## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting dan Machine Learning Untuk Rekomendasi Produk Skin Care Berbasis Android
Dana Pratiwi * , Suroso, Jon Endri
Teknik Elektro, Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 dana.pratiwi@gmail.com, 2 osorus11@gmail.com, 2 jon_endri@polsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: dana.pratiwi4@gmail.com
Abstrak− Kesehatan  kulit  khususnya  kulit  wajah  adalah  hal  yang  penting  karena  wajah  merupakan  daya  tarik  utama  yang dipandang orang lain. Hal ini erat kaitannya dengan penggunaan produk skincare atau perawatan kulit yang digunakan sehari- hari. Sebelum menentukan produk skincare yang akan digunakan, sangat penting untuk mengetahui kondisi serta masalah kulit wajah. Untuk mempermudah mengetahui kondisi serta masalah kulit, peneliti membuat sebuah aplikasi berbasis android yang bernama  “Hi  Beautiful”  menggunakan metode Machine  Learning dan  Simple  Additive Weighting.  Pada  aplikasi,  Machine Learning  berperan dalam memberikan informasi masalah  kulit berdasarkan  hasil  ekstraksi  fitur menggunakan metode  Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang hasil ekstraksi fiturnya akan diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor melalui  input  gambar  pada  kulit  wajah  menggunakan  fitur  kamera  ponsel.  Sedangkan  metode  simple  additive  weighting digunakan  untuk memberikan rekomendasi produk  skincare  berdasarkan kriteria masalah  kulit, jenis kulit,  usia dan rentang harga produk yang akan direkomendasikan. Implementasi pada aplikasi Hi Beautiful ini dibuat dengan menggunakan aplikasi open  source  Android  Studio.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi  Hi  Beautiful  yaitu  informasi  masalah  kulit  dan rekomendasi produk skincare berupa cleanser, toner, serum dan moisturizer.
Kata Kunci: Machine Learning, Simple Additive Weighting, K-Nearest Neighbor, Produk Skincare, Aplikasi Android
Abstract− Skin health, especially facial skin, is important because the face is the main attraction seen by others. This is closely related to the use of skincare products or skin care products that are used daily. Before determining which skincare product to use, it is very important to know the conditions and problems of facial skin. To make it easier to find out skin conditions and problems,  researchers  created  an  android-based  application  called  "Hi  Beautiful"  using  the  Machine  Learning  and  Simple Additive Weighting methods.  In the  application,  Machine  Learning  plays a role  in  providing  information on skin  problems based on the results of feature extraction using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) method whose feature extraction results will be classified by the K-Nearest Neighbor method through inputting images on facial skin using the cellphone camera feature. Meanwhile, the simple additive weighting method is used to provide recommendations for skincare products based on the criteria for  skin  problems,  skin  types, age and product  price ranges  to  be  recommended.  The implementation  of  the  Hi Beautiful  application  is  made  using  the  open  source  Android  Studio  application.  The  results  of  tests  carried  out  on  the  Hi Beautiful application include information on skin problems and recommendations for skincare products in the form of cleanser, toner, serum and moisturizer.
Keywords : Machine Learning, Simple Additive Weighting, K-Nearest Neighbor, Skincare Product, Android Application

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan kulit sangat penting khususnya kulit wajah, karena wajah merupakan daya tarik utama yang dipandang orang lain.  Hal ini  berhubungan  erat  dengan  perawatan  yang  dilakukan  untuk memaksimalkan  kesehatan  kulit. Kulit  adalah  salah  satu  organ  tubuh  terluas  dan  terluar  yang  membentengi  diri  kita  dari  berbagai  pengaruh lingkungan dan mikroorganisme. Kulit merupakan cerminan kesehatan seseorang[1]. Dalam menunjang kesehatan kulit,  dukungan  produk skincare atau  perawatan  kulit  sangat  penting  digunakan  dalam  keseharian. Skin  care merupakan suatu kegiatan merawat kulit dengan menggunakan produk-produk tertentu khususnya untuk wajah. Mengetahui kondisi serta masalah pada kulit wajah tentu penting sebelum menentukan produk skin care yang akan digunakan.  Beberapa masalah  kulit  yang  paling  umum terjadi yaitu  jerawat,  kulit  dehidrasi,  flek  hitam,  hingga kulit kemerahan. Berbeda masalah kulit wajah, berbeda pula penanganan serta pemilihan produk skin care yang semestinya digunakan.  Namun saat ini banyak sekali bermunculan produk-produk skin care dari berbagai macam merek  serta  klaim  untuk  masalah  kulit  tertentu,  sehingga  kita  seringkali  bingung  dalam  memilih  produk  yang sesuai dengan masalah kulit. Pada penelitian ini, peneliti membangun sebuah aplikasi berbasis Android yang dapat membantu dalam memberikan rekomendasi produk skincare yang sesuai dengan kriteria masalah kulit, jenis kulit, usia dan  rentang harga produk  yang diinginkan.  Aplikasi  ini mengimplementasikan metode Machine  Learning menggunakan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dan metode Simple Additive Weighting . Machine  Learning adalah  salah  satu  cabang  ilmu Artificial  Intelligence yang  merupakan  kumpulan algoritma pemrograman yang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja komputer atau sistem berdasarkan data sampel yang ada sebelumnya[2]. Salah satu metode Machine Learning adalah Supervised Learning dimana metode tersebut  menggunakan  data  latih  berlabel  untuk  melakukan  pembelajaran.  Jenis-jenis  permasalahan  yang umumnya diselesaikan dengan pendekatan Machine learning adalah klasifikasi[3]. Klasifikasi merupakan suatu proses penemuan model yang menggambarkan dan membedakan kelas data yang bertujuan bisa digunakan untuk memprediksi[4][5]. Metode ini terdiri dari 2 proses yaitu fase training , dimana algoritma klasifikasi menganalisa data training lalu hasilnya dipresentasikan dalam bentuk rule klasifikasi. Proses kedua yaitu klasifikasi, dimana

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
data testing digunakan  untuk  menguji  tingkat  akurasi  dari rule klasifikasi  tersebut[6].  Adapun  algoritma  yang digunakan dalam klasifikasi data yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). KNN adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised [5] yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu objek, berdasarkan k buah data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut[7]. Syarat nilai k adalah tidak boleh lebih besar dari jumlah  data  latih,  dan  nilai k harus  ganjil  dan  lebih  dari  satu[7][8].  Yang  menjadi  objek  dalam  klasifikasi menggunakan  algoritma  KNN  adalah  hasil  ekstraksi  dengan  5  fitur  dari  citra  atau  gambar  masalah  kulit menggunakan metode Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). GLCM adalah suatu matrik kookurensi yang elemenelemennya merupakan jumlah kemunculan piksel-piksel yang memiliki nilai tingkat keabuan tertentu, di mana  pasangan  piksel  itu berada  pada jarak  ( d )  dan  sudut  tertentu  ( 𝜃 )[7].  Perhitungan ekstraksi ciri  dilakukan secara sistem yang diprogram menggunakan bahasa pemrograman java di Android Studio meliputi penjumlahan oleh 5 fitur yaitu contrast, homogeneity, entropy, energy dan dissimilarity . Informasi dari hasil perhitungan data latih dan data real dapat dilihat melalui pesan sistem di jendela logcat Android Studio. Metode Simple Additive  Weighting (SAW) atau  sering  juga  dikenal  dengan istilah metode  penjumlahan terbobot[9][10]. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut[9][11]. Dalam mengimplementasikan metode SAW untuk memberikan rekomendasi produk skincare , dibutuhkan data nama produk dan keterangan produk dari berbagai brand yang dipilih dengan kesesuaian klaim atau manfaat dari produk tersebut dengan kriteria SAW yang ditentukan, yaitu jenis kulit, usia dan rentang harga produk yang diinginkan.
Konsep  penelitian  ini  yaitu  membangun  aplikasi  “Hi  Beautiful”  yang  mensinergikan  metode Machine Learning menggunakan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dan ekstraksi fitur menggunakan metode GLCM sebagai  metode  pendukung.  Serta  sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi produk skin  care dengan metode Simple  Additive  Weighting .  Pada  aplikasi  ini, kamera ponsel  digunakan  untuk  menginput gambar  yang akan  diekstrak  dengan  5  fitur  menggunakan  metode  GLCM  yang  hasilnya  akan  diklasifikasi  menggunakan algoritma  KNN  untuk  memprediksi masalah  kulit.  Kemudian  dilakukan  kuesioner  sebagai input kriteria  SAW. Maka  akan  mendapatkan  rekomendasi  produk skin  care berdasarkan  kesesuaian  yang  diinput  oleh user atau pengguna aplikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian ini dibuat dalam bentuk diagram. Diagram menjelaskan tahapan-tahapan yang akan dilalui dalam melaksanakan perancangan aplikasi. Sehingga keseluruhan bentuk diagram tahapan penelitian tersebut akan menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  difungsikan  atau  dapat  dilihat  pada  gambar  1  menunjukan  kerangka keseluruhan penelitian ini.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Berikut penjelasan mengenai kerangka penelitian pada gambar 1 sebagai berikut:
a. Studi Pustaka dan Pengumpulan Data
Tahap  pertama  adalah  memulai  penelitian  dengan  studi  pustaka  yaitu  pengumpulan  data  dengan  cara mengumpulkan literatur, jurnal, paper dan bacaan-bacaan yang berkaitan dengan judul penelitian.
b. Konsultasi
Mulai Studi Pustaka dan pengumpulan data Konsultasi Rancang bangun aplikasi Pengujian aplikasi Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
Tahap  kedua  adalah  konsultasi,  yaitu  melakukan  konsultasi  atau  wawancara  dengan  dosen  pembimibing ataupun pihak-pihak yang sebelumnya membuat penelitian yang serupa sehingga mendapatkan suatu informasi yang dapat mendukung penelitian.
c. Rancangan Bangun Aplikasi
Pada  tahap  rancangan  aplikasi  yaitu  merancangan  aplikasi  dengan  metode  Machine  Learning  dan  Simple Additive Weighting yang dipergunakan pada android. Konsep dasar aplikasi Hi Beautiful ini adalah ketika ada input data real berupa foto bagian kulit wajah dari kamera, maka Machine Learning menggunakan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor akan memprediksi masalah kulit user. Berdasarkan masalah kulit yang telah diprediksi,  maka  akan  diberikan  rekomendasi  produk  skincare  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting dengan menginput data berupa jenis kulit, usia dan harga sebagai kriterianya.
d. Pengujian Aplikasi
Tahap  pengujian  aplikasi  dilakukan  menggunakan smartphone Android  yang  telah  dilakukan  penginstalan aplikasi  Hi  Beautiful.  Pengujian  dilakukan  dengan  menginput  data real user untuk  melihat output berupa masalah  kulit  serta  rekomendasi  produk skincare berdasarkan  masalah  kulit  dan input data  pada  kuesioner berupa jenis kulit, usia dan harga.
2.2 Tahapan Implementasi Machine Learning
Tahapan  awal  dalam  membangun  model  pada Machine  Learning yaitu  mengetahui  arah  permasalahan.  Pada penelitian  ini, Machine  Learning berperan  dalam  memberikan  informasi  masalah  kulit  wajah  berdasarkan klasifikasi dari data latih terhadap data uji (data real ).  Jenis masalah kulit yang akan diprediksi ketika ada input data real yaitu masalah kulit berjerawat, kulit dehidrasi, kulit flek hitam dan kulit kemerahan. Metode klasifikasi yang  digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor .  Adapun  metode  pendukung  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu metode ekstraksi fitur citra untuk mencari nilai rata-rata matriks dengan GLCM ( Grey Level Co-Occurrence Matrix )[12]. GLCM merupakan metode dengan menggunakan perhitungan statistik dalam ekstrakasi tekstur citra dimana mempertimbangkan hubungan spasial dari piksel pada citra[13]. Fitur-fitur yang digunakan yaitu contrast , homogeneity , entropy , energy , dan dissimilarity yang hasil ekstraksi fiturnya digunakan untuk mengklasifikasikan masalah kulit menggunakan KNN. Tahapan selanjutnya adalah mempersiapkan dataset berupa citra masalah kulit. Tabel 1 menunjukkan masalah kulit yang paling umum terjadi.
Tabel 1. Dataset masalah kulit Masalah Kulit Jumlah data Gambar Kulit Berjerawat 190 citra Kulit Dehidrasi 35 citra Kulit Flek Hitam
130 citra Kulit Kemerahan 75 citra
Semua  data  yang  telah  dikumpulkan,  dimasukkan  ke  folder  “asset”  Android  Studio  untuk  diprogram  secara otomatis untuk melakukan training . Dari data-data inilah, Machine Learning akan memberikan prediksi ketika ada input baru di aplikasi Hi Beautiful. Tabel 2 menunjukkan hasil ekstraksi fitur data latih  yang dapat dilihat dari pesan sistem pada jendela logcat di Android Studio.
Tabel 2. Data Hasil Ekstraksi Fitur GLCM
Contrast Homogeneity Entropy Energy Dissimilarity Masalah Kulit 0,090472 0,954764 0,757187 0,217899 0,090472 Jerawat 0,130908 0,935154 0,742022 0,267425 0,129894 0,071269 0,964365 0,625451 0,321807 0,071269 0,103901 0,949133 1,110134 0,118671 0,102095

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
Contrast Homogeneity Entropy Energy Dissimilarity Masalah Kulit … … … … … 0,129016 0,935921 0,865327 0,199092 0,128302 Flek Hitam 0,194730 0,910755 1,146483 0,109229 0,181172 0,103640 0,949012 0,835105 0,231295 0,102254 0,289940 0,860125 0,920008 0,183296 0,281449 … … … … … 0,241717 0,884005 0,834150 0,223612 0,233607 0,154009 0,924474 1,192048 0,104222 0,151542 Dehidrasi 0,461221 0,805357 0,939346 0,169922 0,401237 0,187704 0,907365 0,886950 0,201803 0,185677 … … … … … 0,305567 0,867102 1,061362 0,132663 0,272289 0,052009 0,973996 0,837519 0,185376 0,052009 0,080042 0,960110 0,949906 0,177367 0,079824 Kemerahan 0,078097 0,960951 0,732047 0,249166 0,078097 … … … … …

## 2.3 Tahapan Implementasi SAW
Menurut Kusumadewi (2006: 12), metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut[10]. Langkah-langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weighting yaitu: a. Menentukan  kriteria–kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  yaitu  C i serta memberikan  nilai  bobot  dan  kategori  untuk  setiap  kriteria.  Pemberian  nilai  bobot  kriteria  ( W )  berdasarkan keputusan sendiri.
Tabel 3 . Kriteria SAW dan Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Kategori Kriteria C 1 Kulit Berjerawat 0.095 Cost C 2 Kulit Dehidrasi 0.095 Cost C 3 Kulit Flek Hitam 0.06 Cost C 4 Kulit Kemerahan 0.06 Cost C 5 Usia 0.25 Benefit C 6 Harga 0.24 Benefit C 7 Berminyak 0,07 Cost C 8 Kering 0,07 Cost C 9 Sensitif 0,06 Cost
b. Menentukan sub-kriteria/variabel kriteria, dimana setiap variabel kriteria akan diberi sebuah nilai bobot dalam bentuk angka. Range angka yang digunakan yaitu 0,2-4 dan akan dikategorikan apakah variabel kriteria itu termasuk dalam kategori Benefit atau Cost ; dimana kategori Benefit berarti semakin besar nilai bobot maka semakin baik. Sedangkan Cost artinya semakin kecil nilai bobot ( W ), maka semakin baik. Penentuan kategori dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 4. Nilai bobot ( W ) dari Variabel Kriteria Kriteria Variabel Kriteria Nilai C 1 Berjerawat 1 Tidak Berjerawat 0,2 C 2 Flek Hitam 1 Tidak flek hitam 0,2 C 3 Dehidrasi 1 Tidak Dehidrasi 0,2 C 4 Kemerahan 1 Tidak Kemerahan 0,2 C 5 17-25 tahun 2 26-35 tahun 4 C 6 Rp 10.000 – Rp 300.000 2 Rp 301.000 – Rp 500.000 4 C 7 Berminyak 1 Tidak Berminyak 0,2 C 8 Kering 1 Tidak Kering 0,2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
Kriteria Variabel Kriteria Nilai C 9 Kemerahan 1 Tidak Kemerahan 0,2
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C i ), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut ( Benefit atau cost ) sehingga diperoleh matriks.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Formula untuk melakukan normalisasi dapat dilihat pada persamaan dibawah ini:
r ij = { X ij Max X ij → Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)                                                 (1)
Min X ij X ij → Jika j atribut biaya (cost)                                                                                  (2)
Jika  nilai  hasil  normalisasi  sudah  didapat,  maka  dilakukan  proses  perangkingan  dengan  menggunakan  rumus persamaan
V i = ∑ W j n j=1 r ij (3)
Dimana V i adalah rangking untuk setiap alternatif atau solusi. W adalah nilai bobot kriteria dan r ij adalah rating kinerja dari ternormalisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi Hi Beautiful dibangun  untuk membantu dalam memberikan rekomendasi produk skincare berdasarkan kriteria  masalah  kulit,  jenis  kulit,  usia  dan  harga  produk.  Input  foto  kulit  wajah  akan  diekstrak  dengan  5  fitur metode GLCM yang hasil dari ekstraksi fiturnya berupa hasil perhitungan contrast , homogeneity , entropy , energy , dan dissimilarity akan  menjadi  objek Machine  Learning dalam  mengidentifikasikan  masalah  kulit user menggunakan  algoritma  klasifikasi K-Nearest Neighbor .  Setelah  masalah  kulit  diketahui, maka user diarahkan mengisi kuesioner yang disediakan pada aplikasi. Jawaban dari kuesioner merupakan input krteria SAW berupa pertanyaan jenis kulit, usia dan rentang harga produk yang diinginkan user .

## 3.1 Pengujian Aplikasi
Pengujian aplikasi dilakukan dengan menguji langsung pada user yang memiliki karakteristik kulit berminyak, berusia 22 tahun dan menginginkan produk skincare dengan harga antara Rp 301.000 sampai Rp 500.000. Tabel 5 merupakan data objek yang akan diuji.
Tabel 5. Data objek yang diuji User Jenis Kulit Usia Estimasi harga produk Gambar 1 Berminyak 22 tahun Rp301.000- Rp500.000

## 3.1.1 Implementasi Metode
Penerapan metode Machine Learning pada aplikasi Hi Beautiful dengan menggunakan algoritma klasifikasi K- Nearest Neighbor terletak pada saat user menginput foto kulit melalui kamera ponsel. Ketika button “Prediksi” diklik, maka secara otomatis hasil ekstraksi citra menggunakan metode GLCM dari foto yang diambil akan muncul pada pesan sistem logcat Android Studio. Tabel 6 menyatakan hasil perhitungan ekstraksi fitur berdasarkan input data real user 1.
Tabel 6 . Hasil Ekstraksi Citra User 1 No Ekstraksi Citra 1 Contrast 0,274496037 2 Homogeneity 0,900427601 3 Entropy 1,177778785

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
No Ekstraksi Citra 4 Energy 0,109809804 5 Dissimilarity 0,21122238
Setelah mendapatkan hasil ekstraksi citra, proses klasifikasi  menggunakan KNN dilakukan dengan perhitungan jarak  terdekat  menggunakan  rumus Euclidean  Distance dalam  menentukan  data  uji/data  real  termasuk  pada masalah kulit berjerawat, flek hitam, dehidrasi atau kemerahan. Sama seperti metode ekstraksi fitur menggunakan GLCM, penerapan algoritma KNN juga dilakukan secara sistem yang diprogram melalui Android Studio. Rumus Euclidean Distance yaitu sebagai berikut:
𝑑 =   √(𝑥 𝑎 − 𝑥 𝑏 ) 2 + (𝑦 𝑎 − 𝑦 𝑏 ) 2 (4)
Dimana: 𝑑 = jarak atau Euclidean Distance 𝑥 𝑎 = data training /data latih dari kriteria pertama 𝑥 𝑏 = data testing /data real dari kriteria pertama 𝑦 𝑎 = data training /data latih dari kriteria kedua 𝑦 𝑏 = data testing /data real dari kriteria kedua Jika jarak sudah diketahui, maka dilakukan klasifikasi untuk menentukan masalah kulit dari data uji (data real ). Dengan cara menentukan nilai k . Jika k = 3, maka label atau masalah kulit terdekat dengan data real adalah masalah kulit Flek Hitam.
Tabel 7. Hasil Prediksi KNN Jarak Peringkat Masalah Kulit 0,007502474 1 Flek Hitam 0,027697454 2 Flek Hitam 0,066501869 3 Dehidrasi 0,077383124 4 Dehidrasi 0,125101241 5 Flek Hitam 0,130256613 6 Jerawat 0,142092153 7 Kemerahan 0,146608258 8 Dehidrasi 0,213421958 9 Flek Hitam
Jika nilai k =5, maka masalah kulit berdasarkan jumlah tetangga terbanyak adalah Flek Hitam. Hasil yang sama apabila nilai k =9, maka jumlah tetangga terbanyak adalah flek hitam. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan user 1 memiliki masalah kulit Flek Hitam. Gambar 1 merupakan hasil prediksi Machine Learning berupa masalah kulit user 1 pada aplikasi Hi Beautiful.
Gambar 1. Hasil Prediksi Machine Learning
Ketika button “Selanjutnya”  seperti  pada  gambar  1  diklik, maka  kita masuk  ke  tahapan implementasi metode SAW, dimana user diarahkan untuk mengisi kuesioner. Jawaban kuesioner ini merupakan input kriteria SAW berupa jenis kulit, usia dan rentang harga produk skincare . Dimana masalah kulit user 1 adalah flek hitam, sehingga pada kriteria C 3 bernilai 1 sedangkan C 1 , C 2 , dan C 4 yang merupakan kriteria masalah kulit bernilai 0,2. C 5 merupakan kriteria usia sehingga user 1 masuk dalam rentang usia 17-25 tahun. Begitupun untuk C 6 – C 9 (lihat pada tabel 5).  Setelah mengetahui nilai variabel kriteria (tabel 4) dan bobot kriteria (tabel 3), selanjutnya adalah menentukan alternatif. Ada 5 alternatif yang akan dijadikan acuan dalam normalisasi yaitu sebagai berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
A 1 = Laneige Multi Deep-Clean Cleanser A 2 = Shiseido Deep Cleansing Foam A 3 = GlamGlow Youth Cleanse Daily Exfoliant Cleanser A 4 = Ofra Cosmetic Vitamin C Cleanser
Maka  setiap  alternatif  diberikan  variabel  untuk  masing-masing  kriteria  sesuai  dengan  keadaan  dari  alternatif tersebut
Tabel 8. Nilai Alternatif untuk Semua Kriteria Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 A 1 0,2 0,2 1 0,2 2 4 1 0,2 0,2 A 2 1 0,2 0,2 0,2 2 2 1 0,2 0,2 A 3 0,2 1 0,2 0,2 4 2 0,2 1 0,2 A 4 0,2 1 0,2 0,2 2 2 0,2 0,2 1
Normalisasi C 1 , C 2 , C 3 , C 4 , C 5 , C 6 , C 7 , C 8 , dan C 9 dari tabel 8: r 11 = 0,2/0,2=1
r 21 = 0,2/1=0,2 r 31 = 0,2/0,2=1 r 41 = 0,2/0,2=1 r 12 = 0,2/0,2=1 r 22 = 0,2/0,2=1 r 32 = 0,2/1=0,2 r 42 = 0,2/1=0,2 r 13 = 0,2/1=0,2 r 23 = 0,2/0,2=1 r 33 = 0,2/0,2=1 r 43 = 0,2/0,2=1 r 14 = 0,2/0,2=1 r 24 =0,2/0,2=1 r 34 = 0,2/0,2 = 1 r 44 = 0,2/0,2 = 1 r 15 = 2/4 = 0,5 r 25 = 2/4 = 0,5 r 35 = 4/4 = 1 r 45 = 2/4 = 0,5 r 16 = 4/4 = 1 r 26 = 2/4=0,5 r 36 = 2/4=0,5 r 46 = 2/4=0,5 r 17 = 0,2/1=0,2 r 27 = 0,2/1=0,2 r 37 = 0,2/0,2 = 1 r 47 = 0,2/0,2 = 1 r 18 = 0,2/0,2 = 1 r 28 = 0,2/0,2 = 1 r 38 = 0,2/1=0,2 r 48 = 0,2/0,2 = 1 r 19 = 0,2/0,2 = 1 r 29 = 0,2/0,2 = 1 r 39 = 0,2/0,2 = 1 r 49 = 0,2/1=0,2
Maka didapatkan hasil normalisasi sebagai berikut:
R= [ 1 0,2 1 1 1 1 0,2 0,2
0,2 1 1 1 1 1 1 1 0,5 0,5 1 0,5
1
0,5 0,5 0,5 0,2
0,2 1 1 1 1 0,2 1 1 1
1 0,2 ]
Setelah mendapatkan hasil normalisasi, maka dilakukan proses perangkingan menggunakan bobot yang telah diberikan seperti tabel 3:
𝑊 =   [0,095 0,095 0,06    0,06 0,25 0,24    0,07 0,07 0,06]
Proses perangkingan:
V 1 = (0,095)(1) + (0,095)(1) + (0,06)(0,2) + (0,06)(1) + (0,25)(0,5) + (0,24)(1) + (0,07)(0,2) + (0,07)(1)+(0,06)(1) = 0.771
V 2 = (0,095)(0,2) + (0,095)(1) + (0,06)(1) + (0,06)(1) + (0,25)(0,5) + (0,24)(0,5) +  (0,07)(0,2)
+(0,07)(1)+(0,06)(1) = 0.623
V 3 = (0,095)(1) + (0,095)(0,2) + (0,06)(1) + (0,06)(1) + (0,25)(1) + (0,24)(0,5) +  (0,07)(1) +
(0,07)(0,2)+(0,06)(1) = 0.748
V 4 = (0,095)(1) + (0,095)(0,2) + (0,06)(1) + (0,06)(1) + (0,25)(0,5) + (0,24)(0,5) +  (0,07)(1) +(0,07)(1)+(0,06)(0,2) = 0.631
Hasil  perangkingan  diperoleh  V 1 =  0.771,  V 2 =  0.623,  V 3 =  0.744,  dan  V 4 =  0.631.  Nilai  terbesar  ada pada  V 1 , dengan demikian alternatif A 1 (Laneige Multi Deep-Clean Cleanser) adalah alternatif yang terpilih sebagai solusi untuk  direkomendasikan  pada  user berdasarkan masalah  kulit,  jenis  kulit,  usia  dan  rentang  harga  produk  yang diinput user .
Tabel 9. Hasil Akhir No Alternatif Hasil Akhir 1 Laneige Multi Deep-Clean Cleanser 1 2 GlamGlow Youth Cleanser Daily Exfoliant Cleanser 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 4, Oktober 2020, Page 1162-1169 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI  10.30865/mib.v4i4.2389
No Alternatif Hasil Akhir 3 Ofra Cosmetic Vitamin C Cleanser 3 4 Shiseido Deep Cleansing Foam 4
Gambar 2. Rekomendasi produk skincare

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian, dapat diambil kesimpulan bahwa masalah kulit user1 berdasarkan hasil identifikasi Machine  Learning menggunakan  algoritma  klasifikasi  KNN  adalah  Flek  Hitam  dengan  rekomendasi  produk skincare yang sesuai dengan kriteria SAW yang diinput user yaitu berusia 22 tahun yang termasuk pada kriteria usia  17-25  tahun  dan  memilih  produk  dengan  rentang  harga  Rp  300.000  –  Rp  500.000  dan  berjenis  kulit berminyak.  Aplikasi  “Hi  Beautiful”  dapat  berjalan  dengan  baik,  hal  ini  terlihat  pada  saat  dilakukan  pengujian menggunakan dua metode yaitu Machine Learning dan SAW tidak terjadi eror/bug karena dalam penerapan kedua metode ini sudah tersistem dengan kode program dan berjalan sesuai perintah yang diprogram dari Android Studio.

## REFERENCES
[1] W. N. Aini, N. Hidayah, and N. S. S. Ambarwati, “Pengurangan jerawat pada kulit wajah dengan madu manuka,” Pros. Semin. Nas. dan call Pap. , vol. 3, no. November, pp. 154–160, 2019.
[2] A. I. Putra and R. R. Santika, “Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 99–108, 2019, doi: 10.29408/edumatic.v.
[3] P. K. L. Utama, “Identifikasi Hoax pada Media Sosial dengan Pendekatan Machine Learning,” Widya Duta J. Ilm. Ilmu Agama dan Ilmu Sos. Budaya , vol. 13, no. 1, pp. 69–76, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/VidyaDuta/article/view/436.
[4] A. Rohman and M. Rochcham, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek. , vol. 5, no. 1, pp. 23–29, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i1.1379.
[5] Mustakim and G. O. F, “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification,” J.  Sains, Teknol.  dan  Ind. , vol.  13, no.  2,  pp. 195–202, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin.
[6] N.  Yahya  and  A.  Jananto,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kegiatan Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus :  Universitas  Stikubank  Semarang),” Pros.  SENDI ,  no.  2014,  pp.  978–979, 2019.
[7] D.  P.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2019.
[8] M. Rivki and A. M. Bachtiar, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Pengklasifikasian Follower Twitter Yang Menggunakan Bahasa Indonesia,” J. Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 31–37, 2017.
[9] A. B. Primahudi, F. A. Suciono, and A. A. Widodo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting Di Pt. Herba Penawar Alwahida Indonesia,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 1, no. 2, pp. 57–80, 2016.
[10]  A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartati,  “Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Bisnis , pp. 85–97, 2018.
[11]  T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Pemilihan Pekerjaan Bidang Informatika,” Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. August, pp. 1–6, 2013.
[12]  D.  Rohpandi,  A. Sugiharto, and M.  Y.  S. Jati, “Klasifikasi  Citra Digital  Berbasis  Ekstraksi  Ciri  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan GLCM Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 79–86, 2017.
[13]  J. Wahyudi and I. Maulida, “Pengenalan Pola Citra Kain Tradisional Menggunakan Glcm Dan Knn,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no. 2, pp. 43–48, 2019.