## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 | 10.51519/journalita.v4i1.360 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 12
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Wisata Pantai Dengan Metode Analitical Hierarchy Process Berbasis Web di Kabupaten Kolaka
Arman Novrianto 1 , Wiwin Sulistyo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
Email: 1 672016208@student.uksw.edu, 2 wiwinsulistyo@uksw.edu

## Abstrak
Seiring  berkembangnya  sistem  informasi  dan  komunikasi  dalam  dunia  pendidikan  dan sampai  ke  dunia  pemerintahan,  pemanfaatan  algoritma  atau  metode-metode  ilmu pengetahuan  untuk  memudahkan  pekerjaan  manusia  semakin  gencar  untuk dikembangkan  melalui  implementasinya  didalam  dunia  teknologi  informasi.  Potensi Kabupaten  Kolaka  untuk  dikembangkan  sebagai  kota  wisata  cukup  besar.  Sayangnya, wisatawan yang berkunjung ke sana sering kesulitan menemukan informasi dan memilih objek  wisata  yang  ingin  dikunjungi.  Oleh  karena  itu,  perlu  ada  publikasi  yang  mudah diakses  tentang  objek  wisata  yang  ada  di  sana.  Agar  memudahkan  wisatawan,  sistem informasi  berbasis  digital  dibutuhkan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat membantu pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang tepat. Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  juga  bisa  digunakan  untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan.  Metode  AHP  dipilih  sebagai  solusi  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari beberapa  pilihan  objek  wisata  pantai  di  Kabupaten  Kolaka.  Ini  dilakukan  dengan menggunakan metode AHP yang berbasis website.
Kata Kunci : SPK, Analytical Hierarchy Process, Alternatif Pilihan, Wisata Pantai.

## 1. PENDAHULUAN
Kolaka merupakan sebuah Kabupaten di Wilayah Provinsi Sulawesi Tenggara yang daerahnya terdiri dari beberapa perbukitan gunung serta hutan yang luas. Selain itu, wilayah kolaka juga kaya akan perairan dengan beberapa gugusan pulau-pulau kecil  yang  bertebaran  di  sepanjang  Teluk  Bone  sehingga  Kabupaten  Kolaka terkenal  akan  kesejukan  pantainya.  Dan  secara  geografis,  Kabupaten  Kolaka merupakan daerah yang berbatasan langsung dengan beberapa wilayah, seperti Kabupaten Bomba di sebelah selatan, Kabupaten Kolaka Timur di sebelah timur serta  berhadapan  langsung  dengan  Teluk  Bone.  Dari  beberapa  bukit pengunungan  dan  perairan  luas  tersebut,  menjadikan  Kabupaten  Kolaka  kaya

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 13
akan sektor wisata alam yang mempesona terutama pada wisata pantainya dan bisa menjadi destinasi wisata saat liburan di kabupaten ini.
Kabupaten Kolaka memiliki potensi yang cukup besar untuk menjadi kota wisata yang  dapat  dikembangkan.  Namun,  kesulitan  dalam  mengakses  informasi  dan menentukan  objek  wisata  yang  akan  dikunjungi  kerap  dialami  oleh  banyak wisatawan. Oleh karena itu, diperlukan publikasi objek-objek wisata yang mudah diakses. Adanya sistem informasi yang dapat membantu wisatawan menemukan informasi dan menentukan objek wisata yang sesuai dengan keinginan dan kriteria mereka sangat penting.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dipergunakan  sebagai  alat  bantu  bagi pengambil  keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  dan  akurat  [1]. Dalam  pejnelitian  ini,  SPK  berfungsi  sebagai  penyedia  rekomendasi  yang  akan diambil oleh wisatawan potensial untuk berkunjung ke pantai wisata, rekomendasi tersebut  ditentukan  melalui  perhitungan  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  Metode  AHP  dipilih  karena  metode  tersebut  bisa memilih alternatif terbaik dari beberapa pilihan [2]. Penelitian ini berharap dapat menghasilkan  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  objek wisata  pantai  di  Kabupaten  Kolaka  menggunakan  Metode  AHP  yang  berbasis website.  Metode  AHP  dipilih  karena  metode  tersebut  bisa  memilih  alternatif terbaik  dari  beberapa  pilihan.  Penelitian  ini  berharap  dapat  menghasilkan perancangan sistem pendukung keputusan untuk memilih objek wisata pantai di Kabupaten Kolaka menggunakan Metode AHP yang berbasis website.
Penelitian  yang  berjudul    Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Destinasi Wisata  Berbasis  Web  Dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan  (TOPSIS), membahas tentang  pemilihan objek wisata yang mampu memberikan keputusan terbaik  beserta  informasi  tentang  objek  wisata  dengan  mengimplementasikan Algoritma K-Means  Clustering dan Topsis.  Dalam  menentukan  destinasi  wisata dibutuhkan  beberapa  kriteria-kriteria  obyek  wisata  antara  lain,  tema  wisata, fasilitas,  jarak,  transportasi,  biaya,  hobi,  dan  umur  [3].  Pada  penelitian  yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Obyek  Wisata  Di  Kota Balikpapan Menggunakan Metode Profile Matching, membahas terkait informasi dan pengambilan keputusan pemilihan obyek wisata secara efektif dan mampu membantu  wisatawan  untuk  menentukan  lokasi  obyek  wisata  yang  akan dikunjungi.  Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  obyek  wisata  dilakukan secara  perhitungan  detail  berdasarkan  metode  profile  matching.  Sistem pendukung  keputusan  memberikan  hasil  berupa  prioritas  obyek  wisata  yang sesuai bagi setiap wisatawan. Sistem ini juga mengacu pada skala bobot yang dimiliki  oleh  setiap  wisatawan  dalam  memilih  obyek  dan  juga  nilai  profile  dari

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
setiap obyek yaitu faktor biaya, fasilitas obyek, jenis obyek, dan jarak ke obyek wisata [4].
Penelitian lainnya yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Dengan Metode Analitical Hierarchie Process (AHP) Di Kabupaten Rejang Lebong  Berbasis  Website  dan  Virtual  Reality  360  (Studi  Kasus:  Objek  Wisata Rejang  Lebong),  terkait  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  objek wisata dengan mengimplementasikan metode Analitical Hierarchie Process dan memberikan gambaran virtual reality . Untuk menentukan rating dari setiap objek wsiata dengan metode Analitical Hierarchie Process, data alternatif wisata yang dimasukan ke sistem ada 20 objek wisata dan 4 kriteria yang digunakan, yaitu biaya masuk, fasilitas, jarak dan tahun berdiri yang bisa di akses melalu website dan dilengkapi dengan gambaran virtual reality [5].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.  Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti pada Gambar 1. Sesuai dengan Gambar 1 alur penelitian seperti gambar di atas adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  merupakan  teknik  penelusuran  jurnal  dan  bacaan- bacaan di buku elektronik dalam rangka mencari keterangan-keterangan yang terkait, baik sistem manual ataupun dalam sistem online.
2. Observasi
Observasi adalah suatu cara yang dilakukan untuk memperoleh sumber data  primer  dalam  penelitian  di  Kabupaten  Kolaka  pada  Dinas Pariwisata. 3. Perancangan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  dengan  menggunakan UML  yang  terdiri  dari  :  Use  case  diagram,  Activity  Diagram,  Class Diagram, yang akan dibuat melalui tahap Studi Literatur, dan sesuai data yang telah dirangkum untuk mewujudkan suatu rancangan yang sesuai dengan kebutuhan.
4. Pembuatan Sistem Pada tahap ini adalah proses lanjutan dari perancangan sistem dimana,
sistem di eksekusi menjadi aplikasi yang siap untuk di uji.
5. Pengujian dan Analisa Sistem Pengujian  sistem  dilakukan  setelah  semua  perangkat  lunak  di integrasikan  menjadi  satu  aplikasi.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 15
menggunakan Black Box Testing bertujuan untuk menunjukkan bahwa perancangan  sesuai  dengan  target  awal  pembuatannya.  Sedangkan Analisis Sistem dilakukan setelah perancangan dan pengujian aplikasi berhasil  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  dan  sebagai  acuan  pengembangan berikutnya.
6. Implementasi, Pada tahap ini sistem sudah siap di implementasikan
7. Selesai,  pada  tahapan  ini  pengujian  aplikasi  telah  berhasil  dan  dapat digunakan di Kabupaten Kolaka.
Gambar 1. Diagram alur penelitian

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
16 | Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Wisata Pantai .....

## 2.2. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  yang  ditemukan  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  dekade  1970-an, merupakan sistem pendukung keputusan yang mengandalkan model matematis. Dengan  menggunakan  AHP,  para  pengambil  keputusan  dapat  menentukan prioritas dari kriteria yang ada melalui analisis perbandingan berpasangan. Model ini sangat fleksibel dan memberikan kebebasan bagi individu atau kelompok untuk menyusun gagasan dan memecahkan masalah mereka dengan membuat asumsi dan mendapatkan solusi yang diinginkan [6].
Untuk membuat keputusan yang tepat, penting bagi pengambil keputusan untuk mengumpulkan  data  yang  akurat.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan memperhitungkan  derajat  kepentingan  konsumen  dengan  menggunakan pendekatan perbandingan berpasangan. Dalam metode ini, elemen-elemen dan kriteria-kriteria  dibandingkan  untuk  menentukan  urutan  prioritas.  Proses perbandingan ini dilakukan secara berulang hingga menemukan elemen dengan bobot tertinggi, yang kemudian akan menjadi pilihan terbaik dalam pengambilan keputusan. Dalam pembuatan keputusan, setiap elemen harus dibandingkan satu sama  lain  dengan  metode  perbandingan  berpasangan  [7].  Melalui  proses tersebut,  setiap  elemen  akan  memperoleh  nilai  kepentingan  dalam  bentuk pandangan kualitatif. Pandangan kualitatif tersebut dikonversikan menjadi angka melalui skala penilaian. Skala 1 hingga 9 dikenal sebagai skala yang paling sesuai dalam  mengkonversikan  pandangan  kualitatif  menjadi  angka.  Nilai  dan  definisi pandangan kualitatif dalam skala perbandingan Saaty tertera pada Tabel 1 [8].
Tabel 1. Perbandingan Berpasangan Intesitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih    penting  daripada elemen yang lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting  daripada  yang lainnya 7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting  daripada elemen lainnya 9 Satu  elemen  mutlak  penting  daripada  elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbanganpertimbangan yang berdekatan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 17

## 2.3 Studi Kasus Penerapan Metode AHP
Wisatawan akan memilih wisata pantai di Kabupaten Kolaka. Hal yang menjadi pertimbangan adalah Kualitas Pantai, Harga fasilitas pantai dan Waktu perjalanan. Setiap pantai memiliki aspek positif dan negatif yang unik, sehingga pengunjung harus  mempertimbangkan  hal  tersebut  ketika  membuat  keputusan.Wisatawan mengambil keputusan, bahwa:
a) Kualitas Pantai lebih penting dari pada Harga fasilitas pantai
b) Kualitas Pantai Mutlak Penting dari pada Waktu perjalanan
c) Harga Lebih Penting dari pada Waktu perjalanan
Penyelesaian:
Memudahkan  dalam  menyelesaikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan. Menentukan tujuan, kriteria dan alternative.
a) Tujuan: Memilih pantai terbaik
b) Kriteria: Kualitas Pantai, Harga fasilitas pantai dan Waktu perjalanan
c) Alternatif: Pantai Malaha, Pantai Kayu Angin, Pantai Kalomang

## 2.4. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (Decision Support Systems disingkat DSS) adalah bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  computer  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  perusahaan,atau  lembaga Pendidikan [5].
SPK  juga  bisa  dibilang  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi  dalam  mengambil  keputusan  atas  masalah  semi-terstruktur  yang spesifik. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. SPK merupakan implementasi teori- teori  pengambilan  keputusan  yang  telah  diperkenalkan  oleh  ilmu-ilmu  seperti operation research dan menegement science, hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu  untuk  mencari  penyelesaian  masalah  yang  dihadapi  harus  dilakukan perhitungan  iterasi  secara  manual  (biasanya  untuk  mencari  nilai  minimum, maksimum, atau optimum), saat ini computer telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pariwisata  adalah  segala  kegiatan  yang  berhubungan  dengan  perjalanan  untuk tujuan  hiburan  dan  pariwisata.  Definisi  yang  sederhana  dari  pariwisata  adalah perjalanan dari satu lokasi ke lokasi lain yang dilakukan untuk rekreasi dan hiburan, yang  direncanakan  dalam  jangka  waktu  tertentu  dan  memuaskan  kebutuhan seseorang atau kelompok [9]. Menurut pasal 1 ayat 3 UU No. 10 Tahun 2009 Tentang Pariwisata, pariwisata adalah seluruh bentuk aktivitas wisata dan fasilitas yang ditawarkan oleh masyarakat, bisnis, pemerintah, dan pemerintah setempat. Ini termasuk pengembangan objek dan daya tarik wisata, serta usaha lain yang berhubungan dengan bidang pariwisata [10].

## 3.1.  Diagram UML
Gambar 2. Use Case Diagram

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 19
Pada  Use  Case  Diagram  adalah  gambaran  alur  interaksi  aktor  dengan  sistem, dimana  sistem  ini  memiliki  dua  aktor  yaitu  user  dan  admin.  Dalam  use  case diagram terlihat bahwa admin memiliki beberapa akses untuk mengolah data baik itu  data  paket  wisata  dan  mengelola  informasi  namun  sebelum  admin  dapat mengelola data dalam sistem terlebih dahulu melakukan login. Pada actor user dapat melihat informasi yang dikelola oleh admin, dapat melihat paket wisata serta dapat  memilih  kriteria  paket  wisata  dan  metode  AHP  akan  melakukan  proses untuk menghasilkan rekomendasi objek wisata yang paling tepat sesuai dengan pilihan kriteria yang diinputkan oleh user.
Gambar 3. Activity Diagram Admin

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
20 | Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Wisata Pantai .....
Gambar  3  menampilkan  gambaran  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  admin  dan hubungannya  dengan  sistem.  Admin  akan  input  username  dan  password  jika berhasil sistem akan menampilkan halaman home, setelah itu admin dapat kelola menu informasi, menambah data informasi, admin juga dapat mengelola menu paket wisata dengan menambah data serta mengisi informasi sesuai dengan form yang ditampilkan oleh sistem.
Gambar 4. Activity Diagram User
Gambar  4  menampilkan  gambaran  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  user  dengan sistem, dimana user dapat melihat informasi dan sistem akan menampilkan data informasi  yang  telah  dimasukkan  oleh  admin.  User  dapat  melihat  paket  wisata maka sistem akan menampilkan halaman dari seluruh informasi paket wisata yang ada. User dapat memilih kriteria maka sistem akan menampilkan form pengisian dan user dapat menginput data kriteria dan sistem akan menyimpan informasi,

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 21
setelah informasi berhasil tersimpan dalam sistem akan dilakukan proses analisis dengan menggunakan metode AHP yang kemudian sistem akan menghasilkan informasi berupa hasil rekomendasi Objek wisata yang paling tepat sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh user.

## Gambar 5 Class Diagram
Perancangan  Class  Diagram  seperti  pada  gambar  5  sangat  membantu  dalam memahami  dan  memetakan  kelas-kelas  inti  yang  akan  dibuat  sehingga  alur pengerjaan terarah dan waktu pengerjaan semakin efisien. Pada Class Diagram tersebut  terlihat  bahwa  setiap  kriteria  memiliki  kelas  masing-masing  sehingga lebih mudah dalam menginplementasikan persamaan metode AHP dalam sistem. Dimana  pada  class  diagram  terdiri  dari beberapa  class  diantaranya  class  User, Paket  Wisata,  Rekomendasi  paket  wisata,  rekomendasi  kriteria,  rekomendasi paket, hasil perbandingan kriteria, hasil perbandingan alternatif, hasil perhitungan nilai eigen dan class hasil perhitungan.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
3.2  Perhitunggan Metode Analytical Hirarchy Process (AHP).

## a) Membuat Matrik Berpasangan
Dalam kasus ini memiki 3 buah kriteria, yaitu C= {Kualitas, Harga, Waktu} dan 3 buah  alternative,  A  =  {Pantai  Malaha,  Pantai  Kayu  Angin,  Pantai  Kalomang}. Kemudian lakukan 4 kali perbandingan berpasangan sebagai berikut:
1) Perbandingan antar kriteria yang akan membentuk matriks 3*3.
2) Perbandingan  masing-masing  terhadap  kriteria  kualitas  yang  nantinya akan membentuk sebuah matriks 3*3.
3) 3.Perbandingan masing-masing alternative terhadap kriteria harga yang akan membentuk matriks 3*3.
4) Perbandingan  masing-masing  alternative  terhadap  kriteria  waktu  yang akan membentuk sebuah matriks 3*3.
Setiap  perbandingan  pasangan  akan  menghasilkan  vektor  eigen  yang dinormalisasi  dan  dalam  proses  itu  akan  dilakukan  pemeriksaan  terhadap konsistensi hirarki.

## b) Perhitungan Untuk Perbandingan Antar Kriteria
Berdasarkan asumsi pengambil keputusan, kita ubah dalam bentuk kuantitatif:
1) Kualitas Lebih Penting dari pada Harga, skala 5
2) Kualitas Mutlak Penting dari pada Waktu, skala 7
3) Harga Lebih Penting dari pada Waktu, skala 5
Maka pada sub system hirarki dengan sejumlah kriteria, C= {C1, C2, C3}. Maka untuk untuk membandingkan sutu kriteria dengan kriteria lain dibuat dalam bentuk matriks seperti dibawah ini:
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk Kriteria Kriteria  C1 C2 C3 C1 A11 A12 A13 C2 A21 A22 A23 C3 A31 A32 A33 Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk Alternatif Kriteria  A1 A2 A3 A1 A11 A12 A13 A2 A21 A22 A23 A3 A31 A32 A33

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 23
Mengacu  pada  Tabel  1  maka  dapat  kita  bentuk  matriks  perbandingan berpasangan sebagai berikut:
Kriteria  Kualitas Harga   Waktu Kualitas 1 5 7 Harga  0.2 1 5 Waktu  0.14  0.2 1 1.34  6.2 13
Berdasarkan persamaan pada Tabel 1 kita mencari nilai perbandingan untuk: •Harga berbanding kualitas : A21 = 1/5 = 0.2 •Waktu pengiriman berbanding kualitas : A31 = 1/7 = 0.14
•Waktu pengiriman berbanding harga : A32 = 1/5 = 0.2 Maka hasil dari kolom tersebut di input ke excel.
c) Mengitung Vector Eigen Normalisasi
Untuk  menghasilkan  eigen  vector  normalisasi  caranya  dengan  membagi  nilai penjumlahan masing-masing baris dengan nilai total keseluruhan : Jadi baris 1 + baris 2 + baris 3.
Jadi, hasil dari perhitungan diatas maka dibuatkan sebuah tabel berikut:
Tabel 4. Eigen Vektor Normalisasi untuk perbandingan Kriteria Kriteria  Kualitas Harga  Waktu EVN Kualitas 2.98  11.4  39 53.38  0.728 Harga  1.1 3 11.4  15.5  0.211 Waktu  0.32  1.1 2.98  4.4 0.06 73.28

## d) Menghitung rasio konsistensi
Menghitung rasio konsistensi sangat penting karena jika berada pada diatas rasio 0.1 maka perhitungannya harus diulang dari awal. Penggunaan rasio konsistensi dilakukan  untuk  menentukan  derajat  kekonsistenan  evaluasi  perbandingan kriteria.
1. Menentukan nilai eigen maksimal ( λ maks) Nilai  eigen  maksimal  ( λ maks)  diperoleh  dengan  mengkali  hasil penjumlahan  setiap  baris  pada  matriks  perbandingan  berpasangan dengan vector eigen normalisasi λ maks = (1.34*0.728)+(6.2*0.211)+(13*0.06) = 3.068

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI):
CI = ( λ maks – n) / n – 1 = 3.068 – 3 / 3 – 1 = 0.034 3. Menghitung rasio konsistensi (CR) Berdasarkan  tabel  indek  konsistensi  diperoleh  IR  untuk  matriks  3*3 adalah 0.58, sehingga diperoleh: CR = CI / IR = 0.034 / 0.58 = 0.058
Karena  nilai  CR  <  0.1  maka  preferensi  pembobotan  adalah  konsisten.  Hasil perhitungan diatas dapat digambarkan dalam sub hirarki yang membandingkan antar kriteria sebagai berikut:
Pengambil  keputusan  memberikan  penilaian  kualitatif  tentang  prioritas  kriteria, yaitu Kualitas Lebih Penting dari Harga, Kualitas Mutlak Penting dari Waktu, dan Harga  Lebih  Penting  dari  Waktu.  Nilai  bobot  ini  diterjemahkan  menjadi  data kuantitatif dengan nilai eigen vector normalisasi sebagai berikut: k = 0.728, h = 0.211, w = 0.06.

## e) Perhitungan untuk perbandingan alternative
Metode  yang  digunakan  adalah  serupa  dengan  yang  diterapkan  pada  kriteria, tetapi dilakukan untuk setiap alternatif terhadap setiap kriteria. Pernyataan Parah Ahli / Pengambil Keputusan, Sbb: Alternatif > Kriteria Kualitas
1.  Pantai Malaha Sedikit Lebih Bagus dari pada Pantai Kayu Angin.
2.  Pantai Malaha Lebih Bagus dari pada Pantai Kalomang.
3.  Pantai Kayu Angin Sedikit lebih Bagus dari pada Kalomang Alternatif > Kriteria Harga
1.  Pantai Kayu Angin Sedikit Lebih Bagus dari pada Pantai Kalomang.
2.  Pantai Kayu Angin Lebih Bagus dari pada Pantai Malaha.
3.  Pantai Kalomang Sedikit Lebih Bagus dari pada Pantai Malaha.
Alternatif > Kriteria Waktu Perjalanan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 25
1.  Pantai Kalomang Lebih Bagus dari pada Pantai Malaha.
2.  Pantai Kalomang Mutlak Bagus dari pada Pantai Kayu Angin.
3.  Pantai Malaha Lebih Bagus dari pada Pantai Kayu Angin.
Langkah Terakhir. Menghitung peringkat pemasok dengan menggunakan vector eigen  normalisasi,  dan  menemukan  nilainya  melalui  analisis  pemecahan  vector eigen yang telah dilakukan sebelumnya.
1. Nilai Pantai Malaha:
(0.064*0.728) +(0.102*0.211) +(0.211*0.06) = 0.50
2. Nilai Pantai Kayu Angin: (0.256*0.728) +(0.64*0.211) +(0.06*0.06) = 0.326 3. Nilai Pantai Kalomang:
(0.102*0.728) +(0.256*0.211) +(0.728*0.06) = 0.172
Kesimpulan pantai terbaik adalah: Pantai Malaha

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 3.3 Hasil Aplikasi
Gambar 1 Data Kriteria dari Objek Wisata
Pada gambar 1 terlihat 4 contoh pilihan wisata pantai, dimana paket wisata pantai tersebut merupakan kriteria awal yang harus dipilih oleh pengunjung.
Gambar 2 Data Kriteria Harga
Pada gambar 2, merupakan pilihan harga yang akan ditentukan oleh wisatawan. harga atau budjet yang dimiliki akan menjadi dasar penentuan paket wisata yang paling tepat untuk dikunjungi.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 27
Gambar 4 Proses penentuan nilai perbandingan
Pada gambar 4, merupakan proses pemberian nilai berdasarkan harga atau budjet yang telah ditentukan sebelumnya oleh wisatawan.
Gambar 5 Proses Perbandingan Berpasangan
Pada gambar 5, merupakan proses penting dalam memberikan nilai, setia Paket wisata akan diberikan nilai berbandingan berdasarkan harga yang telah ditentukan sebelumnya yakni mulai dari Rp 2.000.000, Rp 2.500.000, dan Rp 3.000.000, yang  menjadi  dasar  dari  pemberian  nilai  oleh  wisatawan.  Setelah  melakukan proses perbandingan berpasangan, maka akan menghasilkan keputusan atau nilai

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
akhir  dari  tahapan  perbandingan  yang  akan  menjadi  rekomendasi  dalam menentukan  paket  wisata  yang  akan  digunakan  oleh wisatawan,  seperti  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Hasil Rekomendasi Paket Wisata

## 3.4 Kode Program Pembuatan Model
Kode  Program  seperti  pada  Gambar  7  adalah  fungsi  membandingkan  Kriteria. Pada  fungsi tersebut,  program  akan  membandingkan  kriteria  1  dengan  kriteria lainnya menggunakan metode AHP dalam penerapannya.
Gambar 7 Hasil Kode Program

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Arman Novrianto, Wiwin Sulistyo | 29

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Destinasi  Wisata  Pantai  dengan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Berbasis Web di Kabupaten Kolaka, berhasil memberikan hasil rekomendasi alternatif objek wisata dengan perhitungan akurat sesuai dengan informasi yang diinputkan oleh wisatawan. Selain itu metode AHP yang digunakan sangat cocok untuk studi kasus seperti pemilihan objek wisata yang di mana sistem dapat memberikan rekomendasi yang paling sesuai dengan kondisi dan keadaan dari wisatawan yang akan mengunjungi objek wisata pantai. Saran untuk penelitian dengan tujuan pengembangan selanjutnya adalah selalu memantau dan memperbaharui objek-objek wisata baru yang akan dibuka dan dioperasikan dan melengkapi bagian alamat objek wisata dengan menambahkan link google maps letak objek wisata berada serta informasi yang lebih detail terkait objek  wisata  sehingga  mampu  meningkatkan  daya  Tarik  wisatawan  untuk berkunjung.

## REFERENSI
[1]  L. Tonni, Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2]  Nugeraha, Sistem Penunjang Keputusan: Filosofi, Teori dan Implementasi. Yogyakarta: Penerbit Garudhawaca, 2017.
[3] Mirfan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Destinasi Wisata Ber basis Web  Dengan  Algoritma  K- Means  Clustering  dan  (TOPSIS),”  Jurnal Informatika Sains dan Teknologi, vol. 5, no. 2, 2020.
[4] F.  A.  Muhaimin,  J.  A.  Widians,  and  B.  Cahyono,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Obyek  Wisata  Di  Kota  Balikpapan  Menggunakan M etode Profile Matching,” Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi, vol. 2, no.
1, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.30872/jurti.v2i1.1427.
[5] E.  Koriska,  D.  Andreswari,  and  A.  Johar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata  Dengan  Metode  Analitical  Hierarchie  Process (AHP) Di Kabupaten Rejang Lebong Berbasis Website dan Virtual Reality 360  (Studi  Kasus :  Objek  Wisata  Rejang  Lebong),”  Jurnal  Informatika Rekursif, vol. 7, no. 2, 2019, doi: https://doi.org/10.33369/rekursif.v7i2.7096.
[6]  T. L. Saaty, Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin, Proses Hirarki Analitik  Untuk  Pengambilan  Keputusan  dalam  situasi  yang  Kompleks. Jakarta: PT. Pustaka Bidaman Pressindo, 1993.
[7]  L. M. Yulyantari, W. ADH, and IGKG Puritan, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 1, April 2023 | e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
30 | Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Wisata Pantai .....
[8]  R. Oktapiani, R. Subakti, M. A. L. Sandy, D. G. T. Kartika, and D. Firdaus, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Jurusan di SMK Doa Bangsa Palabuhanratu,” JURNAL SWABUMI, vol. 8, no.
2, p. 106~113, 2020.
[9]  R. R. Prayogo, Perkembangan Pariwisata Dalam Perspektif Pemasaran. PT. Lontar Digital Asia, 2018.
[10]  Marsono,  Dampak  Pariwisata  Religi  Kawasan  Masjid  Sunan  Kudus Terhadap  Ekonomi,  Lingkungan,  Dan  Soial  Budaya.  Yogyakarta:  Gajah Mada University Press., 2016.