Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/147360
Title: Multiple Attribute Decision Making dengan Pembobotan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Tingkat Kesehatan 33 Provinsi di Indonesia)
Authors: Sadik, Kusman
Silvianti, Pika
Rahmawati, Eka Risna
Issue Date: 2015
Publisher: IPB University
Abstract: Menentukan prioritas provinsi bermasalah kesehatan dengan indicator mutlak Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) sebagai dasar kriteria pertimbangan, dapat dipandang sebagai kasus Multiple Attribute Decision Making (MADM). Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan pembobotan terhadap indikator mutlak IPKM, kemudian menyusun peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Pada penelitian ini ditentukan nilai bobot indikator mutlak IPKM dan peringkat provinsi bermasalah kesehatan. Berdasarkan pembobotan dengan Algoritme Genetika (AG) diketahui bahwa nilai bobot tertinggi terdapat pada indikator presentase rumah tangga dengan akses sanitasi bagus, presentase imunisasi lengkap, rasio bidan terhadap desa, dan presentase persalinan oleh tenaga kesehatan. Tiga peringkat terbawah provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi DI Yogyakarta, DKI Jakarta, dan Bali. Sedangkan tiga peringkat teratas provinsi bermasalah kesehatan terdapat pada Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku. Oleh karena itu, berdasarkan 11 indikator mutlak IPKM, Provinsi Papua, Nusa Tenggara Timur, dan Maluku derajat kesehatannya lebih rendah dibandingkan dengan provinsi lainnya, sehingga lebih membutuhkan prioritas pembangunan kesehatan dan alokasi bantuan dari pusat ke daerah….
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/147360
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File SizeFormat 
G15err.pdf
  Restricted Access
1.7 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.