1026
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
OPTIMISASI STOK OBAT BPJS PADA BULAN APRIL 2023 DI KLINIK
DOMPET DHUAFA KUPANG MELALUI METODE TOPSIS
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Uyelindo Kupang, Indonesia
Email: Clarisakomba009@gmail.com, khoirmiftahul298@gmail.com, helenabeda0@gmail.com,
kaesmetanyampi@gmail.com
Abstrak
Kesehatan masyarakat menjadi aspek krusial dalam pembangunan suatu negara, dengan perhatian serius dari
pemerintah dan lembaga kesehatan. Ketersediaan stok obat dan efisiensi keanggotaan BPJS Kesehatan
menjadi elemen utama dalam menjamin pelayanan kesehatan yang optimal. Dalam konteks ini, implementasi
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode TOPSIS menjadi langkah strategis untuk meningkatkan
efisiensi manajemen kesehatan. Penelitian ini difokuskan pada evaluasi dan perbaikan proses distribusi dan
manajemen keanggotaan, dengan tujuan meningkatkan stok obat BPJS dan keanggotaan di Klinik Dompet
Dhuafa Kupang. Pendekatan ini bertujuan memberikan pemahaman dasar tentang optimisasi stok obat dan
keanggotaan BPJS, mengidentifikasi potensi masalah, dan menunjukkan kemajuan terbaru dalam bidang ini.
Keberhasilan penelitian ini akan memberikan dampak positif pada kualitas layanan kesehatan di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang, memperkuat urgensi dan relevansi penelitian ini dalam konteks peningkatan
pelayanan kesehatan masyarakat.
Kata kunci: BPJS Kesehatan, Stok Obat, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS.
Abstract
Public health is a crucial aspect of a nation's development, receiving serious attention from the government
and health institutions. The availability of drug stock and the efficiency of BPJS Health membership are key
elements in ensuring optimal healthcare services. In this context, the implementation of a Decision Support
System (DSS) based on the TOPSIS method is a strategic step to enhance healthcare management efficiency.
This research focuses on the evaluation and improvement of distribution and membership management
processes, aiming to enhance drug stock and BPJS membership at Klinik Dompet Dhuafa Kupang. The
approach aims to provide a fundamental understanding of optimizing drug stock and BPJS membership,
identify potential issues, and showcase recent developments in this field. The success of this research will
have a positive impact on the quality of healthcare services at Klinik Dompet Dhuafa Kupang, reinforcing
the urgency and relevance of this study in the context of improving public healthcare services.
Keywords: BPJS Health, Drug Stock, Decision Support System, TOPSIS
PENDAHULUAN
Ketersediaan obat merupakan aspek kritis dalam pelayanan kesehatan bagi peserta Badan
Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) (Rahem, 2017). Pada bulan April 2023, Klinik Dompet Dhuafa
Kupang menghadapi perubahan yang signifikan dalam manajemen stok obat, menghadapi
permasalahan mendesak terkait kontroversi aksesibilitas obat serta tren darurat dalam kebutuhan akan
layanan Kesehatan (Kurniati & Efendi, 2012; Nurhani & Rahmadani, 2020).
Perubahan ini menjadi krusial karena mempengaruhi akses peserta BPJS terhadap layanan
kesehatan yang mereka butuhkan (Baskila et al., 2023; Murtafiah et al., 2016). Pemilihan Klinik
Dompet Dhuafa sebagai objek penelitian didasarkan pada reputasinya dalam memberikan layanan
kesehatan yang merata bagi masyarakat yang membutuhkan. Lokasi penelitian, Kupang, merupakan
wilayah yang mungkin menghadapi tantangan tersendiri dalam distribusi dan ketersediaan obat-obatan,
menjadikan penelitian ini relevan secara kontekstual.
Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH)
Volume 3, Number 12, Desember 2023
p-ISSN 2774-5147 ; e-ISSN 2774-5155
1027
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Meskipun ada penelitian sebelumnya yang membahas optimisasi stok obat dalam konteks
manajemen kesehatan, penelitian ini memiliki fokus yang berbeda (ADITYA, 2023). Sebelumnya,
penelitian cenderung menekankan pada aspek manajerial umum atau pemahaman teoritis, sementara
penelitian ini berusaha menerapkan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS) secara khusus dalam konteks peningkatan stok obat pada bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang.
Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan metode TOPSIS dalam situasi spesifik untuk
mengatasi permasalahan mendesak terkait tren kesehatan pada bulan tersebut di klinik ini (Ghiffari,
2023) (Rahim et al., 2018). Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan kerangka kerja
yang efektif untuk manajemen stok obat BPJS, dengan mempertimbangkan variabel-variabel kunci
seperti permintaan obat, ketersediaan, dan kebutuhan peserta BPJS. Diharapkan hasil penelitian ini akan
memberikan solusi praktis dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan stok obat di lingkungan
pelayanan kesehatan yang sensitif terhadap keadaan darurat.
METODE PENELITIAN
Peneliti menentukan variabel-variabel dari Sistem Pendukung Keputusan untuk optimisasi stok
obat BPJS di klinik Dompet Dhuafa Kupang pada bulan April 2023. Selanjutnya, peneliti menentukan,
populasi, sampel dan teknik pengambilan sampel meliputi seluruh pasien yang menggunakan fasilitas
kesehatan Klinik Dompet Dhuafa dengan asuransi BPJS selama bulan April 2023. Sampel diambil
menggunakan teknik purposive sampling, dengan memilih pasien yang mewakili beragam profil dan
kebutuhan kesehatan. Dalam hal ini, akan dijelaskan langkah-langkah yang diambil agar penelitian
dapat dilakukan dengan tepat dan memudahkan untuk menganalisis masalah yang ada.
Peneliti melihat buku, jurnal penelusuran media yang berkaitan tentang sistem pendukung
keputusan. Pengumpulan data ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan adalah
valid. Untuk mencapai tujuan ini, apoteker klinik Dompet Dhuafa Kupang diwawancarai secara
langsung. Setelah itu, data ini disusun menjadi basis aturan yang akan digunakan dalam sistem
pendukung Keputusan (Wicaksono et al., 2023).
Sebelum melakukan proses pengolahan, data yang sudah didapatkan diolah menjadi sebuah tabel
bobot keputusan dimana tabel tersebut berisi bobot nilai atau hubungan dengan data stock obat. Setelah
tabel keputusan dibentuk tahap selanjutnya adalah menentukan kriteria dan alternatif yang nantinya
digunakan sebagai bahan pertimbangan Keputusan (Suryana et al., 2017). Setelah menetapkan kriteria
penilaian, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai bobot preferensi dari masing-masing kriteria
berdasarkan tingkat kepentingan antara masing-masing kriteria.
Algoritma TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah
langkah-langkah yang digunakan untuk mengimplementasikan metode TOPSIS dalam pengambilan
keputusan multi-kriteria. Berikut adalah algoritma dasar untuk metode TOPSIS
1. Matriks Keputusan (X), di mana setiap baris mewakili alternatif dan setiap kolom mewakili kriteria.
2. Matriks Bobot (W), yang berisi bobot untuk setiap kriteria.
3. Jenis Solusi Ideal (Positif atau Negatif).
4. Metrik jarak (Euclidean, Manhattan, atau metrik jarak lainnya).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian pembahasan ini, metode TOPSIS secara keseluruhan diterapkan untuk menghitung
perbandingan konsistensi kriteria penilaian terhadap kriteria yang dinilai yaitu optimasi stok obat dan
keanggotan di klinik Dompet Dhuafa Kupang pada bulan April 2023. Peneliti menggunakan metode
TOPSIS sebagai pendukung keputusan untuk mengumpulkan beberapa data. Hasil perhitungan yang
dilakukan menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
1028
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Menentukan Kriteria yang akan dipertimbangkan
Dalam melakukan pengambilan keputusan, tentunya harus memiliki berbagai kriteria-
kriteria yang nantinya digunakan sebagai bahan pertimbangan dan harus keterkaitan dengan
kasus yang diangkat (Chamid & Murti, 2017). Adapun lima sampel kriteria yang digunakan
dalam studi kasus menggunakan metode TOPSIS ini antara lain:
Tabel 1. Data Kriteria.
Kode
K1
K2
K3
K4
K5
K6
Adapun alternatif yang akan dipilih sebagai optimasi stok obat adalah sebagai berikut
Tabel 2. Data Alternatif.
Kode
Alternatif
A1
Ketersediaan
A2
Efektifitas
A3
Efisien Biaya
A4
Keamanan
A5
Efek Samping
Menyusun bobot preferensi untuk setiap kriteria
Setelah menetapkan kriteria penilaian, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai bobot
preferensi dari masing-masing kriteria berdasarkan tingkat kepentingan antara masing-masing kriteria
(Sugianto et al., 2021). Nilai perbandingan tingkat kepentingan antara masing-masing kriteria dapat
digambarkan sebagai berikut:
Tabel 3. Bobot Preferensi Kriteria
Nilai
Bobot Preferensi
1
Sangat tidak penting
2
Tidak penting
3
Cukup penting
4
Penting
5
Sangat penting
Didasarkan pada pernyataan di atas, dapat disimpulkan bahwa nilai preferensi terdiri dari
bilangan 1 hingga 5, dan semakin tinggi nilai kriteria yang dipilih, semakin pentingnya kriteria tersebut
untuk membuat keputusan.
1029
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Membentuk matriks keputusan berdasarkan nilai preferensi setiap kriteria terhadap semua
alternatif
Tabel 4. Matriks Keputusan
Kode
Ketersediaan
Efektivitas
Evesian Biaya
Keamanan
Efek Samping
Aspilet
5
3
3
5
1
Citicolin
4
2
3
2
3
Demacolin
3
4
3
4
4
Eperisone
5
4
5
2
2
Flunarizine
1
5
3
3
4
Glucosamin
2
2
3
1
2
Setelah membentuk matriks keputusan, Langkah selanjutnya adalah menormalisasikan nilai
matriks keptusan sebagai berikut :
Dengan i=1,2,.... m dan j=1,2....n;
Dimana ;
𝑟𝑖𝑗 = Ranking kinerja alternatif ke – i pada kriteria ke– j
𝑥𝑖𝑗 = Alternatif ke – i pada kriteria ke – j
= Akar hasil penjumlahan dari pemangkatan tiap – tiap.
Menentukan Nilai Normalisasi
Tabel 5. Matriks Keputusan
25
9
9
25
1
16
4
9
4
9
9
16
9
16
16
25
16
25
4
4
1
25
9
9
16
4
4
9
1
4
Tabel diatas adalah setiap nilai keputusan dipangkatkan dua.
1030
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 6. Nilai Normalisasi (R)
0.56
0.35
0.36
0.65
0.14
0.45
0.23
0.36
0.26
0.42
0.34
0.46
0.36
0.52
0.57
0.56
0.46
0.60
0.26
0.28
0.11
0.58
0.36
0.39
0.57
0.22
0.23
0.36
0.13
0.28
Menentukan Nilai Normalisasi Terbobot
Setelah memperoleh matriks ternormalisasi, nilai matriks normalisasi dikalikan dengan nilai
preferensi untuk setiap kriteria
Tabel 7. Nilai Preferensi Setiap Kriteria
Tabel 8. Nilai Normalisasi Terbobot (Y)
1.12
1.74
1.43
1.30
0.71
0.89
1.16
1.43
0.52
2.12
0.67
2.32
1.43
1.04
2.83
1.12
2.32
2.39
0.52
1.41
0.22
2.91
1.43
0.78
2.83
0.45
1.16
1.43
0.26
1.41
Menentukan Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Tabel 9. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
1.12
2.91
2.39
1.30
2.83
0.22
1.16
1.43
0.26
0.71
Menentukan jarak alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Tabel 10. Jarak Alternatif Dengan Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negatif
0.00
1.35
0.91
0.00
4.50
0.05
3.04
0.91
0.61
0.50
0.20
0.34
0.91
0.07
0.00
0.00
0.34
0.00
0.61
2.00
0.80
0.00
0.91
0.27
0.00
0.45
3.04
0.91
1.08
2.00
2
5
4
2
5
1031
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 11. Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negatif
POSITIF
NEGATIF
2.60
3.86
2.26
3.73
1.23
2.77
3.17
1.67
3.56
1.78
2.37
2.32
Menentukan Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
Tabel 12. Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
PREF
RANK
0.730431267
1
0.730431267
2
0.626722198
3
0.240303796
5
0.204360007
6
0.494439651
4
Matriks Konfusi
Evaluasi degan mennggunakan matriks konfusi dimana matriks konfusi digunakan untuk
mengidentifikasi tingkat akurasi citra yang telah terklasifikasi terhadap data referensi. Contoh
ringkasan tabel dari jumlah prediksi yang benar dan salah yang dibuat oleh pengkalsifikasi.
Deskripsi :
True Positives (TP) : bila nilai aktualnya Positif dan prediksinya juga Positif
True Negatives (TN) : bila nilai aktualnya Negatif dan prediksinya juga negatif
Positif palsu (FP): Bila kenyataan negatif tetapi prediksinya Positif. Juga dikenal sebagai
kesalahan Tipe 1
Negatif Palsu (FN) : Bila kenyataannya Positif tetapi prediksinya Negatif. Juga dikenal sebagai
kesalahan Tipe 2
Untuk masalah klasifikasi biner, memiliki matriks 2 x 2 seperti yang ditunjukkan di bawah ini dengan
4 nilai Nilai Aktual.
Tabel 13. Matriks Konfusi
Nilai Aktual
Nilai
Prediksi
Positive
Negative
Positive
TP
FP
Negatif
FN
TN
1032
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Menentukan Grafik
Grafik Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Dalam memahami konsep ideal positif dan negatif dalam konteks pengambilan keputusan multi-
kriteria, grafik Solusi Ideal Positif (A+) dan Solusi Ideal Negatif (A-) dalam metode TOPSIS adalah
alat visual. Grafik ini menunjukkan alternatif terbaik (ideal positif) dan alternatif terburuk (ideal negatif)
dari sudut pandang kriteria yang digunakan dalam.
Grafik 1. Grafik Nilai Positif dan Negatif
Grafik ini menampilkan Solusi Ideal Positif (A+) dan Solusi Ideal Negatif (A-) dari sudut
pandang kriteria yang digunakan. Solusi Ideal Positif merupakan titik yang merepresentasikan
kombinasi nilai terbaik dari setiap kriteria, sementara Solusi Ideal Negatif adalah titik yang
merepresentasikan kombinasi nilai terburuk dari setiap kriteria (Fitri & Mahmudy, 2017). Grafik ini
memberikan gambaran visual mengenai kemungkinan terbaik (ideal positif) dan terburuk (ideal negatif)
dari sudut pandang kriteria yang dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan.
Grafik Solusi Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
Grafik ini menggambarkan seberapa dekat atau jauh setiap alternatif dari kedua solusi ideal
tersebut.
Grafik 2. Grafik Nilai Positif dan Negatif
Grafik ini menggambarkan seberapa dekat atau jauh setiap alternatif dari kedua solusi ideal (A+
dan A-). Garis yang menghubungkan setiap alternatif dengan kedua solusi ideal tersebut menunjukkan
jarak relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal. Semakin dekat sebuah alternatif ke garis nilai
preferensi, semakin tinggi tingkat kesesuaian atau preferensi alternatif tersebut dengan solusi ideal.
Nilai preferensi dianggap lebih tinggi untuk alternatif yang lebih dekat dengan garis nilai preferensi
(Sari, 2018).
Grafik-grafik ini memberikan pemahaman visual yang lebih baik tentang bagaimana alternatif-
alternatif diperbandingkan satu sama lain dalam konteks kriteria yang dipertimbangkan (Ariantini et al.,
2023). Analisis visual seperti ini memudahkan penilaian terhadap seberapa baik atau seberapa buruk
0
5
1 2 3 4 5 6
Penentuan Nilai Positif dan
Negatif
POSITIF NEGATIF
0
5
10
1 2 3 4 5 6
Menentukan Hasil atau Nilai Preferensi
dan Perangkingan
PREF RANK
1033
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
suatu alternatif dibandingkan dengan solusi ideal yang diinginkan, membantu pengambilan keputusan
yang lebih informan dan berbasis data.
KESIMPULAN
Metode TOPSIS yang merupakan metode sistem pendukung keputusan yang dapat memecahkan
berbagai masalah dalam pengambilan keputusan multikriteria. Dalam konteks ini, ketersediaan stok obat
dan efisiensi keanggotaan BPJS Kesehatan menjadi faktor penting dalam memastikan penyediaan
layanan kesehatan yang berkualitas. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode
TOPSIS menjadi sebuah upaya untuk meningkatkan efisiensi manajemen kesehatan. Penelitian ini fokus
pada evaluasi dan perbaikan proses distribusi dan manajemen keanggotaan untuk meningkatkan stok
obat dan keanggotaan BPJS di Klinik Dompet Dhuafa Kupang. Tujuannya adalah untuk memberikan
pemahaman dasar tentang optimisasi stok obat dan keanggotaan BPJS, mengidentifikasi masalah
potensial, dan menunjukkan perkembangan terbaru dalam hal ini. Selain itu, penggunaan grafik Solusi
Ideal Positif, Solusi Ideal Negatif, dan Solusi Nilai Preferensi membantu visualisasi konsep alternatif
terbaik dan terburuk dalam konteks preferensi kriteria yang ada. Ini memudahkan pengambil keputusan
dalam memilih alternatif yang paling sesuai dengan tujuan dan preferensi mereka..
BIBLIOGRAPHY
ADITYA, H. (2023). Optimalisasi Manajemen Pelayanan Gerai Sehat di Layanan Kesehatan Cuma-
Cuma (LKC) Dompet Dhuafa Jawa Tengah. UIN Prof. KH Saifuddin Zuhri.
Ariantini, M. S., Belferik, R., Sari, O. H., Munizu, M., Ginting, E. F., & Mardeni, M. (2023). SISTEM
Pendukung Keputusan: Konsep, Metode, dan Implementasi. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Baskila, N. A., Farisni, T. N., Fitriani, F., & Jihad, F. F. (2023). Pemanfaatan Inovasi Pelayanan
Kesehatan Mobile Jkn Pada Masyarakat Di Kota Meulaboh. Jurnal Kesehatan Tambusai, 4(3),
2859–2870.
Chamid, A. A., & Murti, A. C. (2017). Kombinasi metode AHP dan Topsis pada sistem pendukung
keputusan. Prosiding SNATIF, 115–119.
Fitri, A., & Mahmudy, W. F. (2017). Optimasi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Menggunakan
Algoritma Genetika pada Penentuan Prioritas Penerima Zakat. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(2), 125–138.
Ghiffari, A. (2023). Dukungan Teknis Mengatasi Pandemi di Masa Depan. Penerbit NEM.
Kurniati, A., & Efendi, F. (2012). Kajian sumber daya manusia kesehatan di Indonesia. Ferry Efendi.
Murtafiah, L., Yuliastuti, F., & Hidayat, I. W. (2016). Analisis Perencanaan Obat BPJS Dengan Metode
Konsumsi di Instalasi Farmasi RSUD Tidar Kota Magelang Periode Juni-Agustus 2014. Jurnal
Farmasi Sains Dan Praktis, 1(2), 22–27.
Nurhani, N., & Rahmadani, S. (2020). Analisis Pelaksanaan Sistem Rujukan Pasien Bpjs Kesehatan Di
Puskesmas Mamasa, Puskesmas Malabo Dan Puskesmas Balla Kabupaten Mamasa. Jurnal
Publikasi Kesehatan Masyarakat Indonesia, 7(2).
Rahem, A. (2017). Profil Pengelolaan dan Ketersediaan Obat Anti Diabetes Oral di Puskesmas. Jurnal
Farmasi Dan Ilmu Kefarmasian Indonesia Vol, 4(2), 75.
Rahim, R., Siahaan, A. P. U., Wijaya, R. F., Hantono, H., Aswan, N., Thamrin, S., Sari, D. A. P.,
Agustina, S., Santosa, R. B., & Muttaqin, W. M. (2018). Technique for order of preference by
similarity to ideal solution (TOPSIS) method for decision support system in top management. Pro
Mark, 8(2).
Sari, F. (2018). Metode dalam pengambilan keputusan. Deepublish.
Sugianto, R. A., Roslina, R., & Situmorang, Z. (2021). Kombinasi Metode Simple Additive Weigthing
dan Weigthed Product Untuk Seleksi Proposal Program Kreatifitas Mahasiswa. Jurnal Media
Informatika Budidarma, 5(2), 564–572.
Suryana, A., Yulianto, E., & Pratama, K. D. (2017). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode Saw, Ahp, Dan Topsis. Jurnal Ilmiah Teknologi
1034
Clarisa F.A. Komba, Miftahul K. Bajuri, Helena Beda, Yampi R. Kaesmetan
Optimisasi Stok Obat BPJS Pada Bulan April 2023 di Klinik
Dompet Dhuafa Kupang Melalui Metode Topsis
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Infomasi Terapan, 3(2).
Wicaksono, S. R., Purnomo, P., & Setiawan, R. (2023). Optimalisasi Keputusan Investasi IPO dengan
TOPSIS. Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF), 7, 3788–3799.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
License