KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2221-2234 DOI 10.30865/klik.v4i4.1622 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
Yesi Handayani, Endang Lestari Ruskan *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031282025042@student.unsri.ac.id, 2,* endanglestari@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: endanglestari@unsri.ac.id
Abstrak− Sinar ultraviolet (UV) dapat berdampak negatif pada kulit dan meningkatkan risiko terkena kanker kulit terutama jika terjadi sepanjang  masa  kanak-kanak  dan  remaja.  Bagi  remaja  khususnya  yang  sering  beraktivitas  di  luar  ruangan,  penggunaan  sunscreen sangatlah penting agar terhindar dari penuaan dini dan berbagai efek berbahaya dari radiasi sinar UV. Penggunaan produk yang  tidak tepat  akan  menghambat  kemampuan sunscreen dalam  melindungi  kulit  secara  menyeluruh  dan  dapat  menimbulkan  efek  samping seperti jerawat atau iritasi. Begitu banyak jenis dan merek produk sunscreen untuk masing-masing jenis kulit, serta berbagai kriteria produk yang juga dipertimbangkan oleh remaja dalam memilih produk sunscreen terbaik. Peran teknologi informasi dapat membantu proses menentukan produk sunscreen terbaik secara cepat dan tepat, salah satunya yaitu dengan Sistem Pendukung Keputusan. Metode yang digunakan yaitu metode ROC untuk menetapkan nilai bobot kriteria dan subkriteria, serta metode SAW untuk menetapkan nilai akhir pada pemeringkatan alternatif. Sumber data penelitian ini diperoleh dengan cara menyebarkan kuesioner kepada 103 responden yang merupakan remaja di Kota Palembang. Penelitian ini menggunakan 8 alternatif dan 8 kriteria, yaitu terdaftar BPOM (C 1 ), kondisi kulit berjerawat (C 2 ), kesesuaian jenis kulit (C 3 ), komposisi (C 4 ), harga (C 5 ), berat (C 6 ), kesesuaian berat terhadap harga (C 7 ), dan tekstur (C 8 ). Berdasarkan hasil perankingan didapatkan nilai preferensi tertinggi untuk jenis kulit berminyak sebesar 0,802, jenis kulit kering 0,782, jenis kulit normal 0,788, jenis kulit sensitif 0,790, dan jenis kulit kombinasi 0,788. Semua jenis kulit tersebut memiliki satu alternatif yang sama dengan nilai preferensi tertinggi untuk masing-masing jenis kulit yaitu alternatif A 1 (Azarine Calm My Acne Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++).
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Perawatan Kulit; Sunscreen; Remaja; Simple Additive Weighting; Rank Order Centroid
Abstract− Ultraviolet (UV) rays can negatively affect the skin and increase the risk of developing skin cancer especially if it occurs throughout childhood and adolescence. For teenagers, especially those who are often active outdoors, use of sunscreen is very important in order to avoid premature aging and various harmful effects of UV radiation. The use of inappropriate products will hamper  the sunscreen's ability to protect skin thoroughly and may cause side effects such as acne or irritation. There are many types and brands of sunscreen products for each skin type, as well as various product criteria that are also considered by teenagers in choosing  the best sunscreen  product.  Role  of  information  technology  can  help  the  process  of  determining  the  best  sunscreen  products  quickly  and precisely, one of which is Decision Support System. The method used is ROC method to determine the weight value of criteria and sub-criteria, and SAW method to determine the final value in ranking alternatives. The data source of this research was obtained by distributing questionnaires to 103 respondents who were teenagers in Palembang City. This study uses 8 alternatives and 8 cri teria, namely registered BPOM (C 1 ), acne skin condition (C 2 ), skin type suitability (C 3 ), composition (C 4 ), price (C 5 ), weight (C 6 ), weight suitability to price (C 7 ), and texture (C 8 ). Based on the ranking results, the highest preference value for oily skin type is 0.802, dry skin type is 0.782, normal skin type is 0.788, sensitive skin type is 0.790, and combination skin type is 0.788. All of these skin  types have the same alternative with the highest preference value for each skin type, namely alternative A1 (Azarine Calm My Acne Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++).
Keywords : Decision Support System; Skincare; Sunscreen; Teenager; Simple Additive Weighting; Rank Order Centroid

## 1. PENDAHULUAN
Kulit putih dan mulus menjadi standar kecantikan di Indonesia karena kulit gelap dianggap tidak sehat dan menandakan kulit sudah lama terpapar sinar matahari [1]. Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) melaporkan bahwa Indonesia  memiliki  indeks  UV  (ultraviolet)  yang  tinggi  hingga  mencapai  risiko  bahaya  yang  tinggi  juga  [2].  Hal  ini dikarenakan Indonesia merupakan negara tropis yang selalu mendapatkan sinar matahari sepanjang tahun. Dokter Arini Widodo, SpKK menyatakan bahwa sinar UVA dan UVB dapat berdampak negatif pada kulit, misalnya sinar UVA dapat menyebabkan penuaan pada kulit dan sinar UVB menyebabkan kulit terbakar [3]. Menurut dr. Ruri Diah Pamela, SpKK, kulit yang terbakar akibat sinar UV dapat meningkatkan risiko terkena kanker kulit terutama jika terjadi sepanjang masa kanak-kanak dan remaja [4].
Salah satu  upaya untuk  menjaga kesehatan dan kecantikan kulit  wajah dari  berbagai risiko  penyakit kulit  yaitu dengan rutin menggunakan skincare . Skincare (perawatan kulit) merupakan serangkaian perawatan yang dilakukan untuk menjaga penampilan dan kesehatan kulit [5]. Jenis produk skincare yang digunakan dalam rangkaian perawatan tersebut sangatlah beragam dengan manfaat yang berbeda-beda, salah satu jenis produk skincare yang termasuk dalam rangkaian perawatan  kulit  wajah  yaitu sunscreen . Sunscreen (tabir  surya) adalah  jenis  produk skincare yang  berfungsi  untuk menyerap sinar UV dan mencegahnya menembus lapisan epidermis, sehingga dapat melindungi kulit dari radiasi sinar UV [6]. Bagi remaja khususnya yang sering beraktivitas di luar ruangan, penggunaan sunscreen sangatlah penting agar terhindar  dari  penuaan  dini  dan  berbagai  efek  berbahaya  dari  radiasi  sinar  UV  [7].  Namun,  remaja  sangat  suka bereksperimen  dengan  berbagai  produk skincare untuk  meningkatkan  kepercayaan  dirinya  [8].  Produk-produk  dari industri skincare saat ini tersedia di Indonesia dengan varian yang lebih beragam, baik skincare dalam negeri maupun luar  negeri  [5].  Beragam  produk skincare juga  termasuk  produk sunscreen yang  tersedia  menjadi  kesulitan  tersendiri untuk  menentukan produk yang paling sesuai  dengan  berbagai  kriteria yang dibutuhkan remaja, terutama bagi  remaja

## Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
yang  memiliki  anggaran  terbatas  [9].  Penggunaan  produk  yang  tidak  tepat  akan  menghambat  kemampuan sunscreen dalam melindungi kulit secara menyeluruh dan dapat menimbulkan efek samping seperti jerawat atau iritasi [10]. Begitu banyak  jenis  dan  merek  produk sunscreen untuk  masing-masing  jenis  kulit,  serta  berbagai  kriteria  produk  yang  juga dipertimbangkan oleh remaja dalam memilih produk sunscreen terbaik. Hal ini membutuhkan peran teknologi informasi dengan metode khusus untuk membantu proses dalam memberikan rekomendasi produk sunscreen terbaik secara cepat dan tepat [11].
Salah  satu  teknologi  informasi  yang  dapat  berperan  dalam  hal  ini  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan berbagai metode untuk  menghasilkan  informasi  yang  akan  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  [12].  Teknik  ini  jauh  lebih  baik dibandingkan dengan cara manual karena teknologi  ini beroperasi  lebih efisien dan memberikan hasil yang jelas lebih tepat  dan  cepat  [11].  Berbagai  metode  yang  bisa  dipakai  untuk  sistem  ini,  salah  satunya  yaitu  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting ).  Metode  SAW  digunakan  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga metode  ini  dapat  melakukan  penilaian  yang  lebih  tepat  dibandingkan  metode  pengambilan  keputusan  lainnya  [13]. Kurangnya validasi yang jelas dalam proses pembobotan menjadi kelemahan yang dimiliki oleh metode SAW, sehingga proses pembobotan dapat dilakukan dengan menerapkan salah satu metode lainnya dalam SPK yaitu metode ROC ( Rank Order Centroid ) [14]. Metode ROC adalah metode yang dapat digunakan untuk menghitung bobot dari beberapa kriteria berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan  [15].  Penggunaan  metode  ROC  dapat mengurangi tingkat subjektivitas dan ketidakpastian dalam pembobotan, sehingga bobot yang dihasilkan dapat membantu pengambil keputusan untuk memberikan bobot setiap kritera [14] [15].
Penelitian sebelumnya oleh Dentaruni Cahya Purnomo, Muntri Yanti, dan Adhika Pramita Widyassari pada tahun 2021 menggunakan metode SAW untuk memilih produk skincare remaja milenial. Terdapat 4 kriteria yang digunakan yaitu harga, kemasan, komposisi, dan brand yang diperoleh dari hasil kuesioner. Hasilnya, alternatif A3 menjadi peringkat teratas dengan nilai preferensi 3,7 dari 10 alternatif [9]. Penelitian oleh Nisa Imania, Junaidi Salat, Rahmad Rizki, dan Zulfa Razi tahun 2023 menggunakan metode TOPSIS dan metode SAW dalam memilih skincare untuk wajah sensitif. Produk skincare yang digunakan sebagai alternatif berupa facial wash . Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan metode SAW dan TOPSIS mendapatkan hasil alternatif tertinggi  yang sama yaitu alternatif A5, namun  metode SAW menghasilkan nilai 14,5833 sedangkan metode TOPSIS meghasilkan nilai 0,627. Metode SAW mendapatkan hasil nilai alternatif lebih tinggi dibandingkan dengan metode TOPSIS [16]. Penelitian oleh Nur Alam, Henny, dan Ilin Sukma pada tahun 2021 menggunakan metode SAW dan certainty factor untuk menentukan kosmetik berdasarkan jenis kulit wajah. Produk kosmetik yang akan digunakan sebaiknya dicek terlebih dahulu keamanannya pada daftar yang disediakan oleh Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan  (BPOM).  Ada  4  kriteria  yang  digunakan,  yaitu  jenis  kulit,  harga,  kualitas,  efek samping,  dan  merek  kosmetik.  Hasil  rekomendasi  produk  untuk  setiap  jenis  kulit  diperoleh  melalui  perhitungan menggunakan  metode  SAW.  Produk  alternatif  A2  dengan  nilai  0,93  direkomendasikan  untuk  jenis  kulit  kering,  kulit sensitif, dan kulit kombinasi sedangkan produk alternatif A4 dengan nilai 0,88 disarankan untuk jenis kulit normal [17]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mina  Ismu  Rahayu,  Mira  Kasegrina  Siregar,  dan  Melly  Desnia  pada  tahun  2022 menggunakan metode SAW untuk memilih produk basic skincare berdasarkan jenis kulit. Kriteria yang digunakan terdiri dari 4 kriteria, yaitu jenis kulit, harga, hasil akhir, dan tingkat kehalusan kulit. Ada 5 produk facial wash yang digunakan sebgai  alternatif.  Hasil  dari  perhitungan  diambil  3  dari  5  produk  yang  mendapatkan  nilai  peringkat  tertinggi  sebagai produk skincare yang disarankan untuk kulit berjerawat [18]. Penelitian yang sebelumnya dilakukan oleh Ratih Widolaras dan  Muhammad  Nur  Ikhsanto  tahun  2022  menggunakan  metode  AHP  dalam  memilih  tabir  surya  wajah  untuk  kulit berminyak. Terdapat 4 kriteria yang digunakan yaitu kandungan SPF, harga, tekstur, dan kualitas. Alternatif produk tabir surya yang digunakan terdiri dari 5 merek tabir surya. Nilai matrik tertinggi diperoleh merk Skin Aqua UV Moisture Gel dengan nilai 0,32 [10].
Berdasarkan literatur terkait yang menjadi referensi dalam penelitian ini terdapat sejumlah perbedaan, yaitu dalam penelitian ini menggunakan metode ROC sebagai metode yang digunakan untuk menetapkan nilai bobot setiap kriteria serta subkriteria dan metode SAW sebagai  metode yang digunakan untuk menetapkan nilai akhir pada pemeringkatan alternatif  produk sunscreen .  Penggunaan  metode  tersebut  bertujuan  untuk  membantu  mengelola  kerumitan  dalam memilih produk sunscreen dengan hasil yang lebih objektif sehingga remaja dapat mempertimbangkannya dan membuat keputusan  yang  lebih  rasional  dan  bijaksana.  Selain  itu,  alternatif  dan  kriteria  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini didasarkan pada kebutuhan populasi remaja di Kota Palembang. Alternatif yang digunakan berjumlah 8 yang merupakan produk sunscreen yang  paling  banyak  digunakan  oleh  remaja  dan  8  kriteria  utama  yang  merupakan  kriteria  yang dibutuhkan oleh remaja. Penelitian ini diharapkan dapat membantu remaja dalam memilih produk sunscreen yang sesuai dengan kebutuhan dan aman untuk digunakan pada kulit wajah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  berupa  tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian.  Berikut  ini  merupakan gambaran tahap penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 [13].
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan dari tahapan-tahapan penelitian yang ada pada Gambar 1.
a. Identifikasi Masalah dan Studi Literatur
Langkah  pertama  dalam  melakukan  penelitian  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  sehingga  dapat dijadikan  sebagai  pokok  penelitian.  Fokus  penelitian  ini  adalah  masalah  yang  dihadapi  remaja  saat  memilih  produk sunscreen yang sesuai  dengan kebutuhan dan jenis kulit  sebagai  upaya untuk  menjaga kesehatan dan kecantikan kulit wajah dari paparan sinar matahari. Setelah menemukan permasalahan yang akan diselesaikan, penting untuk melakukan studi literatur sebagai salah satu cara untuk memahami topik penelitian. Studi literatur dapat dilakukan dengan mencari dan membaca berbagai sumber seperti buku dan jurnal ilmiah yang relevan sebagai referensi dalam penelitian
b. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Data  yang  dikumpulkan bersumber  dari  studi  pustaka  dan  hasil  kuesioner yang  disebarkan  kepada  103  remaja  di  Kota  Palembang.  Data  yang didapatkan berupa data alternatif dan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian ini.
c. Analisa dan Penerapan Metode
Penerapan metode merupakan salah satu langkah yang penting untuk mendapatkan hasil penelitian yang akurat sebagai  bentuk  penyelesaian masalah penelitian.  Pada tahap ini dilakukan perhitungan untuk  mendapatkan nilai  bobot setiap  kriteria  dan  subkriteria  menggunakan  metode  ROC  dan  metode  SAW  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil perankingan alternatif.
d. Kesimpulan
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  analisa  dan  penerapan  metode,  maka  penelitian  diakhiri  dengan  penarikan kesimpulan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk mengambil keputusan dengan memberikan informasi yang terstruktur, relevan, dan sesuai. Sistem pendukung keputusan juga  dapat  membantu  memecahkan  masalah  yang  rumit  dan  tidak  terstruktur  dengan  cara  pengambil  keputusan memberikan  model,  data,  dan  algoritma  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Pemanfaatan  sistem  pendukung  keputusan terutama ditujukan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengambilan keputusan  [19].

## 2.3 Sunscreen
Sunscreen (tabir surya) merupakan salah satu produk perawatan kulit yang dapat melindungi kulit dari sinar ultraviolet (UV) [6]. Sediaan produk sunscreen tersedia dalam berbagai formulasi, misalnya losion, krim, salep, gel, dan semprotan untuk  penggunaan luar. Produk sunscreen biasanya dilabeli dengan kekuatan SPF ( Sun Protection Factor ). Nilai SPF berkisar antara 2 hingga 60 yang menunjukkan berapa lama suatu produk dapat melindungi atau memblokir radiasi UV yang dapat menyebabkan kulit terbakar [20].

## 2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai bobot yang ideal untuk setiap kriteria yang ada sehingga dapat membuat keputusan yang optimal [14]. Metode ROC dalam menentukan nilai bobot untuk setiap kriteria dilakukan dengan menggunakan peringkat yang menunjukkan tingkat kepentingan setiap kriteria [15]. Berikut ini rumus yang digunakan untuk mencari nilai bobot kriteria [13].
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > ⋯ > 𝐶 𝑚 (1)

## Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
Rumus (1) terbentuk berdasarkan pernyataan bahwa kriteria 1 lebih penting dibandingkan kriteria 2, lebih penting dibandingkan kriteria 3 hingga sampai pada kriteria ke-m.
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (2)
Pada rumus (2) terdiri dari W m yang merupakan nilai pembobotan atribut ke-m dengan m sebagai jumlah atribut dan i sebagai nilai urutan atribut prioritas.

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  sederhana  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan masalah sistem pendukung keputusan dengan kondisi Multiple Attribute Decision Making (MADM) [21]. Metode ini memungkinkan adanya pemberian beberapa kriteria dengan bobot pada setiap nilai untuk mendapatkan hasil penjumlahan yang pada akhirnya akan menentukan keputusan akhir [18]. Kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ) merupakan dua atribut yang dikenal oleh metode SAW [17]. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghitung atau menyelesaikan suatu masalah menggunakan metode SAW [13]. a. Menyusun nilai rating kecocokan setiap alternatif dan kriteria b. Membentuk matriks keputusan
X = [X ij ] nxm = [ 𝑟11 𝑟12 ⋯ 𝑟1𝑛
𝑟11 𝑟21 ⋯ 𝑟2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟𝑚1 𝑟𝑚2 ⋯ 𝑟𝑚𝑛 ] (3)
Pada rumus tersebut, X merupakan nilai alternatif dengan X ij adalah alternatif ij urutan ke nxm dan rmn merupakan nilai alternatif ke mn.
c. Menghitung normalisasi matriks
Untuk kriteria keuntungan ( benefit ):
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗
(4)
Pada rumus tersebut, R ij merupakan nilai ternormalisasi dengan X ij adalah nilai alternatif dan Max X ij adalah nilai terbesar dari setiap kriteria pada setiap baris dan kolom.
Untuk kriteria biaya ( cost ):
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (5)
Pada  rumus  tersebut  sama  seperti  sebelumnya,  namun  untuk  kriteria  biaya  ( cost )  menggunakan  Min  X ij yang merupakan nilai terkecil dari setiap kriteria pada setiap baris dan kolom.
d. Menghitung nilai preferensi 𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Pada rumus tersebut, V i merupakan nilai preferensi alternatif ke-i dengan W j sebagai bobot kriteria ke-j dan R ij sebagai nilai ternormalisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Pada penelitian ini menggunakan alternatif berupa produk sunscreen yang digunakan oleh remaja di  Kota Palembang. Data alternatif akan  digunakan  sebagai  sampel  selama  proses perhitungan.  Berikut ini merupakan data alternatif yang akan digunakan dan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Kode Keterangan A 1 Azarine Calm My Acne Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++
A 2 Azarine Hydramax-C Sunscreen Serum SPF 50 PA+++ A 3 Azarine Hydrasoothe Sunscreen Gel SPF 45 PA++++ A 4 Emina Sun Battle SPF 30 PA+++ A 5 Facetology Triple Care Sunscreen Hybrid Technology SPF 40 PA+++ A 6 Skin Aqua UV Whitening Milk SPF 50 PA++++ A 7 Skintific 5X CERAMIDE Serum Sunscreen SPF 50 PA++++ A 8 Wardah UV Shield Essential Sunscreen Gel SPF 35 PA+++
Berdasarkan pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa alternatif yang digunakan berjumlah 8 alternatif produk sunscreen . Data ini didapatkan dari hasil kuesioner dan alternatif yang digunakan dalam penelitian ini merupakan produk yang paling banyak digunakan oleh remaja di Kota Palembang.
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC

## 3.2 Kriteria
Kriteria yang digunakan pada penelitian ini sama seperti data alternatif yang didapatkan melalui kuesioner. Kriteria  ini akan digunakan sebagai tolak ukur atau acuan untuk melakukan penilaian. Berikut ini merupakan data kriteria yang akan digunakan dalam penelitian ini dan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Subkode Kriteria Jenis C 1 Terdaftar BPOM Benefit C 2 Kondisi Kulit Berjerawat Benefit C 3 Kesesuaian Jenis Kulit CS 31 Kulit Berminyak Benefit CS 32 Kulit Kering Benefit CS 33 Kulit Normal Benefit CS 34 Kulit Sensitif Benefit CS 35 Kulit Kombinasi Benefit C 4 Komposisi CS 41 Kandungan SPF Benefit CS 42 Kandungan PA Benefit CS 43 Kandungan Fragrance Cost CS 44 Kandungan Etanol Cost C 5 Harga Cost C 6 Berat Benefit C 7 Kesesuaian Berat terhadap Harga Cost C 8 Tekstur Benefit
Berdasarkan pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa kriteria yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 8 kriteria yaitu terdaftar BPOM (C 1 ), kondisi kulit berjerawat (C 2 ), kesesuaian jenis kulit (C 3 ), komposisi (C 4 ), harga (C 5 ), berat (C 6 ), kesesuaian berat terhadap harga (C 7 ), dan tekstur (C 8 ). Kriteria kesesuaian jenis kulit (C 3 ) memiliki subkriteria yaitu kulit berminyak (CS 31 ), kulit kering (CS 32 ), kulit normal (CS 33 ), kulit sensitif (CS 34 ), dan kulit kombinasi (CS 35 ). Kriteria komposisi (C 4 ) memiliki subkriteria yaitu kandungan SPF (CS 41 ), kandungan PA (CS 42 ), kandungan fragrance (CS 43 ), dan kandungan etanol (CS 44 ). Setiap kriteria tersebut disesuaikan jenisnya yaitu kriteria benefit atau cost .

## 3.3 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Setiap  kriteria  pada  Tabel  2  belum  memiliki  nilai  bobot  masing-masing  yang  sesuai,  sehingga  metode  ROC  dapat digunakan untuk mendapatkan nilai bobot tersebut. Kriteria dan subkriteria yang semula berbentuk kalimat akan diubah menjadi nilai berdasarkan hasil perhitungan ROC. Urutan skala prioritas yang digunakan berdasarkan urutan kriteria yang ada di Tabel  2. Berikut ini perhitungan  nilai bobot  yang dilakukan dengan menggunakan  metode ROC  yang mengacu pada rumus (2).
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8
8 = 0,340
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1
8 8
= 0,215
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1
8 8 = 0,152
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,111
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,079
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,054
𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 + 1 8 8 = 0,033
𝑊 8 = 0+0+0+0+0+0+0+ 1 8 8 = 0,016
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan menggunakan metode ROC, maka didapatkan nilai  bobot  untuk setiap kriteria yang akan digunakan selama proses pemilihan produk sunscreen . Hasil  perhitungan nilai  bobot  kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
Tabel 3. Pembobotan Data Kriteria
Kode Subkode Kriteria Bobot W W j C 1 Terdaftar BPOM 0,340 0,340 C 2 Kondisi Kulit Berjerawat 0,215 0,215 C 3 Kesesuaian Jenis Kulit 0,152 CS 31 Kulit Berminyak 0,030 CS 32 Kulit Kering 0,030 CS 33 Kulit Normal 0,030 CS 34 Kulit Sensitif 0,030 CS 35 Kulit Kombinasi 0,030 C 4 Komposisi 0,111 CS 41 Kandungan SPF 0,028 CS 42 Kandungan PA 0,028 CS 43 Kandungan Fragrance 0,028 CS 44 Kandungan Etanol 0,028 C 5 Harga 0,079 0,079 C 6 Berat 0,054 0,054 C 7 Kesesuaian Berat terhadap Harga 0,033 0,033 C 8 Tekstur 0,016 0,016
Berdasarkan  pada  Tabel  3  dapat  dilihat  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria  yang  akan  digunakan  selama  proses pemilihan produk sunscreen yaitu C 1 memiliki nilai bobot 0,340, C 2 memiliki nilai bobot 0,215, C 3 memiliki nilai bobot 0,152, C 4 memiliki nilai bobot 0,111, C 5 memiliki nilai bobot 0,079, C 6 memiliki nilai bobot 0,054, C 7 memiliki nilai bobot 0,033  dan  C 8 memiliki  nilai  bobot  0,016.  Nilai  bobot  kriteria  C 3 akan  dibagi  5  karena  masih  ada  subkriteria  pada  C 3 sehingga  nilai  bobot  setiap  subkriteria  pada  C 3 yaitu  sebesar  0,030.  Kriteria  C 4 juga  memiliki  subkriteria  sebanyak  4 subkriteria sehingga nilai bobot kriteria C 4 akan dibagi 4 untuk nilai bobot setiap subkriteria yaitu sebesar 0,028. Setelah didapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, maka dibutuhkan juga perhitungan untuk menentukan nilai bobot subkriteria dengan menggunakan metode ROC. Subkriteria yang digunakan berskala 5, yaitu Sangat Tinggi, Tinggi, Cukup Tinggi, Rendah dan Sangat Rendah. Berikut ini perhitungan nilai bobot subkriteria menggunakan metode ROC yang mengacu pada rumus (2).
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5
5 = 0,090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Hasil perhitungan menggunakan metode ROC yang telah dilakukan sebelumnya merupakan nilai bobot subkriteria yang akan diterapkan pada setiap subkriteria yang ada. Hasil perhitungan nilai  bobot subkriteria tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Rating Kecocokan Keterangan Bobot Sangat Rendah 0,040 Rendah 0,090 Cukup Tinggi 0,157 Tinggi 0,257 Sangat Tinggi 0,457
Berdasarkan pada Tabel  4 dapat  dilihat bahwa hasil perhitungan nilai  bobot  untuk  subkriteria yaitu nilai  0,457 untuk skala Sangat Tinggi, nilai 0,257 untuk skala Tinggi, nilai 0,157 untuk skala Cukup Tinggi, nilai 0,090 untuk skala Rendah, dan nilai 0,040 untuk skala Sangat Rendah. Nilai bobot subkriteria diterapkan pada setiap subkriteria yang akan digunakan selama proses perhitungan. Pembobotan subkriteria dapat dilihat pada Tabel 5 sampai Tabel 13.
Tabel 5. Bobot Kriteria C 1
Bobot

## Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
Tidak Terdaftar 0,040 Terdaftar 0,457
Pada Tabel 5 menunjukkan bahwa kriteria C 1 memiliki subkriteria Tidak Terdaftar dengan nilai bobot 0,040 dan Terdaftar dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 6. Bobot Kriteria C 2 dan C 3 Keterangan Bobot Tidak Cocok 0,040 Kurang Cocok 0,090 Cukup Cocok 0,157 Cocok 0,257 Sangat Cocok 0,457
Pada Tabel 6 menunjukkan bahwa kriteria C 2 dan C 3 memiliki subkriteria Tidak Cocok dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria Sangat Cocok dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 7. Bobot Kriteria CS 41 Kandungan SPF Keterangan Bobot SPF 30 Sangat Rendah 0,040 SPF 35 Rendah 0,090 SPF 40 Cukup Tinggi 0,157 SPF 45 Tinggi 0,257 SPF 50 Sangat Tinggi 0,457
Pada Tabel 7 menunjukkan bahwa kriteria CS 41 memiliki subkriteria SPF 30 dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria SPF 50 dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 8. Bobot Kriteria CS 42 Kandungan PA Keterangan Bobot PA+ Sangat Rendah 0,040 PA++ Rendah 0,090 PA+++ Cukup Tinggi 0,157 PA++++ Tinggi 0,257
Pada Tabel 8 menunjukkan bahwa kriteria CS 42 memiliki subkriteria PA+ dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria PA++++ dengan nilai bobot 0,257.
Tabel 9. Bobot Kriteria CS 43 dan CS 44
Kandungan Fragrance dan Kandungan Etanol Keterangan Bobot Tidak Ada Tidak Ada 0,040 Urutan Komposisi >5 Cukup Tinggi 0,157 Urutan Komposisi 1-5 Sangat Tinggi 0,457
Pada Tabel 9 menunjukkan bahwa kriteria CS 43 dan CS 44 memiliki subkriteria Tidak Ada dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria Urutan Komposisi 1-5 dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 10. Bobot Kriteria C 5 Harga Keterangan Bobot ≤Rp20.000 Sangat Murah 0,040 Rp21.000 – Rp35.000 Murah 0,090 Rp36.000 – Rp50.000 Cukup Murah 0,157 Rp51.000 – Rp65.000 Mahal 0,257 ≥Rp65.000 Sangat Mahal 0,457
Pada Tabel 10 menunjukkan bahwa kriteria C 5 memiliki subkriteria ≤Rp20.000 dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria ≥Rp65.000 dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 11. Bobot Kriteria C 6 Berat Keterangan Bobot <40 gram Sangat Ringan 0,040 40 – 45 gram Ringan 0,090 46 – 50 gram Cukup Berat 0,157
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
51 – 55 gram Berat 0,257 >55 gram Sangat Berat 0,457
Pada Tabel 11 menunjukkan bahwa kriteria C 6 memiliki subkriteria <40 gram dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria >55 gram dengan nilai bobot 0,457.
Tabel 12. Bobot Kriteria C 7 Kesesuaian Berat terhadap Harga Keterangan Bobot Harga <Rp50.000, Isi Sesuai Bentuk Kemasan Harga Murah dan Isi = Kemasan 0,040 Harga <Rp50.000, Isi Tidak Sesuai Bentuk Kemasan Harga Murah dan Isi < Kemasan 0,090 Harga ≥Rp50.000, Isi Sesuai Bentuk Kemasan Harga Mahal dan Isi = Kemasan 0,157 Harga ≥Rp50.000, Isi Tidak Sesuai Bentuk Kemasan  Harga Mahal dan Isi < Kemasan 0,257
Pada Tabel 12 menunjukkan bahwa kriteria C 7 memiliki subkriteria Harga <Rp50.000, Isi Sesuai Bentuk Kemasan dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria Harga ≥Rp50.000, Isi Tidak Sesuai Bentuk Kemasan dengan nilai bobot 0,257.
Tabel 13. Bobot Kriteria C 8 Tekstur Keterangan Bobot Spray Sangat Ringan 0,040 Gel Ringan 0,090 Lotion Cukup Ringan 0,157 Cream Berat 0,257 Stick Sangat Berat 0,457
Pada Tabel 13 menunjukkan bahwa kriteria C 8 memiliki subkriteria Spray dengan nilai bobot 0,040 sampai pada subkriteria Stick dengan nilai bobot 0,457.

## 3.4 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Setelah mengetahui alternatif serta menentukan nilai bobot setiap kriteria dan subkriteria, maka langkah selanjutnya yaitu menerapkan  metode  SAW.  Penerapan  metode  SAW  berfungsi  sebagai  teknik  perhitungan  dalam  pemilihan  produk sunscreen dengan  proses  penyeleksian  terhadap  semua  alternatif  dari  masing-masing  jenis  kulit.  Berikut  ini  adalah langkah-langkah dalam penerapan metode SAW.
a. Menyusun nilai rating kecocokan setiap alternatif dan kriteria
Data rating kecocokan telah diubah berdasarkan nilai bobot subkriteria yang sudah ditentukan sebelumnya. Data rating kecocokan nilai alternatif dan kriteria dapat dilihat pada Tabel 14.

## Tabel 14. Data Rating Kecocokan Nilai Alternatif dan Kriteria
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 CS 31 CS 32 CS 33 CS 34 CS 35 CS 41 CS 42 CS 43 CS 44 A 1 0,457 0,457 0,457 0,157 0,257 0,157 0,257 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 A 2 0,457 0,157 0,157 0,457 0,257 0,257 0,257 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 A 3 0,457 0,257 0,257 0,457 0,457 0,040 0,157 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 A 4 0,457 0,040 0,257 0,090 0,257 0,040 0,090 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 A 5 0,457 0,257 0,157 0,257 0,457 0,257 0,257 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 A 6 0,457 0,157 0,157 0,457 0,457 0,257 0,257 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 A 7 0,457 0,257 0,257 0,457 0,457 0,257 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 A 8 0,457 0,157 0,157 0,257 0,257 0,090 0,257 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257
Berdasarkan pada Tabel 14 dapat dilihat bahwa setiap alternatif memiliki kriteria dengan nilainya masing-masing, nilai  tersebut  didapatkan  berdasarkan  pembobotan  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Setelah  didapatkan  nilai  rating kecocokan setiap alternatif dan kriteria, maka dapat dilakukan perhitungan menggunakan nilai tersebut.
b. Membentuk matriks keputusan
Matriks keputusan yang dibentuk menggunakan format seperti pada persamaan (3). Matriks keputusan dibagi menjadi beberapa matriks berdasarkan jenis kulit atau subkriteria pada C 3 . 1. Matriks keputusan dengan jenis kulit berminyak ( CS 31 )
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
𝑋 𝐶𝑆31 = | | | 0,457 0,457 0,457 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 0,457 0,157 0,157 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 0,457 0,257 0,257 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 0,457 0,040 0,257 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 0,457 0,257 0,157 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 0,457 0,157 0,157 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 0,457 0,257 0,257 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 0,457 0,157 0,157 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257 | | |
2. Matriks keputusan dengan jenis kulit kering ( CS 32 )
𝑋 𝐶𝑆32 = | | | 0,457 0,457 0,157 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 0,457 0,157 0,457 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 0,457 0,257 0,457 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 0,457 0,040 0,090 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 0,457 0,257 0,257 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 0,457 0,157 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 0,457 0,257 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 0,457 0,157 0,257 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257 | | |
3. Matriks keputusan dengan jenis kulit normal ( CS 33 )
𝑋 𝐶𝑆33 = | | | 0,457 0,457 0,257 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 0,457 0,157 0,257 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 0,457 0,257 0,457 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 0,457 0,040 0,257 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 0,457 0,257 0,457 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 0,457 0,157 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 0,457 0,257 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 0,457 0,157 0,257 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257 | | |

## 4. Matriks keputusan dengan jenis kulit sensitif ( CS 34 )
𝑋 𝐶𝑆34 = | | | 0,457 0,457 0,157 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 0,457 0,157 0,257 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 0,457 0,257 0,040 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 0,457 0,040 0,040 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 0,457 0,257 0,257 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 0,457 0,157 0,257 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 0,457 0,257 0,257 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 0,457 0,157 0,090 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257 | | |

## 5. Matriks keputusan dengan jenis kulit kombinasi ( CS 35 )
𝑋 𝐶𝑆35 = | | | 0,457 0,457 0,257 0,090 0,157 0,040 0,040 0,090 0,090 0,040 0,090 0,457 0,157 0,257 0,457 0,157 0,040 0,040 0,157 0,090 0,157 0,090 0,457 0,257 0,157 0,257 0,257 0,040 0,040 0,157 0,157 0,157 0,090 0,457 0,040 0,090 0,040 0,157 0,157 0,457 0,090 0,457 0,040 0,257 0,457 0,257 0,257 0,157 0,157 0,040 0,040 0,457 0,090 0,157 0,157 0,457 0,157 0,257 0,457 0,257 0,040 0,040 0,157 0,090 0,040 0,157 0,457 0,257 0,457 0,457 0,257 0,040 0,040 0,457 0,040 0,157 0,157 0,457 0,157 0,257 0,090 0,157 0,157 0,040 0,090 0,090 0,040 0,257 | | |
c. Menghitung normalisasi matriks
Matriks dinormalisasi dengan menghitung berdasarkan jenis kriteria yaitu benefit atau cost . Jenis kriteria benefit dihitung menggunakan rumus (4) sedangkan jenis kriteria cost dihitung dengan menggunakan rumus (5). Kriteria yang termasuk dalam jenis kriteria cost atau benefit dapat dilihat pada Tabel 2. Berikut ini merupakan proses perhitungan untuk jenis kriteria benefit dan jenis kriteria cost . Normalisasi C 2 ( benefit ):
𝑅 1.2 = 0,457 0,457 = 1
𝑅 2.2 = 0,157 0,457 = 0,343
𝑅 3.2 = 0,257 0,457 = 0,562
𝑅 4.2 = 0,040 0,457 = 0,088
𝑅 5.2 = 0,257 0,457 = 0,562
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
𝑅 6.2 = 0,157 0,457 = 0,343
𝑅 7.2 = 0,257 0,457 = 0,562
𝑅 8.2 = 0,157 0,457 = 0,343
Normalisasi C 8 ( cost ):
𝑅 1.15 = 0,457 0,457 = 1
𝑅 2.15 = 0,157 0,457 = 0,343
𝑅 3.15 = 0,257 0,457 = 0,562
𝑅 4.15 = 0,040 0,457 = 0,088
𝑅 5.15 = 0,257 0,457 = 0,562
𝑅 6.15 = 0,157 0,457 = 0,343
𝑅 7.15 = 0,257 0,457 = 0,562
𝑅 8.15 = 0,157 0,457 = 0,343
Nilai normalisasi  untuk  kriteria lainnya menggunakan perhitungan dan langkah yang sama sesuai  dengan jenis kriteria masing-masing. Kriteria benefit menggunakan langkah yang sama seperti C 2 . Kriteria cost menggunakan langkah yang  sama  seperti  C 8 .  Setelah  seluruh  matriks  dilakukan  normalisasi,  maka  akan  diperoleh  matriks  normalisasi berdasarkan jenis kulit atau subkriteria C 3 sebagai berikut.
1. Matriks ternormalisasi dengan jenis kulit berminyak ( CS 31 )
𝑅 𝑖𝑗 (𝐶𝑆 31 ) = | | | 1 1 1 0,197 0,610 1 1 1 0,197 1 1 1 0,343 0,343 1 0,610 1 1 0,574 0,197 0,255 1 1 0,562 0,562 0,562 1 1 1 0,574 0,343 0,255 1 1 0,088 0,562 0,088 0,610 0,255 0,088 1 1 1 0,351 1 0,562 0,343 0,343 0,610 1 1 0,197 0,197 0,255 0,574 1 0,343 0,343 1 1 1 1 0,574 0,197 1 0,574 1 0,562 0,562 1 1 1 1 0,197 0,088 0,255 0,574 1 0,343 0,343 0,197 0,610 0,255 1 1 0,197 1 0,351 | | |
2. Matriks ternormalisasi dengan jenis kulit kering ( CS 32 )
𝑅 𝑖𝑗 (𝐶𝑆 32 ) = | | | 1 1 0,343 0,197 0,610 1
1 1 0,197 1 1 1 0,343 1 1 0,610 1 1 0,574 0,197 0,255 1 1 0,562 1 0,562 1 1 1 0,574 0,343 0,255 1 1 0,088 0,197 0,088 0,610 0,255 0,088 1 1 1 0,351 1 0,562 0,562 0,343 0,610 1 1 0,197 0,197 0,255 0,574 1 0,343 1 1 1 1 1 0,574 0,197 1 0,574 1 0,562 1 1 1 1 1 0,197 0,088 0,255 0,574 1 0,343 0,562 0,197 0,610 0,255 1 1 0,197 1 0,351 | | |
3. Matriks ternormalisasi dengan jenis kulit normal ( CS 33 )
𝑅 𝑖𝑗 (𝐶𝑆 33 ) = | | | 1 1 0,562 0,197 0,610 1
1 1 0,197 1 1 1 0,343 0,562 1 0,610 1 1 0,574 0,197 0,255 1 1 0,562 1 0,562 1 1 1 0,574 0,343 0,255 1 1 0,088 0,562 0,088 0,610 0,255 0,088 1 1 1 0,351 1 0,562 1 0,343 0,610 1 1 0,197 0,197 0,255 0,574 1 0,343 1 1 1 1 1 0,574 0,197 1 0,574 1 0,562 1 1 1 1 1 0,197 0,088 0,255 0,574 1 0,343 0,562 0,197 0,610 0,255 1 1 0,197 1 0,351 | | | 4. Matriks ternormalisasi dengan jenis kulit sensitif ( CS 34 )
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
𝑅 𝑖𝑗 (𝐶𝑆 34 ) = | | | 1 1 0,610 0,197 0,610 1 1 1 0,197 1 1 1 0,343 1 1 0,610 1 1 0,574 0,197 0,255 1 1 0,562 0,156 0,562 1 1 1 0,574 0,343 0,255 1 1 0,088 0,156 0,088 0,610 0,255 0,088 1 1 1 0,351 1 0,562 1 0,343 0,610 1 1 0,197 0,197 0,255 0,574 1 0,343 1 1 1 1 1 0,574 0,197 1 0,574 1 0,562 1 1 1 1 1 0,197 0,088 0,255 0,574 1 0,343 0,351 0,197 0,610 0,255 1 1 0,197 1 0,351 | | |

## 5. Matriks ternormalisasi dengan jenis kulit kombinasi ( CS 35 )
𝑅 𝑖𝑗 (𝐶𝑆 35 ) = | | | 1 1 0,562 0,197 0,610 1
1 1 0,197 1 1 1 0,343 0,562 1 0,610 1 1 0,574 0,197 0,255 1 1 0,562 0,343 0,562 1 1 1 0,574 0,343 0,255 1 1 0,088 0,197 0,088 0,610 0,255 0,088 1 1 1 0,351 1 0,562 0,562 0,343 0,610 1 1 0,197 0,197 0,255 0,574 1 0,343 0,562 1 1 1 1 0,574 0,197 1 0,574 1 0,562 1 1 1 1 1 0,197 0,088 0,255 0,574 1 0,343 0,562 0,197 0,610 0,255 1 1 0,197 1 0,351 | | |
d. Menghitung nilai preferensi
Nilai preferensi dihitung dengan mengacu pada rumus (6). Perhitungan ini akan menghasilkan nilai untuk masing- masing alternatif berdasarkan nilai kriteria yang dimiliki setiap alternatif. Berikut ini merupakan proses perhitungan nilai preferensi berdasarkan jenis kulit atau subkriteria C 3 . 1. Nilai preferensi dengan jenis kulit berminyak ( CS 31 )
𝑉 1 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 1) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) + (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 1) = 0,802 𝑉 2 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,604 𝑉 3 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,343) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,664 𝑉 4 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,088) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 1) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,577 𝑉 5 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,596 𝑉 6 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,633 𝑉 7 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,088) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,626 𝑉 8 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) +
(0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,610
2. Nilai preferensi dengan jenis kulit kering ( CS 32 )
𝑉 1 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 1) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) + (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 1) = 0,782
𝑉 2 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,624 𝑉 3 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,343) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,678 𝑉 4 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,088) + (0,030 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 1) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,566 𝑉 5 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,603 𝑉 6 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,653 𝑉 7 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,088) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,639 𝑉 8 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) +
(0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,617
3. Nilai preferensi dengan jenis kulit normal ( CS 33 ) 𝑉 1 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 1) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) + (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 1) = 0,788
𝑉 2 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) +
(0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,611
𝑉 3 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) +
(0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,343) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,678 𝑉 4 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,088) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) +
(0,028 ∗ 0,088) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 1) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,577
Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
𝑉 5 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) +
(0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,616 𝑉 6 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,653 𝑉 7 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,088) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,639 𝑉 8 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,617
4. Nilai preferensi dengan jenis kulit sensitif ( CS 34 )
𝑉 1 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 1) + (0,030 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) +
(0,079 ∗ 1) + (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 1) = 0,790
𝑉 2 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,624 𝑉 3 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,156) + (0,028 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,343) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,652 𝑉 4 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,088) + (0,030 ∗ 0,156) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 1) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,565 𝑉 5 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,616 𝑉 6 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,653 𝑉 7 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,088) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,639 𝑉 8 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,351) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,610
5. Nilai preferensi dengan jenis kulit kombinasi ( CS 35 )
𝑉 1 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 1) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) + (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 1) = 0,788 𝑉 2 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,611 𝑉 3 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,343) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 1) = 0,658 𝑉 4 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,088) + (0,030 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 0,088) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 1) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,566 𝑉 5 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,343) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,603 𝑉 6 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,574) +  (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,640 𝑉 7 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,562) + (0,030 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 0,197) +  (0,054 ∗ 0,088) + (0,033 ∗ 0,255) + (0,016 ∗ 0,574) = 0,639 𝑉 8 = (0,340 ∗ 1) + (0,215 ∗ 0,343) + (0,030 ∗ 0,562) + (0,028 ∗ 0,197) + (0,028 ∗ 0,610) + (0,028 ∗ 0,255) + (0,028 ∗ 1) + (0,079 ∗ 1) +   (0,054 ∗ 0,197) + (0,033 ∗ 1) + (0,016 ∗ 0,351) = 0,617
Berdasarkan hasil dari perhitungan nilai preferensi yang telah dilakukan untuk masing-masing jenis kulit, maka didapatkan hasil akhir berupa perankingan produk sunscreen untuk setiap jenis kulit. Hasil perankingan dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Perankingan Masing-Masing Jenis Kulit Alternatif Kulit Berminyak
Kulit Kering
Kulit Normal Kulit Sensitif  Kulit Kombinasi V i Rank V i Rank V i Rank V i Rank V i Rank A 1 0,802 1 0,782 1 0,788 1 0,790 1 0,788 1 A 2 0,604 6 0,624 5 0,611 7 0,624 5 0,611 6 A 3 0,664 2 0,678 2 0,678 2 0,652 3 0,658 2 A 4 0,577 8 0,566 8 0,577 8 0,565 8 0,566 8 A 5 0,596 7 0,603 7 0,616 6 0,616 6 0,603 7 A 6 0,633 3 0,653 3 0,653 3 0,653 2 0,640 3 A 7 0,626 4 0,639 4 0,639 4 0,639 4 0,639 4 A 8 0,610 5 0,617 6 0,617 5 0,610 7 0,617 5
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW dan pembobotan ROC yang telah dilakukan menghasilkan perankingan seperti yang ada pada Tabel 15. Nilai preferensi tertinggi yang didapatkan untuk jenis kulit berminyak sebesar 0,802, untuk jenis kulit kering sebesar 0,782, untuk jenis kulit normal sebesar 0,788, untuk jenis kulit sensitif sebesar 0,790, dan untuk jenis kulit kombinasi sebesar 0,788. Semua jenis kulit tersebut memiliki satu alternatif yang sama dengan nilai preferensi tertinggi untuk masing-masing jenis kulit yaitu alternatif A 1 (Azarine Calm My Acne Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++).  Alternatif tersebut  menjadi  pilihan produk sunscreen yang direkomendasikan bagi  remaja  sesuai  dengan  jenis  kulit  berminyak,  kulit  kering,  kulit  normal,  kulit  sensitif,  dan  kulit  kombinasi.  Hasil

## Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
rekomendasi produk tersebut telah terdaftar BPOM, aman untuk kondisi kulit yang rentan berjerawat, dan sesuai dengan kebutuhan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, kombinasi metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dapat membantu untuk mengelola kerumitan dalam memilih produk sunscreen dengan hasil yang lebih objektif berdasarkan kriteria yang dibutuhkan remaja. Metode ROC membantu dalam mengatasi kelemahan metode SAW dalam proses pembobotan kriteria dan subkriteria sehingga mengurangi tingkat subjektivitas dan ketidakpastian dalam pembobotan.  Metode  SAW  membantu  dalam  memilih  alternatif  yang  optimal  sampai  pada  perhitungan  nilai  akhir pemeringkatan  alternatif.  Berdasarkan  kuesioner,  alternatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  8  yang merupakan produk sunscreen yang paling banyak digunakan oleh remaja dan kriteria yang digunakan berjumlah 8 kriteria utama  yang  merupakan  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh  remaja.  Kriteria  tersebut  yaitu  terdaftar  BPOM,  kondisi  kulit berjerawat,  kesesuaian  jenis  kulit,  komposisi,  harga,  berat,  kesesuaian  berat  terhadap  harga,  dan  tekstur.  Kriteria kesesuaian  jenis  kulit  memiliki  subkriteria  yaitu  kulit  berminyak,  kulit  kering,  kulit  normal,  kulit  sensitif,  dan  kulit kombinasi.  Kriteria  komposisi  memiliki  subkriteria  yaitu  kandungan  SPF,  kandungan  PA,  kandungan fragrance ,  dan kandungan etanol. Berdasarkan hasil perankingan pemilihan produk sunscreen didapatkan nilai preferensi tertinggi untuk jenis kulit berminyak sebesar 0,802, untuk jenis kulit kering sebesar 0,782, untuk jenis kulit normal sebesar 0,788, untuk jenis kulit sensitif sebesar 0,790, dan untuk jenis kulit kombinasi sebesar 0,788. Semua jenis kulit tersebut memiliki satu alternatif yang sama dengan nilai preferensi tertinggi untuk masing-masing jenis kulit yaitu alternatif A 1 (Azarine Calm My  Acne  Sunscreen  Moisturizer  SPF  35  PA+++).  Alternatif  tersebut  menjadi  pilihan  produk sunscreen yang direkomendasikan bagi  remaja sesuai  dengan jenis kulit  berminyak, kulit  kering, kulit  normal, kulit  sensitif, dan kulit kombinasi. Hasil rekomendasi produk tersebut telah terdaftar BPOM, aman untuk kondisi kulit yang rentan berjerawat, dan sesuai dengan kebutuhan. Remaja dapat mempertimbangkan rekomendasi produk sunscreen tersebut sebagai salah satu produk dari rangkaian skincare yang digunakan untuk menjaga kesehatan dan kecantikan kulit wajah dari paparan sinar matahari.

## REFERENCES
[1] G.  Garcia  and  S.  Winduwati,  “Representasi  Standar  Kecantikan  Wanita  di  Media  Sosial  Instagram  @springsummerstyle,” Koneksi, vol. 7, no. 1, 2023, doi: 10.24912/kn.v7i1.21313.
[2] BMKG, “Indeks Sinar Ultraviolet (UV),” Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. Accessed: Nov. 08, 2023. [Online]. Available: https://www.bmkg.go.id/kualitas-udara/indeks-uv.bmkg
[3] B. E. Purnama, “Indeks UV di Indonesia Sedang Tinggi, Ini Bahaya Paparan UVA dan UVB pada Kulit,” Media Indonesia, Apr. 26, 2023. Accessed: Nov. 08, 2023. [Online]. Available: https://mediaindonesia.com/humaniora/576692/indeks-uv-di-indonesia- sedang-tinggi-ini-bahaya-paparan-uva-dan-uvb-pada-kulit
[4] A. Kautsar, “Cuaca Panas Ekstrem Bisa Picu Kanker Kulit, Batasi Aktivitas Luar di Jam Segini,” Detik Health, Oct. 02, 2023. Accessed:  Nov.  08,  2023.  [Online].  Available: https://health.detik.com/wellness-beauty/d-6961360/cuaca-panas-ekstrem-bisa- picu-kanker-kulit-batasi-aktivitas-luar-di-jam-segini
[5] S. Fitri, Y. F. W. Wardana, F. Mustafa, E. N. Sari, and I. Arief, “Analysis of The Influence of Online Purchase Decisions, Digital Perceive Value of Quality and Digital Viral Marketing on Consumer Satisfaction of Skincare Products,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 5, no. 4, pp. 148–152, 2023, doi: https://doi.org/10.60083/jidt.v5i4.430.
[6] V. Avianka, Y. D. Mardhiani, and R. Santoso, “Studi Pustaka Peningkatan Nilai SPF (Sun Protection Factor) pada Tabir Surya dengan Penambahan Bahan Alam,” Jurnal Sains dan Kesehatan, vol. 4, no. 1, pp. 79–88, Feb. 2022, doi: 10.25026/jsk.v4i1.664.
[7] W. A. Subaidah, W. Hajrin, and Y. Juliantoni, “Edukasi penggunaan sediaan tabir surya sebagai upaya pencegah penuaan dini dan kanker kulit di SMAIT Anak Sholeh Mataram,” INDRA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, vol. 4, no. 2, pp. 42–46, Sep. 2023, doi: 10.29303/indra.v4i2.202.
[8] Y. Septianingrum, U. Safrina, N. Puspita, and S. Surahman, “Gambaran Tingkat Pengetahuan tentang Period After Opening (PAO) dan Perilaku Penyimpanan Kosmetika Perawatan pada Remaja di Kota Tangerang,” Jurnal Sains dan Kesehatan, vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.25026/jsk.v5i1.1478.
[9] D. C. Purnomo, M. Yanti, and A. P. Widyassari, “Pemilihan Produk Skincare Remaja Milenial Dengan Metode Simple Additive Weighting  (Saw),”  Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information  Technology  Journal  of  UMUS,  vol.  3,  no.  01,  pp.  32–41,  2021,  doi: https://doi.org/10.46772/intech.v3i01.415.
[10]  R.  Widolaras  and  M.  N.  Ikhsanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tabir  Surya  Wajah  untuk  Kulit  Berminyak Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 431–440, Sep. 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1324.
[11]  A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[12]  K. Kusmanto, M. B. K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah  Penerima Kredit  Menerapkan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  Building of  Informatics, Technology  and  Science (BITS), vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.

## Yesi Handayani, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC
[13]  J. Faran and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 3, pp. 1676–1683, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1541.
[14]  W. R. K. Jayawardani and M. Maryam, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi  Metode  SAW  dan  Pembobotan  ROC,”  Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro,  vol.  22,  no.  2,  2022,  doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411.
[15]  H. A. Aziz, A. D. S. Novaldi, and C. Budihartanti, “APPLICATION OF THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) & RANK  ORDER  CENTROID  (ROC)  METHODS  IN  THE  SELECTION  OF  OUTSTANDING  STUDENTS  AT  SMK  AL- HUDA SADANANYA,” Issue Period, vol. 7, no. 1, pp. 1–14, 2023, doi: 10.52362/jisicom.v7i1.1073.
[16]  N. Imania, J. Salat, R. Rizki, and Z. Razi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SKINCARE UNTUK WAJAH SENSITIF  DI  KLINIK  KECANTIKAN  LA  BEAUTEE  CARE  BLOK  SAWAH  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE TOPSIS DAN METODE SAW BERBASIS WEB,” Jurnal Real Riset, vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47647/jrr.v5i1.1149.
[17]  N. Alam, Henny, and I. Sukma, “Penentuan Kosmetik Berdasarkan Jenis Kulit Wajah (Dengan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  dan  Certainty  Factor),”  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Komputer,  vol.  6,  pp.  36–43,  2021,  doi: https://doi.org/10.51876/simtek.v6i1.93.
[18]  M. I. Rahayu, M. Kasegrina Siregar, M. Desnia, and S. Bandung, “SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN PRODUK BASIC SKINCARE  BERDASARKAN  JENIS  KULIT  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING (SAW),” 2022. doi: https://doi.org/10.58761/jurtikstmikbandung.v12i2.170.
[19]  S. Kom. , M. Kom. Mustopa Husein Lubis, S. Kom. , M. Kom. Muhammad Amin, S. Kom. , M. Kom. Januardi Rosyidi Lubis, S. Kom. , M. Kom. Feri Irawan, S. Kom. , M. Kom. Nopi Purnomo, and S. Pd. , M. Si. Akhir Abadi Tanjung, Sistem Pendukung Keputusan. Sleman:
Deepublish, 2022. Accessed: Nov. 08, 2023. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=X9J8EAAAQBAJ
[20]  A. R. Erwiyani, A. Sonia Cahyani, L. Mursyidah, I. Sunnah, and A. Pujistuti, “Formulasi dan Evaluasi Krim Tabir Surya Ekstrak Daging  Labu  Kuning  (Cucurbita  maxima),”  Majalah  Farmasetika,  vol.  6,  no.  5,  p.  386,  Dec.  2021,  doi: 10.24198/mfarmasetika.v6i5.35969.
[21]  Sarwandi  et  al.,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  vol.  1.  Deli  Serdang:  Graha  Mitra  Edukasi,  2023.  Accessed:  Nov.  08,  2023.
[Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=qmm-EAAAQBAJ