Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir, Pemeriksaan Antropometri, Weighted Product

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir Berdasarkan Pemeriksaan Antropometri Dengan Metode Weighted Product (Studi Kasus: RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon) Elena Monica, Dadang Sudrajat, Nana Suarna Sekolah Tinggi Manajemen Informatika STMIK - IKMI Cirebon Perjuangan Jl. PerjuanganNo. 10-B Majasem Cirebon email : [email protected], [email protected], [email protected] Abstrak Status kesehatan bayi baru lahir merupakan indikator penting kesehatan bayi, faktor determinan kelangsungan hidup dan faktor untuk pertumbuhan fisik dan mental bayi dimasa yang akan datang. Dengan penanganan ilmu pengetahuan modern saat ini, kasus-kasus kelahiran bayi tidak normal memang masih mampu untuk diatasi. Namun untuk mencegah hal-hal yang tidak diinginkan, alangkah baiknya jika hal tersebut diketahui sejak dini. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri. Status kesehatan bayi baru lahir tersebut yaitu Bayi Baru Lahir Normal (BBLN), Bayi tidak normal meliputi: Bayi Berat Lahir Rendah(BBLR) dan Bayi Berat Lahir Besar(BBLB). Dengan adanya perkembangan teknologi yang mempengaruhi tatanan hidup dan dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, perkembangan teknologi tersebut dapat juga diimplementasikan dalam bidang kesehatan. Salah satu perkembangan teknologi adalah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode yang digunakan salah satunya metode WP (Weigted Product). Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan mengukur hasil perhitungan kuisioner menggunakan metode Cronbach’s Alpha dapat disimpulkan bahwa status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri dapat membantu tenaga medis dalam mengambil keputusan.

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir, Pemeriksaan Antropometri, Weighted Product. A.

Latar Belakang Kehadiran seorang anak sangat diidamkan oleh seluruh pasangan. Untuk itu berbagai upaya dilakukan untuk mendapatkan seorang anak, mulai dari pengobatan modern hingga tradisional, ketika seorang ibu berhasil mengalami kehamilan mereka akan menjaga calon bayi dengan sangat baik, dengan harapan bayi yang dilahirkan sehat dan normal. Namun demikian, mesti telah cermat dan hati-hati dalam merawat calon bayi, tetap saja ada kemungkinan bayi lahir dalam keadaan tidak normal. Secara klinis berat bayi normal saat lahir berkisar 2500 sampai 3500 gram, panjang badan bayi antara 45 sampai 50 cm, lingkar kepala antara 33 sampai 35 cm, lingkar dada antara 30 sampai 33 cm, lingkar lengan atas antara 11 sampai 15 cm, denyut nadi bayi antara 120 sampai 140 per menit, pernafasan antara 40 sampai 60 per menit dan lain sebagainya. Namun karena beberapa faktor bayi lahir bisa memiliki berat badan lahir lebih rendah

atau lebih tinggi. Bayi yang lahir lebih dari 3500 gram disebut bayi berat lahir besar atau BBLB, sedangkan bayi yang lahir kurang dari 2500 gram merupakan bayi berat lahir rendah atau BBLR. Bayi Berat Lahir Besar atau BBLB, Bayi Berat Lahir Rendah atau BBLR termasuk bayi tidak normal. Terkadang masyarakat pada umumnya merasa bangga ketika bayinya lahir dengan berat badan yang lebih besar, padahal berat bayi besar ataupun rendah sama-sama memiliki resiko kesehatan. Memang bayi berat lahir rendah mempunyai resiko kesehatan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan berat bayi lahir besar, karena bayi dengan berat lahir rendah bisa menyebabkan kematian. Dengan penanganan ilmu pengetahuan modern saat ini, kasus-kasus kelahiran bayi tidak normal memang masih mampu untuk diatasi. Namun untuk mencegah hal-hal yang tidak diingankan, alangkah baiknya jika hal tersebut diketahui sejak dini.

Jurnal Online ICT STMIK IKMI – Vol. 14 -No. 2 Edisi Desember 2015 | 61

Saat ini pemeriksaan antropometri pada bayi baru lahir di RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon hanya meliputi pengukuran berat badan, panjang badan, dan lingkar kepala bayi baru lahir saja, alangkah baiknya jika melakukan pemeriksaan antropometri secara lengkap, seperti berat badan, panjang badan, lingkar kepala bayi, lingkar dada, dan lingkar lengan atas. Lalu minimnya pengetahuan masyarakat umum tentang informasi penyebab dan penanganan pada bayi tidak normal. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu memberikan keputusan dan informasi tentang status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri beserta penyebab dan penanganan pada bayi tidak normal. Dengan adanya perkembangan teknologi yang mempengaruhi tatanan hidup dan dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, perkembangan teknologi tersebut dapat juga diimplementasikan dalam bidang kesehatan. Salah satu perkembangan teknologi adalah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu manusia dalam mengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode yang digunakan, salah satunya adalah metode Weighted Product, dimana perkalian digunakan untuk menghubungkan rating atribut dan rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Dari masalah yang telah diuraikan diatas maka dilakukan penelitian dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir Berdasarkan Pemeriksaan Antropometri Dengan Metode Weighted Product (Studi Kasus: RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon)”. Sistem ini menggunakan metode Weighted Product untuk menghitung inputan data yang dilakukan oleh tenaga medis. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam menentukan status kesehatan bayi baru lahir.

1.1

Identifikasi Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka rumusan masalahnya sebagai berikut: 1. Kurang lengkapnya hasil pemeriksaan antropometri pada bayi baru lahir yang diperoleh dari RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon. 2. Minimnya pengetahuan masyarakat umum tentang informasi penyebab, dan penanganan pada bayi tidak normal.

1.2

Rumusan Masalah Perumusan masalah yang akan dibahas dalam Penelitian ini yaitu Bagaimana membuat aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri dengan metode weighted product. 1.3 Tujuan Penulisan 1. Menghasilkan sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri, dengan kriteria-kriteria antropometri seperti berat badan bayi, tinggi badan bayi, lingkar kepala, lingkar dada, dan lingkar lengan atas. 2. Menghasilkan sistem pendukung keputusan agar dapat dipergunakan sebagai bahan pertimbangan awal atau rekam medis dalam penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri, serta memberikan informasi tentang penyebab dan penanganan terhadap bayi tidak normal secara umum. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: Terciptanya suatu sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri dengan metode weighted product. 1.4

Batasan Masalah Agar sistem pendukung keputusan lebih terarah, Adapun batasan masalah yang dibahas pada penelitian ini adalah: 1. Sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir ini menggunakan model pembobotan berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan, seperti berat badan bayi, tinggi badan bayi, lingkar kepala, lingkar dada, dan lingkar lengan atas. 2. Sistem pendukung keputusan hanya meliputi status kesehatan bayi baru lahir tidak mencakup secara keseluruhan yang terdapat pada bayi seperti status gizi dan fisik. 3. Status kesehatan bayi baru lahir meliputi: a. Bayi Berat Lahir Normal (BBLN). b. Bayi tidak normal: 1. Bayi Berat Lahir Besar (BBLB). 2. Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR). 4. Informasi yang diberikan berupa penyebab, penangan dari status kesehatan bayi baru lahir tidak normal secara umum. 5. Metode Weighted Product adalah metode sistem pendukung keputusan yang akan diimplementasikan pada aplikasi ini dan sistem


dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML, MySQL sebagai database servernya.

masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output). [3]

Manfaat Penelitian Hasil penelitian diharapkan dapat bermanfaat bagi rumah sakit, pengembangan IPTEK dan bagi peningkatan nilai ekonomi, adapun manfaatnya adalah: a. Manfaat Bagi Rumah Sakit Bersalin Muhammadiyah Dibuatnya sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri ini, diharapkan dapat membantu dan memudahkan tenaga medis dalam proses penentuan status kesehatan bayi baru lahir sebagai bahan pertimbangan awal atau rekam medis, serta memberikan informasi kepada pihak keluarga tentang penyebab dan penanganan pada bayi tidak normal secara umum. b. Manfaat Bagi Pengembangan IPTEK Bagi pengembangan IPTEK, sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan suatu karya penelitian baru yang dapat mendukung dalam menentukan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri. c. Manfaat Dari Sisi Ekonomi Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini memungkinkan pemberian informasi analisa yang cepat tentang status kesehatan bayi baru lahir.

2.1.2. Informasi Informasi merupakan hasil olahan data, di mana data tersebut sudah diproses dan diinterprestasikan menjadi sesuatu yang bermakna untuk pengambilan keputusan. Informasi juga diartikan sebagai himpunan dari data relevan dengan satu atau beberapa orang dalam suatu waktu. Suatu informasi berguna bagi pembuat keputusan karena informasi bisa menurunkan ketidakpastian (meningkatkan pengetahuan) tentang hal yang sedang dipikirkan. Makna dari sebuah informasi tentu berbedabeda antara seseorang dengan yang lainnya. Tergantung pada tingkat kepentingannya. Misalnya, informasi daftar pelanggan yang potensial akan sangat dibutuhkan oleh bagian marketing di suatu perusahaan guna meningkatkan penjualan produk, tetapi barangkali tidak akan menjadi perhatian dibagian personalia. [3] Kegunaan informasi bagi seseorang juga sangat tergantung pada waktu. Pada suatu waktu tertentu informasi tersebut mungkin sangat diperlukan. Di lain hari, mungkin saja hal tersebut sudah tidak berguna sama sekali. Contohnya, informasi perbandingan harga barang akan sangat dibutuhkan oleh seseorang yang akan membeli barang tersebut. Namun saat dia sedang tidak mempertimbangkan untuk membeli barang tersebut, informasi tersebut menjadi kurang bermakna. Agar bisa menyediakan keluaran yang berguna untuk membantu manajer atau para pengambil keputusan, sebuah sistem informasi harus mampu mengumpulkan data dan mentransformasikan data tersebut ke dalam informasi yang memiliki kualitas-kualitas tertentu. [3]

1.5

B. 2.1.

Tinjauan Pustaka Konsep Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan/ Decision Support Sistem (DSS) termasuk bagian dari sistem informasi berdasarkan dukungan kepada pemakainya, dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik. Sebelum mengetahui definisi sistem pendukung keputusan alangkah baiknya mengetahui konsep sistem pendukung keputusan terlebih dahulu, mulai dari sistem, informasi, keputusan dan sistem informasi. 2.1.1. Sistem Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses

2.1.3. Keputusan Keputusan merupakan kegiatan memilih suatu strategi atau tindakan dalam pemecahan masalah tersebut. Tindakan memilih strategi atau aksi yang diyakini manajer akan memberikan solusi terbaik atas sesuatu itu disebut pengambilan keputusan. [3] 2.1.4. Sistem Informasi Suatu sistem di dalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial, dan merupakan kegiatan strategi dari suatu organisasi,


serta menyediakan laporan-laporan yang diperlukan oleh pihak luar. [3] Berdasarkan dukungan kepada pemakainya, sistem informasi dibagi menjadi: 1. Sistem Pemrosesan Transaksi (Transaction Processing System atau TPS) TPS merupakan sistem informasi yang biasanya diimplementasikan pertama kali di suatu organisasi sebelum mengimplementasikan sistem informasi lainnya. 2. Sistem Informasi Manajemen (Management Information System atau MIS) SIM adalah sistem informasi yang digunakan untuk menyajikan informasi agar mendukung operasi, manajemen, dan pengambilan keputusan dalam sebuah organisasi. 3. Sistem Otomasi Perkantoran (Office Automation System atau OAS) OAS merupakan sistem yang memberikan fasilitas tugas-tugas pemrosesan informasi seharihari di dalam perkantoran dan organisasi bisnis. 4. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Sistem atau DSS) DSS merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. 5. Sistem Informasi Eksekutif (Executive Information System atau EIS) EIS merupakan sistem informasi yang menyediakan fasilitas yang fleksibel bagi manajer dan eksekutif dalam mengakses informasi eksternal dan internal yang berguna untuk mengidentifikasi masalah atau mengenali peluang. 6. Sistem Pendukung Kelompok (Group Support System atau GSS) GSS merupakan sistem informasi yang digunakan untuk mendukung sejumlah orang yang bekerja dalam suatu kelompok. 7. Sistem Pendukung Cerdas (Intelligent Support System atau ISS). ISS yakni sistem yang memiliki kemampuan seperti kecerdasan manusia. [3] 2.1.5. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support Sistem (DSS) Pada penelitian penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri ini menggunakan sistem pendukung

keputusan/ Decision Support System (DSS). Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem infomasi berdasarkan dukungan kepada pemakainya, sistem pendukung keputusan dipilih karena dapat memberikan keputusan yang membantu tenaga medis tetapi tidak menggantikan posisi dan peran tenaga medis. DSS merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. [3] DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. DSS yang seperti itu disebut aplikasi DSS. Aplikasi DSS menggunakan CBIS (Computer Based Information System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur. Aplikasi DSS menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan. Tahap-tahap pembuatan keputusan adalah sebagai berikut: 1. Identifikasi masalah. 2. Pemilihan metode pemecahan masalah. 3. Pengumpulan data yang dibutuhkan untuk melaksanakan model keputusan tersebut. 4. Mengimplementasi model tersebut. 5. Mengevaluasi sisi positif dari setiap alternatif yang ada. 6. Melaksanakan solusi terpilih. [3] 2.1.6. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efesiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.


5. Peningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbedabeda (menghemat biaya perjalanan). 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. 7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambilan keputusan menjadi sulit. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang. 8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orangorang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. [3] 2.1.7. Metode-Metode Sistem Pendukung Keputusan Adapun beberapa metode yang sering digunakan dalam pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan, adalah sebagai berikut: 1. Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Keberadaan hierarki memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu bentuk hierarki. [3] 2. 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 pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. [4] 3. Weighted Product (WP) Metode Weighted Product merupakan sebuah metode di dalam penentuan sebuah keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan

rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses tersebut sama halnya dengan proses normalisasi. [2] 4. Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) Metode SMART adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif optimal dengan kriteria tertentu. Inti dari SMART adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. [5] 5. Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi criteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang (1981) dengan ide dasarnya adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dasi solusi ideal negatif. [6] 2.1.8. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu: a. Subsistem Manajemen Data Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/ Data Base Management System). Subsistem manajemen data terdiri dari elemen-elemen berikut: 1. Database sistem pendukung keputusan. 2. Sistem Manajemen Database/ Database Management System (DBMS). 3. Direktori data. 4. Fasilitas Query. [3] b. Subsistem Manajemen Model Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. c. Subsistem Antarmuka Pengguna Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. d. Susbsistem Manajemen Berbasis-Pengetahuan


Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau betindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional. [3] 2.2.

Status Kesehatan Bayi Baru Lahir Berdasarkan Pemeriksaan Antropometri Tema dari penelitian ini adalah status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri. Konsep ini dipilih karena di RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon pada pemeriksaan antropometri hanya meliputi pengukuran berat, panjang badan, dan lingkar kepala bayi baru lahir saja. 2.2.1. Status Kesehatan Status kesehatan anak dapat berpengaruh pada pencapaian pertumbuhan dan perkembangan. Hal ini dapat terlihat apabila anak berada dalam kondisi sehat dan sejahtera, maka percepatan untuk tumbuh kembang menjadi sangat mudah dan sebaliknya. Sebagai contoh, pada saat tertentu anak seharusnya mencapai puncak dalam pertumbuhan dan perkembangan, namun apabila saat itu pula terjadi penyakit kronis yang ada pada diri anak maka pencapaian kemampuan untuk maksimal dalam tumbuh kembang akan terhambat karena anak memiliki masa kritis. Beberapa kondisi yang dapat memengaruhi tumbuh kembang anak misalnya adanya kelainan perkembangan fisik atau disebut cacat fisik (bibir sumbing, strabismus atau juling, kaki bengkok, dan lain-lain), adanya kelainan dalam perkembangan saraf (seperti gangguan motorik, gangguan bicara, atau gangguan personal sosial), adanya kelainan perkembangan mental (seperti retardasi mental), adanya kelainan perkembangan perilaku (seperti hiperaktif, gangguan belajar, atau depresi), dan lain-lain. [7] 2.2.2. Pengukuran Antropometri Status kesehatan bayi baru lahir merupakan indikator penting kesehatan bayi, faktor determinan kelangsungan hidup dan faktor untuk pertumbuhan fisik dan mental bayi dimasa yang akan datang. Pada bayi baru lahir, perlu dilakukan pengukuran antropometri seperti berat badan, dimana berat badan normal adalah sekitar 25003500 gram, apabila ditemukan berat badan kurang dari 2500 gram, maka dapat dikatakan bayi memiliki berat badan lahir rendah (BBLR). Akan tetapi, apabila ditemukan bayi dengan berat badan lahir lebih dari 3500 gram, maka bayi dimasukan dalam kelompok makrosomia. Pengukuran antropometri lainnya adalah pengukuran panjang badan secara

normal, panjang badan bayi baru lahir adalah 45-50 cm, pengukuran lingkar kepala normalnya adalah 33-35 cm, pengukuran lingkar dada normalnya adalah 30-33 cm, lingkar lengan atas normalnya adalah 11-15 cm. Apabila diameter kepala lebih besar 3 cm dari lingkar dada, maka bayi mengalami hidrosefalus dan apabila diameter kepala lebih kecil 3 cm dari lingkar dada, maka bayi tersebut mengalami mikrosefalus. [7] 2.3.

Metode Weighted Product Dari beberapa metode sistem pendukung keputusan yang sering digunakan dalam pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan, metode weighted product dipilih sebagai metode penyelesaian yang digunakan dalam penelitian ini, metode weighted product dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu status kesehatan pada bayi baru lahir. Metode Weighted Product merupakan sebuah metode di dalam penentuan sebuah keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses tersebut sama halnya dengan proses normalisasi. [2] Metode Weighted Product menggunakan perkalian sebagai untung menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternative Si diberikan sebagai berikut: a. Penentuan nilai bobot W Wj Wj = ∑ Wj b. Penentuan nilai Vektor S S = (WijAwj . w) . (WinAwn . w) Si Si

c. Vjn = ∑ Penentuan nilai Vektor V Dimana: V = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V W = Bobot kriteria/ subkriteria j = Kriteria i = Alternatif n = Banyak kriteria S = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S [8] Langkah – langkah dalam perhitungan metode Weighted Product adalah sebagai berikut:


1. Mengalihkan seluruh atribut bagi seluruh alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif bagi atribut biaya. 2. Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. 3. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif. 4. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan. [9] 2.4.

Model Air Terjun (Waterfall) Metode pengembangan sistem yang nantinya akan digunakan untuk sistem ini adalah metode SDLC (Sistem Development Life Cycle) dengan model Waterfall. Model Waterfall dipilih karena apabila terjadi kesalahan pada perangkat lunak yang dibangun, maka kita bisa lebih mudah untuk mengevaluasi kesalahannya, selain itu perangkat lunak yang dikembangkan dengan metode ini biasanya menghasilkan kualitas yang baik. Model air terjun (Waterfall). Model ini mengambil kegiatan proses dasar seperti spesifikasi, pengembangan, validasi, dan evolusi, dan merepresentasikannya sebagai fase-fase proses yang berbeda seperti spesifikasi persyaratan, perancangan perangkat lunak, implementasi, pengujian, dan seterusnya. [1] Berkat penurunan dari satu fase ke fase yang lainnya, model ini dikenal sebagai ‘model air terjun’ atau siklus hidup perangkat lunak. Tahap-tahap utama dari model ini memetakan kegiatan-kegiatan pengembangan dasar yaitu: 1. Analisis dan definisi persyaratan. Pelayanan, batasan, dan tujuan sistem ditentukan melalui konsultasi dengan user sistem. Persyaratan ini kemudian didefinisikan secara rinci dan berfungsi sebagai spesifikasi sistem. 2. Perancangan sistem dan perangkat lunak. Proses perancangan sistem membagi persyaratan dalam sistem perangkat keras atau perangkat lunak. Kegiatan ini menentukan arsitektur sistem secara keseluruhan. Perancangan perangkat lunak melibatkan identifikasi dan deskripsi abstraksi sistem perangkat lunak yang mendasar dan hubungan-hubungannya. 3. Implementasi dan pengujian unit. Pada tahap ini, perancangan perangkat lunak direalisasikan sebagai serangkaian program atau unit program. Pengujian unit melibatkan verifikasi bahwa setiap unit telah memenuhi spesifikasinya. 4. Integrasi dan pengujian sistem. Unit program atau program individual diintegrasikan dan diuji sebagai sistem yang lengkap untuk menjamin

bahwa persyaratan sistem telah dipenuhi. Setelah pengujian sistem, perangkat lunak dikirim kepada pelanggan. 5. Operasi dan pemeliharaan. Biasanya (walaupun tidak seharusnya), ini merupakan fase siklus hidup yang paling lama. Sistem diinstal dan dipakai. Pemeliharaan mencakup koreksi dari berbagai error yang tidak ditemukan pada tahaptahap terdahulu, perbaikan atas implementasi unit sistem dan pengembangan pelayanan sistem, sementara persyaratan-persyaratan baru ditambahkan. [1] Analisis dan Definisi Persyaratan

Perancangan sistem dan perangkat lunak

Implementasi dan pengujian unit

Integrasi dan pengujian sistem

Operasi dan pemeliharaan

Gambar 2.1 Model Waterfall 2.5.

Konsep Database Database merupakan salah satu dari elemen subsistem manajemen data yang merupakan salah satu subsistem dari aplikasi sistem pendukung keputusan. Pada pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri dibutuhkan database sebagai tempat penyimpanan data dan database server yang digunakan adalah MySQL. 2.5.1. Data Data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia (pegawai, siswa, pembeli,pelanggan), barang, hewan, peristiwa, konsep, keadaan, dan sebagainya, yang diwujudkan dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi, atau kombinasinya. [10] 2.5.2. Database Sebagai satu kesatuan istilah, Basis Data (Database) sendiri dapat didefinisikan dalam sejumlah sudut pandang seperti: 1. Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang diorganisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah.


2. Kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redundansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan. 3. Kumpulan file/ tabel/ arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam media penyimpanan elektronis. [10] 2.5.3. My Strukture Query Language (MYSQL) MySQL adalah salah satu jenis database server yang sangat terkenal. Kepopulerannya disebabkan MySQL menggunakan SQL sebagai bahasa dasar untuk mengakses databasenya. Selain itu, ia bersifat Open Source. MySQL termasuk jenis RDBMS (Relational Database Management System). Pada MySQL, sebuah database mengandung satu atau sejumlah tabel. Tabel terdiri atas sejumlah baris dan setiap baris mengandung satu atau beberapa kolom. [11] 2.6.

Perancangan Sistem Perancangan sistem adalah merancang atau mendesain suatu sistem yang baik, yang isinya adalah langkah-langkah operasi dalam proses pengolahan data dan prosedur untuk mendukung operasi sistem. Untuk melakukan perancangan sistem, dibutuhkan alat bantu perancangan. Beberapa alat bantu yang bisa digunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan adalah Flow Map, Data Flow Diagram (DFD), Entity Relationship Diagram (ERD), Flowchart, dan Normalisasi. 2.6.1. Flow Map Sistem prosedur diagram (Flow Map), digunakan untuk mendefinisikan hubungan antara bagian (Pelaku proses), proses (manusia atau berbasis komputer) dan aliran data (dalam bentuk dokumen keseluruhan dan masukan). 2.6.2. Data Flow Diagram (DFD) Data Flow Diagram (DFD) awalnya dikembangkan oleh Chris Gane dan Trish Sarson pada tahun 1979 yang termasuk dalam Structured Systems Analysis and Design Methodology (SSADM) yang ditulis oleh Chris Gane dan Trish Sarson. Sistem yang dikembangkan ini berbasis pada dekomposisi fungsional dari sebuah sistem. Berikut adalah contoh DFD yang dikembangkan oleh Chris Gane dan Trish Sarson: [13]

Produsen Atau konsumen

1.2.3

proses

D4

nama penyimpanan data

Gambar 2.2 DFD yang dikembangkan Chris Gane & Trish Sarson Edward Yourdon dan Tom DeMarco memperkenalkan metode yang lain pada tahun 1980an di mana mengubah persegi dengan sudut lengkung (pada DFD Chris Gane dan Trish Sarson) dengan lingkaran untuk menotasikan. DFD Edward Yourdon dan Tom DeMarco populer digunakan sebagai model analisis sistem perangkat lunak untuk sistem perangkat lunak yang akan diimplementasikan dengan pemrograman terstruktur. Informasi yang ada di dalam perangkat lunak dimodifikasi dengan beberapa transformasi yang dibutuhkan. Data Flow Diagram (DFD) atau dalam bahasa Indonesia menjadi Diagram Alir Data (DAD) adalah representasi grafik yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi informasi yang diaplikasikan sebagai data yang mengalir dari masukan (input) dan keluaran (output). DFD dapat digunakan untuk merepresentasikan sebuah sistem atau perangkat lunak pada beberapa level abstraksi. DFD dapat dibagi menjadi beberapa level yang lebih detail untuk merepresentasikan aliran informasi atau fungsi yang lebih detail. DFD menyediakan mekanisme untuk pemodelan fungsional ataupun pemodelan aliran informasi. Oleh karena itu, DFD lebih sesuai digunakan untuk memodelkan fungsi-fungsi perangkat lunak yang akan diimplementasikan menggunakan pemrograman terstruktur karena pemrograman terstruktur membagi-bagi bagiannya dengan fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur. Berikut ini adalah tahapan-tahapan perancangan dengan menggunakan DFD: 1. Membuat DFD level 0 atau sering disebut juga Context Diagram DFD Level 0 menggambarkan sistem yang akan dibuat sebagai suatu entitas tunggal yang berinteraksi dengan orang maupun sistem lain. DFD Level 0 digunakan untuk menggambarkan interaksi antara sistem yang akan dikembangkan dengan entitas luar. 2. Membuat DFD level 1


DFD level 1 digunakan untuk menggambarkan modul-modul yang ada dalam sistem yang akan dikembangkan. DFD level 1 merupakan hasil breakdown DFD Level 0 yang sebelumnya dibuat. 3. Membuat DFD Level 2 Modul-modul pada DFD Level 1 dapat dibreakdown menjadi DFD Level 2. Modul mana saja yang harus di-breakdown lebih detail tergantung pada tingkat kedetailan modul tersebut. Apabila modul tersebut sudah cukup detail dan rinci maka modul tersebut sudah tidak perlu untuk di-breakdown lagi. Untuk sebuah sistem, jumlah DFD Level 2 sama dengan jumlah modul pada DFD Level 1 yang di-breakdown. 4. Membuat DFD Level 3 dan seterusnya DFD Level 3, 4, 5, dan seterusnya merupakan breakdown dari modul pada DFD Level diatasnya. Breakdown pada level 3, 4, 5, dan seterusnya aturannya sama persis dengan DFD Level 1 atau Level 2. [13] 2.6.3. Entity Relationship Diagram (ERD) Pemodelan awal basis data yang paling banyak digunakan adalah menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). ERD dikembangkan berdasarkan teori himpunan dalam bidang matematika. ERD digunakan untuk pemodelan basis data relasional. Sehingga jika penyimpanan basis data menggunakan OODBMS maka perancangan basis data tidak perlu menggunakan ERD. Ada beberapa derajat relasi yang dapat terjadi, yaitu: 1. One to One, menggambarkan bahwa antara 1 anggota entity A hanya dapat berhubungan dengan 1 anggota entity B. Biasanya derajat relasi ini digambarkan dengan simbol 1-1. 2. One to Many, menggambarkan bahwa 1 anggota entity A dapat memiliki hubungan dengan lebih dari 1 anggota entity B. Biasanya derajat relasi ini digambarkan dengan simbol 1-N. 3. Many to Many, menggambarkan bahwa lebih dari satu anggota A dapat memiliki hubungan dengan lebih dari satu anggota entity B. Simbol yang digunakan adalah N-N. [14]

2.6.4. Flowchart Flowchart program adalah suatu bagan yang menggambarkan atau mempresentasikan suatu algoritma atau prosedur untuk menyelesaikan masalah.

Flowchart terbagi menjadi dua yaitu flowchart system dan flowchart program. [15] 1. Flowchart System Yaitu bagan yang menggambarkan suatu prosedur dan proses suatu file dalam suatu media menjadi file dalam media yang lain dalam suatu sistem data. 2. Flowchart Program Yaitu bagan yang menggambarkan urutan logika dari suatu prosedur pemecahan masalah. 2.6.5. Normalisasi Normalisasi sendiri merupakan cara pendekatan lain dalam membangun desain lojik basis data relasional yang tidak secara langsung berkaitan dengan model data, tetapi dengan menerapkan sejumlah aturan dan kriteria standar untuk menghasilkan struktur tabel yang normal. Sebuah tabel dapat dikatagorikan baik (efisien) atau normal, jika telah memenuhi 3 (tiga) kriteria berikut: [10] 1. Jika ada dekomposisi (penguraian) tabel, maka dekomposisinya harus dijamin aman (LosslessJoin Decomposition). 2. Terpeliharanya ketergantungan fungsional pada saat perubahan data (Dependency Preservation). 3. Tidak melanggar Boyce-Code Normal Form (BCNF). Jika kriteria ketiga (BCNF) tidak dapat terpenuhi, maka paling tidak harus diupayakan agar tabel tersebut tidak melanggar Bentuk Normal tahap ke ketiga (3rd Normal Form/ 3NF). Bentuk-bentuk Normal (Normal Form) yang lain adalah: 1. Bentuk Normal tahap Pertama (1st Normal Form/ 1NF) Bentuk Normal tahap Pertama (1NF) terpenuhi jika sebuah tabel tidak memiliki Atribut Bernilai Banyak (Multivalued Attribute) atau lebih dari satu atribut dengan domain nilai yang sama. 2. Bentuk Normal tahap Kedua (2nd Normal Form/ 2NF) Bentuk Normal tahap Kedua (2NF) terpenuhi jika pada sebuah tabel, semua atribut yang tidak termasuk dalam key primer memiliki Ketergantungan Fungsional (KF) pada key primer secara utuh. Sebuah tabel dikatakan tidak memenuhi 2NF, jika ketergantungannya hanya bersifat parsial (hanya tergantung pada sebagian dari key primer). 3. Bentuk Normal tahap Keempat (4th Normal Form) dan Bentuk Normal tahap Kelima (5th Normal Form)


Penerapan aturan Normalisasi sampai dengan tahap ketiga sesungguhnya sudah sangat memadai untuk menghasilkan tabel-tabel yang berkualitas baik. Namun demikian, dari sejumlah literature dapat pula dijumpai adanya pembahasan tentang Bentuk Normal tahap Keempat (4NF) dan Bentuk Normal tahap Kelima (5NF). Bentuk Normal tahap Keempat berkaitan dengan sifat Ketergantungan Banyak Nilai (Multivalued Dependency) pada suatu tabel yang merupakan pengembangan dari Ketergantungan Fungsional. Sedangkan Bentuk Normal tahap Kelima (merupakan nama lain dari Project-Join Normal Form/ PJNF) berkenaan dengan Ketergantungan Relasi antartabel (Join Dependency). Pembahasan kedua bentuk normal yang terakhir ini cukup kompleks, tetapi manfaatnya sendiri tidak begitu besar. [10] 2.7. Implementasi Sistem Implementasi sistem atau pengkodean sistem pada sistem pendukung keputusan ini menggunakan bahasa pemrograman Page Hypertext Preprocessor (PHP) dan Hypertext markup language (HTML), editor yang digunakan adalah Notepad++. 2.7.1. Page Hypertext Preprocessor (PHP) Menurut dokumen resmi PHP, PHP merupakan singkatan dari PHP Hypertext Preprocessor. Ia merupakan bahasa berbentuk skrip yang ditempatkan dalam server dan diproses di server. Hasilnyalah yang dikirimkan ke klien tempat pemakai menggunakan browser. Secara khusus, PHP dirancang untuk membentuk aplikasi web dinamis. Artinya, ia dapat membentuk suatu tampilan berdasarkan permintaan terkini. Misalnya, Anda bisa menampilkan isi database ke halaman web. Pada prinsipnya PHP mempunyai fungsi yang sama dengan skrip-skrip seperti ASP (Active Server Page), Cold Fusion, ataupun Perl. Namun, perlu diketahui bahwa PHP sebenarnya bisa dipakai secara command line. Artinya, skrip PHP dapat dijalankan tanpa melibatkan web server maupun browser. Kelahiran PHP bemula saat Rasmus Lerdorf membuat sejumlah skrip Perl yang dapat mengamati siapa saja yang melihat-lihat daftar riwayat hidupnya, yakni pada tahun 1994. Skrip-skrip ini selanjutnya dikemas menjadi tool yang disebut “Personal Home Page”. Paket inilah yang menjadi cikal-bakal PHP. Pada tahun 1995, Rasmus menciptakan PHP/ FI versi 2. Pada versi inilah pemrogram dapat menempelkan kode terstruktur di

dalam tag HTML. Yang menarik, kode PHP juga bisa berkomunikasi dengan database dan melakukan perhitungan-perhitungan yang kompleks sambil jalan. [11] 2.7.2. Hypertext Markup Language (HTML) Hypertext markup language (HTML) adalah suatu sistem untuk menambahkan dokumen dengan table yang menandakan bagaimana teks di dokumen harus disajikan dan bagaimana dokumen dihubungkan bersama-sama. Di dalam skema tambahan HTML terdapat kekuatan untuk membuat aplikasi-aplikasi clientserver, multimedia, form, interaktif. HTML sebenarnya adalah aplikasi dokumen ASCII atau teks biasa, yang dirancang untuk tidak tergantung pada suatu sistem operasi tertentu. Secara teknis, HTML didefinisikan sebagai Standard Generalized Markup Language (SGML). Sebuah dokumen HTML dapat dikatakan contoh sebuah dokumen SGML. SGML berasal dari GML (General Markup Language) pada IBM di akhir 1960-an sebagai suatu upaya untuk memecahkan beberapa problem mengangkut dokumen-dokumen pada sistem komputer yang berbeda. Untuk membangun suatu dokumen web, kita akan menggunakan sebuah file HTML yang merupakan file teks biasa yang mengandung tag HTML. Teks HTML ini akan ditulis pada media aplikasi editor. Untuk menandai bahwa sebuah file teks merupakan file HTML. Maka ciri yang paling nampak jelas adalah ekstensi file nya, yaitu: .html/ .htm. [16] 2.7.3. Notepad++ Notepad++ merupakan aplikasi editor teks yang mampu membaca puluhan bahasa pemrograman yang berbasis Open Source dan berjalan baik dalam sistem operasi windows. Dengan aplikasi ini dapat mengenal seluk beluk PHP, CSS, HTML, JAVASCRIPT dan lainnya. [17] C. 4.1

Hasil dan Pembahasan Implementasi Setelah sistem dianalisis dan didesain secara rinci, maka akan menuju tahap implementasi. Pada tahap ini, perancangan perangkat lunak direalisasikan sebagai serangkaian program atau unit program. [1].


4.1.1. Implementasi Antarmuka Implementasi antarmuka dari Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir Berdasarkan Pemeriksaan Antropometri Dengan Metode Weighted Product (Studi Kasus: RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon) adalah sebagai berikut: a. Login Login ini digunakan untuk mengamankan program agar tidak sembarang orang dapat mengakses program ini, dan menjaga keamanan data agar tidak disalah gunakan. Berikut adalah tampilan login:

Gambar 4.3 Tampilan Halaman Utama Menu Alternatif dan Output Data Alternatif 2. Halaman Input Data Alternatif Berikut adalah tampilan dari halaman input data alternatif:

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Awal Sistem (Login) b. Halaman Utama Admin Berikut adalah halaman utama admin, dalam halaman ini terdapat beberapa menu yang dapat diakses oleh user sebagai admin:

Gambar 4.2 Tampilan Halaman Utama Admin c. Menu Alternatif 1. Halaman Utama Menu Alternatif dan Output Data Alternatif Berikut adalah halaman utama pada menu alternatif dan output data alternatif:

Gambar 4.4 Tampilan Halaman Input Data Alternatif D. Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis, perancangan sistem sampai tahap penyelesaian aplikasi, adapun kesimpulannya adalah sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil uji tabulasi, terhadap harapan dan kenyataan yang diambil dari 20 responden mengenai sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri dengan metode weighted product yang dibuat, hasil uji reliabilitas harapan dari 18 item jawaban responden di dapatkan hasil dengan cronbach’s alpha 0,896 (kriteria Reliabilitas Sangat Tinggi), dan hasil uji reliabilitas kenyataan item jawaban di dapatkan hasil cronbach’s alpha 0,891 (kriteria Reliabilitas Sangat Tinggi), dan hasil uji validitas harapan item jawaban dengan rata – rata hasil 0,608 (kriteria Validitas Tinggi (Baik)), dan hasil uji validitas kenyataan item jawaban dengan


rata – rata hasil 0,592 (kriteria validitas sedang (cukup)). dari hasil uji hipotesis yang dihasilkan : hasil nilai X2 hitung 8.525 dan Hasil Propabilitas 0.247 ” maka dapat dilihat bahwa X2 hitung < X2 tabel (8.525 < 91.057), kesimpulan H0 : diterima, dan Ha ditolak, dapat dikatakan bahwa dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir Berdasarkan Pemeriksaan Antropometri Dengan Metode Weighted Product dapat membantu menentukan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri”. 2. Dengan adanya sistem pendukung keputusan penentuan status kesehatan bayi baru lahir berdasarkan pemeriksaan antropometri, hasil pemeriksaan antropometri pada bayi baru lahir yang diperoleh dari RS. Bersalin Muhammadiyah Cirebon menjadi lengkap. 3. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, pasien pada rumah sakit mendapatkan informasi tentang penyebab dan penanganan pada bayi tidak normal secara umum, sehingga kedepannya dapat meminimalisir bayi dengan status kesehatan tidak normal tersebut. 5.2.

Saran Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut: 1. Pada sistem yang dibuat pemeriksaan hanya berdasarkan pemeriksaan antropometri, sehingga diharapkan dapat menambah pemeriksaan lainnya seperti pemeriksaan APGAR, dan lainnya, sehingga mendapatkan hasil yang maksimal. 2. Pada sistem yang dibuat hanya terdapat 3 (tiga) status kesehatan bayi baru lahir, diharapkan kedepannya dapat menambahkan status kesehatan bayi baru lahir dan mengembangkan lebih rinci tentang informasi penyebab dan penanganan pada status kesehatan bayi baru lahir. 3. Sebaiknya di tambahkan modul back up dan restro database untuk menghindari kerusakan database yang di akibatkan oleh virus.

[3] Kusrini. , 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.

[4] Zulkifli. , 2013. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peserta JAMKESMAS dengan Metode Simple Additive Weighting. Medan: Pelita Informatika Budi Darma, ISSN: 23019425, Vol 5, No 1: 2-7. [5] Nasution, Mukhsin. , 2014. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penjurusan Siswa dengan Menggunakan Metode Simple Multi Atribut Rating Technuque (SMART). Medan: Pelita Informatika Budi Darma, ISSN: 2301-9425, Vol 7, No 2: 13-19. [6] Sihotang, Freklin. , 2013. Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode TOPSIS. Medan: Pelita Informatika Budi Darma, ISSN: 2301-9425, Vol 5, No 3: 6-11. [7] Hidayat, A. Aziz Alimul. , 2008. Pengantar Ilmu Kesehatan Anak Untuk Pendidikan Kebidanan. Jakarta: Salemba Medika. [8] Koko, Adi. , 2014. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Siswa Kelas Unggulan Pada Smp Negeri 3 Tanjung Morawa Dengan Menggunakan Metode Weighted Product. Medan : Pelita Informatika Budi Darma, ISSN: 2301-9425, Vol 6, No 1: 87-92. [9] Jaya, Putra. , 2013. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product (WP). Medan: Pelita Informatika Budi Darma, ISSN: 2301-9425, Vol 5, No 2: 90-95. [10] Fathansyah. , 2012. Basis Data. Bandung: Informatika. [11] Kadir. Abdul. , 2008. Dasar Pemrograman WEB Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Andi. [12] dokumen.tips/documents/bab-ii5585dfdf55af3.html [13] S, Rosa A., M. Shalahuddin. , 2011. Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Modula.

E. Daftar Pustaka [1] Sommerville, Ian. , 2003. Software Engineering/Sixth edition (Rekayasa Perangkat Lunak). Jakarta: Erlangga. [2] Nofriansyah, Dicky. , 2014. Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.


[14] Komputer, Wahana. , 2010. SQL Server 2008 Express. Yogyakarta: Andi.

[15] Sismoro, Heri. , 2005. Pengantar logika Informatika, algoritma dan pemrograman komputer. Yogyakarta: Andi. [16] Sulhan. M. , 2007. Pengembangan Aplikasi Berbasis Web dengan PHP & ASP. Yogyakarta: Gaya Media. [17] Zaenal. Ali. , 2011. Cepat & Mudah Membuat Website Keren dengan WordPress 3.x. Jakarta: Mediakita.


Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penentuan Status Kesehatan Bayi Baru Lahir, Pemeriksaan Antropometri, Weighted Product

Recommend Documents