## ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PEMILIHAN TEMPAT WISATA DI JOMBANG BERBASIS WEB
Firman Romadhoni, Anggraini Puspita Sari, Fawwaz Ali Akbar Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya No. 1, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia fromadhoni34@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem informasi pemilihan destinasi tempat wisata memberikan bebrapa informasi untuk calon wisatawan yang akan menentukan tujuan saat akan berkunjung ke suatu kota. Memilih destinasi tempat wisata masih menjadi salah satu permasalahan bagi calon wisatawan yang akan berkunjung ke sebuah kota, begitu juga yang dialami oleh beberapa calon wisatawan yang sedang bekunjung ke kota Jombang. Yang mana di kota Jombang sendiri memiliki beraneka ragam jenis tempat wisata . Maka dari itu layanan penyedia informasi untuk memilih tempat wisata menjadi sangat penting bagi mereka yang masih belum memiliki opsi untuk mengunjungi tempat wisata yang  ada.  Penelitian  ini  memadukan  dua  metode  yang  pertama  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dan Weighted Product (WP), yang mana metode ini berfungsi untuk memberikan alternatif pada sebuah pemilihan tempat wisata di kabupaten Jombang. Mengacu pada penelitian yang sudah dilakukan, diperoleh hasil daftar peringkat tempat wisata Jombang, dimana alternatif Kampong Djawi menduduki urutan pertama dengan perolehan  nilai  vektor  V  tertinggi  sebesar  0,2092.  Menunjukkan  SPK  berbasis  web  yang  dibangun  dengan pendekatan AHP dan WP ini berhasil dilakukan dan dapat memberikan rekomendasi wisata yang solutif kepada calon  wisatawan  di  wilayah  Jombang.  Dengan  dibuatnya  sistem  informasi  yang  menyajikan  alternaitf  dari beberapa tempat wisata di jombang ini selain mempermudah calon wisatawan juga dapat membantu menunjang beberapa tempat wisata untuk menjangkau calon wisatawan dengan kriteria dari masing-masing tempat. Dengan begitu akan memperkecil peluang wisatawan yang kecewa karena tidak sesuainya kriteria yang diharapkan.
Kata kunci :  sistem pendukung keputusan, weighted product, analytical hierarchy process, tempat wisata

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan
teknologi informasi dan komunikasi, terutama internet, terus berkembang dari waktu-ke  waktu  [16].  Saat  ini,  pemasaran  pariwisata telah  mengadopsi  teknologi  untuk  mencapai  target pasar  mereka.  Selain  menggunakan  internet,  sektor pariwisata  juga  mulai  memanfaaatkan  berbagai layanan  aplikasi  lainnya  [1].  Kabupaten  Jombang menyediakan  beragam  tempat  wisata  menarik, termasuk wisata  bernuansa  alam,  menjadikan potensi pariwisata di Kabupaten Jombang sangat besar berkat keindahan alam yang disajikan.
Hal  ini  mendorong  para  wisatawan  untuk mencari tempat wisata yang sesuai dengan preferensi mereka.  Untuk  membantu  calon  wisatawan  dalam menemukan informasi yang akurat dan cocok tentang berbagai tempat wisata di Jombang, maka diperlukan sebuah sistem terkomputerisasi yang dapat membantu dalam memilih serta memberikan pengetahuan seputar objek wisata yang diinginkan. Pengembangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan adalah solusi yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut [2].
Sistem pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang menghasilkan  alternatif-alternatif  keputusan  untuk membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai permasalahan  yang  tidak  terstruktur  atau  semi terstruktur dengan  menggunakan data dan  model  [3]. Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengatasi masalah  yang  ada  dan  sebagai  pendukung  suatu
perusahaan  atau organisasi  dalam  mengambil  sebuah keputusan [4].
Adapun  metode-metode  SPK  yang  dapat diimplementasikan  untuk  mengatasi  permasalahan yang  ada,  seperti Simple  Additive  Weighting (SAW) , Elimination  Et  Choix  Traduisant  la  Realite (ELECTRE) ,  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) ,  Weighted Product (WP) , dan Analytic Hierarchy Process (AHP) [5] . Diantara metode-metode tersebut, penulis memilih AHP dan WP sebagai teknik yang cocok dengan studi kasus penelitian ini.
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  adalah metode  yang  memungkinkan  bagi  pihak  pengambil Keputusan  dalam  menghadapi  faktor  yang  nyata ataupun  tidak  nyata,  dimana  metode  ini  unggul  pada struktur hierarkinya, dimulai dari kriteria yang dipilih sampai dengan level kriteria yang paling rinci. Selain struktur  hierarki,  AHP  dapat  mempertimbangkan konsistensi  dari  beberapa  kriteria  dan  alternatif  yang ditetapkan  oleh  pembuat  keputusan  serta  validitas hingga  batas  toleransi.  Metode  ini  juga  mendukung perusahaan  atau organisasi  mengatasi  suatu  masalah, baik  kualitatif  maupun  kuantitatif  yang  didasarkan pada  pengetahuan  dari  pihak  tersebut,  serta  mampu meminimalisir pembobotan secara subjektif [6].
Weighted  Product  (WP)  sebagai  metode pelengkap  dari  metode  AHP  yang  berfungsi  untuk menentukan keputusan terbaik dari berbagai alternatif yang  ada  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Metode  ini  bekerja  dengan  cara  mengalikan  semua
nilai  dari  setiap  alternatif  yang  telah  dipangkatkan dengan bobot kriteria yang bersangkutan. Dibandingkan  dengan  AHP,  WP  cenderung  lebih sederhana  dalam  melakukan  perhitungan  penentuan alternatif [7].
Berdasarkan  pemaparan  di  atas,  penelitian  ini diangkat guna mengetahui penerapan sistem pendukung keputusan untuk tempat wisata di Jombang berbasis  web  menggunakan  metode  AHP  dan  WP. Melalui  sistem  ini  juga  diharapkan  dapat  membantu wisatawan menentukan tempat wisata di Jombang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Jurnal  pertama  oleh  [8]  membahas  Metode  WP dapat diaplikasikan pada pembuatan atau pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dalam menentukan wisata kuliner di Kota Kupang. Aplikasi dibangun dengan mempertimbangkan harga, pelayanan,  kualitas,  rating,  dan  jarak.  Mereka menggunakan  9  kriteria  berserta  10  alternatif  dalam perhitungan  manual  guna  memilih  lokasi  wisata kuliner  yang  strategis.  Hasil  menunjukkan  warounk seafood  dan  eorientik  menempati  posisi  pertama dengan nilai 0,126.
Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  juga pernah dilakukan [9]  yang  membahas bahwa Metode WP mampu  diterapkan  dalam  penentuan  penerima bantuan Program Keluarga Harapan dengan menggunakan  bobot  W  =  (4,1,3,2,3,2,3).  Dari  hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  terbaik diperoleh dengan nilai vektor V  0,12567895.
Penelitian  lain dilakukan  [10]  yang  mengadopsi metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP)  untuk  membuat  sistem informasi  berbasis  web  terkait  objek  wisata  di  DKI Jakarta. Sistem ini dibangun sebagai sarana informasi seputar  alamat,  rute,  dan  destinasi  yang  ingin dikunjungi  wisatawan.  Hasil  menunjukkan  metode SAW  lebih  akurat  dibandingkan  metode  WP  dalam menetapkan  lima  tujuan  wisata  terfavorit,  dan  daftar wisata  yang  disajikan  web Enjoy Jakarta  dapat membantu  wisatawan  menentukan  objek  yang  ingin dikunjungi  serta  memberikan  penilaian  setelah kunjungan dilakukan.
Selanjutnya oleh [11] dilakukan penelitian serupa mengangkat  topik  penerapan  Hybrid  DSS  guna menetapkan lokasi wisata terbaik di kawasan Mandeh, Sumatera Barat. Mereka menggunakan 8 kriteria juga 10 alternatif objek wisata sebagai bahan penelitian ini. Melalui analisis Hybrid DSS serta penggabungan dua metode  SAW  dan  AHP,  dihasilkan  rekomendasi destinasi wisata wilayah Mande dengan nilai alternatif terbaik 0,895 yang bertempat di Majuto Beach.
Rahmadani [12] dengan penelitiannya membahas metode  AHP-WP  dalam  menentukan  siswa  yang berkompeten  menerima  beasiswa  atas  prestasi  yang diraih  selama  menempuh pendidikan di SMA Negeri 20 Medan. Nilai akademik, keterampilan, ekstrakulikuler,  kompetensi,  dan  kedisipilinan  siswa- siswi  menjadi  bahan  yang  dipertimbangkan  pihak
sekolah  untuk  memilih  peserta  didik  yang  layak mendapatkan  kesempatan  tersebut.  Penelitian  ini menghasilkan daftar peringkat siswa-siswi berprestasi, dimana nilai vektor v tertinggi diperoleh Virana Aulia sebesar 0,026, disusul oleh Sapri Yani Tia dengan nilai vektor V sebesar 0,022.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem dengan basis komputer yang membantu dalam aktivitas pengambilan keputusan melalui penyaringan dan  proses  analisis  data  guna  menyajikan  berbagai alternatif  Keputusan  [4].  Ibrahim  dan  Soebroto  [13] mengutip  dalam  penelitiannya  bahwasanya  SPK dirancang untuk mendukung penilaian dan keputusan manusia,  dengan  memanfaatkan  data  dan  model analitis  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  bersifat semi-terstruktur  atau  tidak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan  suatu  organisasi  atau  perusahaan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  bisnis,  manajemen,  dan kesehatan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini menerapkan SPK, AHP dan WP, yang divisualisasikan dalam gambar 1.
MULAI KRITERIA DAN SUB KRITERIA MENGHITUNG MATRIKS PERBANDINGAN BERPASANGAN MENGHITUNG NORMALISASI DAN PEMBOBOTAN MENGHITUNG MATRIKS PENJUMLAHAN SETIAP BARIS MENGHITUNG EIGEN VALUE DAN EIGEN MAX MENGHITUNG CI DAN CR CR <= 0,1 MELAKUKAN PERBAIKAN NILAI BOBOT KRITERIA ALTERNATIF MENCARI NILAI PREFERENSI VEKTOR S MENCARI NILAI VEKTOR V HASIL PERINGKAT

## SELESAI

## Gambar 1. Diagram Alir Metode AHP dan WP

## 3.2. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process (AHP) adalah salah  satu  metode  SPK  yang  sistematis  membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan menguraikan  masalah-masalah  kompleks  menjadi hirearki dari beberapa kriteria dan alternatif. Teknik yang  disempurnakan  oleh  Thomas  L.  Saaty  ini menggunakan  pendekatan  pada  setiap  kriteria berbeda  untuk  dipecah  menjadi  beberapa  elemen kecil dan dibandingkan secara berpasangan, sehingga dapat membantu pemangku kepentingan menentukan
bobot  prioritas  berdasarkan  hasil  perhitungan persamaan matematika. [14]
Metode AHP dalam SPK merupakan pendekatan  yang  efektif  untuk  mempertimbangkan berbagai aspek dan preferensi pengambilan Keputusan.  AHP  memiliki  beberapa  kelebihan, diantaranya:
a. Unggul pada segi proses pengambilan kebutusan dan  akomodasi  atribut  kuantitatif  maupun kualititatif
b. Mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  konsisten dibandingkan dengan metode sejenis lainnya.
c. Sistem  yang  diterapkan  mudah  dipahami  dan diimplementasikan Dalam  menerapkan  metode  AHP,  langkah- langkah  yang  perlu  ditempuh  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Membuat matrik berpasangan
2. Menghitung normalisasi dengan rumus (1)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (1)
Keteragan: 𝑟 𝑖𝑗 : Nilai rating kerja ternormalisasi
𝑖 : Indeks alternatif (1,2,…m)
𝑗 : Indeks kriteria (1,2,…,n)
∑  : Penjumlahan
3. Menghitung  nilai  lamda  maksimal 𝜆 max dari matriks dengan rumus (2)
𝜆 max = 1 𝑛 ∑ 𝑖=1 𝑚 ( (𝑥 𝑖𝑗 ).(𝑤 𝑗 ) 𝑤 𝑗 ) (2)
Keterangan : ∑  : Penjumlahan 𝑥 𝑖𝑗 : Nilai suatu alternatif indeks ke-i terhadap kriteria indeks ke-j
𝑖 : Indeks alternatif (1,2,…m) 𝑤 𝑗 : Total Bobot
4. Menghitung consistency  index (CI)  dengan rumus (3)
CI= 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛 𝑛−1 (3)
Keterangan :
CI     : Consistency Index λ max : Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n dimana, n : Banyaknya elemen kriteria
5. Menghitung consistency ratio (CR)
CR= 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(4)
Keterangan : CR : Consistency Rasio CI   : Consistency Index RI   : Index Random Consistency
Jika  rasio  konsistensi  <  =  0,1,  maka  hasil perhitungan  data  dapat  dibenarkan  atau  konsisten. Dengan demikian tahap perbaikan nilai bobot kriteria
dapat  dilakukan.  Sebaliknya,  jika  nilai  CR  >=  0,1, kembali  ke  tahap  penentuan  perbandingan  matriks berpasangan. Untuk nilai RI dapat disesuaikan dengan ukuran  n atau banyaknya kriteria Daftar RI disajikan dalam tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Random Index Ukuran Matriks (n) Nilai RI 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

## 3.3. Weighted Product (WP)
Weighted  Product (WP)  merupakan  bagian  dari analisis keputusan multi kriteria(MCDA) atau dikenal juga  dengan  metode  pengambilan  Keputusan  multi kriteria  (MCDM)  yang  digunakan  untuk  memilih alternatif  terbaik  dari  beberapa  opsi  berdasarkan kriteria  tertentu.  Metode  WP  bekerja  dengan mengalikan  setiap  nilai  dari  alternatif  yang  telah dipangkatkan  dengan  menyesuaikan  bobot  kriteria tertentu  dan  angka  paling  besar  terpilih  sebagai alternatif terbaik. [15]
Sebagai salah satu pendekatan SPK, WP menjadi metode  yang  lebih  efisien  disebabkan  proses implementasi  dan  perhitungan  bobot  penilaian  yang lebih  singkat  dibandingkan  metode  sejenis.  Di samping  itu,  kelebihan  dari  metode  ini  diantaranya sebagai berikut:
a. Memiliki  variable  cost  dan  benefit  yang berfungsi debagai penentu kriteria dalam proses pengambilan Keputusan
b. Metode  WP  lebih  sederhana  dibandingkan metode MCDA/MCDM sejenis.
c. Proses perhitungan matematis tidak rumit
d. Mudah dipahami dan diimplementasikan. Dalam penerapan metode ini, tahapan yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut;
1. Menentukan tingkat prioritas bobot setiap kriteria dan  dilanjutkan  dengan  perbaikan  bobot  (Wj) menggunakan rumus (5)
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (5)
Keterangan : 𝑤 𝑗 : Total Bobot ∑ 𝑤 𝑗 : Nilai Bobot tiap Kriteria
2. Membuat tabel bobot kriteria yang akan dipilih
3. Menghitung  vektor  Si  dimana  setiap  data  ( 𝑥 𝑖𝑗 ) akan  dipangkatkan  dengan  bobot  kriterianya sebelum  dilakukan  perkalian  dan  nilai  k  =  1 untuk  atribut  keunrungan  serta  k  =  -1  untuk atribut biaya dihitung dengan rumus (6)
𝑆 𝑖 =  𝑗=1 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (6)
Keterangan : 𝑆 𝑖 : Nilai preferensi setiap alternatif yang di analogikan sebagai vektor S  : Product 𝑥 𝑖𝑗 : Nilai suatu alternatif indeks ke-i terhadap kriteria indeks ke-j
𝑤 𝑗 : Total Bobot 𝑖 : Indeks alternatif (1,2,…m)
𝑗 : Indeks kriteria (1,2,…,n)
4. Menentukan  nilai  vektor  yang  akan  digunakan dalam  menghitung  preferensi  (Vi)  untuk menentukan peringkat
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑆 𝑖 𝑚 𝑖=1 (7)
Keterangan : 𝑉 𝑖 : Hasil preferensi alternatif ke-i 𝑆 𝑖 : Nilai preferensi setiap alternatif yang di analogikan sebagai vektor S
𝑖 : Indeks alternatif (1,2,…m)
∑  : Penjumlahan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan Pendekatan AHP
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  15 data sampel yang diperoleh dari hasil wawancara serta referensi tempat wisata di internet. Adapun kriteria dan subkriteria yang dipilih merujuk pada hasil wawancara, dibandingkan secara berpasangan dengan parameter 1-9 untuk menunjukkan pendapat. Kemudian  definisi  dan  nilai  prioritas  tiap  kriteria diukur  berdasarkan  skala  nilai  perbandingan.  Berikut merupakan  data  kriteria  dalam  SPK  tempat  wisata Jombang yang disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria No Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Kriteria 1 K1 Biaya Cost 2 K2 Jalan Menuju Lokasi Benefit 3 K3 Fasilitas Benefit 4 K4 Umur Benefit 5 K5 Kendaraan Menuju Lokasi Benefit
Setelah  diperoleh  data  kriteria,  masing-masing kriteria  akan  dibandingkan  satu  sama  lain  untuk ditentukan  nilai  perbandingannya  dan  didata  dalam bentuk tabel prioritas kriteria. Berikut hasil penentuan data penilaian prioritas masing-masing kriteria wisata disajikan dalam tabel 3.

## Tabel 3. Penilaian Prioritas Kriteria
Nama Kriteria Nilai Perbandingan Nama Kriteria K1 - Biaya 2 K2 - Jalan Menuju Lokasi K1 - Biaya 3 K3 - Fasilitas K1 - Biaya 4 K4 - Umur K1 - Biaya 4 K5 - Kendaraan Menuju Lokasi K2 - Jalan Menuju Lokasi 2 K3 - Fasilitas K2 - Jalan Menuju Lokasi 3 K4 - Umur K2 - Jalan Menuju Lokasi 3 K5 - Kendaraan Menuju Lokasi K3 - Fasilitas 2 K4 - Umur K3 - Fasilitas 3 K5 - Kendaraan Menuju Lokasi K4 - Umur 2 K5 - Kendaraan Menuju Lokasi
Setelah  menentukan  data  nilai  prioritas  kriteria, dilakukan  pembuatan  dan  perhitungan  perbandingan matriks berpasangan. Hasil dari perhitungan perbandingan  matriks  berpasangan  disajikan  dalam tabel 4.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 2 3 4 4 K2 0,5 1 2 3 3 K3 0,33 0,5 1 2 3 K4 0,25 0,33 0,5 1 2 K5 0,25 0,33 0,33 0,25 1
Berikutnya, hasil perhitungan matriks perbandingan  berpasangan  akan  dinormalisasikan seperti yang dipresentasikan dalam tabel 5.
Tabel 5. Matriks Normalisasi
K1 K2 K3 K4 K5 Jumlah K1 1 2 3 4 4 2,04 K2 0,5 1 2 3 3 1,26 K3 0,33 0,5 1 2 3 0,83 K4 0,25 0,33 0,5 1 2 0,51 K5 0,25 0,33 0,33 0,25 1 0,37 Prioritas 0,41 0,25 0,17 0,1 0,07
Selanjutnya,  melakukan  proses  perhitunngan bobot prioritas tiap sub kriteria setelah ditemukan nilai lamda maksimum, consistency index , dan consistency ratio .  Pada  tabel  6  merepresentasikan  hasil  proses perhitungan bobot prioritas untuk sub kriteria biaya.
Tabel 6. Sub Kriteria Biaya No Nama Sub Kriteria Nilai Prioritas 1 Sangat murah (Rp. 0-10.000) 1 2 Murah (Rp. 11.000-20.000) 0.57 3 Sedang ( Rp. 21.000-30.000) 0.3
No Nama Sub Kriteria Nilai Prioritas 4 Mahal ( Rp. 31.000-50.000) 0.22 5 Sangat mahal (Rp.51.000- 150.000) 0.09
Tabel 7 merupakan hasil proses perhitungan nilai prioritas untuk sub kriteria jalan menuju lokasi.
Tabel 7. Sub Kriteria Jalan Menuju Lokasi No Nama Sub Kriteria Nilai Prioritas 1 Selalu Lancar 1 2 Terkadang Macet 0.51 3 Sering Macet 0.25
Tabel 8 merupakan hasil proses perhitungan nilai prioritas untuk sub kriteria fasilitas.
Tabel 8. Sub Kriteria Fasilitas No Nama Sub Kriteria Nilai Prioritas 1 Sangat lengkap 1 2 Lengkap 0.57 3 Cukup lengkap 0.3 4 Tidak lengkap 0.15 5 Sangat tidak lengkap 0.09
Tabel 9 merupakan hasil proses perhitungan nilai prioritas untuk sub kriteria usia.
Tabel 9. Sub Kriteria Usia No Nama Sub Kriteria Nilai Prioritas 1 Semua usia 1 2 Dewasa (>15 tahun ) 0.5 3 Anak-anak (1-10 tahun) 0.5
Tabel  10  merupakan  hasil  proses  perhitungan nilai  prioritas  untuk  sub  kriteria  kendaraan  menuju lokasi.
Tabel 10. Sub Kriteria Kendaraan Menuju Lokasi
No Nama Subkriteria Nilai Prioritas 1 Semua Kendaraan 1 2 Mobil 0.38 3 Motor 0.32 4 Berjalan Kaki 0.17
Setelah  diketahui  bobot  prioritas  dari  masing- masing,  bobot  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  tabel alternatif guna mendapatkan bobot alternatif dari tiap sub kriteria. Data bobot alternatif disajikan dalam tabel 11.
Tabel 11. Data Nilai Alternatif Alternatif Biaya Jalan Menuju Lokasi Fasilitas Umur Kendaraan Menuju Lokasi Candi Rimbi 1,00 1,00 0,15 1,00 1,00 Kedung Cinet 1,00 1,00 0,30 0,50 0,32 Air Terjun Tretes 0,57 1,00 0,15 0,50 1,00 Aquatic Pool and Water Park 0,57 0,51 0,30 1,00 1,00 Taman Keplaksari 1,00 1,00 0,15 0,50 1,00 Gedung Tri Darma 1,00 0,51 0,15 0,50 1,00 Bukit Pinus Wonosalam 1,00 0,51 0,57 1,00 1,00 Taman ASEAN 1,00 0,25 0,15 1,00 1,00 Gua Sigolo-Golo 1,00 1,00 0,15 0,50 1,00 Situs Watu Umpak 1,00 1,00 0,09 1,00 1,00 Taman Tirta Wisata 0,57 0,51 0,57 0,50 1,00 Candi Petirtaan Sumberbeji 1,00 1,00 0,15 1,00 1,00 Kampong Djawi 0,09 1,00 1,00 1,00 1,00 Kansa Kendang Sapi Wonosalam 0,57 0,25 0,57 1,00 1,00 Dam Turipinggir 1,00 1,00 0,15 0,50 1,00

## 4.2. Penerapan Pendekatan WP
Sebelumnya telah dilakukan pembobotan prioritas terhadap alternatif-alternatif yang ada dengan pendekatan  AHP,  dimana  bobot  yang  dihasilkan mencapai  nilai  =  1,  sehingga  tidak  diperlukan perbaikan pembobotan dalam metode WP. Pada tahap
ini, WP digunakan untuk menentukan tingkat prioritas dari  tiap  kriteria,  dimulai  dari  proses  pemangkatan bobot masing-masing alternatif. Hasil proses tersebut tersaji dalam tabel 12.
Tabel 12. Hasil Pemangkatan Bobot Alternatif Alternatif K1^Wj K2^Wj K3^Wj K4^Wj K5^Wj Candi Rimbi 1,00 1,00 0,72 1,00 1,00 Kedung Cinet 1,00 1,00 0,81 0,93 0,92 Air Terjun Tretes 0,79 1,00 0,72 0,93 1,00 Aquatic Pool and Water Park 0,79 0,85 0,81 1,00 1,00 Taman Keplaksari 1,00 1,00 0,72 0,93 1,00 Gedung Tri Darma 1,00 0,85 0,72 0,93 1,00 Bukit Pinus Wonosalam 1,00 0,85 0,91 1,00 1,00 Taman ASEAN 1,00 0,71 0,72 1,00 1,00
Alternatif K1^Wj K2^Wj K3^Wj K4^Wj K5^Wj Gua Sigolo-Golo 1,00 1,00 0,72 0,93 1,00 Situs Watu Umpak 1,00 1,00 0,66 1,00 1,00 Taman Tirta Wisata 0,79 0,85 0,91 0,93 1,00 Candi Petirtaan Sumberbeji 1,00 1,00 0,72 1,00 1,00 Kampong Djawi 0,37 1,00 1,00 1,00 1,00 Kansa Kendang Sapi Wonosalam 0,79 0,71 0,91 1,00 1,00 Dam Turipinggir 1,00 1,00 0,72 0,93 1,00
Hasil  tabel  12  akan  dijadikan  acuan  dalam menghitung  nilai  vektor  S i dan  vektor  V i .  Nilai preferensi  vektor  V i digunakan  sebagai  dasar penentuan peringkat terhadap alternatif-alternatif yang tersedia.  Nantinya,  data  tersebut  dimanfaatkan  untuk merekomendasikan  destinasi  wisata  di  wilayah Jombang.
Tabel 13. Data Nilai Vektor S dan V Kode Alternatif Vektor S  Vektor V A13 Kampong Djawi 26.839 0.2092 A11 Taman Tirta Wisata 0.9024 0.0703 A4 Aquatic Pool and Water Park 0.8672 0.0679 A3 Air Terjun Tretes 0.8510 0.0664 A14 Kansa Kendang Sapi Wonosalam 0.8092 0.0632 A7 Bukit Pinus Wonosalam 0.7681 0.0601 A1 Candi Rimbi 0.7243 0.0562 A12 Candi Petirtaan Sumberbeji 0.7243 0.0562 A2 Kedung Cinet 0.7021 0.0546 A5 Taman Keplaksari 0.6758 0.0531 A9 Gua Sigolo-Golo 0.6758 0.0531 A15 Dam Turipinggir 0.6758 0.0531 A10 Situs Watu Umpak 0.6641 0.0515 A6 Gedung Tri Darma 0.5711 0.0445 A8 Taman ASEAN 0.5122 0.0398
Tabel  13  menyajikan  data  hasil  perhitungan vektor  S  dan  vektor  V  yang  diurutkan  berdasarkan perolehan  nilai  vektor  tertinggi.  Berdasarkan  data tersebut,  dapat  diketahui  alternatif  dengan  kode  A13 yaitu  Kampoeng  Djati  menduduki  peringkat  pertama dengan  nilai  vektor  V  sebesar  0.2092,  kemudian disusul oleh alternatif  A11 Taman Tirta Wisata  yang menempati  peringkat  kedua  dengan  nilai  vektor  V sebesar  0,0703,  dan  alternatif  A4  Aquatic  Pool  and Water Park berada di posisi ketiga  dengan perolehan nilai  vektor  V  0,0679.  Hal  ini  membuktikan penggabungan  dua  metode,  AHP  dan  WP,  dapat diterapkan  dengan  baik  pada  penelitian  ini  serta memberikan  rekomendasi  alternatif  wisata  yang solutif  bagi  wisatawan  untuk  membantu  mereka mencari  destinasi  yang  sesuai  dengan  preferensi masing-masing individu.

## 4.3. Implementasi Sistem
Metode  AHP  beserta  WP  telah  diterapkan sebelumnya,  menghasilkan  rekomendasi  destinasi wisata  di  wilayah  Jombang.  Hasil  tersebut  kemudian dikembangkan  juga  diimplementasikan  ke  dalam program  berbasis  web  yang  digunakan  oleh  admin
sebagai pengelola sistem dan user sebagai pengguna. Berikut disajikan beberapa contoh tampilan dari sistem yang  dibangun.  Salah  satunya,  gambar  3  yang menampilkan  beranda  atau  halaman  awal  sistem dimana halaman  ini terdiri dari tiga  menu: login , cek rekomendasi, dan home .
Gambar 2. Halaman Beranda
Gambar 3. Menu Cek Rekomendasi
Pada gambar 4 menunjukkan tampilan menu cek rekomendasi,  diperuntukkan  bagi user yang  ingin mencari  bantuan  alternatif  wisata  berdasarkan preferensi  mereka,  yaitu  dengan  memasukkan beberapa  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  tersedia  di setiap field .   Di  samping  itu,  admin  dapat  mengelola data kriteria dengan mencari, menambahkan, mengubah,  ataupun  menghapus  data tersebut  melalui halaman  kriteria  pada  dashboard  admin  seperti  yang ditampilkan pada gambar 5.
Pada  penilitian  ini  juga  menggunakan  metode black box testing yang mana hasil akhirnya mencapai 100%  valid  menunjukkan  bahwa  fungsi  dari  setiap kelas  yang  diuji  coba  sudah  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan admin dan user .

## 5. KESIMPULAN  DAN SARAN
Merujuk  pada  hasil  penelitian,  sistem  ini menghasilkan daftar peringkat tempat wisata Jombang, dimana alternatif Kampong Djawi menduduki  urutan  pertama  dengan  perolehan  nilai vektor  V  tertinggi  sebesar  0,2092,  dilanjutkan alternatif kedua yaitu Taman Tirta Wisata dengan nilai vektor V sebesar 0,0703. Untuk posisi terakhir dengan perolehan nilai vektor V 0,0398 diraih Taman ASEAN sebagai  tempat  yang  kurang  direkomendasikan. Melalui  pernyataan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan bahwa  SPK  berbasis  web  yang  dibangun  dengan pendekatan  AHP  dan  WP  ini  berhasil  dilakukan  dan dapat  memberikan  rekomendasi  wisata  yang  solutif kepada calon pengunjung di wilayah Jombang.
Pada  penelitian  berikutnya,  disarankan  untuk melakukan  pengembangan  aplikasi  yang  berbasis mobile dengan  menampilkan  peta  dan  gambar  lokasi masing-masing destinasi wisata. Selain pengembangan aplikasi, penelitian ini dapat dilanjutkan  menggunakan  pendekatan  SPK  serupa, seperti  TOPSIS,  SAW,  dan  (Multi-Attribute  Utility Theory)  MAUT,  untuk  menghasilkan  rekomendasi yang jauh lebih baik. Di samping metode, penambahan kriteria juga menjadi opsi yang dapat diimplementasikan  yaitu  dengan  menambahkan parameter  rute,  waktu  tempuh,  kebersihan,  dan keamanan sehingga berpengaruh pada proses pengambilan keputusan,

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  H.  N.  Aji  and  R.  Saputra,  “Aplikasi Pendukung  Pemilihan  Objek  Wisata  …  28,” Jurnal  Masyarakat  Informatika ,  vol.  10,  no.  2, pp. 28–39, 2019.
[2]  S.  K.  Anwar,  A.  Priyanto,  and  C.  Ramdani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata  Menggunakan  Metode  AHP,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 5, no. 1, pp. 270–279, 2021.
[3]  Ikmah  and A.  S.  Widawati,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN TEMPAT
WISATA PURWOREJOMENGGUNAKAN METODE
SAW,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018 , 2018, pp. 91–96.
[4]  E.  Simbolon,  J.  Nababan,  and  M.  Pardede, “Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI)  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tempat  Kos  Menerapkan  Metode Weighted Aggregated Sum Product  Assessment
(WASPAS),”  in Seminar  Nasional  Sains  & Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 484–
487. [Online]. Available: http://seminar- id.com/semnas-sensasi2018.htmlPage|484
[5] R.  Purwanto,  “Rancang  Bangun  Decision Support  System  (DSS)  Untuk  Membantu
Menentukan  Hasil  Seleksi  Pegawai  Pada Politeknik Negeri Cilacap Dengan Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE),” Jurnal Informatika: Jurnal
Pengembangan  IT ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  190–199, May 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i2.861.
[6] N.  Narti,  A.  Yani,  and  S.  Sriyadi,  “Penerapan Metode  AHP  Dalam  Mencari  Jurusan  Yang Paling  Diminati,” EVOLUSI :  Jurnal  Sains  dan Manajemen ,  vol.  8,  no.  2,  Sep.  2020,  doi: 10.31294/evolusi.v8i2.8353.
[7] E.  Ningsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Peluang  Usaha  Makanan  Yang Tepat  Menggunakan  Weighted  Product  (WP) Berbasis  Web”,  Accessed:  May  18,  2024. [Online].
Available: https://www.academia.edu/113769651/Sistem_P endukung_Keputusan_Menentukan_Peluang_U saha_Makanan_Yang_Tepat_Menggunakan_W eighted_Product_WP_Berbasis_Web
[8] S.  Sartika  Dewi,  P.  E  M  N  Brilian  Putri,  M. Haritni Lasarwan, and A. Devita Meo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Wisata Kuliner  Yang  Strategis  Di  Kota  Kupang
Menggunakan Weighted Product,” Jurnal sostech , vol. 3, no. 11, pp. 911–917, Nov. 2023, doi: 10.59188/jurnalsostech.v3i11.976.
[9] A.  Marjuki,  “Weighted  Product  Dalam Menentukan Penerima Bantuan Program Keluarga  Harapan  Pada  Desa  Hanjak  Maju Pulang  Pisau,”  Sep.  2020,  Accessed:  May  18, 2024. [Online]. Available: https://www.academia.edu/96691145/Weighted _Product_Dalam_Menentukan_Penerima_Bantu an_Program_Keluarga_Harapan_Pada_Desa_H anjak_Maju_Pulang_Pisau
[10] A.  R.  Susanto,  M.  I.  Wahyuddin,  and  A. Andrianingsih,  “Penentuan  Lima  Objek  Wisata Terfavorit  di  DKI  Jakarta  Menggunakan  SAW dan  WP  Berbasis  Web,” jtik ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 167–173, Jan. 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i2.399.
[11] A. I. J. Nisa, R. Prawiro, and N. Trisna, “Analisis Hybrid  DSS  untuk  Menentukan  Lokasi  Wisata Terbaik,” RESTI , vol. 5, no. 2, pp. 238–246, Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2915.
[12] S. Rahmadani and R. Utami, “Penerapan Metode AHP Dan Metode WP Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa Berprestasi Pada SMA Negeri 20 Medan,” Jurnal  Rekayasa  Sistem  (JUREKSI), vol. 1, no. 1, pp. 218–232, Mar. 2023, Accessed: May 25, 2024. [Online]. Available: https://kti.potensi- utama.org/index.php/JUREKSI/article/view/
[13] T.  Ibrahim  dan  A.  A.  Soebroto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kost  di  Kota Malang menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan Weighted Product (AHP- WP)”, J-PTIIK , vol. 7, no. 1, hlm. 203–208, Jan 2023.
[14] S.  Sintaro  and  T.  Yulianti,  “SPK  Pemilihan Calon  Mekanik  pada  Perusahaan  Transportasi Antar  Kota  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarki Process (AHP),” Jurnal Media Celebes , vol.  1,  no.  2,  pp.  66–75,  Jan.  2024,  doi: 10.58602/mediacelebes.v1i2.43.
[15] S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  S.  Syafrizal,  T.  E. Panggabean,  and  M.  Sianturi,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kebijakan Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, Apr. 2018, doi: 10.30865/jurikom.v5i2.611.
[16]  A.  Samdono,  A.  P.  Sari,  and  F.  P.  Aditiawan, “PENGUJIAN  BLACK  BOX  PADA  SISTEM INFORMASI STOK DAN PENJUALAN BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE PARTITIONING:,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa
Teknik Informatika) , vol. 8, no. 1, pp. 880–885,
Mar. 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8893.