Sistem Pemeringkatan Daerah (Kelurahan) Dalam Pemberlakuan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

A. J. Sibarani, Fajar Wahyudi
{"title":"Sistem Pemeringkatan Daerah (Kelurahan) Dalam Pemberlakuan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)","authors":"A. J. Sibarani, Fajar Wahyudi","doi":"10.34010/komputika.v11i2.5248","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pembatasan Sosial Berskala Besar merupakan salah satu peraturan yang dibuat oleh kementerian kesehatan (kemenkes) dalam rangka percepatan penanganan dan pengendalian virus covid-19. Kota Tangerang Selatan merupakan salah satu kota yang terkena dampak penyebaran virus covid-19 dan perlu untuk menerapkan mekanisme pembatasan sosial terhadap warganya. Penelitian ini memanfaatkan nilai jumlah orang dalam pemantauan (ODP), pasien dalam pengawasan (PDP), Positif Covid-19, jumlah pasien yang dinyatakan sembuh dari Covid-19, dan jumlah kematian untuk menghasilkan nilai pada sebuah kelurahan. Kemudian nilai dari seluruh kelurahan dihasilkan dan diperbandingkan untuk mengetahui kelurahan mana yang berada pada posisi tertinggi yang harus melakukan pembatasan sosial pada warganya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) yang mampu memberi bobot kepentingan pada tiap kriteria untuk menghasilkan pemeringkatan. Hasil akhirnya adalah sebuah aplikasi yang mampu memberikan peringkat seluruh kelurahan pada satu kota untuk dapat membantu mengambil keputusan dalam menentukan kelurahan apa yang harus melakukan pembatan sosial.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-08-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Komputika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34010/komputika.v11i2.5248","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Pembatasan Sosial Berskala Besar merupakan salah satu peraturan yang dibuat oleh kementerian kesehatan (kemenkes) dalam rangka percepatan penanganan dan pengendalian virus covid-19. Kota Tangerang Selatan merupakan salah satu kota yang terkena dampak penyebaran virus covid-19 dan perlu untuk menerapkan mekanisme pembatasan sosial terhadap warganya. Penelitian ini memanfaatkan nilai jumlah orang dalam pemantauan (ODP), pasien dalam pengawasan (PDP), Positif Covid-19, jumlah pasien yang dinyatakan sembuh dari Covid-19, dan jumlah kematian untuk menghasilkan nilai pada sebuah kelurahan. Kemudian nilai dari seluruh kelurahan dihasilkan dan diperbandingkan untuk mengetahui kelurahan mana yang berada pada posisi tertinggi yang harus melakukan pembatasan sosial pada warganya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) yang mampu memberi bobot kepentingan pada tiap kriteria untuk menghasilkan pemeringkatan. Hasil akhirnya adalah sebuah aplikasi yang mampu memberikan peringkat seluruh kelurahan pada satu kota untuk dapat membantu mengambil keputusan dalam menentukan kelurahan apa yang harus melakukan pembatan sosial.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
大型社会限制是卫生部为加快处理和控制新冠肺炎病毒而制定的规则之一。南唐格朗市是受新冠肺炎病毒传播影响的城市之一,需要对其公民实施社会边界机制。这项研究使用监测人数(ODP)、监测患者(PDP)、新冠肺炎阳性、报告从新冠肺炎中康复的患者人数和死亡人数来产生欺骗价值。然后,产生并比较整个欺骗的价值,以找出哪个欺骗处于最高地位,必须对其公民进行社会约束。本研究中使用的方法是层次分析法(AHP),它能够对每个标准的重要性进行权衡,从而得出总结。最终的结果是,一个应用程序可以给一个城市提供整个程度的欺骗,以帮助决定欺骗与社会排斥有什么关系。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
25
审稿时长
12 weeks
期刊最新文献
Perbandingan Kinerja Algoritma Multinomial dan Bernoulli Naïve Bayes dalam Mengklasifikasikan Komentar Cyberbullying Klasifikasi Pemenuhan Pilar Sanitasi Puskesmas Menggunakan Metode Naive Bayes Analisis Cluster Kualitas Pemuda di Indonesia pada Tahun 2022 dengan Agglomerative Hierarchical dan K-Means Klasifikasi Rentang Usia Dan Gender Dengan Deteksi Suara Menggunakan Metode Deep Learning Algoritma Cnn (Convolutional Neural Network) Implementasi Metode Weighted Moving Average (WMA) Pada Prediksi Harga Bahan Pokok
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1