Search Articles & Publications

Showing 235 articles found for "Give"

FORECASTING UNEMPLOYMENT IN INDONESIAUSING WEIGHTED MOVING AVERAGE METHOD

Syafwan, Havid, Putri, Pristiyanilicia, Syafwan, Mahdhivan
Abstract: Abstract: Unemployment is a global economic issue that directly impacts human life in both developed and developing countries, especially in Indonesia, which, if ignored, will severely impact society's social dynamics. To… o overcome this problem, forecasts are made so that later, the government can take policies to control and suppress the unemployment growth rate. This research aims to predict unemployment in Indonesia in 2023 using the Weighted Moving Average method, widely used to determine the trend of a time series, which is part of one of the Time Series methods that gives different weights. The dataset used was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) relating to unemployment data from 2000 to 2022 (23 years). To analyze the level of accuracy of the results of this unemployment forecast using the MAD, MSE, and MAPE methods. This research concludes that the Weighted Moving Average method can be applied in predicting unemployment in Indonesia in 2023. The results of this research are a prediction of the number of unemployed in Indonesia, as many as 8,874,942 people at a weight value of 3 (three) where the accuracy of the MAD value is 745786.1833, the MSE value is 948402050986.3 and MAPE is 8.28%. Keywords: forecasting; unemployment; weigth moving average; indonesia   Abstrak: Pengangguran menjadi isu ekonomi global yang berdampak secara langsung terhadap tingkat kehidupan manusia di negara-negara yang sudah maju maupun yang sedang berkembang khususnya di negara Indonesia, yang jika diabaikan akan berdampak serius terhadap dinamika sosial masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuatlah peramalan agar nantinya pemerinta dapat mengambil kebijakan dalam mengendalikan dan menekan angka pertumbuhan pengangguran tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023 menggunakan metode Weighted Moving Average dimana metode ini banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatu deret waktu yang merupakan bagian dari salah satu metode Time Series yang memberikan bobot yang berbeda-beda. Adapun dataset yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Satatistik (BPS) berkaitan dengan data pengangguran dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2022 (selama 23 tahun).  Untuk menganalisa tingkat akurasi dari hasil peramalan pengangguran ini memakai metode MAD, MSE, dan MAPE. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu dapat diterapkannya metode Weighted Moving Average dalam memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023. hasil dari penelitian ini berupa prediksi jumlah pengangguran di Indonesia sebanyak 8.874.942 orang  pada nilai bobot 3 (tiga) dimana akurasi nilai MAD sebesar 745786,1833, nilai MSE sebesar 948402050986,3 dan MAPE sebesar 8,28 %.   Kata kunci: peramalan; pengangguran; weigth moving average; indonesia

SHARIA CROWDFUNDING APPLICATION BACKEND DESIGN FOR MSME FUNDING USING EXTREME PROGRAMMING METHOD

Wulandari, Febrian, Fauzi, Rahmat, Musnansyah, Ahmad
Abstract: Abstract: Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a crucial role in the economic growth of Indonesia. However, their contribution has not reached its maximum potential, with over 40% of MSMEs facing various challenges,… llenges, one of which is funding. The funding issue has become a hindrance to the growth of this sector. One contributing factor is the difficulty in obtaining loans with high interest rates.Crowdfunding has been considered a potential solution, but it has not been fully utilized due to the lack of literacy and negative cases surrounding it. In this context, the development of a Shariah-compliant crowdfunding application is seen as a suitable solution, given the government's efforts to strengthen the Shariah economic ecosystem. To support this application's development, the Laravel framework and the Extreme Programming method, emphasizing simplicity and accelerating the development process, are employed. The result of this research is the implementation of the UML design and system logic, resulting in the Tasha Crowdfunding application as a funding solution for MSMEs. It can accelerate the development process. The research outcomes include the backend implementation of the UML design and system logic, with a 100% successful blackbox testing result, leading to the creation of the Tasha Crowdfunding application as an MSME funding solution.           Keywords: backend services; crowdfunding syariah; extreme programming; MSMEs.     Abstrak: Di Indonesia Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) mempunyai peran yang sangat penting bagi pertumbuhan perekonomian negara. Meskipun demikian, ternyata kontribusi yang diberikan oleh UMKM belum mencapai angka yang maksimum dikarenakan lebih dari 40% UMKM masih mengalami banyak permasalahan salah satunya adalah pendanaan. Permasalahan pendanaan yang dihadapi oleh Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Indonesia telah menjadi penghambat pertumbuhan sektor ini. Salah satu faktor penyebabnya adalah kesulitan dalam memperoleh pinjaman dengan suku bunga yang tinggi. Crowdfunding telah dianggap sebagai solusi potensial, namun belum dimanfaatkan secara optimal karena kurangnya literasi dan kasus negatif yang terjadi. Dalam konteks ini, pengembangan aplikasi crowdfunding syariah dianggap sebagai solusi yang cocok, mengingat penguatan ekosistem ekonomi syariah yang sedang dilakukan oleh pemerintah. Untuk mendukung pengembangan aplikasi ini, digunakan framework laravel dan metode Extreme programming yang menekankan kesederhanaan dan percepatan proses pengembangan. Hasil penelitian ini berupa implementasi perancangan UML dan logika sistem yang menghasilkan aplikasi Tasha Crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.dapat mempercepat proses pengembangan. Hasil dari penelitian ini berupa implementasi backend dari perancangan UML dan logika sistem yang telah dibuat dengan hasil pengujian blackbox testing 100% sukses dan menghasilkan aplikasi tasha crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.   Kata kunci: backend service; crowdfunding syariah; extreme programming; UMKM.

COMPARISON OF NBC, SVM, KNN CLASSIFICATION RESULTS IN SENTIMENT ANALYSIS OF MOBILE JKN

Tjikdaphia, Nadya Bethry Balqies, Sulastri, Sulastri
Abstract: Abstract: The JKN Mobile application is a mobile application created to facilitate healthcare administration in Indonesia since 2017. The application has been downloaded by over 10 million users and has received 484,000… diverse reviews, including positive, negative, and neutral feedback. The average rating given by users is 4.5 out of 5 stars. This research aims to perform sentiment analysis on user reviews found in the Google Play Store review column. The methods used for sentiment analysis are Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), and Support Vector Machine (SVM). The test results show that with a 10% test data and 90% training data proportion, the SVM method achieves the highest accuracy of 95%. Naive Bayes follows with an accuracy of 87%, and K-NN with an accuracy of 75%.             Keywords: JKN mobile application, sentiment analysis, naive bayes, k-nearest neighbor (K-NN), support vector machine (SVM).     Abstrak: Aplikasi Mobile JKN adalah sebuah aplikasi yang dibuat untuk mempermudah administrasi kesehatan di Indonesia sejak tahun 2017. Aplikasi ini telah diunduh lebih dari 10 juta pengguna dengan 484 ribu ulasan beragam positif, negatif, dan netral. Rata-rata rating yang diberikan pengguna adalah 4,5 bintang dari 5 bintang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna yang terdapat di kolom review Google Play Store. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen adalah Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan proporsi data uji sebesar 10% dan data training sebesar 90%, metode SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 95%. Diikuti oleh Naive Bayes dengan akurasi 87%, dan K-NN dengan akurasi 75%.   Kata kunci: JKN mobile, analisis sentimen, naïve bayes, k-nearest neighbor (K-NN), support vector machine (SVM).

POINT PROGRAM DESIGN AND NEW CUSTOMER ACQUISITION WEB-BASED AT IBIL ASAHAN STORE

Iqbal, Muhammad, Nata, Andri, Yuma, Febby Madonna
Abstract: Abstract: Toko IBIL Asahan is a retail business engaged in selling children's and adult clothing. Customer retention and marketing tactics are vital for corporate success. Especially for retail enterprises like the Ibil… Asahan Store, it's critical to consistently create novel strategies to draw in new clients and keep existing ones. This research aims to design a web-based new customer acquisition and points program to increase buying interest and customer loyalty at IBIL Asahan stores. The research method used is a case study, which involves collecting data from primary and secondary sources. Primary data were obtained through direct observation at Toko IBIL Asahan and interviews with store management. The results of this study resulted in the design of a point program integrated with the web application to provide incentives to customers to shop regularly at Toko IBIL Asahan. This points program will give customers points every time they make a purchase, and these points can be redeemed for gifts or discounts in the future. In addition, new customer acquisition strategies are also proposed, including marketing through social media, promotional campaigns, and collaboration with local partners. This web application also provides information about point programs, special offers, and other features that can interest customers. In addition, the installation of point machines in stores will also be carried out to make it easier for customers to collect points and exchange them.             Keywords: Cashier Application; database; member; point; pos     Abstrak: Toko IBIL Asahan adalah sebuah usaha retail yang bergerak di bidang penjualan pakaian anak-anak dan dewasa. Strategi pemasaran dan retensi pelanggan menjadi faktor penting bagi keberhasilan bisnis. Terutama bagi bisnis ritel seperti Toko Ibil Asahan, penting untuk terus mengembangkan cara-cara baru untuk menarik pelanggan baru dan mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Penelitian ini bertujuan untuk perancangan program poin dan akuisisi pelanggan baru berbasis web untuk meningkatkan minat beli dan loyalitas pelanggan pada toko IBIL Asahan. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus, yang melibatkan pengumpulan data dari sumber primer dan sekunder. Data primer diperoleh melalui observasi langsung di toko IBIL Asahan dan wawancara dengan manajemen toko. Hasil penelitian ini menghasilkan perancangan program poin yang terintegrasi dengan aplikasi web untuk memberikan insentif kepada pelanggan untuk berbelanja secara teratur di Toko IBIL Asahan. Program poin ini akan memberikan poin kepada pelanggan setiap kali mereka melakukan pembelian, dan poin-poin ini dapat ditukarkan dengan hadiah atau diskon di masa mendatang. Selain itu, strategi akuisisi pelanggan baru juga diusulkan, termasuk pemasaran melalui media sosial, kampanye promosi, dan kolaborasi dengan mitra lokal. Aplikasi web ini juga menyediakan informasi tentang program poin, penawaran spesial, dan fitur-fitur lain yang dapat menarik minat pelanggan. Selain itu, pemasangan mesin poin di toko juga akan dilakukan untuk memudahkan pelanggan dalam mengumpulkan poin dan menukarkannya.   Kata kunci: aplikasi kasir; database; member; poin; pos

COMPARISON OF SGD, ADADELTA, ADAM OPTIMIZATION IN GENDER CLASSIFICATION USING CNN

Mandasari, Sartika, Irfan, Desi, Wanayumini, Wanayumini, Rosnelly, Rika
Abstract: Abstract: Gender classification is one of the most important tasks of video analysis. A machine learning-based approach was presented to identify male and female facial images with a data set of 2000 images taken from kaggles. … ggles.  This method plays a role in finding the weight value that gives the best output value. This study uses the most appropriate learning rate of each optimization method as a criterion for stopping training. The results showed that the Artificial Neural Network with Adam optimization produced the highest accuracy, which was 91.5% compared to the SGD and ADADELTA optimization methods. Deep Learning techniques that are applied extensively to image recognition used utilize Adam's optimizer method.      Keywords: artificial neural networks; adadelta; adam; gender; sgm;     Abstrak: Klasifikasi gender adalah salah satu tugas analisis video yang paling penting. Pendekatan berbasis machine learning disajikan untuk mengidentifikasi gambar wajah Pria dan Wanita dengan kumpulan data sebanyak 2000 gambar yang diambil dari kaggle.  Metode ini berperan dalam menemukan nilai bobot yang memberikan nilai keluaran terbaik. Penelitian ini menggunakan learning rate yang paling sesuai dari masing-masing metode optimasi sebagai kriteria pemberhentian pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan Jaringan Saraf Tiruan dengan optimasi Adam menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 91,5 %  dibandingkan dengan dengan metode optimasi SGD dan ADADELTA. Teknik Deep Learning yang diterapkan secara ekstensif pada pengenalan gambar yang digunakan memanfaatkan metode optimizer Adam.   Kata kunci: Adadelta; Adam; Jaringan Syaraf; Gender; Tiruan; SGM;  

APPLICATION OF THE WEIGHTED PRODUCT (WP) METHOD IN DOCTOR PERFORMANCE ASSESSMENT

Efendi, Zulfan, Amalia, Amalia, Hambali, Hambali, Pratiwi, Dwi Arisca
Abstract: Abstract: In an effort to increase the spirit of better performance and achievement, an institution gives awards to doctors who are considered outstanding. Setia Husodo Hospital is one of the hospitals which is the center… r of health services in the city of Kisaran. In determining the performance assessment of doctors and leaders, they still use conventional methods. Doctors' performance evaluation is still done manually and the data processing process does not yet use application programs in making decisions. In the process of assessing the performance of doctors as the main professional staff in hospitals, it must be carried out realistically, objectively and based on evidence and specifically according to specialization and/or specific procedures. For this reason, a tool is needed in the form of designing a decision support system (DSS) in evaluating the performance of doctors which aims to understand the deficiencies of the performance that has been carried out, so that it can open up space for improvement or improvements to quality and efficiency in hospitals, for the purpose of providing incentives and reward programs and value-based purchasing strategies for doctors. The method in this study uses the Weighted Product method, with the concept of weighting the rating of an appraisal variable that will be selected as the best alternative. The system to be created is a decision support system using the Weighted Product (WP) method, which is a method of determining the order (priority) in multi-criteria analysis. The results of this system design are expected to be a tool for Setio Husodo Hospital in analyzing and deciding on the performance of doctors who will be given incentives and reward programs as well as value-based purchasing strategies for doctors.   Keywords: decision support system; performance of doctors; weighted product;   Abstrak: Untuk mendorong kinerja yang lebih baik dan semangat berprestasi, institusi memberikan penghargaan kepada dokter yang dianggap berprestasi.Metode tradisional masih digunakan untuk menilai kinerja dokter dan manajer. Evaluasi kinerja dokter masih bersifat manual, dan proses pengolahan data belum menggunakan program aplikasi untuk mengambil keputusan. Proses evaluasi kinerja dokter sebagai anggota staf rumah sakit penuh waktu harus realistis, objektif, berbasis bukti, dan spesifik untuk spesialisasi dan/atau prosedur tertentu. Oleh karena itu, diperlukan perancangan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk evaluasi kinerja dokter sebagai alat yang bertujuan untuk memahami kekurangan dalam pelayanan yang diberikan dan memberikan ruang untuk perbaikan dan ruang untuk peningkatan kualitas dan efisiensi. Rumah sakit mendorong dan memberi dokter program penghargaan dan strategi pembelian berbasis nilai. Metode penelitian ini menggunakan metode weighted product dengan konsep pembobotan evaluasi terhadap satu variabel evaluasi yang dipilih sebagai pilihan terbaik. Sistem yang akan dibuat adalah sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode WP (Weighted Product), yaitu metode untuk menentukan urutan (prioritas) dalam analisis multi kriteria. Hasil perancangan sistem ini dimaksudkan sebagai alat bagi RS Setio Husodo untuk menganalisis dan menentukan kinerja dokter penerima program insentif dan reward, serta strategi pembelian berbasis nilai dokter.   Kata kunci: kinerja dokter; sistem pendukung keputusan; weighted product  

APPLICATION OF THE BINARY NUMBER SYSTEM IN BLOOD GROUP TYPE CHECKING BASED EMBEDDED SYSTEM

Ananda, Ricki, Amin, Muhammad, Parini, Parini
Abstract: Abstract: The Indonesian Red Cross or abbreviated as PMI, is one of the organizations in Indonesia engaged in the humanitarian field. PMI has branches in all cities in Indonesia such as the red cross in Asahan district.&#8230; Currently, the Asahan district red cross has a blood donation stock of ± 100/360 cc per bag. The purpose of designing a blood group type reader is to increase the certainty of blood types that are tested by experts or medical workers from PMI Asahan, according to the testing of the tool design. This study used a qualitative type of method, namely data taken in the form of data on the condition of the blood when rhesus fluid was given, so that the data will be calibrated with the test results so that the right test results can be decided. The results of testing the device design with blood and fluids, found that blood group A+ got an LDR value of 19.5 and 4 with a bina-ry condition of 101, while for blood group B+ got an LDR value of 19, 4 and 4 with a bi-nary condition of 011, blood group AB+ got a value LDR 19, 3 and 4 with binary condi-tion 111, blood type O+ found LDR values 19, 2 and 4 with binary condition 001. Mean-while for basic conditions, or not detecting blood type, LDR conditions 20, <=4, <=4 and binary value is 000. After testing, all results of testing the design of the tool are in full ac-cordance with the results of the conclusions of the PMI Asahan medical personnel about the type of blood group   Keywords: binary; blood donation; blood type detector   Abstrak: Palang Merah Indonesia atau disingkat PMI, merupakan salah satu organisasi di Indonesia yang bergerak dalam bidang kemanusiaan. PMI memiliki cabang di seluruh kota di Indonesia seperti palang merah di kabupaten asahan. Saat ini palang merah kabupaten asahan memiliki stok sumbangan darah ± 100/360 cc setiap kantong. Tujuan dirancang nya alat pembaca jenis golongan darah untuk menambah kepastian jenis darah yang diuji tenaga ahli atau medis PMI Asahan, sesuai dengan pengujian dari rancangan alat. Penelitian ini menggunakan jenis metode kualitatif, yaitu data yang diambil berupa data kondisi darah ketika dikasi cairan resus, sehingga data tersebut akan dikalibrasi dengan hasil pengujian sehingga memutuskan hasil pengujian tepat. Hasil pengujian rancangan alat dengan darah dan cairan,  mendapati bahwa untuk golongan darah A+ mendapati nilai LDR 19, 5 dan 4 dengan kondisi biner 101, sementara untuk golongan darah B+ mendapati nilai LDR 19, 4 dan 4 dengan kondisi biner 011, golongan darah AB+ mendapati nilai LDR 19, 3 dan 4 dengan kondisi biner 111, golongan darah O+ mendapati nilai LDR 19, 2 dan 4 dengan kondisi biner 001. Sementara untuk kondisi dasar, atau tidak mendeteksi golongan darah, kondisi LDR 20, <=4, <= 4 dan nilai biner 000. Setelah dilakukannya pengujian, maka disimpulkan seluruh hasil pengujian rancangan alat sepenuhnya sesuai dengan hasil kesimpulan tenaga medis PMI Asahan tentang jenis golongan darah.   Kata kunci: biner; donor darah; pendeteksi golongan darah

DEEP LEARNING FOR FACES ON ORPHANAGE CHILDREN FACE DETECTION

Pernando, Yonky, Febrianti, Eka Lia, Syafrinal, Ilwan, Roza, Yuni, Afifah, Ummul Fitri
Abstract: Abstract: l -The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that they can understand the objects around them. Deep&#8230; learning is a term used to describe a new era in learning that supports computer learning from big data machines. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. ;Object detection is a technique used to identify the type of object in a given image and the location of the object in the image. The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that computers can know objects around them. Deep learning is the buzzword as a new era in machine learning that trains computers to find patterns from large amounts of data. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. Object detection is a technique used to identify the type of object in a particular image as well as the location of the object in the image.   Keywords: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Face Detection;     Abstrak: 1 Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga dapat memahami objek - objek disekelilingnya. Pembelajaran mendalam adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan era baru dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer belajar dari sejumlah besar data. [Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra yang diberikan serta lokasi objek di dalam citra. Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga komputer dapat mengetahui objek - objek disekelilingnya. Deep learning adalah kata kunci sebagai era baru dalam machine learning yang melatih komputer dalam menemukan pola dari jumlah besar data. Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. /Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra tertentu serta lokasi objek di dalam citra.   Kata kunci: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Deteksi Wajah

WEB-BASED CLUSTER OPTIMIZATION USING K-MEDOIDS AND DAVIES BOULDIN INDEX

Christian, Ryan, Jollyta, Deny
Abstract: Abstract: Clustering data has always been a fascinating subject to research numerous perspectives. A variety of knowledge is produced by the calculating process utilizing various algorithms. The genesis of cluster optimization&#8230; ization is based on differences of opinion about the cluster's results. In general, cluster and optimization findings are generated using software such as Matlab, RapidMiner, and programming languages like Python. Users, however, have not been satisfied with the results so far. The various outcomes are the primary motivations for continuing to create and develop applications. The goal of this research is to create an application that can evaluate cluster data using the K-Medoids method, which can then be further optimized using the Davies Bouldin Index (DBI). Because the target application is students and lecturers who use it in learning and observers of the cluster field, the application can indeed be accessible through a browser to make it easier to use. For ease of using it, the program is available on both desktop and mobile platforms. Through separately created applications, it is intended that this research will give an alternative to clustering and optimization.             Keywords: application, cluster, dbi, k-medoids, optimization     Abstrak: Clusterisasi data selalu menjadi topik yang menarik untuk dikembangkan dari berbagai sisi. Proses perhitungannya yang menggunakan berbagai algoritma menghasilkan knowledge yang beragam. Perbedaan pendapat terhasil hasil cluster menjadi dasar munculnya optimalisasi cluster. Umumnya hasil cluster dan optimalisasi diperoleh dari pengolahan menggunakan aplikasi yakni Matlab, RapidMiner, dan bahasa pemrograman seperti Pyhton. Namun demikian hasil yang muncul belum mampu memuaskan pengguna. Hasil yang berbeda menjadi alasan utama pembuatan maupun pengembangan aplikasi masih terus dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat memproses data cluster menggunakan algoritma K-Medoids untuk selanjutnya dioptimalisasi dengan Davies Bouldin Index (DBI). Untuk memudahkan penggunaan, aplikasi dapat diakses pada browser karena target aplikasi adalah mahasiswa dan dosen yang menggunakan pada pembelajaran serta pemerhati bidang cluster. Aplikasi dirancang pada platform desktop dan mobile demi memudahkan pengaksesan. Diharapkan, penelitian ini memberikan alternatif dalam proses clusterisasi dan optimalisasi melalui aplikasi yang dirancang mandiri.   Kata kunci: aplikasi; cluster; dbi; k-medoids; optimalisasi

A RANKING SYSTEM FOR HANDLING COVID-19 IN SOUTHEAST ASIAN USING AHP-COPRAS

Wibisono, Setyawan, Hadikurniawati, Wiwien, Jananto, Arief, Cahyono, Taufiq Dwi
Abstract: Abstract: One of the institutions that stated the poor handling of Covid-19 in Indonesia was the Lowy Institute. On March 13, 2021, Lowy Institute put Indonesia in 89th rank out of 102 countries that were successfully surveyed&#8230; rveyed regarding the handling of the Covid-19 pandemic. This research is an attempt to critique the Lowy Institute's assessment. The COPRAS-AHP hybrid method was used. The AHP method, especially in the pairwise comparison section, is used as a method to determine the validity of the criterion weights. Five criteria were used in determining the ranking of the handling of the Covid-19 pandemic in countries in the Southeast Asian region. Each criterion is given a weight that is determined subjectively but by considering the level of importance of each criterion. The weighting of the criteria by using pairwise comparison resulted in: test per population, positive per test, vaccine per population, recovered per positive, deaths per positive. This study produces conclusions that are not much different from the Lowy Institute release. Indonesia is one of the countries where the handling of the Covid-19 pandemic is at a low level, Indonesia is ranked 10th out of 11 countries in the Southeast Asia region, with a utility value 16.29%.             Keywords: AHP; COPRAS; covid-19;pairwise comparison; ranking   Abstrak: Salah satu lembaga yang menyatakan buruknya penanganan Covid-19 di Indonesia adalah Lowy Institute. Pada 13 Maret 2021 menempatkan Indonesia di peringkat 89 dari 102 negara yang berhasil disurvei berkenaan dengan penanganan pandemi Covid-19. Penelitian ini merupakan upaya kritisi terhadap penilaian Lowy Institute. Digunakan metode hibrid COPRAS-AHP. Metode AHP, khususnya pada bagian pairwise comparison digunakan sebagai metode untuk menentukan validitas bobot kriteria. Digunakan lima kriteria dalam menentukan pemeringkatan penanganan pandemi Covid-19 pada negara-negara di kawasan Asia Tenggara. Masing-masing kriteria diberikan bobot yang ditentukan secara subjektif namun dengan mempertimbangkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria. Pembobotan kriteria dengan menggunakan pairwise comparison menghasilkan: kriteria tes per populasi, positif per tes, vaksin per populasim, sembuh per positif, meninggal per positif. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan yang tidak jauh berbeda dengan rilis Lowy Institute. Indonesia adalah salah satu negara dengan penanganan pandemi Covid-19 berada dalam level yang relatif rendah, peringkat 10 dari 11 negara di kawasan Asia Tenggara, dengan nilai utilitas 16,29 %.   Kata kunci: AHP; COPRAS; covid-19; pairwise comparison; pemeringkatan