## PEMILIHAN JENIS KAIN BAHAN DASAR POUCH BAG APD  MENGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Chelsy A. Silaban, Theresia Siagian, Thresya A.T. Pasaribu, Asrya R. Sihombing,

## Benedikta Anna Haulian Siboro
Program Studi Manajemen Rekayasa, Fakultas Teknologi Industri,  Institut Teknologi Del e-mail: benedikta.siboro@del.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  jenis  kain  sebagai  bahan  dasar  tas  merupakan  salah  satu  proses  penting  dalam pembuatan  tas  yang  disesuaikan  dengan  standar  yang  ditentukan  oleh  tim  produksi  produk Pouch Bag APD. Penelitian ini bertujuan untuk memilih jenis yang digunakan sebagai material Pouch Bag APD dengan syarat-syarat utamanya yaitu tahan air, ringan dan harga terjangkau. Dalam  penelitian  ini,  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  Weighted  Product  (WP)  dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk  melakukan perangkingan  terhadap  keseluruhan  alternatif  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Terdapat tujuh alternatif pilihan yang digunakan pada penelitian ini yaitu kain Oscar, Gore-Tex, Canvas, Spunbond, Polyester, Denim dan Cordura. Kriteria yang digunakan ialah massa, daya serap, harga, elastisitas, kualitas kain dan jenis bahan.  Kuisioner dengan bentuk pertanyaan pilihan berskala diberikan kepada 4 ahli yang memahami jenis kain sebagai bahan dasar tas dan data sekunder berupa referensi dari jurnal yang berkaitan dengan metode analisis dan permasalahan yang dibahas. Implementasi kedua metode analisis ini terhadap ketujuh alternatif memberikan hasil yang sama. Berdasarkan hasil tersebut dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jenis kain yang terpilih adalah Oscar.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Jenis Kain, WP, TOPSIS.

## ABSTRACT
The  selection  of  the  type  of  fabric  as  the  basic  material  for  the  bag  is  one  of  the  important processes  in  making  bags  according  to  the  standards  set  by  the  PPE  Pouch  Bag  product production team. The purpose of this research was to select the Pouch Bag  fabric with the main requierements  namely  waterproof,  lightweight  and  affordable.  In  this  research,  the  analysis method used is  Weighted Product (WP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to rank all alternatives and the predetermined criteria. There are seven alternative  choices  used  in  this  research,  namely  Oscar,  Gore-Tex,  Canvas,  Spunbond, Polyester, Denim and Cordura. The criteria used in the selection of the type of fabric are mass, absorption,  elasticity,  quality of  fabric  and  the  fabric  content.  Questionnaires  in  scaling type was distributed to 4 experts who expert in the type of cloth as the basic material for bags and secondary data in the form of references from journals related to the method of analysis and the problems  discussed.  The  implementation  of  these  two  analytical  methods  to  the  seven alternatives gave the same results. Based on WP and TOPSIS methods  it can be concluded that the type of fabric chosen is Oscar.
Keywords: Decision Support System, Type of Fabric Selection, WP, TOPSIS, Oscar.

## PENDAHULUAN
Coronavirus  (COVID-19)  yang  ditemukan  di  Wuhan,  Cina  pada  Desember  2019 mewabah juga di seluruh dunia yang menyebabkan terjaadinya infeksi saluran pernapasan pada manusia dan hewan. Virus ini dapat menyebar melalui tetesan kecil dari hidung atau mulut saat batuk atau bersin [1] . Dampak terjadinya penyebaran Coronavirus menyebabkan pandemi  COVID-19  yang  bergantung  pada  kebijakan  pemerintah  di  setiap  negara  dalam langkah pencegahan penyebaran virus karena terjadi perubahan pada aspek-aspek kehidupan manusia.  Upaya  pencegahan  penyebaran  COVID-19  telah  banyak  diupayakan  seperti menggunakan  masker  [2]  disertai  dengan  meningkatnya  kebiasaan  membersihkan  tangan yang  benar  [3].  Dalam  aspek  pendidikan,  pemerintah  memberikan  kebijakan  yang mengharuskan melangsungkan pembelajaran secara online.
Chelsy A. Silaban, Theresia Siagian, Thresya A.T. Pasaribu, Asrya R. Sihombing, Benedikta Anna Haulian Siboro
Berdasarkan  pengamatan  peneliti  terhadap  objek  penelitian  yaitu  civitas  salah  satu instansi  Pendidikan  Tinggi  di  Pematangsiantar,  diperoleh  informasi  bahwa  masalah  yang dialami  dalam  kegiatan  perkuliahan online yang  dilakukan  selama  masa  pandemi  adalah tidak  memahami  materi  dan  terkendala  pengerjaan  Tugas  Akhir.  Civitas  pendidikan mengharapakan  perlunya tatap muka secara langsung agar pembelajaran berjalan lancar.
Untuk  mengimplementasikan  pertemuan  secara  langsung,  mahasiswa  dan  dosen diperlukan alat pelindung diri (APD) yang sesuai arahan dari WHO. Sehingga salah produk yang akan dirancang adalah Pouch Bag APD sebagai alat organisir APD agar mudah dibawa kemana-mana. Untuk merealisasikan produk Pouch Bag APD tidak terlepas dari bahan baku yang digunakan. Bahan baku yang digunakan terdiri dari 3 bagian yakni bagian utama atau badan tas, bagian dalam tas dan bagian tali pegangan.
Dari keseluruhan komponen bahan dasar, kain merupakan bahan utama badan Pouch Bag APD yang memiliki ketahanan akan air, ringan dan harga terjangkau yang dirumuskan menjadi  6  (enam)  kriteria  yakni  massa,  daya  serap,  harga,  elastisitas,  kualitas  dan  jenis bahan,  yang akan digunakan sebagai   pembanding dari alternatif  yang tersedia. Alternatif yang akan dibandingkan ada 7 alternatif yang terdiri dari kain Oscar, kain Gore-Tex, kain Canvas, kain Spundbond, kain Poliester, kain Denim dan kain Condura.
Dalam  memilih  jenis  kain  yang  tepat  untuk Pouch  Bag APD,  penelitian  ini mengaplikasikan Multiple  Criteria  Decision  Making  (MCDM) dengan Weighted  Product (WP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang merupakan  metode  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  alternatif  berdasarkan pemeringkatan  [4]. Weigthed  Product (WP)  secara  spesifik  melakukan  proses  perkalian rating attribute dan menghasilkan nilai  preferensi  tertinggi  yang dipilih  sebagai  alternatif terbaik [5]. Sedangkan TOPSIS didasarkan pada jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Metode WP dan TOPSIS sudah banyak diterapkan dalam  penelitan  terkait  pengambilan  keputusan  seperti  dalam  dunia  pendidikan  yang mencakup  pengelolaaan  buku  tabungan  siswa  [6],  pemilihan  seleksi  calon  dosen  [7], penerimaan anggota baru [8] Sedang di industri, penerapan metode ini dipakai dalam [5], pemilihan vendor [9], pemilihan jenis kayu untuk mebel [10], penentuan gaji karyawan [11] dan  di  masyarakat  umumnya  dipakai  dalam  penentuan  penerima  bantuan  langsung  [12], pembelian sepeda motor [13] pemilihan asisten terbaik [10], pemilihan smartphone [4].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Pematangsiantar  selama  3  (tiga)  yaitu  September  - Desember 2020 yang diawali dengan studi literatur dan observasi lapangan (Gambar 1).
Mulai Studi Literatur dan Observasi Lapangan Pengumpulan Data dan Analisa Data Menentukan Kriteria Menghitung dengan Metode WP Menghitung dengan Metode TOPSIS Output berupa Nilai Perangkingan Analisa Hasil Kedua Metode Kesimpulan Selesai
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data-data  yang  ada mengenai kriteria-kriteria dari setiap alternatif yang diperoleh dari hasil hasil studi pustaka dan  kuesioner.  Kuisioner  berisi  pertanyaan  berskala  dari  kriteria  yang  ditentukan  yaitu massa, daya serap, harga, elastisitas, kualitas kain,  dan  jenis bahan yang dibagikan kepada 4 ahli tentang kain.
Untuk menerapkan metode WP dan TOPSIS,  daftar alternatif dan kriteria jenis kain yang akan digunakan sebagai bahan dasar Pouch Bag APD dijadikan sebagai data internal. Data  eksternal  berasal  dari  responden  yang  memahami  jenis  kain  untuk  pembuatan  tas. Kemudian data diolah dengan menggunakan kedua metode tersebut  untuk  menyimpulkan alternatif yang dipilih.

## WEIGHTED PRODUCT (WP)
WP  adalah  salah  satu  metode Multi  atributte  decision  making (MADM)  yang mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan kriteria dengan menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut dengan melalui  proses normalisasi dimana bobot setiap kriterian dibandingkan penjumlahan semua bobot kriteria [13] sehingga sesuai dengan  persamaan (1):
∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 (1)
dengan 𝑊 𝑗 = Bobot atribut. Selanjutnya, melakukan pengalian seluruh kriteria bagi sebuah alternatif dengan menggunakan persamaan (2).
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 (2)
dengan:
Si  : preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor s 𝑋 𝐼𝑗 : nilai kriteria 𝑊 𝑗 : bobot kriteria
i : alternatif
j : kriteria
n : banyaknya kriteria
Selanjutnya  dilakukan  penentuan  vektor  V  yang  digunakan  sebagai  perangkingan  dengan menggunakan persamaan (3).
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 (3)
Dengan:
Vi  : preferensi alternatif 𝑋 𝐼𝑗 : nilai kriteria 𝑊 𝑗 : bobot kriteria
i : alternatif
j : kriteria
n : banyaknya kriteria

## TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Metode  TOPSIS  yang  didasarkan  pada  pemilihan  alternatif  memiliki  jarak  terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif [8].  Metode TOPSIS banyak digunakan untuk membantu decision maker dalam mengambil keputusan. Secara umum, terdapat 6 (enam) yaitu [14]:
1. Membuat decision matrix D dengan m alternatif dan n kriteria
Chelsy A. Silaban, Theresia Siagian, Thresya A.T. Pasaribu, Asrya R. Sihombing, Benedikta Anna Haulian Siboro
𝐷 = 𝐴1 𝐴2 . 𝐴𝑚 [ 𝑋11 𝑋12 . . . 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 . . . 𝑋2𝑛 . . . . . .
𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 . . . 𝑋𝑚𝑛 ]
dengan:
Am  : Jenis altenatif Cn : Komponen kriteria
Xmn  : Nilai alternatif pada setiap kriteria
2. Membangun Normalized decision matrix R.
𝑅 = [ 𝑟11 𝑟12 . . . 𝑟1𝑛 𝑟21 𝑟22 . . . 𝑟2𝑛 . . . . . . 𝑟𝑚1 𝑟𝑚2 . . . 𝑟𝑚𝑛 ]
Setiap elemen dari matrix R dapat dinormalkan dengan persamaan (4):
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
3. Membangun weighted  matrix V  (keputusan  ternormalisasi  berbobot)  dengan menggunakan  persamaan  (5).  Hasil  dari  perhitungan  weight  normalized  matrix dituliskan dengan matrix V berikut:
𝑉 = 𝐴1 𝐴2 . 𝐴𝑚 [ 𝑌 11 𝑌 12 . . . 𝑌 1𝑛 𝑌 21 𝑌 22 . . . 𝑌 2𝑛 . . . . . . 𝑌 𝑚1 𝑌 𝑚1 . . . 𝑌 𝑚𝑛 ]
Dalam kasus ini, matrix V diberikan dengan weight W [w1,w2,w3,…,wn]. Setiap elemen dari matrix V dapat dihitung dengan persamaan (5): 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (5)
4. Menentukan solusi ideal positif (A+) (SIP) dan negatif (A-) (SIN) yang dikalkulasikan dengan normalized weight rating menggunakan persamaan (6) dan (7):
𝐴 + = (𝑣 1 + , 𝑣 2 + , ⋯ , 𝑣 𝑛 + ) (6)
𝐴 − = (𝑣 1 − , 𝑣 2 − , ⋯ , 𝑣 𝑛 − ) (7)
Dimana:
𝑦 𝑗 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 ; 𝑖𝑓 j  : benefit criteria
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 ; if j  : cost criteria
𝑦 𝑗 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 ; 𝑖𝑓 j  : benefit criteria
𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 ; 𝑖𝑓 j  : cost criteria
5. Menghitung separation measures menggunakan eucledian distance dari setiap alternatif dari positive ideal solution (D+) dan negative ideal solution (D-) dengan persamaan (8) dan (9):
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
6. Menghitung relative  closeness dari ideal  solution ,  dikalkulasikan  dengan  persamaan (10),  dan  langkah  terakhir  adalah  merankingkan  hasil  RC,  dimana  ranking  pertama dengan nilai tertinggi akan menjadi alternatif yang terpilih.
𝑅𝐶 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Kriteria Pemilihan Kain
Kriteria pemilihan ditentukan tim peneliti sesuai kebutuhan dan keinginan responden, dan diverifikasi oleh experts yang sudah berpengalaman dalam bidang industri fashion yang berada  di  Pematangsiantar.  Sebanyak  4  (empat)  e xperts diwawancarai  dan  diberikan kuesioner. Kriteria terbagai dari dua jenis: benefit dan cost. Kriteria dikategorikan benefit jika  nilai  harapan  tinggi  dan cost jika  memiliki  nilai  harapan  yang  rendah.  Dari  hasil wawancara maka kriteria yang dihasilkan dalam penelitian yaitu: 1) Massa sebagai benefit , dikarenakan Pouch  Bag APD  harus  memiliki massa kurang  dari  300  gram  agar  mudah dibawa  kemana  pun;  2)  Daya  serap  sebagai cost ,  dikarenakan Pouch  Bag APD  harus memiliki daya serap yang rendah yaitu kurang dari sama dengan 33% agar alat yang berada di  dalam  tetap  aman  dan  steril;  3)  Harga  sebagai cost ,  dikarenakan Pouch  Bag APD diupayakan  memiliki  harga  yang  terjangkau  bagi  civitas  perguruan  tinggi;  4)  Elastisitas sebagai benefit , dikarenakan dapat mempermudah dalam memproduksi Pouch Bag APD; 5) Kualitas  Kain  sebagai benefit ,  dikarenakan Pouch  Bag APD  harus  memiliki  ketertarikan yang tinggi dengan indikator tekstur, mudah dibersihkan dan kokoh; 6) Jenis bahan sebagai cost , dikarenakan Pouch Bag APD diupayakan memiliki bahan yang campuran serat kapas kurang  dari  sama  dengan  35%.  Terdapat  7  (tujuh)  alternatif  bahan  yang  menjadi pertimbangan dalam penelitian ini yaitu kain Oscar (Alt.1), Gore Tex (Alt.2), Canvas (Alt.3), Spunbond (Alt.4), Poliester (Alt.5), Denim (Alt.6), dan Cordura (Alt.7).

## Penentuan Skala, Bobot dan Nilai Kriteria
Dalam menerapkan metode WP dan TOPSIS pada penelitian ini diperlukan penentuan skala, bobot dan nilai dari setiap kriteria. Tabel 1 merupakan skala kepentingan kriteria dan Tabel 2 menunjukkan hasil dari tanya jawab dengan expert dimana kriteria kualitas kain sebagai benefit dianggap sangat penting dalam pemilihan bahan untuk Pouch bag .
Tabel 1. Scoring Pembobotan Kriteria Skala Bobot Keterangan Sangat Tidak Penting 1-2 Kriteria yang sangat tidak mempengaruhi Tidak Penting 3-4 Kriteria rendah yang mempengaruhi Cukup Penting 5-6 Kriteria yang memiliki peluang cukup untuk mempengaruhi Penting 7-8 Kriteria yang baik untuk mempengaruhi Sangat Penting 9-10 Kriteria yang sangat baik untuk mempengaruhi Tabel 2. Hasil Kusioner Pembobotan Sifat Kriteria Weight Original Benefit (+) Massa 6,25 Cost (-) Daya Serap 7 Cost (-) Harga 4,5 Benefit (+) Elastistitas 6,5 Benefit (+) Kualitas Kain 8,25 Cost (-) Jenis Bahan 5,5 Total weight 38
Langkah  selanjutnya  sebelum  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  WP dan  TOPSIS,  maka  diperlukan  penetapan  skala  masing-masing  kriteria  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4.  Pada  tabel  ini  massa,  daya  serap,  jenis  bahan, elastisitas, kualitas memiliki 3 rentang skala, sementara untuk harga memiliki 4 rentang skala.
Chelsy A. Silaban, Theresia Siagian, Thresya A.T. Pasaribu, Asrya R. Sihombing, Benedikta Anna Haulian Siboro
Tabel 3. Kriteria Penilaian Massa, Daya Serap, Jenis Bahan, Elastisitas, dan Kualitas
Massa (K1) Daya Serap (K2) Jenis Bahan (K3) Elastisitas (K4) Kualitas (K5) Nilai <300 gr 67-100% 76-100% Elastis(Kemampuan  kembali  ke  bentuk semula jika diregangkan tinggi) Ketertarikan  Tinggi  (Tekstur  lembut, Mudah dibersihkan, dan Kokoh) 1 300-500 gr 34-66% 36-75% Cukup  elastis  (Kemampuan  kembali  ke bentuk semula jika diregangkan cukup) Ketertarikan Cukup (Tekstur halus, Mudah dibersihkan, dan Tidak Kokoh) 0,65 >500 gr >=33% >=35% Kurang elastis (Kemampuan kembali ke bentuk semula jika diregangkan rendah) Ketertarikan Rendah (Tekstur sedikit kasar, Sulit dibersihkan, dan Tidak Kokoh) 0,35

## Tabel 4. Kriteria Penilaian Harga
Harga (K6) Nilai < 20.000 1,00 20.000 - 35.000 0,75 35.000 - 50.000 0,50 >50.000 0,25
Rentang  skala  ini  nantinya  menjadi  input  normalisasi  kriteria  (Tabel  6)  dari  informasi alternatif  yang  dimiliki  (Tabel  5).  Tabel  ini  merupakan  karakteristik  kondisi  kriteria  dari setiap alternatifnya.
Tabel 5. Preference Weight No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 Alt.1 325 gr 17% 28% Elastis Tinggi Rp47.700 2 Alt.2 150 gr 13% 25% Cukup Elastis Cukup Rp28.000 3 Alt.3 350 gr 19% 37% Kurang Elastis Rendah Rp60.500 4 Alt.4 500 gr 72% 40% Cukup Elastis Rendah Rp9.500 5 Alt.5 110 gr 23% 30% Elastis Rendah Rp25.000 6 Alt.6 625 gr 52% 35% Cukup Elastis Rendah Rp70.000 7 Alt.7 420 gr 8% 72% Kurang Elastis Cukup Rp39.000 Tabel 6. Normalisasi Kriteria No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 Alt.1 0,65 0,35 0,35 1,00 1,00 0,50 2 Alt.2 1,00 0,35 0,35 0,65 0,65 0,75 3 Alt.3 0,65 0,35 0,65 0,35 0,35 0,25 4 Alt.4 0,65 1,00 0,65 0,65 0,35 1,00 5 Alt.5 1,00 0,35 0,35 1,00 0,35 0,75 6 Alt.6 0,35 0,65 0,35 0,65 0,35 0,25 7 Alt.7 0,65 0,35 0,65 0,35 0,65 0,50

## Perangkingan Alternatif dengan Metode WP
Perangkingan  alternatif  dengan  metode  WP  diawali  dengan  menentukan  bobot masing-masing kriteria yang ditentukan berdasarkan sifatnya. Tabel 7 menunjukkan terdapat 3  (tiga)  kriteria  yang  bersifat  benefit  yaitu  massa,  elastisitas  dan  kualitas  kain,  sementara daya serap, harga, dan jenis bahan termasuk kriteria cost. Kualitas menjadi kriteria prioritas yang  menjadi  fokus  pemilihan  jenis  kain  untuk Pouch  bag .  Pada  penelitian  Susetyo  dkk, kualitas juga menjadi salah satu kriteria yang dipakai dalam pemilihan supplier bahan baku industri konveksi [15].
Tabel 7. Pembobotan Kriteria Sifat Kriteria Weight Original Weight of Importance Weight Final Benefit (+) K1 6,25 0,16 0,16 Cost (-) K2 7 0,18 -0,18 Cost (-) K3 5,5 0,14 -0,14 Benefit (+) K4 6,5 0,17 0,17 Benefit (+) K5 8,25 0,22 0,22 Cost (-) K6 4,5 0,12 -0,12 Total weight 38 1
Pembobotan  ini  kemudian  menjadi  input  dalam  menentukan  nilai  vector  S  untuk  setiap alternatif seperti pada Tabel 8 yang dihitung dengan menggunakan persamaan (2).
Tabel 8. Nilai Vektor S
Alternatif (Ai) Vektor S Vektor V RANK Alt.1 1,4284 0,1924 1 Alt.2 1,2364 0,1666 2 Alt.3 0,9432 0,1271 5 Alt.4 0,7334 0,0988 7 Alt.5 1,1636 0,1567 3 Alt.6 0,9242 0,1245 6 Alt.7 0,9939 0,1339 4 Total 7,4231
Vektor  V  pada    Tabel  8  dihitung  untuk  menghasilkan  preferensi  alternatif  yang  akan digunakan  untuk  perangkingan  setiap  kriteria  sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui alternative mana yang menjadi prioritas dalam pengambilan keputusan. Dari tabel tersebut diperoleh hasil bahwa nilai vektor V terbesar ada pada Kain Oscar (0,1924) dilanjutkan oleh Kain  Gore-Tex  (0,1666),  Kain  Poliester  (0,1567),  Kalin  Cordura  (0,1339),  Kain  Canvas (0,1271), Kain Denim (0,1245) dan Kain Spunbond (0,0988).

## Perangkingan Alternatif dengan Metode TOPSIS
Pada  metode  TOPSIS,  setelah  melakukan  normalisasi  kriteria  pada  Tabel  6,  tahap selanjutnya  adalah  membangun Normalized  Decision  Matrix  R ( matrix keputusan ternomalisasi  berbobot)  dengan  menggunakan  persamaan  (4)  dan  menghasilkan  ukuran matriks 7x6 berdasarkan banyaknya jumlah alternatif dari setiap kriteria.
𝑅 = [ 0,3329 0,2453 0,3015 0,5336 0,6544 0,2640 0,5121 0,2453 0,4523 0,3468 0,4254 0,2640 0,3329 0,3329 0,5121 0,1793 0,3329 0,2453 0,7010 0,2453 0,4556 0,2453 0,1508 0,6030 0,4523 0,1508 0,3015 0,1867 0,3468 0,5336 0,3458 0,1867 0,2290 0,4903 0,2290 0,4903 0,2290 0,2640 0,2290 0,4254 0,2640 0,4903]
Selanjutnya dilakukan perhitungan pembobotan dari normalized matrix R. Bobot dihasilkan dari Tabel 7 sehingga dihasilkan vektor V:
𝑉 = [ 0,0548 0,0452 0,0357 0,0913 0,1421 0,0382 0,0842 0,0452 0,0536 0,0593 0,0924 0,0382 0,0548 0,0548 0,0842 0,0295 0,0548 0,0452 0,1291 0,0452 0,0839 0,0452 0,0179 0,0714 0,0536 0,0179 0,0357 0,0319 0,0593 0,0913 0,0593 0,0319 0,0497 0,0710 0,0497 0,0710 0,0497 0,0382 0,0497 0,0924 0,0382 0,0710]
Agar  jarak  antara  nilai  ideal  positif  dan  negatif  dapat  menjadi  dipakai  dalam  penentuan prioritas,  maka  ditentukan  y + dan  y - dengan  y + memaksimalkan  kriteria benefit dan memiminalkan  kriteria cost .  Sedangkan  y - ditentukan  dengan  meminimalkan benefit dan memaksimalkan cost . Dengan menggunakan prinsip dasar tersebut maka dihasilkan y + yang memaksimalkan K1 (0.0842 , K4, K5 sementara yang diminimalkan adalah K2, K3 dan K6 (Tabel 9) . Hal ini juga sesuai dengan sifat kriteria yang ditentukan pada Tabel 7 metode WP.
Chelsy A. Silaban, Theresia Siagian, Thresya A.T. Pasaribu, Asrya R. Sihombing, Benedikta Anna Haulian Siboro
Tabel 9 . Nilai solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif (SIP) Solusi ideal negatif (SIN) A+ A- 𝑦 1 + =  0,0842 𝑦 1 − =  0,0295 0,0842 0,0295 𝑦 2 + = 0,0452 𝑦 2 − = 0,1291 0,0452 0,1291 𝑦 3 + = 0,0179 𝑦 3 − = 0,0714 0,0179 0,0714 𝑦 4 + = 0,0913 𝑦 4 − = 0,0319 0,0913 0,0319 𝑦 5 + = 0,1421 𝑦 5 − = 0,0497 0,1421 0,0497 𝑦 6 + =  0,0382 𝑦 6 − = 0,0710 0,0382 0,0710
Dari  hasil  penentuan  A+    dan  A-  maka  dilakukan  perhitungan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matrix solusi ideal positif menggunakan persamaan (8) dan matrik solusi ideal negatif menggunakan persamaan (9) dengan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Jarak SIP dan SIN Alternatif D+ D- Vektor RC  RANK Alt. 1 0,0345 0,1486 0,8117 1 Alt.2 0,0691 0,1183 0,6315 2 Alt.3 0,1183 0,1027 0,4648 5 Alt.4 0,1463 0,0373 0,2030 7 Alt.5 0,0990 0,1223 0,5526 3 Alt.6 0,1185 0,0821 0,4091 6 Alt.7 0,0821 0,1038 0,5333 4
Berdasarkan  Tabel  10,  diperoleh  hasil  bahwa  nilai  vektor relative  closeness terbesar  ada pada Kain Oscar (0,8117) dilanjutkan oleh Kain Gore-Tex (0,6315), Kain Poliester (0,5526), Kain Cordura (0,5333), Kain Canvas (0,4648), Kain Denim (0,4091) dan Kain Spunbond (0,2030). Dengan demikian alternatif yang terpilih adalah Kain Oscar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penilaian  para experts diperoleh  bahwa  kriteria  yang  paling  penting dalam pemilihan kain adalah kualiatas kain dengan bobot 8,25. Hasil pengolahan data dan analisis  menggunakan  metode Weighted  Product WP  dan  TOPSIS  diperoleh  alternatif terbuat untuk kain yang  digunakan dalam  membuat Pouch bag terbaik adalah Kain Osca dengan  nilai  preferensi  tertinggi  sebesar  0,8117  dengan  metode  WP  dan  0,1924  dengan metode TOPSIS diikuti  dengan jenis kain Gore-Tex, Poliester, Cordura, Canvas, Denim dan kain Spunbond.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Isbaniah et al. , Pedoman Kesiapsiagaan Menghadapi Infeksi COVID-19 . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI Direktorat Jenderal Pencegahan dan Pengendalian Penyakit (P2P), 2020.
[2]  R. J.  G. Silalahi, R. J. Sinaga, G. E. K. Ziliwu, N. K. Siagian, and B. A. H. Siboro, “Pemilihan Produk Pandemi (Masker Kain) menggunakan Metode SAW dan WP,” J. Tek. Ind. , vol. 11, no. 1, pp. 43–50, 2021, [Online]. Available: https://trijurnal.lemlit.trisakti.ac.id/tekin/article/view/9698.
[3]  F.  Firdayanti,  A.  Mumthi,  F.  Taherong,  Z.  Yuni,  S.  Saleha,  and  A.  D.  Diarfah, “Pencegahan  Covid-19  Melalui  Pembagian  Masker  Di  Kelurahan  Romang  Polong Kabupaten Gowa,” J. Abdimas Kesehat. Perintis , vol. 2, no. 1, pp. 53–57, 2020.
[4]  D.  M.  Khairina,  D.  Ivando,  and  S.  Maharani,  “Implementasi  Metode  WP  Pemilihan Smartphone Android,” vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2016.
[5]  M. A. Mude, “Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS pada Kasus UMKM,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. Agustus, pp. 76–81, 2016.
[6]  D.  Triyanti  and  T.  Dermawan,  “Membangun  Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Tabungan Siswa Berbasis WEB,” J. Inf. dan Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 109–120, 2019.
[7]  S.  Hendartie,  “Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Dosen STMIK Palangkaraya,” J. SAINTEKOM , vol. 7, no. 2, p. 126, 2017, doi: 10.33020/saintekom.v7i2.28.
[8]  Gunawan,  F.  Halim,  and  Wilson,  “Penerapan  Metode  Topsis  Dan  Ahp  Pada  Sistem Penunjang  Keputusan  Penerimaan  Anggota  Baru,  Studi  Kasus:  Ikatan  Mahasiswa Sistem Informasi,” JSM STMIK Mikroskil , vol. 15, no. 2, pp. 101–110, 2014, [Online]. Available:
https://www.mikroskil.ac.id/ejurnal/index.php/jsm/article/view/157%0Ahttp://downlo ad.portalgaruda.org/article.php?article=262233&val=5499&title=Penerapan  Metode TOPSIS dan AHP pada Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Anggota Baru, Studi Kasus: Ikatan Ma.
[9]  B.  Salsana,  A.  Simanjuntak,  S.  Naibaho,  D.  Simanjuntak,  and  B.  A.  H.  Siboro, “Penerapan Metode SAW dan TOPSIS untuk  Pemilihan Vendor Menempah Produk Marble,” J. Tek. Ind. , vol. 11, no. 1, pp. 30–36, 2021.
[10] J. E. M, D. Andreswari, and K. Anggriani, “Pemilihan Jenis Kayu Untuk Mebel Dengan Metode Weighted Product ( WP ) & Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution ( TOPSIS ),” J. Rekursif , vol. 4, no. 3, pp. 301–310, 2016.
[11] M.  A.  Zayushan,  “Perbandingan  Penerapan  Metode  TOPSIS  dan  Weighted  Product (WP) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Karyawan Di PT Bunga Raya Bima NTB,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 404–412, 2018.
[12] A.  Ahmadi  and  D.  T.  Wiyanti,  “Implementasi  Weighted  Product  (WP)  dalam Penentuan  Penerima  Bantuan  Langsung  Masyarakat  PNPM  Mandiri  Perdesaan,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 19–22, 2014.
[13] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, p. 20, 2015, doi: 10.30872/jim.v10i2.186.
[14] J.  Achebo,  “Application  of  Multi-Criteria  Decision  Making  Optimization  Tool  for Determining Mild Steel Weld Properties and Process Parameters Using the TOPSIS,” Int. J. Mater. Sci. Appl. , vol. 4, no. 3, p. 149, 2015, doi: 10.11648/j.ijmsa.20150403.12.
[15] J.  Susetyo,  C.  I.  Parwati,  and  C.  N.  Asmi,  “Usulan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku Dengan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) Dan TOPSIS ( Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution ) Pada Industri Konveksi,” Simp. Nas. RAPI XVIIII – 2019 FT UMS , pp. 42–48, 2019.