## Pemilihan Produk Pandemi (Masker Kain) menggunakan Metode SAW dan WP
Rut Juni Grace Silalahi 1 , Ricka Juslia Sinaga 2 , Grace Esther Kirana Ziliwu 3 , Novia Kristina Siagian 4
Benedikta Anna Haulian Siboro 5
1,5 Program Studi Manajemen Rekayasa Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Del Jln.Sisingamangaraja, Sitoluama, Kecamatan Laguboti, Kabupaten Toba, Sumatera Utara
1 mrs17010@students.del.ac.id, 2 mrs17012@students.del.ac.id,
3 mrs17045@students.del.ac.id, 4 mrs17056@students.del.ac.id,
5 benedikta.siboro@del.ac.id

## (Makalah: Diterima September 2020, direvisi Februari 2021, dipublikasikan Maret 2021)
Intisari— Indonesia menjadi salah satu negara yang memastikan masyarakatnya menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) saat terjadi pandemi Covid-19. Alat Pelindung diri (APD) digunakan oleh orang-orang yang berada di luar ruangan atau saat berada di ruang publik karena penyebaran virus ini sangat cepat, dimana Covid-19 dapat menular dari satu orang ke orang lainnya. Pemilihan Produk Pandemi  adalah  contoh  masalah  pengambilan  keputusan  berdasarkan  banyak  faktor  atau  kriteria  semi  terstruktur.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis dan menentukan jenis masker yang sesuai dengan kriteria alternatif dalam perankingan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP). Kriteria yang dipilih dalam metode ini adalah harga, lapisan masker, pengulangan, efektivitas filtrasi, kualitas, penampilan, kesesuaian pelindung wajah, dan kenyamanan.  Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan metode SAW dan WP, diketahui bahwa jenis masker yang paling efektif dan paling baik digunakan saat terjadi pandemi adalah jenis masker medis. Pemilihan alternatif diperoleh berdasarkan perhitungan metode SAW dengan nilai terbesar 0,6875, sedangkan dengan metode WP diperoleh nilai terbesar yaitu 0,2810.
Kata kunci — Seleksi Produk, Produk Pandemi, Masker, Metode SAW , Metode WP.
Abstract— Indonesia is one of the countries that ensures that its people use Personal Protective Equipment (PPE) during the Covid-19 pandemic. Personal Protective Equipment (PPE) is used by people outside the room or when in public rooms because the spread of this virus is very fast, where Covid-19 can be transmitted from one person to another through droplets. Pandemic Product Selection is an example of a decision-making problem based on many factors or semi-structured criteria. This study aims to analyze and determine which type of mask fits the criteria of the alternatives in the ranking  using method the Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product  (WP)  methods.  The  criteria  chosen  in  this  method  are  price,  mask  coating,  repeatability,  filtration  effectiveness,  quality, appearance, suitability of the face shield, and comfort. Based on the analysis conducted using the SAW and WP methods, it was found that the type of mask that was the most effective and best used during a pandemic was the type of medical mask. The choice of alternative was obtained based on the calculation of the SAW method with the largest value of 0.6875, while using the WP method the largest value was obtained, namely 0.2810. Determination of the best alternative is obtained by involving the criteria chosen by the author for further analysis using available literature source.
Keywords — Product Selection, Pandemic Products, Mask, SAW Methods, WP Methods

## I. P ENDAHULUAN
APD  merupakan  singkatan  dari  Alat  Pelindung  Diri.  Di mana, APD digunakan untuk melindungi diri dari penyebaran COVID-19.  Alat  pelindung  diri  (APD)  berfungsi  untuk melidungi  pengguna  dari  bahaya  atau  gangguan  kesehatan tertentu misalnya infeksi virus atau bakteri. Penggunaan APD yang  benar  mampu  menghalagi  masuknya  virus  dan  bakteri dari  mulut,  hidung,  mata  dan  kulit.  Adapun  jenis-jenis  dari produk APD adalah masker, pelindung mata, pelindung wajah, gaun  medis  sarung  tangan  medis,  penutup  kepala  dan  sepatu pelindung.  Produk  ini  digunakan  oleh  masyarakat  diluar ruangan  ataupun  saat  di  ruangan  umum  dikarenakan penyebaran  virus  ini  sangat  cepat,  dimana  Covid-19  dapat menular dengan satu orang ke yang lainnya melalui percikan air liur atau droplets.[1]
Peneliti melakukan penyebaran kuesioner untuk pengambilan  keputusan  produk  APD  mana  yang  sering  di gunakan  oleh  masyarakat  sebagai  alat  pelindung  diri  saaat pandemi.  Berdasarkan  hasil  kuesioner  produk  yang  sering  di gunakan  adalah  produk  masker  kain.  Produk  masker  yang dipilih  masyarakat  adalah  masker  kain,  masker  kain  ini  tidak dapat  dibuktikan  lebih  efektif  dalam  mengurangi  transisi Covid-19.  Adapun  asumsi  masyarakat  dalam  penggunaan maske kain adalah untuk meminimalisir penyebaran Covid-19 selama masa pandemi.[2]. Hal ini juga di rekomendasikan oleh WHO  bahwa  pertahanan  terdepan  dalam  upaya  pencegahan Covid-19  diantaranya  adalah  pemakaian  masker  oleh  semua orang ketika berada diluar rumah. [3] Penggunaan Masker juga di  atur  pada  Peraturan  Pemerintah  no.11  tahun  2020  tentang ketetapan  kedaruratan  kesehatan  masyarakat  Covid-19. Sehingga  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pemilihan  produk APD masker. Produk masker yang akan di lalukan  penelitian
adalah  masker  N95,  masker  medis,  masker  karbon  aktif, masker kain, dan masker scuba.
Pada penelitian ini, metode yang digunakan dalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP).  Kedua  metode  ini  menggunakan  kriteria,  atribut  dan bobot sebagai data yang di gunakan sebagai acuan dalam proses mencari  nilai  alternatif  yang  paling  optimal  dengan  kriteria tertentu, kemudian menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang akan menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Adapun  kriteria yang  dipilih  dalam  metode  ini  adalah  harga,  lapisan  masker, dapat dipakai berulang, efektifitas filtrasi, kualitas, looks , face shield  fit ,  dan  kenyamanan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis dan  menentukan  jenis  masker  mana yang sesuai dengan kriteria dari alternatif yang ada dalam perangkingan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan sebagai implementasi dari metode pengambilan  keputusan  dengan  pemilihan  produk  pandemi Covid-19. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted Product (WP)  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan. Berikut adalah kerangka kegiatan yang akan dilakukan sebagai berikut:
Tahapan dalam kerangka kegiatan adalah sebagai berikut;
1. Menentukan  permasalahan,  permasalahan  apa  yang  akan di  fokuskan  peneliti  dalam  pemilihan  produk  pandemic Covid-19  menggunakan  metode  SAW  dan  WP.  Peneliti melakukan  pembagian  kuesioner  sehingga  menentukan pemilihan  keputusan  pada  jenis-jenis  masker  yang digunakan.
2. Menentukan kriteria (studi literatur), penentuan kriteria ini dilakukan sebagai acuan dalam setiap keputusan yang akan diambil.  Peneliti  melakukan  studi  literatur  dalam penentuan kriteria, kriteria yang di hasilkan adalah harga, lapisan masker, dapat dipakai berulang, efektifitas filtrasi, kualitas, looks , face shield fit , dan kenyamanan.
3. Pengumpulan  data  (kuesioner),  data  yang  disebarkan dengan  kuesioner  ini  disebarkan  kepada  penjahit  kain masker  dan  penjual  masker  sebanyak  41  responden  yang ada di Porsea. Adapun penilaian yang dilakukan responden adalah penentuan range setiap kriteria.
4. Pembahasan dan analisis data menggunakan metode SAW dan  WP,  data  yang  dikumpulkan  melalui  kuesioner dilakukan penentuan keuntungan dan kerugiannya hingga penentuan  bobot,  kemudian  diolah  menggunakan  metode SAW dan WP.
5. Pengambilan  keputusan,  keputusan  di  dapat  dari  hasil olahan  metode  SAW  dan  WP  yang  hasilnya  adalah  nilai vektor yang tertinggilah yang menjadi alternatif pilihan
Kesimpulan, setelah di dapat alternatif  mana yang dipilih, kemudian di dapatlah kesimpulan produk masker yang menjadi
hasil dari metode SAW dan WP.
Gambar 1.  Kerangka Kerja
B. Metode Pengambilan Keputusan
1. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan metode  yang  mencari  jumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Metode  ini menggunakan  proses  normalisasi  pada  matriks  keputusan  (X) ke sebuah skala yang dapat di bandingkan dengan rating - rating alternatif  yang  ada.  langkah-langkah  penyelesaian  metode SAW adalah sebagai berikut [4][5]
a. Menentukan kriteria dan bobot dimana kriteria adalah Ci
b. Menentukan nilai alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria dan melakukan  normalisasi  matriks  sesuai  penamaan dengan  jenis  atribut–atribut  keuntungan  sehingga  di peroleh matriks normalisasi R.
Mulai Mentukan Permasalahan Mentukan Kriteria (Studi Literature) Pengumpulan Data (Kuesioner) Pembahasan dan Analisis Data Menggunakan Metode SAW dan WP
Pengambilan Keputusan
Selesai Kesimpulan
Vol. 11 No. 1
�=1
d. Melakukan  perangkingan  berdasarkan  penjumlahan dari  perkalian  matriks  normalisasi  R  dengan  vektor bobot  maka  di  peroleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif terbaik (Vi) sebagai solusi.
��� ( ) �� � �� ������� ���������
� �� = ∏  ���^�� �
Jika i=1,2,....,m dan j=1,2, ... ,n.(2) sebagai atribut. Keterangan: Π  = produk Si = skor / nilai dari setiap alternatif
��� =  ��� ���
Xij = nilai alternatif ke i terhadap atribut ke j
{ Keterangan: ���(���)
��� �� � �� ���� ��������� Wj = bobot dari setiap atribut
Dalam menentukan nilai vektor S dengan cara mengalikan seluruh kriteria dengan alternatif dari hasil wj yang pangkat
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i
positif untuk kriteria benefit dan pangkat negatif untuk kriteria cost .  Vektor  S  merupakan  preferensi  kriteria  (X)  ialah  nilai kriteria dan (n) merupakan banyaknya kriteria.
3.  Menentukan nilai vektor (V) Benefit = jika nilai terbesar adalah ter baik Cost
= jika nilai terkecil adalah terbaik
�� = � �=1 �����
Rating kinerja (rij) dari alternatif Ai pada atribut  Cj= i= 1,2,3,…,m dan j= 1,2,3,…,n. nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) adalah
�
�� = ∑ �����
�=� ∏ � ( ��)��
Dalam  menentukan  nilai  vektor  (V)  ialah  preferensi alternatif yang akan digunakan untuk perangkingan dari masing masing jumlah nilai vektor S dengan nilai jumlah seluruh nilai vektor S. [10][11]
Keterangan:
Vi = nilai preferensi
Wj = bobot rangking Rij= rating kinerja ternormalisasi

## 2. Weighted Product (WP)
Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mencari alternatif paling optimal  dari  sejumlah  alternatif  optimal  dengan  kriteria tertentu. Metode MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan. Weighted  Product (WP)  merupakan  salah  satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM [6][7]
Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode yang  di  gunaka  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menyelesaikan  masalah  MADM.  Metode  ini  menggunakan teknik  perkalian  untung  menghubungkan rating atribut, kemudian rating atribut di opangkatkan dengan atribut bobot. Langka-langkah  dalam  memecahkan  masalah  dengan  metode ini yaitu: [8][9]
1. Melakukan normalisasi atau perbaikan bobot ��
�� = ∑ ��
Normalisasi atau perbaikan bobot untuk menghasilkan  nilai  wj  =  1  jika  j  =  1,  2,……,  n merupakan  banyaknya  alternatif  dan  ∑wj  adalah jumlah keseluruhan nilai bobot.
2. Menentukan nilai vektor S

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun  alternatif  untuk  jenis  masker  yang  digunakan dalam penelitian  ini adalah  seperti tampak pada tabel sebagai berikut:
TABEL I

## ALTERNATIF
Alternatif Keterangan K1 Masker N95 K2 Masker Medis K3 Masker Karbon Aktif K4 Masker Kain K5 Masker Spons ( Fashion )
Penetapan jenis masker yang akan digunakan dalam penelitian ini  berdasarkan  hasil  referensi  yang  sering  digunakan  oleh masyarakat saat ini.

## A. Metode Simple Additive Weight (SAW)
Berikut pembahasan hasil analisis pengambilan keputusan pemilihan  produk  pandemi  menggunakan  metode Simple Additive Weight (SAW).
a) Struktur Simple Additive Weight (SAW)
Struktur pengambilan keputusan yang akan digunakan dengan metode Simple Additive Weight sebagai berikut.
∏
Kriteria Alternatif

## Sumber : Hasil olahan (2020)
Gambar 2. Struktur Hirarki Alternatif Pemilihan Produk Pandemi
b) Penentuan Kriteria Dan Bobot Metode Simple Additive Weight
Dalam metode Simple Additive Weight (SAW) dibutuhkan kriteria  untuk  menentukan  keputusan  dari  pemilihan  produk pandemi.  Sebelum  kelompok  memperoleh  beberap  kriteria  di atas,  terlebih  dahulu  kelompok  menyebarkan  kuesioner mengenai  pilihan  produk  pandemi  yang  paling  sering digunakan responden. Hasil dari penyebaran kuesioner adalah produk  pandemi  yang  paling  sering  digunakan  masyarakat yaitu  masker. Berdasarkan  hal tersebut  maka kelompok dapat menentukan  produk  masker  sebagai  pilihan  produk  pandemi dengan  data  yang  mendukung  yaitu demand untuk  produk pandemi  masker  sangat  tinggi  yaitu  sebanyak  3.701.585 unit/bulan. Setelah menyebarkan kuesioner mengenai penggunaan produk pandemi kemudian kelompok menyebarkan  kuesioner  kepada expert mengenai  jenis-jenis masker  yang  diproduksi expert serta  menyebarkan  kepada responden  lainnya  mengenai  jenis  masker  yang  responden inginkan.  Pertanyaan  kuesioner  mencakup  kriteria  Harga, Lapisan, Dapat dipakai berulang, Efektivitas filtrasi, Kualitas, Looks,  Face  Seal  Fit, dan  Tingkat  Kenyamanan.  Kriteria tersebut  diperoleh  dari  pengumpulan  data  secara browsing maka diperoleh kriteria masker. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut:

## TABEL II KETERANGAN KRITERIA YANG DIGUNAKAN
Ktiteria Keterangan Jenis Kriteria C1 Harga (Rp) Cost C2 Lapisan Cost C3 Dapat dipakai berulang Cost C4 Efektivitas filtrasi Benefit C5 Kualitas Benefit C6 Looks Benefit C7 Face Seal Fit Benefit C8 Tingkat Kenyamanan Benefit
Dari  tabel  di  atas  kriteria  yang  digunakan  ada  8  dengan masing-masing  jenis  kriterianya.  Jenis  kriteria  ditentukan seorang  pengambil  keputusan  dalam  hal  ini  kelompok menentukan jenis kriteria berdasarkan sudut pandang
kelompok  dengan  melihat  masing-masing  kriteria  dimana terdapat 3 Cost dan 5 Benefit yaitu Harga (cost), Lapisan (cost), Dapat  dipakai  berulang  (cost),  Efektivitas  filtrasi  (benefit), Kualitas (benefit), Looks (benefit), Face seal fit (benefit), dan Tingkat kenyamanan (benefit).
c) Perhitungan Seleksi Produk Pandemi Berdasarkan langkah-langkah untuk menentukan
pemilihan  produk  pandemi  dengan  metode Simple  Additive Weight (SAW), maka langkah-langkah yang dilakukan adalah :
1. Memberikan  nilai  pada  setiap  alternatif  pada setiap kriteria yang sudah ditentukan
Komponen  kriteria  diberi  bobot  sesuai  dengan  derajat.  Nilai bobot komponen kriteria diperoleh dari hasil browsing. a. Pembobotan pada Kriteria Harga
TABEL III PEMBOBOTAN C1 = HARGA Kriteria Nilai Keterangan <Rp10.000 Sangat Murah 1 >Rp10.000-Rp30.000 Murah 0.8 >Rp30.000-Rp50.000 Sedang 0.6 >Rp50.000-Rp70.000 Mahal 0.4 > Rp70.000 Sangat Mahal 0.2
Dari tabel di atas dengan nilai sangat murah diberi bobot paling tinggi  karena  kriteria  Harga  termasuk cost dimana  tujuannya yaitu untuk meminimalkan cost . b. Pembobotan pada Kriteria Lapisan

## TABEL IV PEMBOBOTAN C2 = LAPISAN
Kriteria Nilai Keterangan 5 lapis Sangat Tebal 0.2 4 lapis Tebal 0.4 3 lapis Sedang 0.6 2 lapis Tipis 0.8 1 lapis Sangat Tipis 1
Dari tabel di atas dengan nilai sangat tebal diberi bobot paling rendah karena kriteria Lapisan termasuk cost dimana tujuannya yaitu untuk meminimalkan cost .
c. Pembobotan pada Kriteria Dapat Dipakai Berulang
TABEL V

## PEMBOBOTAN C3 = DAPAT DIPAKAI BERULANG
Kriteria Nilai Keterangan No Rendah 0.8 Yes Tinggi 0.4 Harga Lapisan Dapat dipakai berulang Efektivitas Filtrasi Kualitas Looks Face Shield Fit Kenyamanan
Dari tabel di atas dengan nilai rendah diberi bobot paling tinggi karena  kriteria  Dapat  dipakai  berulang  termasuk cost dimana tujuannya yaitu untuk meminimalkan cost .
d. Pembobotan pada Kriteria Efektivitas Filtrasi
TABEL VI PEMBOBOTAN C4 = EFEKTIVITAS FILTRASI Kriteria Nilai Keterangan 95-100 Sangat Tinggi 1 80-95 Tinggi 0.8 80-70 Cukup Tinggi 0.6 50-70 Rendah 0.4 0-50 Sangat Rendah 0.2
Dari tabel di atas dengan nilai sangat tinggi diberi bobot paling tinggi karena Dapat dipakai berulang termasuk benefit dimana tujuannya yaitu untuk memaksimalkan benefit .
e. Pembobotan pada Kriteria Kualitas
TABEL VII

## PEMBOBOTAN C5 = KUALITAS
Kriteria Nilai Keterangan >0.9 Tinggi 0.9 >0.1-0.9 Sedang 0.6 <0.1 Rendah 0.3
Dari tabel di atas dengan nilai sangat tinggi diberi bobot paling tinggi karena kriteria Dapat dipakai berulang termasuk benefit dimana tujuannya yaitu untuk memaksimalkan benefit .
f. Pembobotan pada Kriteria Looks
TABEL VIII PEMBOBOTAN C6 = LOOKS Kriteria Nilai Keterangan Excellent Sangat Tinggi 1 Good Tinggi 0.8 Average Cukup Tinggi 0.6 Below Average Rendah 0.4 Low Sangat Rendah 0.2
Dari tabel di atas dengan nilai sangat tinggi diberi bobot paling tinggi karena kriteria Looks termasuk benefit dimana tujuannya yaitu untuk memaksimalkan benefit .
g. Pembobotan pada Kriteria Face Seal Fit
TABEL IX

## PEMBOBOTAN C7 = FACE SEAL FIT
Kriteria Nilai Keterangan Longgar Rendah 0.5 Ketat Tinggi 1
Dari  tabel  di  atas  dengan  nilai  rendah  diberi  bobot  paling rendah karena kriteria Face Seal  Fit termasuk benefit dimana tujuannya yaitu untuk memaksimalkan benefit .
h. Pembobotan pada Kriteria Tingkat Kenyamanan

## TABEL X PEMBOBOTAN C8 = TINGKAT KENYAMANAN
Kriteria Nilai Keterangan Kurang Nyaman Sangat Rendah 0.2 Cukup Nyaman Rendah 0.4 Cukup Nyaman Cukup Tinggi 0.6 Nyaman Tinggi 0.8 Sangat Nyaman Sangat Tinggi 1
Dari  tabel  di  atas  dengan  nilai  rendah  diberi  bobot  Sangat rendah  karena  kriteria  Tingkat  Kenyamanan  termasuk benefit dimana tujuannya yaitu untuk memaksimalkan benefit .

## 2. Memberikan nilai bobot (W)
Pada  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  kita  harus memberikan  nilai  bobot  (w).  Nilai  bobot  yang  di  dapat  pada pemilihan produk pandemi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL XI BOBOT UNTUK SETIAP KRITERIA Kriteria Bobot C1 12.5% C2 12.5% C3 12.5% C4 12.5% C5 12.5% C6 12.5% C7 12.5% C8 12.5%
Untuk menentukan bobot dari setiap kriteria dengan membagi 100% dengan jumlah kriteria yang digunakan sehingga diperoleh untuk setiap kriteria memiliki bobot sebesar 12.5%. Kemudian membuat penilaian dari setiap alternatif pada setiap kriteria yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## TABEL XII DATA PENILAIAN
Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Rp40,0 00 5 lapis Tid ak 95- 100 0.9 8 Belo w Aver age Keta t Kura ng Nya man K1 Rp75,0 00 3 lapis Tid ak 80- 95 0.9 5 Goo d Lon ggar Cuk up Nya man K2 Rp22,5 00 2 lapis Tid ak 80- 95 Belo w Aver age Lon ggar Cuk up Nya man K3 0.4 Rp12,0 00 3 lapis Ya 50- 70 0.2 5 Exce llent Lon ggar Nya man K4 Rp 6,000 1 lapis Ya 0.0 25 Exce llent Lon ggar Sang at Nya man K5 0-50
Dari  tabel  di  atas  penilaian  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  ditentukan  berdasarkan  nilai  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.

## 3. Penentuan rating kecocokan setiap alternatif
Dengan setiap kriteria dalam penentuan rating kecocokan maka nilai  dari  masing-masing  kriteria  dimasukkan  kedalam  tabel rating kecocokan yang telah disesuaikan dengan nilai dari tabel kriteria. Maka gambar rating kecocokan dapat dilihat sebagai berikut.
TABEL XIII RATING KECOCOKAN
Kriteria
Gambar 3. Matriks R

## 5.  Melakukan proses perangkingan
Melakukan  proses  perangkingan  dengan  menggunakan persamaan.  Dari  proses  perhitungan  nilai  akhir  maka didapatkan nilai pada tabel di bawah ini.
TABEL XV

## DATA PROSES PERANGKINGAN
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 K1 0.6 0.2 1 1 0.9 0.4 1 0.2 K2 0.2 0.4 1 0.8 0.9 0.8 0.5 0.4 K3 0.8 0.6 1 0.6 0.6 0.4 0.5 0.4 K4 0.8 0.8 0 0.4 0.6 1 0.5 0.8 K5 1 1 0 0.2 0.3 1 0.5 1

## 4.  Normalisasi matriks
Membuat  Normalisasi  Matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  maupun atribut  biaya)  sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R. Setelah  ditetukan  nilai  R  dengan  rumus  maka  akan  diperoleh hasil sebagai berikut.
Dari tabel di atas total nilai tertinggi yaitu sebesar 0.6792. Dari hasil  perhitungan  nilai  Vi  dari  setiap  alternatif  yang  akan menjadi  pilihan  produk  pandemi  maka  dapat  dibuatkan  tabel penentuan rangking sebagai berikut:
Alternatif TABEL XIV NORMALISASI MATRIKS Kriteria TABEL XVI PERANGKINGAN
Maka  R13,  R23,  R33,  R43,  dan  R53  memiliki  nilai  R  yang sama  sebab  semua  angka  pada  kolom  tersebut  memiliki  nilai yang sama. Jadi, R13=R23=R33=R43=R53=1. Dari perhitungan diatas diperoleh matriks R sebagai berikut:
0.3 1  0.5 1 1  0.4 1  0.2 1 0.5  0.5  0.8 1  0.8  0.5  0.4 0.3 0.3  0.5  0.6  0.6  0.4  0.5  0.4 0.3  0.25 1  0.4  0.6 1  0.5  0.8 0.2 0.2 1  0.2  0.3 1  0.5     1
Maka alternatif yang memiliki nilai tertinggi yaitu A2 (masker medis)  dengan  nilai  0.6875  bisa  dijadikan  sebagai  data pertimbangan  untuk  dipilih  menjadi  produk  pandemi  di  masa Covid-19.

## B. Metode Weighted Product (WP)
Berikut pembahasan hasil analisis pengambilan keputusan pemilihan  produk  pandemi  menggunakan  metode Weighted Product (WP).
Langkah-langkah  penyelesaian  dengan  metode Weighted Product (WP):
1. Menentukan kriteria yang digunakan untuk memperoleh penyelesaian
Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C 4 C5 C6 C7 C8 Tot al K1 0.04 17 0.12 5 0.06 25 0. 13 0.12 5 0.0 5 0.12 5 0.0 25 0.67 92
K2 0.12 5 0.06 25 0.06 25 0. 1 0.12 5 0.1 0.06
25 0.0 5 0.68 75
K3 0.03 13 0.04 17 0.06 25 0. 08 0.08 33 0.0 5 0.06 25 0.0 5 0.45 63
K4 0.03
13 0.03 13 0.12 5 0. 05 0.08 33 0.1 25 0.06 25 0.1 0.60 83 K5 0.02 5 0.02 5 0.12 5 0. 03 0.04 17 0.1 25 0.06 25 0.1 25 0.55 42
Alternatif Total Rank Masker N95 0.679166667 2 Masker Medis 0.6875 1 Masker Karbon Aktif 0.45625 5 Masker Kain 0.608333333 3 Masker Spons ( Fashion ) 0.554166667 4
C1 C2 C3 C4 C5
C6 C7 C8 K1 0.3333 1 1 1 1 0.4 1 0.2 K2 1 0.5 1 0.8 1 0.8 0.5 0.4 K3 0.25 0.3333 1 0.6 0.6667 0.4 0.5 0.4 K4 0.25 0.25 1 0.4 0.6667 1 0.5 0.8 K5 0.2 0.2 1 0.2 0.3333 1 0.5 1
Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam mengambil keputusan, yaitu:
TABEL XVII KATEGORI SETIAP KRITERIA
Dengan setiap kriteria dalam penentuan rating kecocokan maka nilai  dari  masing-masing  kriteria  dimasukkan  kedalam  tabel rating kecocokan yang telah disesuaikan dengan nilai dari tabel kriteria.  Maka  tabel rating kecocokan  dapat  dilihat  sebagai berikut.

## TABEL XX
KECOCOKAN RATING
Kemudian membuat penilaian dari setiap alternatif pada setiap kriteria yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
TABEL XVIII DATA PENILAIAN Altern atif
Kriteria C1 C2 C3 C 4 C5 C6 C7 C8 K1 Rp40, 000 5 lap is Tid ak 95 - 10 0 0.9 8 Below Avera ge Ketat Kur ang Nya man K2 Rp75, 000 3 lap is Tid ak 80 - 95 0.9 5 Good Long gar Cuk up Nya man K3 Rp22, 500 2 lap is Tid ak 80 - 95 0.4 Below Avera ge Long gar Cuk up Nya man K4 Rp12, 000 3 lap is Ya 50 - 70 0.2 5 Excell ent Long gar Nya man K5 Rp 6,000 1 lap is Ya 0- 50 0.0 25 Excell ent Long gar
San gat
Nya man
2. Memberikan preferensi weight untuk setiap alternatif
Preferensi diperoleh berdasarkan kuesioner sehingga pengambil keputusan membobotkan setiap kriteria sebagai berikut :
TABLE XIX BOBOT PREFERENSI Harga (Rp) 0.9 0.204545 Lapisan 0.8 0.181818 Dapat dipakai berulang 0.2 0.045455 Efektivitas filtrasi 0.9 0.204545 Kualitas 0.6 0.136364 Looks 0.2 0.045455 Face Seal Fit 0.2 0.045455 Tingkat Kenyamanan 0.6 0.136364 Total 4.4 1
3. Melakukan normalisasi setiap alternatif
a. Menghitung vektor S dari setiap alternatif Sehingga didapatkan vektor S dari setiap alternatif yaitu :

## TABEL XXI HASIL PERHITUNGAN VEKTOR S
Alter natif Kriteria Vek tor V C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 K1 1.1 101 1.3 399 1.0 102 1 0.9 857 0.9 592 1 0.8 029 1.14 08
K2 1.3 899 1.1 813 1.0 102 0.9 554 0.9 857 0.9 899 0.9 690 0.8 825 1.32 23 K3 1.0 467 1.0 973 1.0 102 0.9 008 0.9 327 0.9 592 0.9 690 0.8 825 0.79 96
K4 1.0 467 1.0 414 1.0 425 0.8 291 0.9 327 1.0 000 0.9 690 0.9 700 0.82 60 K5 1.0 000 1.0 000 1.0 425 0.7 195 0.8 486 1.0 000 0.9 690 1 0.61 68 Total 4.70 55
b. Menghitung vektor V dari setiap alternatif Sehingga didaptkan vektor V dari setiap alternatif yaitu:

## TABEL XXII HASIL PERHITUNGAN VEKTOR V
Alternatif Vektor V Masker N95 0.2424 Masker Medis 0.2810 Masker Karbon Aktif 0.1699 Masker Kain 0.1755 Masker Spons ( Fashion ) 0.1311

## 4. Merangkingkan setiap alternatif

## TABEL XXIII RANKING SETIAP ALTERNATIF
Alternatif Vektor V Rank Ktiteria Keterangan Jenis Kriteria C1 Harga (Rp) Cost C2 Lapisan Cost C3 Dapat dipakai berulang Cost C4 Efektivitas filtrasi Benefit C5 Kualitas Benefit C6 Looks Benefit C7 Face Seal Fit Benefit C8 Tingkat Kenyamanan Benefit Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 K1 0.6 0.2 0.8 1 0.9 0.4 1 0.2 K2 0.2 0.4 0.8 0.8 0.9 0.8 0.5 0.4 K3 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 0.4 0.5 0.4 K4 0.8 0.8 0.4 0.4 0.6 1 0.5 0.8 K5 1 1 0.4 0.2 0.3 1 0.5 1
Masker N95 0.2424 2 Masker Medis 0.2810 1 Masker Karbon Aktif 0.1699 4 Masker Kain 0.1755 3 Masker Spons ( Fashion ) 0.1311 5
Sehingga,  Alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  A2 (masker medis) dengan nilai 0.2810 bisa dijadikan sebagai data pertimbangan  untuk  dipilih  menjadi  produk  pandemi  di  masa Covid-19.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis  yang dilakukan dengan  menggunakan metode  SAW  dan  WP  diperoleh  bahwa  jenis  masker  yang paling efektif dan terbaik digunakan di saat pandemi yaitu jenis Masker  Medis.  Pemilihan  alternatif  tersebut  diperoleh berdasarkan  perhitungan  metode  SAW  dengan  nilai  terbesar yaitu  0.6875,  sedangkan  dengan  menggunakan  metode  WP diperoleh  nilai  terbesar  yaitu  sebesar  0.2810.  Penentuan alternatif terbaik tersebut diperoleh dengan melibatkan kriteria yang  dipilih  penulis  untuk  dilakukan  analisis  lebih  lanjut dengan menggunakan sumber literatur yang tersedia.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Diucapkan  terimaksih  kepada  semua  pihak  yang  telah berkontribusi  dalam  penelitian  ini,  sehingga  penelitian  dapat terlaksana dengan baik
R EFERENSI
[1] S.  A.  Prayitno  et  al.,  “DedikasiMU  (Journal  of  Community  Service) Volume 2, Nomor 3, September 2020 Peran Serta Dalam Melaksanakan Protokol  Pencegahan  Penyebaran  Corona  Virus  Disease  (Covid-19) Pada Masyarakat,” Vol. 2, No. September, Pp. 504–510, 2020.
[2] S. Literatur et al., “DALAM PENCEGAHAN TRANSMISI COVID-19 Organisasi Kesehatan Dunia ( WHO ) tindakan dan strategi  untuk
mengurangi  dampak  bergejala  yang  berada  di  rumah  ,  pengasuh  ,  dan penyakit  coronavirus  2019  (  Covid-19  ).  Pada  saat  masker  non-medis untuk masyarakat umum m,” pp. 9–17, 2020.
[3] WHO, “Anjuran mengenai penggunaan masker dalam konteks COVID- 19,” World Heal. Organ., 2020.
[4] M.  Muslihudin  and  A.  W.  Arumita,  “PEMBUATAN  MODEL PENILAIAN  PROSES  BELAJAR  MENGAJAR  PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW) (Sudi : STMIK Pringsewu),” Semin. Nas.  Teknol.
Inf. dan Multimed., 2016.
[5] N.  Nuraeni,  “PENERAPAN  METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)  DALAM  SELEKSI  CALON  KARYAWAN,” Swabumi, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3317.
[6] M. Muslihudin, F. Triananingsih, and  L. Anggraei, “Pembuatan Model Penilaian  Indeks  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  Fuzzy Simple Additive Weighting ,” Semnasteknomedia, 2017.
[7] A.  Mardani,  A.  Jusoh,  and  E.  K.  Zavadskas,  “Fuzzy  multiple  criteria decision-making techniques and applications - Two decades review from 1994  to  2014,”  Expert  Systems  with  Applications.  2015,  doi: 10.1016/j.eswa.2015.01.003.
[8] D.  Friedrich  and  A.  Luible,  “Assessment  of  standard  compliance  of Central  European  plastics-based  wall  cladding  using  multi-criteria decision  making  (MCDM),”  Case  Stud.  Struct.  Eng.,  2016,  doi: 10.1016/j.csse.2016.03.001.
[9] S.  H.  Kusumadewi,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM),” Graha Ilmu Yogyakarta, 2006.
[10] M. Muslihudin, R. Fitri Andriyanti, S. Mukodimah, P. Sistem Informasi, and  S.  Pringsewu  Lampung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Implementasi Metode Weighted Product Menentukan Beasiswa Bidik Misi Stmik Pringsewu,” Jatisi, 2018.
[11] A.  Khumiadi,  U.  Latifah,  Rinawati,  and  Taufiq,  “Implementasi Weighted  Product Pengklasifikasian  Lahan  Pertanian,”  J.  Ilm.  ILMU Komput., 2018, doi: 10.35329/jiik.v4i1.47.
[12] APRILIAN,  Lusia  Violita;  SAPUTRA,  M.  Harry  K.  Belajar  cepat metode SAW. Kreatif, 2020.
[13] NACHROWI,  Djalal;  USMAN,  Hardius.  Teknik  Pengambilan Keputusan. Grasindo, 2004.
[14] RAMADHAN, Idham. Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (Saw)  Dengan  Metode Weighted  Product (Wp)  Dalam Mendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Baru.  2020.  Phd  Thesis. University Of Technology Yogyakarta.
[15] SARI,  Febrina.  Metode  dalam  Pengambilan  Keputusan.  Deepublish, 2018.
[16] SALUSU,  Jonathan.  Pengambilan  keputusan  stratejik.  Gramedia Widiasarana, 2015.