Abstrak — Pandemi  covid-19  memberi  dampak  pada  sektor pariwisata.  Hal  ini  dikarenakan  pemberlakuan  pembatasan kegiatan  masyarakat  guna  mengurangi  penyebaran  Virus Corona.  Namun  hal  tersebut  menyebabkan  penurunan kunjungan  wisatawan  pada  tempat  wisata,  termasuk  kebun binatang  yang  menyebabkan  kurangnya  biaya  untuk melakukan  perawatan  hewan.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan inovasi  agar  dapat  lebih  menarik  wisatawan.  Inovasi  yang dilakukan  adalah  dengan  membangun  aplikasi  mobile rekomendasi  rute  yang  berbabis  Android.  Hasil  akhir  dari aplikasi ini adalah berupa rekomendasi rute berdasarkan Point of  Interest  (POI)  setiap  pengunjung.  Pada  aplikasi  yang Bernama  Gembira  Loka  Zoo  ini,  pengunjung  akan  diminta untuk  mengisi  kuisioner.  Jawaban  kuisioner  tersebut  akan dihitung  dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan menghasilkan nilai-nilai untuk setiap rute. Nantinya  akan dipilih  sebuah  rute  dengan  nilai  tertinggi  yang dijadikan  rute  rekomendasi.  Kemudian  rute  tersebut  akan ditampilkan dalam bentuk peta dengan gambar rute dan poin- poin objek yang akan dilewati pengunjung.
Kata  Kunci—Analytical  Hierarchy  Process,  Android,  Point  of Interest, Rekomendasi Rute.

## I. PENDAHULUAN
I Indonesia, sektor pariwisata menjadi sektor ekonomi penting  dalam  menghasilkan  devisa  negara.  Karena Indonesia  memiliki  banyak  tempat  wisata  yang  sangat beragam,  sehingga  banyak  menarik  wisatawan  untuk berkunjung.
Berdasarkan  data  Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi Kreatif  Republik  Indonesia,  pada  tahun  2019  kontribusi sektor  pariwisata  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) sebesar  4,8%,  yang  mana  jika  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya meningkat sebesar 0,30 poin.
Munurut Badan Pusat Statistik, jumlah devisa dari sektor pariwisata pada tahun 2017 sebesar 13,139 miliar US Dollar dan meningkat menjadi 16,426 US Dollar pada tahun 2018.
Namun  angka  -  angka  tersebut  menurun  semenjak  awal tahun 2020 dikarenakan terjadinya pandemi COVID-19. Hal itu  dikarenakan  adanya  pembatasan  sosial  yang  dilakukan pemerintah,  sehingga  sektor  pariwisata  menjadi  lumpuh. Menurut  Sandiaga  selaku  Menteri  Pariwisata  dan  Ekonomi Kreatif, penurunan wisatawan mancanegara pada tahun 2020 sebesar 75% atau sebanyak 4 juta orang.
Asisten  Staf  Khusus  Wakil  Presiden  RI  Guntur  Subagja Mahrdika  menyatakan  bahwa  pariwisata  harus  mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan yang terjadi selama pandemi. Perubahan tersebut meliputi perubahan Mega Tren,
tren teknologi, dan tren konsumer.
Pemerintah  Indonesia  telah  mencanangkan  tentang Industri  Pariwisata  4.0  pada  awal  2019.  Menteri  Pariwisata Arief Yahya mengatakan Pariwisata 4.0 saat ini menjadi tren di banyak negara. Pariwisata 4.0 merupakan pariwisata yang memanfaatkan  perkembangan  teknologi  pada  era  industry 4.0.  Teknologi  yang  sering  digunakan  pada  pariwisata  4.0 yaitu Information Communication Technology (ICT).
Demi  memenangkan  pasar  pada  era  pariwisata  4.0  ini, perlu  dilakukan  inovasi  untuk  meningkatkan  daya  saing. Daya  saing destinasi  wisata sendiri  cukup dipengaruhi oleh kualitas pengalaman wisata, termasuk pengalaman perancangan  pra-perjalanan,  on-site,  dan  fase  setelah pejalanan.  Permasalahannya  adalah  bagaimana  cara  suatu destinasi wisata untuk menjaga dan meningkatkan daya saing dengan mengkombinasikan antara information and communication technologies (ICTs) tradisional dan teknologi pintar  pada  aktifitas  berwisata,  namun  juga  memberikan pengalaman personal yang unik [1].
Bentuk inovasi yang dilakukan pada tugas akhir ini adalah dengan  membuat  pemandu  wisata  berbasis  mobile  sebagai pengganti pemandu wisata ataupun buklet wisata konventional.  Hal  ini  selain  lebih  mudah  dan  praktis,  juga dapat  menjadi  daya  tarik  tersendiri  karena  menambah pengalaman berwisata bagi wisatawan.
Aplikasi  yang  bernama  Gembira  Loka  Zoo  ini  akan memberikan  rekomendasi  rute  untuk  membantu  wisatawan dalam  memilih  rute.  Rekomendasi  yang  diberikan  akan mempertimbangkan  Point  of  Interest  (POI)  masing-masing wisatwan, sehingga hasilnya akan lebih personal.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). Kriteria yang dipertimbangkan dalam menentukan rekomendasi rute

## Pengembangan Rekomendasi Rute Berdasarkan Personalisasi Point-of-Interest dengan Menerapkan Metode Analytical Hierarchy Process
Nitama Nurlingga Yotifa, Hari Ginardi, dan Nurul Fajrin Ariyani Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hari@its.ac.id
D
Gambar 1.  Struktur Hierarki Analytical Hierarchy Process.
yaitu  jenis  objek  pada  suatu  rute,  biaya  yang  dibutuhkan selama perjalanan di suatu rute, dan durasi tempuh suatu rute.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Point of Interest (POI)
Point of Interest (POI) adalah sebuah lokasi spesifik yang menarik  atau  berguna  menurut  seseorang  [2].  Lokasi  yang dimaksud  dapat  berupa  restoran,  toko,  dll.  POI  bersifat personal  dikarenakan  setiap  orang  memiliki  preferensi tersendiri  terhadap  suatu  lokasi.  Maka  dari  itu,  untuk menentukan  rekomendari  POI  merupakan  hal  yang kompleks.
Proses  menentukan  rekomendasi  POI  yang  kompleks disebabkan oleh beberapa faktor, seperti preferensi, pengaruh geografis,  dan  perilaku  mobilitas  [3].  Namun  dalam  studi kasus Kebun Binatang Gembira Loka, preferensi dan waktu memainkan peran penting karena yang membedakan POI satu dengan yang lainnya adalah jenis objek dan waktu kunjungan, mengingat  terdapat  wahana  yang  dibuka  di  waktu-waktu tertentu.

## B. Analyticak Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan  teknik yang digunakan untuk membantu mengambil keputusan dari elemen-elemen  multri-kriteria,  baik  elemen  kualitatif maupun  kuantitatif.  Model  yang  dikembangkan  oleh  Saaty (1980)  ini  menawarkan  konsep  hierarki  untuk  menangani permasalahan  yang  berhubungan  dengan  beberapa  kriteria dan  alternatif.  Dalam  model  ini,  faktor-faktor  yang  berada pada level yang sama akan dibandingkan secara berpasangan
(pair  wise  comparation)  dan  menggunakan  skala  numerik untuk  mengkalibrasi  hasil  selanjutnya  [4].  Berikut  adalah subbagian dari AHP [5]:(1)Penataan target permasalahan ke dalam hierarki  terbagi menjadi  beberapa level,  seperti goal, kriteria,  sub-kriteria,  dan  alternatif.  Dalam  model  AHP, sesuai dengan  Gambar  1 goal  menempati  posisi  paling  atas dalam hierarki, dilanjutkan dengan kriteria dan sub-kriteria. Kemudian  untuk  posisi  bawah  ditempati  oleh  alternatif pengambilan keputusan;(2)Menghitung bobot vektor kriteria dilakukan  oleh  responden  dengan  menggunakan  kuisioner. Skala  yang  digunakan  dimulai  dari  satu  yang  berarti  kedua elemen sama penting, hingga sembilan yang berarti salah satu elemen  sangat  lebih  penting  dari  yang  lainnya.  Dimisalkan terdapat m kriteria. Dengan begitu perbandingan berpasangan akan menghasilkan matrix A berukuran m x m. Setiap entri aij pada matrix A merepresentasikan kepentingan relatif dari kriteria ke i dengan kriteria ke j dengan karakteristik aij  aji = 1, aii = 1, dan aij > 0. Rasio skala aij berlaku aturan seperti dijelaskan  pada  Tabel  1.  Kemudian  hitung  eigenvalue maksimal λmax dan korespondingnya dengan eigenvector w dari matriks A menggunakan Persamaan 1.
𝐴 𝑤= 𝜆 𝑚𝑎𝑥 𝑤, 𝑤  =   (𝑤 1 𝑤 2,........, 𝑤 𝑚) 𝑇 (1)
Setelah  itu  hitung  consistency  index  CI  dan  consistency ratio  CR  menggunakan  persamaan  2  dan  3  untuk memverifikasi apakah matriks perbandingan A efektif.
𝐶𝐼  = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (2)
Tabel 1. Skala numerik dari hubungan kepentingan Bobot Definisi Penjelasan 1 Sama pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar. 2 Sedikit lebih penting dari yang lain Penilaian sedikit lebih menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. 3 Lebih penting dari yang lainnya Penilaian lebih menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. 4 Jelas lebih penting dari yang lainnya Satu elemen lebih kuat dan dominan dari elemen yang lain 5 Mutlak lebih penting dari yang lainnya
Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang menguatkan 6 Nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
Kompromi diantara dua pilihan nilai 7 Sama pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar. 8 Sedikit lebih penting dari yang lain Penilaian sedikit lebih menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. 9 Lebih penting dari yang lainnya Penilaian lebih menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. Tabel 2. Rata-rata konsistensi random index RI n 1 2 3 4 5 6 7 8 9
RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45
Gambar 2.  Arsitektur Android.

## 𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 ⁄
(3)
Dimana  n  merupakan  banyak  elemen  dan  RI  merupakan Index  Random  Consistency  yang  dapat  ditentukan berdasarkan  Tabel  2  Jika  CR  <  0.1,  maka  matrik perbandingan
A sesuai dengan standar konsistensi;(3)Menghitung  skor  matriks  alternatif  dengan membandingkan  setiap  alternatif  dengan  alternatif  lain dengan menggunakan skala numerik pada tabel 1, sehingga menghasilkan  matrik  B(j)  berukuran  n  x  n  dengan  j merupakan kriteria ke j, j = 1, ..., m. Setiap bij pada matrik B(j)  merupakan  kepentingan  relatif  dari  alternatif  ke  I dibandingkan dengan alternatif ke h pada kriteria ke j. Hitung maksimum  eigenvalue  dan  eigenvector  s9j0  pada  matriks B(j). Kemudian bobot vektor s(j) disatukan kedalam matrik skor S seperti pada persamaan 4.
𝑆  =   [𝑠 (1) , . . . , 𝑠 (𝑚) ] (4)
(4)Skor global V didapatkan dengan mengalikan skor matriks S dan bobot vektor W seperti pada persamaan 5.
𝑉 =  𝑆. 𝑊 (5)

## C. Android
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi  mobile  yang berjalan pada kernel Linux. Awalnya Android dibangun oleh Android Inc., namun kemudian dibeli oleh Google dan baru- baru  ini  dibeli  oleh  Aliansi  Open  Handset  yang  merupakan
sebuah konsorsium dari 47 perangkat keras, perangkat lunak, dan perusahaan telekomunikasi [6].
Aplikasi  mobile  Android  ditulis  menggunakan  bahasa pemprograman Java. Kode ini dapat mengkontrol perangkat dari  Google-enabled  Java  libraries.  Ini  merupakan  platform penting  untuk  membangun  aplikasi  mobile  menggunakan stack perangkat lunak yang disediakan pada Google Android SDK [7]
Komponen-komponen  dari  arsitektur  Android  dibagi menjadi  empat  komponen  utama,  yaitu  kernel,  library  dan Dalvik virtual machine, framework aplikasi, dan aplikasi itu sendiri. Arsitektur. Komponen-komponen Android selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 2 [8].

## III. DESAIN SISTEM
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem berbentuk aplikasi perangkat mobile yang dapat merekomendasikan rute untuk wisatawan. Rekomendasi rute yang  dihasilkan  nantinya  bersifat  personal,  karena mempertimbangkan Point  of  Interest (POI)  masing-masing wisatawan. Dengan begitu, hasil rekomendasi akan berbeda untuk  setiap wisatawan,  juga dapat  berbeda  tergantung dari waktu kunjungan wisatawan.
Terdapat lima proses yang dilakukan untuk mendapatkan rute rekomendasi. Proses pertama dimulai dengan melakukan perancangan  sistem  hierarki,  kemudian  selanjutnya  tahap pengisian  kuisioner,  tahap filtering rute,  perhitungan  AHP, dan  terakhir  tahap  perhitungan  pertimbangan  biaya  dan durasi.

## A. Perancangan Sistem Hierarki
Tahap  pendefinisian  struktur  hierarki  dimulai  dengan menentukan tujuan (goal) yang menjadi sasaran sistem secara keseluruhan  dan  menjadi  level  teratas  dari  hierarki. Kemudian dilanjutkan dengan level yang lebih rendah yaitu kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi alternatif.  Sedangkan  pada  level  paling  bawah  terdapat alternatif-alternatif  yang  nantinya  akan  dipilih  salah  satu
Gambar  3.    Struktur  Hierarki  Analytical  Hierarchy  Process  untuk Menentukan Rute Rekomendasi.
Tabel 3.
Daftar Pertanyaan Kuisioner Tentang Preferensi Pengunjung
No. Pertanyan
1 Menurut Anda apakah jenis objek menjadi pertimbangan Anda dalam menentukan rute yang Anda pilih?
2 Menurut Anda apakah biaya menjadi pertimbangan Anda dalam menentukan rute yang Anda pilih?
3 Menurut Anda apakah durasi menjadi pertimbangan Anda dalam menentukan rute yang Anda pilih?
Tabel 4.
Daftar Pertanyaan Kuisioner Tentang Minat Pengunjung Terhadap Objek tertentu No. Pertanyan 1. Apakah Anda berminat mengunjungi objek binatang reptil dan amfibi? 2. Apakah Anda berminat mengunjungi objek binatang pisces? Tabel 5. Daftar Pertanyaan Kuisioner Tentang Minat Pengunjung Terhadap Jenis Objek Tertentu No. Pertanyan 1 Menurut Anda lebih penting mana antara objek mamalia dan aves? 2 Menurut Anda lebih penting mana antara objek mamalia dan permainan darat?
3 Menurut Anda lebih penting mana antara objek mamalia dan permainan air?
4 Menurut Anda lebih penting mana antara objek aves dan permainan darat?
5 Menurut Anda lebih penting mana antara objek aves dan permainan air?
6 Menurut Anda lebih penting mana antara permainan darat dan permaian air?
sebagai hasil rekomendasi.
Pada  penelitian  ini,  ditentukan  tujuan  dari  perhitungan AHP  adalah  menentukan  rekomendasi  rute.  Untuk  kriteria penilaian terdiri menjadi enam kriteria, yaitu mamalia, aves, permainan  darat,  dan  permaianan  air.  Sedangkan  alternatif penyelesaian  yang  ditawarkan  terdapat  56  rute  alternatif. Struktur hierarki selengkapnya tertera pada gambar 3.

## B. Tahap Pengisisn Kuisioner
Kuisioner  akan  dibagi  menjadi  enam  bagian,  yaitu kuisioner  tentang  waktu  kunjungan,  preferensi  pengunjung, biaya  alokasi pengunjung,  minat  pengunjung  terhadap  jenis objek tertentu, dan dua halaman kuisioner tentang penentuan nilai perbandingan berpasangan.
Pada kuisioner pertama, yaitu kuisioner waktu kunjungan, pengunjung  akan  diminta  untuk  mengisi  jam  dan  menit kedatangan  dan  jam  dan  menit  selesai  kunjungan.  Waktu kunjungan nantinya akan digunakan pada tahap filtering dan pertimbangan biaya (tahap pertimbangan biaya dan durasi).
Sedangkan pada kuisioner kedua yaitu kuisioner preferensi pengunjung,  pengunjung  akan  diminta  mengisi  tiga  buah pertanyaan seperti tertera pada tabel 3. Pertanyaan preferensi pengunjung akan digunakan pada tahap filtering.
Kuisioner ketiga tentang minat pengunjung terhadap jenis objek  tertentu  berisi  dua  buah  pertanyaan.  Kuisioner  ini digunakan pada proses filtering. Daftar pertanyaan kuisioner ini tertera pada tabel 4.
Pada  kuisioner  keempat,  yaitu  tentang  biaya,  responden cukup  mengisikan  nominal  biaya  (biaya  maksimal)  yang dialokasikan  dalam  kunjungan.  Durasi  kunjungan  nantinya akan digunakan pada tahap filtering dan pertimbangan durasi (tahap pertimbangan biaya dan durasi).
Kuisioner kelima tentang minat pengunjung terhadap jenis objek tertentu terbagi menjadi dua halaman. Setiap halaman berisi tiga pertanyaan. Setiap pertanyaan pengunjung diminta
untuk menilai antar jenis objek yang menjadi kriteria dalam penilaian  AHP.  Untuk  pertanyaan  kuisioner  minat pengunjung terhadap jenis tertera pada tabel 5.

## C. Tahap Filtering Rute
Pada tahap filtering rute, rute-rute yang bejumlah 56 akan disaring  dan  dipilih  rute  yang  sesuai  dengan  pengguna. Filtering ini digunakan sebelum dilakukan perhitungan AHP dikarenakan untuk mengurangi jumlah alternatif penyelesaian  dan  meringankan  perhitungan  AHP.  Kondisi yang  digunakan  sebagai  filter  yaitu  pertanyaan  kuisioner yang tertera pada tabel 3, tabel 4, alokasi biaya, dan alokasi durasi.  Penjelasan  mengenai  proses  filtering  tertera  pada gambar 4.

## D. Tahap Perhitungan Analytical Hierarchy Process
Pada tahap perhitungan AHP dilakukan pembuatan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria dan antar alternatif. Bobot  untuk  setiap  perbandingan  kriteria  dan  alternatif didapat  dari  kuisioner  yang  diisi  oleh  responden.  Setiap jawaban responden akan di konversikan ke dalam bobot yang sudah  diisikan  oleh  pengunjung,  dan  pembuatan  matriks dilakukan oleh sistem. Kemudian akan dilakukan normalisasi matriks  perbandingan.  Seletah  dinormalisasi,  hitung  eigen vector yang nantinya akan digunakan untuk menentukan nilai dari perhitungan AHP. Nilai ini didapat dari perkalian matriks eigen vector kriteria dan alternatif.

## E. Tahap Perhitungan Pertimbangan Biaya dan Durasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perhitungan  yang mempertimbangkan  selisih  biaya  rute  dan  durasi  rute  hasil dari  perhitungan  AHP  dengan  alokasi  biaya  dan  durasi pengunjung.  Setiap  rute  akan  dihitung  selisih  biaya  dan durasinya, setelah itu dari selisih yang didapat akan dilakukan skoring.
Gambar 4.  Diagram Alir Proses Filtering.
Rute dengan selisih biaya yang banyak akan mendapat skor yang tinggi dan selisih biaya sedikit akan mendapat skor yang rendah. Hal ini dimaksudkan karena harapan pengunjung jika dihadapkan pilihan yang sama, pengunjung cenderung akan memilih rute yang lebih murah.
Sedangkan pada perhitungan selisih  durasi,  selisih  durasi yang  sedikit  akan  mendapat  skor  yang  tinggi  dan  selisih durasi  banyak  akan  mendapat  skor  yang  rendah.  Hal  ini dimaksudkan  karena  harapan  pengunjung  jika  dihadapkan pilihan yang sama, pengunjung cenderung akan memilih rute yang dapat memaksimalkan waktu kunjungan.

## F. Tahap Penentuan Rekomendasi Rute
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pertimbangan  antara  rute hasil  perhitungan  AHP  dan  pertimbangan  selisih  biaya  dan durasi  pengunjung.  Hal  ini  dimaksudkan  jika  terdapat  rute yang memiliki nilai hasil AHP yang sama atau selisih sedikit, pengunjung pasti mengharapkan untuk memilih rute dengan biaya yang lebih murah, namun durasi kunjungan yang lebih maksimal.
Untuk  menentukan  rute  yang  dipilih,  akan  dilakukan perhitungan  perkalian  nilai  hasil  AHP  dan  nilai  hasil pertimbangan  selisih  biaya  dan  durasi.  Rute  dengan  nilai paling tinggi, akan diambil sebagai rute hasil rekomendasi.
Rute  hasil  rekomendasi  ditampilkan  dalam  bentuk  peta yang  menampilkan  rute  yang  dilewati  beserta  objek-objek yang  di  lewati.  Objek-objek  yang  dilewati  akan  ditandai dengan  pin  berwarna  merah.  Pin  ini  ketika  diklik  akan menampilkan  nama  objek.  Tampilan  halaman  peta  tertera seperti pada gambar 5.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISA

## A. Pengujian Keguaan (Usability Testing)
Pada  pengujian  usability,  terdapat  beberapa  tugas  yang akan  diujikan  kepada  calon  pengunjung  Kebun  Bintang Gembira Loka. Pengujian dilakukan oleh tiga orang dengan jenis  kelamin  dan  umur  yang  berbeda.  Daftar  tugas  yang diujikan beserta keterangannya adalah sebagai berikut seperti tercantum pada Tabel 6. Pada pengujian ini, dari ketiga orang yang  diuji,  ketiga-tiganya  berhasil  menyelesaikan  setiap tugas.  Hasil  rute  yang  direkomendasikan  untuk  setiap pengujian tertera  pada  tabel 7.  Sedangkan waktu  total yang dibutuhkan  oleh  ketiganya  hanya  kurang  dari  tiga  menit. Hasil dari pengujian tertera pada Tabel 8.

## B. Pengujian Rasio Konsistensi (CR)
Pada pengujian ini dilakukan perhitungan rasio konsistensi (CR).  Rasio  konsistensi  merupakan  pengindikasian  tingkat konsistensi  pengambilan  keputusan  dalam  melakukan perbandingan berpasangan. Dengan begitu CR menjadi tolak ukur kualitas keputusan.
Perhitungan  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Eigen maksimal  menggunakan  persamaan  1.  Kemudian  dari  nilai Eigen  maksimal  akan  didapatkan  nilai  indeks  konsistensi (CI).  Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  CI  tertera seperti  pada  persamaan  2.  Hasil  CR  didapatkan  dengan membagi  nilai  CI  dengan  nilai  RI  seperti  tertera  pada persamaan 3. Tabel RI tertera pada tabel 2. Hasil perhitungan CR tertera pada Tabel 9.
Gambar 5.  Halaman Hasil Rekomendasi.

## V. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan antara  lain.(1)Membuat  kuisioner  untuk  mengisi  matriks perbandingan  harus  jelas  dan  mudah  dipahami.  Untuk matriks  perbandingan,  kuisioner  lebih  mudah  jika  dibuat dalam bentuk penilaian skala dari pada menggunakan sistem ya dan tidak. Hal tersebut menjadikan hasil penilaian menjadi lebih  akurat.(2)Merancang  rute  rekomendasi  dengan menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process dilakukan  dengan  melakukan  analisis  sistem  hierarki. Menentukan kriteria-kriteria yang digunakan untuk penilaian sangat  penting  peranannya  agar  menjadikan  hasil  rute rekomendasi yang adil dan dinamis. Dari model hierarki yang sudah  didefinisikan,  dilanjutkan  dengan  perhitungan alternatif  rute  sesuai  dengan  tahapan  AHP;(3)Implementasi Analytical  Hierarchy  Process  dalam  penentuan  rute  yang dijadikan rute rekomendasi yaitu dengan melakukan filtering rute alternatif. Hal ini dilakukan karena jumlah rute alternatif yang  berjumlah  56  rute.  Alternatif  yang  terlalu  banyak menjadikan  hasil  yang  kurang  konsisten.  Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan AHP. Hasil dari perhitungan AHP masih perlu dikaji ulang berdasarkan selisih biaya dan durasi  antara  rute-rute  dan  alokasi  pengunjung.  Dengan begitu,  hasil  rekomendasi  diharapkan  dapat  memenuhi harapan pengunjung  untuk mengunjungi  rute  dengan durasi sesuai  yang  diharapkan  dengan  biaya  semurah  mungkin,
namun tetap sesuai dengan minat pengunjung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Cimbaljevic,  U.  Stankov,  and  V.  Pavlukovic,  “Going  beyond  the traditional  destination  competitiveness  –  reflections  on  a  smart destination in the current research,” Curr. Issues Tour. , vol. 22, no. 20, pp. 472–2477, 2018, doi: 10.1080/13683500.2018.1529149.
[2]  S. Jiang, A. Alves, F. Rodrigues, J. Ferreira, and F. C. Pereira, “Mining point-of-interest  data  from  social  networks  for  urban  land  use classification and disaggregation,” Comput. Environ. Urban Syst. , vol.
53, pp. 36–46, 2015, doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2014.12.001.
[3]  B.  Liu,  Y.  Fu,  Z.  Yao,  and  H.  Xiong,  “Learning  Geographical Preferences for Point-of-Interest Recommendation,” in Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and  Data  Mining ,  2013,  vol.  Part  F1288,  pp.  1043–1051,  doi: 10.1145/2487575.2487673.
[4]  T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008.
[5]  Y.  Han,  Z.  Wang,  X.  Lu,  and  B.  Hu,  “Application  of  AHP  to  road selection,” ISPRS  Int.  J.  Geo-Information ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  12–24, 2020, doi: 10.3390/ijgi9020086.
[6]  Chao  Wang,  Wei  Duan,  Jianzhang  Ma,  and  Chenhui  Wang,  “The research of Android System architecture and application programming,”  in Proceedings  of  2011  International  Conference  on Computer Science and Network Technology , 2011, pp. 785–790, doi: 10.1109/iccsnt.2011.6182081.
[7]  G. Goggin, “Google phone rising: the android and the politics of open source,” Contin. J. Media Cult. Stud. , vol. 5, no. 26, pp. 741--752, 2012, doi: 10.1080/10304312.2012.706462.
[8]  A. Dubey, Android Architecture . Auerbach Publications, 2016.
[9]  H.  Taherdoost  and  H.  Group,  “Decision  making  using  the  analytic hierarchy  process  (  AHP  );  A  step  by  step  approach  1  analytical hierarchy process 2 steps to conduct AHP,” Int. J. Econ. Manag. Syst. , vol. 2, pp. 244–246, 2017.
Tabel 6. Daftar tugas yang diujikan No Tugas Keterangan 1 Mengisi kuisioner Responden akan diminta untuk mengisi kuisioner dengan total terdapat enam halaman kuisioner. 2. Membaca peta rute Menampilkan dan memahami peta rute hasil rekomendasi. Tabel 7. Hasil Rute Rekomendasi pada Tiga Penguji Rute Reptil dan Amfibi Pisces Biaya Rute Durasi Mamalia Aves Darat air 10 5 4 140000 300 13 7 5 1 36 0 0 75000 208 11 2 1 2 3 1 4 160000 363 17 7 5 2
Dimana: Kolom Reptil & amfibi, Pisces, Mamalia, Aves, Darat, dan Air = Jumlah objek yang dilewati.
Durasi = Dalam satuan menit
Tabel 8. Hasil Pengujian Kegunaan pada Tiga Penguji No. Penguji Total Waktu (Detik) Status 1 Penguji 1 132 Sukses 2 Penguji 2 129 Sukses 5 Penguji 3 74 Sukses Tabel 9. Hasil pengujian rasio konsistensi pada ketiga penguji Definisi Nilai CR Penguji 1 Nilai CR Penguji 2 Nilai CR Penguji 3 Kriteria -1,01852 -1,01852 -1,01852 Mamalia -0,47537 -0,53548 -0,61433 Pisces -0,51209 -0,6691 Permainan Darat -0,50468 -0,57143 -0,61874 Permainan Air -0,49687 -0,43913 -0,61685