## ANALISIS METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER OF PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONS (TOPSIS) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DESTINASI WISATA KOTA BATU

## Muhammad Ferry Afrizal
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang mafrizal@timpakul.net

## ABSTRAK
Sejauh  ini  belum  banyak  yang  melakukan  analisis  dan  perbandingan  metode  pada  sistem  pendukung keputusan melainkan sekedar menerapkan metode yang umum digunakan. Hal ini sendiri menjadi momok besar bagi  para  mahasiswa(i)  yang  ingin  mengerjakan  tugas  akhir  atau  skripsi  dengan  membuat  sebuah  sistem pendukung keputusan karena keterbatasan referensi yang bisa dijadikan contoh pengerjaan.
Metode Weighted Product (WP) yang bersifat kuantitatif dalam pengambilan keputusan, metode Weighted Product (WP) menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating atribut, dimana rating  setiap atribut harus dipangkatkan  terlebih  dulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Dengan  menerapkan  metode  Weighted Product (WP) pada pendukung keputusan kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah sistem yang memberikan data alternatif.
Metode  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solutions  (TOPSIS)  adalah  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM).  Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.
Dari penelitian yang dilakukan dapat ditarik garis bahwa metode WP memiliki nilai kompleksitas 7 sehingga program yang dihasilkan sederhana dibandingkan metode topsis yang memiliki nilai kompleksitas 23 dan juga dalam persentase rate error didapati metode TOPSIS yang memiliki nilai 0.63% yang berada jauh dibawah metode WP yang memiliki rate error 2.16%. Ketika suatu metode memiliki persentase rate error yang semakin rendah berarti semakin tinggi tingkat akurasi hasil yang dimiliki.
Kata kunci : Weighted  Product,  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solutions,  Objek Wisata, Sistem Pendukung Keputusan, Analisis Metode, Perbandingan Metode
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Metode  Weighted  Product  (WP)  yang  bersifat kuantitatif  dalam  pengambilan  keputusan,  dalam proses perhitungannya  menggunakan perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan.
Metode Technique for Order of Preference by Similarity  to  Ideal  Solutions  (TOPSIS)  adalah  salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM). Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.
Banyak yang membuat tugas akhir perkuliahan  dengan  membahas  Sistem  Pendukung Keputusan  pada  projectnya  tetapi  sangat  jarang  ada yang  menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP) ataupun  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solutions  (TOPSIS).  Penelitian yang dilakukan pada proyek ini menggunakan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  Weighted Product (WP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS). Pemilihan
kedua metode tersebut disebabkan keduanya merupakan  metode  dari  sistem  pendukung  keputusan yang mendasar sehingga mudah untuk dipelajari.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka dapat dijabarkan rumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana merancang aplikasi berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman VB.NET?
2. Bagaimana  menerapkan  metode  Weighted Product (WP) pada aplikasi?
3. Bagaimana  menerapkan  metode  Technique  for Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solutions (TOPSIS) pada aplikasi?
4. Bagaimana  melakukan  analisis  dari  metode Weighted Product (WP) dan Technique for Order of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solutions (TOPSIS) yang sudah diterapkan pada aplikasi?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Membuat aplikasi desktop dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.Net.
2. Membuat  aplikasi  pendukung  keputusan  yang menerapkan metode Weighted Product (WP).
3. Membuat  aplikasi  pendukung  keputusan  yang menerapkan  metode  Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solutions (TOPSIS).
4. Menghitung  kompleksitas  algoritma  dari  kedua metode.

## 1.4 Batasan Masalah
Dalam  membuat  sebuah  sistem  tidak  lepas  dari kekurangan atau keterbatasan yang terdapat didalamnya. Semua batasan dijabarkan sebagai berikut
1. Tidak  ada  fungsi  login  untuk  membedakan tingkatanan pengguna.
2. Aplikasi ini berjalan pada perangkat desktop.
3. Metode  yang  dibahas  terpaku  pada  Weighted Product  (WP)  dan  Technique  for  Order  of Preference  By  Similarity  to  Ideal  Solutions (TOPSIS).
4. Kriteria  yang  digunakan  yaitu  :  harga  tiket masuk,  fasilitas,  kemudahan  akses,  jenis  tempat parkir, dan jam buka.
5. Yang  di  analisis  pada  kedua  metode  adalah tingkat  kompleksitas  dan  juga  baris  kode  yang digunakan.

## 1.5 Manfaat
Adapun  manfaat  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan  aplikasi  ini  ialah  membantu  para mahasiswa(i)  atau  pengembang  aplikasi  untuk memilih  metode  yang  lebih  mudah  digunakan  pada saat  mengembangkan  aplikasi  pendukung  keputusan sehingga  bisa  membuat  sebuah  aplikasi  yang  lebih optimal seperti halnya memangkas loading time.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Penelitian Terkait
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi  yang  melakukan  suatu  proses  untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  yang bertujuan  membantu  dalam  menangani  permaalahan. Hasil  keputusan  yang  diambil  merupakan  hasil  dari proses pemilihan dari berbagai alternatif dengan cara tertentu  dan  bertujuan  untuk  menghasilkan  pilihan terbaik.
Metode  Weighted  Product  juga  disebut  sebagai analisis  berdimensi  karena  struktur  matematikanya menghilangkan  satuan  ukuran.  Metode  Weighted Product sering dikenal dengan istilah metode perkalian terobot.  Konsep  dasar  Metode  Weighted  Product adalah  mencari  perkalian  terbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Metode  pemecahan  masalah  multikriteria  telah digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang.  Setelah menetapkan  tujuanmasalah,  kriteria  –  kriteria  yang menjadi tolak ukur serta alternatif yang mungkin, para pembuat  keputusan  dapat  menggunakan  satu  metode atau  lebih.  Adapun  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengatasi  permasalahan  multikriteria  yaitu metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

## 2.2 Weighted Product (WP)
Metode    WP  menggunakan  proses  normalisasi, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dahulu dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses  ini diberikan  dengan  rumus  menghitung  Weighted Procuct, sebagai berikut.
𝑆 𝑖 = ∏ = 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1

## 2.3 Technique  for  Order  of  Preference  By Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS)
TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dengan menggunakan jarak euclidean untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan solusi optimal.
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi,  rumus  menghitung  ranking  alternatif metode TOPSIS.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖= 1 3. Analisis dan Perancangan

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Untuk  membuat  sebuah  sistem  diperlukan analisis  kebutuhan  dari  sistem  tersebut.  Fungsi  – fungsi  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  aka  dijelaskan pada  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non fungsional.

## 3.2 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan atau fungsi yang dimiliki atau mampu dilakukan oleh sebuah sistem. Berikut beberapa kebutuhan fungsional sistem yang dibangun.
1. Data yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari pemerintah Kota Batu.
2. Dapat menampilkan data kriteria.
3. Dapat menampilkan data alternatif.
4. Dapat menambah, mengubah maupun menghapus data alternatif.
5. Melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan metode wp dan topsis.

## 3.3 Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan non fungsional merupakan kebutuhan yang merujuk kepada karakteristik sistem yang harus dimiliki.  Berikut  beberapa  kebutuhan  non  fungsional yang harus dipenuhi :
1. Antarmuka Pengguna
a. Tampilan Desktop.
b. Keyboard dan Mouse.
2. Antarmuka Perangkat Lunak
a. Microsoft  SQL  Server  sebagai  media penyimpanan.
b. Microsoft  Visual  Studio  sebagai  tools  untuk mengembangkan.

## 3.4 Flowchart Sistem
Pada  bagian  ini  menjabarkan  bagaimana  alur sistem pendukung keputusan ini bekerja, ditunjukkan seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Flowchart Sistem

## 3.5 Flowchar Metode WP
Alur  kerja  metode  WP  yang  diterapkan ditunjukkan pada Gambar 3.2 berikut.
START
1. input alternatif 2. nilai alternatif 3. kriteria 4. nilai kriteria 5. bobot Perbaikan Bobot END Perhitungan Vektor Output nilai alternatif Perhitungan preferensi Gambar 3.2 Flowchart Metode WP

## 3.6 Flowchart Metode TOPSIS
Alur  kerja  metode  TOPSIS  yang  diterapkan ditunjukkan pada Gambar 3.3 berikut.
Gambar 3.3 Flowchart Metode TOPSIS

## 3.7 Struktur Menu
Struktur  menu  adalah  cara  menyampaikan halaman apa saja yang terdapat pada sistem. Struktur menu sistem ditunjukkan pada Gambar 3.4.
Gambar 3.1 Struktur Menu

## 3.8 Kriteria dan Pembobotan
Tabel  kriteria  dan  sub  kriteria  penentuan destinasi wisata membutuhkan beberapa kriteria, detail kriteria  dan  bobot  nilai  yang  diambil  berdasarkan tingkat kepentingan di setiap kriteria yang dibutuhkan.
Ditunjukkan pada tabel 3.1 dan 3.2. Tabel 3.1 Tabel Kriteria ID Nama Bobot 1 Harga Tiket Masuk 3 2 Fasilitas 2 3 Kemudahan Akses 2.5 4 Tempat Parkir 1 5 Jam Buka 1.5 Tabel 3.2 Tabel Sub Kriteria Id Kriteria Nama Sub Kriteria Penjelasan 1 Lengkap Tempat Parkir, Toilet, Tempat Makan, Tempat Ibadah Sedang Tempat Parkir, Toilet, Tempat Makan Kurang Tempat Parkir, Toilet 2 Sangat Sulit Jalan Kaki Cukup Sulit Jalan Kaki, Sepeda Sulit Jalan Kaki, Sepeda, Sepeda Motor Lumayan Sulit Jalan Kaki, Sepeda, Sepeda Motor, Mobil Mudah Jalan Kaki, Sepeda, Sepeda Motor, Mobil, Mini Bis Sangat Mudah Jalan Kaki, Sepeda, Sepeda Motor, Mobil, Mini Bis, Bis Pariwisata 3 Tempat Wisata Warga Sekitar 4 Siang Buka pagi – sore Malam Buka malam Siang & Malam Buka pagi sampai malam (bisa 24 jam) 4. Implementasi dan Pengujian
4.1 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  proses  penerapan rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  menjadi  suatu aplikasi yang bisa dijalankan.
4.2 Implementasi Metode WP 1. Halaman Utama WP

## Gambar 3.5 Halaman Utama WP

## 2. Halaman Kriteria WP

## Gambar 3.6 Halaman Kriteria WP

## 3. Halaman Alternatif WP
Gambar 3.7 Halaman Alternatif WP

## 4. Halaman Perhitungan Metode WP
Gambar 3.8 Halaman Hasil Perhitungan

## Metode WP
5. Halaman Metode TOPSIS
Gambar 3.9 Halaman Utama TOPSIS
6. Halaman Kriteria TOPSIS
Gambar 3.10 Halaman Kriteria TOPSIS
7. Halaman Alternatif TOPSIS
Gambar 3.11 Halaman Alternatif TOPSIS
8. Halaman Perhitungan Metode TOPSIS
Gambar 3.12 Halaman Hasil

## Perhitungan Metode TOPSIS
4.3 Pengujian White Box Metode WP
Gambar 3.13 Flow Graph Metode WP
Setelah  berhasil  membuat  alurnya  sekarang lakukan  perhitungan  untuk  menentukan  tingkat kompleksitasnya.
V(G) = E – N + 2 V(G) = 30 – 25 + 2
V(G) = 7
4.4 Pengujian White Box Metode TOPSIS
Gambar 3.14 Flow Graph Metode TOPSIS
Setelah  berhasil  membuat  alurnya sekarang  lakukan  perhitungan  untuk menentukan tingkat kompleksitasnya. V(G) = E – N + 2 V(G) = 110 – 89 + 2 V(G) = 23
4.5 Pengujian Perhitungan Manual Metode WP a. Langkah  pertama  menentukan  bobot  kriteria yang  digunakan,  ditunjukkan  seperti  pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Harga Tiket Masuk 3 C2 Fasilitas 2 C3 Kemudahan Akses 2.5 C4 Tempat Parkir 1 C5 Jam Buka 1.5
b. Berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria dilakukan  konversi  nilai  berdasarkan  bobot yang  sudah  ada.  Konversi  nilai  ditunjukkan seperti Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Tabel Konversi Nilai Alternatif Kriteria C1 C2  C3  C4  C5 A1 20000 2 5 1 1 A2 2000 2 6 1 3
A3 105000 1 5 1 1 A4
40000 1 4 1 2
A5 80000 1 5 2 3 A6 80000 1 5 1 3 A7 15000 2 5 1 1
A8 5000 3 3 2 1
A9 5000 2 4 2 3
c. Langkah  berikutnya  adalah  perbaikan  bobot dengan nilai kriteria.
Tabel 4.3 Tabel Perbaikan dan Pemangkatan Bobot
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
-0.3  0.2  0.25  0.1  0.15
d. Perhitungan alternatif
Tabel 4.5 Nilai Vektor S Kode alternatif  Nilai Vektor S A1 0.08803 A2 0.21677 A3 0.04659 A4 0.06532 A5 0.06389 A6 0.05961 A7 0.09596 A8 0.13649 A9 0.15947
e. Hasil nilai yang di ranking Tabel 4.5 Nilai Vektor V Kode alternatif  Nilai Vektor V A1 0.09443 A2 0.23254 A3 0.04999 A4 0.07007 A5 0.06854 A6 0.06395
A7 0.10294 A8 0.14642 A9 0.17108 4.6 Pengujian  Perhitungan  Manual  Metode TOPSIS
a. Langkah  pertama  menentukan  bobot  kriteria yang  digunakan,  ditunjukkan  seperti  pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Harga Tiket Masuk 3 C2 Fasilitas 2 C3 Kemudahan Akses 2.5 C4 Tempat Parkir 1 C5 Jam Buka 1.5
b. Berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria dilakukan  konversi  nilai  berdasarkan  bobot yang  sudah  ada.  Konversi  nilai  ditunjukkan seperti tabel 4.7.
Tabel 4.7 Tabel Konversi Nilai
Alternatif Kriteria C1 C2  C3  C4  C5 A1 20000 2 5 1 1 A2 2000 2 6 1 3 A3 105000 1 5 1 1 A4 40000 1 4 1 2 A5 80000 1 5 2 3 A6 80000 1 5 1 3 A7 15000 2 5 1 1
A8
5000 3 3 2 1 A9 5000 2 4 2 3
c. Langkah  berikutnya  adalah  menentukan pembagi  dengan  nilai  kriteria  dan  bobot seperti pada Tabel 4.8. Tabel 4.8 Tabel Nilai Pembagi Kode Kriteria Nilai C1 161567.3234 C2 5.38516 C3 14.21267 C4 4.24264 C5 6.63324 d. Perhitungan Ternormalisasi Tabel 4.9 Tabel Normalisasi Alt Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.12378  0.37139  0.35179  0.23570  0.15075 A2 0.01237  0.37139  0.42215  0.23570  0.45226
A3 0.64988  0.18569  0.35179  0.23570  0.15075
A4 0.24757  0.18569  0.28143  0.23570  0.30151
A5 0.49514  0.18569  0.35179  0.47140  0.45226 A6 0.49514  0.18569  0.35179  0.23570  0.45226
A7 0.09284  0.37139  0.35179  0.23570  0.15075
A8 0.03094  0.55708  0.21107  0.23570  0.15075 A9 0.03094  0.37139  0.28143  0.47140  0.45226
e. Perhitungan Terbobot Tabel 4.10 Tabel Nilai Terbobot Alt Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.37136  0.74278  0.87949  0.23570  0.22613 A2 0.03713  0.74278  1.05539  0.23570  0.67840 A3 1.94965  0.37139  0.87949  0.23570  0.22613 A4 0.74272  0.37139  0.70359  0.23570  0.45226
A5 1.48544  0.37139  0.87949  0.47140  0.67840
A6 1.48544  0.37139  0.87949  0.23570  0.67840
A7 0.27852  0.74278  0.87949  0.23570  0.22613 A8 0.09284  1.11417  0.52769  0.47140  0.22613 A9 0.09284  0.74278  0.70359  0.47140  0.67840
f. Menghitung A+ dan A-
Tabel 4.11 Tabel Nilai A+ dan A- Alt Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A+  0.05376  1.15470  1.42373  0.83205 0.83562 A-  2.15058  0.38490  0.71186  0.27735 0.27854 g. Menghitung D+ dan D- Tabel 4.12 Tabel Nilai D+ dan D- Alternatif D+ D- A1 0.73530  1.65912 A2 0.43987  2.06849 A3 2.12143  0.35179 A4 1.13138  1.24046 A5 1.63715  0.77417 A6 1.65403  0.73742 A7 0.69802  1.74767 A8 0.69721  2.01370 A9 0.51458  1.96893 h. Menghitung Hasil Akhir
Tabel 4.13 Tabel Nilai Hasil Akhir Nama Alternatif V A1 0.69290 A2 0.82463 A3 0.14224 A4 0.52299 A5 0.32105 A6 0.30835 A7 0.71459 A8 0.74281 A9 0.79280

## 4.7 Pengujian Akurasi Program Metode WP
1. Presentase Kesalahan Setiap Data
Untuk  mendapatkan  presentase  kesalahan  tiap data, digunakan rumus berikut.
ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 − ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑥 100% Berikut  adalah  perhitungan  presentase tiap data. Selecta = 0.094 −  0.094 0.094 𝑋 100% =  0% Alun - Alun = 0.233 −  0.232 0.232 𝑋 100% = 0.4 %
Jatim Park 2 = 0.502 −  0.049 0.049 𝑋 100% =  9% BNS = 0.070 −  0.070 0.070 𝑋 100% =  0% Jatim Park 1 = 0.064 −  0.068 0.068 𝑋 100% =  6% Museum Angkut = 0.064 −  0.063 0.063 𝑋 100% =  2% Songgor iti = 0.103 −  0.102 0.102 𝑋 100% =  1% Omah Kayu = 0.147 −  0.146 0.146 𝑋 100% =  1% Paralaya ng = 0.171 −  0.171 0.171 𝑋 100% =  0% 2. Rata – Rata Kesalahan
Dari perhitungan mendapatkan presentase kesalahan tiap  wisata  maka  selanjutnya  mendapatkan presentase rata – rata kesalahan.
Presentase rata – rata = 0%+0.4%+9%+0%+6%+2%+1%+1%+0% 9 = 19.4 9 = 2.16

## 3. Akurasi Hasil
Dari  perhitungan  rata  –  rata  kesalahan  maka selanjutnya mendapatkan presentase keakuratan hasil. Berikut  adalah  perhitungan  akurasi  terhadap  metode WP.
Tingkat Akurasi = 100% - 2.16% = 97.84%
4.8 Pengujian Akurasi Program Metode TOPSIS 1. Persentase Kesalahan Setiap Data Untuk  mendapatkan  presentase  kesalahan tiap data, digunakan rumus berikut.
ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 − ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑥 100% Berkut  adalah  perhitungan  presentase  tiap data. Selecta = 0.691 −  0.692 0.692 𝑋 100% =  0.2% Alun - Alun = 0.820 −  0.824 0.824 𝑋 100% =  0.5% Jatim  Park 2 = 0.142 −  0.142 0.142 𝑋 100% =  0% BNS = 0.521 −  0.522 0.522 𝑋 100% =  0.2% Jatim  Park 1 = 0.308 −  0.321 0.321 𝑋 100% =  4% Museum Angkut = 0.308 −  0.308 0.308 𝑋 100% =  0% Songgoriti = 0.712 −  0.714 0.714 𝑋 100% =  0.3% Omah Kayu = 0.743 −  0.742 0.742 𝑋 100% =  0.2% Paralayang  = 0.793 −  0.792 0.792 𝑋 100% =  0.2%
2. Rata – Rata Kesalahan Dari perhitungan mendapatkan presentase kesalahan tiap  wisata  maka  selanjutnya  mendapatkan presentase rata – rata kesalahan.
Presentase rata – rata = 0.2%+0.5%+0%+0.2%+4%+0%+0.3%+0.2%+0.2% 9 =
5.6 9 = 0.63%

## 3. Akurasi Hasil
Dari  perhitungan  rata  –  rata  kesalahan  maka selanjutnya mendapatkan presentase keakuratan hasil. Berikut  adalah  perhitungan  akurasi  terhadap  metode WP.
Tingkat Akurasi = 100% - 5.6% = 99.37%

## 4.9 Pengujian Fungsional Metode WP
Tabel 4.14 Tabel Pengujian Fungsional WP No Fungsi Yang Di Uji Hasil Sukses Gagal
1 Mengakses halaman utama
2 Mengakses halaman kriteria Menampilkan data kriteria
3
Mengakses halaman data tempat wisata Menambahkan data tempat wisata
Menghapus data tempat wisata
Mengubah data tempat wisata Menampilkan data tempat wisata
Menampilkan bobot dari setiap tempat wisata Menampilkan bobot seluruh tempat wisata
4
Mengakses halaman perhitungan metode wp Menampilkan data wisata Menampilkan nilai kriteria Menghitung dan menampilkan perbaikan bobot Menghitung dan menampilkan nilai terbobot Menampilkan bobot seluruh tempat wisata Menghitung dan menampilkan hasil akhir Menghurutkan data sesuai
ranking

## 4.10 Pengujian Fungsional Metode TOPSIS

## Tabel 4.15 Tabel Pengujian Fungsional TOPSIS
No Fungsi Yang Di Uji Hasil Sukses Gagal 1 Mengakses halaman utama
2 Mengakses halaman kriteria Menampilkan data kriteria
3
Mengakses halaman data tempat wisata Menambahkan data tempat
wisata Menghapus data tempat wisata Mengubah data tempat wisata Menampilkan data tempat
wisata Menampilkan  bobot  dari  setiap tempat wisata Menampilkan  bobot  seluruh tempat wisata 4 Mengakses halaman
perhitungan metode wp Menampilkan data wisata Menampilkan nilai kriteria Menghitung  dan  menampilkan perbaikan bobot Menghitung  dan  menampilkan nilai terbobot Menampilkan  bobot  seluruh
tempat wisata Menghitung  dan  menampilkan hasil akhir Menghurutkan data sesuai ranking

## 4.11 Hasil Perbandingan
Dari  beberapa  pengujian  yang  dilakukan  dapat dibuat  tabel  perbandingan.  Untuk  tabel  hasil perbandingan dapat dilihat pada Tabel 4.18.
Tabel 4.16 Tabel Hasil Perbandingan
N o Pemban ding WP TOPSIS 1 Proses perhitun gan Terdapat 4 langkah perhitungan : - Perbaikan bobot - Kriteria - Menghitung vektor s - Vektor v Terdapat  6  langkah perhitungan : - Menghitung pembagi - Normalisasi - Tebobot - Solusi ideal positif dan negatif - Jarak  alternatf dengan  solusi ideal - Nilai preferensi (v) 2 Tingkat akurasi hasil Tingkat  akurasi hasil 97.84% Tingkat akurasi hasil 99.37% 3 Rate Error Rate error 2.16% Rate error 0.63% 4 Tingkat komple ksitas 7 algoritma 23 algoritma 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan
Dari beberapa tahapan pengujian dan perbandingan yang telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan, diantaranya :
1. Berdasarkan  pengujian  fungsionalitas  100% sistem dapat berjalan.
2. Pada  pengujian  metode  hasil  yang  didapat berbeda antara metode wp dengan topsis karena
langkah perhitungan yang dilakukan oleh masing – masing metode berbeda jumlahnya.
3. Metode  TOPSIS  memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  metode  WP.  Hal  ini diperoleh  dari  perhitungan  yang  dilakukan  pada pengujian tingkat akurasi hasil.
4. Pada pengujian white box dengan membandingkan baris kode dan alur pada metode wp  dan  topsis  dapat  diketahui  bahwa  algoritma metode wp lebih mudah karena mempunyai nilai kompleksitas  7  sedangkan  topsis  memiliki  nilai kompleksitas 23.

## 5.2 Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan setelah  melakukan  pengembangan  sistem  dan beberapa pengujian, diantaranya :
1. Untuk  pengembangan  selanjutnya  aplikasi  ini dapat  melakukan  penambahan  terhadap  jumlah kriteria penilaian yang digunakan.
2. Menggabungkan  kedua  metode  kedalam  satu buah  program  sehingga  menjadi  lebih  efisien dalam menggunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aziz  Ahmadi,  D.  T.  W.,  2014.  Implementasi Weighted  Product  (WP)  dalam  Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat PNPM Mandiri Perdesaan. pp. 19-20.
[2] Bot, D., 2017. Visual Basic. [Online] Available at: https://docs.microsoft.com/en- us/dotnet/visual-basic/
[3] Dewald, B., 2011. Introduction to Microsoft SQL
Server Databases | Udemy. [Online] Available at: https://www.udemy.com/introduction-to-sql- server-databases/
[4] Murnawan,  A.  F.  S.,  2012.  Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). p. 2.
[5] Nency Nurjannah, Z. A. D. M. K., 2015. SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT. p. 1.
[6] Sparague, R. H. W. H. J., 1993. Decision Support
Systems: Putting Theory Into Practice. Englewood Clifts. N. J.: Prentice Hall.