## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966

## Penerapan Algoritma ELECTRE pada Pemilihan Cream Pelembab Berdasarkan Konsumen
Agus Perdana Windarto 1,* , Wida Prima Mustika 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangiantar, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Nusa  Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 2 wida.wpm@nusamandiri.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak −Tujuan dari penelitian adalah untuk merekomendasikan pemilihan cream pelembab  dengan  menggunakan  teknik perangkingan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dilihat  dari  penilaian  konsumen.  Penelitian  ini  dilakukan  di  kota pematangsiantar.  Data  diperoleh  dengan  cara  observasi  kebeberapa  toko  untuk  memastikan  ketersediaan cream pelembab, wawancara  serta  observasi  kepada 250  konsumen  yang  dilakukan  secara  acak  saat  mereka  melakukan transaksi pembelian cream pelembab. Dalam hal ini penelitian ini perlu dilakukan mengingat pelembab merupakan sebuah obat yang digunakan untuk membuat kulit wajah terasa lembab karena dengan kulit yang terasa lembab akan membuat perempuan terhindar dari berbagai masalah seperti komedo dan terhindar dari jerawat. Menjaga kulit wajah tetap lembab dan bebas minyak adalah hal yang tidak mudah untuk dilakukan penggunanya.  Selain itu banyaknya produk cream pelembab yanga da saat ini membuat banyak  perempuan  bingung  dalam  memilih cream pelembab.  Oleh  karena  itu  peneliti  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dengan algoritma ELECTRE dalam merekomendasikan pemilihan cream pelembab berdasarkan penilaian konsumen.  Dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan  beberapa  kriteria  penilaian  antara  lain:  harga  produk  (C1),  efek  samping pemakaian (C2), kualitas produk (C3), komitmen pelanggan (C4),  kepercayaan pelanggan (C5) dan reaksi pemakaian (C6). Sedangkan alternatif yang digunakan antara lain: Citra Hazeline (A1), Fair & Lovely (A2), Garnier (A3), Olay (A4), Sariayu (A5) dan Wardah (A6). Hasil dari penilaian dengan menggunakan metode ELECTRE adalah Fair & Lovely (A2) dan Wardah (A6) sebagai rekomendasi cream pelembab terbaik berdasarkan pilihan konsumen.
Kata Kunci: Metode ELECTRE , Sistem Pendukung Keputusan, Cream Pelembab, Konsumen, Pematangsiantar.
Abstract −The  aim  of  the  study  is  to  recommend  the  selection  of  a  moisturizing cream using  a  decision  support  system ranking technique seen from consumer ratings. This research was conducted in the city of Pematangsiantar. Data obtained by observation to several stores to ensure the availability of moisturizing cream , interviews and observations to 250 consumers who were randomly conducted when they made a transaction to purchase a moisturizing cream . In this case, this research needs to be done considering that moisturizer is a drug used to make facial skin feel moist because with skin that feels moist will make women avoid various problems such as blackheads and acne. Keeping facial skin moist and oil free is not an easy thing  for  users  to  do.  In  addition,  the  number  of  moisturizing cream products  that  are  currently  making  many  women confused in choosing a moisturizing cream . Therefore researchers used a Decision Support System (SPK) with the ELECTRE algorithm  in  recommending  the  selection  of  a  moisturizing cream based  on  consumer  ratings.  In  this  case  the  researchers used  several  assessment  criteria  including:  product  price  (C1),  side  effects  of  usage  (C2),  product  quality  (C3),  customer commitment (C4), customer trust (C5) and usage reaction (C6). While the alternatives used include: Citra Hazeline (A1), Fair & Lovely (A2), Garnier (A3), Olay (A4), Sariayu (A5) and Wardah (A6). The results of the assessment using the ELECTRE method  are  Fair  &  Lovely  (A2)  and  Wardah  (A6)  as  the  best  moisturizing cream recommendations  based  on  consumer choice.
Keywords : ELECTRE Method, Decision Support System, Moisturizing Cream , Consumers, Pematangsiantar.

## 1. PENDAHULUAN
Pelembab  wajah  merupakan  salah  satu  bentuk  perawatan  wajah  yang  sering  digunakan  oleh  perempuan. pelembab  wajah  biasanya  terdiri  dari  berbagai  macam  mineral  dan  vitamin  serta  campuran  dari  air  yang  dapat membantu  melembabkan  wajah.  Pelembab  wajah  dapat  berupa cream ,  yang  juga  sering  dikenal  dengan  nama day cream . Saat ini, pelembab wajah banyak beredar di berbagai toko-toko kosmetik dan juga pasar swalayan di sekitar  kita. merk dari  pelembab wajah pun bervariasi, ada yang berasal  dari merk yang terkenal, dan ada pula yang merupakan pelembab wajah home made (produk rumahan). Dewasa ini banyak vendor menawarkan produk kecantikan  mereka  baik  mulai  dari  harga  termurah  sampai  termahal.  Hal  ini  menjadi  dilema  bagi  setiap perempuan  dalam  memilih cream pelembab  baik  dari  segi  harga  maupun  kualitas.  Banyak  produk cream pelembab  dengan  harga  mahal  namun  tidak  menjamin  kualitas  dari  produk  tersebut  dan  sebahagian cream pelembab  dengan  harga  terjangkau  memiliki  kualitas  yang  menjanjikan.  Setiap  perempuan  memiliki  tingkat sensitivitas kulit yang berbeda. Bagi perempuan yang memiliki tingkat sensitivitas  sangat tinggi harus berhati- hati  dalam  memilih cream pelembab  yang  cocok  terhadap  jenis  kulitnya  karena  apabila  salah  dalam  memilih cream pelembab  dapat  menyebabkan  iritasi  dan  sebagainya.  Bahkan  ada  produk  yang  membuat  perempuan menjadi  ketergantungan terhadap cream pelembab tersebut. Dengan menggunakan cream pelembab kulit  dapat terhindar  dari  efek  sinar  UVA  dan  UVB,  menghindari  kulit  kering,  menghilangkan  flek  hitam  pada  wajah, mencerahkan  kulit  wajah  tanpa  minyak  berlebihan.  Penelitian  ini  dilakukan  di  kota  Pematangsiantar  yang bertujuan  untuk  merekomendasikan  pemilihan cream pelembab  dengan  menggunakan  teknik  penyelesaian  di bidang  ilmu  komputer  yang  dilihat  dari  penilaian  konsumen.  Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat menyelesaikan permasalahan tersebut, antara lain Sistem Pendukung Keputusan (SPK) [1]–[4], Sistem Pakar [5],

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
Datamining  [6]–[8],  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  [9]–[13],  Fuzzy  [14],  dan  lain-lain.  Setiap  cabang  ilmu memiliki karakteristik masing-masing.  Berdasarkan permasalahan  diatas, dibutuhkan sebuah  sistem  pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi pemilihan cream pelembab berdasarkan pilihan konsumen. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  salah  satu  cara  mengorganisir  informasi  yang dimaksudkan  untuk  digunakan  dalam  membuat  keputusan  [15].  Pengambilan  keputusan  pada  dasarnya merupakan  suatu  bentuk  pemilihan  berbagai alternative dan  tindakan  yang  mungkin  dipilih  dimana  prosesnya melalui  suatu  mekanisme  tertentu  dengan  harapan  dapat  menghasilkan  keputusan  terbaik  sesuai  kriteria  yang digunakan.  Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  yang  dimaksud  adalah  metode ELECTRE [21].  Metode ELECTRE merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria    berdasarkan  pada    konsep outranking dengan  menggunakan  perbandingan    berpasangan    dari    alternatif-alternatif  berdasarkan    setiap kriteria    yang    sesuai[22].  Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode ELECTRE dalam menyelesaikan  kasus  yang  bersifat  multikriteria.  Salah  satunya  adalah  penelitian  [23]  yang  berjudul “ Implementation  of  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality  (ELECTRE)  Method  in  Selecting  the  Best Lecturer”. Penelitian ini membahas pengukuran indeks kinerja dosen di sebuah perguruan tinggi. Indeks kinerja menjadi  dasar  bagi  dosen  universitas  dalam  menentukan  dan  merekomendasikan  dosen  terbaik  yang  dimiliki oleh  universitas.  Solusi  tepat  untuk  masalah  yang  dihadapi  oleh  pimpinan  universitas  sebagai  pengambil keputusan untuk mempertimbangkan beberapa kriteria yang berkaitan dengan penentuan dosen komputer terbaik adalah  metode ELECTRE .  Berdasarkan  hal  tersebut,  teknik  perangkingan  dengan  metode ELECTRE akan menjadi solusi yang diberikan untuk pemilihan cream pelembab.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  ELECTRE  untuk  membuat  SPK  penentuan  pemilihan cream pelembab berdasarkan  penilaian  konsumen.  Penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  yang  dilakukan  di  kota pematangsiantar.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  dilakukan  dengan  cara  observasi  kebeberapa  toko  untuk memastikan  ketersediaan cream pelembab,  wawancara  serta  pemberian  angket  kepada  250  konsumen  yang dilakukan  secara  acak  saat  mereka  melakukan  transaksi  pembelian cream pelembab.  Dalam  penentuan cream pelembab memiliki beberapa kriteria dan alternatif yang digunakan.  kriteria penilaian antara lain: harga produk (C1),  efek  samping  pemakaian  (C2),  kualitas  produk  (C3),  komitmen  pelanggan  (C4),  kepercayaan  pelanggan (C5) dan  reaksi  pemakaian (C6). Sedangkan alternatif yang digunakan antara lain: Citra Hazeline (A1), Fair & Lovely  (A2),  Garnier  (A3),  Olay  (A4),  Sariayu  (A5)  dan  Wardah  (A6).  Berikut  adalah  gambaran  konseptual mengenai proses pengambilan keputusan yang ditunjukan pada (Gambar 1), dibawah ini:
Gambar 1. Proses Pemodelan Pengambilan Keputusan
Pada  dasarya  metodologi  penelitian  terdiri  dari  tahapan-tahapan  proses  penelitian  atau  urutan-urutan/  langkah yang harus dilakukan oleh peneliti dalam menjalankan penelitian. Secara garis besar langkah-langkah penelitian dapat dilihat dari Flowchart dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
Gambar 2. Flowchart Metodologi Penelitian

## 2.1 Metode ELECTRE (Elemination and Chioce Translation Reality)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  untuk  mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam situasi  situasi  tertentu dimana SPK dapat  menjadi alat untuk  memperluas kapabilitas mereka, namun  tidak  untuk  menggantikan  penilaian  mereka  [12][13].  Salah  satu  bagian  dari  SPK  adalah  Metode ELECTRE yang merupakan metode pengambilan keputusan multikriteria  yang  digunakan pada kondisi  dimana alternatif  yang  kurang  sesuai  dengan  kriteria,  maka  dieliminasi,  dan  alternatif  yang  sesuai  dapat  dihasilkan [14][24]-[26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  perhitungan ELECTRE dibutuhkan  data  data  pendukung  seperti  data  alternatif  yang  ditunjukkan  pada tabel 1 serta data kriteria dan bobot yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 1 . Data Alternatif No.  Alternatif  Nama Produk 1 A1 Citra Hazeline 2 A2 Fair & Lovely 3 A3 Garnier 4 A4 Olay 5 A5 Sariayu 6 A6 Wardah Tabel 2. Tabel Kriteria Dan Bobot No  Kriteria Nama Bobot 1. C1 Harga 0,1 2. C2 Efek Samping 0,25 3. C3 Kualitas Produk 0,15 4. C4 Komitmen Pelanggan 0,05 5. C5 Kepercayaan Pelanggan 0,1 6. C6 Reaksi Pemakaian 0,35 Tabel 3. Tingkat Kepentingan No Nilai Keterangan 1. 0,9 Sangat baik 2. 0,75 Baik 3. 0,5 Netral 4. 0,25 Tidak Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
Tabel 4. Menentukan Rating Kecocokan Setiap Alternatif  Pada Setiap Kriteria
Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,75  0,43  0,82 0,6 0,75  0,76 A2 0,59  0,4 0,69 0,65 0,7 0,66 A3 0,68  0,4 0,71 0,54 0,64  0,63 A4 0,71  0,42  0,67 0,68 0,44  0,56 A5 0,71  0,58  0,62 0,45 0,71  0,57 A6 0,66  0,42  0,75 0,65 0,65  0,65
Proses menerapkan metode ELECTRE dapat dilihat di bawah ini. 1. Normalisasi matriks keputusan. Pada tahap ini setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable :
R 11 = X 11 /√ x 11 2 + x 12 2 + x 13 2 + x 14 2 + x 15 2 + x 16 2
R 11 = 0,75/√ 0,75 2 + 0,59 2 + 0,68 2 + 0,71 2 + 0,71 2 + 0,66 2
R 11 = 0,75/√ 2,79
R 11 = 0,75/ 1,6783
R 11 = 0,4468
Dan seterusnya sampai X 6 sehingga mendapat matriks R hasil normalisasi:
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks Keputusan R(Normalisasi) 0,44687 0,3935 0,46965 0,40811 0,46672 0,48347 0,35154 0,36605 0,3952 0,44212 0,43561 0,41985 0,40516 0,36605 0,40665 0,3673 0,39827 0,40077 0,42304 0,38435 0,38374 0,46252 0,27381 0,35624 0,42304 0,53077 0,3551 0,30608 0,44183 0,3626 0,39325 0,38435 0,42956 0,44212 0,40449 0,41349
2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan. Matriks V merupakan hasil perkalian dari R dengan W (bobot),  dimana W={0,1,0,25,0,15,0,05,0,1,0,35} .  Hasil  dari  perkalian  bobot  prefensi  setiap  kriteria dengan matriks keputusan yang telah dinormalisasi dapat dilihat pada matriks dibawah ini:
Tabel 6. Pembobotan Pada Matriks setelah normalisasi V(Normalisasi*bobot)(R*W) 0,04469 0,09838 0,07045 0,02041 0,04667 0,16921 0,08788 0,09151 0,05928 0,02211 0,04356 0,14695 0,06077 0,09151 0,061 0,01836 0,03983 0,14027 0,02115 0,09609 0,05756 0,02313 0,02738 0,12468 0,0423 0,13269 0,05327 0,0153 0,04418 0,12691 0,13764 0,09609 0,06443 0,02211 0,04045 0,14472
3. Menentukan himpunan concordance dan discordance index . a. Menentukan himpunan concordance : C12 = V11 ≥ V21 = 0,04469≥ 0,08788
V12 ≥ V22 = 0,07045 ≥ 0,09151 V13 ≥ V23 = 0,07045≥ 0,05928 V14 ≥ V24 = 0,02041 ≥ 0,02211 V15 ≥ V25 = 0,04667 ≥ 0,04356 V16 ≥ V26 = 0,16921 ≥ 0,14695 Dan seterusnya hingga C 65 , Sehingga menghasilkan himpunan concordance pada tabel berikut :
Tabel 7. Himpunan Concordance
C Himpunan C 12 {1,2,3,5,6} C 13 {1,2,3,4,5,6} C 14 {1,2,3,5,6} C 15 {1,3,4,5,6}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
C 16 {1,2,3,5,6} C 21 {4} C 23 {2,4,5,6} C 24 {3,5,6} C 25 {3,4,6} C 26 {3,5,6} C 31 {0} C 32 {1,2,3} C 34 {3,5,6} C 35 {3,4,6} C 36 {1} C 41 {4} C 42 {1,2,4} C 43 {1,2,4} C 45 {1,3,4} C 46 {1,2,4} C 51 {2} C 52 {1,2,5} C 53 {1,2,5} C 54 {1,2,5,6} C 56 {1,2,5} C 61 {4} C 62 {1,2,3,4} C 63 {2,3,4,5,6} C 64 {2,3,5,6} C 65 {3,4,6}
b. Menentukan himpunan discordance : D12 = V11 < V21 = 0,04469 < 0,08788
V12 < V22 = 0,07045 < 0,09151 V13 < V23 = 0,07045<0,05928 V14 <V24 = 0,02041 <0,02211 V15 <V25 = 0,04667 <0,04356 V16 < V26 = 0,16921 <0,14695 Dan seterusnya hingga D 65 , Sehingga menghasilkan himpunan discordance pada tabel berikut :
Tabel 8. Himpunan Discordance
D Himpunan D 12 {4} D 13 {0} D 14 {4} D 15 {2} D 16 {4} D 21 {1,2,3,5,6} D 23 {1,3} D 24 {1,2,4} D 25 {1,2,5} D 26 {1,2,3} D 31 {1,2,3,4,5,6} D 32 {4,5,6} D 34 {1,2} D 35 {1,2,5} D 36 {2,3,4,5,6} D 41 {1,2,3,5,6} D 42 {3,5,6} D 43 {3,5,6} D 45 {2,5,6} D 46 {3,5,6} D 51 {1,3,4,5,6} D 52 {3,4,6} D 53 {3,4,6}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
D 54 {3,4} D 56 {3,4,6} D 61 {1,2,3,5,6} D 62 {5,6} D 63 {1} D 64 {1,4} D 65 1,2,5}
4. Menghitung  matriks concordance dan discordance . a. Menghitung concordance C12   = W1+W2+W3+W4+W5+W6 = 0,1+ 0,25 + 0,15 +0,05+0,1+ 0,35 = 1 dan seterusnya hingga C 65 , Sehingga diperoleh matriks yaitu:
Tabel 9. Matriks Concordance Matriks concordance A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 - 0,95 1 0,95 0,75 0,95 A2 0,05 - 0,75 0,6 0,55 0,5 A3 0 0,5 - 0,6 0,55 0,1 A4 0,005 0,4 0,4 - 0,3 0,4 A5 0,25 0,45 0,45 0,8 - 0,45 A6 0,05 0,55 0,9 0,85 0,55 -
b. Menghitung discordance
D 12 =  Max{|0,02041-0,02211|}/  Max{|0,4469-0,08788|;|0,09838-0,09151|;|0,07045-0,05928|;|0,02041- 0,02211|;|0,04667-0,04356|;|0,16921-0,14695|}
D 12 = Max{| 0,00171|}/ Max{|0,35902 |;|0,00687 |;|0,01117|;|0,0017|;|0,00311|;|0,16921-0,02226|}
D 12 = | 0,00171|/ |0,35902 |=0,00473 dan seterusnya hingga D 65 , Sehingga diperoleh matriks yaitu:
Tabel 10. Matriks Discordance . Matriks concordance A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 - 0,03936 0 0,0611 0,81121 0,01729 A2 1 - 1 1 1 1 A3 1 1 - 0,5558 0,5558 0,5558 A4 1 1 1 - 1 1 A5 1 1 1 0,40617 - 1 A6 1 0,26349 1 1 1 -
5. Menentukan matriks dominan Concordance dan Discordance.
a. Menghitung  matriks  dominan concordance Threshold  yang didapat  dari  penjumlahan  seluruh  elemen matriks dibagi ukuran matriks.
C=(0,95+1+0,95+0,75+0,95+0,05+0,75+0,6+0,55+0,5+0+0,5+0,6+0,55+0,1+0,05+0,4+0,4+0,3+0,4 +0,25+0,45+0,45+0,8+0,45+0,05+0,55+0,9+0,85+0,55)/ 6*(6-1)= C = 15,65/30 = 0,52167 Sehingga matriks dominan Concordance adalah
Tabel 11. Matriks Dominan Concordance Matriks Dominan Concordance A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 - 1 1 1 1 1 A2 0 - 1 1 1 0 A3 0 0 - 1 1 0 A4 0 0 0 - 0 0 A5 0 0 0 1 - 0 A6 0 1 1 1 1 -
b. Menghitung matriks dominan discordance

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
D=(0,03936+0+0,0611+0,81121+0,01729+1+1+1+1+1+1+1+0,5558+0,5558+0,5558+1+1+1+1+1+ 1+1+1+0,40617+1+1+0,26349+1+1+1)/6*(6-1) D=23,26602/30 = 0,77553 Sehingga matriks dominan discordance adalah
Tabel 12. Matriks Dominan discordance Matriks Dominan Concordance A1 A2 A3 A4 A5 A6 A1 - 0 0 0 1 0 A2 1 - 1 1 1 1 A3 1 1 - 0 0 0 A4 1 0 1 - 1 1 A5 1 1 1 0 - 1 A6 1 0 1 1 1 -
6. Menentukan aggregate matriks  untuk  memberikan  urutan  pada  pilihan alternative sehingga  dalam  matriks yang memiliki angka 1 dieliminasi. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah alternatif yang mendominasi alternatif lainnya.
Tabel 13. Matriks Aggregate Dominance A1 - 0 0 0 1 0 A2 0 - 1 1 1 0 A3 0 - - 0 0 0 A4 0 - 0 - 0 0 A5 0 - 0 0 - 0 A6 0 - 1 1 1 -
7. Eliminasi alternatif yang less favourable .
Matriks E memberikan  urutan  pilihan  dari  setiap  alternatif,  yaitu  bila ekl =  1  maka  alternatif A k merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  daripada A l .  Sehingga  baris  dalam  matriks E yang  memiliki jumlah e kl =  1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi alternatif lainnya. Hasil dari perhitungan dengan metode ELECTRE maka diperoleh peringkat yang paling tinggi A 6 yaitu Wardah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  tentang  sistem  pendukung  keputusan  dalam  merekomendasikan cream pelembab terbaik berdasarkan konsumen menggunakan metode electre dapat disimpulkan bahwa:
a) Metode ELECTRE dapat digunakan untuk menentukan jenis cream pelembab bagi konsumen.
b) Metode ELECTRE dapat  diterapkan  dalam  kasus  penentuan cream pelembab  dengan  mempertimbangkan beberapa  kriteria  antara  lain:  harga  produk  (C1),  efek  samping  pemakaian  (C2),  kualitas  produk  (C3), komitmen pelanggan (C4), kepercayaan pelanggan (C5), dan reaksi pemakaian (C6).
c) Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  Wardah  (A6)    dan  Fair  &  Lovely  (A2)  yang  menjadi rekomendasi cream pelembab terbaik berdasarkan konsumen.

## REFERENCES
[1] K. F. Irnanda, F. N. Arifah, M. R. Raharjo, A. Arifin, and A. P. Windarto, “The selection of Calcium Milk Products that are appropriate for advanced age using PROMETHEE II Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1381, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1381/1/012070.
[2] S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of PROMETHEE II Method on Selection of Lecturer Community Service Grant Proposals,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012004.
[3] D. R. Sari, N. Rofiqo, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the Factors Causing Lazy Students to Study  Using  the ELECTRE II  Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1255/1/012007.
[4] S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.
[5] M.  Silmi,  E.  A.  Sarwoko,  and  Kushartantya,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Dan  Mobile  Web  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Darah  Pada  Manusia Dengan  Menggunakan Metode  Inferensi  Forward  Chaining,” J.  Masy. Inform. ,  vol. 4, no. 7, pp. 31–38, 2011.
[6] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[7] A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1966
[8] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.
[9] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  tuition  fee  payment  problem  using backpropagation  neural  network  model,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Technol. ,  vol.  120,  pp.  85–96,  2018,  doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.
[10]  A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Implementasi  Jst  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank Umum Konvensional Dengan Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[11]  A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Model Arsitektur Neural Network Dengan Backpropogation Pada Prediksi Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional,” Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  147–158, 2018.
[12]  Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of  Neural  Networks  in  Predicting  the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[13]  Budiharjo, T. Soemartono, A. P. Windarto, and T. Herawan, “Predicting School Participation in Indonesia using Back- Propagation Algorithm Model,” Int. J. Control Autom. , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[14]  A.  Wanto,  “Analisis  Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Dengan  Metode  Mamdani  Pada  Sistem  Prediksi Mahasiswa  Non  Aktif  (Studi  Kasus :  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar),”  in Seminar  Nasional  Inovasi  Dan Teknologi Informasi (SNITI) 3 , 2016, vol. 3, pp. 393–400, doi: 10.17605/OSF.IO/HGMYC.
[15]  S. R. Ningsih, I. S. Damanik, I. Gunawan, and W. Saputra, “ Electre Dalam Menentukan Penerima Program Indonesia Pintar  (PIP)  Melalui  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  (Studi  Kasus :  Sd  Swasta  Al  –  Washliyah  Moho  Kabupaten Simalungun ),” vol. I, pp. 264–275, 2017.
[16]  M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means  Clustering,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[17]  M. N. H. Siregar, “Neural Network Analysis With Backpropogation In Predicting Human Development Index ( HDI ) Component by Regency / City In North Sumatera,” I n t e r n a t i o n a l Jo u r n a l O f I n f o r m a t i o n S yst e m T e c h n o l ogy , vol. 1, no. 1, pp. 22–33, 2017.
[18]  A. S. Ahmar et al. , “Modeling Data Containing Outliers using ARIMA Additive Outlier (ARIMA-AO),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/954/1/012010.
[19]  A. Putrama and A. P. Windarto, “Analisis dalam menentukan produk bri syariah terbaik berdasarkan dana pihak ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[20]  P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Pemilihan  Rekomendasi  Produk  Terbaik  Prudential Berdasarkan  Jenis  Asuransi  Jiwa  Berjangka  Untuk  Kecelakaan  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  ( Ahp ),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[21]  A.  Darmawan,  F.  A.  Mustika,  and  P.  S.  Informatika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode Electre Pada  Bauran Pemasaran (7P),” vol. 2, no. 2, pp. 184–192, 2017.
[22]  W.  Fauzi,  P.  S.  Informatika,  U.  Jenderal,  A.  Yani,  S.  P.  Keputusan,  and  R.  Masalah,  “Sistem  pendukung  keputusan penerima bantuan dana rutilahu dengan menggunakan metode ELECTRE 1,” vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[23]  M. Mesran, G. Ginting, S. Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer (Case Study STMIK BUDI DARMA),” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, NaN-2017, pp. 141–144, 2017.
[24]  M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[25]  P. Sianturi, M. Mesran, P. Ramadhani, and N. W. Al-Hafiz, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA  BANTUAN  OPERASIONAL  PENYELENGARAAN  (  BOP  )  PAUD  (  PENDIDIKAN  ANAK  USIA DINI  )  MENERAPKAN  METODE  ELECTRE  (  STUDI  KASUS :  DINAS  PENDIDIKAN  KABUPATEN SIMALUNGUN ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[26]  I.  Saputra,  S.  I.  Sari,  and  Mesran,  “PENERAPAN  ELIMINATION  AND  CHOICE  TRANSLATION  REALITY  ( ELECTRE  )  DALAM  PENENTUAN  KULKAS  TERBAIK,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.