## Pemilihan Jenis Obat Terbaik Untuk Gejala Batuk Remaja dengan Menggunakan Metode AHP dan ARAS
Kraugusteeliana 1,* , Ahmad Subagiyo 2 , Fidi Setyawa 3
1 Sistem informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Farmasi, FIKES, Universitas Medika Suherman, Bekasi, Indonesia,
3 Prodi S1 Farmasi, Fakultas Fakar, Institut Ilmu Kesehatan Strada Indonesia, Kediri, Indonesia Email: 1, * kraugusteeliana@upnvj.ac.id, 2 giyo.apt@gmail.com, 3 fidisetyawan.apt@gmail.com Email Penulis Korespondensi: kraugusteeliana@upnvj.ac.id Submitted 04-12-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Obat merupakan suatu hal yang masih di percaya oleh banyak masyarakat di seluruh dunia untuk menyembuhkan berbagai penyakit yang berhubungan dengan medis. Obat merupakan suatu bahan yang digunakan dalam menetapkan diagnosis, mencegah, mengurangi dan juga mengobati suatu penyakit. Salah satu jenis obat adalah obat batuk, terdapat jenis dan macam dari obat batuk, yaitu seperti obat  batuk  yang  berbentuk  sirup  maupun  tablet.  Pada  saat  ini  terdapat  berbagai  merek  obat  batuk  yang  di  jual  di  apotek.  Untuk mempermudah masyarakat dalam hal pengambilan Keputusan, maka dari itu sangat perlu di terapkan proses SPK yang bertujuan untuk lebih  membantu  masyarakat  dalam  pemilihan  obat  batuk  yg  akan  dibeli  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  Metode  ARAS Keputusan ini tentunya ditentukan oleh beberapa kriteria, antara lain kadaluarsa, usia, dosis pemakaian, harga, dan merek.
Kata Kunci : SPK; AHP; ARAS; Pemilihan Jenis Obat

## Abstract
Medicine  is  something  that  is  still  believed  by  many  people  around  the  world  to  cure  various  medical-related  diseases.  Drug  is  a substance used in establishing a diagnosis, preventing, reducing and also treating a disease. One type of medicine is cough medicine, there are types and kinds of cough medicine, such as  cough medicine in the form of syrup or tablets. At this time there are various brands of cough medicine that are sold in pharmacies. To  make it easier  for  the  community  to make decisions, it is very necessary to implement the SPK process which aims to further assist the community in choosing cough medicines to be purchased using the AHP method and the ARAS method. This decision is of course determined by several criteria, including expiration, age. , dosage of use, price, and brand.
Keywords: SPK; AHP; ARAS; Selection of Drugs

## 1. PENDAHULUAN
Batuk adalah penyakit  menular, Penyebabnya adalah  bakteri yang bernama Bacterium bordetella. Yang bisa di tularkan melalui udara maupun di tularkan secara langsung di saat kita berbicara dengan orang yang sedang mengalami batuk. Batuk  termasuk  penyakit  yang  selalu  di  risaukan  dan  sering  terjadi  berulang  kali  pada  manusia.  Setiap  manusia menginginkan tubuh dan jiwa yang sehat, dan saat sakit pasti yang pertama di butuhkan adalah obat [1] . Pada masa ini sudah banyak beragam obat batuk yang telah beredar di berbagai tempat penjualan yang telah memiliki izin. Karna ada banyaknya jenis dan merk obat batuk yang sudah beredar sering membuat masyarakat bingung untuk memilih merk dari obat batuk yang akan di beli. Ada banyak faktor petimbangan yang membuat masyarakat bingung, seperti dalam memilih merek obat yang bagus, dan pasti hal tersebut di sesuaikan dengan harganya .
Menurut  Saminan  dalam  jurnalnya    “Nilai  Spirometri  Penderita  Muda  Setelah  Minum  Rebusan  Asam  Jawa (Tamarindus  indica  L)  Sebagai  Obat  Tradisional”  menyimpulkan  bahwa  batuk  merupakan  gejala  umum  yang  sering menyerang tubuh manusia dan bersifat berulang [2].
Dalam penelitian selanjutnya, menurut Putrandi Yusuf Ahmad dalam jurnalnya “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode AHP dan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) Untuk Evaluasi Kinerja Pegawai Di Dinas Sosial  Kabupaten  Kendal”.  Hasil  survey  untuk  mengidentifikasi  karyawan  terbaik  sebagai  proses  pencarian  bobot menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan sebagai proses pencarian peringkat menggunakan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) [3].
Kajian  Analisis  Sistem  Penentuan  Objek  Wisata  Pantai  Terbaik  Oleh  Agus  Darmawa  dkk.  (2017)  dengan menggunakan  metode  F-AHP  menyimpulkan  bahwa  diperlukan  kriteria  yang  berbeda  dalam  proses  pengambilan keputusan [4].
Selain  itu,  penelitian  Habrifio  et  al  (2017)  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jenis  Lampu Penerangan  Ruangan  Menggunakan  Metode  AHP”  mengungkapkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  diurutkan berdasarkan susunan [5].
Dalam penelitian tahun 2018 oleh Lia Ciky  Lumban Gaol et al., “Sistem pendukung keputusan untuk memilih pemimpin  kelompok  tugas  terbaik  menggunakan  metode  ARAS”,  ditemukan  bahwa  ketika  menyelesaikan  tugas menggunakan metode ARAS, diperoleh beberapa kriteria [6].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
a. Analisa masalah
Penulis menganalisa masalah  yang terjadi pada saat pemilihan jenis obat batuk terbaik dan solusi untuk  mengatasi masalah tersebut.
b. Pengumpulan data
Penulis  melakukan  suatu  observasi  yang  berguna  untuk  memahami  bagaimana  prosedur  dalam  pemilihan  obat terbaik
c. Penerapan metode AHP dan ARAS dalam membuat sebuah keputusan dalam penyelesaian masalah yang terjadi
d. Kesimpulan
Setelah  melakukan  penerapan  metode  AHP  dan  ARAS  selanjutnya  penulis  menyimpulkan  seluruh  tahapan- tahapan yang telah dibuat oleh penulis.

## 2.2 SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
SPK dapat didefinisikan sebagai sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, model, dan pemrosesan data. Sistem  ini  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur dimana tidak ada yang tahu persis bagaimana keputusan akan dibuat. [7], [8].

## 2.3 Obat Batuk
Batuk merupakan respon alami  tubuh sebagai sistem perlindungan pernafasan terhadap  gangguan-gangguan dari luar. Reaksi ini berguna untuk membersihkan lendir atau iritasi akibat debu atau asap sehingga dapat keluar dari paru-paru dan saluran pernapasan [9], [10].
Ketika batuk tidak sembuh-sembuh maka obat batuk akan menjadi pilihan untuk tahap pengobatannya.  Namun, ada begitu banyak obat batuk yang berbeda di luar sana sehingga mungkin  bingung memilih jenis obat batuk  yang mana. Untuk menentukan pilihan obat, tentukan terlebih dahulu jenis batuk yang Anda derita, batuk berdahak dan batuk kering. Batuk berlendir disebut batuk produktif karena  disertai dengan peningkatan produksi lendir atau lendir di tenggorokan. Sedangkan batuk kering dikenal sebagai batuk non produktif karena  tidak disertai  dahak.
Obat merupakan hal yang di butuhkan oleh manusia di saat terkena suatu penyakit. Dengan meminum obat kita bisa lebih sehat [2]. Sudah banyak jenis dan merek obat yang telah beredar di pasaran yang telah mendapatkan izin. Obat memiliki jenis kebutuhan masing-masing.
Berikut ini adalah jenis-jenis obat yang dapat menjadi kesehatan anda: a. Obat sirup / cairan
b. Obat salep / krim
c. Obat Tablet.
d. Obat Kapsul
e. Obat Suntik
2.4 AHP (Analytical Hierarchy Proses )
AHP ( Analytical Hierarchy Proses ) adalah  metode untuk membuat peringkat alternatif keputusan dan membuat pilihan terbaik berdasarkan berbagai kriteria. AHP (analytical hierarchy Proses ) menghasilkan skor numerik untuk menentukan peringkat setiap alternatif keputusan berdasarkan  sejauh mana setiap alternatif memenuhi kriteria pembuat keputusan [11], [12], [13].
Berikut proses perhitungan dengan menggunakan metode AHP : a. Menyusun hirarki dari suatu permasalahan.
b. Membuat matriks perbandingan berpasangan.
c. Menentukan nilai keseluruhan prioritas atau Total Priority Value (TPV) dengan menjumlahkan nilai tiap kolom dan membagi dengan jumlah kolom.
d. Memeriksa konsistensi Consistency Ratio (CR) dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai rata-rata (λ maks) dengan rumus :
λ maks = (λ maks K1 + .... + λ maks Kn) / n
(1)
2. Mencari nilai Consistency Index (CI) dengan rumus :
CI = (λ maks-n/(n-1) (2)
3. Menghitung nilai Consistency Ratio (CR) dengan rumus :
CR = CI/RI (3)

## 2.5 ARAS (Additive Ratio Assessment)
Additive Ratio Assessment (ARAS) merupakan metode yang digunakan untuk perengkingan kriteria, untuk melakukan proses perengkingan, Metode Aras memiliki beberapa tahapan yang harus di lakukan [14], [15].
Adapun langkah-langkah Untuk menentukan perhitungan metode Additive Ratio Assessment  (ARAS) sebagai berikut :
a. Langkah 1 : Decision Making Matrix (DMM)
𝑋 =
[ 𝑥 01 ⋯ 𝑥 0𝑗 ⋯ 𝑥 0𝑛
⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮
𝑥 𝑖1 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑛1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] 𝑖 = 0, 𝑚; 𝑗 = 1, 𝑛; (4)
Keterangan. m : Jumlah setiap Alternatif n : Jumlah setiap Kriteria 𝑥 𝑖𝑗 : Nilai performa dari Alternatif i kepada Kriteria j 𝑥 0𝑗 : Nilai optimum terhadap Kriteria j Jika nilai optimal kriteria j ( 𝑥 0𝑗 ) tidak dapat diketahui, maka:
𝑥 0𝑗 = max i .  𝑥 𝑖𝑗 , 𝑖𝑓 max i .  𝑥 𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒
(5)
𝑥 0𝑗 = min i .  𝑥 𝑖𝑗 , 𝑖𝑓 min i .  𝑥 𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑏𝑙𝑒
(6)
b. Langkah 2: Menentukan normalisasi matriks setiap kriteria Jika kriteria Benefit maka dilakukan normalisasi mengikuti:
Xij ∗ = Xij ∑ Xij m i=0 (7)
Dimana 𝑥 𝑖𝑗 ∗ sebagai nilai normalisasi.
Jika kriteria Non-Beneficial maka akan dilakukan normalisasi mengikuti:
Tahap 1 : 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑥𝑖𝑗 j (8)
Tahap 2 : R = 𝑥𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑥𝑖𝑗 j∗ m i=0
(9)
c. Langkah 3 : Menentukan bobot matriks ternormalisasi
D =   [𝑑 𝑖𝑗 ]𝑚 𝑥𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 . w 𝑗 (10)
Dimana Wj = Bobot Kriteria j
d. Langkah 4: Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (𝑆𝑖)
Si =   ∑ dij; n j=1 (i = 1,2 … , m; j = 1,2 … , n)
(11)
e. Langkah 5: Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif
𝐾𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 ; (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN .
Dalam melakukan proses pemilihan jenis obat yang terbaik harus  memenuhi kriteria-kriteria yang sudah dapat digunakan untuk merawat atau menyembuhkan penyakit oleh obat terbaik.  Proses ini memiliki langkah-langkah atau proses yang perlu disesuaikan dengan kriteria masing-masing berdasarkan alternatif yang tersedia dan memakan waktu  dan kurang optimal, sehingga menghasilkan  keputusan yang salah.

## 3.1 Pembobotan Kriteria dengan Menerapkan Metode AHP
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria K1 Masa Penyembuhan K2 Masa Kadaluarsa K3 Usia K4 Dosis Pemakaian

## K5 Harga
Berdasarkan tabel 1. Selanjutnya berikut ini pada tabel 2 terdapat kriteria  penentuan obat terbaik dengan matrik perbandingan berpasangan.
Tabel 2. Nilai kriteria Kriteria Masa Penyembuhan  Masa Kadaluarsa  Usia Dosisi/Pemakian  Harga Masa Penyembuhan 1 7 7 7 7 Masa Kadaluarsa 0.143 1 1 3 3 Usia 0.143 1 1 3 3 Dosis/Pemakaian 0.143 0.333 0.333 1 3 Harga 0.143 0.333 0.333 0.333 1
Selanjutnya menjumlahkan nilai- nilai setiap kolom untuk mencari jumlah nilai setiap kolom
Tabel 3. Penjumlahan Kolom Kriteria Masa Penyembuhan  Masa Kadaluarsa  Usia Dosisi/Pemakian  Harga Masa Penyembuhan 1 7 7 7 7 Masa Kadaluarsa 0.143 1 1 3 3 Usia 0.143 1 1 3 3 Dosis/Pemakaian 0.143 0.333 0.333 1 3 Harga 0.143 0.333 0.333 0.333 1 Jumlah 1.572 9.666 9.666 14.333 17
Selanjutnya membuat matriks keputusan :
[ 0.636  0.724  0.724  0.488  0.412 0.091  0.103  0.103  0.209  0.176 0.091  0.103  0.103  0.209  0.176 0.091  0.034  0.034  0.070  0.176
0.091  0.034  0.034  0.023  0.059 ]
Setelah  melakukan  penormalisasian  matriks,  langkah  berikutnya  menjumlahkan  baris  pada  matriks  tersebut, Menghitung nilai Consistency Ratio (CR).
Masa Penyembuhan : 0.636  +  0.724  +  0.724  +  0.488  +  0.412   =  2.985 Masa Kadaluarsa : 0.091  +  0.103  +  0.103  +  0.209  +  0.176   =  0.684 Usia : 0.091  +  0.103  +  0.103  +  0.209  +  0.176  =  0.684 Dosis Pemakaian : 0.091  +  0.034  +  0.034  +  0.070  +  0.176   =  0.406 Harga : 0.091  +  0.034  +  0.034  +  0.023  +  0.059   =  0.242
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  prioritas  kriteria  dengan  cara  membagi  setiap  jumlah  kriteria  (n=5). Perhitungan tersebut dilakukan setelah didapat jumlah pada masing-masing baris.
Nilai prioritas kriteria Masa Penyembuhan ∶ 2.985 5 = 0.60 Nilai prioritas kriteria Masa Kadaluarsa       ∶ 0.684 5 = 0.14
Nilai prioritas kriteria Usia                                ∶ 0.684 5 = 0.14 Nilai prioritas kriteria Dosis Pemakaian        ∶ 0.406 5 = 0.08
Nilai prioritas kriteria Harga                             ∶ 0.242 5 = 0.05
Selanjutnya  merupakan  proses  dalam  memilih  jenis  obat  batuk  terbaik  dengan  menerapkan  sistem  pendukung keputusan
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot K1 Masa Penyembuhan 0.6 K2 Masa Kadaluarsa 0.1 K3 Usia 0.1
K4 Dosis Pemakaian 0.1 K5 Harga 0.05
Bobot pada setiap kriteria didefinisikan sebagai Wj yaitu = {0,6;0,1;0,1;0,1;0,05}
Tabel 5. Data Alternatif Kode  Nama Alternatif (Obat) A 1 Bisolvon A 2 Siladex Cough A 3 Ambroxol A 4 Bodrex A 5 Woods Antitusif A 6 Komix A 7 OBH Combi A 8 Termorex A 9 Dextral A 10 Benacol A 11 Panadol A 12 Selvigon A 13 Mextril A 14 Konidin A 15 Comtusi

## 3.2 Penerapan Metode ARAS
Metode  ARAS  adalah  salah  satu  dari  berbagai  metode  pengambilan  keputusan.  Metode  ARAS  dapat  menentukan efektivitas suatu alternatif dibandingkan dengan  alternatif lain. Oleh sebab itu, metode ARAS cocok digunakan dalam menentukan obat terbaik [6].
Berikut ini adalah grafik fuzzy untuk membantu penilaian pada kriteria.
Gambar 1. Grafik Fuzzy Bobot
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy yang dapat dikonversikan ke bilangan crisp .
Tabel 6. Bobot
Bilangan Fuzzy  Nilai SBK 1 B 2 C 3 B 4 SB 5
Berikut ini adalah penjelasan atau nilai dari kriteria yang dipakai dalam sistem pendukung keputusan pemilihan jenis obat terebaik untuk gejala batuk remaja sebagai berikut:
a. Masa Penyembuhan
Tabel 7. Masa Penyembuhan

## Masa Penyembuhan
4 Hari 3 Minggu 4 Hari 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu 3 Minggu
4 Hari
3 Minggu
4 Hari 3 Minggu 3 Minggu 4 Hari 3 Minggu Tabel 8. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria Alternatif Kriteria Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosis Pemakaian Harga Bisolvon 4 Hari 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 30000 Siladex Cough 3 Minggu 3 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000 Ambroxol 4 Hari 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 25000 Bodrex 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000 Woods Antitusif 3 Minggu 3 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 25000 Komix 3 Minggu 1 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 20000 OBH 4 Hari 2 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 12000 Termorex 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 15000 Dextral 3 Minggu 3 Tahun 3 Tahun 2 Sendok 22000 Benacol 3 Minggu 2 Tahun 12 Tahun 3 Sendok 20000 Panadol 4 Hari 2 Tahun 12 Tahun 2 Sendok 11000 Selvigon 3 Minggu 3 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 20000 Mextril 3 Minggu 2 Tahun 13 Tahun 2 Sendok 10000 Konidin 4 Hari 2 Tahun 2 Tahun 2 Sendok 20000 Comtusi 3 Minggu 2 Tahun 13 Tahun 3 Sendok 15000
Dalam penyelesaian  permasalahan diatas dengan Metode ARAS yang telah dilakukan sesuai dengan langkah  - langkah yang telah dijelaskan.
Tabel 9. Penjumlahan Nilai Kriteria Dan Alternatif Alternatif Kreteria Masa Penyembuhan Masa Kadaluarsa Usia Dosis Pemakaian Harga A 1 4 1 13 3 30 A 2 4 3 13 3 30 A 3 3 3 2 3 25 A 4 4 3 13 3 25 A 5 3 2 12 3 25 A 6 3 3 12 3 25 A 7 3 1 12 2 20 A 8 4 2 12 2 12 A 9 3 2 12 3 15 A 10 3 3 13 2 22 A 11 3 2 12 3 20 A 12 4 2 12 2 11 A 13 3 3 13 3 20 A 14 3 2 13 2 10 A 15 4 2 12 2 20 A 16 3 2 13 3 15 Jumlah 51 35 186 39 295 Benefit Cost Benefit Benefit Benefit Merumuskan Nilai Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗
[ 4 1 13 3 30 4 3 13 3 30 3 3 12 3 25 4 3 13 3 25 3 2 12 3 25 3 3 12 3 25 3 1 12 2 20 4 2 12 2 12 3 2 12 3 15 3 3 13 2 22 3 2 12 3 20 4 2 12 2 11 3 3 13 3 20 3 2 13 2 10 4 2 12 2 20 3 2 13 3 15]
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan pembagian setiap nilai alternatif dengan jumlah kolom yang sesuai pada tabel 7.
C 1 R 01 = 4 50 = 0.0800
R 11 = 4 50 = 0.0800
R 21 = 3 50 = 0.0600
R 31 = 4 50 = 0.0800
R 41 = 3 50 = 0.0600
R 51 = 3 50 = 0.0600
R 61 = 3 50 = 0.0600
R 71 = 4 50 = 0.0800
R 81 = 3 50 = 0.0600
R 91 = 3 50 = 0.0600
R 101 = 3 50 = 0.0600
R 111 = 4 50 = 0.0800
R 121 = 3 50 = 0.0600
R 131 = 3 50 = 0.0600
R 141 = 4 50 = 0.0800
R 151 = 3 50 = 0.0600
C2 Tahap 1
R 02 = 1 1 = 1
R 12 = 1 3 = 03333
R 22 = 1 3 = 0.3333
R 32 = 1 3 = 0.3333
R 42 = 1 2 = 0.5
R 52 = 1 3 = 0.3333
R 62 = 1 1 = 1
R 72 = 1 2 = 0.5
R 82 = 1 2 = 0.5
R 92 = 1 3 = 0.3333
R 102 = 1 2 = 0.5
R 112 = 1 2 = 0.5
R 122 = 1 3 = 0.3333
R 132 = 1 2 = 0.5
R 142 = 1 2 = 0.5
R 152 = 1 2 = 0.5
C 2 Tahap 2
R 02 = 1 8 = 0.1250
R 12 = 0.3333 8 = 0.0417
R 22 = 0.3333 8 = 0.0417
R 32 = 0.3333 8 = 0.0417
R 42 = 0.5 8 = 0.0625
R 52 = 0.3333 8 = 0.0417
R 62 = 1 8 = 0.1250
R 72 = 0.5 8 = 0.0625
R 82 = 0.5 8 = 0.0625
R 92 = 0.3333 8 = 0.0417
R 102 = 0.5 8 = 0.0625
R 112 = 0.5 8 = 0.0625
R 122 = 0.3333 8 = 0.0417
R 132 = 0.5 8 = 0.0625
R 142 = 0.5 8 = 0.0625
R 152 = 0.5 8 = 0.0625
Setelah menyelesaikan perhitungan di atas,  maka dapat diperoleh matriks keputusan yang dinormalisasi.
[ 0.0800   0.1250   0.0699   0.0769   0.1017 0.0800   0.0417   0.0699   0.0769   0.1017 0.0600   0.0417   0.0645   0.0769   0.0847 0.0800   0.0417   0.0699   0.0769   0.0847 0.0600   0.0625   0.0645   0.0769   0.0847 0.0600   0.0417   0.0645   0.0769   0.0847 0.0600   0.1250   0.0645   0.0513   0.0678 0.0800   0.0625   0.0645   0.0513   0.0407 0.0600   0.0625   0.0645   0.0769   0.0508 0.0600   0.0417   0.0699   0.0513   0.0746 0.0600   0.0625   0.0645   0.0769   0.0678 0.0800   0.0625   0.0645   0.0513   0.0373 0.0600   0.0417   0.0699   0.0769   0.0678 0.0600   0.0625   0.0699   0.0513   0.0339 0.0800   0.0625   0.0645   0.0513   0.0678 0.0600   0.0625   0.0699   0.0769   0.0508]
Selanjutnya,  penentuan  bobot  matriks  ternormalisasi  dengan  mengalikan  matriks  ternormalisasi  dengan  bobot kriteria.
D01  =  x ∗ 01  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D11  =  x ∗ 11  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D21  =  x ∗ 21  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D31  =  x ∗ 31  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D41  =  x ∗ 41  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D51  =  x ∗ 51  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D61  =  x ∗ 61  ∗  w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D71  =  x ∗ 71  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D81 =  x ∗ 81  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D91  =  x ∗ 91  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D101  =  x ∗ 101  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D111  =  x ∗ 111  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D121  =  x ∗ 121  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D131  =  x ∗ 131  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360 D141  =  x ∗ 141  ∗   w 1 =  0.0800  ∗  0.6  =  0.0480 D151  =  x ∗ 151  ∗   w 1 =  0.0600  ∗  0.6  =  0.0360
Dari hasil perhitungan diatas yang telah diproses, kemudian dibentuk matriks sebagai berikut:
D =
[
0.0480  0.0125  0.0070  0.0077  0.0051
0.0480  0.0042  0.0070  0.0077  0.0051
0.0360  0.0042  0.0065  0.0077  0.0042 0.0480  0.0042  0.0070  0.0077  0.0042 0.0360  0.0063  0.0065  0.0077  0.0042 0.0360  0.0042  0.0065  0.0077  0.0042 0.0360  0.0125  0.0065  0.0051  0.0034 0.0480  0.0063  0.0065  0.0051  0.0020 0.0360  0.0063  0.0065  0.0077  0.0025 0.0360  0.0042  0.0070  0.0051  0.0037 0.0360  0.0063  0.0065  0.0077  0.0034 0.0480  0.0063  0.0065  0.0051  0.0019 0.0360  0.0042  0.0070  0.0077  0.0034 0.0360  0.0063  0.0070  0.0051  0.0017 0.0480  0.0063  0.0065  0.0051  0.0034 0.0360  0.0063  0.0070  0.0077  0.0025]
Kemudian,  menentukan  hasil  perhitungan  nilai  fungsi  optimasi  dengan  menjumlahkan  nilai-nilai  kriteria  dan kemudian menetapkan setiap alternatif untuk bobot yang dibuat sebelumnya dari hasil matriks.
𝑆 0 =  0.0480  +  0.0125  +  0.0070  +  0.0077  +  0.0051  =  0.0803 𝑆 1 =  0.0480  +  0.0042  +  0.0070  +  0.0077  +  0.0051  =  0.0719 𝑆 2 =  0.0360  +  0.0042  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0042  =  0.0585 𝑆 3 =  0.0480  +  0.0042  +  0.0070  +  0.0077  +  0.0042  =  0.0711 𝑆 4 =  0.0360  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0042  =  0.0606 𝑆 5 =  0.0360  +  0.0042  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0042  =  0.0585 𝑆 6 =  0.0360  +  0.0125  +  0.0065  +  0.0051  +  0.0034  =  0.0635 𝑆 7 =  0.0480  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0051  +  0.0020  =  0.0679 𝑆 8 =  0.0360  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0025  =  0.0589 𝑆 9 =  0.0360  +  0.0042  +  0.0070  +  0.0051  +  0.0037  =  0.0560 𝑆 10 =  0.0360  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0034  =  0.0598 𝑆 11 =  0.0480  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0051  +  0.0019  =  0.0677 𝑆 12 =  0.0360  +  0.0042  +  0.0070  +  0.0077  +  0.0034  =  00582 𝑆 13 =  0.0360  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0077  +  0.0034  =  0.0598 𝑆 14 =  0.0480  +  0.0063  +  0.0065  +  0.0051  +  0.0034  =  0.0692
𝑆 15 =  0.0360  +  0.0063  +  0.0070  +  0.0077  +  0.0025  =  0.0595
Berikut ini Menentukan hasil rangking tertinggi untuk setiap alternatif dengan membagi nilainya dengan alternatif 0 (A0).
K 0 = 0.0803 1.0178 =  0.0789
K 1 = 0.0719 1.0178 =  0.0707
K 2 = 0.0585 1.0178 =  0.0575
K 3 = 0.0711 1.0178 =  0.0698
K 4 = 0.0606 1.0178 =  0.0596
K 5 = 0.0585 1.0178 =  0.0575
K 6 = 0.0635 1.0178 =   0.0624
K 7 = 0.0679 1.0178 =   0.0667
K 8 = 0.0589 1.0178 =   00579
K 9 = 0.0560 1.0178 =   0.0550
K 10 = 0.0598 1.0178 =  0.0587
K 11 = 0.0677 1.0178 =   0.0665
K 12 = 0.0582 1.0178 =   0.0572
K 13 = 0.0561 0.9812 =   0.0551
K 14 = 0.0692 0.9812 =   0.0680
K 15 = 0.0595 0.9812 =   0.0584
Dari hasil perhitungan di atas yang diolah dengan  perhitungan  metode AHP dan ARAS, urutan nilai dari yang terbesar hingga yang terkecil adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Nilai peringkat
Alternatif  Nilai Rangking O 0 0.0789 - O 1 0.0707 1 O 3 0.0698 2 O 14 0.0680 3 O 7 0.0667 4
O 11 0.0665 5 O 6 0.0624 6 O 4 0.0596 7 O 10 0.0587 8 O 15 0.0584 9 O 8 0.0579 10 O 5 0.0575 11 O 2 0.0575 12 O 12 0.0572 13 O 13 0.0551 14 O 9 0.0550 15

## 4. KESIMPULAN
Obat merupakan suatu hal yang masih di percaya oleh banyak masyarakat di seluruh dunia untuk menyembuhkan berbagai penyakit yang berhubungan dengan medis. Obat merupakan suatu bahan yang digunakan dalam menetapkan diagnosis, mencegah,  mengurangi  dan  juga  mengobati  suatu  penyakit.  agar  mempermudah  masyarakat  dalam  pengambilan keputusan,  Perlu dibentuk  Sistem Pendukung Keputusan yang bertujuan  dalam proses  membantu masyarakat memilih obat  batuk  yang  akan  digunakan  dengan  metode  AHP  dan  ARAS.  Keputusan  ini  tentu  saja  ditentukan  oleh  beberapa kriteria yaitu masa penyembuhan, masa kadaluarsa, usia, dosis pemakaian, dan harga.

## REFERENCES
[1] M.  UTAMI,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  OBAT  BATUK  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED PRODUCT (WP).” UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO, 2015.
[2] “No  Title,” Saminan,  “Nilai  Spirometri  Penderita  Batuk  Setelah  Minum  Seduahn  Asam  Jawa  Sebagai  Obat  Tradisional,” Kedokt. Yars. 2015 .
[3] P.  Y.  Ahmadi,  “Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  analytical  hierarchy  process  (ahp)  pada  penilaian  kerja pegawai di badan pelayanan sosial kabupaten kendal,” 2015.
[4] A.  Darmawan,  A.  Susano,  and  S.  Sutrisno,  “ANALISA  SISTEM  PENENTUAN  OBJEK  WISATA  PANTAI  TERBAIK  DI BALI MENGGUNAKAN METODE F-AHP,” 2017.
[5] H. C. Ponamon, Y. D. Y. Rindengan, and M. Putro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Lampu untuk Pencahayaan Ruangan Menggunakan Metode AHP,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, 2017.
[6] L. C. L. Gaol and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team Leader Shift Terbaik Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus Pt. Anugrah Busana Indah,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 5, no. 2, pp. 101–106, 2018.
[7] H.  Nahumury,  A. Mulyani,  and H.  Nurdin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Mendiagnosa  Penyakit  Virus  Corona  (Covid-19) Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[8] D. Sitompul, S. Sumarno, and B. E. Damanik, “Penentuan Dosen Terbaik pada Proses Belajar Mengajar di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan Metode Moora,” vol. 1, no. 1, pp. 93–104, 2019.
[9] M. E. Ekawati, G. Y. Sanjaya, and I. S. Laksono, “Sistem Pendukung Keputusan Klinis Anak Batuk Berbasis Algoritma MTBS,” 2013.
[10]  O. Iranosa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Simplisia Nabati Terhadap Indikasi Gangguan Kesehatan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process-The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal.” Universitas Brawijaya, 2014.
[11]  F. Indriani, “Sistem Berbasis Pengetahuan Untuk Pencarian Alternatif Obat Yang Berkhasiat Sama,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , pp. 207–216, 2017.
[12]  A.  S.  Aditya,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MEMILIH  OBAT  TRADISIONAL  BERDASARKAN  GEJALA PENYAKIT RINGAN BERBASIS ANDROID DENGAN METODE AHP,” Ubiquitous Comput. its Appl. J. , vol. 3, no. 1, pp. 13–16, 2020.
[13]  F. Nurlaila, S. D. Yulianti, and S. L. Mulani, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mendiagnosis Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode AHP,” JI-Tech , vol. 14, no. 1, pp. 8–14, 2018.
[14]  T. R. Sitompul and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Untuk Security Service Menggunakan Metode Aras,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 1, 2018.
[15]  E.  K.  Zavadskas,  Z.  Turskis,  and  T.  Vilutiene,  “Multiple  criteria  analysis  of  foundation  instalment  alternatives  by  applying Additive Ratio Assessment (ARAS) method,” Arch. Civ. Mech. Eng. , vol. 10, no. 3, pp. 123–141, 2010.