pendekatan obyektif nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambilan keputusan.
Dalam hal ini, sistem pendukung pengambilan keputusan seleksi penerimaan jaminan kesehatan daerah menggunakan pendekatan
integrasi.
Pendekatan integrasi digunakan dalam seleksi penerimaan jaminan kesehatan daaerah dikarenakan adanya peraturan yang digunakan oleh staff kelurahan
sebagai pengambil keputusan dan dibantu dengan perhitungan manual untuk menentukan bobot kriteria, vektor bobot, interval untuk masing-masing kriteria.
2.4 Metode Simple Additive Weighting SAW
Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari
rating kinerja setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan X ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua alternatif yang ada. Matrix keputusan x dibentuk dari skor alternatif x dan nilai bobot setiap atribut W. Berikut ini merupakan
penjelasan lebih lengkap untuk memahami metode Simple Addative Weighting SAW :
- Sistem pendukung pengambilan keputusan ini mengelola pengambilan
keputusan seleksi penerimaan Jamkesda dengan 9 kriteria beserta bobot tiap kriteria dalam pengambilan keputusan. Sebagai contoh, ada 3
pemohon calon penerima Jaminan Kesehatan Daerah, yaitu Imam.H A1, Hari.S A2, dan Kuntinah A3. Berikut ini 9 kriteria yang
digunakan dalam
pengambilan keputusan
seleksi penerimaan
JAMKESDA: 1.
Jenis Lantai Bangunan Tempat tinggal C1 2.
Jenis Dinding Bangunan Tempat Tinggal C2 3.
Fasilitas Tempat Buang Air Besar C3 4.
Konsumsi dagingayamsusu perminggu C4 5.
Pembelian pakaian baru setiap anggota rumah tangga C5 6.
Frekuensi makan dalam sehari C6 7.
Lapangan pekerjaan utama Kepala Keluarga C7 8.
Pendidikan tertinggi kepala keluarga C8 9.
Pemilik asetharga bergerak atau tidak bergerak C9
Kriteria-kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan sebagai berikut:
Kriteria 1 : Jenis Lantai Bangunan Tempat Tinggal C1
Kriteria jenis bangunan tempat tinggal terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada gambar di
bawah. Dari
gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat
dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2. 3 Bilangan Fuzzy untuk Jenis Bangunan Tempat Tinggal
0,33 0,67
1,00
1 µw
R S
T
Tabel 2. 1 Tabel pembobotan untuk kriteria 1 C1
Jenis Lantai X Nilai
Tanah 0,33
Ubin 0,67
Keramik 1,0
C1 merupakan kriteria jenis lantai bangunan tempat tinggal. Jenis lantai
tanah diberi nilai 0,33 = rendah, jenis lantai ubin diberi nilai 0.67 = sedang, dan jenis lantai keramik diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 2 : Jenis Dinding Bangunan Tempat Tinggal C2
Kriteria jenis dinding bangunan tempat tinggal terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada
gambar di bawah. Dari gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2.4 Bilangan Fuzzy untuk Jenis Dinding Bangunan Tempat
Tinggal
Tabel 2. 2 Tabel pembobotan untuk kriteria 2 C2
Jenis Dinding X Nilai
Tembok Bambu 0,33
Tembok Batu Bata 0,67
Tembok Halus 1,0
0,33 0,67
1,00
1 µw
R S
T
C2 merupakan kriteria jenis dinding bangunan tempat tinggal. Jenis tembok bambu diberi nilai 0,33 = rendah, jenis tembok batu bata diberi
nilai 0.67 = sedang, dan jenis tembok halus diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 3 : Fasilitas Tempat Buang Air Besar C3
Kriteria fasilitas tempat buang air besar terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada gambar di
bawah. Dari
gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat
dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2.5 Bilangan Fuzzy untuk Fasilitas Tempat Buang Air Besar
Tabel 2. 3 Tabel pembobotan untuk kriteria 3 C3
Jenis Tempat X Nilai
Tidak Punya 0,33
Sederhana 0,67
Modern 1,0
C3 merupakan kriteria jenis tempat buang air besar. Tidak mempunyai diberi nilai 0,33 = rendah, sederhana diberi nilai 0.67 = sedang, modern
diberi nilai 1.00 = tinggi. 0,33
0,67 1,00
1 µw
R S
T
Kriteria 4 : Konsumsi dagingayamsusu perminggu C4
Kriteria konsumsi dagingayamsusu perminggu terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada
gambar di bawah. Dari gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2.6 Bilangan Fuzzy untuk Konsumsi dagingayamsusu
perminggu
Tabel 2. 4 Tabel pembobotan untuk kriteria 4 C4
Konsumsi dagingayamsusu
X Nilai
Tidak Pernah 0,33
Seminggu 1 kali 0,67
Seminggu 2 kali 1,0
C4 merupakan kriteria konsumsi dagingayamsusu perminggu. Tidak pernah diberi nilai 0,33 = rendah, seminggu 1 kali diberi nilai 0.67 =
sedang, dan seminggu 2 kali diberi nilai 1.00 = tinggi. 0,33
0,67 1,00
1 µw
R S
T
Kriteria 5 : Pembelian Pakaian Baru setiap anggota rumah tangga C5
Kriteria pembelian pakaian baru setiap anggota rumah tangga terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat
pada gambar di bawah. Dari gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2.7 Bilangan Fuzzy untuk pembelian pakaian baru setiap
anggota rumah tangga
Tabel 2. 5 Tabel pembobotan untuk kriteria 5 C5
Pembelian Pakaian X
Nilai Tidak Pernah
0,33 Setiap hari raya
0,67 3 bulan sekali
1,0
C5 merupakan kriteria pembelian pakaian baru setiap anggota rumah tangga. Tidak pernah diberi nilai 0,33 = rendah, setiap hari raya diberi
nilai 0.67 = sedang, dan 3 bulan sekali diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 6 : Frekuensi makan dalam sehari C6
Kriteria frekuensi makan dalam sehari terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada gambar di
0,33 0,67
1,00
1 µw
R S
T
bawah. Dari
gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat
dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
Gambar 2. 8 Bilangan Fuzzy untuk Frekuensi Makan dalam Sehari Tabel 2. 6 Tabel pembobotan untuk kriteria 6 C6
Makan dalam sehari X
Nilai 1 kali sehari
0,33 2 kali sehari
0,67 3 kali sehari
1,0
C6 merupakan kriteria frekuensi makan dalam sehari. 1 kali sehari diberi nilai 0,33 = rendah, 2 kali sehari diberi nilai 0.67 = sedang, dan 3 kali
sehari diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 7 : Lapangan pekerjaan utama Kepala Keluarga C7
Kriteria lapangan pekerjaan utama terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat pada gambar di bawah.
Dari gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
0,33 0,67
1,00
1 µw
R S
T
Gambar 2.9 Bilangan Fuzzy untuk Lapangan Pekerjaan Utama
Kepala Keluarga
Tabel 2. 7 Tabel pembobotan untuk kriteria 7 C7
Lapangan pekerjaan utama X Bobot
Buruh 0,33
PedagangWiraswastaPeg.Swasta 0,67 PNS
1,0
C7 merupakan lapangan pekerjaan utama kepala keluarga. Buruh diberi nilai 0,33 = rendah, pedagangwiraswastapeg.swasta diberi nilai 0.67 =
sedang, dan PNS diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 8 : Pendidikan tertinggi kepala keluarga C8
Kriteria pendidikan tertinggi kepala keluarga terbagi atas 4 bilangan fuzzy, yaitu sangat rendah SR, rendah R, sedang S, tinggi T.
Seperti terlihat pada gambar di bawah. Dari gambar tersebut, bilangan- bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp SR=0,25 R= 0,5 ;
S=0,75 ; T=1,00 0,33
0,67 1,00
1 µw
R S
T
Gambar 2.10 Bilangan Fuzzy untuk Pendidikan Teringgi Kepala
Keluarga
Tabel 2. 8 Tabel pembobotan untuk kriteria 8 C8
Pendidikan tertinggi X
Nilai Tamat SD
0,25 Tamat SMP
0,5 Tamat SMA
0,75 Tamat S1S2
1,00
C8 merupakan kriteria pendidikan tertinggi kepala keluarga. Tamat SD diberi nilai 0.25 = sangat rendah, tamat SMP diberi nilai 0.5 = rendah,
tamat SMA diberi nilai 0.75 = sedang, dan tamat S1S2 diberi nilai 1.00 = tinggi.
Kriteria 9 : Pemilik asetharga bergerak atau tidak bergerak C9
Kriteria pemilik asetharga bergerak atau tidak bergerak terbagi atas 3 bilangan fuzzy, yaitu rendah R, sedang S, tinggi T. Seperti terlihat
pada gambar di bawah. Dari gambar tersebut, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp R= 0,33 ; S=0,67 ; T=1,00
SR R
S
0,25 0,5
0,75
1 µw
T
1,00
Gambar 2. 11 Bilangan Fuzzy untuk Pemilik asetharga bergerak atau
tidak bergerak
Tabel 2. 9 Tabel pembobotan untuk kriteria 9 C9
Aset X Nilai
Tidak mempunyai 0,33
Harta benda dijual 500rb 0,67
Harta benda dijual 500rb 1,0
C9 merupakan kriteria pemilik asetharga bergerak atau tidak bergerak. Tidak mempunyai diberi nilai 0,33 = rendah, harta benda dijual 500rb
diberi nilai 0.67 = sedang, dan harta benda dijual 500rb diberi nilai 1.00 = tinggi.
- Berikut ini contoh perhitungan manual:
a. Diketahui 3 calon penerima Jaminan Kesehatan Daerah :
Tabel 2. 10 Data Pemohon Kriteria
Nama Pemohon Imam.H
Hary.S Kuntinah
Jenis Bangunan Tempat Tinggal Keramik
Keramik Ubin
Dinding Bangunan Tempat Tinggal Tembok Halus
Tembok Halus
Tembok Halus
0,33 0,67
1,00
1 µw
R S
T
Fasilitas Tempat Buang Air Besar Modern
Modern Sederhana
Konsumsi dagingayamsusu perminggu
2 kali seminggu
2 kali seminggu
Tidak Pernah
Pembelian Pakaian Baru setiang anggota rumah tangga
Setiap hari raya
Setiap hari raya
Setiap hari raya
Frekuensi makan dalam sehari 3
kali sehari
3 kali sehari
1 kali sehari
Lapangan pekerjaan utama Kepala Keluarga
Wiraswata PNS Buruh
Pendidikan tertinggi kepala keluarga Lulus SLTA
S1 Tidak
Lulus SD Pemilik asetharga bergerak atau
tidak bergerak Memiliki
aset jual lebih dari
500rb Memiliki
aset jual lebih dari
500rb Tidak
mempunyai
b. Data pemohon pada tabel diatas dibentuk rating kecocokan dari
setiap alternatif pada setiap kriteria. Rating kecocokan ini merupakan hasil survei pemohonkandidat
Tabel 2. 11 Hasil Nilai Survei pemohon
Pemohon Ai
Nilai Survei Kriteria C1
C2 C3
C4 C5
C6 C7
C8 C9
A1 1
1 1
1 0,67
1 0,67
0,75 1
A2 1
1 1
1 0,67
1 1
1 1
A3 0,67
1 0,67
0,33 0,67
0,33 0,33
0,25 0,33
Keterangan : A1 = Nama Kandidat penerima Jamkesda yaitu Imam H
A2 = Nama Kandidat penerima Jamkesda yaitu Hary S A3 = Nama Kandidat penerima Jamkesda yaitu Kuntinah
C1 = Kriteria 1 yaitu kriteria untuk jenis lantai bangunan tempat tinggal
C2 =Kriteria 2 yaitu kriteria untuk jenis dinding bangunan tempat tinggal
C3 = Kriteria 3 yaitu kriteria untuk fasilitas tempat buang air besar C4 = Kriteria 4 yaitu kriteria untuk konsumsi dagingayamsusu
perminggu C5 = Kriteria 5 yaitu kriteria untuk pembelian pakaian baru setiap
tahun C6 = Kriteria 6 yaitu frekuensi makan dalam sehari
C7 = Kriteria 7 yaitu lapangan pekerjaan utama kepala keluarga C8 = Kriteria 8 yaitu pendidikan tertinggi kepala keluarga
C9 = Kriteria 9 yaitu pemilik asetharga bergerak atau tidak bergerak.
c. Pemberian bobot pada tiap kriteria berdasarkan tingkat kepentingan
masing-masing kriteria. Tingkat kepentingan dibagi menjadi 3 prioritas. Prioritas 1 = 0,33 R, prioritas 2 = 0,67 S, dan prioritas 3
= 1,00 T.
Gambar 2. 12 Grafik Bobot
wbobot = {0.67,0.67,1.00,1.00,0.67,0.33,0.33,1.00,0.33}
d. Melakukan proses normalisasi. Adapun formula yang digunakan
dalam proses normalisasi sebagai berikut :
Keterangan : rij
: nilai rating kinerja ternormalisasi xij
: nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij
: nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij
: nilai terkecil dari setiap kriteria i
Benefit
: jika nilai terbesar adalah terbaik
cost
: jika nilai terkecil adalah terbaik i
: menunjuk pada nilai tertentu Dimana r
ij
adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A
i
pada atribut C
j
; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Proses normalisasi akan
menghasilkan matrix ternormalisasi. Jika j adalah atribut manfaat
benefit
Jika j adalah atribut biaya
cost
Rumus Normalisasi 2.1
0,33 0,67
1,00 1
µw R
S T
Berikut ini contoh perhitungan normalisasi untuk memperjelas
penggunaan formula normalisasi pada Rumus 2.1 :
Pada kasus ini menggunakan atribut biaya cost karena semakin kecil skor maka peluang memperoleh Jamkesda semakin besar sehingga
digunakan normalisasi Min.
Alternatif A1 Imam H
Alternatif A2 Hari Susanto
= 0,67 1
r14 = = 0,33
MIN1;1;0,33
1 r19 =
= 0,33 MIN1;1;0,33
= 0,67 1
r11 = MIN1;1;0,67
1 r12 =
= 1 MIN1;1;1
1 r13 =
MIN1;1;0,67
0,67 r15 =
= 1 MIN0.67;0,67;0,67
1 r16 =
= 0,33 MIN1;1;0,33
0,67 r17 =
= 0,4925 MIN0,67;1;0,33
0,75 r18 =
= 0,33 MIN0,75;1;0,25
= 0,67 1
R24 =
= 0,33 MIN1;1;0,33
1 R29
= = 0,33
MIN1;1;0,33 = 0,67
1 R21 =
MIN1;1;0,67 1
R22 =
= 1 MIN1;1;1
1 R23
= MIN1;1;0,67
0,67 R25
= = 1
MIN0.67;0,67;0,67 1
R26 =
= 0,33 MIN1;1;0,33
1 R27
= = 0,33
MIN0,67;1;0,33 1
R28 =
= 0,25 MIN0,75;1;0,25
Alternatif A3 Kuntinah
Proses normalisasi tersebut akan menghasilkan matrix ternormalisasi seperti tabel dibawah ini :
Tabel 2. 12
Matriks Ternormalisasi
e. Selanjutnya, menjumlahkan hasil kali matriks ternormalisasi r
dengan bobot kriteria w yang menghasilkan nilai preferensi V. Formula nilai preferensi untuk setiap alternative Vi sebagai
berikut:
Keterangan : vi
: rangking untuk setiap alternatif wj
: bobot dari setiap kriteria
Rumus Nilai Preferensi 2.2
r =
= 1 0,33
R34 =
= 1 MIN1;1;0,33
0,33 R39
= = 1
MIN1;1;0,33 = 1
1 R32
= = 1
MIN1;1;1
0,67 R33
= MIN1;1;0,67
0,67 R35
= = 1
MIN0.67;0,67;0,67 0,33
R36 =
= 1 MIN1;1;0,33
0,33 R37
= = 1
MIN0,67;1;0,33 0,25
R38 =
= 1 MIN0,75;1;0,25
0,67 R31 =
MIN1;1;0,67
rij : nilai rating kinerja ternormalisasi
Berikut ini contoh perhitungan preferensi untuk memperjelas
penggunaan formula preferensi pada Rumus 2.2 : V1 Imam H
=0,670,67+0,671,00+1,000,67+1,000,33+0,671,00+ 0,330,33+0,330,4925+1,000,33+0.330,33 = 3.494
V2 Hari Susanto
=0,670,67+0,671,00+1,000,67+1,000,33+0,671,00+ 0,330,33+0,330,33+1,000,25+0,330,33 = 3.357
V3 Kuntinah
=0,671,00+0,671,00+1,001,00+1,001,00+0,671,00+ 0,331,00+0,331,00+1,001,00+0,331,00 = 5,99
Setelah melakukan perhitungan nilai preferensi, langkah selanjutnya adalah melakukan perankingan untuk mendapatkan
alternatif terbaik. Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih. Dari contoh perhitungan preferensi
diatas maka diperoleh alternatif terbaik yaitu Kuntinah V3.
2.5 Jaminan Kesehatan Daerah JAMKESDA
