.0847 0.0800 0.0417 0.0699 0.0769 0.0847 0.0600 0.0625 0.0645 0.0769 0.0847 0.0600 0.0417 0.0645 0.0769 0.0847 0.0600 0.1250 0.0645 0.0513 0.0678 0.0800 0.0625 0.0645 0.0513 0.0407 0.0600 0.0625 0.0645 0.0769 0.0508 0.0600 0.0417 0.0699 0.0513 0.0746 0.0600 0.0625 0.0645 0.0769 0.0678 0.0800 0.0625 0.0645 0.0513 0.0373 0.0600 0.0417 0.0699 0.0769 0.0678 0.0600 0.0625 0.0699 0.0513 0.0339 0.0800 0.0625 0.0645 0.0513 0.0678 0.0600 0.0625 0.0699 0.0769 0.0508]
Selanjutnya, penentuan bobot matriks ternormalisasi dengan mengalikan matriks ternormalisasi dengan bobot kriteria.
D01 = x ∗ 01 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D11 = x ∗ 11 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D21 = x ∗ 21 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D31 = x ∗ 31 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D41 = x ∗ 41 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D51 = x ∗ 51 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D61 = x ∗ 61 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D71 = x ∗ 71 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D81 = x ∗ 81 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D91 = x ∗ 91 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D101 = x ∗ 101 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D111 = x ∗ 111 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D121 = x ∗ 121 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D131 = x ∗ 131 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360 D141 = x ∗ 141 ∗ w1 = 0.0800 ∗ 0.6 = 0.0480 D151 = x ∗ 151 ∗ w1 = 0.0600 ∗ 0.6 = 0.0360
Dari hasil perhitungan diatas yang telah diproses, kemudian dibentuk matriks sebagai berikut:
D =
[
0.0480 0.0125 0.0070 0.0077 0.0051 0.0480 0.0042 0.0070 0.0077 0.0051 0.0360 0.0042 0.0065 0.0077 0.0042 0.0480 0.0042 0.0070 0.0077 0.0042 0.0360 0.0063 0.0065 0.0077 0.0042 0.0360 0.0042 0.0065 0.0077 0.0042 0.0360 0.0125 0.0065 0.0051 0.0034 0.0480 0.0063 0.0065 0.0051 0.0020 0.0360 0.0063 0.0065 0.0077 0.0025 0.0360 0.0042 0.0070 0.0051 0.0037 0.0360 0.0063 0.0065 0.0077 0.0034 0.0480 0.0063 0.0065 0.0051 0.0019 0.0360 0.0042 0.0070 0.0077 0.0034 0.0360 0.0063 0.0070 0.0051 0.0017 0.0480 0.0063 0.0065 0.0051 0.0034 0.0360 0.0063 0.0070 0.0077 0.0025]
Kemudian, menentukan hasil perhitungan nilai fungsi optimasi dengan menjumlahkan nilai-nilai kriteria dan kemudian menetapkan setiap alternatif untuk bobot yang dibuat sebelumnya dari hasil matriks.
𝑆0 = 0.0480 + 0.0125 + 0.0070 + 0.0077 + 0.0051 = 0.0803 𝑆1 = 0.0480 + 0.0042 + 0.0070 + 0.0077 + 0.0051 = 0.0719 𝑆2 = 0.0360 + 0.0042 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0042 = 0.0585 𝑆3 = 0.0480 + 0.0042 + 0.0070 + 0.0077 + 0.0042 = 0.0711 𝑆4 = 0.0360 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0042 = 0.0606 𝑆5 = 0.0360 + 0.0042 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0042 = 0.0585 𝑆6 = 0.0360 + 0.0125 + 0.0065 + 0.0051 + 0.0034 = 0.0635 𝑆7 = 0.0480 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0051 + 0.0020 = 0.0679 𝑆8 = 0.0360 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0025 = 0.0589 𝑆9 = 0.0360 + 0.0042 + 0.0070 + 0.0051 + 0.0037 = 0.0560 𝑆10 = 0.0360 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0034 = 0.0598 𝑆11 = 0.0480 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0051 + 0.0019 = 0.0677 𝑆12 = 0.0360 + 0.0042 + 0.0070 + 0.0077 + 0.0034 = 00582 𝑆13 = 0.0360 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0077 + 0.0034 = 0.0598 𝑆14 = 0.0480 + 0.0063 + 0.0065 + 0.0051 + 0.0034 = 0.0692 𝑆15 = 0.0360 + 0.0063 + 0.0070 + 0.0077 + 0.0025 = 0.0595
Berikut ini Menentukan hasil rangking tertinggi untuk setiap alternatif dengan membagi nilainya dengan alternatif 0 (A0).
K0 =0.0803
1.0178= 0.0789 K1 =0.0719
1.0178= 0.0707 K2 =0.0585
1.0178= 0.0575 K3 =0.0711
1.0178= 0.0698
K4 =0.0606
1.0178= 0.0596 K5 =0.0585
1.0178= 0.0575 K6 =0.0635
1.0178= 0.0624 K7 =0.0679
1.0178= 0.0667 K8 =0.0589
1.0178= 00579 K9 =0.0560
1.0178= 0.0550 K10 =0.0598
1.0178= 0.0587 K11 =0.0677
1.0178= 0.0665 K12 =0.0582
1.0178= 0.0572 K13 =0.0561
0.9812= 0.0551 K14 =0.0692
0.9812= 0.0680 K15 =0.0595
0.9812= 0.0584
Dari hasil perhitungan di atas yang diolah dengan perhitungan metode AHP dan ARAS, urutan nilai dari yang terbesar hingga yang terkecil adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Nilai peringkat Alternatif Nilai Rangking
O0 0.0789 -
O1 0.0707 1
O3 0.0698 2
O14 0.0680 3
O7 0.0667 4
Copyright © 2022 Kraugusteeliana, Page 2182
O11 0.0665 5
O6 0.0624 6
O4 0.0596 7
O10 0.0587 8
O15 0.0584 9
O8 0.0579 10
O5 0.0575 11
O2 0.0575 12
O12 0.0572 13
O13 0.0551 14
O9 0.0550 15
4. KESIMPULAN
Obat merupakan suatu hal yang masih di percaya oleh banyak masyarakat di seluruh dunia untuk menyembuhkan berbagai penyakit yang berhubungan dengan medis. Obat merupakan suatu bahan yang digunakan dalam menetapkan diagnosis, mencegah, mengurangi dan juga mengobati suatu penyakit. agar mempermudah masyarakat dalam pengambilan keputusan, Perlu dibentuk Sistem Pendukung Keputusan yang bertujuan dalam proses membantu masyarakat memilih obat batuk yang akan digunakan dengan metode AHP dan ARAS. Keputusan ini tentu saja ditentukan oleh beberapa kriteria yaitu masa penyembuhan, masa kadaluarsa, usia, dosis pemakaian, dan harga.
REFERENCES
[1] M. UTAMI, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT BATUK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP).” UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO, 2015.
[2] “No Title,” Saminan, “Nilai Spirometri Penderita Batuk Setelah Minum Seduahn Asam Jawa Sebagai Obat Tradisional,”
Kedokt. Yars. 2015.
[3] P. Y. Ahmadi, “Sistem pendukung keputusan menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp) pada penilaian kerja pegawai di badan pelayanan sosial kabupaten kendal,” 2015.
[4] A. Darmawan, A. Susano, and S. Sutrisno, “ANALISA SISTEM PENENTUAN OBJEK WISATA PANTAI TERBAIK DI BALI MENGGUNAKAN METODE F-AHP,” 2017.
[5] H. C. Ponamon, Y. D. Y. Rindengan, and M. Putro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Lampu untuk Pencahayaan Ruangan Menggunakan Metode AHP,” J. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, 2017.
[6] L. C. L. Gaol and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team Leader Shift Terbaik Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus Pt. Anugrah Busana Indah,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 5, no. 2, pp. 101–106, 2018.
[7] H. Nahumury, A. Mulyani, and H. Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Mendiagnosa Penyakit Virus Corona (Covid-19) Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[8] D. Sitompul, S. Sumarno, and B. E. Damanik, “Penentuan Dosen Terbaik pada Proses Belajar Mengajar di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan Metode Moora,” vol. 1, no. 1, pp. 93–104, 2019.
[9] M. E. Ekawati, G. Y. Sanjaya, and I. S. Laksono, “Sistem Pendukung Keputusan Klinis Anak Batuk Berbasis Algoritma MTBS,”
2013.
[10] O. Iranosa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Simplisia Nabati Terhadap Indikasi Gangguan Kesehatan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process-The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal.” Universitas Brawijaya, 2014.
[11] F. Indriani, “Sistem Berbasis Pengetahuan Untuk Pencarian Alternatif Obat Yang Berkhasiat Sama,” Kinet. Game Technol. Inf.
Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control, pp. 207–216, 2017.
[12] A. S. Aditya, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH OBAT TRADISIONAL BERDASARKAN GEJALA PENYAKIT RINGAN BERBASIS ANDROID DENGAN METODE AHP,” Ubiquitous Comput. its Appl. J., vol. 3, no. 1, pp.
13–16, 2020.
[13] F. Nurlaila, S. D. Yulianti, and S. L. Mulani, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mendiagnosis Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode AHP,” JI-Tech, vol. 14, no. 1, pp. 8–14, 2018.
[14] T. R. Sitompul and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Untuk Security Service Menggunakan Metode Aras,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 1, 2018.
[15] E. K. Zavadskas, Z. Turskis, and T. Vilutiene, “Multiple criteria analysis of foundation instalment alternatives by applying Additive Ratio Assessment (ARAS) method,” Arch. Civ. Mech. Eng., vol. 10, no. 3, pp. 123–141, 2010.
