penggunaan metode ahp untuk pemilihan obat pada apotek ... · pdf filepengangaran biaya,...

2011 Kelompok 7

Dewa Purnama Sidi Putra

Oka yudy prayoga

Muhammad nurrudin

Sriwiriawati

[PENGGUNAAN METODE AHP UNTUK

PEMILIHAN OBAT PADA APOTEK HERBA

GIANYAR] Tugas Proyek Uas SPK – Metode AHP

https://www.youtube.com/user/Dewa89s

Sistem Pendukung Keputusan

Dengan Metode AHP Pada Apotek Herba Gianyar H a l a m a n | 1

BAB I

1.1 Latar Belakang

Penggunaan teknologi komputer pada saat ini sudah semakin maju, hal ini

membuat segala kebutuhan yang berhubungan dengan pengolahan data menjadi

berjalan semakin cepat, ditambah lagi dengan kemampuan unit hardware komputer

yang semakin meningkat, salah satu imbas dampak perkembangan teknologi ini

adalah perkembangan dalam munculnya berbagai metode manusia dalam menghadapi

atau mengatasi masalah masalah yang ada. Salah satu misalnya adalah masalah

pemilihan karyawan atau masalah pemilihan resep untuk pasien.

Masalah masalah ini merupakan masalah komplek yang mana tanpa bantuan

sistem komputer akan lama dan menjadi tidak efisien untuk pengerjaannya, hal ini

dapat dilihat bahwa pada dasarnya masalah masalah yang muncul dalam dunia usaha

tersebut selalu dapat muncul sewaktu waktu, dan apabila tidak menggunakan sistem

komputer, maka proses penyelesaian masalah tersebut menjadi lama, dan rumit.

Sehingga informasi yang dibutuhkan dengan cepat akhirnya gagal untuk dipenuhi.

Seiring dengan pengetahuan yang semakin berkembang, maka manusia mulai

memikirkan cara untuk dapat mengatasi masalah masalah yang ada dengan

memanfaatkan teknologi komputasi dan pengolahan data yang dimiliki oleh sistem

komputer, sehingga waktu yang diperlukan untuk memcahkan suatu masalah

menjadi lebih cepat dan mudah. Diawali dengan berbagai metode dalam pengambilan

keputusan, pengetahuan juga berkembang dalam mencari metode untuk mengatasi

pemilihan yang mendasari pengambilan keputusan tersebut, selain itu dengan

kemajuan teknologi teknik pengambilan keputusan juga mengalami kemajuan dari

yang hanya memisahkan masalah dengan satu kriteria menjadi dapat memecahkan

masalah dengan banyak kriteria, atau lebih dikenal dengan Multi Criteria Decision

Making.

Proses integrasi pengambilan keputusan dengan komputer inilah yang

kemudian disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan atau yang lebih dikenal




dengan Decision Support System. Sistem pendukung keputusan ini dapat diguanakan

untuk mengatasi masalah masalah yang menyangkut pemilihan, dan estimasi ataupun

pengangaran biaya, sehingga dengan menggunakan sistem ini perusahaan atau badan

usaha lainnya dapat mengalami kemajuan.

Perkembangan sistem pendukung keputusan ini tentu saja juga mengalami

banyak hambatan, terutama masalah rumit dan akurat atau tidaknya hasil keputusan

yang didapatkan oleh sistem. Namun hal ini banyak mendapat sorotan dan akirnya

banyak metode metode yang digunakan untuk mendukung sistem pendukung

keputusan ini, salah satu metode yang banyak digunakan adalah metode AHP

(Analytic Hierarchy Process ).

Sehubungan dengan kemajuan teknologi tersebut maka APOTEK HERBA

gianyar juga ingin untuk menerapkan sistem yang serupa yang dapat digunakan

dalam membantu pasien untuk memilih obat yang sesuai dengan kriteria penyakit dan

kriteria lainya yang menjadi sumber pemilihan atau pengambilan keputusan, dengan

diterapkannya sistem tersebut, maka pihak apotek dapat meningkatkan kualitas

layanan terhadap konsumen.

Sehingga atas dasar masalah tersebut maka dipilihlah judul “SISTEM

PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT DENGAN METODE AHP

UNTUK APOTEK HERBA GIANYAR”

1.2 Perumusan Masalah

Dengan adanya latar belakang tersebut maka masalah yang dapat diambil dari

pembuatau rancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Apotek Herba ini adalah

a. Bagaimana proses AHP dapat digunakan dalam pemilihan obat untuk

mendukung pengambilan keputusan oleh dokter dengan inputan kriteria dari

pasien

b. Bagaimana menerapkan sistem terkomputerisasi dalam mengatasi masalah

Sistem Pendukung Keputusan ini dalam apotek herba

c. Bagaimana merancang data obat sehingga sesuai dan dapat digunakan untuk

sistem pendukung keputusan ini.




1.3 Batasan Masalah

Dalam penulisan ini juga diterapkan batasan batasan yang digunakan agar

topik bahasan tidak meluas dan tidak fokus kepada tujuan utama penulisan, batasan

yang ada meliputi

a. Sistem hanya menerapkan metode AHP kedalam sistem pendukung keputusan

apotek, hasil akhir tetap keputusan pasien dan belum tentu tepat.

b. Sistem hanya terbatas mengelola data dari dalam apotek, artinya kolaborasi

dari sumber eksternal tidak dapat diproses oleh sistem.

c. Sistem tidak dapat melakukan proses pemilihan apabila data yang akan

digunakan sebagai kriteria pemilihan tidak ada, sehingga atribut kriteria yand

dapat digunakan adalah kriteria atribut yang ada dalam data obat.

d. Sistem hanya dapat digunakan dalam lingkup apotek dan tidak dapat diakses

melalui jaringan diluar jaringan intra apotek

1.4 Tujuan

a. Tujuan utama sistem adalah untuk dapat meningkatkan pelayanan apotek

kepada pasien yang datang dalam apotek.

b. Ditujukan secara tidak langsung untuk dapat digunakan meningkatkan

penghasilan apotek.




BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Konsep pengambilan keputusan

2.1.1 Pengertian keputusan

Para pakar memberikan pengertian keputusan sesuai dengan sudut

pandang dan latar belakang pemikirannya. Menurut James A.F. Stoner,

keputusan adalah pemilihan di antara berbagai alternatif. Definisi ini

mengandung tiga pengertian, yaitu: (1) ada pilihan atas dasar logika atau

pertimbangan; (2) ada beberapa alternatif yang harus dipilih salah satu yang

terbaik; dan (3) ada tujuan yang ingin dicapai dan keputusan itu makin

mendekatkan pada tujuan tersebut. Pengertian keputusan yang lain

dikemukakan oleh Prajudi Atmosudirjo bahwa keputusan adalah suatu

pengakhiran daripada proses pemikiran tentang suatu masalah dengan

menjatuhkan pilihan pada suatu alternatif.

Secara sederhana keputusan dapat berarti “(1)perihal yg berkaitan dng

putusan; segala putusan yg telah ditetapkan (sesudah dipertimbangkan,

dipikirkan, dsb): jaksa itu sulit menerima ~ hakim; (2) ketetapan; sikap

terakhir (langkah yg harus dijalankan): ia tidak berani segera mengambil ~;

(3) kesimpulan (tt pendapat): dr catatan itu diambil ~ bahwa dia memberi

kesempatan kpd pegawainya untuk melakukan perbuatan pidana; (4) hasil

pemeriksaan (tt ujian): ~ ujian akan diumumkan melalui surat kabar; (5) cak

kehabisan (tt uang, makanan, dsb): banyak pedagang yg ~ modal; (6) cak

menderita kekurangan: pd waktu itu saya ~ benar-benar” diambil dari

http://kamusbahasaindonesia.org/keputusan

Menurut Ralp C. Davis (Hasan, Analisis Data Penelitian dengan

Statistik, 2004) Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya

dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang pasti terhadap suatu

http://kamusbahasaindonesia.org/keputusan




pertanyaan. Keputusan harus menjawab pertanyaan tentang apa yang

dibicarakan dalam hubungannya dengan perencanaan. Keputusan dapat pula

berupa tindakan terhadap pelaksanaan yang sangat menyimpang dari rencana

semula.

Menurut Mary Follet (Hasan, Analisis Data Penelitian dengan

Statistik, 2004) Keputusan adalah suatu hukum atau sebagai hukum situasi.

Apabila semua fakta dari situasi itu dapat diperolehnya dan semua yang

terlibat, baik pengawas maupun pelaksana mau mentaati hukumnya atau

ketentuannya, maka tidak sama dengan mentaati perintah. Wewenang tinggal

dijalankan, tetapi itu merupakan wewengan dari hukum situasi.

Menurut Prof.Dr.Prajudi Atmosudirjo,SH. (Hasan, Analisis Data

Penelitian dengan Statistik, 2004) Keputusan adalah suatu pengakhiran dari

proses pemikiran tentang suatu masalah atau problema untuk menjawab

pertanyaan apa yang harus diperbuat guna mengatasi masalah tersebut,

dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternatif.

Dari pengertian keputusan tersebut dapat diperoleh pemahaman bahwa

keputusan merupakan suatu pemecahan masalah sebagai suatu hukum situasi

yang dilakukan melalui pemilihan satu alternatif dari beberapa alternatif.

2.1.2 Pengertian pengambilan keputusan

Terdapat beberapa pengertian pengambilan keputusan yang telah disampaikan

oleh para ahli, diantaranya adalah sebagai berikut :

Menurut George R. Terry pengambilan keputusan adalah pemilihan

alternatif perilaku (kelakuan) tertentu dari dua atau lebih alternatif yang ada.

Menurut S.P. Siagian pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan

yang sistematis terhadap hakikat alternatif yang dihadapi dan mengambil

tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.




Menurut James A.F. Stoner pengambilan keputusan adalah proses

yang digunakan untuk memilih suatu tindakan sebagai cara pemecahan

masalah

Dari pengertian-pengertian pengambilan keputusan di atas, dapat

ditarik suatu kesimpulan bahwa :

Proses Pengambilan Keputusan proses pengambilan keputusan

merupakan tahap-tahap yang harus dilalui atau digunakan untuk membuat

keputusan. Tahap-tahap ini merupakan kerangka dasar, sehingga setiap tahap

dapat dikembangkan lagi menjadi beberapa sub tahap (disebut langkah) yang

lebih khusus/spesifik dan lebih operasional.

Secara umum, proses pengambilan keputusan terdiri atas tiga tahap, yaitu

sebagai berikut

a. Penemuan Masalah

Tahap ini merupakan tahap untuk mendefinisikan masalah

dengan jelas, sehingga perbedaan antara masalah dan bukan masalah

(misalnya isu) menjadi jelas.

b. Pemecahan Masalah

Tahap ini merupakan tahap penyelesaian terhadap masalah

yang sudah ada atau sudah jelas. Langkah-langkah yang diambil

adalah sebagai berikut :

1. Identifikasi alterntif-alternatif keputusan untuk memecahkan

masalah

2. Perhitungan mengenai faktor-faktor yang tidak dapat diketahui

sebelumnya atau di luar jangkauan manusia, identifikasi

peristiwa-peristiwa di masa datang (state of nature)

3. Pembuatan alat (sarana) untuk mengevaluasi atau mengukur

hasil, biasanya berbentuk tabel hasil (pay off table).

4. Pemilihan dan penggunaan model pengambilan keputusan




c. Pengambilan Keputusan

Keputusan yang diambil adalah berdasarkan pada keadaan

lingkungan atau kondisi yang ada, seperti kondisi pasti, kondisi

beresiko, kondisi tidak pasti, dan kondisi konflik.

Terdapat beberapa pendapat para ahli tentang proses

pengambilan keputusan, yang dapat dijadikan bandingan dengan

pendapat di atas, diantaranya adalah sebagai berikut :

1. Menurut Simon (1960)

Simon (1960) mengajukan model yang

menggambarkan proses pengambilan keputusan. Proses ini

terdiri atas tiga fase, yaitu :

a) Intelligence

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan

pendeteksian dari lingkup problematika serta proses

pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses,

dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

b) Design

Tahap ini merupakan proses menemukan,

mengembangkan, dan menganalisis alternatif tindakan

yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk

mengerti masalah, menurunkan solusi, dan menguji

kelayakan solusi.

c) Choice

Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan

diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin

dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian

diimplementasikan dalam proses pengambilan

keputusan.




2.2 Sistem pendukung keputusan

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem

(DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott

Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu

sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan

dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai

persoalan yang tidak terstruktur.Istilah SPK mengacu pada suatu sistem yang

memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Untuk

memberikan

pengertian yang lebih mendalam, akan diuraikan 10 difinisi mengenai Sistem

Pendukung Keputusan / Decision Support Sistem yang dikembangkan oleh beberapa

ahli.

Little (1970) sistem pendukung keputusan adalah sebuah himpunan/kumpulan

prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu

manajemen dalam pembuatan keputusannya.

Keen (1980) Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer

yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, pola-pola penggunan

dan evolusi sistem.

Bonczek (1980) sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis

komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa

(language), komponen sistem pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem

pemrosesan masalah (problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang

lainnya.

Hick (1993) Sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan tools komputer

yang terintegrasi yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi

langsung dengan komputer untuk

menciptakan informasi yang berguna dalam membuat keputusan semi terstruktur dan

keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi.




Man dan Watson sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang

interaktif, yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-

model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun

yang tidak terstruktur.

Moore and Chang sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai

sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan

keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan

pada saat-saat yang tidak biasa.

Turban & Aronson (1998) sistem penunjang keputusan sebagai sistem yang

digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan

pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada

dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer

melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.

Raymond McLeod, Jr. (1998) sistem pendukung keputusan merupakan sebuah

sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi

untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur.

Komponen Sistem Pendukung Keputusan

2.2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Turban (1998) mengemukakan bahwa sebuah sistem pendukung

keputusan terdiri atas dibangun dari beberapa subsistem, antara lain :

a. Subsistem manajemen data, meliputi basis data yang mengandung data

yang relevan dengan keadaan yang ada dan dikelola oleh sebuah

sistem yang dikenal sebagai database management system (DBMS).

b. Subsistem manajemen model, yaitu sebuah paket perangkat lunak

yang berisi model-model finansial , statistik, management science,

atau model kuantitatif yang lain yang menyediakan kemampuan

analisis sistem dan management software yang terkait.




c. Subsistem manajemen pengetahuan (knowledge) yaitu subsistem yang

mampu mendukung subsistem yang lain atau berlaku sebagai sebuah

komponen yang berdiri sendiri (independen)

d. Subsistem antarmuka pengguna (user Interface), yang merupakan

media tempat komunikasi antara pengguna dan sistem pendukung

keputusan serta tempat pengguna memberikan perintah kepada sistem

pendukung keputusan.

Subsistem Manajemen Data Subsistem manajeman data dibangun dari

elemen-elemen antara lain basis data SPK, DBMS (Database Management

System), direktori data dan fasilitas query. Basis data adalah kumpulan dari

data yang saling terhubung dan dikelola sedemikian rupa sesuai kebutuhan

dan struktur dari sebuah organisasi yang bisa digunakan oleh lebih dari satu

orang dan lebih dari satu aplikasi. Data dari basis data sebuah SPK didapatkan

dari sumber data internal dan sumber data eksternal.

Data internal pada umumnya berasal dari sistem pemrosesan transaksi

organisasi serta berbagai data operasi dari bidang fungsional. Jenis data yang

tergolong data jenis ini misalnya pembayaran bulanan, penjadwalan

perawatan mesin, penaksiran penjualan yang akan datang, cost of out-stock

item, dan future hiring plans.

Data eksternal yaitu data-data yang berasal dari luar organisasi atau

organisasi lain misalnya pemerintah atau asosiasi perdagangan , tapi

mempunyai pengaruh terhadap organisasi. Data ini mungkin dimasukkan

ketika SPK dipakai atau sebelumnya disimpan di dalam basis data SPK.

Contoh dari data jenis ini antara lain data industri, data riset marketing, data

sensus, data ekonomi nasional, dan lain-lain.

Data Personal (private data) meruapkan jenis data lain yang digunakan

oleh pembuat keputusan untuk penaksiran terhadapa data spesifik dalam

keadaan tertentu. Organisasi data untuk SPK berbeda-beda tergantung




kebutuhan dari SPK tersebut. Organisasi berupa data warehouse sering

digunakan untuk membangun aplikasi SPK. SPK yang berukuran besar

biasanya memiliki mempunyai organisasi datanya sendiri yang terintegrasi,

berupa basis data SPK multiple sources. Namun basis data SPK bisa juga

dibangun untuk bisa berbagi dengan DBMS yang lain dan secara fisik

ditempatkan di tempat yang sama dengan alasan biaya dan segi ekonomisnya.

Ekstraksi data merupakan suatu proses yang dikelola oleh DBMS yang

meliputi proses meng-import , meringkas, menyaring dan mempersingkat

data. DBMS menyediakan fasilitas untuk proses-proses antara lain yaitu

membuat database, mengakses database dan mengupdate database. DBMS

juga mempunyai kemampuan tambahan seperti menghubungkan data dari

sumber yang berbeda, melakukan proses query dan report dari data yang ada,

menyediakan metode pengamanan data, melakukan proses manipulasi data

yang kompleks, dan mengelola data lewat sebuah kamus data (data

dictionary).

Fasilitas query dimaksudkan agar kita bisa melakukan akses data,

manipulasi data dan melakukan permintaan terhadap suatu data tertentu dalam

kaitan membangun dan menggunakan SPK. Fasilitas query menerima

permintaan dari komponen SPK yang lain, kemudian menentukan bagaimana

permintaan tersebut bisa dipenuhi, dan kemudian melakukan formulasi

terhadap detail permintaan kemudian membrikan hasil kepada komponen

yang melkukan permintaan. Fasilitas query dilengkapi dengan sebuah bahasa

query yang khusus, umumnya disebut Structure Query Language (SQL).

Direktori data adalah katalog dari semua data yang ada di basis data.

Direktori data menyediakan definisi data dan fungsi utamanya untuk

menjawab pertanyaan tentang kemampuan dari item data yang ada ,sumber

item data dan arti eksak item data tersebut. Direktori data akan mendukung

fase intelligent dari proses pembuatan keputusan.




Subsistem Manajemen Model salah satu keunggulan dari SPK adalah

kemempuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan.

Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan model-model keputusan ke

dalam sistem informasi yang menggunakan basis data sebagai mekanisme

intgrasi dan komunikasi di antara model-model.

Subsistem manajemen model dibentuk dari beberapa elemen antara

lain : basis model (model base), sistem manajemen basis model (model base

management system), bahasa pemodelan (modelling language), direktori

model (model directory), dan eksekusi, intgrasi dan perintah model (model

execution, integration dan command ).Di dalam basis model terdapat routine

dan model-model stasistik, model-model finansial , model forecasting dan

model-model kuantitif yang lain yang menyediakan kemampuan analisis

dalam sebuah SPK. Kemampuan untuk meminta (invoke), menjalankan,

mengubah, mengkombinasikan/mengabungkan dan memeriksa model adalah

kunci kemampuan SPK yang berbeda dengan sistem berbasis komputer yang

lain.

Bahasa pemodelan digunakan untuk mengatasi kesulitan SPK dalam

mengkostumisasi model. Bahasa pemodelan biasanya berupa high-level

language misalnya COBOL, atau bahasa generasi keempat yang lain dan

bahasa pemodelan khusus misalnya IFPS-Plus.

Sistem manajemen basis model (model base management system)

berperan dalam menciptakan model menggunakan subrutin dan building block

yang lain , memebentuk routine baru dan meng-update,merubah, dan

memanipulasi model data.

Peran direktori model analog dengan peran direktori data pada basis

data yaitu merupakan katalog dari semua model yang ada dan semua

perangkat lunak lain dalam basis model. Di dalam direktori model terdapat

definisi model dan fungsi utamanya untuk menjawab pertanyaan mengenai

kemampuan dari sebuah model.




Eksekusi model (model execution) dalah proses pengontrolan sebuah

model yang sedang berjalan. Penggabungan model (model integration) dapat

diartikan sebagai penggabungan operasi dari beberapa model ketika

dibutuhkan. Sedangkan sebuah pemroses perintah model (model command

processor) digunakan untuk menerima dan menterjemahkan instruksi model

dari komponen dialog dan melewatkannya ke model base management

system, eksekusi model atau fungsi integrasi.

Subsistem Manajemen Pengetahuan ( The Knowledge Subsystem)

permasalahan yang dihadapi oleh SPK akan bertambah kompleks dan rumit

sehingga diperlukan expertise untuk memberikan solusi yang baik di luar

kemampuan SPK biasa. Expertise ini disediakan oleh sistem pakar atau sistem

cerdas yang lain. SPK jenis ini dilengkapi dengan komponen yang disebut

manajemen pengetahuan (knowledge management).

Komponen manajemen pengetahuan menyediakan expertise yang

diperlukan untuk memecahkan beberapa aspek permasalahan dan meyediakan

pengetahuan yang bisamenigkatkan operasi dari komponen SPK yang lain.

Komponen pengetahuan bisa terdiri atas satu atau lebih sistem cerdas. SPK

yang dilengkapi dengan sistem cerdas atau sistem pakar disebut intelligent

DSS atau DSS/ES atau expert support system atau Knowledge- based DSS.

Subsistem Antarmuka / Dialog komponen antarmuka suatu SPK

(Management of the User Interface Subsytem) adalah perangkat keras dan

perangkat lunak yang memberi antarmuka antara pemakai dan SPK

Komponen antarmuka menyajikan keluaran (output) SPK pada pemakai dan

mengumpulkan masukan (input) ke dalam SPK Menurut Turban (1995).

2.3 Multi Criteria Decision Making ( MCDM )

Multi Criteria Decision Making adalah proses pengambilan keputusan dengan

didasarkan pada banyak faktor, faktor yang dimaksud disini adalah faktor




faktor yang dapat bersaing dan mempengaruhi kita dalam menentukan

pemilihan, salah satu contoh yang paling populer adalah kriteria harga dan

kriteria kualitas produk, kedua kriteria ini kita pakai untuk menentukan

apakah produk sesuai dengan apa yang kita harapkan, secara garis besar Multi

Criteria Decision Making adalah ilmu bagian dari operasion research yang

menggfokuskan pada struktur dari pemecahan masalah atau pembuatan

rencana yang memerlukan banyak kriteria.

2.4 Analytic Hierarchy Process ( AHP )

Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika.

Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas

persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses

pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-

bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, member nilai

numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan

mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana yang

memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi

tersebut. Metode AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan

menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan

menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode

ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan pada

berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi

hasil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang

dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat. (Saaty, 1993).

Proses hierarki adalah suatu model yang memberikan kesempatan bagi

perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan

persoalan dengan cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh

pemecahan yang diinginkan darinya. Ada dua alasan utama untuk menyatakan suatu

tindakan akan lebih baik dibanding tindakan lain. Alasan yang pertama adalah




pengaruh-pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang tidak dapat dibandingkan

karena sutu ukuran atau bidang yang berbeda dan kedua, menyatakan bahwa

pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang saling bentrok, artinya perbaikan

pengaruh tindakan tersebut yang satu dapat dicapai dengan pemburukan lainnya.

Kedua alasan tersebut akan menyulitkan dalam membuat ekuivalensi antar pengaruh

sehingga diperlukan suatu skala luwes yang disebut prioritas.

AHP didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu:

a. Dekomposisi

Dengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi

menjadi bagian-bagian secara hierarki. Tujuan didefinisikan dari yang

umum sampai khusus. Dalam bentuk yang paling sederhana struktur

akan dibandingkan tujuan, kriteria dan level alternatif. Tiap himpunan

alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan yang lebih

detail, mencakup lebih banyak kriteria yang lain. Level paling atas dari

hirarki merupakan tujuan yang terdiri atas satu elemen. Level

berikutnya mungkin mengandung beberapa elemen, di mana elemen-

elemen tersebut bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir

sama dan tidak memiliki perbedaan yang terlalu mencolok. Jika

perbedaan terlalu besar harus dibuatkan level yang baru.

b. Perbandingan penilaian/pertimbangan (comparative judgments).

Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan

dari semua elemen yang ada dengan tujuan menghasilkan skala

kepentingan relatif dari elemen. Penilaian menghasilkan skala

penilaian yang berupa angka. Perbandingan berpasangan dalam bentuk

matriks jika dikombinasikan akan menghasilkan prioritas.

c. Sintesa prioritas

dilakukan dengan mengalikan prioritas lokal dengan prioritas

dari kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya ke

tiap elemen dalam level yang dipengaruhi kriteria. Hasilnya berupa




gabungan atau dikenal dengan prioritas global yang kemudian

digunakan untuk memboboti prioritas lokal dari elemen di level

terendah sesuai dengan kriterianya.

Terdapat 4 aksioma-aksioma yang terkandung dalam model AHP

a. Reciprocal Comparison

artinya pengambilan keputusan harus dapat memuat

perbandingan dan menyatakan preferensinya. Prefesensi tersebut harus

memenuhi syarat resiprokal yaitu apabila A lebih disukai daripada B

dengan skala x, maka B lebih disukai daripada A dengan skala 1/x

b. Homogenity

artinya preferensi seseorang harus dapat dinyatakan dalam

skala terbatas atau dengan kata lain elemen- elemennya dapat

dibandingkan satu sama lainnya. Kalau aksioma ini tidak dipenuhi

maka elemen- elemen yang dibandingkan tersebut tidak homogen dan

harus dibentuk cluster (kelompok elemen) yang baru

c. Independence

artinya preferensi dinyatakan dengan mengasumsikan bahwa

kriteria tidak dipengaruhi oleh alternatif-alternatif yang ada melainkan

oleh objektif keseluruhan. Ini menunjukkan bahwa pola

ketergantungan dalam AHP adalah searah, maksudnya perbandingan

antara elemen-elemen dalam satu tingkat dipengaruhi atau tergantung

oleh elemen-elemen pada tingkat diatasnya

d. Expectation

artinya untuk tujuan pengambil keputusan. Struktur hirarki

diasumsikan lengkap. Apabila asumsi ini tidak dipenuhi maka

pengambil keputusan tidak memakai seluruh kriteria atau objectif yang

tersedia atau diperlukan sehingga keputusan yang diambil dianggap

tidak lengkap




Kelebihan dan Kekurangan dalam Metode AHP

a. Kelebihan

1) Struktur yang berhierarki sebagai konskwensi dari kriteria

yang dipilih sampai pada sub-sub kriteria yang paling dalam.

2) Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi

inkonsentrasi sebagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh

para pengambil keputusan.

3) Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis

sensitivitas pengambilan keputusan.

4) Metode “pairwise comparison” AHP mempunyai kemampuan

untuk memecahkan masalah yang diteliti multi obyek dan

multi kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari

tiap elemen dalam hierarki. Jadi model ini merupakan model

yang komperehensif. Pembuat keputusan menetukan pilihan

atas pasangan perbandingan yang sederhana, membengun

semua prioritas untuk urutan alternatif. “ Pairwaise

comparison” AHP mwenggunakan data yang ada bersifat

kualitatif berdasarkan pada persepsi, pengalaman, intuisi

sehigga dirasakan dan diamati, namun kelengkapan data

numerik tidak menunjang untuk memodelkan secara

kuantitatif.

b. Kelemahan

1) Ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama

ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini

melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model




menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian

yang keliru.

2) Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian

secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari

kebenaran model yang terbentuk

Contoh Kasus

Adi berulang tahun yang ke-17, Kedua orang tuanya janji untuk membelikan

sepeda motor sesuai yang di inginkan Adi. Adi memiliki pilihan yaitu motor Ninja,

Tiger dan Vixsion . Adi memiliki criteria dalam pemilihan sepeda motor yang

nantinya akan dia beli yaitu : sepeda motornya memiliki desain yang bagus,

berkualitas serta irit dalam bahan bakar. Penyelesaian

Tahap pertama

Menentukan botot dari masing – masig kriteria.

Desain lebih penting 2 kali dari pada Irit

Desain lebih penting 3 kali dari pada Kualitas

Irit lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas

Pair Comparation Matrix

Kriteria Desain Irit Kualitas Priority Vector

Desain 1 2 3 0,5455




Irit 0,5 1 1,5 0,2727

Kualitas 0,333 0,667 1 0,1818

Jumlah 1,833 3,667 5,5 1,0000

Pricipal Eigen Value (max) 3,00

Consistency Index (CI) 0

Consistency Ratio (CR) 0,0%

Dari gambar diatas, Prioity Vector (kolom paling kanan) menunjukan bobot

dari masing-masing kriteria, jadi dalam hal ini Desain merupakan bobot

tertinggi/terpenting menurut Adi, disusul Irit dan yang terakhir adalah Kualitas.

Cara membuat table seperti di atas

a. Untuk perbandingan antara masing – masing kriteria berasal dari bobot yang

telah di berikan ADI pertama kali.

b. Sedangkan untuk Baris jumlah, merupakan hasil penjumalahan vertikal dari

masing – masing kriteria.

c. Untuk Priority Vector di dapat dari hasil penjumlahan dari semua sel

disebelah Kirinya (pada baris yang sama) setelah terlebih dahulu dibagi

dengan Jumlah yang ada dibawahnya, kemudian hasil penjumlahan tersebut

dibagi dengan angka 3.

d. Untuk mencari Principal Eigen Value (max)

e. Rumusnya adalah menjumlahkan hasil perkalian antara sel pada baris

jumlah dan sel pada kolom Priority Vector

1) Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus CI = (max-n)/(n-

1)

2) Sedangkan untuk menghitung nilai CR Menggunakan rumuas CR =

CI/RI , nilai RI didapat dari

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RI 0 0 5,8 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49




Jadi untuk n=3, RI=0.58. Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama

dengan 10% , ketidak konsistenan masih bisa diterima, sebaliknya jika lebih

besar dari 10%, tidak bisa diterima.

Tahap Kedua

Kebetulan teman ADI memiliki teman yang memiliki motor yang sesuai dengan

pilihan ADI. Setelah Adi mencoba motor temannya tersebut adi memberikan

penilaian ( disebut sebagai pair-wire comparation)

Desain lebih penting 2 kali dari pada Irit

Desain lebih penting 3 kali dari pada Kualitas

Irit lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas

Ninja 4 kali desainnya lebih baik daripada tiger

Ninja 3 kali desainnya lebih baik dari pada vixsion

tiger 1/2 kali desainnya lebih baik dari pada Vixsion

Ninja 1/3 kali lebih irit daripada tiger

Ninja 1/4 kali lebih irit dari pada vixsion

tiger 1/2 kali lebih irit dari pada Vixsion

Berdasarkan penilaian tersebut maka dapat di buat table (disebut Pair-wire

comparation matrix)

Desain Ninja Tiger Vixsion

Priority

Vector

Ninja 1 4 3 0,6233

Tiger 0,25 1 0,5 0,1373

Vixsion 0,333 2 1 0,2394




Jumlah 1,583 7 4,5 1,0000


Consistency Index (CI) 0,01


Irit Ninja Tiger Vixsion

Priority

Vector

Ninja 1 0,333 0,25 0,1226

Tiger 3 1 0,5 0,3202

Vixsion 4 2 1 0,5572

Jumlah 8 3,333 1,75 1,0000


Consistency Index (CI) 0,01


Irit Ninja Tiger Vixsion

Priority

Vector

Ninja 1,00 0,010 0,10 0,0090

Tiger 100,00 1,00 10,0 0,9009

Vixsion 10,00 0,100 1,0 0,0901

Jumlah 111,00 1,11 11,10 1,0000

Pricipal Eigen Value (max) 3

Consistency Index (CI) 0


Tahap ketiga

Setelah mendapatkan bobot untuk ketiga kriteria dan skor untuk masing-masing

kriteria bagi ketiga motor pilihannya, maka langkah terakhir adalah menghitung total

skor untuk ketiga motor tersebut. Untuk itu ADI akan merangkum semua hasil

penilaiannya tersebut dalam bentuk tabel yang disebut Overall composite weight,

seperti berikut.




Overall composit

weight

weight Ninja Tiger Vixsion

Desain 0,5455 0,6233 0,1373 0,2394

Irit 0,2727 0,1226 0,3202 0,5572

Kualitas 0,1818 0,0090 0,9009 0,0901

Composit Weight 0,3751 0,3260 0,2989

Cara membuat Overall Composit weight adalah

Kolom Weight diambil dari kolom Priority Vektor dalam matrix Kriteria.

Ketiga kolom lainnya (Ninja, Tiger dan Vixsion) diambil dari kolom Priority

Vector ketiga matrix Desain, Irit dan Kualitas.

Baris Composite Weight diperoleh dari jumlah hasil perkalian sel diatasnya

dengan weight.

Berdasarkan table di atas maka dapat di ambil kesimpulan bahwa yang memiliki skor

paling tinggi adalah Ninja yaitu 0,3751 , sedangkan disusul tiger dengan skor 0,3260

dan yang terakhir adalah Vixsion dengan skor 0,2989. Akhirnya Adi akan membeli

motor Ninja

2.5 Penulisan Terdahulu

Penulisan makalah dengan menggunakan metode yang serupa ditulis oleh

Armadyah Amborowati dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilian

Karyawan Berprestasi Berdasarkan Kinerja ( Studi Kasus Pada Universitas

Gunadarma Depok )” sistem pendukung keputusan dengan metode yang sama juga

ditulis oleh Luzy Luzaela dengan judul “Pemilihan Mahasiswa Berprestasi

Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)”




BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Uraian Permasalahan

Apotek Herba Gianyar selain mempunyai perlengkapan obat yang banyak dan

lengkap, juga memiliki beberapa ruangan khusus untuk dokter praktek, ruangan dan

penyediaan dokter praktek ini tidak lain dikarenakan untuk menambahkan tingkat

layanan apotek terhadap para pasien, sehingga pasien tidak perlu berpindah tempat

hanya untuk memeriksakan penyakit mereka, sehingga ketika selesai bertemu dengan

dokter praktek yang mereka harapkan, pasien tinggal menebus obat yang telah tertera.

Dalam prakteknya proses penebusan atau pengambilan obat ini dimulai

dengan pasien mempriksakan penyakit mereka pada dokter yang bersangkutan,

setelah itu dokter mendiagnosa dan memberikan resep yang sesuai dengan kriteria

penyakit yang ada pada pasien. Setelah mendapatkan resep maka pasien segera ke

unit apotek untuk menyerahkan resep bersangkutan pada petugas apotek, petugas

apotek kemudian akan memeriksa resep dan menginformasikan total biaya yang

harus ditebus, dan meminta persetujuan apakah pasien mau menebus seluruh resep

atau tidak, jika pasien menolak maka pasien diwajibkan untuk menghubungi dokter

bersangkutan dan meminta alternatif resep yang ada.

di sinilah timbul masalah, sehingga pasien harus mengulang lagi untuk

kembali bertemu dengan dokter lagi, sehingga tingkat kepuasan pasien menurun,

selain itu proses ini juga mengakibatkan efektivitas kerja apotek juga menurun karena

banyaknya waktu yang terbuang hanya untuk melayani satu pasien

3.2 Analisis Permasalahan

Berdasarkan uraian perumusan masalah yang ada pada sub bab sebelumnya

maka sebenarnya permasalahan terletak pada prosedur kerja dokter dalam

memberikan resep kepada pasien, dalam prosesnya dokter tidak menerima masukan

dari pasien sehingga keputusan pemilihan obat disini hanya terpacu pada diagnosa

dokter semata, tanpa memperhatika kriteria lainnya yang mungkin dirasa penting bagi

pasien, beberapa kriteria itu dapat saja berupa harga obat, merk, atau kualitas.

Beberapa pasien mungkin lebih mementingka obat dengan kualitas yang baik

dibandingan memilih obat dengan harga yang murah, selain itu beberapa orang




mungkin lebih mementingkan harga daripada kualitas obat, selain itu kriteria lain

dapat berupa jenis obat, kadangkala beberapa pasien lebih memilih obat jenis tablet

daripada puyer.

Jadi pada dasarnya masalah terjadi karena komunikasi antara pasien dan

dokter dalam pemilihan obat sangat kurang, sehingga obat hasil pemilihan dokter

belum tentu cocok bagi kriteria pasien, dokter mungkin saja dapat melakukan

komunikasi dengan pasien namun tanpa bantuan sebuah sistem pemilihan obat,

proses ini memerlukan waktu yang lama, sehingga penggunaan sistem yang dapat

membantu pemilihan obat diperlukan dalam proses ini.

3.3 Perancangan Sistem

Dari permasalahan diatas, timbul solusi pembuatan sistem pendukung

keputusan dalam pemilihan obat, sedangkan untuk metode yang digunakan dalam

proses pemilihan menggunakan metode AHP, pemilihan metode AHP ini didasarkan

pada adanya banyak kriteria dalam pemilihan obat, namun kriteria ini sudah

ditetapkan yaitu ( Merk , harga, kualitas, dan jenis obat ). Jenis obat disini dapat

diartikan dengan apakah obat tersebut berbentuk tablet, sirup, atau bentuk lainnya.

Perancangan sistem dimaksudkan penggunaannya oleh dokter untuk

membantu proses pemilihan obat berdasarkan kriteria diatas. Setelah dokter

melakukan diagnosa terhadap pasien, maka dokter akan menanyakan prioritas yang

dikehendaki dari pasien, prioritas disini artinya pasien diberikan pilihan untuk

mengurutkan kriteria merk, harga, kualitas, dan jenis obat dari yang paling penting

hingga yang tidak terpenting, jadi pasien tidak perlu tau dunia obat secara mendalam.

Yang perlu dilakukan pasien adalah memilih prioritas tertinggi hingga prioritas

terendah.

Setelah pasien memberikan uraian prioritas maka dokter menginputkan data

prioritas tersebut kedalam sistem, untuk kemudian sistem melakukan proses

pemilihan obat dengan yang sesuai dengan data penyakit dan data kriteria yang

diinputkan tadi.

Sedangkan untuk penggunaan data , secara singkat sistem menggunakan data

data obat dan data penyakit yang sudah diinputkan terlebih dahulu, jika jenis penyakit

tidak ada dalam sistem maka, keseluruhan sistem tidak akan bisa berjalan, dan

alternatifnya adalah menggunakan proses manual seperti biasanya.

3.3.1 Diagram Alir Sistem




MULAI

Pasien memperiksakan

diri

Dokter Mendiagnosa

Penyakit

Dokter Meninputkan data penyakit

Data Penyakit ada ??

TidakDokter meminta

pasien untuk menentukan prioritas kriteria ( merk Harga

Kualitas )Selesai

Input Nilai Prioritas

Proses AHP pemilihan obat

berdasarkan data obat dan data

prioritas

Tampilkan Hasil Obat Terpilih

Dt Penyakit

Nilai Prioritas

Dt ObatFilter Data Obat sesuai penyakit

Data Obat Terfilter

ya

Data Obat Terpilih

Selesai

Gambar 3.1 – Diagram Alir Pemilihan Obat




Mulai

Nama obatHarga

KomposisiKeterangan

dll

Obat Sudah Ada?

Simpan Data Obat

Data Obat

Selesai

Ada

Tidak

Mulai

Nama obatHarga

KomposisiKeterangan

dll

Obat ada??

Simpan Data Obatbaru

Data Obat

Tidak

Ya

Selesai

Edit DataTambah Data

Mulai

Nama obatHarga

KomposisiKeterangan

dll

Obat ada??

Delete Data Obat

Data Obat

Tidak

ya

Selesai

Delete Data

Gambar 3.2 – Diagram Alir Maintenance Data Obat




Mulai

Id Penyakit,Nama

Penyakit,keterangan

Data Sudah ada ??

Simpan Data Obat Data Penyakit

Selesai

Ada

Tidak

Tambah Data

Mulai

Id Penyakit,Nama

Penyakit,keterangan

Data Sudah Ada ??

Simpan Data Obat baru

Data Penyakit

Selesai

Tidak

Ya

Edit

Mulai

Id Penyakit,Nama

Penyakit,keterangan

Data Sudah Ada ??

Delete Data Data Penyakit

Selesai

Tidak

Ya

Delete




Gambar 3.3 – Maintenance Data Penyakit

3.3.2 Bagan Alir Metode

Mulai

Menentukan Masalah

Menentukan Kriteria Peniliaan

Nilai Prioritas Kriteria [ 1 – 9 ]

Mengambar Matrik Perbandingan

Menghitung eigen Value Max ,

Consistency Index , dan Consistency Ratio

Mengambarkan Matrik Pair Wise Comparasion

Menentukan masing masing Priority Vector

kriteria

Mengambar Matrik Overall Weight data

Keseluruhan

Hasil Terpilih

Selesai

Gambar 3.4 – Diagram Alir Proses AHP

3.3.3 Data Flow Diagram




SPK Pemilihan Obat

Apoteker Dokter

Data Obat dan Data Penyakit, data jenis obat

Input obat, dan Input Penyakit. Data jenis obat

Input Kriteria

Hasil PemilihanDengan AHP

Gambar 3.5 – Diagram Kontek Sistem

Apoteker

Pemilihan Obat

Maintenance Data Obat

Maintenance Data Jenis Obat

Maintenance Data Penyakit

Dt Obat

Dt Penyakit

Dt Jenis Obat

Data Obat

Data Penyakit

Data Jenis Obat

Dokter

Input, Update, Delete data Obat

Input, Update, Delete data penyakit

Input, Update, Delete data penyakit

Konfirmasi

Konfirmasi

Konfirmasi

Input penyakit, dan prioritas kriteria

Data Penyakit

Data Obat

Dat

a Je

nis

Ob

at

Obat Terpilih

Gambar 3.6 – Diagram DFD Level 0 Sistem




Tambah Edit Hapus

Apoteker

Data obat

Input Data Obat

Simpan Data Obat

Edit Data

Car

i Dat

a

Input kd_obat

Cari data

Data obat

Edit

Dat

a O

bat

Data Obat

Konfirmasi

Konfirmasi

Konfirmasi

Data Obat

Hapus data

Data baru

Gambar 3.7 – Diagram DFD Level 1 Maintenance data Obat




Tambah Edit Hapus

Apoteker

Data Penyakit

Input data Baru

Simpan Data penyakit

Edit Data

Car

i Dat

a

Input Kd _penyakit

Cari data

Data Penyakit

Edit

Dat

a P

enya

kit

Data Penyakit

Konfirmasi

Konfirmasi

Konfirmasi

Data Penyakit

Hapus data

Data baru

Gambar 3.8 – DFD Level 1 Maintenance Data Penyakit




Tambah Edit Hapus

Apoteker

Data Jenis Obat

Data baru

Simpan Data

Edit Data

Car

i Dat

a

Input kd_jenis obat

Cari data

Data Jenis Obat

Edit

Dat

a Je

nis

Ob

at

Data Jenis Obat

Konfirmasi

Konfirmasi

Konfirmasi

Data Jenis Obat

Hapus data

Data baru

Gambar 3.9 – DFD level 1 Maintenance Data Jenis Obat




Pemilihan Obat

Dokter

Baca Data Penyakit

Dt Penyakit Data Obat

Data jenis Obat

AHP

Pili

h P

enya

kit

Inp

ut

Nila

i P

rio

rita

s

Jenis Penyakit

Data penyakit

Car

i dat

a p

enya

kit

Dat

a P

enya

kit

Pilih Data Obat sesuai data penyakit

Data Obat

Data Jenis Obat

Dat

a o

bat

Nilai Prioritas

Data Obatterfilter

Obat Terpilih

Ob

at T

erp

ilih

Gambar 3.10 – Gambar DFD Level 1 Pemilihan Obat




3.3.4 Entity Relationship Diagram

Apoteker ObatMenginputkan

Penyakit

Jenis ObatTermasuk

Menginputkan

1 M

1

M

M 1

Penyakit - Obat

Bagian Dari

Bagian Dari

1

M

M

1

Gambar 3.11 – ERD sistem




3.3.5 Struktur Database

Gambar 3.12 – Struktur Database Conseptual

Menginputkan

Menginputkan

Termasuk

Terlibat

Berada dalam

Apoteker / Pegawai

#

o

o

o

id_apoteker

alamat

no_telp

nama_pegawai

...

Integer

Variable characters (50)



Obat

#

o

o

o

o

o

id_obat

nama_obat

merk

komposisi

keterangan

tgl_kadaluarsa

...

Integer





Date & Time

Penyakit

#

o

o

id_penyakit

nama_penyakit

gejala_penyakit

...

Integer



Jenis Obat

#

o

id_jenisobat

jenisobat

Integer


Relationship_5

#

#

#

id_penyakit_obat

id_obat_penyakit_obat

id_penyakit_penyakit_obat

...

Integer

Integer

Integer




Gambar 3.13 – Struktur Data Physical

FK_OBAT_MENGINPUT_APOTEKER

FK_PENYAKIT_MENGINPUT_APOTEKER

FK_JENIS_OB_TERMASUK_OBAT

FK_RELATION_TERLIBAT_PENYAKIT

FK_RELATION_BERADA_DA_OBAT

Apoteker / Pegawai

id_apoteker

alamat

no_telp

nama_pegawai

...

INTEGER

VARCHAR(50)

VARCHAR(15)

VARCHAR(50)

<pk>

Obat

id_obat

id_apoteker

nama_obat

merk

komposisi

keterangan

tgl_kadaluarsa

...

INTEGER

INTEGER

VARCHAR(50)

VARCHAR(50)

VARCHAR(1000)

VARCHAR(1000)

DATETIME

<pk>

<fk>

Penyakit

id_penyakit

id_apoteker

nama_penyakit

gejala_penyakit

...

INTEGER

INTEGER

VARCHAR(50)

VARCHAR(200)

<pk>

<fk>

Jenis Obat

id_jenisobat

id_obat

jenisobat

...

INTEGER

INTEGER

VARCHAR(15)

<pk>

<fk>

Relationship_5

id_penyakit

id_obat

id_penyakit_obat

id_obat_penyakit_obat

id_penyakit_penyakit_obat

...

INTEGER

INTEGER

INTEGER

INTEGER

INTEGER

<pk,fk1>

<pk,fk2>

<pk>

<pk>

<pk>




3.3.6 Desain Input Output

SPK – Pemilihan Obat Apotek Herba Gianyar

SPK - © Kelompok 7

KeluarPemilihan ObatMaintenance

Maintenance data Penyakit

Maintenance Data Jenis Obat



Tambah

ID - OTOMATIS

Enter Text

Enter Text

Enter Text

Enter Text

Nama Obat

Merk

Komposisi

Keterangan

Edit Hapus

Gambar 3.14 – Desain Form utama dan Maintenance Obat

SPK – Pemilihan Obat Apotek Herba Gianyar

Pemilihan Obat

SPK - © Kelompok 7

KeluarPemilihan ObatMaintenance

Kriteria Urutkan

Harga

Kualitas

Merk

Jenis Obat

Pilih Obat Dengan AHP

Pilih Penyakit

Penyakit

TBC

Demam

Batuk

Urutkan Kriteria Pilihan

Gambar 3.15 – Desain Form Pemilihan Obat


penggunaan metode ahp untuk pemilihan obat pada apotek ... · pdf filepengangaran biaya,...

Documents