## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152

## Analisis Sensitivitas Metode AHP Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Objek Wisata di Kabupaten Karangasem
I Gede Iwan Sudipa * , I Kadek Hardiatama, Christina Purnama Yanti, I Komang Arya Ganda Wiguna
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia Email: 1* iwansudipa@instiki.ac.id, 2 hardiatama@gmail.com, 3 christinapy@instiki.ac.id, 4 kmaryagw@instiki.ac.id Submitted: 20/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Kegiatan  wisata  merupakan  suatu  kegiatan  wajib  masyarakat  ketika  ingin  mengistirahatkan  diri  ataupun  untuk mencari pengalaman hidup baru. Bali merupakan destinasi wisata terkenal namun Karangasem belum banyak diketahui publik. Pemilihan objek wisata  merupakan Multi Attribute Decision Making (MADM). Penelitian ini menganalisis masalah MADM yaitu pemilihan objek wisata dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan The Technique for Order Preferences by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS). Pengujian metode dilakukan dengan melakukan analisis sensitivitas untuk mengetahui metode yang paling sensitif dalam pemilihan objek wisata. Dari analisis sensitivitas pada 10 kali percobaan dengan melakukan perubahan bobot kriteria dengan penambahan nilai 1 sampai 2,  menunjukan metode AHP menghasilkan perubahan  rangking  sebanyak  440  dengan  presentase  5.6%.  Sedangkan  metode  TOPSIS  memiliki  perubahan  rangking sebanyak 292 dengan presentase 3.77%. Hasil menunjukkan metode AHP lebih sensitive terhadap perubahan bobot sehingga pengambilan keputusan yang relevan dalam pemilihan objek wisata Kabupaten Karangasem dapat dilakukan dengan Metode AHP.
Kata Kunci: Analisis Sensitivitas; Objek Wisata; MADM; AHP; TOPSIS; Alternatif Terbaik
Abstract −Bali is a well-known tourist destination, but Karangasem is not widely known to the public. Tourist objects are selected  as  Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM).  This  study  analyzes  the  MADM problem,  namely  the  selection  of tourist objects using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and The Technique for Order Preferences by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) method. Method testing is done by conducting a sensitivity analysis to determine the most sensitive method in selecting tourist objects. The sensitivity analysis on 10 trials by changing the weight of the criteria by adding values from 1 to 2 shows that the AHP method produces a ranking change of 440 with a percentage of 5.6%. While the TOPSIS method has a ranking change of 292 with a percentage of 3.77%. The results show that the AHP method is more sensitive to changes in weight, so relevant decision-making in selecting Karangasem Regency tourism objects can be carried out using the AHP method.
Keywords : Sensitivity Analysis; Touris Attraction; MADM; AHP; TOPSIS; Best Alternative

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan berwisata menjadi salah satu pilihan rutin bagi setiap orang dalam mengekspresikan diri dengan berbagai tujuan, contohnya bersenang-senang, menenangkan diri, menambah pengetahuan tentang lokasi wisata, ataupun mengistirahatkan  diri  dari  hiruk-pikuk  aktivitas  keseharian[1].  Perkembangan  teknologi  mendorong  setiap pengelola  lokasi  wisata  dalam  melakukan  promosi  untuk  menunjukkan  eksistensi  lokasi  tersebut  kepada  calon wisatawan[2][3]. Contohnya pada daerah Bali, tidak bisa dipungkiri sektor wisata daerah Bali menjadi salah satu sektor potensial dalam sumber pendapatan daerah [4],[5], karena banyak objek wisata mampu menarik wisatawan lokal dan mancanegara untuk berkunjung dan berwisata. Salah satu daerah yang diunggulkan pada sektor wisata di Provinsi Bali adalah di Indonesia yaitu Kabupaten Karangasem [6]. Beberapa contoh dari lokasi pariwisata yang ada  di  Karangasem  antara  lain  Taman  Ujung,  Tirta  Gangga,  Pantai  Pasir  Putih,  Pura  Besakih,  dan  Desa Tenganan[3]. Daftar lokasi wisata di Karangasem sudah tercatat di Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Karangasem, data  tersebut  menjadi  acuan  dalam  penyebaran  informasi  tentang  kepariwisataan  di  Karangasem[4]. Salah  satu potensi  wisata  Karangasem  yang  sangat  tinggi  merupakan  bidang  wisata  alam  bawah  laut  dan  kebudayaan[7]. Maka dari  itu sangat  dibutuhkannya peranan teknologi dalam penyebaran informasi  tentang wisata yang ada di kabupaten Karangasem.
Informasi  tentang  lokasi  wisata  pada  Kabupaten  Karangasem  tidak  optimal  apabila  banyaknya  pilihan lokasi wisata tidak mampu memberikan rekomendasi bagi lokasi wisata yang paling sesuai berdasarkan kriteria penilaian  dari  wisatawan  dalam  memilih  lokasi  objek  wisata.  Setiap  lokasi  wisata  dapat  menjadi  alternatif- alternatif di dalam proses pengambilan keputusan[8]. Alternative lokasi wisata dapat dipilih dalam proses seleksi yang nantinya dapat menghasilkan tempat wisata populer di kawasan Kabupaten Karangasem pilihan wisatawan yaitu alternative terbaik lokasi wisata, berdasarkan kriteria penilaian dalam pengambilan keputusan. Berdasakan hasil kuesioner yang telah disebar ke 75 responden secara simple random sampling yang menghasilkan data yang dijadikan sebagai acuan kriteria dan alternatif yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Kriteria berdasarkan pengisian kuisioner responden yaitu meliputi Kategori (C1), Fasilitas(C2), Jarak(C3), dan Harga(C4). Alternatif yang digunakan Tirta Gangga (A1), Taman Ujung(A2), Pantai Pasir Putih (A3), dan Desa Tenganan(A4). Proses perhitungan  nilai  akhir  alternatif  menggunakan  dua  metode  pengambilan  keputusan Multi  Attribute  Decision Making (MADM)  yaitu Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan The  Technique  for  Order  Preferences  by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS)[9].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
Berdasarkan uraian diatas maka penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menganalisis perbandingan dari metode AHP dan TOPSIS dari penilaian analisis senstivitas terhadap hasil akhir pemilihan objek wisata di Kabupaten Karangasem. Analisis sensitivitas ditujukan untuk menghitung kestabilan hasil solusi optimal apabila terjadi perubahan bobot kriteria dalam proses pengambilan[10][11]. Solusi optimal merupakan hasil perhitungan aternatif  terbaik,  yang  dipengaruhi  oleh  nilai  setiap  alternatif  serta  parameter  atau  kriteria  penilaian  yang digunakan[12]. Beberapa penelitian yang melakukan analisis sensitivitas pada metode AHP [13][14] dikarenakan metode AHP merupakan metode penentuan bobot multi kriteria dengan representasi permasalahan, kriteria, atribut kriteria serta alternatif dalam hierarki keputusan, serta penentuan nilai bobot kriteria dengan matriks perbandingan berpasangan,  sedangkan pengambilan keputusan di  bidang pemilihan wisata juga mengandalkan lebih  dari satu kriteria.  Penelitian  lainnya  melakukan  analisis  sensitivitas  pada  metode  TOPSIS  [15]  karena  metode  TOPSIS adalah metode pengambilan keputusan multi kriteria yang didasarkan pada konsep alternatif terbaik dipilih tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solosi  ideal  positif,  tetapi  juga  dari  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatifnya[16]. Penelitian yang melakukan analisis sensitivitas metode AHP dan TOPSIS[17] untuk mengetahui metode yang paling sentitiv terhadap perubahan bobot kriteria penilaian terhadap hasil akhir perankingan alternatif [18].  Kedua  metode  tersebut  dipilih  karena  sama-  sama  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi kriteria[19]. Kemudian dilakukan analisis perbandingan berupa analisis snsitivitas untuk mengetahui metode mana yang cocok digunakan berdasarkan tingkat sensitivitasnya[20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1 menjelaskan  tahapan  dalam  penelitian  yang  dimulai  dari  analisis  permasalahan  yaitu  menganalisis sensitivitas metode AHP dan TOPSIS dalam permasalahan penentuan lokasi wisata. Metode pengumpulan data primer meliputi kuisioner kepada 75 responden dengan teknik simple random sampling [21] dan tahap observasi ke lokasi wisata di Kabupaten Karangasem.  Pengumpulan data sekunder meliputi studi literatur tentang analisis sentivitas. Berdasakan hasil kuesioner yang telah disebar ke 75 responden secara simple random sampling yang menghasilkan  data  yang  dijadikan  sebagai  acuan  kriteria  dan  alternatif  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan.  Kriteria  berdasarkan  pengisian  kuisioner  responden  yaitu  meliputi  Kategori  (C1),  Fasilitas(C2), Jarak(C3), dan Harga(C4). Alternatif yang digunakan Tirta Gangga (A1), Taman Ujung(A2), Pantai Pasir Putih (A3), dan Desa Tenganan(A4). Penelitian ini membandingkan dua metode pengambilan keputusan multikriteria yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan The Technique for Order Preferences by Similarity to  an Ideal Solution (TOPSIS) yang kemudian dilakukan perbandingan sensitivitas terhadap kedua metode.

## 2.2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  merupakan  metode  pemecahan  masalah  multi  kriteria  yang  bersifat  struktur  dan  tidak  terstruktur.  AHP mengelompokkan  kriteria  penilaian  dalam  suatu  hierarki,  dan  menggunakan  nilai  skala Saaty [22]  sebagai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
pengganti  persepsi  manusia  untuk  melakukan  perbandingan  tingkat  kepentingan  satu  kriteria  dengan  kriteria lainnya [23]. Dengan suatu hipotesa maka akan dapat ditentukan elemen mana yang mempunyai prioritas tertinggi. Berikut langkah – langkah umum metode AHP[24] :
1. Melakukan definisi kriteria.
2. Melakukan penyusunan tujuan, kriteria, subkriteria, dan alternative dalam bentuk hierarki keputusan.
3. Memberikan penilaian skala saaty pada matriks perbandingan berpasangan kriteria.
4. Melakukan pengujian konsistensi terhadap perbandingan antar kriteria [11] dengan menggunakan Persamaan (1).
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (1)
Keterangan  : CI = Consistency Index ( Rasio Penyimpangan Konsistensi ) λmax =  Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n n = jumlah elemen yang dibandingkan.
CR =  CI / RI (2)
Keterangan : CR = Consistency Ratio RI = Random Index 5. Melakukan perangkingan.
2.3 Metode The Technique for Order Preferences by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  memiliki  prinsip  alternatif  yang  terbaik  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan mempunyai jarak terjauh dari solusi ideal negatif menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik)[17] untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif . Topsis membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C i yang ternormalisasi, Adapun langkah-langkah perhitungan metode TOPSIS yaitu [25] : 1. Menetukan normalisasi matriks keputusan. Nilai ternormalisasi r ij dihitung dengan Persamaan (3)[26]:
r ij = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (3)
2. Menetukan bobot ternormalisasi matriks keputusan. Nilai bobot ternormalisasi y ij dihitung dengan Persamaan (4).
y ij = w i r ij (4)
dengan A + = (y 1 + , y 2 + ,…, y n + ) A - = (y 1 - , y 2 - ,…, y n - ) dimana : y j + = {min i y ij ; jika j adalah atribut keuntungan} y j - = {min i y ij ; jika j adalah atribut biaya} dengan nilai j = 1,2,…n 3. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dihitung menggunakan Persamaan (5).
D i +  = √∑ (𝑦 𝑗 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
4. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dihitung menggunakan Persamaan (6).:
D i +  = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
5. Nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi) dihitung menggunakan Persamaan (7). :
V i = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (7)

## 2.3 Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  ditujukan  memperoleh  solusi  optimal  dari  suatu  proses  penentuan  keputusan,  analisis sensitivitas  menghitung  terjadinya  perubahan  bobot  kriteria  dari  membandingkan  dua  metode  atau lebih  untuk mengetahui  metode  yang  paling  sensitif  terhadap  perubahan  ranking  hasil  akhir  perankingan.  Tahapan  dalam analisis sensitivitas yaitu[27][15]:
1. Menentukan nilai bobot kriteria.
2. Menentukan nilai basis awal, dimana nilai basis awal digunakan sebagai acuan perubahan ranking.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
3. Melakukan perubahan bobot satu atau lebih kriteria dengan range perubahan nilai yaitu 1 sampai 2.
4. Melakukan normalisasi bobot kriteria, sehingga nilai bobot kriteria menjadi Σ=1.
5. Melakukan perhitungan perubahan ranking pada setiap metode yang dianalisis.
6. Melakukan perhitungan prosentase perubahan ranking pada setiap metode yang dianalisis.
Menghitung  prosentase  perubahan  ranking  ditujukan  untuk  mengetahui  hasil  akhir  dari  proses  analsis sensitivitas,  semakin  besar  nilai  persentase  perubahannya  menandakan  semakin  sensitif  sebuah  metode dibandingkan  dengan  lainnya.  Nilai  persentase  perubahan  perangkingan  alternatif  dapat  diperoleh  dengan Persamaan (8)[11].
𝑇
𝑖 × 𝑎 × 100%
(8)
Keterangan :
T = Total akhir perubahan ranking
i = Total perulangan
A  =  Jumlah atribut yang digunakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Analytical Hierarchy Process (AHP)
1. Hierarki Keputusan Pemilihan Objek Wisata
Gambar 2. Hierarki Pemilihan Objek Wisata[24]
Gambar 2 menjelaskan bahwa pada penentuan lokasi wisata terdapat 4 kriteria yaitu Kategori (C1) tempat wisata, Fasilitas yang tersedia pada tempat wisata (C2) pada lokasi wisata, Jarak (C4) ke lokasi wisata serta Harga (C4) tiket  pada lokasi  wisata serta. Terdapat 4 alternatif lokasi  wisata yaitu Taman Ujung (A1), Tirta Gangga (A2), Virgin Beach (A3) dan Desa Tenganan (A4).
2. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kriteria
Kategori  Fasilitas Jarak Harga Kategori 1.00 3.00 5.00 7.00 Fasilitas 0.33 1.00 3.00 5.00 Jarak 0.20 0.33 1.00 3.00 Harga 0.14 0.20 0.33 1.00 Total 1.68 4.53 9.33 16.00
Pada Tabel 1 menampilkan matriks perbandingan kriteria untuk menentukan bobot prioritas.
3. Penentuan Bobot Prioritas Kriteria
Tabel 2. Bobot Prioritas Kategori  Fasilitas Jarak Harga Bobot Consistency Measure Kategori 0.60 0.66 0.54 0.44 0.56 4.22 Fasilitas 0.20 0.22 0.32 0.31 0.26 4.17 Jarak 0.12 0.07 0.11 0.19 0.12 4.04 Harga 0.09 0.04 0.04 0.06 0.06 4.04 Total 1.00 16.47 Pada Tabel  2 menampilkan  hasil  bobot  prioritas  yang  kemudian  dihitung  tingkat  konsistensinya berdasarkan Persamaan (1) dan Persamaan (2).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
4. Perangkingan Kriteria
Tabel 3. Perangkingan Bobot Kriteria Kategori Fasilitas Jarak Harga Hasil 0.56 0.26 0.12 0.06 Taman ujung 0.30 0.45 0.10 0.2526882 0.311783569 Tirta Gangga 0.30 0.23 0.10 0.2258065 0.253932796 Virgin Beach 0.10 0.08 0.25 0.2419355 0.121445128 Desa Tenganan 0.30 0.23 0.55 0.2795699 0.312838508
Pada Tabel  3 menampilkan  hasil  perangkingan menggunakan  metode  AHP  yang  diperoleh  hasil bahwa alternatif Desa Tenganan (A4) memperoleh nilai terbesar yaitu 0,312838508.
3.2 Perhitungan The Technique for Order Preferences by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS)
1. Matriks Keputusan Kriteria
Tabel 4. Matriks Keputusan Kriteria Nama Kriteria Kategori Fasilitas Jarak Harga Atribut Benefit Benefit Cost Cost Nilai Atribut 7.00 5.00 5.00 3.00 SUM Nilai 20.00 Tabel 5. Matriks Keputusan Alternatif Alternatif Kategori Fasilitas Jarak Harga Taman ujung 7 7 5 3 Tirta Gangga 7 5 5 7 Virgin Beach 7 3 3 5 Desa Tenganan 7 5 1 1 SUM 28 20 14 16 MAX 7 7 5 7 MIN 7 3 1 1
2. Normalisasi Kriteria
Tabel 6. Matriks Normalisasi Kriteria Nama Kriteria  Kategori Fasilitas Jarak  Harga Atribut Benefit Benefit Cost Cost Nilai Atribut 0.35 0.25 0.25 0.15 SUM Nilai 1.00 Tabel 7. Matriks Normalisasi Alternatif Alternatif Kategori Fasilitas Jarak Harga Taman ujung 0.5 0.6735753 0.6454972 0.3273268 Tirta Gangga 0.5 0.4811252 0.6454972 0.7637626 Virgin Beach 0.5 0.2886751 0.3872983 0.5455447 Desa Tenganan 0.5 0.4811252 0.1290994 0.1091089
Pada Tabel 6 dan Tabel 7 menampilkan hasil normalisasi matriks keputusan berdasarkan Persamaan (3).
3. Pembobotan Matriks Keputusan
Tabel 8. Hasil Pembobotan Matriks Keputusan Alternatif Kategori Fasilitas Jarak Harga Taman ujung 0.175 0.1683938  0.1613743 0.049099 Tirta Gangga 0.175 0.1202813  0.1613743 0.1145644 Virgin Beach 0.175 0.0721688  0.0968246 0.0818317 Desa Tenganan 0.175 0.1202813  0.0322749 0.0163663 Solosi Ideal + 0.175 0.1683938  0.1613743 0.1145644 Solusi Ideal - 0.175 0.0721688 0.0322749 0.0163663
Pada Tabel 8 menampilkan hasil pembobotan berdasarkan Persamaan (4)
4. Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
Tabel 9. Jarak Solusi Ideal Positif
Alternatif Kategori Fasilitas Jarak Harga Hasil Taman ujung 0 0 0 0.0043 0.0654654 Tirta Gangga 0 0.002 0 0 0.0481126 Virgin Beach 0 0.009 0.004 0.0010 0.1204050 Desa Tenganan 0 0.002 0.017 0.0096 0.1691873 Tabel 10. Jarak Solusi Ideal Negatif Alternatif Kategori Fasilitas Jarak Harga Hasil Taman ujung 0 0.009 0.017 0.001 0.164309 Tirta Gangga 0 0.002 0.017 0.010 0.169187 Virgin Beach 0 0 0.004 0.004 0.091937 Desa Tenganan 0 0.002 0 0 0.048113
Pada Tabel 9 menampilkan hasil jarak ideal positif berdasarkan Persamaan (5), Tabel 10 menampilkan jarak solusi ideal negatif berdasarkan Persamaan (6).
5. Perhitungan Nilai Preferensi
Tabel 11. Nilai Preferensi Alternatif Nilai Preferensi(V i ) Taman ujung 0.715088117 Tirta Gangga 0.778589212 Virgin Beach 0.43296626 Desa Tenganan 0.221410788
Pada Tabel 11 menampilkan nilai preferensi atau perangkingan berdasarkan Persamaan (7).
6. Hasil Perangkingan Alternatif Metode TOPSIS
Tabel 12. Hasil Perangkingan Alternatif Alternatif Nilai Preferensi(V)  Ranking Tirta Gangga 0.778589212 1 Taman Ujung 0.715088117 2 Virgin Beach 0.43296626 3 Desa Tenganan 0.221410788 4
Pada Tabel 12 dapat dijelaskan bahwa dari proses perankingan metode TOPSIS maka alternative Tirta Gangga (A2) menjadi alternatif terbaik dengan nilai akhir = 0.778589212.

## 3.3 Uji Sensitifitas
1. Menentukan Nilai Basis Awal
Tabel 13. Nilai Basis Awal No Alternatif AHP TOPSIS 1 Taman Ujung 0.311783569 0.715088117 2 Tirta Gangga 0.253932796 0.778589212 3 Virgin Beach 0.121445128 0.43296626 4 Desa Tenganan 0.312838508 0.221410788 Max 0.312838508 0.778589212
Hasil perangkingan metode AHP dan TOPSIS  menghasilkan posisi alternatif terbaik yang berbeda, pada perhitungan  metode  AHP  diperoleh  alternatif  terbaik  yaitu  Desa  Tenganan  (A4),  sedangkan  pada  perhitungan metode TOPSIS diperoleh hasil alternatif terbaik yaitu Tirta Gangga (A2) menjadi yang terbaik.
2. Melakukan Perubahan Bobot Kriteria
Untuk melakukan proses analisis sensitivitas selanjutnya dilakukan proses penambahan bobot kriteria sebanyak 10 kali percobaan dengan penambahan nilai bobot dari nilai 1 sampai 2. Berikut langkah-langkah dalam melakukan perubahan bobot kriteria sebanyak 10 percobaan, berikut [15] : a. Percobaan  1  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,5 sampai nilai 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
b. Percobaan  2  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,2 sampai nilai 1.
c. Percobaan  3  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,25 sampai nilai 1.
d. Percobaan 4 yaitu perubahan bobot kriteria dengan menambahkan bobot dimulai dari nilai 0,25 sampai nilai 1,25.
e. Percobaan  5  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,25 sampai nilai 1,5.
f. Percobaan  6  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,5 sampai nilai 1,5.
g. Percobaan  7  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,25 sampai nilai 1,75.
h. Percobaan  8  yaitu  melakukan  perubahan  bobot  kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,25 sampai nilai 2.
i. Percobaan 9 yaitu Mengubah bobot kriteria dengan menambahkan bobot sebesar 2 dengan proses penambahan bobot dimulai dari 0.4. melakukan perubahan bobot kriteria dengan menambahkan bobot dimulai dari nilai 0,4 sampai nilai 2.
j. Percobaan  10  yaitu  melakukan  perubahan  bobot kriteria  dengan  menambahkan  bobot  dimulai  dari  nilai  0,5 sampai nilai 2.
3. Hasil Uji Sensitivitas
Tabel 14. Hasil 10 kali Percobaan Percobaan Ke Total Iterasi Jumlah Perubahan (AHP) Jumlah Perubahan (TOPSIS) 1 8 18 12 2 20 42 28 3 16 33 24 4 20 43 30 5 24 53 36 6 12 28 18 7 28 63 42 8 32 74 48 9 20 48 30 10 16 38 24 Total 196 440 292
Tabel 14 menampilkan hasil 10 kali percobaan dari langkah pertama sampai Langkah ke sepuluh.
Gambar 3. Grafik Analisis Sensitivitas
0,56% 0,53% 0,52% 0 ,5 4 % 0,55% 0 ,5 8 % 0,56% 0,57% 0,60% 0,59% 0,38% 0,35% 0,38% 0,38% 0,38% 0,38% 0,38% 0,38% 0,38% 0,38% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

## GRAFIK ANALISIS
SENSITIVITAS AHP TOPSIS 0,00% 10,00% AHP TOPSIS Total Persentase Perubahan Rangking 10 Kali Percobaan AHP TOPSIS

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
Pada 10 kali percobaan tersebut dapat diketahui bahwa metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang memiliki persentase sensitivitas yang lebih tinggi. Jumlah total  persentase sensitivitas dalam 10 kali  percobaan pada  Metode  AHP  adalah  5.6%  sedangkan  Metode  TOPSIS  adalah  3.77%  menggunakan  rumus  menghitung persentase (8). Setelah ditemukan bahwa metode yang lebih sensitif adalah dengan metode AHP, maka peneliti memilih hasil alternatif yang dihasilkan oleh metode tersebut. Berdasarkan perhitungan metode AHP, dari 4 objek wisata  yang  menjadi  pilihan  adalah  Desa  Tenganan(A4).  Semakin  banyak  terjadi  perubahan  rangking  ketika dilakukan perubahan bobot  maka semakin sensitif metode tersebut, ketika metode lebih sensitif berarti metode tersebut  lebih  baik  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dikarenakan  hasil  akurasi  pengambilan  keputusan tersebut lebih tinggi ketika menggunakan metode yang lebih sensitif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan didapat kesimpulan bahwa metode AHP dan metode TOPSIS dapat digunakan untuk menentukan Pilihan Objek Wisata Kabupaten Karangasem sesuai dengan kriteria yang ditentukan maka dapat  disimpulkan Untuk metode AHP mendapatkan hasil bahwa Desa Tenganan (A4) sebagai  alternatif objek  wisata  terbaik,  sedangkan  pada  metode  TOPSIS  mendapatkan  hasil  bahwa  Tirta  Gangga(A2)  sebagai alternative lokasi  wisata terbaik.  Dengan melakukan proses analisis sensitivitas pada 10 kali percobaan dengan menambah  bobot  yang  berbeda  menunjukan  bahwa  pada  metode  AHP  menghasilkan  perubahan  rangking sebanyak 440 perubahan dan presentase perubahan rangking sebesar 5.6%. Sedangkan metode TOPSIS memiliki perubahan rangking sebanyak 292 perubahan dan presentase perubahan rangking sebesar 3.77%. Semakin banyak terjadi  perubahan  rangking  ketika  dilakukan  perubahan  bobot  maka  semakin  sensitif  metode  tersebut,  ketika metode  lebih  sensitif  berarti  metode  tersebut  lebih  baik  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dikarenakan pengambilan keputusan cenderung bersifat fleksible sehingga akurasi pengambilan keputusan tersebut lebih tinggi ketika menggunakan metode yang lebih sensitif. Sehingga pengambilan keputusan yang relevan dalam pemilihan objek wisata Kabupaten Karangasem dapat dilakukan dengan Metode AHP.

## REFERENCES
[1] G. Lohmann and A. P. Netto, Tourism theory: Concepts, models and systems . Cabi, 2016.
[2] S. I. K. Widyatmaja and I. G. Ngurah, “Pengetahuan Dasar Ilmu Pariwisata,” Pustaka Larasan, Bali , 2017.
[3] N.  L.  Apriani,  “Persepsi  Wisatawan  Terhadap  Objek  Daya  Tarik  Wisata  Tenganan  Pegringsingan,  Kabupaten Karangasem.” Universitas Pendidikan Ganesha, 2020.
[4] Badan Pusat Statistik Kabupaten Karangasem, “Badan Pusat Statistika,” karangasemkab.bps.go.id , 2022.
[5] P.  T.  Prasetyaningrum  and  A.  Sari,  “Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Untuk  Mendukung  Keputusan Pemilihan  Desrinasi  Tempat  Wisata  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Untuk  Para  Wisatawan  Mancanegara  Non  Asia,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 519–528, 2019.
[6] E. P. Yuendini, I. N. Rachmi, N. N. Aini, R. Harini, and M. A. F. Alfana, “Analisis Potensi Ekonomi Sektor Pertanian dan Sektor Pariwisata di Provinsi Bali Menggunakan Teknik Analisis Regional,” J. Geogr. Media Inf. Pengemb. Dan Profesi Kegeografian , vol. 16, no. 2, pp. 128–136, 2019.
[7] A.  Hidayah,  S.  Sunarti,  and  L.  Hakim,  “Potensi  dan  Pengembangan  Objek  Wisata  Bahari  Tulamben,  Kabupaten Karangasem, Bali.” Brawijaya University, 2017.
[8] 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, pp. 1–6, 2018.
[9] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  I. K. A. G. Wiguna, K. N. Semadi, I. G. I. Sudipa, and I. K. J. Septiawan, “Analisis Sensitivitas Prioritas Kriteria Pada Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Kasus  Penentuan  Pemberian  Kredit),” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[11]  I. G. I. Sudipa and I. A. D. Puspitayani, “Analisis Sensitivitas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengambilan Keputusan Multikriteria,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 85–95, 2019.
[12]  E. Borgonovo and E. Plischke, “Sensitivity analysis: a review of recent advances,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 248, no. 3, pp. 869–887, 2016.
[13]  K. D. Goepel, “Implementation of an online software tool for the analytic hierarchy process (AHP-OS),” Int. J. Anal. Hierarchy Process , vol. 10, no. 3, 2018.
[14]  S.  Widaningsih,  “Analisis  Sensitivitas  Metode  AHP  Dengan  Menggunakan  Weighted  Sum  Model  (  WSM  )  Pada Simulasi Pemilihan Investasi Sektor Financial,” J. Inform. , 2017.
[15]  D. N. Nafi, A. Mulyanto, and M. G. Wonoseto, “Perbandingan Sensitivitas Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Ustadz Teladan Ponpes Wahid Hasyim Yogyakarta,” Fountain Informatics J. , vol. 6, no. 1, pp. 35–44, 2021.
[16]  G.  W.  Setiawan,  J.  Wahyudi,  and  A.  Sudarsono,  “Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dan  Metode  Topsis  melalui Pendekatan Uji Sensitivitas Penilaian Kinerja Pegawai (Studi Kasus: Dinas Perhubungan Bengkulu Tengah),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , pp. 169–173, 2021.
[17]  D. Bhadra, N. R. Dhar, and M. A. Salam, “Sensitivity analysis of the integrated AHP-TOPSIS and CRITIC-TOPSIS method for selection of the natural fiber,” Mater. Today Proc. , vol. 56, pp. 2618–2629, 2022.
[18]  I. Indriyati, B. Surarso, and E. A. Sarwoko, “Sensitivity analysis of the AHP and TOPSIS methods for the selection of the  best  lecturer  base  on  the  academic  achievement,”  in Proceeding  ISNPINSA  Seminar  International  Diponegoro University , 2013, pp. 38–50.
[19]  A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (MADM) , vol. 277.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 493 − 501 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2152
Springer, 2019.
[20]  R. D. Kusmiyanti and M. Mustakim, “Analisis Sensitivitas Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Terhadap Pembobotan Analytic Hierarchy Process,” 2017.
[21]  R. Latpate, J. Kshirsagar, V. Kumar Gupta, and G. Chandra, “Simple random sampling,” in Advanced Sampling Methods , Springer, 2021, pp. 11–35.
[22]  A. Darko, A. P. C. Chan, E. E. Ameyaw, E. K. Owusu, E. Pärn, and D. J. Edwards, “Review of application of analytic hierarchy process (AHP) in construction,” Int. J. Constr. Manag. , vol. 19, no. 5, pp. 436–452, 2019.
[23]  A. K. Syaka and A. Mulyanto, “Analisis Perbandingan Sensitivitas AHP dan WP dalam Pemilihan Biro Perjalanan Umrah di Yogyakarta,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 3, pp. 169–180, 2019.
[24]  I. G. I. Sudipa, I. K. A. G. Wiguna, I. N. T. A. Putra, and K. Hardiatama, “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan Interpolasi Linier Dalam Penentuan Lokasi Wisata Di Kabupaten Karangasem,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 866–878, 2021.
[25]  A. A. Chamid and A. C. Murti, “Kombinasi metode AHP dan Topsis pada sistem pendukung keputusan,” Pros. SNATIF , pp. 115–119, 2017.
[26]  A. P. Windarto, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput , vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[27]  W.  Yusnaeni  and  R.  Ningsih,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Topsis,  Saw  Dan  Wp  Melalui  Uji  Sensitifitas  Untuk Menentukan Pemilihan Supplier,” 2019.