ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Metode TOPSIS Pada Dinas Kebudayaan Dan Pariwisata Kota Gorontalo
Syaifuddin * , M Salim, Hamka Witri Kamase
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia Email: 1,* syaifuddinlily@gmail.com, 2 msalim161108@gmail.com, 3 hamkawitrikamase@gmail.com Email Penulis Korespondensi: syaifuddinlily@gmail.com
Abstrak− Pengambilan  keputusan  dialami  oleh  Dinas  Pariwisata  yang  harus  membuat  rekomendasi  tempat  wisata  di  Provinsi Gorontalo, Pengambilan suatu keputusan yang menggabungkan unsur kuantitatif dan kualitatif dapat  dibantu dengan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK)  dimana sesuai pengertiannya SPK merupakan sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur. Subjektifitas ini biasanya terjadi untuk menguragi kerumitan proses pengambilan keputusan akibat banyaknya alternatif. Jika d alam proses pengambilan keputusan untuk rekomendasi tempat wisata, pengguna dapat dibantu oleh sebuah sistem  pendukung keputusan yang terkomputerisasi yang memberikan rekomendasi tempat wisata yang sesuai dengan keinginan. Untuk menghitung pertimbangan tempat wisata ini dalam sistem pendukung keputusan dapat menggunakan metode topsis dengan kriteria seperti Biaya wisata, Waktu kunjungan, Umur, Jenis objek wisata, Jarak tempuh, Fasilitas, Keindahan, dan Keamanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode TOPSIS karena didasarkan pada konsepnya bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi idel positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi idel Negatif.
Kata Kunci: Sistem Pengambilan Keputusan; TOPSIS; Pariwisata
Abstract− Decision-making  is  experienced  by  the  Tourism  Office,  which  must  make  recommendations  for  tourist  attractions  in Gorontalo Province. Decision-making that combines quantitative and qualitative elements can be assisted by a decision support system (SPK). According to its understanding, SPK is an interactive computer-based system that helps decision-makers use data and various models to solve unstructured problems. This subjectivity usually occurs to reduce the complexity of the decision-making process due to many alternatives. If in the decision-making process for tourist attraction recommendations, users can be assisted by a computerized decision support system that provides desired recommendations for tourist attractions. To calculate the consideration of this  tourist attraction in the decision support system can use the topsis method with criteria such as Tourist cost, Time of visit, Age, Type of attraction, Mileage, Facilities, Beauty, and Safety. The method used in this study is the TOPSIS Method because it is based o n its concept that the best alternative has the shortest distance from the positive ideal solution and the longest distance from the Negative ideal solution.
Keywords : Decision-Making System; TOPSIS; Tourism

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan tren teknologi saat ini, kemajuan dan perkembangan ilmu  pengetahuan dan teknologi menjadi hal yang tak terelakkan. Salah satunya adalah perkembangan di bidang ilmu komputer.[1] Ilmu komputer adalah produk sains dan teknologi  dan terus berkembang pesat. Dengan kemajuan masyarakat  informasi, ada tuntutan arus informasi yang dapat dikirim dan diterima dengan cepat, tepat, dan akurat.
Pengambilan suatu keputusan yang menggabungkan unsur kuantitatif dan kualitatif dapat dibantu dengan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) [2] dimana sesuai pengertiannya SPK merupakan sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah- masalah yang tidak terstruktur. [3]
Permasalahan pengambilan keputusan dialami oleh wisatawan yang ingin berwisata yaitu seringkali  wisatawan kesulitan dalam menentukan tempat wisata yang sesuai dengan keinginan. [4] Sistem rekomendasi tempat wisata pada penelitian ini dibangun untuk membantu  wisatawan dalam memperoleh informasi  tujuan wisata dengan menggunakan metode topsis. Sektor pariwisata telah menjadi salah satu industri yang terbesar di dunia. [5] Pariwisata dianggap sebagai suatu aset yang strategis untuk mendorong pembangunan pada wilayah – wilayah tertentu yang mempunyai potensi objek wisata.  [6]  Kota  Gorontalo  merupakan  salah  satu  kota  yang  memiliki  keanekaragaman  budaya  sebagai  aset  kekayaan daerah  yang  potensial  dan  harus  dikembangkan  seoptimal  mungkin.  Kota  Gorontalo  memiliki  berbagai  tempat  objek wisata yang menarik untuk dikunjungi. [7]
Berdasarkan data statistik yang diperoleh dari Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Gorontalo pada tahun 2018 jumlah pengunjung  semua objek wisata di  Kota  Gorontalo tercatat sebanyak 218.106 pengunjung  tergabung dari  data wisata lokal dan data wisata asing. Dengan jumlah wisata dari beberapa Kecamatan Kota Gorontalo sebnyak 24 tempat wisata,  dengan  nama  objek  wisata  secara  keseluruhan  sebagai  berikut  :  Benteng  Otanaha,  Bak  Pemandian  Potanga, Makam Ju Panggola, Makam Kramat Kalibaluntha, Makam Keramat Nene Tabibi, Kolam Renang Lahilote, Rumah Adat Dulohupa, Taman Kota, Mesjid Baiturrahim, Mesjid Tua Hunto, Makam Kramat Haji Bu Ulu, Pantai Indah Pohe, Tapak Kaki  Lahilote,  Goa  Baya  Lo  Milate,  Patung  Nani  Wartabone,  Makam  Kramat  Pulubungga,  Makam  Kramat  Titidu Hulawa, Makam Kramat Dutongo Pitu Lolodu, Makam Kramat Ta Ilayabe, Blue Marlin, Makam Keramat Jogugu Inaku, Tugu Adipura, RTH Kota Tengah dan Taman Smart City (Monumen Polo Palo).
Dinas kebudayaan dan pariwisata atau yang disingka DISPARBUD, Adapun tugas DISPARBUD adalah sebagai pelaksana urusan pemerintah daerah pada bidang pariwisata dan pelestarian budaya di wilayah kerjanya. Dengan jumlah
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr
tempat wisata yang banyak maka untuk mengelolah rekomendasi tempat wisata tersebut dengan menggunakan metode topsis. Selain itu, kendala lain yang sering dialami untuk rekomendasi tempat wisata adalah subyektifitas pengambilan keputusan.  Subjektifitas  yang  dimaksud  jika  rekomendasi  tempat  wisata  yang  dinilai  hanya  sebagian  kriteria  tanpa menglihat kriteria yang lain.
Subjektifitas  ini  biasanya  terjadi  untuk  menguragi  kerumitan  proses  pengambilan  keputusan  akibat  banyaknya alternatif. [8] Jika dalam proses pengambilan keputusan untuk rekomendasi tempat wisata, pengguna dapat dibantu oleh sebuah sistem  pendukung keputusan yang terkomputerisasi  yang memberikan rekomendasi  tempat  wisata yang sesuai dengan  keinginan.  Untuk  menghitung  pertimbangan  tempat  wisata  ini  dalam  sistem  pendukung  keputusan  dapat menggunakan  metode  topsis  dengan  kriteria  seperti  Biaya  wisata,  Waktu  kunjungan,  Umur,  Jenis objek  wisata,  Jarak tempuh, Fasilitas, Keindahan, dan Keamanan lokasi wisata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode penelitian
Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode dekskriptif, [9] yaitu penelitian yang berusaha untuk memecahkan masalah yang ada sekarang secara sistematis berdasarkan data – data yang diperoleh. Jenis penelitian ini  adalah  penelitian  Rekayasa  atau  pengembangan  yaitu  pengembangan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode TOPSIS [10] pada untuk mendapatkan rekomendasi tempat pariwisata pada Dinas Pariwisata kota Gorontalo.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  observasi  yaitu  melakukan  pengamatan  langsung  di  tempat penelitian, [11] yaitu pada Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Gorontalo. Setelah itu dilanjutkan dengan wawancara dengan cara tatap muka dan tanya jawab langsung dengan sumber data, yaitu bagian terkait sebagai calon pengguna sistem informasi  ini  dan  terakhir  melakukan  Survey,  pengumpulan  data  dengan  melakukan  survey  ke  dinas  kebudayaan  dan pariwisata kota Gorontalo dan beberapa tempat yang pernah menjadi rekomendasi oleh pihak dinas.

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS adalah metode pengambilan keputusan multi kriteria dengan dasar alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil  dari  solusi  ideal  positif,  tidak  harus  mempunyai  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif.  [12].  Berikut  adalah Tahapan yang akan dilakukan dengan menggunakan Metode TOPSIS :
Gambar 1. Tahapan TOPSIS [13]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penerapan TOPSIS
Penerapan  metode  ini  digunakan  agar  dapat  mengetahui  langkah  –  langkah  perhitungan  topsis,  dimana  perhitungan dengan metode topsis ini dilakukan dengan lima tahap diantaranya sebagai berikut: [14]
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 1. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Tabel 1. Matriks Keputusan Alternatif Tabel Keputusan xij Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 Benteng Otanaha 4 2 1 4 2 4 5 5 Blue Marlin 3 2 1 5 3 4 4 4 Masjid Tuo Hunto 4 3 2 4 3 4 4 5 Rumah Adat Doluhupa 4 3 2 4 2 3 4 5
Patung Nani Wartabone  4 3 1 4 2 4 5 5
Menghitung nilai Xn dengan rumus sebagai berikut berikut:
|Xn| = √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dimana: X 1 = √(4) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (4) 2 = 8,5440 X 2 = √(2) 2 + (2) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (3) 2 = 5,9161 X 3 = √(1) 2 + (1) 2 + (2) 2 + (2) 2 + (1) 2 = 3,3166
X 4 = √(4) 2 + (5) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (4) 2 = 9,4340 X 5 = √(2) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (2) 2 + (2) 2 = 5,4772
X 6 = √(4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (3) 2 + (4) 2 = 8,5440 X 7 = √(5) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 = 9,8995
X 8 = √(5) 2 + (4) 2 + (5) 2 + (5) 2 + (5) 2 = 10,7703

## 2. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Setalah nilai Xn di temukan, maka selanjutnya menghitung nilai rij seperti di bawah ini:
R 11 = 4/8,5440 = 0,4682 R 12 = 3/8,5440 = 0,3511 R 13 = 4/8,5440 = 0,4682 R 14 = 4/8,5440 = 0,4682 R 15 = 4/8,5440 = 0,4682 R 16 = 2/5,9161 = 0,3381 R 17 = 2/5,9161 = 0,3381 R 18 = 3/5,9161 = 0,5071 R 19 = 3/5,9161 = 0,5071 R 20 = 3/5,9161 = 0,5071 R 21 = 1/3,3166 = 0,3015
R 22 = 1/3,3166 = 0,3015
R 23 = 2/3,3166 = 0,6030
R 24 = 2/3,3166 = 0,6030
R 25 = 1/3,3166 = 0,3015
R 26 = 4/9,4340 = 0,4240
R 27 = 5/9,4340 = 0,5300
R 28 = 4/9,4340 = 0,4240
R 29 = 4/9,4340 = 0,4240
R 30 = 4/9,4340 = 0,4240
R 31 = 2/5,4772 = 0,3652 R 32 = 3/5,4772 = 0,5477
R 33 = 3/5,4772 = 0,5477
R 34 = 2/5,4772 = 0,3652
R 35 = 2/ 5,4772 = 0,3652 R 36 = 4/8,5440 = 0,4682 R 37 = 4/8,5440 = 0,4682 R 38 = 4/8,5440 = 0,4682 R 39 = 3/8,5440 = 0,3511 R 40 = 4/8,5440 = 0,4682
R 41 = 5/9,8995 = 0,5051 R 42 = 4/9,8995 = 0,4041
R 43 = 4/9,8995 = 0,4041
R 44 = 4/9,8995 = 0,4041
R 45 = 5/9,8995 = 0,5051 R 46 = 5/10,7703 = 0,4642 R 47 = 4/10,7703 = 0,3714 R 48 = 5/10,7703 = 0,4642 R 49 = 5/10,7703 = 0,4642
R 50 = 5/10,7703 = 0,4642
Menghitung matriks yang ternomalisasi yang terbobot (Y), untuk bobot yang sudah ditentukan (W) = [4, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 5], dengan rumus sebagai berikut: Yij = Wi*rij
R 11 = 4*0,4682 = 1,8728 R 12 = 4*0,3511 = 1,4044 R 13 = 4*0,4682 = 1,8728 R 14 = 4*0,4682 = 1,8728 R 15 = 4*0,4682 = 1,8728 R 16 = 3*0,3381 = 1,0143 R 17 = 3*0,3381 = 1,0143 R 18 = 3*0,5071 = 1,5213 R 19 = 3*0,5071 = 1,5213
R 20 = 3*0,5071 = 1,5213
R 21 = 2*0,3015 = 0,6030 R 22 = 2*0,3015 = 0,6030 R 23 = 2*0,4376 = 1,2060 R 24 = 2*0,5835 = 1,2060 R 25 = 2*0,3015 = 0,6030 R 26 = 4*0,4240 = 1,6960 R 27 = 4*0,5300 = 2,1200 R 28 = 4*0,4240 = 1,6960 R 29 = 4*0,4240 = 1,6960 R 30 = 4*0,4240 = 1,6960
R 31 = 3*0,3652 = 1,0956
R 32 = 3*0,5477 = 1,6431 R 33 = 3*0,5477 = 1,6431 R 34 = 3*0,3652 = 1,0956 R 35 = 3*0,3652 = 1,0956 R 36 = 4*0,4682 = 1,8728 R 37 = 4*0,4682 = 1,8728
R 38 = 4*0,4682 = 1,8728 R 39 = 4*0,3511 = 1,4044 R 40 = 4*0,4682 = 1,8728
R 41 = 5*0,5051 = 2,5255
R 42 = 5*0,4041 = 2,0205 R 43 = 5*0,4041 = 2,0205 R 44 = 5*0,4041 = 2,0205 R 45 = 5*0,5051 = 2,5255 R 46 = 5*0,4642 = 2,3210 R 47 = 5*0,3714 = 1,8570
R 48 = 5*0,4642 = 2,3210
R 49 = 5*0,4642 = 2,3210 R 50 = 5*0,4642 = 2,3210
3. Solusi Ideal Positif dan Negatif
Menentukan Solusi Ideal Positif (A+) dan Matriks Ideal Negatif (A-). Rumus : A+ = max(y1+,y2+,…,yn+) dan  A- = max(y1-,y2-,…,yn-)
Tabel 2. Penentuan nilai Maksimal dan Minimum Y i Solusi Ideal Max Min Y 1 1,8728 1,4044 1,8728 1,8728 1,8728 1,8728 1,4044 Y 2 1,0143 1,0143 1,5213 1,5213 1,5213 1,5213 1,0143 Y 3 0,6030 0,6030 1,2060 1,2060 0,6030 1,2060 0,6030 Y 4 1,6960 2,1200 1,6960 1,6960 1,6960 2,1200 1,6960
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr
Y i Solusi Ideal Max Min Y 5 1,0956 1,6431 1,6431 1,0956 1,0956 1,6431 1,0956 Y 6 1,8728 1,8728 1,8728 1,4044 1,8728 1,8728 1,4044 Y 7 2,5255 2,0205 2,0205 2,0205 2,5255 2,5255 2,0205 Y 8 2,3210 1,8570 2,3210 2,3210 2,3210 2,3210 1,8570

## 4. Jarak dengan Solusi Ideal
Menghitung Jarak Solusi Ideal Positif (D+) dan Solusi Ideal Negatif (D-) dengan rumus sebagai berikut :
𝑫 𝒊 + =   √∑ (𝒚 𝒊 + − 𝒚 𝒊𝒋 ); 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … 𝒎 𝒏 𝒋=𝟏 (2)
Berikut adalah nilai dari jarak solusi ideal positif :
D i + =   √ (1,8728 − 1,8728) 2 + (1,5213 − 1,0143) 2 + (1,2060 − 0,6030) 2
+(2,1200 − 1,6960) 2 + (1,6431 − 1,0956) 2 + (1,8728 − 1,8728) 2
+(2,5255 − 2,5255) 2 + (2,3210 − 2,3210) 2 = √ (0) 2 + (0,507) 2 + (0,603) 2 + (0,424) 2 + (0,5475) 2 + (0) 2 +(0) 2 + (0) 2
= √0 + 0,2570 + 0,3636 + 0,1797 + 0,2997 + 0 + 0 + 0 =    √1,1000 = 1,0488
Berikut ini merupakan nilai dari  jarak solusi ideal negatif
D i - = √ (1,8728 − 1,4044) 2 + (1,0143 − 1,0143) 2 + (0,6030 − 0,6030) 2
+(1,6960 − 1,6960) 2 + (1,0956 − 1,0956) 2 + (1,8728 − 1,4044) 2
+(2,5255 − 2,0205) 2 + (2,3210 − 1,8570) 2 = √ (0,4684) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0,4684) 2 +(0,505) 2 + (0,464) 2
= √0,2193 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,2193 + 0,2550 + 0,2152 =    √0,9088 = 0,9533
Setelah  menghitung  nilai  jarak  solusi  ideal  positif  (D + )  dan  solusi  ideal  negatif  (D - ) maka  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 3. Jarak Alternatif dengan Solusi Ideal Jarak Solusi Ideal Positif Negatif D1+  1,0488  D1-  0,9533 D2+  1,0445  D2-  0,9583 D3+  0,8088  D3-  1,1641 D4+  1,0832  D4-  0,9143 D5+  1,0308  D4-  0,9730

## 5. Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif
Menghitung Nilai Preferensi untuk setiap alternatif dengan rumus sebgai berikut:
𝑽 𝒊 = 𝑫 𝒊 − 𝑫 𝒊 − +𝑫 𝒊 + ; 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … 𝒎 (3)
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i tepat dipilih.
V 1 = 0,9533 1,0488+1,0488 = 0,9533 2,2974 = 0,4150
V 2 = 0,9583 1,0445+1,0445 = 0,9583 2,0890 = 0,4588
V 3 = 1,1641 0,8088+0,8088 = 1,1641 1,6176 = 0,71977
V 4 = 0,9143 1,0832+1,0832 = 0,9143 2,1664 = 0,4220
V 5 = 0,9730 1,0308+1,0308 = 0,9730 2,0616 = 0,47197
Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i tepat dipilih.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.2 Rancangan Website
3.2.1 Sistem Yang Direncanakan
Sistem yang direncanakan dalam pembuatan Aplikasi Sistem pendukung keputusan Menggunakan metode TOPSIS.

## Gambar 2. Sistem yang direncanakan

## 3.2.2 Tampilan Website
Tampilan halaman login ini, user mengisi username dan password untuk masuk ke halaman (TOPSIS). Kesalahan dalam penginputan username dan password mengakibatkan user tidak akan bisa masuk ke dalam sistem.

## Gambar 3. Halaman Login
Tampilan halaman proses topsis ini, user menginput nama penilai dan menekan tombol proses topsis untuk masuk ke halaman hasil proses topsis
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tampilan halaman diatas merupakan hasil dari proses topsis dimana diawali dengan menginput nama penilai terus di proses oleh topsis dan menghasilkan nilai dari penilaian proses topsis.

## Gambar 5. Halaman Hasil TOPSIS
Tampilan halaman diatas adalah halaman penilai  wisata yang akan diisi sesuai dengan nama tempat wisata dan mengisi indikator/kriteria penilaian dimana kriteria penilaian ini terdapat biaya wisata, fasilitas, waktu kunjungan, umur, jenis tempat wisata, keindahan, jarak tempuh, tahun didirikan dan keamanan menuju lokasi wisata.

## Gambar 6. Halaman Penilai

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  menggunakan  teknik  uji  coba  whitebox  pada  alur  program  struktur  logika  program  dan  prosedur  program dengan cara pemetaan flowchart, kemudian menghitung besarnya jumlah edge dan node, dimana jumlah edge ini akan menentukan besarnya cyclomatic complexcity. [15]
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.191 | Hal 14 − 20 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Perhitungan Cyclomatic Complexcity (CC)
Dari flowgraph  untuk modul pemesanan mobil di atas di ketahui bahwa nilai:
- Region (R) = 3 → R1,R2, R3
- Predicate Node (P) = 2
- Node = 8
- Edge = 9
1. V(G) = E – N + 2 = (9 – 8) + 2 = 3
2. V(G) = (Predicate Node (P) + 1) = 2 + 1 = 3
3. Ciclometic Complexity (CC) = R1,R2, R3 = 3

## Perhitungan Independent Path
Independent Path untuk modul cek kartu hasil studi yaitu: R1 = 1,2,3,8 R2 = 1,2,3,4,5,6,8 R3 = 1,2,3,4,5,6,7,8 Berdasarkan hasil pengujian di atas diperoleh:
- V(G) = 3
- Cyclometic Complexity (CC)  = 3
Maka dapat disimpulkan bahwa alur logika untuk modul proses topsis adalah efektif dan efisien.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa rancangan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS untuk menentukan Rekomendasi tempat wisata dapat memberikan kemudahan bagi pihak Dinas dalam menentukan tempat yang akan menjadi Rekomendasi dan memudahkan  pihak  dinas  dalam  pengolahan  maupun  penyimpanan  data  karena  dalam  perhitungannya  sehingga  SPK menggunakan metode TOPSIS dapat menghasilkan laporan atau informasi yang cepat dan  dapat menghasilkan hasil yang tepat sasaran.

## REFERENCES
[1] A. Irawan, R. Rohaniah, H. Sulistiani, and A. T. Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Tempat Servis Komputer  di  Kota  Bandar  Lampung  Menggunakan  Metode  AHP,”  J.  Tekno  Kompak,  vol.  13,  no.  1,  p.  30,  2019,  doi: 10.33365/jtk.v13i1.267.
[2] E.  Maria  and  E.  Junirianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 16, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5132.
[3] D. O. Wibowo and A. Thyo Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 1, p. page-page. xx~xx, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika.
[4] M. Salim, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Guru Honor di SMK Gotong Royong Gorontalo Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Inform. UPGRIS, vol. 4, no. 1, pp. 28–33, 2018.
[5] I.  A.  Musdar,  H.  Arfandy,  B.  Mappakasunggu,  and  K.  Makassar,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI PARIWISATA SULAWESI SELATAN BERBASIS ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE,” SINTECH J., vol. 3, no. 1, pp. 71–77, 2020.
[6] S. Utarki, E. A. Pratama, and C. M. Hellyana, “Sistem Informasi Pariwisata Berbasis Website Pada Taman Nasional Gunung Ciremai Jawa Barat,” Indones. J. Softw. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 19–32, 2020.
[7] “Pemprov  Gorontalo  Kembangkan  Minanga  Sebagai  Surga  Wisata  Pantai  |  PROVINSI  GORONTALO,”  Humas  pemrov Gorontalo,  2021.  https://gorontaloprov.go.id/pemprov-gorontalo-kembangkan-minanga-sebagai-surga-wisata-pantai/  (accessed Feb. 07, 2022).
[8] Hylenarti Hertyana, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech, vol.
2, no. 1, pp. 74–82, 2018, [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/27.
[9] Sugiono, Metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan research and development. Bandung: Alfabeta, 2017.
[10]  M. Marbun and B. Sinaga, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan, vol. 0, no. April. 2018.
[11]  S. Arsyad and Arono, Memahami dan Menulis Abstrak Artikel Jurnal. 2018.
[12]  D. W. Trise Putra, S. N. Santi, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[13]  E. Kurniawan, H. Mustafidah, and A. Shofiyani, “Metode Topsis untuk menentukan penerimaan mahasiswa pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiya Puwokerto,” JUITA, vol. 3, no. 4, pp. 201–206, 2015.
[14]  D. Nababan and R. Rahim, “Sistem Pendukung Keputusan Reward Bonus Karyawan Dengan Metode Topsis,” Nababan, Darsono Rahim , Robbi, vol. 3, no. 1, pp. 2528–5114, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/185.
[15]  “White box,” vol. 46, no. October, p. 2010, 2010.