## Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Risky Ariadi Chandra Silitonga * , Yelfi Vitriani, Elin Haerani, Fitra Kurnia
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950111737@students.uin-suska.ac.id, 2 yelfi.vitriani@uin-suska.ac.id, 3 elin.haerani@uin-suska.ac.id,
4 fitra.k@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950111737@students.uin-suska.ac.id
Abstrak –Riau  merupakan  Provinsi  yang  memiliki  potensi  tempat  wisata  dan  destinasi  wisata  baru  yang  cukup  baik  yang  dapat dikembangkan lebih lanjut. Karena tempat wisata di Riau cukup banyak, masyarakat kesulitan untuk memilih rekomendasi tempat wisata yang sesuai dengan keinginan pengguna. Oleh karena itu, peneliti membuat sistem rekomendasi untuk membantu masyarakat dalam memilih tempat wisata yang ingin dikunjungi. Dalam pembangunan sistem rekomendasi ini digunakan metode Simple Additive Weighting, dimana metode ini menyusun rangking alternatif  tujuan wisata sesuai dengan nilai kriteria yang telah ditentukan. Kriteria yang ditawarkan oleh sistem adalah jarak, biaya, fasilitas, waktu dan aksesibilitas. Sistem yang dibuat dapat membantu masyarakat untuk memilih destinasi wisata yang tepat. Sistem yang dibangun berbasis web. Sistem rekomendasi tempat wisata di Provinsi Riau dengan metode Simple Additive Weighting ini telah berhasil untuk membantu pengguna dalam pemilihan tempat wisata sesuai dengan nilai kriteria yang telah ditentukan, Maka diperoleh rekomendasi tempat wisata yang paling baik atas nama tempat wisata Ulo kasok dengan perolehan nilai hasil akhir (88.80),    Berdasarkan pengujian UAT didapat hasil sebanyak 83% yang berarti sangat di setujui oleh pengguna.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Simple Additive Weighting; Tempat Wisata
Abstract– Riau is a province that has quite good potential for new tourist attractions and tourist destinations that can be developed further. Because there are quite a lot of tourist attractions in Riau, it is difficult for the community to choose recommendations for tourist attractions that suit the wishes of the user. Therefore, the researcher created a recommendation system to assist the community in choosing the tourist attractions they want to visit. In developing this recommendation system, the Simple Additive Weighting method is used, where this method ranks alternative tourist destinations according to predetermined criteria values. The criteria offered by the system are distance, cost, facilities, time and accessibility. The system created can help people to choose the right tourist destination. Web-based built system. The recommendation system for tourist attractions in Riau Province with the Simple Additive Weighting method  has  succeeded  in  assisting  users  in  selecting  tourist  attractions  according  to  predetermined  criteria  values.  Then  the  best recommendation for tourist attractions on behalf of Ulo Kasok tourist attractions is obtained with the final result value ( 88.80), Based on the UAT test, the results obtained were 83%, which means that the user really agreed.
Keywords : Recommendation System; Simple Additive Weighting; Tourist Attraction

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  membuat  semua  orang  diharuskan  untuk  memahami  teknologi.  Dalam kehidupan sehari-hari, setelah disibukkan dengan berbagai macam kegiatan, semua orang pasti ingin berwisata ke suatu tempat tertentu [1]. Dalam menentukan tempat wisata, tidaklah semudah yang dibayangkan. Kita harus mencari dimana saja tempat  wisata yang akan kita kunjungi. Pada penelitian ini peneliti akan membantu menentukan tempat  wisata di Provinsi Riau [2].
Pada  proses  rekomendasi  tempat  wisata  di  Provinsi  Riau  memerlukan  pertimbangan  yang  cukup  banyak. Wisatawan  dihadapkan  dengan  banyaknya  kriteria  yang  dapat  mempengaruhi  dalam  menentukan  tempat  wisata  di Provinsi Riau seperti Jarak, Biaya, Fasilitas, Waktu dan Aksebilitas [3]. Masing-masing kriteria tersebut juga memiliki sub-kriterianya sendiri. Oleh karena itu, sistem rekomendasi ini dibuat untuk membantu wisatawan dalam memilih tempat wisata yang ada di Provinsi Riau dengan cara menampilkan rekomendasi tempat wisata yang diurutkan berdasarkan rating dari tempat wisata tersebut [4].
Menurut Ladjamudin (2013) “Sistem merupakan suatu bentuk itegrasi antara satu komponen dengan komponen lainnya, karena sistem memiliki sasaran yang berbeda untuk setiap kasus yang terjadi yang ada didalam sistem tersebut”. [5] .
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut [6]. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya. SAW memiliki konsep yang sederhana, mudah untuk dipahami, dan memiliki kemampuan pengukuran kinerja relatif dari alternatif yang ada [7]. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Pada penerapan Metode SAW ini membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [8].
Menurut Jurnal Penelitian Oktaviani Rahmita Putri, Amir Hamzah dan Erfanti Fatkhiyah yang berjudul “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata  Alam  Di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto” mampu memberikan kemudahan dan solusi pemecah masalah dalam menentukan tempat wisata [9], namun menurut  penulis  kasus  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  lain.  Karena  tempat  wisata  di  Riau  cukup
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
banyak, masyarakat kesulitan untuk memilih rekomendasi tempat wisata yang sesuai dengan keinginan pengguna. Maka dari itu, pada penelitian Tugas Akhir ini penulis akan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai acuan dasar yang akurat  dalam merekomendasi  tempat wisata di  Provinsi  Riau yang tepat  bagi  wisatawan yang ingin berkunjung ke salah satu tempat wisata yang ada di daerah atau kota yang berada di Provinsi Riau.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Alur pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang digambarkan pada gambar dibawah ini :

## Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.1.1 Identifikasi Masalah
a. Kendala yang dihadapi oleh Dinas Pariwisata Provinsi Riau adalah kesulitan dalam memberikan rekomendasi tempat wisata di Provinsi Riau. Sebab itu permasalahan ini di angkat menjadi topik penelitian.
b. Terdapat  lima  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  rekomendasi,  yakni  jarak,  biaya,  fasilitas,  waktu,  dan aksesibilitas. Selain itu, terdapat subkriteria yang dipakai untuk penilaian.
c. Pemilihan metode yang sesuai dengan masalah yang dihadapi sangat penting. Oleh karena itu, penulis memilih metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  melakukan  perankingan  dan  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  di Provinsi Riau.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis melakukan beberapa pengambilan data yang dijabarkan sebagai berikut:
a. Studi Pustaka
Tujuannya adalah untuk mengumpulkan informasi tentang penelitian yang sedang dilaksanakan. Dalam penelitian ini, penulis memperoleh sumber referensi dari buku, serta artikel atau jurnal lainnya..
b. Wawancara
Metode  wawancara  ini  dilaksanakan  melalui  interaksi  langsung.  Interaksi  tersebut  melibatkan  dua  belah  pihak,  di mana  pihak  pertama  berperan  sebagai  pengumpul  informasi  tentang  suatu  permasalahan,  dan  pihak  kedua  sebagai
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
sumber informasi. Sesi wawancara ini diadakan bersama seorang anggota staf dari program Dinas Pariwisata Provinsi Riau.

## 2.1.3 Analisa Sistem
Dalam tahap ini dilakukan Analisa Sistem baru yang dirancang dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), dengan tahapan sebagai berikut : a. Analisa Subsistem Manajamen Data
1. Input, terdiri dari bobot kriteria, bobot subkriteria, dan data alternatif dari Tempat Wisata di Provinsi Riau
2. Process, dilakukan proses pembobotan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan nilai perangkingan dari data alternatif Tempat Wisata.
3. Output, hasil  dari  proses  dimana  menghasilkan  rekomendasi  Tempat  Wisata  di  Provinsi  Riau  dari  beberapa alternatif yang ada.
b. Analisa Subsistem Manajamen Model
Dalam  tahapan  ini,  penulis  membuat  model  analisa  dengan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).yang mana untuk melakukan perhitungan bobot kriteria dan subkriteria dan perangkingan dari data Tempat Wisata yang ada di Provinsi Riau.
Gambar 2. Flowchart Simple Additive Weighting

## 2.1.4 Perancangan Sistem
Dalam tahap ini mulai dilakukan perancangan sistem dengan metode SAW untuk rekomendasi Tempat Wisata pada Dinas Pariwisata Provinsi Riau. Perancangan ini juga menggunakan United Modelling Language (UML). UML sendiri terdiri Usecase Diagram, Usecase Specification, Sequence Diagram , dan Class Diagram.

## 2.1.5 Implementasi Sistem
Dalam proses ini, dibutuhkan beberapa komponen pendukung berupa perangkat keras dan perangkat lunak diantaranya sebagai berikut :
1. Perangkat keras ( hardware ) yang digunakan
Processor : Intel(R) Core(TM) i5-455L @2.7 GHz RAM : 4 GB System Type : 64-bit Operating System SSD :120 GB 2. Perangkat lunak ( software ) yang digunakan
Sistem Operasi : Microsoft Windows 10 Bahasa Pemrograman : PHP Framework : Codeigniter
2.1.6 Pengujian Sistem
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Pengujian sistem ini dilakukan bertujuan agar bisa mengetahui kesesuaian sistem, sistem yang telah dibuat apakah sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Pada tahap pengujian sistem terdapat dua metode yang digunakan, yaitu : a. Black Box
Pengujian  black  box  dilakukan  untuk  menguji  apakah  perangkat  lunak  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan.
b. User Acceptance Test (UAT)
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  pengguna  dapat  memahami  bagaimana  pengunaan  sistem,  yang dilakukan oleh beberapa pegawai Dinas Pariwisata, Mahasiswa dan juga Masyarakat.

## 2.2 Tempat Wisata
Wisata  adalah  kegiatan  perjalanan  yang  dilakukan  oleh  sebagian  atau  sekelompok  orang  dengan mengunjungi  tempat tertentu  untuk  tujuan  rekreasi,  pengembangan  pribadi,  atau  mempelajari  keunikan  daya  tarik  wisata  yang  dikunjungi dalam jangka waktu sementara [10]. Menurut Hunzieker dan Krapf pariwisata dapat didefinisikan sebagai keseluruhan jaringan dan gejala-gejala yang berkaitan dengan tinggalnya orang asing disuatu tempat.

## 2.3 Sistem Informasi
Menurut Sutabri (2012) “Sistem adalah kumpulan dari unsur, komponen, maupun variabel yang terorganisir, dan saling berinteraksi, serta bergantung satu sama lain” yang mana dapat kita simpulkan bahwa sistem ialah kesatuan yang saling berhubungan untuk menjalankan kegiatan tertentu secara bersamaan dalam rangka mencapai sebuah tujuan.[11].

## 2.4 Simple Additive Weighting(SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut [12]. Skor total untuk  alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut [13].
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗
min 𝑥 𝑖𝑗
𝑥 𝑖𝑗
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 =  nilai rating kinerja ternormaliasi 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai terbesar dari setiap kriteria 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai terkecil dari setiap kriteria 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 =  jika nilai terbesar adalah terbaik 𝑐𝑜𝑠𝑡        =  jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana 𝑟 𝑖𝑗 adalah rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif 𝐴 𝑖 pada  atribut 𝐶 𝑗 ;  i=1,2,...,m  dan  j=1,2,..,n. Nilai prefernsi untuk setiap alternatif ( 𝑣 𝑖 ) diberikan sebagai berikut :
𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗
(2)
Keterangan : 𝑣 𝑖 =   rangking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗 =   nilai bobot dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 =   nilai rating kinerja ternormalisasi
Langkah-langkah dari metode Simple Additive Weighting (SAW) antara lain :
1.   Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2.   Memberikan nilai bobot (W) pada setiap kriteria.
3.   Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4.   Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A) sebagai solusi.
2.5 Black Box Testing
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Black  box testing  sendiri  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  hanya  mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan memeriksa black box testing sendiri merupakan pengujian yang dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak (Krismadi et al., 2019). Pengujian black box ini menitik beratkan pada fungsi sistem[14].

## 2.6 Skala Likert
Skala Likert menurut Djaali (2008:28) ialah skala yang dapat dipergunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang  suatu  gejala  atau  fenomena  pendidikan.  Skala  Likert  adalah  suatu  skala psikometrik  yang umum  digunakan dalam kuesioner, dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa survei [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini memuat langkah-langkah perhitungan metode Simple Additive Weighting (SAW),hasil perangkingan tempat wisata dan hasil eksperimen yang  dilakukan oleh beberapa user. Dalam penelitian ini, data yang dipakai terdiri dari 530 tempat wisata yang telah tercatat di Dinas Pariwisata Riau sebelumnya .

## 3.1 Perhitungan Simple Additive Weighting(SAW)
Pada Penelitian kali ini mengambil 5 kriteria sebagai atribut untuk proses  pengolahan data yakni Jarak (estimasi jarak tempat  wisata  sesuai  keinginan),  Biaya  masuk  (ketersediaan  dana  pengunjung),  Fasilitas(fasilitas  yang  ada  ditempat wisata) dan waktu (ketersediaan waktu pengunjung), aksebilitas(sarana menuju tempat wisata) [16]. Penelitian ini akan memberikan informasi rekomendasi kepada user atau pengguna dalam hal ini merupakan calon wisatawan. Rekomendasi yang diberikan sistem didasarkan pada masukan yang diberikan user kemudian diproses dengan metode SAW sehingga menghasilkan rekomendasi daftar tempat berwisata [17]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot 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 [18].
a. Menentukan Kriteria
Metode  SAW  mengenal  adanya  2(dua)  atribut  yaitu  kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  harga  (cost). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini pada saat pemilihan kriteria dilakukan. Pada metode SAW terdapat bobot dan kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  pemilihan  tempat  wisata  yang terbaik [19].  Dalam melakukan  pemilihan tempat  wisata  di  Provinsi  Riau  dengan  menentukan  kriteria  yang  dibutuhkan  terlebih  dahulu.  Kriteria  didapatkan berdasarkan  hasil  observasi  di  Dinas  Pariwisata  Riau.  Kriteria  yang  diperoleh  akan  dijadikan  pertimbangan  untuk pemilihan tempat wisata. Kriteria yang diperoleh untuk pemilihan tempat wisata di Provinsi Riau ada 5 kriteria adalah sebagai berikut :
1. Jarak (C1)
(cost)
2. Biaya (C2) (benefit)
3. Fasilitas (C3) (benefit)
4. Waktu (C4) (benefit)
5. Aksebilitas (C5) (benefit)
b. Menentukan bobot masing-masing kriteria
Proses  pembobotan  dilakukan  oleh  pengunjung  atau  pengguna  secara  langsung,  sehingga  nilai  bobot  yang dihasilkan  bersifat  dinamis  ditentukan  oleh  persepsi  pengguna.  Dengan  kata lain  pengguna  satu  dengan  yang  lainnya memiliki prioritas kriteria yang berbeda-beda dalam memilih tempat wisata. Dengan kriteria benefit didalam sistem ini adalah  Biaya(C2),  Fasilitas(C3),Waktu(C4)  dan  Aksebilitas(C5).  Sedangkan  kriteria  cost  didalam  sistem  ini  adalah Jarak(C1), Terdapat dua jenis pembobotan dalam sistem ini, yang pertama adalah pembobotan kecocokan yang ada pada setiap alternatif dan pembobotan tingkat kepentingan pada setiap alternatif yang digunakan sebagai bobot Preferensi(W). Pembobotan  kecocokan  pada  setiap  alternatif  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  pengolahan  data  menggunakan metode SAW.
Berikutnya, menetapkan subkriteria yang diterapkan. Dalam penelitian ini,  Kriteria pertama adalah jarak, yang diukur dengan menghitung jarak dari pusat kota ke lokasi wisata yang ingin dikunjungi. Sehingga perbandingan lokasi juga dapat mempermudah wisatawan.

## Tabel 1. Kriteria Jarak(C1)
C1 Jarak Tempuh Keterangan Nilai 0 – 3 km Sangat Dekat 5 4 – 7 km Dekat 4 8 – 11 km Sedang 3 12 – 15 km Jauh 2 >15 km Sangat Jauh 1
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Lalu,  indikator  subkriteria biaya meliputi biaya tiket  masuk, belum termasuk biaya parkir, sewa wahana,  biaya kuliner, dan lain-lain.
Tabel 2. Kriteria Biaya(C2) C2 Biaya Masuk Keterangan Nilai Rp  1.000  –  Rp 25.000 Sangat Murah 5 Rp  26.000  –  Rp 50.000 Murah 4 Rp  51.000  –  Rp 100.000 Sedang 3 Rp 101.000 – Rp 500.000 Mahal 2 Rp 501.000 – Rp 1.000.000 Sangat mahal 1
Berikutnya,  subkriteria  fasilitas,  dalam  penelitian  ini  kebutuhan  fasilitas  bagi  suatu  tujuan  wisata  terdiri  dari sepuluh fasilitas, yakni area parkir, kamar mandi umum, zona istirahat, tempat makanan, akomodasi, kantor atau pusat informasi, tempat pembuangan sampah, fasilitas khusus untuk orang dengan disabilitas, tempat beribadah, dan toko oleh- oleh atau suvenir.

## Tabel 3. Kriteria Jenis Wisata (C3)
C3 Fasilitas Nilai Sangat Tidak Memadai (tidak memiliki fasilitas) 1 Tidak Memadai (memiliki 1 – 2 fasilitas) 2 Cukup Memadai (memiliki 3 – 4 fasilitas) 3 Memadai (memiliki 5 – 6 fasilitas) 4 Sangat Memadai (memiliki lebih dari 7 fasilitas) 5
Subkriteria berikutnya adalah waktu perjalanan, yang dihitung dengan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan wisata yang diinginkan.
Tabel 4. Kriteria Waktu (C4) C4 Waktu Perjalanan Nilai <= 1 jam 5 1 – 2 jam 4 2,5  – 3 jam 3 3,5 – 4 jam 2 >= 5 jam 1
Selanjut nya, subkriteria aksebilitas, adapun kriteria aksesibilitas yang diterapkan adalah sarana transportasi yang digunakan untuk menjangkau tempat wisata (seperti : sepeda motor, bus umum, angkutan umum, mobil,, kendaraan air). Dengan detail masing-masing subkriteria sebagai berikut : a. Sangat terjangkau : untuk mencapai tempat wisata dapat diakses dengan kendaraan seperti sepeda motor, mobil, bus umum.
b. Terjangkau : untuk mencapai tempat wisata dapat diakses dengan kendaraan sepeda motor dan mobil
c. Cukup terjangkau : untuk mencapai tempat wisata dapat diakses dengan satu kendaraan darat seperti sepeda motor atau mobil.
d. Tidak  terjangkau  :  untuk  mencapai  tempat  wisata  dapat  diakses  dengan  satu  kendaraan  air  seperti  seperti  perahu, kapal.
e. Sangat tidak terjangkau : tidak dapat dilalui kendaraan sama sekali
Tabel 5. Kriteria Aksebilitas (C5) C5 Aksebilitas Nilai Sangat Tidak Terjangkau (STT) 1 Tidak Terjangkau (TT) 2 Cukup Terjangkau (CT) 3 Terjangkau (T) 4 Sangat terjangkau (ST) 5
c. Memberikan Nilai Rating Kecocokan
Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, dari kasus ini akan dilakukan pencocokan nilai berdasarkan kriteria dari masing-masing alternatif. Terdapat 5 lokasi tempat wisata di Riau yang akan menjadi alternatif, sebagai berikut : 1. Asia Heritage
(A1)
2. Taman Alam Mayang (A2) 3. Ulu Kasok (A3) 4. Rumah Lontiok (A4) 5. Air Terjun Batu Dinding (A5)
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Dari alternatif lokasi yang terdapat pada kasus tersebut, nantinya akan dipilih salah satu yang menjadi alternatif pilihan terbaik, sebagai berikut :
Tabel 6. Data alternatif  pada setiap kriteria
A Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Dekat (M) ( M) Sedang (ST) A2 Dekat (SM) (TM) Sedang (ST) A3 Jauh (M) (CM) Lama (T) A4 Sedang (SM) (M) Lama (T) A5 Jauh (M) (M) Lama (STT)
d. Menormalisasi Matrix
Metode SAW mengenal adanya 2(dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria harga (cost). Perbedaan mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  pada  saat  pemilihan  kriteria  yang  dilakukan  ketika  mengambil  keputusan.  Pada metode SAW terdapat bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan pemilihan tempat wisata yang terbaik. Kriteria yang diperoleh untuk pemilihan tempat wisata di Riau ada 5 kriteria adalah sebagai berikut :
1. Jarak (C1)
(cost)
2. Biaya (C2) (benefit) 3. Fasilitas (C3) (benefit) 4. Waktu (C4)
(benefit)
5. Aksebilitas (C5) (benefit)
Tabel 7. Tabel Matrix Ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 4 1 1 4 A2 1 2 3 2 2 A3 3 3 4 2 1 A4 1 1 1 3 4 A5 3 0 2 3 2
e. Merangking Hasil Rekomendasi Alternatif Pada  langkah  ini  dilakukan  proses  penjumlahan  berdasarkan  hasil  perkalian  matriks  ternormalisasi  dengan  nilai bobot.  Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  dirangking.  Pilihan  dengan  nilai  tertinggi  merupakan  rekomendasi terbaik untuk diputuskan. Tabel perhitungan perangkingan terdapat pada table berikut :
Tabel 8. Tabel Perangkingan Alternatif Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 C4 C5 Ulo Kasok 20.00 25.00 10.05 15.00 18.75 88.80 Air Terjun Batu Dinding 20.00 25.00 4.95 15.00 18.75 83.70 Rumah Lontiok 20.00 25.00 4.95 15.00 18.75 83.70 Asia Heritage 6.60 25.00 15.00 10.05 25.00 81.65 Alam Mayang 6.60 18.75 4.95 10.05 25.00 65.35

## 3.2 Implementasi
Merupakan tampilan pertama yang dilihat oleh pengguna ketika memasuki sistem dan dapat dilihat pada Gambar 3.
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Halaman  ini  juga terdapat  beberapa  saran  destinasi  wisata  yang  sebelumnya  telah  dicari  oleh  pengguna.  Dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Beranda
Halaman  ini  akan  memperlihatkan  informasi  rinci  mengenai  tujuan  wisata  yang  telah  dipilih  oleh  pengguna sebelumnya.Dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Detail
Halaman  ini  akan  menunjukkan  bagian  daftar    tempat  wisata  yang  telah  dimasukkan  sebelumnya  oleh administrator. Dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Data Tempat Wisata
Halaman ini akan memperlihatkan daftar  tempat wisata yang telah dimasukkann nilai bobot awal. Dapat dilihat pada Gambar 7.
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
Gambar 8. Perhitungan Cost dan Benefit
Gambar 9. Hasil Perkalian Dengan Bobot
Gambar 10. Hasil Perangkingan

## 3.3 Black Box Texting
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  sistem  yang  telah  selesai  dikembangkan  pada  tahap  sebelumnya.  Dengan menggunakan metode Black Box , hasil dari uji coba akan menentukan apakah sistem yang telah dibuat berfungsi sesuai dengan yang diinginkan [20].

## 3.3.1 Pengujian Login
Tabel ini memuat pengujian guna menentukan apakah bagian login sudah berfungsi dengan tepat atau tidak, yang dapat ditemukan di Tabel 9.
Tabel 9. Tabel Pengujian Login Kasus dan Hasil Uji Benar (Data Benar) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Username, password Jika data valid, pengguna akan masuk ke halaman utama Data login valid Sukses Kasus dan Hasil Uji Salah (Data Salah) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Username atau password belum diisi atau salah Dapat menampilkan pesan kesalahan menampilkan pesan kesalahan Sukses
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)

## 3.3.2 Pengujian Pengolahan Data Informasi Tempat Wisata
Tabel  ini memuat uji coba guna menentukan apakah bagian pengolahan data informasi  tempat wisata sudah berfungsi dengan tepat atau tidak. Informasinya terdapat pada Tabel 10.
Tabel 10. Pengujian Data Informasi Tempat Wisata
Kasus dan Hasil Uji Benar (Data Benar) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik menu informasi tempat wisata Menampilkan data tempat wisata yang tersimpan di database Menampilkan data tempat wisata yang tersimpan di database sesuai yang diharapkan Sukses Kasus dan Hasil Uji Salah (Data Salah) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik menu informasi tempat wisata data tempat wisata yang tersimpan di database tidak ditampilkan data tempat wisata yang tersimpan di database tidak ditampilkan Sukses

## 3.3.3 Pengujian Pengolah Data Rekomendasi
Tabel ini memuat pengujian guna menentukan apakah bagian pengolahan data rekomendasi telah berfungsi dengan benar atau tidak dapat ditemukan di Tabel 11.
Tabel 11. Tabel Pengolah Data Rekomendasi Kasus dan Hasil Uji Benar (Data Benar) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Nilai pengguna terhadap tempat wisata nilai tersimpan ke database dan menampilkan pesan berhasil tersimpan Menampilkan data tempat wisata yang tersimpan di database sesuai yang diharapkan Sukses Klik tombol lihat menampilkan data nilai yang tersimpan di database menampilkan data nilai yang tersimpan di database sesuai yang diharapkan Sukses Klik tombol rekomendasi menampilkan data hasil rekomendasi menampilkan data hasil rekomendasi sesuai yang diharapkan Sukses Kasus dan Hasil Uji Salah (Data Salah) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Nilai tidak diisi Tidak ditampilkan data hasil rekomendasi dan menampilkan perintah input nilai Tidak ditampilkan data hasil rekomendasi dan menampilkan perintah input nilai sesuai yang diharapkan Sukses

## 3.4 Pengujian User Acceptance Test (UAT)
Uji UAT (User Acceptance Test) merupakan  proses yang berlangsung berupa pertanyaan mengenai rekomendasi sistem informasi  tempat  wisata  di  Provinsi  Riau  dengan  menggunakan  metode  SAW,  setelah  itu  responden    menjawab pertanyaan tersebut  dengan memilih  salah satu  pilihan tujuan yang  disediakan [21]. Dari jawaban responden tersebut diperoleh rata-rata penerimaan pengguna terhadap rekomendasi sistem informasi tempat wisata di Provinsi Riau dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Menghitung persentase UAT menggunakan rumus berikut:
𝑀 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑥 𝑥100%
Dengan keterangan: x = Total Skor terbaik Total = Hasil dari total skor yang didapatkan Maka didapatkan hasil:
𝑀 = 83 100 𝑥 100% = 83%
Berdasarkan tabel range UAT, maka hasil UAT ini masuk ke dalam range 81-100%, yaitu sangat setuju.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan Black Box , Sistem  Rekomendasi Tempat Wisata Di Provinsi Riau telah berhasil membantu pengguna dalam menentukan tempat wisata sesuai dengan kriteria yang telah mereka tentukan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan untuk memilih lokasi wisata di Provinsi Riau berdasarkan beberapa kriteria. Berdasarkan penelitian menggunakan metode SAW maka diperoleh rekomendasi tempat wisata yang
Risky Ariadi Chandra Silitonga, Sistem Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Riau dengan Metode Simple Additive Weighting(SAW)
paling baik atas nama tempat wisata Ulo kasok dengan perolehan nilai hasil akhir (88.80),  Pengujian dengan UAT telah menghasilkan perhitungan sebanyak 83% yang berarti bahwa Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Di Provinsi Riau ini sangat di setujui oleh pengguna.

## REFERENCES
[1] S. Sunarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Kuliner Di Wilayah Kota Depok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Eksplora Inform., vol. 9, no. 2, pp. 105–110, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v9i2.323.
[2] A. S. W. Ikmah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Wisata Purworejo Menggunakan Metode SAW,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 8, pp. 91–96, 2018.
[3] N.  Chinoi  and  A.  Meiriza,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Wisata  Belanja  di  Kota  Batam  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” JIMP  J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 6, no. 1, 2021.
[4] E. Suwandi, F. H. Imansyah, and H. Dasril, “Analisis Tingkat Kepuasan Menggunakan Skala Likert pada Layanan Speedy yang Bermigrasi ke Indihome,” J. Tek. Elektro, p. 11, 2018.
[5] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210
[6] A. C. Murti and A. A. Chamid, “Sistem Auto Recommendation Objek Wisata Menggunakan Metode SAW,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 8, no. 1, p. 9, 2018, doi: 10.21456/vol8iss1pp9-16.
[7] G. E. Paksi, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Objek Wisata Pantai Di Kota Batam Dengan Metode Simple Additive Weighting,” Tugas Akhir, pp. 15–32, 2020.
[8] J. H. Gurusinga and B. Sinaga, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Prioritas Tujuan Wisata Daerah pada Kabupaten Karo  Menggunakan  TOPSIS,”  J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  144–150,  2020,  doi: 10.32672/jnkti.v3i2.2380.
[9] O. R. Putri, A. Hamzah, and E. Fatkhiyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Alam Di Daerah Istimewa Yogyakarta Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Scr., vol. 9, no. 1, pp. 74–83, 2021.
[10]  M. L. Pamungkas, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Di Pasuruan Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Android,” Skripsi Tek. Inform., p. 88 Halaman, 2019.
[11]  A. A. Syakir, A. Nilogiri, and H. A. Al Faruq, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Objek Wisata di Kabupaten Banyuwangi Berbasis Fuzzy Model Tahani Decision Support System for Determining Tourism Objects in Banyuwangi Regency Based on the Fuzzy Resistant Model,” J. Smart Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 107–115, 2021.
[12]  W. R. Adi, I. A. A. Nugroho, and S. F.  C. Haviana, “Sistem Pemilihan Lokasi Kunjugan Wisata Wenggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 11–20, 2019.
[13]  K.  M.  Sukiakhy  and  C.  V.  R.  Jummi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata  Aceh  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Komput. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 74–80, 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i1.3835.
[14]  Tri Snadhika Jaya, “Pengujian Aplikasi dengan Metode Blackbox Testing Boundary Value Analysis,” J. Inform. Pengemb. IT, vol.
3, no. 2, pp. 45–46, 2018, [Online]. Available: http://www.ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/647/640
[15]  A.  H.  Suasapha,  “Skala  Likert  Untuk  Penelitian  Pariwisata;  Beberapa  Catatan  Untuk  Menyusunnya  Dengan  Baik,”  J. Kepariwisataan, vol. 19, no. 1, pp. 26–37, 2020, doi: 10.52352/jpar.v19i1.407.
[16]  M. I. Riadillah and A. Meiriza, “Application of the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Method  in  Determining  Tourist  Destinations,”  CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci.,  vol.  7,  no.  1,  p.  14,  2021,  doi: 10.24114/cess.v7i1.26141.
[17]  D.  Widiyawati,  D.  Dedih,  and  W.  Wahyudi,  “Implementasi  Metode  Maut  Dan  Saw  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Di Kabupaten  Karawang,”  J.  Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.,  vol.  17,  no.  2,  pp.  71–80,  2022,  doi: 10.35969/interkom.v17i2.231.
[18]  E. L. Ruskan, A. Ibrahim, and D. C. Hartini, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[19]  I. G. A. Soffan Maulana Akbar, “Kost; SPK; SAW; Gresik; Alternatif,”  Sist. Pendukung Kepustusan Pemilihan Tempat Kos Untuk Mhs. Di Gresik Dengan Metod. Saw (Simple Addit. Weight., vol. 7, no. 2, 2022.
[20]  A.  A.  Arwaz,  T.  Kusumawijaya,  R.  Putra,  K.  Putra,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi Pemenang Tender Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl., vol. 2, no. 4, p. 130, 2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i4.3708.
[21]  R. J. Asad, “Implementasi Algoritme Profile Matching dan Pengujian UAT Untuk Memilih Karyawan Terbaik,” pp. 76–83, 2019.