## APLIKASI PENENTUAN SUSU FORMULA UNTUK BAYI BARU LAHIR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB
Saveraga Putra Snyders, Suryo Adi Wibowo, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818054@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Asi  ialah  sumber  makanan  utama  paling  penting  yang  perlu  dikonsumsi  bayi.  Asi  masih  susu  terbaik dikarenakan memilki keunggulan yang tidak mudah digantikan oleh susu formula. Namun sebagai pengganti ASI, susu  formula  tidak  boleh  sembarang  diberikan  kepada  bayi.  Maka  diperlukan  suati  sistem  yang  membantu menemukan  rekomendasi  susu  formula  untuk  bayi  baru  lahir.  Ada  banyak  metode  didalam  pengambilan keputusan yang biasa membantu permasalah ini, salah satunya yaitu dengan metode dari TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal) . Metode ini dikenal selaku algoritma dengan metode perhitungan yang terbobot.  Dihasilkan  dalam  penelitian  ini  bisa  menampilkan  peringkat  hasil  seleksi  dari  setiap  alternatif  yang dipilih  ada  15  alternatif  dari  susu  dengan  protein  hewani  sampai  susu  dengan  protein  nabati.  Juga  terdapat  32 kriteria  yang  memiliki  bobot  tersendiri  dengan  atribut  yang  berbeda-bedayang  berarti  Metode  TOPSIS  layak digunakan untuk menentukan rekomendasi sufor bagi bayi yang baru lahir.
Kata kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Susu  Formula  Untuk  Bayi  Baru  Lahir,    Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Bayi  baru  lahir  (BBL)  adalah  bayi  yang  sedang melalui  proses  kelahiran,  pada  usia  0  sampai  dengan 28  hari.  Bayi  baru  lahir  memerlukan  penyesuaian fisiologis, khususnya maturasi, aklimatisasi (penyesuaian hidup di dalam rahim dengan kehidupan di luar urin) dan toleransi bayi baru lahir untuk dapat hidup  dengan  baik.  Bayi  baru  lahir  atau  disebut  juga bayi  baru  lahir  merupakan  individu  dalam  masa pertumbuhan  yang  baru  saja  mengalami  trauma kelahiran  dan  harus  mampu  beradaptasi  dari kehidupan  di  kandungan  sampai  hidup  di  luar kandungan.[1]
ASI  merupakan  sumber  makanan  utama  yang dibutuhkan  bayi.    Seoarang  dokter  anak  yang  ahli  di bidangnya  menjelaskan,  ASI  masih  menjadi  susu terbaik  karena  memiliki  manfaat  yang  tidak  mudah tergantikan  oleh  susu.  ASI  lebih  mudah  diserap  dan diterima  bayi  serta  mengandung  bahan-bahan  seperti anti  alergi,  antibodi,  hormon  bahkan  enzim  yang mendukung proses tumbuh kembang bayi. Organisasi Kesehatan  Dunia  merekomendasikan  pemberian  ASI eksklusif untuk bayi hingga usia 6 bulan.[2]
Namun  untuk  pengganti  ASI,  bayi  tidak  boleh diberikan susu formula sembarangan melainkan harus digunakan sesuai anjuran dokter. Menurut perkumpulan para dokter, ada banyak situasi berbeda yang  memungkinkan  bayi  diberikan  susu  formula. Menurut dokter anak, bayi dapat diberikan sufor jika memiliki kondisi kesehatan tertentu. Kondisi tersebut berdampak  pada  bayi  prematur,  bayi  kesulitan mencerna  ASI,  ibu  tidak  dapat  menyusui,  dan  ibu disarankan  untuk  tidak  menyusui  sementara  waktu. (Marnoto, 2013). “Pemberian Susu Formula Pada Bayi Baru Lahir” [3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Suryo Adi Wibowo pada penelitian dengan judul “APLIKASI  DESKTOP  SISTEM  TRIASE  UNTUK PENDUKUNG PRIORITAS TINGKAT KEGAWATAN”  menetapkan  bahwa  layanan  yang diberikan pada UGD berdasarkan pada urgensi pasien. Pasien  tiba  lebih  awal  tidak  dijamin  mendapatkan perawatan medis segera. Situasi ini membuat layanan menjadi  lebih  lambat.  Triage  adalah  upaya  untuk mengklasifikasikan  korban  yang  tidak  diobati, berdasarkan  tingkat  kedaruratan,  cedera  melakukan dipertimbangkan  tindakan  paling  atas  serta  sumber daya  yang  ada.  Metode  yang  digunakan  untuk klasifikasi  adalah  metode  Simple  Classification  dan Quick  Treatment  (Start).  Penerapan  pendekatan  ini melibatkan  triase  pasien  untuk  memberikan  tanda warna  berdasarkan  protokol  yang  disepakati.  Dalam situasi    darurat,  faktor  psikologis  dapat  menghambat pemilihan pasien berdasarkan tingkat kegawatdaruratan,  terutama  di  rumah  sakit  yang jumlah orang gawat darurat nya yang banyak.[4]
Sejalan  dengan  dikembangkannya  teknologi informasi, klasifikasi menurut START dapat mengembangkan  ke  arah  komputerisasi  secara membuat  program  computer.  Bertujuan  untuk mempersingkat  serta  membatasi  error  pada  ketika melakukan  tahap  klasifikasi,  dikarenakan  unsur kesalahan  manusia  sering  muncul  di  situasi  darurat. Fitur  program  selain  pilihan  triase  klien  antara  lain pilihan data biologis dan keterangan warna klien untuk menunjukkan  nilai  urgensi.  Sebagai  bagian  dari penelitian,  dibuatlah  aplikasi  klasifikasi  dengan menggunakan metode perhitungan START.[5]
Pada pengujian  fungsional  menampilkan  bahwa seluruh fitur program klasifikasi
dapat
diimplementasikan seluruhnya sejalan dengan harapan. Triage pasien hasil dari aplikasi Triage sesuai metode  START  mematuhi  aturan  yang  telah ditetapkan.

## 2.2. Sistem pendukung Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan  pertama kali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton pada tahun 1970-an sebagai sistem pengambilan keputusan manajemen. Konsep pendukung keputusan ini ditandai dengan  sistem  komputer  interaktif  yang  membantu pengambil  keputusan  menggunakan  data  dan  model untuk memecahkan masalah tidak terstruktur. Intinya, SPK  diciptakan  untuk  mendukung  seluruh  proses pengambilan  keputusan,  mulai  dari  pendefinisian masalah, pemilihan data yang relevan hingga evaluasi pilihan  alternatif.  DSS  merupakan  suatu  sistem komputer  interaktif  yang  mendukung  pengambilan keputusan dengan menggunakan data dan model untuk menyelesaikan  permasalahan  tidak  terstruktur  dan semi  terstruktur,  dimana  tidak  ada  seorang  pun  yang mengetahui secara pasti keputusan apa yang diambil, bagaimana caranya.

## 2.3. Bayi Baru Lahir
Bayi  baru  lahir  adalah  bayi  yang  dilahirkan dalam  keadaan  rahim  bagian  posterior,  tanpa menggunakan alat batu, pada umur ibu 37 sampai 42 minggu, dengan berat badan lahir 2.500 sampai 4.000 gram, dengan APGAR > 7 dan tidak ada cacat alami. Bayi  baru  lahir  membutuhkan  nutrisi  yang  lengkap. Ada  beberapa  factor  yang  mempengaruhi  kesehatan bayi:  pematangan,  kemampuan  beradaptasi,  dan toleransi.  Empat  aspek  transisi  bayi    baru  lahir  yang paling  cepat  terjadi  adalah  sistem  pernapasan,  sistem peredaran  darah,  dan  kemampuan  memproduksi glukosa. (Siti Nurhasiyah Jamil, 2017) [2]

## Gambar 1 Bayi baru lahir

## 2.4. Metode TOPSIS
TOPSIS  (Teknik  Referensi  dengan  Analogi Solusi  Ideal)  merupakan  metode  pengambilan keputusan yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1980. TOPSIS menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  solusi  yang  dipilih  harus paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  sejauh mungkin.  dari  solusi  ideal  negatif  dalam  bentuk geometri  dan  gunakan  jarak  Euclidean  untuk menghitung  jarak  relatif  dari  solusi  alternatif menggunakan solusi optimal.[6]
Solusi  ideal  positif  adalah  jumlah  seluruh  nilai terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut, sedangkan solusi ideal negatif mencakup semua nilai terburuk yang dapat dicapai untuk setiap atribut.
2.5. Proses Perhitungan Matematis TOPSIS Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi dengan persamaan:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (persamaan 1)
Selain itu x ij ialah matrix awal yang dinormalisasikan. bagi setiap i menampilkan baris dari matrix,  dan  setiap  j  menampilkan  kolom  dari  setiap matrix.
Keterangan: r ij = Hasil matriks ternormalisasi x ij = matriks dasar yang akan dinormalisasikan i = 1,2,3,…m j = 1,2,3,…n
Menentukan  matrix  keputusan  ternormalisasi terbobot dengan persamaan:
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (persamaan 2) Dengan y ij yaitu matrix nilai yang berbobot, w i ialah bobot nilai ke i, serta r ij ialah matrix perhitungan normalisasi pada langkah awal.
Keterangan: y ij = matriks rating terbobot w i = bobot r ij = matriks ternormalisasi
Menentukan matrix dengan solusi ideal positif & matrix solusi ideal negatif dengan ketentuan:
Max y ij ; jika a j adalah atribut keuntungan y j + =
Min y ij ; jika a j adalah atribut biaya
Min y ij ;jika a j adalah atribut keuntungan y ij =
Max y ij ;jika a j adalah atribut keuntungan
Keterangan: y j + = Matriks ideal a positif y j - = Matriks ideal negatif
Menghitung  distans  diantara  rating  berbobot setiap  pemilihan  terhadap  ideal  positif,  digunakan persamaan dibawah ini:
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1
(persamaan 3) Menghitung  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif,  menggunakan persamaan:
𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (persamaan 4)
Keterangan: D i + = jarak solusi ideal a positif D i - = jarak solusi a ideal negatif y j + = Solusi ideal positif a y j - = Solusi ideal a negatif y ij = hasil dari a matriks ternormalisasi danterbobot Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif menggunakan persamaan:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 +
(persamaan 5) Nilai V i lalu dilakukan perangkingan sehingga ditemukan alternatif terpilih.
Keterangan: V i = nilai preferensi D i + = jarak solusi ideal positif D i - = jarak solusi ideal negatif

## 2.6. Prosedur Penerapan Metode TOPSIS
Secara  pendek  diterapkan  metode  TOPSIS adalahberikut:
1. Menentukan a . alternatif, 2. Menentukan atribut a dan bobot a dari setiap kriteria 3. Menentukan matriks a ternormalisasi 4. Menentukan a matriks a ternormalisasi terbobot 5. Menentukan a nilai  ideal a positif  dan  nilai  ideal negatif 6. Menentukan jarak nilai ideal a positif dan jarak a nilai ideal negatif.
7. Menentukan  hasil  nilai  preferensi  berdasarkan a matriks jarak a nilai ideal positif dan negatif 8. Melakukan  perangkingan  untuk  nilai  preferensi yang telah diketahui

## 2.7. Laravel 9
Laravel  adalah  alat  untuk  membantu  membuat sebuah  aplikasi  berbasis  website.  Saat  ini  laravel memiliki versi 9. Kehadiran laravel ini membuat PHP menjadi lebih bertenaga. Kita harus tahu bahwa laravel selalu  memiliki  fitur-fitur  terbaru  dibandingkan dengan framework lainnya.
Framework  ini  memiliki  struktur  MVC  (Model View  Controller).  MVC  ialah  model  aplikasi  yang memisahkan diantara data serta tampilan berdasarkan komponen aplikasi. Hadirnya model MVC, pengguna Laravel  bisa  lebih  gampang  dalam  mempelajari framework ini.  Serta  menjadi  proses  perancangan aplikasi berbasis website jadi makin cepat. [4]

## 2.8. PHP
PHP atau Hypertext Preprocessor adalah bahasa pemrograman  terbuka.  Bahasa  ini  sering  digunakan untuk merancang aplikasi berbasis web yang berjalan secara  dinamis  sehingga  dapat  terintegrasi  dengan database.  PHP  sering  digunakan  untuk  mendesain website  untuk  kebutuhan  e-commerce  dan  juga
landing page. Karena PHP adalah bahasa pemrograman  sisi  server,  skrip  yang  dihasilkan diproses  oleh  server.  Jenis  server  yang  digunakan adalah Apache, Nginx dan LiteSpeed [5].

## 2.9. Database MySQL
Basis data adalah serangkaian data dan deskripsi data  yang  terhubung  secara  logis,  yang  dirancang untuk  menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan organisasi.  Dalam  perancangan  database,  yang  perlu diperhatikan adalah efisiensi.
MySQL  adalah  sistem  manajemen  basis  data "DBMS" Fitur yang populer adalah sistem manajemen basis  data  relasional  "RDBMS".  Perangkat  lunak MySQL  adalah  aplikasi  open  source  dan  server database  MySQL  yang  memberikan  kinerja  sangat cepat  dan  andal,  mudah  digunakan,  dan  bekerja dengan  arsitektur  client-server  atau  sistem  tertanam. [6] .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional
Persyaratan fungsional merupakan jenis persyaratan  yang  memuat  proses-proses  yang dilakukan  oleh  sistem.  Persyaratan  fungsional  juga berisi  informasi  yang  harus  ada  dan  dihasilkan  oleh sistem.  Berikut  ini  merupakan  kebutuhan  fungsional dari  perancangan  aplikasi  yang  akan  dibuat  adalah sebagai berikut:
1. Ada  halaman Home sebagai Landing  Page Website .
2. Terdapat halaman susu formula untuk mengetahui  secara  detail  mengenaik  kandungan gizi dari setiap merk susu formula
3. Aplikasi  memiliki  halaman  perhitungan  sebagai petunjuk perhitungan runtut metode TOPSIS .
4. Progam bisa menghitung dan menampilkan hasil perhitungan nilai TOPSIS
5. Program  bisa  menampilkan  sufor  terbaik  untuk bayi

## 3.2. Kebutuhan Non-Fungsional
Dalam  sistem  yang  dibangun,  kebutuhan  non- fungsional adalah kebutuhan yang tidak berhubungan langsung dengan fungsi perangkat lunak :
1. Alat  ini  dibuat  seminimum  mungkin  untuk memudahkan proses penggunaan sehingga nantinya  pihak  yang  menggunakan  aplikasi  ini hanya  perlu  memasukkan  daftar  pakan,  data kriteria, dan data alternatif yang dapat menghasilkan jenis pakan terbaik.

## 3.3. Desain Arsitektur Sistem
Pada Pengembangan system  memberi informasi proses selangkah demi selangkah guna menyelesaikan pengujian.
Gambar 2. Desain Arsitektur Sistem
Pada . gambar  2  proses  diawali  dengan  memilih apakah bayi alergi terhadap susu protein hewani atau tidak,  lalu  setelah  didapatkan  data  alergi  bayi,  user menginputkan  nama,  berat  badan,  dan  umur  untuk menentukan  apakah  berat  badan  bayi  adalah  normal, lebih,  atau  kurang.  Setelah  mendapatkan  data  berat badan dan umur bayi, menampilkan rekomendasi susu formula yang disesuaikan dengan keadaan berat badan bayi apakah normal, berlebih, atau kurang.

## 3.4. Flowchart Sistem
Jalannya program pada Aplikasi Penentuan Susu Formula Untuk Bayi Baru Lahir menggunakan metode TOPSIS  dari  satu  proses  ke  proses  lainnya digambarkan pada flowchart.
Gambar 3. Flowchart Sistem
Pada  diagram  alur  yang  ditampilkan  Gambar  3. proses aplikasi dimulai dari percabangan apakah bayi alergi susu protein hewani atau tidak. Jika bayi alergi susu  protein  hewani  maka  dilanjutkan  dengan  input data  nama,  umur,  dan  berat  badan  bayi.  Selanjutnya diketahui  apakah  bayi  memiliki  berat  badan  normal, lebih  atau  kurang  dan  akhirnya  menampilkan rekomendasi  yang  disesuaikan  dengan  kondisi  berat badan bayi. Hal  yang sama dilakukan jika bayi tidak alergi  terhadap  protein  hewani.  Menampilkan
rekomendasi  susu  formula  dengan  protein  hewani yang disesuaikan dengan kondisi berat badan bayi.
3.5. Flowchart Metode TOPSIS
Jalannya  proses  perhitungan  Metode  TOPSIS pada  Aplikasi  Penentuan  Susu  Formula  Untuk  Bayi Baru Lahir digambarkan pada Flowchart berikut:
Gambar 4. Flowchart penerapan Metode TOPSIS
Pada  Gambar  4  dijelaskan  urutan  perhitungan metode  TOPSIS  yang  dimulai  dengan  pemberian bobot  dan  atribut  pada  setiap  kriteria.  Selanjutnya menghitung  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi dengan membagi nilai kriteria dengan akar sigma dari nilai  kriteria  yang  dipangkatkan  dua.  Kemudian menghitung matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan  mengalikan  nilai  setiap  kriteria  matriks keputusan ternormalisasi dengan bobot yang ditentukan. Kemudian menghitung solusi ideal positif dan negatif disesuaikan dengan kondisi yang ada, yaitu untuk  solusi  ideal  positif,  jika  atribut  kriterianya adalah  manfaat  maka  hasilnya  adalah  nilai  harga maksimum  setiap  kriteria  dalam  matriks  keputusan yang  dinormalisasi  dan  diberi  bobot.  Jika  atribut kriterianya  adalah  biaya,  maka  hasilnya  adalah  nilai minimum  setiap  kriteria  dalam  matriks  keputusan yang dinormalisasi dan diberi bobot. Sebaliknya untuk solusi ideal negatif, yaitu jika atribut kriterianya adalah utilitas, hasilnya adalah nilai minimum setiap kriteria dalam  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi  dan diberi bobot.
Jika  atribut  kriterianya  adalah  biaya  maka hasilnya  adalah  nilai  minimum  setiap  kriteria  pada matriks  keputusan  yang  dinormalisasi  dan  diberi bobot. Kemudian menghitung jarak antara solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dengan mengurangkan hasil solusi ideal positif dari nilai kriteria pada matriks keputusan  ternormalisasi  dan  tertimbang  untuk menghitung  jarak  ke  solusi  ideal  positif,  kemudian naikkan  hasilnya  menjadi  kekuatan  dua.  Untuk menghitung  jarak  ke  ideal  negatif  dilakukan menggunakan  mengurangkan  hasil  kriteria  pada matriks ideal negatif dengan nilai kriteria pada matriks keputusan yang sudah dinormalisasi dan diberi bobot, kemudian  hasilnya  dipangkatkan  kedua.  Lanjutkan dengan  menghitung  prioritas  setiap  kriteria  dengan
cara  membagi  jarak  solusi  ideal  negatif  dengan mengurangkan jarak solusi ideal positif ditambah jarak solusi  ideal  negatif.  Setelah  hasil  yang  diinginkan ditemukan,  pemeringkatan  akan  dilakukan  dari tertinggi hingga terendah. Hal ini merupakan hasil dari rekomendasi  penggunaan  susu  formula  menurut metode Topsis.

## 3.6. Halaman Landing Page
Halaman ini berupa tampilan  login seperti  yang ada pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Tampilan desain Halaman Landing Page

## 3.7. Halaman Data Daftar Susu Formula
Halaman  Data  Jenis  Susu  digunakan  sebagai mendata  Jenis  Susu  yang  di  proses  nantinya  oleh administrator untuk mendapatkan hasil.
Gambar 6. Tampilan desain Data Susu Formula
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Awal
Halaman  awal  memuat  halaman  landing  awal aplikasi  rekomendasi  susu  formula  bagi  bayi  baru lahir. Di dalam halaman home berisi artikel mengenai susu formula.
Gambar 7. Desain Logo

## 4.2. Halaman Susu Formula
Halaman  susu  formula  berisi  tentang  daftar berbagai macam susu formula dengan keterangan nilai
gizi  secara  lengkap  dan  disertai  harga  dari  masing- masing produk susu formula.
Gambar 8. Halaman Susu Formula

## 4.3. Halaman Aplikasi
Pada halaman aplikasi berisi halaman utama dari aplikasi  yang  telah  dibuat.  Terdapat  button  buka aplikasi  yang  langsung  merujuk  pada  halaman kuisioner apakah bayi alergi susu sapi atau tidak.
Gambar 9. Halaman Aplikasi

## 4.4. Halaman Kuisioner
Pada  halaman  kuisioner  user  diminta  untuk memilih  antara  dua  button.  User  memilih  untuk melanjutkan  aplikasi  untuk  bayi  yang  alergi  susu protein hewani atau tidak. Jika bayi alergi susu protein hewani maka user akan menekan tombol Ya.

## Gambar 10. Halaman Kuisioner

## 4.5. Halaman Formulir Data Bayi
Pada  halaman  formulir  data  bayi  user  diminta menginputkan  beberapa  data  mulai  dari  nama  bayi, umur  bayi,  sampai  berat  badan  bayi.  Selanjutnya aplikasi  akan  menentukan  apakah  bayi  yang  telah diinputkan  datanya  adalah  bayi  dengan  berat  bayi normal,  berat  bayi  kurang,  atau  berat  bayi  lebih. Setelah  diketahui  kondisi  berat  badan  bayi,  aplikasi
akan  menampilkan  rekomendasi  susu  formula  yang disesuaikan dengan kondisi berat badan bayi.
Gambar 11. Halaman Formulir Data Bayi

## 4.6. Halaman Rekomendasi Susu Formula
Setelah  user  menginputkan  data  bayi,  aplikasi langsung  menampilkan  darta  rekomendasi  susu formula  bagi  bayi  baru  lahir  sesuai  dengan  kondisi berat  badan  bayi.  Aplikasi  menampilkan  tabel  yang berisi ranking, merk, dan harga dari masih masing susu formula.
Gambar 12. Halaman Rekomendasi Susu Formula

## 4.7. Halaman Kriteria Lebih Mendetail
Jika user belum puas dengan daftar rekomendasi susu  formula  yang  sudah  ditampilkan,  user  bisa memilih  untuk  melanjutkan  melihat  ke  tabel  dengan kriteria lebih menetail. Pada tabel tersebut user dapat melihat  rincian  secara  lengkap  mengenai  atribut  dari masing-masing  susu  formula.  User  juga  bisa mengurutkan  kriteria  yang  telah  ditampilkan  sesuai dengan preferensi mereka. User bisa mengurutkan dari nilai  terbesar  ke  terkecil  dan  dari  nilai  terkecil  ke terbesar.
Gambar 13. Halaman Kriteria Lebih Mendetail

## 4.8. Halaman Hasil Ranking
Di  dalam  halaman  hasil  ranking  berisi  tentang perhitungan  metode  Topsis  dari  setial  alternatif  susu formula.  pada  halaman  ini  ditampulkan  secara  runtut proses perhitungan metode TOPSIS dari awal hingga akhir.
Gambar 14. Halaman Hasil Ranking
4.9. Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pada hasil pengujian fungsional sistem, pengujian  dilakukan  untuk  menguji  seluruh  fungsi sistem  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak. Pengujian  dilakukan  pada  dua  browser:  Google Chrome  versi  107.0.5304.122  (versi  resmi)  (64  bit) dan Microsoft Edge versi 107.0.1418.56 (versi resmi) (64 bit).
Tabel 1. Tabel Fungsional Sistem No Fungsional Google Chrome Microsoft Edge 1 Halaman Home   2 Page Aplikasi   3 page Kuisioner   4 Klik Button Page Kuisioner   5 Page Form   6 Mengisi Form   7 Klik Button Form   8 Halaman Rekomendasi Susu   9 Halaman Kriteria Lebih Detail   10 Halaman Susu Formula   11 Halaman Hasil Ranking  
Di  dalam  Tabel  1  ada  simbol  “  ”  yang  berarti pengujian  fungsionalitas  sistem  sukses  berjalan maksimal pada Google Chrome dan Microsoft Edg.

## 4.10. Menentukan Atribut Dan Bobot Pada Setiap Kriteria
Penentuan  atribut  dan  bobot  untuk  setiap alternatif susu formula untuk bayi baru lahir terdapat 32 aspek diantaranya terdapat di dalam tabel dibawah ini.
Tabel 3. Tabel dari Kriteria dan Bobot No Kriteria Atribut Bobot 1 Protein Benefit 5 2 Lemak Benefit 5 3 Omega 3 Benefit 5 4 Omega 6 Benefit 5 5 Karbohidrat Benefit 5 6 Vitamin A Benefit 4 7 Vitamin D Benefit 4 8 Vitamin E Benefit 4 9 Vitamin K Benefit 4 10 Vitamin B1 Benefit 4 11 Vitamin B2 Benefit 4 12 Vitamin B3 Benefit 4 13 Vitamin B5 Benefit 4 14 Vitamin B6 Benefit 4 15 Folat Benefit 4 16 Vitamin B12 Benefit 4 17 Biotin Benefit 4 18 Kolin Benefit 4 19 Vitamin C Benefit 4 20 Kalsium Benefit 4 21 Fosfor Benefit 4 22 Magnesium Benefit 4 23 Besi Benefit 4 24 Iodium Benefit 4 25 Seng Benefit 4 26 Selenium Benefit 4 27 Mangan Benefit 4 28 Kalium Benefit 4 29 Natrium Benefit 4 30 Klor Benefit 4 31 Tembaga Benefit 4 32 Harga Cost 3

## 4.11. Menentukan Matriks Ternormalisasi
Menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi dengan persamaan:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Dimana  r ij merupakan  matriks  hasil  normalisasi dari matriks dasar permasalahan, dengan i = 1,2,3,…m, dan j = 1,2,3,…n.
Sedangkan x ij merupakan matriks dasar yang dinormalisasikan.  Untuk  setiap  i  menunjukkan  baris  dari matriks, dan untuk setiap j menunjukkan kolom dari setiap matriks.

## 4.12. Matriks Keputusan Ternormalisasai Terbobot
Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot dengan persamaan:
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗
Untuk i=1,2,3,…,m, dan j=1,2,3,…,n. dalam hal ini, bobot rating ditentukan berdasarkan jumlah variabel keputusan yang sedang diselesaikan.

## 4.13. Matriks  Jarak  Solusi  Ideal  Positif  Dan Negatif
Membuat  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif,  digunakan persamaan berikut:
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1
Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif,  menggunakan persamaan:
𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1
Tabel 4. Jaraksolusi ideal dan positif
No Merk Jarak Solusi Ideal Positif Jarak Solusi Ideal Negatif 1 FRISIAN BABY PRIMAMIL 1.819948 6.099182 2 NAN PH Pro 1 4.985776 2.778809 3 NESTLE LACTOGEN 1 5.016035 2.492995 4 NUTRICA BEBELOVE 1 4.762929 3.74136 5 NUTRICA NUTRIBABY ROYAL ACTI DUOBIO+ 1 4.631994 3.017105

## 4.14. Hasil Preferensi
Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif dengan persamaan:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 +
Nilai V i kemudian dilakukan perangkingan sehingga menemukan alternatif terpilih.
Tabel 5 Hasil preferensi No Merk Preferensi 1 FRISIAN BABY PRIMAMIL 0.770183381 2 NAN PH Pro 1 0.357882451 3 NESTLE LACTOGEN 1 0.331999664 4 NUTRICA BEBELOVE 1 0.439938011 5 NUTRICA NUTRIBABY ROYAL ACTI DUOBIO+ 1 0.394439309
Pada  tabel  5  dijelaskan  hasil  dari  perhitungan preferensi  yang  telah  dihitung  menggunakan  metode TOPSIS. Dalam tabel diketahui bahwa nilai preferensi
tertinggi  diraih  oleh  susu  Frisian  Baby  Primamil dengan nilai preferensi sebesar 0.770183381

## 4.15. Hasil Rangking
Setelah didapat nilai hasil preferensi, akhirnya dilakukan  proses  perankingan  dengan  mengurutkan data  dengan  nilai  preferensi  paling  tinggi  hingga rendah. Dengan data tertinggi menjadi data terbaik.
Tabel 6 Hasil perankingan No Merk Ranking 1 FRISIAN BABY PRIMAMIL 1 2 NAN PH Pro 1 4 3 NESTLE LACTOGEN 1 5 4 NUTRICA BEBELOVE 1 2 5 NUTRICA NUTRIBABY ROYAL ACTI DUOBIO+ 1 3
Tabel 6 adalah tabel hasil perankingan dari nilai preferensi  yang  telah  didapat  pada  tabel  5. Perankingan  dilakukan  dengan  mengurutkan  nilai preferensi dari yang paling tinggi hingga yang paling rendah. Didapati bahwa susu dengan ranking tertinggi adalah  susu  Frisian  Baby  Primamil  dan  ranking terendah  adalah  susu  Nutrica  Nutribaby  Royal  Acti Duobio +1

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  hasil  perhitungan  pada  sistem  maka menghasilkan  bahwa  yang  dapat  diuraikan  setelah melakukan  merancang  sistem  pendukung  keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS yang merupakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat diterapkan  oleh  orang  tua  yang  membutuhkan rekomendasi  susu  formula  untuk  bayi  baru  lahir mereka dari  hasil  perankingan  .nilai  preferensi  yang telah dihitung dan berdasarkan hasil perhitungan susu formula yang terbaik untuk anak tidak alergi susu sapi dan memiliki berat badan normal dengan menggunakan  metode  TOPSIS  di  raih  oleh  susu formula Frisian Baby Primamil dengan nilai preferensi sebesar 0.770183381. Selanjutnya ntuk pengembangan dari sistem ini maka disarankan seperti dapat  dirancang  aplikasi  pendukung  keputusan rekomendasi  susu  formula  tidak  hanya  pada  bayi dengan alergi dan masalah berat badan, tapi juga pada bayi dengan kebutuhan nutrisi yang lebih spesifik dan
dapat ditambahkan fungsi tambahan agar user aplikasi rekomendasi  susu  formula  bisa  melakukan  kustom data sesuai dengan kebutuhan mereka

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Sugiarto,  “Penerapan  Metode  Topsis  Untuk Pemilihan Perumahan,” Jurnal Teknik Komputer AMIK  BSI ,  vol.  7,  no.  2,  2021,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[2]  J.  Inovasi  Penelitian  and  O.  Herman  STIKES Yapika  Makassar,  “THE  RELATIONSHIP  OF FAMILY  ROLES  AND  ATTITUDES  IN CHILD  CARE  WITH  CASES  OF  CAPUT SUCCEDENEUM IN RSUD LABUANG BAJI, MAKASSAR  CITY  IN  2018,”  vol.  1,  no.  2, 2020.
[3]  O. Marfina Lova, D. Endayani Safitri, I. Yuliana, P. Studi Gizi, F. Ilmu-Ilmu Kesehatan, and U. D. Muhammadiyah  Hamka,  “FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN PEMBERIAN SUSU FORMULA PADA BAYI 0-6  BULAN  DI  KELURAHAN  PAMULANG BARAT  KOTA  TANGERANG  SELATAN Factors  related  to  feeding  of  formula  milk  in infant  0-6  months  in  West  Pamulang,  Southern Tangerang  City,” ARGIPA.  2019 ,  vol.  4,  no.  2, pp. 85–93, doi: 10.22236/argipa.v4i2.1012.
[4]  I.  Putri,  Y.  Wawointana,  S.  Engkeng,  and  S. Maddusa, “DETERMINAN PERILAKU
PEMBERIAN SUSU FORMULA PADA BAYI USIA 0-6 BULAN DI WILAYAH
PUSKESMAS MOLOMPAR TOMBATU TIMUR MINAHASA TENGGARA,” 2020.
[5]  J.  K.  Sriwijaya  and  A.  Rahmiwati,  “Artikel Penelitian  KARAKTERISTIK  PEMBERIAN SUSU FORMULA PADA BAYI USIA BAWAH DUA TAHUN,” 2016.
[6]  F.  R.  Darmawan,  E.  L.  Amalia,  and  U.  D. Rosiani, “Penerapan Metode Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Kota yang Menerapkan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar yang di Sebabkan Wabah Corona,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin) , vol. 9, no. 2, p.
250, Apr. 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43896.