Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Metode Topsis untuk Rekomendasi Pengadaan Alat Kesehatan
Notice bibliographique
Résumé
The development of information technology has brought significant changes to the medical device procurement process, particularly within government institutions such as the Health Office. The procurement of appropriate, efficient, and objective medical devices is crucial to supporting optimal medical services, yet the decision-making process is often constrained by limited budgets and the complexity of multiple assessment criteria. This study aims to design and implement a decision support system (DSS) based on the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method to provide recommendations for medical device procurement at the Binjai Health Office. The DSS evaluates six main criteria: price, quality, durability, ease of maintenance, medical necessity, and safety level, using procurement data from the 2022–2024 period. The TOPSIS method is applied to calculate the relative closeness of each alternative to the ideal solution, enabling decision-makers to rank medical device options objectively and systematically. The findings show that the DSS successfully prioritizes procurement alternatives, helping stakeholders allocate budgets more effectively and transparently. In addition, the system minimizes subjective bias by integrating quantitative analysis with clearly defined criteria. The system is implemented in a web-based environment with MySQL as the database, ensuring accessibility and scalability for future use. Overall, this research demonstrates that integrating TOPSIS into a decision support system can enhance the efficiency, accuracy, and accountability of medical device procurement in public health agencies. The study is expected to contribute to improving budget management and strengthening the quality of health services through better resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».