## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Destinasi Objek Wisata Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web
1 *Jeffry, 2 Firman Aziz, 3 Syahrul Usman, 4 Alfred Sarunan, 5 Suprihadi
1,2,3 Ilmu Komputer, Universitas Pancasakti, Makassar
4,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Email : 1 jeffry@unpacti.ac.id, 2 firman.aziz@unpacti.ac.id, 3 syahrul.usman@unpacti.ac.id

## Abstrak
Salah-satu  pendapatan  daerah  terbesar  Kabupaten  Toraja  Utara  adalah  berasal  dari pemanfaatan objek wisata sebagai tujuan rekreasi bagi masyarakat setempat dan juga mancanegara.  Namun  kurangnya  informasi  dan  sistem  yang  belum  optimal menyebabkan  wisatawan  cenderung  hanya  mengunjungi  sebagian  kecil  dari banyaknya  objek  wisata  lain  yang  tak  kalah  unik  dan  indah.  Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang membantu memberikan informasi  dan  menentukan  objek  wisata  yang  sesuai  untuk  setiap  wisatawan  dan perjalanan  wisata  lebih  bervariasi.  Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  objek  wisata  di  Toraja  Utara  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting berbasis website dalam tujuan membantu wisatawan menentukan objek wisata.
Kata Kunci:  SPK, Simple Additive Weighting, Wisata Toraja Utara

## Abstrak
One of the biggest regional proceeds of the North Toraja Regency comes from the utilization of tourist objects as recreational objects whether for the local communities or the overseas. However, the lack of information and the lack of systems technology in Toraja destination caused many tourists to visited a few of the many tourism objects available. This problem causes tourists to tend to visit only a fraction of the many tourism  objects.  Based  on  these  problems,  we  need  a  system  that  helps  provide information and determine tourist objects suitable for each tourist, and the tour is more  varied.  This  study  produces  a  decision  support  system  for  selecting  tourism objects in North Toraja using the “Simple Additive Weighting” method based on a website in the goal of assisting tourists to determine tourist place.
Keywords : DSS, Simple Addictive Weighting, North Toraja Tour

## 1. Pendahuluan
Kabupaten Toraja Utara adalah salah-satu kabupaten yang dikenal luas oleh oleh masyarakat karena memiliki segudang objek wisata, beberapa kategori wisata yang ada di Toraja Utara diantaranya wisata Budaya, wisata Edukasi, wisata Alam, wisata Rohani dan masih banyak lagi. Dalam sebuah artikel resmi dijelaskan bahwa, kabupaten Toraja Utara  selama  dua  tahun  (2015-2016)  paling  tidak  sudah  mampu  meningkatkan  angka kunjungan wisatawan dari tahun 2015 ke tahun 2016 naik 25,48 %. Kemudian di tahun 2016 ke tahun 2017 naik menjadi 73,68 % angka kunjungan wisatawan, baik domestik maupun  mancanegara.  Pada  tahun  2015  wisatawan  mancanegara  (wisman)  sebesar
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
43.575 orang, dan wisata nusantara (wisnus) sebesar 87.462 orang dengan total 131.037 orang. Tahun 2016 wisman sebanyak 51.793 orang, wisnus sebesar 112.628 orang dan totalnya  164.421  orang.  Untuk  tahun  2017  sendiri  wisman  sebesar  62.324  orang  dan wisnus  sebesar  223.210  orang  dengan  total  285.566  orang[1].  Tercatat  pencapaian Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Toraja Utara hingga september 2018 adalah Rp. 2.2 miliar sedangkan targetnya adalah Rp. 3.4 miliar. Dikatakan bahwa PAD Torut bersumber dari pemasukan retribusi puluhan objek wisata yang ada. Sebagian besar dari objek wisata yang terkenal seperti, Kete Kesu, Londa dan To’ tombi Lolai Negeri di atas awan.
Namun faktanya adalah wisatawan cenderung hanya mengunjungi objek wisata yang sudah terkenal saja, hal ini disebabkan oleh minimnya media untuk menyalurkan informasi karena seperti fenomena yang ada informasi hanya melalui media sosial dan dari mulut ke mulut. Maka dari itu, tentu ini bisa di optimalkan lagi dengan pembuatan sistem pendukung keputusan destinasi wisata toraja. Dengan sistem ini, para wisatawan dapat diharapkan dapat lebih mengenal variasi objek wisata lain yang lebih menarik dan tak  hanya  itu  wisatawan  juga  bisa  dibantu  dalam  pemilihan  destinasi  sesuai  dengan kapasitas  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  wisatawan.  Dalam  penelitian  ini  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weighting hadir menjadi suatu solusi yang membantu pengambilan keputusan (destinasi objek wisata).
Pemilihan  metode  SAW  ini  didasarkan  pada  hasil  research  literatur  pada penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  terbukti  lebih  efisien  jika  dilihat  dari  jenis variabel-variabel  yang  digunakan.  Metode  ini  ternilai  lebih  efisien  dalam  kasus  ini, karena nilai dari variabel-variabel yang digunakan akan lebih mudah untuk diproses dan di  sisi  lain  jika  suatu  saat  variabel  bertambah  maka  metode  ini  akan  semakin  efisien. Alasan  lainnya  yaitu,  metode  SAW  adalah  salah  satu  metode  yang  sangat  mudah diimplementasikan ke dalam sebuah sistem Aplikasi. Variabel-variabel yang digunakan yaitu, Fasilitas, Biaya, Jarak, dan Kebersihan. Pemilihan variabel-variabel ini didasarkan pada  hasil  riview  literatur  dan  juga  hasil  wawancara  dengan  pihak  Dinas  Pariwisata Kabupaten  Toraja  Utara  sebagai  aksi  validasi  terhadap  variabel-variabel  yang  akan digunakan. Dari hasil wawancara tersebut,  yang  awalnya hanya akan ada tiga variabel (Fasilitas, Biaya dan Kebersihan), menjadi empat variabel berdasarkan pada permintaan pihak Dinas Pariwisata Toraja Utara dengan patokan data wisata, yang salah-satu isinya adalah data pengunjung, variabel yang ditabahkan yaitu Jarak. Salah-satu poin penting lainnya dari proses wawancara tersebut adalah mengenai bobot masing-masing variabel, sehingga bobot yang telah ditentukan adalah hasil research data wisata oleh pihak Dinas Pariwisata Kabupaten Toraja Utara pada data yang terus berubah-ubah setiap tahunnya.
Pada  penelitian  lain  yang  berjudul  ”Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Metode AHP  Untuk Pemilihan Objek Wisata Kabupaten  Kulon Progo”. Penelitian ini membahas  mengenai  pembangunan sebuah sistem  untuk  memudahkan para wisatawan dalam menentukan destinasi  wisata ketika ingin  berwisata di  daerah Kabupaten Kulon Progo  sesuai  dengan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  masing-masing karyawan.
Persamaan  antara  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu  ini  adalah  objek penelitian yaitu keduanya menggunakan objek wisata dan juga metode yang digunakan adalah  metode  yang  sama-sama  tergabung  di  dalam  keluarga  Logika  Fuzzy  MADM (Multi Attribute Decision Making). Sedangkan untuk sisi perbedaannya yaitu terletak dari spesifik  metode  yang  digunakan  dan  studi  kasus  dimana  penelitian  terdahulu menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  studi  kasus  di
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
kabupaten Kulon Progo. Kemudian penelitian terdahulu ini juga tidak mengaplikasikan metode atau hasil penelitian kedalam bentuk platform seperti website ataupun mobile.

## 2.  Kajian Pustaka

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  umumnya menggunakan  computing  sebagai  media  implementasi  dengan  tujuan  untuk menyelesaikan berbagai masalah-masalah kompleks yang semi terstruktur maupun yang tidak  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan  pada  umumnya  adalah  sebuah  terapan ilmu  yang  lahir  dari  perpaduan  antara  keahlian  manusia  dan  juga  fungsionalitas komputerisasi. Dalam konteks ini keahlian manusia yang dimaksud adalah metode atau algoritma yang digunakan untuk menghitung dan atau mengelola data yang merupakan objek penelitian. Dengan kemampuan tersebut, telah teruji dan diimplementasikan bahwa sistem pendukung keputusan ini mampu membantu memberikan solusi terhadap masalah- masalah baik yang tidak terstruktur maupun yang semi terstruktur.

## 2.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  berbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  berbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang  ada  (Kusumadewi,2006).  Persamaan  metode  SAW  menentukan  benefit dan cost:
Dimana r 𝑖𝑗 adalah nilai rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj, i adalah 1,2...m sedangkan j adalah 1,2,...n [4], 𝑥𝑖𝑗 adalah nilai atribut yang dimiliki dari  setiap  kriteria,  Max 𝑖𝑗 adalah  nilai  terbesar  dari  setiap  kriteria  Min 𝑖𝑗 adalah  nilai terkecil  dari  setiap  kriteria,  Benefit  adalah  ketika  nilai  terbesar  adalah  yang  terbaik sedangkan Cost adalah ketika nilai terkecil yang terbaik.
Dimana vi adalah rangking untuk setiap alternatif, wj adalah nilai bobot dari setiap kriteria

## 2.3. PHP
PHP  adalah  bahasa  pemrograman  script  server-side  yang  didesain  untuk pengembangan web. Selain itu, PHP juga bisa digunakan sebagai bahasa pemrograman umum  (wikipedia).  PHP  di  kembangkan  pada  tahun  1995  oleh  Rasmus  Lerdorf,  dan sekarang  dikelola  oleh  The  PHP  Group.  Situs  resmi  PHP  beralamat  di http://www.php.net. PHP disebut bahasa pemrograman server side karena PHP diproses pada komputer server. Hal ini berbeda dibandingkan dengan bahasa pemrograman client- side seperti JavaScript yang diproses pada web browser (client). Dalam beberapa tahun
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
perkembangannya, PHP menjelma menjadi bahasa pemrograman web yang powerful dan tidak  hanya  digunakan  untuk  membuat  halaman  web  sederhana,  tetapi  juga  website populer yang digunakan oleh jutaan orang seperti wikipedia, wordpress, joomla.

## 2.4. Laravel
Laravel adalah salah satu framework PHP terbaik yang dikembangkan oleh Taylor Otwell.  Sebagai  sebuah  framework  PHP,  Laravel  hadir  sebagai  platform  web development  yang  bersifat  open  source.  Yang  menarik  dari  Laravel  adalah  sintaksnya yang ekspresif dan elegan yang dirancang khusus untuk memudahkan dan mempercepat proses  web  development.  Meskipun  Laravel  bukan  satu-satunya  framework  PHP  yang banyak digunakan, akan tetapi bisa menjadi opsi yang dapat dipertimbangkan. Beberapa keunggulan dari framework Laravel adalah mudah dan memiliki dokumentasi lengkap, Open  Source,  Blade  Template,  memiliki  fitur  Migration  Database  sangat  berguna  saat bekerja bersama tim, dan framework Laravel juga memiliki keamanan yang lebih  baik untuk mencegah beberapa jenis serangan ke sistem[6].

## 2.5. Git & Github
Git  adalah  salah  satu  sistem  pengontrol  versi  (Version  Control  System)  pada proyek perangkat lunak yang diciptakan oleh Linus Torvalds.Pengontrol versi bertugas mencatat setiap perubahan pada file proyek yang dikerjakan oleh banyak orang maupun sendiri. Git dikenal juga dengan distributed revision control (VCS terdistribusi), artinya penyimpanan database Git tidak hanya berada dalam satu tempat saja.

## 3.  Metode Penelitian
Hasil  dan  pembahasan  merupakan  bagian  yang  memaparkan  hasil  dari  aplikasi yang telah dirancang dan diuji sesuai dengan metode yang digunakan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 diperlihatkan beberapa tahapan yang dilalui dalam penelitian ini. Yang  pertama  adalah  mengidentifikasi  masalah,  dalam  tahap  ini  survey  dan  analisis dilakukan untuk memastikan masalah yang akan diselesaikan mulai dari membaca artikel mengenai  data  survey  daerah  yang  menjadi  objek,  hingga  mencari  solusi  dan  memilih metode  yang  tepat.  Tahap  kedua  adalah  mengumpulkan  data  langsung  dari  Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Toraja Utara sehingga data terpercaya dan lebih akurat.  Tahap  ketiga  adalah  perancangan/pembuatan  sistem,  dalam  tahap  ini  UML Diagram  (Use Case Diagram,  Activity Diagram, Class Diagram) dibuat  dengan tujuan mempermudah  dalam  memahami  alur  program  sehingga  mempersingkat  waktu pembuatan.  Tahap  keempat  adalah  pengujian  sistem  yang  dalam  penelitian  ini menggunakan  tools  Visual  Studio  Code  sebagai  text  editor  dan  XAMP  sebagai  local Server, dalam tahap pengujian dilakukan beberapa error  test untuk meminimalisir adanya bug  pada  sistem.  Tahap  kelima  adalah  penulisan  laporan.  Tahap  ini  dilakukan  dengan tujuan  mendokumentasikan seluruh alur dan tahapan yang telah dilalui dalam melakukan penelitian sehingga suatu saat bisa menjadi referensi utnuk penelitian lainnya.
Gambar 2. Use Case Diagram .
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 wisata maupun  data  kriteria/atribut.  Sedangkan  user  hanya  bisa  memasukkan  kriteria  objek wisata  melalui  form  untuk  melihat  hasil  rekomendasi  dari  sistem  melalui  metode perhitungan SAW.
Gambar 3. Activity Diagram Admin .
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Gambar  3  menampilkan  gambaran  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  admin  dalam menambah data wisata maupun menambah kriteria/atribut. Dalam gambar 2 diperlihatkan bahwa admin memiliki hak akses yang paling tinggi untuk mengolah data dalam sistem. Langkah awal adalah melakukan login hingga memilih menu untuk megolah data sesuai kebutuhan (wisata/kriteria) baik itu hapus, tambah, serta edit data.

## Gambar 4. Class Diagram
Perancangan  Class  Diagram  seperti  pada  gambar  4  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 SAW dalam sistem.

## 4.  Hasil dan Pembahasan
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Re sp o n se T im e (m s) Request MySQL MariaDB
Pada gambar 3 terlihat 25 data dari 177 keseluruhan data alternatif objek wisata dengan  berbagai  jenis  objek  wisata  dan  masing-masing  penilaian  terhadap  atribut alternatif. Tabel pada gambar 3 adalah sekaligus menjadi media untuk membuat sebuah matriks keputusan.
Berdasarkan  pembobotan  pada  tabel  1  maka  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwa atribut  yang  paling  berpengaruh  dalam  nilai  preferensi  adalah  atribut  fasilitas  dengan bobot 0.35. Pembobotan ini didasarkan pada hasil survey data dengan metode kuisioner dari beberapa wisatawan dan atau calon wisatawan
Tabel 1 Pembobotan Kategori Nama Atribut Bobot Atribut Fasilitas 0.35 Biaya 0.20 Jarak 0.25 Kebersihan 0.20
Gambar 5. Hasil Normalisasi Data Atribut Alternatif.
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Pada  gambar  4  terlihat  hasil  normalisasi  25  data  dari  177  data  alternatif  yang memiliki  masing-masing  value  atribut  dari  alternatif.  Selanjutnya  tabel  pada  gambar  4 yang  juga  menjadi  matriks  keputusan  tahap  normalisasi  akan  menjadi  matriks  yang diproses  untuk  memperoleh  nilai  ranking  dari  masing-masing  alternatif  menggunakan persamaan  Vi=∑_(j=1)^n W_j r_ij.
Gambar 6. Hasil dan Perangkingan Keseluruhan Alternatif Objek Wisata
Pada  gambar  5  terlihat  hasil  dari  pengurutan  data  alternatif  atau  perangkingan berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  masing-masing  alternatif.  Sebagai  contoh  di  urutan pertama dan kedua ada alternatif objek wisata Batutumonga dan Museum Landorundun dengan  nilai  alternatif  yang  sama  sempurna  yaitu  satu,  sehingga  pada  kolom  rangking tertera bahwa Alternatif Batutumonga dan Museum Landorundun adalah angka satu dan dua, yang berarti kedua alternatif ini adalah alternatif tertinggi dengan nilai yang sama dari 177 data alternatif yang ada. Sebagai catatan, dalam kolom rangking terdapat data alternatif yang memiliki lebih dari satu rangking, ini menunjukkan bahwa data alternatif tersebut memiliki nilai preferensi yang sama, dengan beberapa alternatif lainnya.
Gambar 7. Inputan User dan Hasil Rekomendasi Alternatif .
Pada  gambar  6  terlihat  form  yang  akan  diisi  oleh  user  sebagai  parameter  data alternatif yang akan direkomendasikan oleh sistem. Dalam form tersebut telah terdapat beberapa field yang bertipe select-option. Field yang pertama adalah jenis wisata yang akan digunakan sebagai penyaring data alternatif, contoh bila user memilih wisata alam,
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
maka hanya alternatif dengan jenis wisata alam saja yang akan pilih dan dinormalisasi hingga masing-masing memiliki nilai preferensi.
Field yang kedua adalah tingkat fasilitas, user akan memilih tingkat fasilitas yang akan menjadi tujuan objek wisata, terdapat tiga pilihan dalam field ini yaitu Sangat Layak dan  Lengkap,  Lengkap  dan  Kurang  Lengkap.  Field  yang  ketiga  adalah  Tingkat  Biaya, field ini memiliki tiga pilihan yaitu Tinggi, Sedang dan Rendah. Field yang berikutnya adalah  Jarak  tempat  objek  wisata  terhitung  dari  titik  nol  kilometer  kabupaten  Toraja Utara,  terdapat  tiga  pilihan  pada  field  ini  yaitu  Jauh,  Sedang  dan  Dekat.  Field  yang terakhir adalah Tingkat Kebersihan dari objek wisata, terdapat 3 pilihan dalam field ini yaitu, Sangat  Bersih dan Terawat,  Cukup Bersih  dan Tidak bersih dan Tidak Terawat. Masing-masing  pilihan  dalam  field  memiliki  value  tertentu  kecuali  untuk  field  jenis wisata.
Selanjutnya  berdasarkan  input  user  pada  gambar  6  maka  data  alternatif  yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Hasil Select Alternatif Berdasarkan Jenis Wisata Input User
Pada gambar 7 terlihat bahwa terdapat 80 data seleksi berdasarkan jenis wisata yang telah di-input user. Alternatif-alternatif tersebutlah yang akan diproses mulai dari pembuatan matriks keputusan, normalisasi hingga memperoleh hasil nilai preferensi dari masing-masing alternatif.
Pada  kode  program  1,  merupakan  script  fungsi  normalisasi  nilai  sekaligus menerapkan  persamaan    rij={ Xij Max𝑖 Xij untuk  atribut  benefit  (C1  &  C4)  dan  persamaan rij={ Xij Xij untuk  atribut  cost  (C2  &  C3). Fungsi  normalisasi  mengembalikan  variabel $nor_nilai, yang berisi hasil normalisasi nilai dari masing-masing atribut alternatif yang dapat dilihat di gambar 8.
Kode program 2 merupakan script fungsi ranking() untuk melakukan perhitungan nilai preferensi dari setiap alternatif yang ada. Fungsi dimulai dengan inisialisasi bobot masing-masing  atribut  kemudian  menjalankan  algoritma  penerapan  persamaan Vi=∑_(j=1)^n  W_j  r_ij  hingga  menambahkan  nilai  inputan  user  ke  dalam  variabel $ranking yang menjadi nilai yang dikembalikan dari fungsi ranking().
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Fasilitas Biaya Jarak Kebersihan
Gambar 9. Hasil Normalisasi Data Atribut Alternatif.
Pada  gambar  8  terlihat  bahwa  nilai  dari  masing-masing  atribut  alternatif  telah dikonversi dan dinormalisasi. Sebagai catatan, data alternatif yang awalnya 80 data telah menjadi 81 data, karena input user telah dimasukkan sebagai salah satu alternatif, namun alternatif  inputan  user  ini  hanya  akan  menjadi  patokan  nilai  alternatif  yang  akan direkomendasikan oleh sistem ke user. Alternatif user selalu ditempatkan di index paling terakhir pada keseluruhan data alternatif.
Pada  kode  program  3,  terlihat  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengambil delapan alternatif dengan nilai preferensi terdekat dengan preferensi inputan user yang berada di dalam variabel $input_user.
Gambar 10. Hasil Ranking Alternatif.
Pada gambar 9 adalah gambar yang memaparkan isi dari variabel $ranking yang menjadi output dari fungsi ranking() pada controller UserController. Terlihat ada 81 data alternatif yang satu di antaranya adalah alternatif inputan user yaitu data dengan index terakhir 80.
Sehingga  hasil  dari  kasus  inputan  user  diatas  sesuai  dengan  kerja  sistem menggunakan persamaan SPK metode SAW adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Hasil Rekomendasi Alternatif Objek Wisata.
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Pada  gambar  10  diperlihatkan  ada  delapan  hasil  rekomendasi  alternatif  yang nilainya paling dekat dengan nilai alternatif yang telah diinput oleh user.

## 2.  Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem Keputusan  Penentuan  Destinasi  Objek  Wisata  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Berbasis  Website  berhasil  memberikan  hasil  rekomendasi  alternatif objek wisata dengan perhitungan akurat  sesuai  dengan informasi yang diinputkan oleh user.  Selain  itu  metode  SAW  yang  digunakan  sangat  cocok  untuk  studi  kasus  seperti pemilihan objek wisata yang di mana permintaan akan realisasi terhadap sistem ini telah dinantikan  baik  dari  sisi  pemerintah  sebagai  penyedia  layanan  (Dinas  Pariwisata Kabupaten  Toraja  Utara)  maupun  user.  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.

## Daftar Pustaka
R.  Palopopos,  “Kunjungan  Wisatawan  di  Torut  Meningkat  Tiap  Tahun,” www.palopopos.co.id,
2018. [Daring]. Tersedia pada:
https://palopopos.co.id/2018/06/kunjungan-wisatawan-di-torut-meningkat-tiap- tahun/. [Diakses: 13-Nov-2019].
Risnawati,  “September,  Pendapatan  Dinas  Pariwisata  Toraja  Utara  Capai  Rp  2,2  M
Artikel ini telah tayang di tribun-timur.com dengan judul September, Pendapatan Dinas Pariwisata Toraja Utara Capai Rp 2,2 M, https://makassar.tribunnews.com/2018/09/20/september-pendapata,” https://makassar.tribunnews.com, 2018. [Daring]. Tersedia pada:
https://makassar.tribunnews.com/2018/09/20/september-pendapatan-dinas- pariwisata-toraja-utara-capai-rp-22-m. [Diakses: 13-Nov-2019].
Mayasari  dan  Dewi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  AHP  Untuk Pemilihan Objek Wisata Kabupaten Kulon Progo,” Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam, 2015.
S. H. Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM),” Graha Ilmu Yogyakarta, 2006.
Andre, “Tutorial Belajar PHP Part 1: Pengertian dan Fungsi PHP dalam Pemrograman dan  Pembangunan  Aplikasi  Web,”  https://www.duniailkom.com,  2019.  [Daring]. Tersedia  pada:  https://www.duniailkom.com/pengertian-dan-fungsi-php-dalam- pemograman-web/.
A.  Sandi,  “Alasan  Mengapa  Kamu  Harus  Menggunakan  Framework  Laravel,” https://www.codepolitan.com,
2017. [Daring]. Tersedia pada:
https://www.codepolitan.com/alasan-mengapa-kamu-harus-menggunakan- framework-laravel-5a08d435ddcfb.
A.  Muhardian,  “Apa  itu  Git  dan  Kenapa  Penting  bagi  Programmer?,” https://www.petanikode.com, 2020.
[Daring]. Tersedia pada:
https://www.petanikode.com/git-untuk-pemula/.