Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011

## Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) pada Pemilihan Masker Organik Wajah Berdasarkan Kriteria
Ade Dwi Amanda * , Fildzah Nadya Arieni, Agus Perdana Windarto
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* adedwiamanda99@gmail.com, 2 fildzah.nadya17@gmail.com, 3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 06/05/2021 ; Accepted: 22/05/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak− Masker organik merupakan  masker yang  terbuat dari bahan alami yang memiliki kandungan gizi yang baik untuk wajah.  Masker  organik  memiliki  banyak  manfaat  yang  tentunya  tidak  kalah  dari  perawatan  didokter  kecantikan.Masker wajah  adalah  masker  kecantikan  yang  berwujud  sediaan  gel,  pasta  dan  serbuk  yang  dioleskan  untuk  membersihkan  dan mengencangkan kulit terutama kulit wajah.Masker wajah juga berfungsi sebagai pembawa bahan-bahan aktif yang berguna bagi  kesehatan  kulit,  seperti  ekstra  tumbuhan,  minyak  esensial,  atau  rumput  laut  yang  dapat  diserap  oleh  permukaan  kulit untuk  dibawa  kedalam  sirkulasi  darah.Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  para  konsumen  dalam  menentukan masker  organic  wajah  terbaik.Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  MOORA.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  Varian (A), Ukuran (B), Harga (C), Aroma (D), Cara Penggunaan (E), Aturan Penggunaan (F), Hasil Pemakaian (G). Alternatif yang digunakan  adalah  Crushlicious  (0.1147),  Namo.Id  (0.2758),  NHM  (0.2257),  Lea  Gloria  (0.7218),  Poupeepou  (0.1692),  dan Natuna Oilvera (0.1157). Dengan demikian nilai terbaik dari ke enam alternative tersebut adalah Masker Organik Wajah Lea Gloria dengan nilai 0.7218.
Kata Kunci : SPK; Masker Organik; Moora; Konsumen; Serbuk
Abstract− Organic masks are masks made from natural  ingredients that have good nutritional content for the face. Organic masks have many benefits which are certainly no less than treatments at a beauty doctor. Facial masks are beauty masks in the form of gels, pastes and powders which are applied to clean and tighten the skin, especially facial skin. Face masks also function as carriers for active ingredients that are useful for skin health, such as extra plants, essential oils, or seaweed that can be absorbed by the skin's surface to be carried into the blood circulation. The purpose of this study is to help consumers determine  the  best  organic  face  mask.  This  research  method  uses  the  MOORA  method.  The  criteria  used  are  Variant  (A), Size  (B),  Price  (C),  Aroma  (D),  Method  of  Use  (E),  Rules  of  Use  (F),  Results  of  Use  (G).  The  alternatives  used  are Crushlicious  (0.1147),  Namo.Id  (0.2758),  NHM  (0.2257),  Lea  Gloria  (0.7218),  Poupeepou  (0.1692),  and  Natuna  Oilvera (0.1157). Thus, the best value of the six alternatives is the Lea Gloria Organic Face Mask with a value of 0.7218.
Keywords : DSS ;Organic Masks; Moora; Consumer; Powder

## 1. PENDAHULUAN
Masker  organik  merupakan  masker  yang  terbuat  dari  bahan  alami  yang  memiliki  kandungan  gizi  yang  baik untuk  wajah.  Masker  organik  memiliki  banyak  manfaat  yang  tentunya  tidak  kalah  dari  perawatan  didokter kecantikan[1].Masker  wajah  adalah  masker  kecantikan  yang  berwujud  sediaan  gel,  pasta  dan  serbuk  yang dioleskan  untuk  membersihkan  dan  mengencangkan  kulit  terutama  kulit  wajah.Masker  wajah  juga  berfungsi sebagai  pembawa  bahan-bahan  aktif  yang  berguna  bagi  kesehatan  kulit,  seperti  ekstra  tumbuhan,  minyak esensial,  atau  rumput  laut  yang  dapat  diserap  oleh  permukaan  kulit  untuk  dibawa  kedalam  sirkulasi  darah. Masker  wajah  saat  ini  memiliki  banyak  bentuk  seperti  serbuk,  pasta,  ada  juga  yang  berbentuk  gel.Berbagai perusahaan  kosmetik  besar  saat  ini  banyak  mengeluarkan  produk  yang  berbahan  alami  atau “back to nature ”. Masyarakat  saat  ini  banyak  yang  beralih  pada  produk  yang  berbahan  alami,  keistimewaan  masker  dari  bahan alami  ini  adalah  tidak  menimbulkan  iritasi  dan  efek  samping[2].  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi informasi,  semakin  bertambah  pula  kemampuan  komputer  dalam  membantu  penyelesaian  permasalahan- permasalahan  dalam  berbagai  bidang  diantaranya  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis  komputer  ( Computer Based  Decision  Support  System ),  sistem  ini  adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk meningkatkan efektivitas pengambilan dalam memecahkan masalah.
SPK  merupakan  sistem  berbasis  komputer  dengan  antarmuka  antara  mesin/komputer  dan pengguna.Sistem  pendukung  keputusan  secara  umum didefenisikan  sebagai  sistem  yang  mampu  menghasilkan pemecahan maupun penanganan masalah. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan[3]. Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  salah  satu  cara  mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan  untuk  digunakan  dalam membuat  keputusan.  Ada  yang  mendefinisikan  bahwa  system  pendukung  keputusan  merupakan  suatu pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data, memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambil  keputusan[4]. Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  masalah dengan  menghasilkan  alternatif  terbaik  untuk  mendukung  keputusan  yang  akan  diambil  oleh  pengambil keputusan  [5],  [6].  Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  bersifat kompleks.Salah  satunya  adalah  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ).  Beberapa  bidang  AI  seperti
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
datamining  [7]–[10], jaringan saraf tiruan  [11]–[15], sistem pendukung keputusan [16]–[22] ,sistem pakar  [23] dan lain-lain.
Berdasarkan  masalah  yang  ada,  peneliti  melakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk  membantu  para konsumen  dalam  menentukan  masker  organik  wajah  terbaik.Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  peneliti menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah  di  atas  karena  berkaitan  dengan perangkingan.Salah  satu  metode  yang  terdapat  di  sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode  Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  yang  dapat  membantu  konsumen  dalam  menentukan masker  organic  wajah  yang  baik.MOORA  juga  sangat  sederhana,  stabil,  dan  kuat,  bahkan  metode  ini  tidak membutuhkan  seorang  ahli  di  bidang  matematika  untuk  menggunakannya  serta  membutuhkan  perhitungan matematis  yang  sederhana.  Hasil  yang  diperoleh  lebih  akurat  dan  tepat  sasaran  dalam  membantu  pengambilan keputusan  serta  mudah  diimplementasikan  .Metode  ini  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Dimana kriteria dapat bernilai menguntungkan (benefit) atau yang  tidak  menguntungkan  (cost)  [24].  Dalam  penelitian  terdahulu  metode  MOORA  juga  digunakan  dalam sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  Pemilihan  Bibit  Cabai  di  Desa  Bandar  Siantar    Kecamatan Gunung Malela dimana pada kasus tersebut metode ini dapat digunakan sebagai salah satu alat bantu yang petani dalam  merekomendasikan  bibit  cabai  terbaik  sehingga  dapat  membantu  petani  dalam  meningkatkan  produksi cabai  merah  di  kalangan  petani.  [25];  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ban  Sepeda  Motor  Honda Dengan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA ) [26]; dan Penentuan Penerima KIP Dengan Menggunakan Metode MOORA pada SD Negeri 124395 Pematangsiantar[27].

## 2. METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  studi  pustaka  yang  terkait  dengan  penelitian  guna  mempermudah  bagi peneliti dalam memperoleh data. Peneliti juga menggunakan metode wawancara dan dari setiap sampel produk untuk mengamati secara langsung objek penelitian yang sebenarnya terjadi di lapangan.

## 2.1 Masker Wajah
Masker  wajah  diciptakan  di  Inggris  pada  abad  ke-18  oleh  Madame  Rowley.Masker  wajah  sering  kali mengandung mineral, vitamin, dan sari buah, seperti kaktus dan mentimun.

## 2.2 Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode  MOORA  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas  (2006).Metode  yang  relatif baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  (2003)  dalam  suatu  pengambilan  dengan  multi-kriteria.  Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu  proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut  pengambilan  keputusan  [28]. Metode  ini  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat  menentukan  tujuan  dari  kriteria  yang bertentangan.  Dimana  kriteria  dapat  bernilai  menguntungkan  ( benefit )  atau  yang  tidak  menguntungkan ( cost ).Metode  MOORA  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  kasus,  akan  tetapi  perhitungan dengan  menggunakan  metode  MOORA  ini  hanya  yang  menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai alternatif yang terbaik [29].MOORA melakukan pendekatan secara bersamaan dalam mengoptimalkan dua atau lebih alternative [30]–[34]. Berikut ini langkah penyelesaian metode MOORA yaitu sebagai berikut:
a) Menginput nilai kriteria.
b) Membuat matriks keputusan
c) Normalisasi  pada  metode  MOORA.  Normalisasi  bertujuan  untuk  menyatukan  setiap  element  matriks sehingga  element  sehingga  element  pada  matriks  memiliki  nilai  yang  seragam.  Normalisasi  pada  MOORA dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut :
X ∗𝑖𝑗 = X𝑖𝑗 √[∑ 𝑋 2 ij m i=1 ] (1)
d) Optimalkan  Atribut.  Untuk  optimasi  multi  obyektif,  pertunjukan  normal  ini  ditambahkan  dalam  hal memaksimalkan  (untuk  menguntungkan  atribut)  dan  dikurangi  jika  terjadi  minimisasi  (untuk  atribut  yang tidak menguntungkan). Maka masalah optimasi menjadi:
𝑌𝑖 = ∑ = 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 −   ∑ = 𝑔 + 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑔 𝑗 (2)
e) Mengurangi  nilai  maximax  dan  minmax  untuk  menandakan  bahwa  sebuah  atribut  lebih  penting  itu  bisa dikalikan dengan bobot yang sesuai (Koefisien signifikasi). Saat atribut bobot dipertimbangkan  perhitungan menggunakan persaman sebagai berikut.
𝑌 1= ∑ =𝑊 𝐽 𝑋∗ 𝑖𝑗− ∑ =𝑔+1 𝑊 𝑗 𝑋∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑔 𝑗 (3)
f) Menentukan ranking dari hasil perhitungan MOORA.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria
Dalam  metode  (MOORA)  terdapat  kriteria-kriteria  yang  dijadikan  sebagai  bahan  perhitungan  pada  proses penilaian.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  tujuh  kriteria.Setiap  kriteria  dilambangkan  dengan  C1,  C2,  C3,  C4, C5,  C6,  dan  C7.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah  Varian  (C1),  Ukuran  (C2),  Harga  (C3),  Aroma  (C4), Cara  Penggunaan  (C5),  Aturan  Penggunaan  (C6),  Hasil  Pemakaian  (C7).  Contoh  data  dari  kriteria  tersebut adalah:
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Varian 15% Benefit C2 Ukuran 10% Cost C3 Harga 10% Cost C4 Aroma 20% Benefit C5 Cara Penggunaan 10% Cost C6 Aturan Penggunaan 10% Cost C7 Hasil Pemakaian 25% Benefit Tabel 2. Data Rating Kecocokan No Alternatif Kriteria Varian Ukuran Harga Aroma Cara Penggunaan Aturan Penggunaan Hasil Pemakaian 1 Crushlicious Coklat 25 gram Murah Wangi Dioles 1 Kali Seminggu Lembab 2 Namo.Id Coffee 50 gram Sedang Kurang Wangi Ditempel di Wajah 2 Kali Seminggu Halus 3 NHM Lemonade 100 gram Mahal Tidak Wangi Di tap-tap di wajah 3 Kali Seminggu Cerah 4 Lea Gloria Coklat 50 gram Sedang Wangi Dioles 2 Kali Seminggu Cerah 5 Poupeepou Coffee 25 gram Murah Wangi Di tap-tap di wajah 1 Kali Seminggu Lembab 6 Natuna Oilvera Coffee 50 gram Sedang Kurang Wangi Dioles 1 Kali Seminggu Lembab

## 3.2 Pembobotan Kriteria
a) Kriteria Varian (C1)
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Varian Varian Bobot Nilai Coklat Tinggi 5 Coffee Sedang 3 Lemonade Rendah 1 b) Kriteria Ukuran (C2) Tabel 4. Pembobotan Kriteria Ukuran Ukuran Bobot Nilai 25 gram Rendah 1 50 gram Sedang 3 100 gram Tinggi 5 c) Kriteria Harga (C3) Tabel 5. Pembobotan Kriteria Harga Harga Bobot Nilai Mahal Tinggi 5 Sedang Sedang 3 Murah Rendah 1
d) Kriteria Aroma (C4)
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
Tabel 6. Pembobotan Kriteria Aroma
Aroma Bobot Nilai Wangi Tinggi 5 Kurang Wangi Rendah 1 Tidak Wangi Sedang 3 e) Kriteria Cara Penggunaan (C5) Tabel 7. Pembobotan Kriteria Cara Penggunaan Cara Penggunaan Bobot Nilai Dioles Tinggi 5 Ditempel di Wajah Rendah 1 Di Tap-Tap di Wajah Sedang 3 f) Kriteria Aturan Penggunaan (C6) Tabel 8. Pembobotan Kriteria Aturan Penggunaan Aturan Penggunaan Bobot Nilai 1 Kali Seminggu Rendah 1 2 Kali Seminggu Tinggi 5 3 Kali Seminggu Sedang 3 g) Kriteria Hasil Pemakaian (C7) Tabel 9. Pembobotan Kriteria Hasil Pemakaian Hasil Pemakaian Bobot Nilai Lembab Sedang 3 Halus Tinggi 5 Cerah Rendah 1
Setelah  melakukan  pembobotan  pada  data  tersebut,  maka  dapat  dilihat  data  kecocokan  pada  masing- masing alternative terhadap kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Rating Kecocokan No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Crushlicious 5 1 1 5 5 1 3 2 Namo.Id 3 3 3 1 1 5 5 3 NHM 1 5
5
3 3 3 1 4 Lea Gloria 5 3 3 5 5 5 1 5 Poupeepou 3 1 1 5 3 1 3 6 Natuna Oilvera 3 3 3 1 5 1 3
Berikut merupakan langkah penyelesaian metode MOORA: a) Matriks Keputusan X ij
X ij =
[ 5 1 1 5      5 1 3 3 3 3 1      1 5 5
1 5 5 3      3 3 1
5 3 3 5      5 5 1
3 1 1 5      3 1 3
3 3 3 1       5 1 3]
b) Matriks kinerja ternormalisasi Kriteria 1 (C1) = √5 2 +    3 2 +   1 2 +   5 2 + 3 2 + 3 2 = 8.8317 A 11= 5/8.8317 = 0.5661 A 21= 3/8.8317 = 0.3396 A 31= 1/8.8317 = 0.1132 A 41= 5/8.8317 = 0.5661 A 51= 3/8.8317 = 0.1132 A 61= 3/8.8317 = 0.1132
Kriteria 2 ( C2 )
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
= √1 2 +    3 2 +   5 2 +   3 2 + 1 2 + 3 2 = 7.3484 A 12= 1/7.3484 = 0.1360 A 22= 3/7.3484 = 0.4082 A 32= 5/7.3484 = 0.6804 A 42= 3/7.3484 = 0.4082 A 52= 1/7.3484 = 0.1360 A 62= 3/7.3484 = 0.4082
Kriteria 3 ( C3 ) = √1 2 +    3 2 +   5 2 +   3 2 + 1 2 + 3 2 = 7.3484 A 13= 1/7.3484 = 0.1360 A 23= 3/7.3484 = 0.4082 A 33= 5/7.3484 = 0.6804 A 43= 3/7.3484 = 0.4082 A 53= 1/7.3484 = 0.1360 A 63= 3/7.3484 = 0.4082
Kriteria 4 ( C4 ) = √5 2 +    1 2 +   3 2 +   5 2 + 5 2 + 1 2 = 9.1651 A 14= 5/ 9.1651= 0.5455 A 24= 1/9.1651= 0.1091 A 34= 3/9.1651 = 0.3273 A 44= 5/9.1651 = 0.5455 A 54= 5/9.1651 = 0.5455 A 64= 1/9.1651 = 0.1091
Kriteria 5 ( C5 ) = √5 2 +    1 2 +   3 2 +   5 2 + 3 2 + 5 2 = 9.6953 A 15= 5/ 9. 6953= 0.5157 A 25= 1/9. 6953= 0.1031 A 35= 3/9. 6953 = 0.3094 A 45= 5/9. 6953 = 0.5157 A 55= 3/9. 6953 = 0.3094 A 65= 5/9. 6953 = 0.5157
Kriteria 6 ( C6 ) = √1 2 +    5 2 +   3 2 +   5 2 + 1 2 + 1 2 = 7. 8740 A 16= 1/ 7. 8740= 0.1270 A 26= 5/7. 8740= 0.6350 A 36= 3/7. 8740 = 0.3810 A 46= 5/7. 8740 = 0.6350 A 56= 1/7. 8740 = 0.1270 A 66= 1/7. 8740 = 0.1270
Kriteria 7 ( C7 ) = √3 2 +    5 2 +   1 2 +   1 2 + 3 2 + 3 2 =  7.3484 A 17= 3/ 7. 8740= 0.4082 A 27= 5/7. 8740= 0.6804 A 37= 1/7. 8740 = 0.1360 A 47= 1/7. 8740 = 0.1360 A 57= 3/7. 8740 = 0.4082 A 67= 3/7. 8740 = 0.4082 Berdasarkan perhitungan diatas, berikut ini adalah matriks kinerja ternormalisasi yaitu:
X ij = 0.5661 0.1360    0.1360 0.5455 0.5157    0.1270   0.4083 0.3396 0.4082    0.4082 0.1091 0.1031    0.6350 0.6804 0.1132 0.6804    0.6804 0.3273 0.3094    0.3810  0.1360 0.5661 0.4082    0.4082 0.5455 0.5157    0.6350 0.1360 0.3396 0.1360    0.1360 0.5455 0.3094    0.1270 0.4082 0.3396 0.4082    0.4082 0.1091 0.5157    0.1270 0.4082
Perkalian bobot disertakan pencarian y ternormalisasi. Maka nilai X ij * W j yaitu sebagai berikut: W j11 = 0.15 * 0.5661 = 0.0849
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
W j21 = 0.15 * 0.3396 = 0.0509 W j31 = 0.15 * 0.1132 = 0.0169 W j41 = 0.15 * 0.5661 = 0.0849 W j51 = 0.15 * 0.3396 = 0.0509 W j61 = 0.15 * 0.3396 = 0.0509 W j12 = 0.10 * 0.1360 = 0.0136 W j22 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408 W j32 = 0.10 * 0.6804 = 0.0680 W j42 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408 W j52 = 0.10 * 0.1360 = 0.0136 W j62 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408
W j13 = 0.10 * 0.1360 = 0.0136 W j23 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408 W j33 = 0.10 * 0.6804 = 0.0680 W j43 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408 W j53 = 0.10 * 0.1360 = 0.0136 W j63 = 0.10 * 0.4082 = 0.0408
W j14 = 0.20 * 0.5455 = 0.1091 W j24 = 0.20 * 0.1091 = 0.0218 W j34 = 0.20 * 0.3273 = 0.0654 W j44 = 0.20 * 0.5455 = 0.1091 W j54 = 0.20 * 0.5455 = 0.1091 W j64 = 0.20 * 0.1091 = 0.0218
W j15 = 0.10 * 0.5157 = 0.0515 W j25 = 0.10 * 0.1031 = 0.0103 W j35 = 0.10 * 0.3094 = 0.0309 W j45 = 0.10 * 0.5157 = 0.0515 W j55 = 0.10 * 0.3094 = 0.0309 W j65 = 0.10 * 0.5157 = 0.0515
W j16 = 0.10 * 0.1270 = 0.0127 W j26 = 0.10 * 0.6350 = 0.0635 W j36 = 0.10 * 0.3810 = 0.0381 W j46 = 0.10 * 0.6350 = 0.0635 W j56 = 0.10 * 0.1270 = 0.0127 W j66 = 0.10 * 0.1270 = 0.0127
W j17 = 0.25 * 0.4083 = 0.1021 W j27 = 0.25 * 0.6804 = 0.1701 W j37 = 0.25 * 0.1360 = 0.034 W j47 = 0.25 * 0.1360 = 0.034 W j57 = 0.25 * 0.4082 = 0.1020 W j67 = 0.25 * 0.4082 = 0.1020
Hasil perhitungan dari perkalian antara X ij * W j yaitu sebagai berikut:
W j = 0.0849 0.0136    0.0136 0.1091 0.0515    0.0127 0.1021 0.0509 0.0408    0.0408 0.0218 0.0103    0.0635  0.1701 0.0169 0.0680    0.0680 0.0654 0.0309    0.0381  0.034 0.0849 0.0408    0.0408 0.1091 0.0515    0.0635  0.034 0.0509 0.0136    0.0136 0.1091 0.0309    0.0127  0.1020 0.0509 0.0408    0.0408 0.0218 0.0515    0.0127  0.1020
Kemudian setelah melakukan perkalian antara X ij * W j maka berikutnya adalah menghitung nilai Yi yang terlihat pada table dibawah ini:
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
Tabel 11. Nilai Yi Pada Metode Moora
Alternatif Maximum (C2+C3+C4+C6+C7) Minimum (C1+C5) Yi (Max-Min) Crushlicious (A1) 0.2511 0.1364 0.1147 Namo.Id (A2) 0.337 0.0612 0.2758 NHM (A3) 0.2735 0.0478 0.2257 Lea Gloria (A4) 0.8582 0.1364 0.7218 Poupeepou (A5) 0.251 0.0818 0.1692 Natuna Oilvera (A6) 0.2181 0.1024 0.1157 Tabel 12. Perangkingan Alternatif Alternatif Yi (Max) Ranking Crushlicious (A1) 0.1147 6 Namo.Id (A2) 0.2758 2 NHM (A3) 0.2257 3 Lea Gloria (A4) 0.7218 1 Poupeepou (A5) 0.1692 4 Natuna Oilvera (A6) 0.1157 5
Pada  tabel  12,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  alternative ke-1 dapat direkomendasikan  sebagai  masker organic  wajah  terbaik  adalah  yang  memiliki  nilai  Yi  (max)  tertinggi  yakni  masker  organic  Lea  Gloria  (A4) dengan nilai Yi (max) = 0.7218.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian diatas, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan, yaitu:  Hasil penelitian  menyebutkan bahwa metode MOORA dapat diterapkan dalam pemilihan masker organik  dengan menggunakan 7 kriteria penilaian yaitu:  varian  (C1),ukuran  (C2),  harga  (C3),  aroma(C4),  cara  penggunaan  (C5),  aturan  penggunaan  (C6),  hasil pemakaian (C7) dan 6 alternatif masker organik, yaitu: Crushlicious (A1), Namo.Id (A2), NHM (A3), Lea Gloria (A4), Poupeepou (A5), Natuna Oilvera (A6). Hasil yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan, bahwa metode MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis)  dapat  menyeleksi  alternative  dan melakukan  perangkingan  dalam  melakukan  rekomendasi  masker  organik  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria yang telahditentukan dimana alternative Lea Gloria (A4) sebagai  masker organic wajah terbaik dengan nilai Yi (max) = 0.7218.

## REFERENCES
[1] A. Thalia, M. Odetta, F. Matematika, and P. Alam, . “Pada kulit wajah,salah satu perawatan yang bisa dilakukan adalah dengan mencuci dengan sabun. Namun itu tidak cukup untuk melindungi wajah dari berbagai hal yang dapat merusak kulit wajah. Diusia sekarang ini,banyak cara yang bisa.”
[2] E. S. Han and A. goleman, daniel; boyatzis, Richard; Mckee, “ 済無 No Title No Title,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[3] F. I.-R. P. Computer, “Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik,” vol. 5, no. 1, pp. 50–55, 2018.
[4] A.  Revi,  I.  Parlina,  and  S.  Wardani,  “Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA  dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018.
[5] S. P. Keputusan and G. Pegawai, “Penentuan Ranking Kenaikan Gaji,” pp. 247–256.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] P. Purnamasari, W. Suyitno, R. E. Indrajit, and M. Fauzi, “Penerapan Data Mining Dalam Menangani,” vol. 1, no. 2, pp. 53–60, 2017.
[8] Asmira, “Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4,5 pada Bank BRI Unit Andounohu Kendari,” J. Sist. Komput. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 22–28, 2019.
[9] A. P. Windarto, “Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method,” Techno.Com , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[10]  F.  S.  Iantoro,  “Surat  Pernyataan  Artikel  Skripsi  Tahun  2017,” Sist.  Inf.  Pendaftaran  Siswa  Baru  Smk  Al  Huda  Kota Kediri Berbas. Web Syst. , vol. 02, no. 07, pp. 0–7, 2018.
[11]  F. Ningsih, Fitrianingsih, and L. A. Didik, “Indonesian Physical Review,” Indones. Phys. Rev. , vol. 2, no. 3, pp. 1–8, 2019.
[12]  F.  Zola,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018.
[13]  A. S. Ritonga and S. Atmojo, “Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru di PTS Surabaya (Studi Kasus Universitas Wijaya Putra),” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 12, no. 1, p. 15, 2018.
[14]  R. Sovia and M. Yanto, “Jaringan Syaraf Tiruan Analisa Pengaruh Gizi Buruk Terhadap Perkembangan Balita dengan Algoritma Perceptron,” J. Ilm. Media SISFO , vol. 12, no. 1, pp. 1003–1011, 2019.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.3011
[15]  H. S. A. W. Yuli Andriani, “Prediksi Ekspor Impor Migas Ina,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 30– 40, 2018.
[16]  R. Umar, A. Fadlil, and Y. Yuminah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , 2018.
[17]  W.  S.  Prasetya,  .  K.,  and  H.  Al  Fatta,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Produk  Asuransi  Studi  Kasus :  PT Commonwealth Life Pontianak,” Sisfotenika , vol. 8, no. 1, p. 105, 2018.
[18]  A.  K.  VADREAS,  R.  TURAINA,  and  S.  ARDIANSYAH,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  (Spk)  Bantuan Dana  Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (Rtlh)  Dengan  Metode  Multi  Factor  Evoluation  Process  (Mfep),” J. Teknoif , vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2018.
[19]  Y. J. Sy and W. Marna, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bayi Sehat,” Sist. Pendukung Keputusan Pemilihan Bayi Sehat , vol. 2, no. Jurnal Edik Informatika, pp. 88–94, 2017.
[20]  Sriani and R. A. Putri, “Analisa Sistem Pendukung Keputusan Mengunakan Metode TOPSIS Untuk Sistem Penerimaan Pegawai Pada SMA Al Washliyah Tanjung Morawa,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 02, no. April, pp. 40–46, 2018.
[21]  R.  K.  Tiony,  N.  H.  Wardani,  and  T.  Afirianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Produk  Promo  Dengan Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  –  Simple  Additive  Weighting  (  AHP  –  SAW  )  (  Studi  Kasus : Geprek Kak Rose ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 9, pp. 8413–8422, 2019.
[22]  E. Ningsih, “Usaha Makanan Yang Tepat Menggunakan Weighted Product (WP) Berbasis Web,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 244–254, 2017.
[23]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 159, 2019.
[24]  J.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Anggota  Polri  Terbaik  Dengan  Menerap  Kan  Metode  Moora (Multi Objective Optimization on the Basis of Rasio Analysis) (Studi Kasus : Polres Deli Serdang),” J. Pelita Inform. , vol. 18, pp. 358–364, 2019.
[25]  C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S.  Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan  Gunung  Malela),” J.  Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  42–46, 2019.
[26]  M.  Safii  and  A.  Zulhamsyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Sepeda  Motor  Yamaha  Alfascorfii Dengan  Metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of Ratio  Analysis (MOORA),” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 162, 2018.
[27]  R. F. Sinaga, S. R. Andani, and S. Suhada, “Penentuan Penerima Kip Dengan Menggunakan Metode Moora Pada Sd Negeri 124395 Pematang \Siantar,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 278–285, 2018.
[28]  S.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[29]  S. Wardani and A. Revi, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa Calon Peserta Olimpiade Dengan Metode MOORA,” J. Teknovasi , vol. 05, no. 01, p. 18, 2018.
[30]  K.  N.  A.  Nur,  S.  R.  Andani,  and  P.  Poningsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Operator  Seluler Menggunakan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (Moora),” KOMIK  (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 61–65, 2018.
[31]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis  (MOORA)  dalam  Pemilihan  Wiraniaga  Terbaik,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  367–372, 2020.
[32]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[33]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019.
[34]  J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.