Analisis Metode MAUT Pada Pemilihan Deodorant

Tia Imandasari, Agus Perdana Windarto, Dedy Hartama

Abstract


Bau badan merupakan masalah yang cukup penting dan dapat mengganggu aktivitas seseorang. Bau badan dapat diatasi antara lain dengan penggunaan deodorant yang dioleskan pada bagian ketiak. Deodorant dipilih karena bentuknya cair mengandung etanol dan memberikan rasa sejuk pada kulit sehingga dapat menghilangkan bau badan. Tidak semua produk deodorant aman digunakan untuk kulit, terutama pada kulit yang sensitif yang dapat menimbulkan iritasi pada kulit. Banyaknya produk yang saat ini beredar, membuat konsumen dihadapkan dengan banyaknya pilihan sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat merekomendasi deodorant yang aman untuk kulit. Dari berbagai metode SPK yang ada, peneliti menggunakan metode MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) dalam menyelesaikan permasalahan deodaran. Dari hasil penelitian yang dilakukan diperoleh deodorant yang menjadi rekomendasi denagn nilai 0,73 yaitu deodorant Nature's Gate Organics Fruit Blend. . Diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi rekomendasi kepada konsumen dalam memilih deodorant yang aman untuk kulit agar terhindar dari iritasi kulit.

Kata Kunci: SPK, Metode MAUT, Pemilihan Deodorant, Informasi, Teknologi


Full Text:

PDF

References


Y. Siskawati, I. Bernadette, and S. L. Menaldi, “BAU BADAN : PATOGENESIS DAN PENATALAKSANAAN,” no. 71, pp. 32–41.

T. R. Rusli, “UJI ANTI SEPTIK DEODORAN MINYAK ATSIRI DARI KULIT BUAH JERUK PURUT ( Citrus hystrix DC ),” JRSKT, vol. 4, no. 2, pp. 2–5, 2014.

A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.

U. R. Raval and C. Jani, “Implementing and Improvisation of K-means Clustering,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput., vol. 5, no. 5, pp. 72–76, 2016.

M. K. Arzoo, A. Prof, and K. Rathod, “K-Means algorithm with different distance metrics in spatial data mining with uses of NetBeans IDE 8 . 2,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 4, pp. 2363–2368, 2017.

S. Kumar and S. K. Rathi, “Performance Evaluation of K-Means Algorithm and Enhanced Mid-point based K-Means Algorithm on Mining Frequent Patterns,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 4, no. 10, pp. 545–548, 2014.

A. Yadav and S. Dhingra, “An Enhanced K-Means Clustering Algorithm to Remove Empty Clusters,” IJEDR, vol. 4, no. 4, pp. 901–907, 2016.

A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.

B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput., vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.

M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and S. R. Andani, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam Mengelompokkan Jumlah Desa / Kelurahan Yang Memiliki Sarana Kesehatan,” vol. I, pp. 124–131, 2017.

H. Siahaan, H. Mawengkang, S. Efendi, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Application of Classification Method C4 . 5 on Selection of Exemplary Teachers,” in IOP Conference Series, 2018, pp. 1–6.

Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 420, p. 12089, 2018.

A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.

Sumijan, A. P. Windarto, A. Muhammad, and Budiharjo, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl., vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.

A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “IMPLEMENTASI JST PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL DENGAN BACKPROPAGATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.

A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural Networks For Forecasting Population Density,” Int. J. Inf. Syst. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.

Solikhun, A. P. Windarto, Handrizal, and M.Fauzan, “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropogation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, pp. 184–197, 2017.

A. P. Windarto, “IMPLEMENTASI JST DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN NASABAH PINJAMAN KUR PADA BANK MANDIRI MIKRO SERBELAWAN DENGAN METODE BACKPROPOGATION,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.

A. N. D. J. D. Fadhilah, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar PEnyakit Kulit Pada Anak Dengan Metode Expert System Development Life Cycle,” J. Algoritm. Sekol. Tinggi Teknol. Garut, vol. 9, no. 13, pp. 1–7, 2012.

S. Fekri-Ershad, H. Tajalizadeh, and S. Jafari, “Design and Development of an Expert System to Help Head of University Departments,” Int. J. Sci. Mod. Eng., vol. 1, no. 2, pp. 45–48, 2013.

M. Min, “A rule based expert system for analysis of mobile sales data on fashion market,” 2013 Int. Conf. Inf. Sci. Appl. ICISA 2013, 2013.

M. Mohammadi and S. Jafari, “An expert system for recommending suitable ornamental fish addition to an aquarium based on aquarium condition,” arXiv Prepr. arXiv1405.1524, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2014.

I. Chen and B. L. Poole, “Performance Evaluation of Rule Grouping on a Real-Time Expert System Architecture,” vol. 6, no. 6, pp. 883–891, 2014.

S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II Pada Dosen Penerima Hibah P2M Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.

A. P. Windarto, “Penilaian Prestasi Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform., vol. 2, no. ISSN 2527-5771, pp. 84–95, 2017.

R. Rahim et al., “Enhanced pixel value differencing with cryptography algorithm,” in MATEC Web of Conferences 197, 2018, vol. 3011, pp. 1–5.

P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer and A. P. Windarto, “ANALISIS PEMILIHAN REKOMENDASI PRODUK TERBAIK PRUDENTIAL BERDASARKAN JENIS ASURANSI JIWA BERJANGKA UNTUK KECELAKAAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ( AHP ),” vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.

D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Kelulusan Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.

T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit Terbaik di PDAM Tirta Lihou Menggunakan Metode Promethee,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.

T. Imandasari and A. P. Windarto, “Penerapan Metode VIKOR Pada Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf., pp. 215–220, 2018.

N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” J. SISFOKOM, vol. 7, no. September, pp. 87–92, 2018.

E. Satria, N. Atina, M. E. Simbolon, and A. P. Windarto, “SPK : ALGORITMA MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY ( MAUT ) PADADESTINASI TUJUAN WISATA LOKAL DI KOTA SIDAMANIK,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 75–79, 2018.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.