Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Wisata Belanja di Kota Batam Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Novitia Chinoi 1 , Allsela Meiriza 2
Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya novitiac@gmail.com allsela@unsri.ac.id
Received : 09-07-2021; Accepted: 19-01-2021; Published: 20-01-2021
Abstrak  —  Kota  Batam  merupakan  salah  satu  daerah  yang sering dikunjungi sebagai tujuan wisata belanja oleh wisatawan karena  banyaknya  atraksi  yang  ditawarkan.  Namun,  tempat wisata  belanja  yang  banyak  merebak  tersebut  tidak  selaras dengan informasi yang tersedia tentang tempat wisata terkait. Selain itu, banyaknya tempat-tempat tujuan wisata belanja acap kali membuat banyak wisatawan kebingungan dalam memilih tempat wisata belanja. Maka dari itu, pentingnya suatu sistem pendukung  keputusan  yang  menunjang  wisatawan  dalam memilih  tempat  wisata  belanja  yang  diinginkan.  Dibutuhkan suatu  metode  dalam  penerapannya  agar  sistem  pendukung keputusan  yang  diinginkan  dapat  tercapai  dimana  salah  satu metodenya  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  karena  dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan multi  kriteria.  Terdapat  lima  kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan  tempat  wisata  belanja  pada  penelitian  ini,  yaitu transportasi (C1), suasana (C2), keamanan (C3), variasi produk (C4), dan fasilitas (C5). Berdasarkan perhitungan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) diperoleh bahwa tempat wisata belanja A4 (Alternatif 4) yaitu Nagoya  Hill  memegang  nilai  rangking  tertinggi  dengan  nilai sebesar  1.00000  dan  menjadikannya  sebagai  tempat  wisata belanja yang paling direkomendasi.
Kata kunci — sistem pendukung keputusan; SPK; wisata belanja; simple additive weighting; SAW
Abstract — Batam city is one of the areas that are often visiting as  a  shopping  destination  by  tourists  because  of  the  many attractions offered. However, the number of shopping  tourism scattered  is  not  in  line  with  information  about  related  tourist attractions.  In  addition,  the  number  of  shopping  destinations often  makes  tourists  confused  in  choosing  shopping  tourism. Therefore, the importance of a decision support system supports tourists  in  choose  the  desired  shopping  tourist  attractions.  It takes a method in its application so the desired decision support system can be achieving where one of the methods is the Simple Additive  Weighting  (SAW).  This  research  uses  the  Simple Additive  Weighting  (SAW)  method  because  it  can  complete multi-criteria decision-making.  There  are  five  criteria  used  in the  selection  of  shopping  tourism  in  this  research,  namely transportation  (C1),  atmosphere  (C2),  security  (C3),  product variation (C4), and facilities (C5). Based on calculations using the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  obtained shopping tourism attractions A4 (Alternative 4), namely Nagoya
Hill, holds the highest rank value with a value of 1.00000 and makes it the most recommended shopping tourism attraction.
Keywords — decision  support  system;  DSS;  shopping  tour; simple additive weighting; SAW

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  sektor  unggulan  di  Indonesia  yang  turut membantu dalam pengembangan baik itu dari segi ekonomi berupa  pajak  dan  retribusi,  kultur  budaya,  serta  sosial berupa  tersedianya  lapangan  pekerjaan  adalah  sektor pariwisata  [1].  Salah  satu  daerah  yang  sangat  terdampak dari sektor pariwisata ini adalah Kota Batam. Kota Batam sendiri  menjadi    satu  dari  tiga  pintu  gerbang  wisatawan mancanegara  terbanyak  di  Indonesia  setelah  Bali  dan Jakarta  berdasarkan  dari  jumlah  kunjungannya  menurut Badan Pusat Statistik (BPS) [2].
Berbelanja merupakan salah satu aktivitas yang mejadi minat wisatawan ketika  melakukan perjalanan wisata  [3]. Untuk  Kota  Batam  sendiri,  wisata  belanja  berkembang sangat  pesat  dan  menjadi  salah  satu  sektor  yang diunggulkan. Wisata belanja merupakan kegiatan rekreasi tetapi  hanya  berupa  kegiatan  perjalanan  sekunder  atau tambahan  di  mana  wisatawan  mencari,  memilih,  dan membeli barang selama mereka tinggal di tempat tujuan [4]. Tempat  atau  objek  untuk  wisata  belanja  di  Indonesia terbagi  atas  dua  jenis,  antara  lain  pusat  perbelanjaan modern dan pusat perbelanjaan tradisional [5].
Untuk  membantu  wisatawan  dalam  memilih  tempat wisata  belanja  maka  diperlukannya  suatu  sistem pendukung keputusan (SPK) di mana sistem ini merupakan penerapan ilmu komputer untuk membuat keputusan semi- terstruktur  atau  tidak  terstruktur  dengan  memanfaatkan data,  model,  dan  pengetahuan  [6].  Dibutuhkan  sebuah metode  dalam  proses  pengambilan  keputusan  tersebut, dalam  hal  ini  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dipilih  peneliti  sebagai  metode  yang  digunakan  demi penyelesaian  masalah  ini.  Metode Simple  Additive Wighting (SAW)  memudahkan  dalam  memvisualisasikan hasil  pembobotan  dan  menghitung  dilandaskan  pada kriteria.  Di  samping  itu,  juga  sederhana  untuk  dihitung, sehingga  sangat  cepat  dan  mudah  dalam  pengujian berbagai kasus [7].
Kota  Batam  banyak  tersebar  tempat-tempat  tujuan wisata belanja. Akan tetapi, informasi terkait tempat wisata belanja  tersebut  masih  sangat  minim.  Di  sisi  lain, wisatawan  kerap  kebingungan  dalam  memilih  tempat wisata  belanja  karena  banyaknya  alternatif  yang  tersedia. Menurut  [8]  teknologi  informasi  pariwisata  memajukan arus  informasi  secara  signifikan  di  antara  berbagai  pihak industri  pariwisata  dalam  berbagai  kondisi,  hal  ini  dapat dilihat  dari  perkembangan  terknologi  internet  dan  seluler yang  mengakibatkan  perubahan  pesat  dalam  teknologi informasi pariwisata dalam beberapa dekade terakhir, yang pada  gilirannya  merevolusi  industri  pariwisata.  Sehingga peranan  teknologi  informasi  mengenai  destinasi  wisata seperti website itu  sangat  penting  dalam  membantu wisatawan dalam memilih tempat wisata belanja disamping menyediakan  informasi  terkait.  Oleh  karena  itu,  terdapat beberapa permasalahan yang dapat ditarik dalam penelitian ini, antara lain:
1. Wisatawan  hanya  mengunjungi  tempat  wisata  belanja yang terkenal dikarenakan informasi yang masih minim mengenai tempat wisata belanja.
2. Tidak adanya sistem yang membantu wisatawan dalam memilih tempat wisata belanja yang sebaiknya didatangi.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Alur Penelitian

## Gambar. 1 Langkah-langkah Penelitian

## Keterangan:
1)  Masalah: Tahap  paling  awal  dalam  penelitian  ini yaitu  menentukan  masalah  penelitian  terlebih  dahulu. Masalah  ini  kemudian  dikembangkan  menjadi  latar belakang penelitian.
2) Studi  Literatur :    Metode  studi  literatur  adalah pencarian  pendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti melalui jurnal penelitian terdahulu.
3) Pengumpulan  Data: Data  penelitian  yang  dipakai terbagi atas data primer berupa penyebaran kuisioner dan observasi, lalu untuk data sekunder berupa studi literatur.
4) Analisis  Data  Menggunakan  Metode  SAW:  Dalam melakukan proses analisis data pemilihan wisata belanja, peneliti  menerapkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW) yang disipsipkan dalam perhitungannya. Sedangkan  untuk  pembobotan  yang  dipakai  dalam perhitungan  metode  ini  didapatkan  dari  kuisisoner  yang telah diisi oleh partisipan. Dari kuisioner tersebut diketahui bahwa kriteria transportasi dipilih sangat penting menurut partisipan  sebanyak  45,  kriteria  suasana  dipilih  sangat penting menurut partisipan sebanyak 68, kriteria keamanan dipilih  sangat  penting  menurut  partisipan  sebanyak  92, kriteria  variasi  produk  dipilih  sangat  penting  menurut partisipan sebanyak 42, dan kriteria fasilitas dipilih sangat penting menurut partisipan sebanyak 64. Lalu hasil di atas dikonversikan  dalam  bentuk  desimal  yang  jika  ditotalkan akan  berjumlah  1  sehingga  didapatkanlah  bobot transportasi  yaitu  0.144,  suasana  yaitu  0.219,  keamanan yaitu 0.296, variasi produk yaitu 0.135, dan fasilitas yaitu 0.206.
5)  Hasil  Analisis  Data  Menggunakan  Metode  SAW: Hasil dari penelitian ini didapatkan berdasarkan pada hasil analisis  dengan  pemanfaatan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).
6) Kesimpulan: Tahap ini adalah tahapan yang terakhir dalam  alur  penelitian  dimana  peneliti  memberikan kesimpulan atas permasalahan yang telah dianalisis.

## B. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penyelesaian  masalah  dalam  penelitian  ini, terdapat  tiga  teknik  pengumpulan  data  yang  diterapkan penulis  demi  tercapainya  tujuan  penelitian  ini.  Teknik tersebut yaitu:
1) Studi Literatur: Pencarian bahan bacaan lain melalui buku, jurnal penelitian terdahulu, artikel atau website yang ada di internet merupakan bentuk tindakan yang dilakukan peneliti untuk membantu tercapainya tujuan penelitian.
2)  Kuisioner: Peneliti  menggunakan  kuisioner online berupa Google Form yang disebarkan kepada masyarakat luas dan diisi oleh 100 orang partisipan dimana terdiri atas 72  orang  wanita  dan  28  orang  laki-laki  dengan  rentang umur 16- 30 tahun. Tiap kuisioner terdiri atas 10 pertanyaan tertutup  dimana  terdiri  atas  5  pertanyaan  skala  likert dengan rentang 1–4 dan 5 pertanyaan pilihan ganda.
3) Observasi: Pada  tahap  ini  peneliti  mengunjungi langsung tempat wisata belanja untuk mengumpulkan data alternatif.  Selain  itu,  peneliti  juga  mengunjungi  Dinas Perindustrian  dan  Perdagangan  Kota  Batam  untuk
mendapatkan  informasi  mengenai  tempat-tempat  pusat perbelanjaan.

## C. Metode Analisis Data
Peneliti  memanfaatkan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  demi  penyelesaian  masalah  dalam proses  analisis  data.  Metode  ini  sering  dipakai  untuk pemecahan  kasus  pengambilan  keputusan  multi  kriteria. Pada dasarnya, jumlah bobot penilaian kinerja pada setiap alternatif  untuk  semua  atribut  dicari  pada  metode Simple Additive Weighting (SAW) ini [9]. Dari proses perhitungan nanti akan didapatkan ranking untuk setiap alternatif yang ada untuk memilih tempat wisata belanja.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tahap Pendefinisian Kriteria Beserta Bobot
Kriteria yang digunakan dalam pemilihan tempat wisata belanja  didapatkan  melalui  studi  literatur  melalui  jurnal- jurnal  yang telah ada. Berdasarkan studi  literatur tersebut telah  didapatkan  lima  kriteria  antara  lain  transportasi [10][11][12][13][14],  suasana  [15][16][17],  keamanan [18][19][17], variasi produk [18][17][12], dan fasilitas [12]. Berikut kode beserta nama kriteria pemilihan tempat wisata belanja:

## TABEL I
KODE DAN NAMA KRITERIA Kode Kriteria Nama Kriteria C1 Transportasi C2 Suasana C3 Keamanan C4 Variasi Produk C5 Fasilitas
Nilai  bobot  preferensi  yang  digunakan  oleh  peneliti sebagai  tingkatan  kepentingan  menggunakan  skala likert dengan rentang nilai 1–4 yaitu 1 = Sangat Tidak Penting, 2 = Tidak Penting, 3 = Penting, dan 4 = Sangat Penting.

## B. Tahap Penyusunan Data dan Proses Perhitungan dengan Metode Simple Additive Weighthing (SAW)
Dalam  proses  penelitian  ini,  peneliti  memanfaatkan  20 tempat wisata belanja sebagai data alternatif di mana data tersebut didapatkan dengan mengunjungi Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kota Batam.
TABEL II
D ATA A LTERNATIF T EMPAT W ISATA B ELANJA
Kode Alternatif Tempat Wisata Belanja A1 DC Mall A2 Avava A3 BCS A4 Nagoya Hill A5 Lucky Plaza A6 STC A7 Top 100 Nagoya A8 Robinson A9 Grand Batam Mall (Top 100 Penuin) A10 Aviari …. …. A20 Kepri Mall
Untuk  sub  kriteria  yang  digunakan  pada  tiap  kriteria pemilihan  tempat  wisata  belanja,  nilai  bobot  sub  kriteria tersebut  didapatkan  melalui  penyebaran  kuisioner online yang diisi oleh 100 orang partisipan. Untuk lebih jelasnya, sub kriteria untuk tiap kriteria diuraikan pada tabel berikut ini:
TABEL III S UB K RITERIA T RANSPORTASI (C1) Keterangan Nilai Bobot Motor, Mobil & Angkutan Umum 4 Motor & Mobil 3 Motor 2 Tidak dapat dilalui kendaraan sama sekali
1 TABEL IV S UB K RITERIA S UASANA (C2)
Keterangan Nilai Bobot Arsitektur Menarik, Interior Menarik, Dekorasi Menarik 4 Bersih, Kelapangan Baik, Memiliki Musik Latar 3 Kebisingan Rendah, Suhu Baik, Pencahayaan Terang 2 Jalan Masuk Banyak 1 TABEL V S UB K RITERIA K EAMANAN (C3) Keterangan Nilai Bobot CCTV 4 Satpam, Hydrant 3 Papan Tanda Keselamatan, Petugas Parkir 2 Metal Detector 1
TABEL VI S UB K RITERIA V ARIASI P RODUK (C4)
Keterangan Nilai Bobot Aksesoris, Makanan & Minuman 4 Fashion , Mainan & Hobi 3 Kecantikan, Kebutuhan Rumah Tangga 2 Kesehatan, Gadget , Elektronik 1 TABEL VII S UB K RITERIA F ASILITAS (C5) Keterangan Nilai Bobot ATM Center , Escalator , Mushola 4 Lift , Kursi Duduk, Toiletries 3 Playground Gratis, Ruang Laktasi 2 Toilet, Tidak ada fasilitas 1
Selanjutnya  masuk  ke  tahap  perhitungan  di  mana peneliti memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dalam  proses  perhitungan  tempat  wisata  belanja. Terdapat  empat  tahap  yang  harus  dilaksanakan  untuk penyelesaian  metode  ini  [20],  tahapan  tersebut  dapat diuraikan seperti berikut ini:
1) Penetapan    kriteria  referensi  dalam  pengambilan keputusan : Dalam pemilihan tempat wisata belanja di Kota Batam,  penulis  menggunakan  lima  kriteria  yaitu transportasi  (C1),  suasana  (C2),  keamanan  (C3),  variasi produk (C4), dan fasilitas (C5).
2) Penetapan  rating  kecocokan  tiap  alternatif  untuk semua kriteria: Untuk rating kecocokan tiap alternatif pada semua  kriteria  pada  pemilihan  tempat  wisata  belanja  ini yaitu  1  =  Sangat  Tidak  Penting,  2  =  Tidak  Penting,  3  = Penting,  dan  4  =  Sangat  Penting.  Sedangkan  nilai  bobot untuk tiap kriteria adalah sebagai berikut.
TABEL VIII N ILAI B OBOT K RITERIA
Nama Kriteria Kode Kriteria Bobot Atribut Transportasi C1 0.144 Benefit Suasana C2 0.219 Benefit Keamanan C3 0.296 Cost Variasi Produk C4 0.135 Cost Fasilitas C5 0.206 Benefit
3) Pembuatan  matriks  keputusan  untuk  kemudian dilakukan  normalisasi  matriks  keputusan: Normalisasi mengacu pada formula dengan menyesuaikan jenis atribut ( cost dan benefit )  sehingga  matriks  ternormalisasi didapatkan.
TABEL IX N ILAI A LTERNATIF S ETELAH D IKONVERSI Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 3 2 1 4 A1 3 1 2 2 4 A3 4 3 2 2 4 A4 4 4 1 1 4 A5 3 1 4 1 1
A6 3 2 3 1 4
A7 3 3 2 2 1 A8 3 3 2 3 4 A9 3 4 1 1 4 A10 3 2 2 2 4 ... … … … … … A20 4 4 2 1 4
Tabel  kecocokkan  di  atas  lalu  dibuat  ke  dalam  matriks keputusan seperti di bawah ini:
X = { 3 3 2 1 4
3 1 2 2 4 4 3 2 2 4 4 4 1 1 4 3 1 4 1 1 3 2 3 1 4 3 3 2 2 1 3 3 2 3 4 3 4 1 1 4 3 2 2 2 4 … … … … …
4 4 2 1 4 }
Untuk atribut benefit menggunakan formula:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗
𝑀𝐴𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (1)
Untuk atribut cost menggunakan formula:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑀𝐼𝑁𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (2)
Keterangan: rij = peringkat kinerja ternormalisasi MAXij = Nilai max setiap baris ke-i dan kolom ke-j MINij = Nilai min setiap baris ke-i dan kolom ke-j Xij = Baris matriks ke-i dan kolom ke-j Benefit ( manfaat ) = Nilai terbesar merupakan nilai terbaik Cost (biaya)= Nilai terkecil merupakan nilai terbaik
Untuk Kriteria Transportasi ( Benefit )
𝑟11 = 3 4 = 0.750             𝑟21 = 3 4 = 0.750 𝑟31 = 4 4 = 1.000             𝑟41 = 4 4 = 1.000 𝑟51 = 3 4 = 0.750             𝑟61 = 3 4 = 0.750 𝑟71 = 3 4 = 0.750             𝑟81 = 3 4 = 0.750 𝑟91 = 3 4 = 0.750             𝑟101 = 3 4 = 0.750 … 𝑟201 = 4 4 = 1.000
Untuk Kriteria Suasana ( Benefit )
𝑟12 = 3 4 = 0.750             𝑟22 = 1 4 = 0.250 𝑟32 = 3 4 = 0.750            𝑟42 = 4 4 = 1.000 𝑟52 = 1 4 = 0.250            𝑟62 = 2 4 = 0.500 𝑟72 = 3 4 = 0.750            𝑟82 = 3 4 = 0.750 𝑟92 = 4 4 = 1.000            𝑟102 = 2 4 = 0.500
…
𝑟202 = 4 4 = 1.000
Untuk Kriteria Keamanan ( Cost )
𝑟13 = 1 2 = 0.500            𝑟23 = 1 2 = 0.500
𝑟33 = 1 2 = 0.500            𝑟43 = 1 1 = 1.000 𝑟53 = 1 4 = 0.250            𝑟63 = 1 3 = 0.333 𝑟73 = 1 2 = 0.500            𝑟83 = 1 2 = 0.500 𝑟93 = 1 1 = 1.000            𝑟103 = 1 2 = 0.500 … 𝑟203 = 1 2 = 0.500
Untuk Kriteria Variasi Produk ( Cost )
𝑟14 = 1 1 = 1.000             𝑟24 = 1 2 = 0.500 𝑟34 = 1 2 = 0.500             𝑟44 = 1 1 = 1.000 𝑟54 = 1 1 = 1.000             𝑟64 = 1 1 = 1.000 𝑟74 = 1 2 = 0.500             𝑟84 = 1 3 = 0.333 𝑟94 = 1 1 = 1.000             𝑟104 = 1 2 = 0.500 …
𝑟204 = 1 1 = 1.000 Untuk Kriteria Fasilitas ( Benefit ) 𝑟15 = 4 4 = 1.000             𝑟25 = 4 4 = 1.000
𝑟35 = 4 4 = 1.000             𝑟45 = 4 4 = 1.000 𝑟55 = 1 4 = 0.250             𝑟65 = 4 4 = 1.000 𝑟75 = 1 4 = 0.250             𝑟85 = 4 4 = 1.000 𝑟95 = 4 4 = 1.000             𝑟105 = 4 4 = 1.000 … 𝑟205 = 4 4 = 1.000 TABEL X N ILAI N ORMALISASI T EMPAT W ISATA B ELANJA C1 C2
C3 C4 C5 A1 0.750 0.750 0.500 1.000 1.000 A2 0.750 0.250 0.500 0.500 1.000 A3 1.000 0.750 0.500 0.500 1.000 A4 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 A5 0.750 0.250 0.250 1.000 0.250 A6 0.750 0.500 0.333 1.000 1.000 A7 0.750 0.750 0.500 0.500 0.250 A8 0.750 0.750 0.500 0.333 1.000 A9 0.750 1.000 1.000 1.000 1.000 A10 0.750 0.500 0.500 0.500 1.000 … … … … …. … A20 1.000 1.000 0.500 1.000 1.000
4) Proses  pemeringkatan  tiap  alternatif: Dengan menjumlahkan matriks ternormalisasi yang telah dikalikan dengan bobot vektor hingga terpilih nilai terbesar menjadi alternatif terbaik bagi pemilihan tempat wisata belanja:
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑖𝑗 (3)
Keterangan: Vi = Nilai final/akhir alternatif Wj = Bobot penentuan rij = Hasil normalisasi matriks
𝑉1  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (0.750 ∗ 0.219)  + (0.500 ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) =  0.76125
𝑉2  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (0.250 ∗ 0.219)  + (0.500 ∗ 0.296)  +   (0.500 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) =  0.58425 𝑉3  =   (1.000 ∗ 0.144)  +   (0.750 ∗ 0.219)  +
(0.500 ∗ 0.296)  +   (0.500 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) = 0.72975
𝑉4  =   (1.000 ∗ 0.144)  +   (1.000 ∗ 0.219)  + (1.000 ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) = 1.00000
𝑉5  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (0.250 ∗ 0.219)  + (0.250 ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  + (0.250 ∗ 0.206) =  0.42325
𝑉6  =   (0.750 ∗ 0.144) +   (0.500 ∗ 0.219)  +
(0.333 ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  +
(1.000 ∗ 0.206) =  0.65717 𝑉7  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (0.750 ∗ 0.219)  + (0.500 ∗ 0.296)  +   (0.500 ∗ 0.135)  +
(0.250 ∗ 0.206) =  0.53925
𝑉8  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (0.750 ∗ 0.219)  +
(0.500 ∗ 0.296)  +   (0.333 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) =  0.67125 𝑉9  =   (0.750 ∗ 0.144)  +   (1.000 ∗ 0.219)  + (1.000 ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  +
(1.000 ∗ 0.206) =  0.96400
𝑉10  =   (0.750 ∗ 0.144)  +  (0.500 ∗ 0.219)  +
(0.500 0.296)  +   (0.500 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) =  0.63900 …………………………………………………. 𝑉20  =   (1.000 ∗ 0.144)  +  (1.000 ∗ 0.219)  + (0.500  ∗ 0.296)  +   (1.000 ∗ 0.135)  + (1.000 ∗ 0.206) =  0.85200
TABEL XI H ASIL S KOR R ANGKING
Alternatif Nilai Peringkat A1 0.76125 7 A2 0.58425 17 A3 0.72975 8 A4 1.00000 1 A5 0.42325 20 A6 0.65717 14 A7 0.53925 19 A8 0.67125 13 A9 0.96400 2 A10 0.63900 15 … … … A20 0.85200 3
Berdasarkan  perhitungan  skor  rangking  yang  telah dilakukan  untuk  tiap  alternatifnya  dengan  memanfaatkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  proses perhitungannya,  maka  didapatkan  bahwa  tempat  wisata belanja  Nagoya  Hill  merupakan  alternatif  yang  memiliki nilai  tertinggi  diantara  tempat  wisata  belanja  lainnya dengan nilai 1.00000.

## C. Implementasi Metode Simple Additive Weighting
(SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  wisata belanja ini yang dalam proses perhitungannya menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)
diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman
PHP ( Personal HyperText Preprocessor ) serta menggunakan  DBMS  MySQL  sebagai  basis  datanya. Berikut  ini  merupakan  hasil  perhitungan  metode Simple Additive Weighting (SAW) yang diterapkan dalam sistem:

## Gambar. 2 Hasil Perhitungan Sistem
Setelah  dilakukan  perhitungan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  untuk  pemilihan  tempat  wisata  belanja di Kota Batam maka didapatkan perbandingan perhitungan manual dan sistem sebagai berikut:
TABEL XI I
PE RBANDINGAN HASIL PERHITUNGAN MANUAL DAN SISTEM Alternatif Manual Sistem Nilai Rank Nilai Rank A4 1.00000 1 1.00000 1 A9 0.96400 2 0.96400 2 A20 0.85200 3 0.85200 3 A15 0.81600 4 0.81600 4 A13 0.80050 5 0.80050 5 A17 0.79725 6 0.79725 6 A1 0.76125 7 0.76125 7 A3 0.72975 8 0.72975 8 A19 0.72600 9 0.72600 9 A12 0.70975 10 0.70975 10 … … … … … A5 0.42325 20 0.42325 20

## IV. K ESIMPULAN
Melalui penelitian  yang telah terlaksana, peneliti  dapat menarik beberapa kesimpulan mengenai pemilihan tempat wisata belanja. Kesimpulannya sebagai berikut:
1. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat digunakan  dalam  menentukan  rekomendasi  tempat wisata belanja.
2. Proses  perhitungan  dilakukan  dengan  tiga  tahap,  yaitu normalisasi  matriks  keputusan  X,  menentukan  bobot vektor w untuk setiap kriteria, dan terakhir menghitung skor rangking tiap alternatif.
3. Alternatif dengan nilai rangking tertinggi dipegang oleh alternatif A4 yaitu Nagoya Hill dengan nilai 1.00000.
4. Wisatawan  terbantu  untuk  menentukan  tempat  wisata belanja melalui sistem pendukung keputusan pemilihan tempat wisata ini.

## REFERENSI

## [1]
L. Fadliyanti, H. Sutanto, and B. S. Wijimulawiani, “Analisis Peran Sektor  Pariwisata  dalam  Pembangunan  Daerah  di  Kabupaten Lombok  Barat  (Pendekatan  Location  Quotient  dan  Klassen Typology Analysis),” Elastisitas - J. Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 2, pp. 106–114, 2019.
[2] A. S. Chan, “Prediksi Kedatangan Wisatawan Pada Pariwisata Kota Batam Dengan Menggunakan Teknik Knowledge Data Discovery,”
J. Ilm. Inform. , vol. 6, no. 01, p. 11, 2018.
[3] C. P. Wibowo and R. Roostika, “Building Positive Word-of-Mouth in the Shopping Tourism,” Rev. Integr. Bus. Econ. Res. , vol. 8, no.
4, pp. 372–386, 2019.
[4] A. García-Milon, J. Pelegrín-Borondo, E. Juaneda-Ayensa, and C. Olarte-Pascual,  “The  smartphone:  The  tourist’s  on-site  shopping friend.  An  extended  cognitive,  affective,  normative  model,”
Telemat. Informatics , vol. 61, no. November 2020, p. 101618, 2021.
[5] Erika Revida et al. , Pengantar Pariwisata . Medan: Yayasan Kita
Menulis, 2020.
[6] Y. Yun, D. Ma, and M. Yang, “Human–computer interaction-based Decision Support System with Applications in Data Mining,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 114, pp. 285–289, 2020.
[7] N. Nurmalini and R. Rahim, “Study Approach of Simple Additive Weighting  For  Decision  Support  System,” Int.  J.  Sci.  Res.  Sci.
Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 541–544, 2017.
[8] Y.  Yuan,  Y.  H.  Tseng,  and  C.  I.  Ho,  “Tourism  information technology research trends: 1990-2016,” Tour. Rev. , vol. 74, no. 1, pp. 5–19, 2019.
[9] S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Ijsrst , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[10]  S.  Nie,  H.  Liao,  X.  Wu,  M.  Tang,  and  A.  Al-Barakati,  “Hesitant fuzzy  linguistic  dnma  method  with  cardinal  consensus  reaching process for shopping mall location selection,” Int. J. Strateg. Prop. Manag. , vol. 23, no. 6, pp. 420–434, 2019.
[11]  D. Hall, W. Astuti, and E. F. Rini, “Faktor-Faktor Pemilihan Lokasi Shopping Mall Di Kota Surakarta,” Desa-Kota , vol. 1, no. 2, p. 121, 2019.
[12]  S.  Mansori  and  J.  H.  Chin,  “Shopping  Mall  Attributes:  Tourist Satisfaction and Loyalty,” Manag. Dyn. Knowl. Econ. , vol. 7, no. 4, pp. 571–590, 2019.
[13]  A. Azmi, M. A. Ahmad, A. Abdullah, and G. Shaw, “Shopping in Malaysia :  A  Study  of  International  Tourists  ’  Experience  and Expectation,” vol. 8, pp. 199–212, 2019.
[14]  N.  Ghorui,  A.  Ghosh,  E.  A.  Algehyne,  S.  P.  Mondal,  and  A.  K. Saha,  “Ahp-topsis  inspired  shopping  mall  site  selection  problem with fuzzy data,” Mathematics , vol. 8, no. 8, pp. 1–21, 2020.
[15]  A. Azila, N. A. H. Zolkopli, S. B. M. Kamal, and D. Abdullah, “Aa Exploration  of  Tourist Out-Shopping  Experience  in Johor  Bahru, Malaysia,” Malaysian J. Consum. Fam. Econ. , pp. 34–44, 2018.
[16]  N. Wongkerd, “A Determinant of Community Shopping Malls as Tourists’  Attractiveness,” J.  Adv.  Manag.  Sci. ,  vol.  5,  no.  5,  pp. 355–362, 2017.
[17]  J. S. Lee and M. Choi, “Examining the Asymmetric Effect of Multi- Shopping  Tourism  Attributes  on  Overall  Shopping  Destination Satisfaction,” J. Travel Res. , vol. 59, no. 2, pp. 295–314, 2020.
[18]  K.  Kayat,  A.  Azmi,  and  A.  L.  Buliah,  “Tourist  Expectations  of Malaysian Shopping Mall Experiences Kalsom,” J. Soc. Sci. Res. , no. 6, pp. 244–250, 2018.
[19]  T. Kushwaha, S. Ubeja, and A. S. Chatterjee, “Factors Influencing Selection of Shopping Malls: An Exploratory Study of Consumer Perception,” Vision , vol. 21, no. 3, pp. 274–283, 2017.
[20]  A. D. Indriyanti, D. R. Prehanto, I. G. L. E. P. Prismana, Soeryanto, B.  Sujatmiko,  and  J.  Fikandda,  “Simple  Additive  Weighting algorithm  to  aid  administrator  decision  making  of  the underprivileged scholarship,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1402, no. 6, pp. 1–8, 2019.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.