SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERDAYAAN MASYARAKAT MELALUI PRILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT MENGGUNAKAN METODE AHP-SAW, AHP-WP, DAN AHP-TOPSIS
DOI:
https://doi.org/10.23960/jrl.v4i3.75Abstract
Peningkatan perilaku hidup bersih dan sehat (PHBS) di Kabupaten Kudus masih menghadapi kendala efektivitas sasaran program promosi kesehatan. Kebutuhan sistem yang dapat menentukan prioritas masyarakat yang memerlukan pemberdayaan menjadi penting agar intervensi kesehatan lebih tepat sasaran. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menetapkan prioritas pemberdayaan masyarakat berdasarkan kriteria PHBS. Empat kriteria utama yang digunakan adalah Kesehatan Ibu dan Anak (KIA), Kesehatan Lingkungan, Gaya Hidup, serta Upaya Kesehatan Masyarakat, dengan total 16 indikator penilaian. Data diambil dari survei 6 responden Kecamatan Jekulo, Kabupaten Kudus. Hasil penelitian menunjukkan ketiga metode dapat memprioritaskan kelompok masyarakat yang memerlukan pemberdayaan, di mana metode AHP-TOPSIS memberikan diferensiasi prioritas yang lebih tajam dibandingkan AHP-SAW dan AHP-WP.
Downloads
References
I. Aqli, D. E. Ratnawati, and M. Data, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Atas Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode AHP, ELECTRE dan TOPSIS,” *J. Teknol. Inform. Ilmu Komput.*, vol. 3, no. 4, pp. 279–284, 2016.
BPS, *Kabupaten Kudus dalam Angka 2018*. Kudus: Badan Pusat Statistik, 2018.
Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, *Profil Kesehatan Kabupaten Kudus Tahun 2012*. Kudus: Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, 2012.
Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, *Profil Kesehatan Kabupaten Kudus Tahun 2013*. Kudus: Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, 2013.
Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, *Profil Kesehatan Kabupaten Kudus Tahun 2014*. Kudus: Dinas Kesehatan Kabupaten Kudus, 2014.
F. L. Mu’asyaroh and W. F. Mahmudy, “Implementasi Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model AHP dan TOPSIS untuk Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler di Kandang Peternakan,” *J. Teknol. Inform. Ilmu Komput.*, vol. 3, no. 4, pp. 226–237, 2016.
A. Pujianto, K. Kusrini, and A. Sunyoto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” *J. Teknol. Inform. Ilmu Komput.*, vol. 5, no. 2, pp. 157–164, 2018.
M. R. Ali, S. Andryana, and D. Hidayatullah, “Perancangan SPK Penerimaan Beasiswa Menggunakan AHP, SAW dan ELECTRE,” *J. Teknol. Inform. Ilmu Komp.*, vol. 5, no. 3, pp. 257–266, 2021.
G. S. Mahendra and I. P. Y. Indrawan, “Metode AHP-TOPSIS pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan ATM,” *J. Sains dan Teknol.*, vol. 9, no. 2, pp. 130–142, 2020.
F. Nurprihatin, B. Santoso, and D. Ramadhani, “AHP and TOPSIS Approach for Supplier Selection in the Construction Industry,” *J. Ind. Eng. Manag. Syst.*, vol. 15, no. 2, pp. 89–96, 2020.
Y. A. Putri, Sumijan, and S. Enggari, “Implementation of the AHP and TOPSIS Methods in the Decision Support System for Determining the Best Employees,” *J. Comput. Sci. Inf. Technol.*, vol. 10, no. 2, pp. 60–65, Apr. 2024.
Q. Xu, Y. B. Zhang, J. Zhang, and X. G. Lv, “Improved TOPSIS Model and Its Application in the Evaluation of NCAA Basketball Coaches,” *Modern Appl. Sci.*, vol. 9, no. 2, pp. 259–268, 2015.
U. Issa, F. Saeed, et al., “Hybrid AHP–Fuzzy TOPSIS Approach for Selecting Deep Excavation Support System,” *Buildings*, vol. 12, no. 3, p. 295, 2022.
A. M. Yaqin, M. J. Rosyid, V. A. Leksono, and A. D. Wantira, “A Preference-Oriented Multi-Criteria Decision Model for Stunting-Prevention Food Basket Ranking using AHP-TOPSIS,” *J. Teknol. Ind.*, vol. 26, no. 2, pp. 145–156, 2024.
R. Akbar, A. Arifnur, J. Rahmadoni, and S. J. Putri, “Pemanfaatan Metode TOPSIS untuk Rekomendasi Hasil Medical Check Up di Rumah Sakit,” *JEPIN*, 2021.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Rekayasa Lampung (JRL)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Authors/Readers/Third Parties can read, print and download, redistribute or republish the article (e.g. display in a repository), translate the article, download for text and data mining purposes, reuse portions or extracts from the article in other works, sell or re-use for commercial purposes, remix, transform, or build upon the material, they must distribute their contributions under the same license as the original Creative Commons Attribution-NonComercial (CC BY-NC).
