http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Penerapan Metode TOPSIS sebagai Rekomendasi Pemilihan Wisata (Studi Kasus: Kabupaten Cilacap)
Tri Mega Anggraeni 1 *, Gita Fadila Fitriana 2 **, Cepi Ramdani 3 *** * Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto ** Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
*** Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto 17102047@ittelkom-pwt..ac.id 1 , gita@ittelkom-pwt..ac.id 2 , cepi@ittelkom-pwt..ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-18 Revised 2021-11-17 Accepted 2021-12-04 Indonesian people have made vacation activities a primary need so that vacations are not just travelling. Now people are starting to travel longer, farther, and more often. When  making  tourist  visits,  domestic  tourists  are  faced  with  many  choices  of destinations in the city. Cilacap City is one of the cities with many tourist attractions, in  this  city  requires  the  selection  of  tourist  objects  according  to  the  interests  and interests of each tourist. So, it takes a recommendation system for the user to achieve the goal. The user can choose the desired tourist destination more effectively. The application  of  tourist  recommendations  in  Cilacap  City  aims  to  overcome  the problems  that  occur  to  tourists.  This  application  uses  a  Decision  Support  System using  the  TOPSIS  method  with  the  development  of  the  Agile  methodology.  The result implementingon of the topstopicshod in Cilacap City are the recommendation for Mount Srandil tourism by 78%, Momongan Island by 77%, Soesilo Soedarman Museum by 74%, Karang Bolong Fort by 71% and Widarapayung Beach by 63%. So, the recommended result is Srandil Mountain tourism. This application also tests the  function  software's  functionality  Blackbox  method  with  100%  results,  where users, namely tourists, can understand the application's functionality.
Keyword: Agile Development, Decision Support System, TOPSIS, Tourist
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kabupaten  Cilacap  merupakan  daerah  terluas  di  Jawa Tengah  yang  mempunyai  aset  wisata  alam  yang  cukup menjanjikan,  banyaknya  objek  wisata  yang  tersedia menyebabkan  wisatawan  bingung  untuk  memilih  objek wisata mana saja yang akan dikunjungi[1]. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2020 tercatat jumlah pengunjung  pada  tempat  wisata  di  Kabupaten  Cilacap mencapat  270.908  pengunjung.  Masih  banyak  calon wisatawan  yang tidak mengetahui objek wisata  yang ada di Kabupaten  Cilacap.  Saat  ini  juga  belum  ada  media  yang memberikan  rekomendasi  untuk  wisatawan,  khususnya wisatawan yang akan berkunjung ke objek wisata yang berada di Kabupaten Cilacap. Dalam penelitian Eva Zuraidah, untuk memudahkaan  calon  wisatawan  dalam  mengetahui  lebih banyak  tempat  wisata  dengan  informasi  yang  cukup  akurat
serta  rekomendasi  tempat  wisata  yang  sesuai  maka dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan rekomendasi dan memuat informasi yang akurat  yang dapat diakses  secara  online[2].  Sistem  pendukung  keputusan digunakan  untuk  mendukung  solusi  pemecahan  masalah, pengambilan  keputusan  merupakan  bentuk  pemilihan  dari banyaknya  alternatif  yang  tersedia[3].  Tersedia  beberapa metode yang dapat digunakan untuk diimplementasikan pada sistem  pendukung  keputusan  seperti  metode Analytic Hierarchy  Process (AHP), Simple  Additive  Weighting (SAW), Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS) dan lain-lain[4].
Beberapa penelitian yang menggunakan metode TOPSIS, Eka  Aprilia  dan  Sri  Ipnuwati[1]  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Wisata  Air  Terjun  Unggulan  dengan Menggunakan  Metode  TOPSIS  di  Kabupaten  Pesawaran”. Dengan  menggunakan  5  kriteria  yaitu: view ,  jarak,  waktu
Penerapan Metode TOPSIS sebagai Rekomendasi Pemilihan Wisata ... (Tri Mega Anggraeni, Gita Fadila Fitriana, Cepi Ramdani)
161 tempuh,  biaya  masuk,  fasilitas.  Alternatif  yang  digunakan sebanyak  5.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Avriana Indarwasti,  Barizana  S,  dan  Prottasof  G  Kodu[5]  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kuliner  di Depok dengan  TOPSIS”.  Dengan  menggunakan  5  kriteria  seperti: rasa,  variasi  menu,  waktu  operasional,  area,  fasilitas. Alternatif yang digunakan sebanyak 3.
Berdasarkan  uraian  diatas,  dengan  adanya  suatu  sistem yang  dapat  memberikan  rekomendasi  wisata  dapat  menjadi solusi. Dalam penelitian ini membangun sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi pemilihan wisata menggunakan  metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  dipilih karena  alternatif  yang  terpilih  mempunyai  jarak  terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dengan solusi ideal negatif sehingga alternatif yang terpilih tersebut mempunyai  kombinasi  jarak  yang  baik[5],  metode  TOPSIS juga  mempunyai  konsep  yang  sederhana  sehingga  mudah dimengerti.  Adapun  dalam  pengembangannya  sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework Laravel.  Sistem  yang  dibuat  menggunakan  5  kriteria  untuk menentukan rekomendasi, kriteria tersebut yaitu: harga, jarak, fasilitas, rating ,  dan  minat  pengguna.  Jarak  pada  sistem  ini menggunakan titik koordinat pengguna secara otomatis ketika pengguna sedang menggunakan sistem.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahapan  yang dilakukan seperti berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
A. Studi Literatur Studi  literatur  merupakan  proses  pengumpulan  data dengan  cara  mempelajari  dan  memahami  apa  saja  yang dibutuhkan dan mencari referensi yang berhubungan dengan data  yang  diperlukan.  Pada  penelitian  ini  studi  pustaka
dilakukan  pada  situs  website  dan  aplikasi  terpercaya  yang membahas mengenai wisata Cilacap.
B. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan melakukan  observasi  terhadap  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kabupaten  Cilacap  dan  aplikasi  “Wisata  Cilacap”  untuk mendapatkan data objek wisata yang tercatat dan juga fasilitas yang  ada  pada  objek-objek  wisata.  Untuk  data  berupa  titik koordinat  masing-masing  objek  wisata  didapatkan  dari Google Maps , survei secara langsung juga dilakukan dengan mendatangi tempat wisata untuk melengkapi informasi objek wisata yang masih kurang lengkap. Dari data tersebut peneliti menggunakan 5 kriteria berupa jarak, harga , fasilitas, rating, dan minat pengguna.
C. Perancangan Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  dan pendefinisian sistem untuk mengetahui ruang lingkup aplikasi yang  akan  dikembangkan.  Perancangan  dilakukan  dengan membuat beberapa rancangan:
1) use  case diagram  yang  merupakan  gambaran  scenario pengguna dan perilaku pengguna terhadap sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram
Dalam sistem terdapat 2 jenis pengguna yaitu admin dan wisatawan.  Admin  dapat  melakukan  beberapa  aksi seperti  kelola  wisata,  kelola  rekomendasi,  kelola masukan, melihat isi wisata, mencari rekomendasi,  dan kelola  profil.  Sedangkan  wisatawan  dapat  melakukan beberapa  aksi  seperti  melihat  list  wisata,  mencari rekomendasi, dan kelola profil.
162
2) Perancangan  antarmuka  atau user  interface bertujuan agar  pembuatan  antarmuka  sistem  lebih  tertata[6], antarmuka  yang  digunakan  alangkah  baiknya  menarik dan mudah dipahami oleh pengguna. Berikut merupakan antarmuka untuk sistem yang dibuat.

## Gambar 3. Rancangan Antarmuka
Pada  halaman  antarmuka  terdapat  menu  utama  yaitu home ,  wisata,  dan about. Halaman  ini  akan  muncul pertama kali ketika pengguna mengakses website.
3) Perancangan  basis  data,  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan MySQL Database yang terdiri dari 7 tabel diantaranya  tabel  wisata,  tabel  jarak_wisata,  tabel rating_wisata, tabel bobot, tabel gambar, tabel user, dan tabel user_rekomendasi.
D. Pembuatan Tahap pembuatan sistem dilakukan pengimplementasian perancangan yang sudah dibuat dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework Laravel  serta  menerapkan  metode  TOPSIS  untuk memberikan rekomendasi kepada wisatawan.

## E. Pengujian
Setelah  sistem  selesai  dibuat  maka  dilakukan  tahap pengujian  menggunakan  metode Black  Box testing,  metode pengujian  ini  digunakan  untuk  menemukan  ketidaksesuaian pada  sistem  secara  fungsionalnya  saja[7].  Pengujian dilakuukan  oleh  48  responden,  dimana  jumlah  responden tersebut  diukur  berdasarkan  metode  Slovin,  metode  ini digunakan untuk menentukan sampel pada suatu populasi[8] dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑛 = 270908 1 + 270908 x 15 100 𝑛 = 270908 270909 x 0,0025 𝑛 = 270908
6095,4525 𝑛 =  44,45
Keterangan: 𝑛 =  Besaran sampel N =  Besaran populasi
𝑒 =  Nilai kritis (batas ketelitian) yang diinginkan (persen kelonggaran  ketidaktelitian  karena  kesalahan penarikan sampel).
Besaran populasi (N)  yang digunakan merupakan jumlah wisatawan pada Kabupaten Cilacap pada tahun 2020 dengan margin error yang peneliti gunakan yaitu 15%.
Adapun  daftar  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan metode Black Box sebagai berikut:
TABEL I D AFTAR P ENGUJIAN
Nama Pengujian Detail Pengujian Akses hosting Mengakses  skripsimega.xyz  pada web browser Log in akun Memasukkan username dan password Mengakses wisata Memilih  salah  satu  wisata  yang disajikan Rating wisata Menambahkan rating dan komentar Rekomendasi wisata Memasukkan nama, email, kota asal, nomor  HP,  latitude  dan  longitude, memilih  jenis  wisata,  memilih kategori  prioritas  (harga,  jarak,
fasilitas, rating, dan tipe)
List wisata
Memilih menu wisata pada menu bar Tambah feedback Menambahkan komentar atau saran
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Metode TOPSIS sebagai Rekomendasi Pemilihan Wisata ... (Tri Mega Anggraeni, Gita Fadila Fitriana, Cepi Ramdani)
163 Dashboard Menekan tombol halaman dashboard admin Tambah wisata Menambahkan  objek  wisata  yang baru Edit wisata Mengubah  detail  objek  wisata  yang sudah ada Hapus wisata Menghapus  objek wisata  yang sudah ada Hitung bobot Memasukkan  bobot  sesuai  kategori yang ada Detail perhitungan Menampilkan detail perhitungan Hapus list rekomendasi Menghapus  list  rekomendasi  yang sudah ada Bobot jarak Memasukkan titik koordinat pengguna (latitude dan longitude) dan menampilkan hasilnya
List rating wisata  Menampilkan  daftar rating wisata
yang sudah ada Tambah rating Menambahkan rating pada wisata Edit rating
Mengubah rating yang sudah ada Hapus rating
Menghapus rating yang sudah ada Tambah gambar Menambahkan  gambar  pada  galeri wisata Hapus gambar Menghapus  gambar  yang  sudah  ada pada galeri wisata Feedback Menampilkan feedback yang diberikan oleh pengguna Hapus feedback Menghapus feedback yang  diberikan oleh pengguna Log out Melakukan log out akun F. Pembuatan Laporan
Pembuatan  laporan  dilakukan  untuk  memaparkan secara  detail  proses  penelitian  yang  dilakukan  dari  awal hingga akhir dengan mengikuti kaidah-kaidah penulisan yang sudah ditentukan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  berisi  mengenai  hasil  dan  pembahasan penerapan  metode  TOPSIS  sebagai  rekomendasi  pemilihan wisata sesuai dengan rancangan yang sudah dibuat.
A. Hasil Implementasi
Hasil  implementasi  berisi  mengenai  penerapan  dari perancangan yang sudah dilakukan sebelumnya, adapun hasil implementasi dari penelitian ini sebagai berikut:
1) Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap menerjemahkan perancangan kedalam bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin.  Tahap  implementasi  antarmuka  dilakukan berdasarkan  rancangan  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Pada halaman utama terdapat 3 menu  yaitu menu home, wisata, dan about. Pengguna juga dapat melakukan log in
pada halaman ini. Halaman utama menampilkan beberapa destinasi popular dan destinasi random untuk memberikan referensi  wisata  bagi  pengguna.  Pada  halaman  ini  juga terdapat fitur rekomendasi, pengguna dapat memasukkan nama,  email,  kota  asal,  nomor  HP,  titik  koordinat  akan terisi  otomatis,  memilih  jenis  wisata  yang  diminati. Selanjutnya  pengguna  diminta  untuk  mengisikan  harga, jarak,  fasilitas,  rating,  dan  tipe  menggunakan  kategori (tidak  penting,  penting,  sangat  penting)  lalu  akan dihasilkan  5  rekomendasi  wisata  yang  cocok  sesuai masukkan  pengguna.  Berikut  ini  merupakan  hasil implementasi sistem:
Gambar 5. Implementasi Sistem
164
2) Implementasi Metode TOPSIS
Pada  sistem,  perhitungan  ini  terletak  pada  halaman admin  menu  “Rekomendasi”  dan  pada  list  rekomendasi terdapat  “Lihat  Detail”.  Data  sampel  yang  akan dibandingkan  dengan  perhiutngan  manual  menggunakan data yang sama dan menunjukan hasil akhir perhitungan yang sama antara perhitungan sistem dengan perhitungan manual. Berikut merupakan langkah perhitungan manual yang dilakukan.
1. Penentuan kriteria
Kriteria atau parameter yang digunakan pada sistem yaitu  Jarak (C1), Harga (C2),  Rating  (C3),  Fasilitas (C4), dan Minat (C5).
TABEL II M ATRIKS K RITERIA Alter natif Objek Wisata Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Pantai Teluk Penyu 0.6 0.83  0.44 1 1 A2 Pantai Widarapayung 0.83  0.83  0.33 1 1 A3 Pantai Sodong 0.82  0.78  0.22 1 1 A4 Pantai Karang Pakis 0.78  0.83  0.33 0.6 1 A5 Pantai Nusakambangan 0.58 0 0.56 0.6 1 A6 Pantai Ketapang Indah 0.83  0.83  0.33 0.4 1 A7 Curug Cimendaway 0 0.87  0.22 0.4 1 A8 Hutan Payau 0.71  0.62  0.22 0.8 1 A9 Hutan Mangroove Kampung Laut 0.6 0.33  0.22 1 1 A10 Pantai Cemara Sewu 0.75  0.67  0.22 1 1 A11 Air Panas Cipari 0.38  0.75 0 0.6 1 A12 Pulau Momongan 0.75  0.83 1 0 1 A13 Selok View 0.82  0.78  0.33 1 1 A14 Rancah Babakan 0.24  0.83  0.56 0.2 1 A15 Kemit Forest 0.49  0.33  0.22 1 1 A16 Goa Masigitsela 0.12 1 0 0.6 1 A17 Pantai Jetis 0.77  0.83  0.33 1 1 A18 Benteng Pendem 0.56  0.75  0.33 0.8 1 A19 Gunung Srandil 0.83 1 0.67 0.6 1 A20 Museum Soesilo Soedarman 1 0.83  0.56 0.6 1 A21 Benteng Klingker 0.55  0.75  0.44 0.2 1 A22 Benteng Karang Bolong 0.57  0.75 1 0.2 1 A23 Desa Wisata Karang Banar 0.78  0.87 0 0.8 1
2. Nilai bobot dari setiap kriteria
Bobot didefinisikan dengan nilai 1 = tidak penting, 2 =  penting,  dan  3  =  sangat  penting.  Sebagai  sampel dimasukan nilai bobot sebagai berikut:
TABEL III B OBOT M ASUKAN Harga Jarak Minat Fasilitas Rating 3 3 1 3 2

## 3. Mempersiapkan matriks keputusan
Pada data yang didapatkan, data tersebut mempunyai karakteristik masing-masing berdasarkan tipe kriteria. Sebagai  contoh  jarak  mempunyai  karakteristik semakin  dekat  jaraknya  maka  semakin  tinggi nilainya. Sedangkan pada rating, semakin kecil rating makan nilai nya akan semakin kecil. Sehingga perlu dilakukan normailisasi menggunakan metode Linear Weightage .  Normalisasi  inilah  yang  menjadi pembeda  dengan  2  penelitian  sebelumnya,  karena pada  penelitian  tersebut  menggunakan  kriteria  yang berkarakteristik sama sehingga cukup menggunakan normalisasi  yang  ada  dalam  metode  TOPSIS  saja. Berikut cara melakukan normalisasi data menggunakan  metode Linear  Weightage pada alternatif pantai Teluk Penyu (A1).
4. Menghitung nilai kriteria jarak (C1)
𝑟 = 𝑚𝑎𝑥  −  𝑤𝑠
𝑚𝑎𝑥   −  𝑚𝑖𝑛
= 47.04  −  24.75
47.04  −  10.17 = 0.6 5. Menghitung nilai kriteria harga (C2)
𝑟 = 𝑚𝑎𝑥  −  𝑤𝑠 𝑚𝑎𝑥   −  𝑚𝑖𝑛 = 30000  −  5000 30000  −  0 = 0.83
6. Menghitung nilai kriteria rating (C3)
𝑟 = 𝑤𝑠  −  𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥   −  𝑚𝑖𝑛
= 4.3  −  3.9 4.8  −  3.9 = 0.44
7. Menghitung nilai kriteria fasilitas (C4)
𝑟 = 𝑤𝑠  −  𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥   −  𝑚𝑖𝑛
= 6  −  1 6  −  1 = 1
Keterangan:
𝑟 = nilai kriteria bertipe threshold maximum 𝑟 = nilai kriteria bertipe threshold minimum 𝑚𝑎𝑥 = nilai tertinggi pada kriteria 𝑚𝑖𝑥 = nilai terendah pada kriteria
𝑤𝑠 = nilai yang dicari normalisasinya
8. Menghitung nilai kriteria minat (C5) Pada perhitungan nilai minat dianggap sama rata, karena  minat  nantinya  digunakan  untuk menampilkan  objek  wisata  terpilih  berdasarkan tipe atau jenis wisata.
Normalisasi dilakukan hingga kriteria ke-23 sehingga menghasilkan data pada Tabel IV berikut.
Penerapan Metode TOPSIS sebagai Rekomendasi Pemilihan Wisata ... (Tri Mega Anggraeni, Gita Fadila Fitriana, Cepi Ramdani)
165
TABEL IV
M ATRIKS N ORMALISASI W EIGHTAGE Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.6 0.83 0.44 1 1 A2 0.83 0.83 0.33 1 1 A3 0.82 0.78 0.22 1 1 A4 0.78 0.83 0.33 0.6 1 A5 0.58 0 0.56 0.6 1 A6 0.83 0.83 0.33 0.4 1 A7 0 0.87 0.22 0.4 1 A8 0.71 0.62 0.22 0.8 1 A9 0.6 0.33 0.22 1 1 A10 0.75 0.67 0.22 1 1 A11 0.38 0.75 0 0.6 1 A12 0.75 0.83 1 0 1 A13 0.82 0.78 0.33 1 1 A14 0.24 0.83 0.56 0.2 1 A15 0.49 0.33 0.22 1 1 A16 0.12 1 0 0.6 1 A17 0.77 0.83 0.33 1 1 A18 0.56 0.75 0.33 0.8 1 A19 0.83 1 0.67 0.6 1 A20 1 0.83 0.56 0.6 1 A21 0.55 0.75 0.44 0.2 1 A22 0.57 0.75 1 0.2 1 A23 0.78 0.87 0 0.8 1
9. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi, untuk  menghasilkan  nilai  yang  sebanding,  maka dilakukan  normalisasi  terhadap  matriks  keputusan. Berikut hasil normalisasi matriks keputusan.

## TABEL V
M ATRIKS B OBOT Nilai X[1] X[2] X[3] X[4] X[5] 3.21 3.68 2.17 3.54 4.8
TABEL VI
M ATRIKS T ERNORMALISASI Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.19 0.23 0.2 0.28 0.21 A2 0.26 0.23 0.15 0.28 0.21 A3 0.26 0.21 0.1 0.28 0.21 A4 0.24 0.23 0.15 0.17 0.21 A5 0.18 0 0.26 0.17 0.21 A6 0.26 0.23 0.15 0.11 0.21 A7 0 0.24 0.1 0.11 0.21 A8 0.22 0.17 0.1 0.23 0.21 A9 0.19 0.09 0.1 0.28 0.21 A10 0.23 0.18 0.1 0.28 0.21 A11 0.12 0.2 0 0.17 0.21 A12 0.23 0.23 0.46 0 0.21 A13 0.26 0.21 0.15 0.28 0.21 A14 0.07 0.23 0.26 0.06 0.21 A15 0.15 0.09 0.1 0.28 0.21
A16 0.04 0.27 0 0.17 0.21 A17 0.24 0.23 0.15 0.28 0.21 A18 0.17 0.2 0.15 0.23 0.21 A19 0.26 0.27 0.31 0.17 0.21 A20 0.31 0.23 0.26 0.17 0.21 A21 0.17 0.2 0.2 0.06 0.21 A22 0.18 0.2 0.46 0.06 0.21 A23 0.24 0.24 0 0.23 0.21 10. Menghitung matriks ternormalisasi terbobot Perhitungan matriks ternormalisasi terbobot dihasilkan  dari  matriks  yang  sudah  dinormalisasi dikalikan dengan bobot .

## TABEL VII
M ATRIKS T ERNORMALISASI T ERBOBOT
Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.57 0.69 0.4 0.28 0.21 A2 0.78 0.69 0.3 0.28 0.21 A3 0.78 0.63 0.2 0.28 0.21 A4 0.72 0.69 0.3 0.17 0.21 A5 0.54 0 0.52 0.17 0.21 A6 0.78 0.69 0.3 0.11 0.21 A7 0 0.72 0.2 0.11 0.21 A8 0.66 0.51 0.2 0.23 0.21 A9 0.57 0.27 0.2 0.28 0.21 A10 0.69 0.54 0.2 0.28 0.21 A11 0.36 0.6 0 0.17 0.21 A12 0.69 0.69 0.92 0 0.21 A13 0.78 0.63 0.3 0.28 0.21 A14 0.21 0.69 0.52 0.06 0.21 A15 0.45 0.27 0.2 0.28 0.21 A16 0.12 0.81 0 0.17 0.21 A17 0.72 0.69 0.3 0.28 0.21 A18 0.51 0.6 0.3 0.23 0.21 A19 0.78 0.81 0.62 0.17 0.21 A20 0.93 0.69 0.52 0.17 0.21 A21 0.51 0.6 0.4 0.06 0.21 A22 0.54 0.6 0.92 0.06 0.21 A23 0.72 0.72 0 0.23 0.21
11. Menghitung  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negative  Solusi  ideal  positif  diperoleh  dari  jumlah nilai terbaik yang ada pada setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif diperoleh dari nilai terendah yang ada pada setiap atribut.

## TABEL VIII
S OLUSI I DEAL P OSITIF
Positif A+ Y1+ 0.81 Y2+ 0.72 Y3+ 0.92 Y4+ 0.78 Y5+ 0.19
166
TABEL IX S OLUSI I DEAL NEGATIF
Negatif A- Y1- 0 Y2- 0 Y3- 0 Y4- 0 Y5- 0.21 12. Menghitung  jarak  dengan  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif Pada tahap ini menghitung jarak dengan solusi ideal positif dan  negatif  setiap  alternatif  yang  ada,  berikut  hasil menghitung jarak dengan solusi ideal positif dengan solusi ideal negatif.
TABEL X
J ARAK S OLUSI I DEAL P OSITIF DAN SOLUSI IDEAL NEGATIF
Jarak Alternatif D+ D- D+ +D- A1 0.64 1.02 1.66 A2 0.65 1.12 1.77 A3 0.76 1.06 1.82 A4 0.67 1.06 1.73 A5 0.99 0.77 1.76 A6 0.67 1.09 1.76 A7 1.19 0.76 1.95 A8 0.83 0.89 1.72 A9 0.97 0.72 1.69 A10 0.81 0.94 1.75 A11 1.11 0.72 1.83 A12 0.39 1.34 1.73 A13 0.66 1.08 1.74 A14 0.86 0.89 1.75 A15 1.02 0.63 1.65 A16 1.23 0.84 2.07 A17 0.67 1.08 1.75 A18 0.78 0.87 1.65 A19 0.35 1.3 1.65 A20 0.43 1.28 1.71 A21 0.73 0.89 1.62 A22 0.49 1.23 1.72 A23 0.95 1.04 1.99 13. Menghitung nilai preferensi
Pada tahap ini, dilakukan pencarian nilai kedekatan relatif dari setiap alternatif dengan solusi ideal.

## TABEL XI
N ILAI P REFERENSI Alternatif V A1 0.61445783 A2 0.63276836 A3 0.58241758 A4 0.61271676 A5 0.4375 A6 0.61931818 A7 0.38974359
A8 0.51744186 A9 0.4260355 A10 0.53714286 A11 0.39344262 A12 0.77456647 A13 0.62068966 A14 0.50857143 A15 0.38181818 A16 0.4057971 A17 0.61714286 A18 0.52727273 A19 0.78787879 A20 0.74853801 A21 0.54938272 A22 0.71511628 A23 0.52261307
14. Mengurutkan nilai preferensi
Langkah terakhir yaitu mengurutkan nilai kedekatan relatif yang  tadi  telah  dihitung.  5  nilai  yang  berada  pada  urutan tertinggi adalah rekomendasi yang akan diberikan

## TABEL XII
U RUTAN N ILAI P REFERENSI
Alternatif Objek Wisata V A19 Gunung Srandil 0.78787879 A12 Pulau Momongan 0.77456647 A20 Museum Soesilo Soedarman 0.74853801 A22 Benteng Karang Bolong 0.71511628 A2 Pantai Widarapayung 0.63276836
15. Hasil implementasi metode TOPSIS pada sistem Berikut  hasil  dari  rekomendasi  menggunakan  metode TOPSIS pada sistem.

## Gambar 6. Hasil Implementasi TOPSIS

## B. Hasil Pengujian
Pengujian Black Box pada penelitian ini dilakukan oleh 48 responden  dimana  45  responden  sebagai  penguji  dengan peran  wisatawan,  dan  3  responden  sebagai  penguji  dengan peran  admin.  Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  pengujian menggunakan  metode Black  Box yang  dilakukan  oleh  45 responden sebagai wisatawan:
Penerapan Metode TOPSIS sebagai Rekomendasi Pemilihan Wisata ... (Tri Mega Anggraeni, Gita Fadila Fitriana, Cepi Ramdani)
167
TABEL XIII D AFTAR U JI W ISATAWAN No Pertanyaan Pertanyaan Sesuai Tidak 1 Saya dapat mengakses situs web skripsimega.xyz di perangkat yang saya gunakan 45 responden 0 responden
2 Jika menu “Wisata” dipilih maka akan menampilkan daftar wisata di Kabupaten Cilacap 45 responden 0 responden
3 Jika salah satu wisata dipilih maka akan menampilkan informasi tentang wisata
45 responden 0 responden 4 Jika menu “About” dipilih maka akan menampilkan informasi tentang website 45 responden 0 responden 5 Saya dapat melakukan rekomendasi dengan cara menginputkan identitas (nama, email, kota, nomor HP, lokasi akan terdeteksi secara otomatis, jenis wisata, dan beberapa prioritas)
45 responden 0 responden 6 Saya dapat memberikan ulasan dan saran pada halaman “About” 45 responden 0 responden 7 Jika tombol “nama wisatawan” di tekan, akan muncul halaman profil 45 responden 0 responden 8 Saya dapat melakukan perubahan info wisatawan pada halaman profil 45 responden 0 responden 9 Jika menu “Rekomendasi” pada halaman profil ditekan, akan muncul list rekomendasi yang sebelumnya telah didapatkan 45 responden 0 responden 10 Saya dapat melakukan hapus rekomendasi pada halaman profil di menu “Rekomendasi” 45 responden 0 responden 11 Jika menu “Rating” pada halaman profil ditekan, akan muncul list rating yang telah diinputkan 45 responden 0 responden 12 Saya dapat melakukan hapus rating pada halaman profil di menu “Rating” 45 responden 0 responden 13 Saya dapat melakukan logout pada halaman profil di menu “General” 45 responden 0 responden
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  pengujian  menggunakan metode black box yang dilakukan oleh 3 responden sebagai admin:

## TABEL XIV
D AFTAR U JI A DMIN
No Pertanyaan Pertanyaan Sesuai Tidak 1 Saya dapat mengakses situs web skripsimega.xyz dari perangkat yang saya gunakan 3 responden 0 responden 2 Saya dapat mengelola wisata pada halaman admin 3 responden 0 responden 3 Saya dapat mengelola rating wisata pada halaman admin 3 responden 0 responden 4 Saya dapat mengelola feedback pada halaman admin 3 responden 0 responden 5 Saya dapat mengelola galeri wisata pada halaman admin 3 responden 0 responden 6 Saya dapat melihat list dan detail rekomendasi setiap wisatawan 3 Responden 0 responden 7 Saya dapat menghitung bobot wisata pada halaman admin 3 Responden 0 responden
Pengujian  keberhasilan  rekomendasi  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  pemberian  rekomendasi  kepada wisatawan  telah  sesuai  dengan  yang  diinginkan  wisatawan. Berdasarkan data hasil pengujian menggunakan metode Black Box  Testing yang  dilakukan  kepada  48  responden,  hasilnya menyatakan  bahwa  sejumlah  48  responden  atau  100% menyatakan  bahwa  dari  segi  fungsional  sistem  yang  dibuat sudah  sesuai.  Parameter  keberhasilan  berdasarkan  berhasil tidak nya sistem dalam memberikan keluaran yang diinginkan pengguna  atau  tidak  ditemukannya  error  pada  sistem  saat pengguna melakukan menggunakan sistem tersebut.
Sebagai  contoh  salah  satu  pengguna  ketika  melakukan pencarian  rekomendasi,  sistem  berhasil  menghasilkan  list rekomendasi  yang  dihasilkan oleh  masukan  pengguna. Dari keberhasilan  sistem  ini,  maka  sistem  telah  berhasil  dalam melakukan  pemberian  rekomendasi.  Pada  hasil  perhitungan yang telah dilakukan, peneliti telah menyamakan nilai  yang dimasukkan  kedalam  sistem  dan  pada  perhitungan  yang peneliti  lakukan  secara  manual.  Hasil  perhitungan  yang sistem keluarkan terlihat bahwa terdapat beberapa perbedaan dibagian perhitungan yang menghasilkan angka desimal pada Tabel  XII  dan  Gambar  6.  Namun  angka  tersebut  tidak
168
mempengaruhi hasil akhir preferensi, yang dimana hasil akhir preferensi tersebut  sama  antara  perhitungan dari sistem dan pada perhitungan yang peneliti lakukan secara manual. Maka dari  itu  peneliti  katakan  bahwa  sistem  telah  100%  berhasil dalam melakukan penerapan metode TOPSIS.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah  dipaparkan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa telah dilakukan perancangan  dan  pembuatan  sistem  rekomendasi  pemilihan wisata  di  Kabupaten  Cilacap  yang  menerapkan  metode TOPSIS. Selanjutnya hasil yang didapatkan dari pengukuran keberhasilan  metode  TOPSIS  sebesar  100%  dimana memberikan  hasil  yang  sama  antara  perhitungan  sistem dengan perhitungan manual, serta fungsionalitas yang diukur menggunakan  metode Black  Box sudah  sesuai  dibuktikan dengan sebanyak 48 responden menyatakan secara fungsional sistem sudah sesuai.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. Aprilia and S. Ipnuwati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Air Terjun Unggulan dengan Menggunakan Metode Topsis di Kabupaten Pesawaran,”  Prociding  KMSI, 2017,  Accessed:  Apr.  03, 2021. [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id.J.
[2] E.  Zuraidah  and  L.  Marlinda,  “System  Penunjang  Keputusan Pemilihan Tempat Wisata Lombok Menggunakan Metode Preference Rangking Organization For Enrichman Evaluation (PROMETHEE),” J. Tek. Komput., vol. 4, no. 1, 2018.
[3] L.  Marlinda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat Wisata  Yogyakarta  Menggunakan  Metode  ELimination  Et  Choix Traduisant La RealitA (ELECTRE),” Pros. Semnastek, vol. 0, no. 0,
Nov.  2016,  Accessed:  Jul.  23,  2021.  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/784.
[4] F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  dalam  Memilih  Kepala Departemen pada Kantor Balai Wilayah Sungai Sumatera II Medan,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. Vol. 2, no. 1, pp. 6–13, 2017.
[5] A. Indarwasti, B. S. A, and P. G. Kodu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tempat  Kuliner  di  Depok  dengan TOPSIS,”  Multinetics, vol. 3, no. 1, p. 27, 2017, doi: 10.32722/vol3.no1.2017.pp27-31.
[6] D.  Murdiani,  A.  Yudhana,  and  S.  Sunardi,  “Implementasi  Agile Method  dalam  Pengembangan  Jurnal  Elektronik  di  Lembaga Penelitian  Non  Pemerintahan  (NGO),”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput.,  vol.  7,  no.  4,  p.  709,  Aug.  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020741839.
[7] E. Susilo, F. D. Wijaya, and R. Hartanto, “Perancangan dan Evaluasi User  Interface  Aplikasi  Smart  Grid  Berbasis  Mobile  Application,” 2018. doi: 10.22146/jnteti.v7i2.416.
[8] S.  Pratasik  and  I.  Rianto,  “Pengembangan  Aplikasi  E-DUK  Dalam Pengelolaan  SDM  Menggunakan  Metode  Agile  Development,” CogITo  Smart J.,  vol.  6,  no. 2,  pp. 204–216,  Dec. 2020,  Accessed: Aug. 14, 2021.
[9] I. A. Aziz, B. Setiawan, R. Khanh, G. Nurdiyansyah, and Y. Yulianti, “Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi  Pengujian  Black Box  pada  Aplikasi  Sistem  Kasir  Berbasis  Website  Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl., vol. 3, no. 2, pp. 82–89, Apr. 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i2.4693.
[10] D.  A.  Kristiyanti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Beasiswa  dan Rekomendasi Magang,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 5, no. 2, pp. 220– 227, Jun. 2021, doi: 10.31000/JIKA.V5I2.4534.
[11] W. S. Kurniasari, U. S. Hardjanto, and A. Diamantina, “Tugas Dinas Pariwisata Dan Kebudayaan Dalam Pengembangan Objek Wisata Di Kabupaten Cilacap,” Diponegoro Law J., vol. 6, no. 2, pp. 1–10, Aug. 2017.