## Aplikasi Pendukung Pemilihan Objek Wisata Kabupaten
Kebumen Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW)
Gumilang Hanggoro Narendro Aji *1) , Ragil Saputra *2)
* Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) narendroaji@gmail.com, 2) ragil.saputra@gmail.com

## Abstrak
Seiring  dengan  berkembangnya  pariwisata,  internet  turut  mengambil  bagian  menjadi media  dan  sarana  informasi  bagi  para  wisatawan  dalam  hal  mencari  dan  menentukan tujuan wisata. Kabupaten Kebumen memiliki beragam jenis tempat wisata yang menarik untuk  dikunjungi.  Akan  tetapi,  dengan  banyaknya  informasi  yang  tersedia,  wisatawan masih harus memilih sendiri tempat wisata yang akan dituju. Oleh karena itu, dibangun sebuah  aplikasi  yang  dapat  menjadi  alat  bantu  wisatawan  dalam  menentukan  tujuan wisata dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan. Penelitian ini menggunakan empat kriteria yang meliputi jarak, fasilitas, total biaya, dan keindahan alam. Metode yang digunakan  yaitu  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  AHP  digunakan  untuk  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria. Sementara itu, metode SAW digunakan untuk menentukan nilai preferensi alternatif. Hasil dari  penelitian  ini  yaitu  dihasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menjadi  alat  bantu wisatawan dalam menentukan tujuan wisatanya. Pengujian usability menghasilkan nilai rata-rata 74,75 % untuk aspek usefulness, 74,36 % untuk aspek ease of use, 78 % untuk aspek ease of learn, dan 71,14 % untuk aspek satisfaction.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Wisata, Kabupaten Kebumen, AHP, SAW

## Abstract
As the tourism develops, the internet also takes part in becoming a media and information tool for tourists in terms of finding and determining tourism object. Kebumen Regency has a variety of interesting tourism object to visit. However, even tourists have been provided with a lot of information related to tourism objects, tourists still have to choose their own tourism  object.  Therefore,  an  application  is  developed  to  help  tourists  in  determining tourism object by utilizing decision support system. This research employed four criteria which include distance, facilities, total costs, and natural beauty. This research employed Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) method. AHP method was employed to determine the weight of each criteria. Meanwhile, SAW method was  employed  to  determine  alternative  preference  values.  As  the  result,  this  research produced  an  application  that  can  help  tourists  in  determining  tourism  object.  Usability testing produced average value of 74.75% for the usefulness aspect, 74.36% for the ease of use aspect, 78% for the ease of learn aspect, and 71.14% for the satisfaction aspect.
Keywords  : Decision Support System, Tourism, Kebumen Regency, AHP, SAW

## 1 P ENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  informasi  dan komunikasi, khususnya internet, telah berkembang  dari  hari  ke  hari  [1].  Seiring dengan  berkembangnya  pariwisata,  internet juga turut mengambil bagian menjadi media dan  sarana  informasi  bagi  para  wisatawan dalam  hal  mencari  dan  menentukan  tujuan wisata yang akan mereka tuju [2].
Kabupaten Kebumen memiliki beragam  jenis  tempat  wisata  yang  menarik untuk dikunjungi. Kabupaten Kebumen juga memiliki potensi wisata yang besar terutama dengan pantai-pantainya yang indah (Nanda, 2016).  Hal  tersebut  memicu  wisatawan mencari  tempat  wisata  yang  menarik  sesuai dengan  kebutuhannya  [3].  Akan  tetapi, dengan  banyaknya  informasi  yang  tersedia, wisatawan  masih  harus  memilih  sendiri tempat wisata yang akan dituju.
Oleh  karena  itu,  dibangun  sebuah aplikasi  yang  dapat  menjadi  alternatif wisatawan dalam menentukan tujuan wisata yang  terdapat  di  Kabupaten  Kebumen dengan  memanfaatkan  sistem  pendukung keputusan. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data objek wisata pantai yang terdapat di Kabupaten Kebumen. Data jenis objek wisata lain tidak disertakan pada penelitian  ini  karena  memiliki  karakteristik yang  berbeda  dengan  jenis  objek  wisata pantai.  Aplikasi  tersebut  diharapkan  dapat menjadi  alat  bantu  wisatawan  dalam menentukan  tujuan  wisata  yang  terdapat  di Kabupaten Kebumen.
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  digunakan  untuk  menentukan  bobot dari  masing-masing  kriteria.  Sementara  itu, metode Simple  Additive  Weighting (SAW) digunakan untuk menentukan nilai preferensi alternatif.

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Bagian ini menjelaskan tentang referensi yang digunakan, meliputi pariwisata,  objek  wisata,  sistem  pendukung keputusan,  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP), dan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.1 P ARIWISATA
Wisata  adalah  kegiatan  perjalanan yang dilakukan oleh seseorang atau sekelompok  orang  dengan  mengunjungi tempat  tertentu  untuk  tujuan  rekreasi, pengembangan  pribadi,  atau  mempelajari keunikan daya tarik wisata yang  dikunjungi dalam jangka waktu sementara [4].

## 2.2 O BJEK W ISATA
Objek wisata merupakan suatu tempat atau  area  yang  memiliki  beberapa  hal menarik  yang  dapat  berupa  atraksi  wisata, wahana,  dan  benda  bersejarah,  yang  dapat mengajak wisatawan untuk menikmati objek wisata tersebut [5].

## 2.3 S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah  dengan  kondisi  terstruktur,  semi terstruktur,  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  mengambil keputusan  di  mana  tak  seorang  pun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [6] .
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) memiliki  6  karakteristik  antara  lain  sebagai berikut [7]:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan  yang  menitikberatkan  pada manajemen dengan persepsi.
2. Adanya antarmuka manusia atau mesin di mana  manusia  sebagai  pengguna  tetap memegang  kontrol  proses  pengambilan keputusan.
3. Mendukung pengambilan keputusan untuk  membahas  masalah  terstruktur,
semi-terstruktur dan tidak terstruktur.
4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh  informasi  sesuai  dengan kebutuhan.
5. Memiliki  beberapa  sub  sistem  yang terintegrasi  sedemikian  rupa  sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tahap manajemen.

## 2.4 A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini akan  menguraikan  masalah  yang  memiliki banyak kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki. Hierarki didefinisikan sebagai suatu representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks dalam suatu struktur level di mana level  pertama  adalah  tujuan,  diikuti  level faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan  hierarki,  suatu  masalah  yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang  kemudian diatur  menjadi  suatu  bentuk  hierarki sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih terstruktur dan sistematis [8].
Terdapat  empat  prinsip  yang  harus dipahami  untuk  menyelesaikan  masalah menggunakan AHP, yaitu [9]. 2.4.1 P ERUMUSAN M ASALAH
Suatu masalah atau persoalan diuraikan menjadi dua unsur yaitu kriteria dan alternatif yang  saling  berhubungan.  Unsur  tersebut kemudian disusun menjadi struktur hierarki. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur-
unsurnya  sampai  tidak  mungkin  dilakukan pemecahan  yang  lebih  lanjut  sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang ada.

## 2.4.2 P ENILAIAN K RITERIA DAN A LTERNATIF
Kriteria  dan  Alternatif  dapat  dinilai melalui perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparisions )  untuk  suatu  kriteria  relatif terhadap  kriteria  yang  lain  dan  untuk alternatif-alternatif  bagi  setiap  kriteria. Untuk  berbagai  persoalan  skala  1  sampai  9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Skala perbandingan dengan skala 1 menunjukkan  tingkat  paling  rendah  sampai dengan skala 9 tingkatan paling tinggi dalam penilaian kriteria dan alternatif. Untuk skala perbandingan disajikan dalam Tabel 1.

## Tabel 1 Skala Perbandingan Penilaian
Nilai Keterangan 1 Kriteria/Alternatif A sama penting dengan kriteria/Alternatif B
3 A sedikit lebih penting dari B
5 A jelas lebih penting dari B
7 A sangat jelas lebih penting dari B
9 Mutlak lebih penting dari B 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan kebalikan Jika A mendapat satu angka dibandingkan B, maka B memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan A

## 2.4.3 P ENENTUAN P RIORITAS
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif, perlu  dilakukan  perbandingan  berpasangan. Nilai-nilai  perbandingan  relatif  kemudian diolah  untuk  menentukan  peringkat  relatif dari seluruh alternatif. Baik kriteria kualitatif, maupun kriteria kuantitatif, dapat dibandingkan sesuai dengan judgement yang telah  ditentukan  untuk  menghasilkan  bobot dan  prioritas.  Bobot  atau  prioritas  dihitung
dengan  manipulasi  matriks  atau  melalui penyelesaian persamaan matematika.

## 2.4.4 K ONSISTENSI L OGIS
Semua  elemen  dikelompokkan  secara logis  dan  diperingkatkan  secara  konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis.
Terdapat  tujuh  langkah  dalam  metode AHP yang meliputi [10]:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi  yang  diinginkan.  Setelah  itu, menyusun  hierarki  dari  permasalahan yang  dihadapi.  Penyusunan  hierarki dilalukan dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas  elemen  adalah  membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang diberikan.
b. Matriks    perbandingan    berpasangan diisi    menggunakan    bilangan    untuk mempresentasikan  kepentingan  relatif dari    suatu  elemen  terhadap  elemen yang lainnya.
3. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas.  Hal-hal  yang  dilakukan  dalam langkah ini:
a. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi
matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap baris  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata- rata.
4. Mengukur konsistensi Dalam pembuatan keputusan, penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik konsistensi  yang  ada  karena  kita  tidak menginginkan  keputusan  berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan  dalam langkah ini:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama,  nilai  pada  kolom  kedua dengan  prioritas  relatif  elemen  kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi dengan  elemen  prioritas  relatif  yang bersangkutan.
d. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut λ max .
5. Hitung Consistency  Index (CI)  dengan rumus λ max−𝑛 𝑛−1 ,  di  mana  n  =  banyaknya elemen.
6. Hitung  Rasio  Konsistensi/ Consistency
Ratio (CR) dengan rumus 𝐶𝐼 𝐼𝑅 , di  mana  IR adalah Indeks Random Konsistensi.
7. Memeriksa Rasio Konsistensi. Jika nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian data judgement harus  diperbaiki.  Namun jika  CR  kurang  atau  sama  dengan  0,1 maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan benar. Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49
Ukuran Matriks Nilai IR 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59

## 2.5 S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan berbobot.  Metode  SAW  masih  dianggap sebagai  metode  yang  paling  sederhana  dan paling  banyak  digunakan.  Pada  metode  ini, ranking alternatif  didasarkan  pada  kiriteria.
Metode  SAW  dianggap  sebagai  salah  satu metode  yang  akurat  karena  berdasarkan analisis  sensitivitas,  pengambil  keputusan dapat  mengambil  informasi  lebih  sebagai pendukung keputusan, tanpa banyak perubahan ranking [11].
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  berbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua kriteria. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif  yang  ada.  Metode SAW  mengenal  adanya  dua  atribut  yaitu kriteria  keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria biaya  ( cost ).  Perbedaan  dari  kedua  atribut tersebut yaitu, kriteria keuntungan digunakan untuk kriteria yang apabila nilai dari kriteria tersebut  semakin  besar  maka  semakin  baik. Sedangkan  kriteria  biaya  digunakan  untuk kriteria  yang  apabila  nilai  dari  kriteria tersebut semakin kecil maka semakin baik.
Langkah  penyelesaian  metode  SAW meliputi [11]:
1. Menentukan alternatif, yaitu A i, di mana i adalah banyaknya alternatif.
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  djadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan,
yaitu  C j ,  di  mana  j  adalah  banyaknya kriteria.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) pada setiap kriteria. W = [ W1, W2, W3, . . . Wj] (1) 5. Membuat  tabel rating kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matriks  keputusan  (X)  yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j )  yang  sudah  ditentukan,  dimana i=1,2,...m dan j=1,2,...n.
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1j ⋮ ⋮ 𝑥 i1 𝑥 i2 ⋯ 𝑥 ij ] (2)
7. Melakukan normalisasi matriks keputusan dengan  cara  menghitung  nilai rating kinerja  ternormalisasi  (r ij )  dari  alternatif A i pada kriteria C j .
Asd
r ij = { x ij Max x ij i Min x ij i x ij
(3)
Keterangan: Kriteria dikatakan keuntungan apabila nilai x i memberi keuntungan bagi pengambil  keputusan,  sebaliknya  kriteria biaya apabila x ij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
Apabila berupa kriteria keuntungan nilai x ij dibagi dengan nilai Max i (x ij ) dari setiap  kolom,  sedangkan  untuk  kriteria biaya,  nilai  Min i (x ij )  dari  setiap  kolom dibagi dengan nilai x ij .
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi  (r ij )  membentuk  matriks ternormalisasi (R).
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 ⋯ 𝑟 1j ⋮ ⋮ 𝑟 i1 𝑟 i2 ⋯ 𝑟 ij ] (9)
Jika j atribut keuntungan
( benefit )
Jika j atribut biaya ( cost )
9. Hasil akhir nilai preferensi (V i ) diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian elemen kolom matriks (W).

## (10)
Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Bagian  ini  akan  membahas  deskripsi umum aplikasi, entity relationship  diagram , dan pemodelan fungsional yang digunakan. 3.1 D ESKRIPSI U MUM A PLIKASI
Aplikasi yang dibangun adalah Aplikasi Pendukung Pemilihan Objek Wisata Kabupaten Kebumen Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Tujuan dibangunnya  aplikasi  ini  yaitu  membantu wisatawan dalam menentukan tujuan wisata yang terdapat di Kabupaten Kebumen.
Aplikasi ini bernama APPOW (Aplikasi  Pendukung  Pemilihan  Objek Wisata).  Data  yang  digunakan  adalah  data objek  wisata  pantai  yang  terdapat  di Kabupaten  Kebumen.  Data  jenis  objek wisata lain tidak disertakan dalam penelitian ini  karena  memiliki  karakteristik  yang berbeda.  Aplikasi  yang  dibangun  akan memberikan  keluaran  berupa  bobot  kriteria dan peringkat objek wisata.
Terdapat  dua  jenis  pengguna  pada aplikasi  ini,  yaitu  admin  dan  wisatawan. Admin memiliki kewenangan untuk mengelola  objek  wisata,  kriteria,  nilai kriteria, dan mengubah password . Wisatawan  memiliki  kewenangan  untuk memperbaharui  nilai  kriteria  jarak  dan memasukkan  nilai  kepentingan  masing-
masing kriteria tanpa harus melakukan login . Selanjutnya, jenis pengguna wisatawan akan disebut sebagai Guest .
Kriteria yang digunakan pada penelitian ini meliputi: 1. Jarak
Nilai  kriteria  jarak  memanfaatkan rumus Haversine .  Rumus  tersebut  akan menghitung jarak antara koordinat lokasi wisatawan dengan  koordinat  lokasi masing-masing  objek wisata  pantai dengan satuan kilometer. Oleh karena itu, aplikasi ini membutuhkan izin wisatawan untuk  mendapatkan  koordinat  lokasi wisatawan.
2. Fasilitas Objek Wisata
Nilai  pada  kriteria  ini  yaitu  jumlah fasilitas  yang  terdapat  pada  masing- masing objek wisata pantai di Kabupaten Kebumen. Daftar fasilitas yang digunakan sebagai penilaian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Daftar Penilaian Kriteria Fasilitas
No. Fasilitas 1. Toilet
2. Tempat Bersantai
3. Warung Makan
4. Pos Pelayanan Kesehatan
5. Musala/Tempat Ibadah
6. Tempat Hiburan Anak
7. Tempat Belanja Suvenir
8. Spot Foto
9. Tempat Parkir
10. Penginapan
3. Total Biaya
Nilai kriteria ini didapatkan dengan menjumlahkan  harga  tiket  masuk  dan biaya  parkir  dari  masing-masing  objek wisata  pantai  di  Kabupaten  Kebumen. Nilai  total  biaya  dari  semua  alternatif nantinya akan dibagi 1000 dengan tujuan untuk mempermudah proses perhitungan.
4. Keindahan Alam
Kriteria ini didapatkan melalui jajak pendapat  yang  dilakukan  oleh  penulis
pada  tanggal  10  April  2018  sampai  17 April 2018 dengan memanfaatkan Google
Forms .  Jajak  pendapat  tersebut  berjudul “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Wisatawan dalam Memilih Tujuan Wisata Pantai”. Kriteria ini mendapatkan frekuensi  terbanyak  sebanyak  44  dari  53 responden.  Nilai  kriteria  keindahan  alam didapatkan dari nilai rata-rata ulasan objek wisata  pantai  yang  bersangkutan  yang terdapat pada Google Maps .
Metode AHP digunakan untuk
menghitung  bobot  dari  masing-masing kriteria.  Setelah  bobot  kriteria  didapatkan dan dinyatakan konsisten, dilanjutkan dengan  menentukan  nilai  preferensi  dari masing-masing alternatif menggunakan metode  SAW.  Hasil  akhir  dari  perhitungan kedua  metode  tersebut  adalah  daftar peringkat  objek  wisata  yang  diurutkan berdasarkan  nilai  preferensi  alternatif  dari nilai tertinggi ke terendah.
Alur  jalannya  aplikasi  untuk  jenis pengguna Guest digambarkan pada flowchart yang dapat dilihat pada Gambar 3. Sementara itu, arsitektur dari APPOW dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada  bagian  ini  dituliskan  hasil  dari eksperimen  yang  telah  dilakukan  dan berbagai  analisa  terkait  dengan  hasil eksperimen  yang  telah  diperoleh.    Pada bagian  ini  disarankan  untuk  menggunakan ilustrasi  secara  visual  sehingga  lebih mendukung informasi yang ingin disampaikan.
Mulai Input penilaian tingkat kepentingan kriteria satu dengan kriteria lainnya Penghitungan bobot kritera menggunakan Metode AHP Pembobotan kriteria konsisten? N Y Penghitungan nilai preferensi alternatif menggunakan Metode SAW Peringkat data objek wisata Selesai
Gambar 3 Flowchart APPOW untuk Jenis Pengguna Guest
Aplikasi Pendukung Pemilihan Objek Wisata Kabupaten Kebumen Database Admin Guest Network Gambar 4 Arsitektur APPOW

## 3.2 E NTITY R ELATIONSHIP D IAGRAM
Entity  Relationship  Diagram (ERD) pada APPOW dapat dilihat pada Gambar 5.
obwis kriteria admin memiliki id_obwis nama_obwis alamat latitude longitude id_kriteria nama_kriteria tingkat_kepentingan bobot status jenis_kriteria username password id_obwis id_kriteria nilai M N nilai_preferensi fasilitas harga_tiket biaya_parkir keindahan_alam id_nilai

## Gambar 5 ERD APPOW
Aplikasi  ini  memiliki  tiga  entitas  dan satu  relasi.  Entitas  tersebut  meliputi  obwis, admin, dan kriteria. Entitas obwis dan entitas kriteria memiliki relasi bernama “memiliki” dengan  kardinalitas  M-N  di  mana  setiap anggota  pada  entitas  obwis  dapat  memiliki banyak  anggota  entitas  kriteria  dan  setiap anggota pada entitas kriteria dapat memiliki banyak  anggota  entitas  obwis.  Karena memiliki kardinalitas M-N, relasi antara dua entitas  tersebut  nantinya  akan  membentuk tabel  baru  yang  memiliki  atribut  id_nilai, id_obwis,  id_kriteria,  dan  nilai.  Atribut id_obwis  dan  id_kriteria  berperan  sebagai foreign  key  dari  entitas  yang  berelasi.  ERD pada APPOW dapat dilihat pada Gambar 5.

## 3.3 P EMODELAN F UNGSIONAL

## 3.3.1 D ATA C ONTEXT D IAGRAM (DCD)
DCD  APPOW  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 6 DCD APPOW

## 3.3.2 DFD L EVEL 2 K OMPUTASI P ERINGKAT O BJEK W ISATA
DFD  level  2  Komputasi  Peringkat Objek Wisata dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 DFD Level 2 Komputasi Peringkat Objek Wisata

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  akan  membahas  contoh perhitungan peringkat objek wisata menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Metode Simple Additive Weighting (SAW), dan Implementasi antarmuka aplikasi.

## 4.1 P ERHITUNGAN P ERINGKAT O BJEK W ISATA
Berikut  adalah  contoh  perhitungan pemilihan objek wisata menggunakan metode  AHP  dan  SAW.  Data  objek  wisata yang dijadikan sampel perhitungan sebanyak lima data. Kriteria  yang  digunakan meliputi jarak,  fasilitas,  total  biaya,  dan  keindahan alam.  Sampel  data  objek  wisata  dan  nilai kriteria  dari  masing-masing  alternatif  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Sampel Data Objek Wisata
Alternatif Kriteria J F TB KA Pantai Menganti 137,31 7 15500 4,5 Pantai Gebyuran 135,73 5 10000 4,3 Pantai Logending 136,37 9 13000 4 Pantai Surumanis 135,83 6 10000 4,4 Pantai Karangbolong 131,92 6 8000 4,2
Keterangan nama kriteria: J : Jarak F : Fasilitas TB : Total Biaya KA : Keindahan Alam

## 4.1.1 M ENENTUKAN B OBOT K RITERIA
Langkah  yang  harus  dilakukan  dalam menentukan  bobot  kriteria  yaitu  membuat matriks  perbandingan  berpasangan,  sintesis, menguji  konsistensi  matriks  perbandingan berpasangan, dan mengecek nilai consistency ratio .
1. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Pada langkah ini dilakukan penilaian  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan  ketentuan  pada  Tabel  1.
Berikut adalah deskripsi tingkat kepentingannya:
a. jarak  sedikit  lebih  penting  (3)  dari fasilitas
b. jarak sedikit lebih penting (3) dari total biaya
c. jarak  sedikit  tidak  lebih  penting  ( 1/
3) dari keindahan alam
d. fasilitas  sama  penting  dengan  total biaya
e. fasilitas  sedikit  tidak  lebih  penting ( 1/3) dari keindahan alam
f. total  biaya  sedikit  tidak  lebih  penting
( 1/3) dari keindahan alam Hasil
perbandingan
tingkat
kepentingan kriteria tersebut menjadi:
Tabel 5 Perbandingan Tingkat Kepentingan Kriteria J F TB KA J 1,00000 3,00000 3,00000 0,33333 F 0,33333 1,00000 1,00000 0,33333 TB 0,33333 1,00000 1,00000 0,33333 KA 3,00000 3,00000 3,00000 1,00000 2. Sintesis Matriks Perbandingan
Berpasangan
a. Menjumlahkan Nilai Tiap Kolom
Tabel 6 Hasil Penjumlahan Nilai Tiap Kolom
J F TB KA J 1,00000 3,00000 3,00000 0,33333 F 0,33333 1,00000 1,00000 0,33333 TB 0,33333 1,00000 1,00000 0,33333 KA 3,00000 3,00000 3,00000 1,00000 Jml 4,66666 8,00000 8,00000 1,99999

## b. Membagi Setiap Nilai Dengan Jumlah Kolom Yang Bersangkutan

## Tabel 7 Hasil Pembagian Setiap Nilai dengan
Jumlah Kolom
J F TB KA J 0,21429 0,37500 0,37500 0,16667 F 0,07143 0,12500 0,12500 0,16667 TB 0,07143 0,12500 0,12500 0,16667 KA 0,64286 0,37500 0,37500 0,50000

## c. Menjumlahkan Nilai Tiap Baris Dan

## Membaginya Dengan Jumlah Kriteria
(4).

## Tabel 8 Hasil Penjumlahan Setiap Baris dan Pembagian dengan Jumlah Kriteria
Jumlah Tiap Baris Bobot J 1,13096 0,28274 F 0,48810 0,12203 TB 0,48810 0,12203 KA 1,89286 0,47322 3. Menguji Konsistensi Matriks
Perbandingan Berpasangan
a. Membuat Matriks Konsistensi Kriteria

## Tabel 9 Matriks Konsistensi Kriteria
J F TB KA J 0,28274 0,36609 0,36609 0,15774 F 0,09425 0,12203 0,12203 0,15774 TB 0,09425 0,12203 0,12203 0,15774 KA 0,84822 0,36609 0,36609 0,47322
b. Menjumlahkan Nilai Tiap Baris
Kemudian Dibagi Dengan Bobot Yang Bersangkutan Lalu Menjumlahkan Hasil Bagi Tersebut.
Tabel 10 Hasil Proses 3b.
Jumlah Baris Jumlah Baris/Bobot J 1,17266 4,14749
F 0,49605 4,06498 TB 0,49605 4,06498 KA 2,05362 4,33967 Jumlah Pembagian 16,61712

## c. Menghitung λ_max
λ max = 16,61712 4 = 4,15428 (1)
4. Menghitung Consistency Index (CI), Di mana n = Jumlah Kriteria
CI = λmax − 𝑛 𝑛 − 1 = 4,15428 − 4 4 − 1 = 0,05143 (2)
5. Menghitung Consistency Ratio (CR). Nilai RI Untuk n=4 Adalah 0,90
CR = CI RI = 0,05143 0.90 = 0,05714 (3)
Dikarenakan  nilai CR ≤ 0.1 ,  maka matriks perbandingan berpasangan dinyatakan konsisten . Hal  ini menunjukkan bobot kriteria berdasarkan input nilai tingkat kepentingan  kriteria  pada  matriks  tersebut bisa  digunakan  untuk  proses  perhitungan peringkat menggunakan metode SAW. 4.1.2 M ENENTUKAN P ERINGKAT O BJEK W ISATA
Pada  tahap  ini  penentuan  peringkat objek wisata dihitung dengan menggunakan metode SAW. Langkah-langkah perhitungan metode SAW sebagai berikut.
1. Menentukan Alternatif
2. Menentukan Kriteria Yang Akan Dijadikan  Acuan  Dalam  Pengambilan Keputusan
3. Memberikan  Nilai Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
4. Menentukan  Bobot  Preferensi  Atau Tingkat Kepentingan Pada Setiap Kriteria. Bobot didapatkan setelah
dilakukan perhitungan menggunakan Metode AHP dan dinyatakan konsisten.
Tabel 11 Hasil Proses 4. Kriteria Bobot
Jarak 0,28274 Fasilitas 0,12203 Total Biaya 0,12203 Keindahan Alam 0,47322
5. Membuat  Tabel  Rating  Kecocokan  Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Tabel 12 Hasil Proses 5. Alternatif Kriteria J F TB KA Pantai Menganti 137,31 7 15500 4,5 Pantai Gebyuran 135,73 5 10000 4,3 Pantai Logending 136,37 9 13000 4 Pantai Surumanis 135,83 6 10000 4,4 Pantai Karang Bolong 131,92 6 8000 4,2 6. Melakukan Normalisasi Matriks
Keputusan  Dengan  Cara  Menghitung Nilai Rating Kinerja Ternormalisasi (Rij) Dari  Alternatif  Ai  Pada  Kriteria  Cj menggunakan rumus sebagai berikut:
r ij = { x ij Max x ij i Min x ij i x ij
(4)
Keterangan:
a. Kriteria jarak dan total biaya menggunakan  rumus  Min x ij dibagi dengan nilai x ij karena kriteria tersebut akan  lebih  baik  jika  kriteria  tersebut memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  bagi pengambil keputusan.
b. Kriteria  fasilitas  dan  keindahan  alam menggunakan  rumus  nilai  x ij dibagi dengan  nilai  Max i (x ij )  dari  setiap kolom  karena  kriteria  tersebut  akan lebih  baik  jika  kriteria  tersebut memiliki  nilai  yang  lebih  besar  bagi pengambil keputusan.
Tabel 13 Hasil Proses 6.
A i Kriteria
J F TB
KA A 1 0,96075 0,77778 0,51613 1,00000 A 2 0,97193 0,55556 0,80000 0,95556 A 3 0,96737 1,00000 0,61539 0,88889 A 4 0,97121 0,66667 0,80000 0,97778
Jika j atribut keuntungan ( benefit )
Jika j atribut biaya ( cost )
A 5 1,00000 0,66667 1,00000 0,93333 7. Hasil Akhir Nilai Preferensi (V i ) Diperoleh Dari Penjumlahan Dari Perkalian Elemen Baris Matriks Ternormalisasi (R) Dengan Bobot Preferensi (W) Yang Bersesuaian Elemen
Kolom Matriks (W).
Tabel 14 Hasil Proses 7. Rank Alternatif Nilai Preferensi 1. Pantai Karang Bolong 0,92779 2. Pantai Surumanis 0,91628 3. Pantai Menganti 0,90275 4. Pantai Gebyuran 0,89241 5. Pantai Logending 0,89128
a. Pantai Karang Bolong
𝑉 5 = (1,00000 ∗ 0,28274) + (0,66667 ∗ 0,12203) + (1,00000 ∗ 0,12203) + (0,93333 ∗ 0,47322) = 𝟎, 𝟗𝟐𝟕𝟕𝟗
b. Pantai Surumanis
𝑉 4 = (0,97121 ∗ 0,28274) + (0,66667 ∗ 0,12203) + (0,80000 ∗ 0,12203) + (0,9778 ∗ 0,47322) = 𝟎, 𝟗𝟏𝟔𝟐𝟖
c. Pantai Menganti
𝑉 1 = (0,96075 ∗ 0,28274) + (0,77778 ∗ 0,12203) + (0,51613 ∗ 0,12203) + (1,00000 ∗ 0,47322) = 𝟎, 𝟗𝟎𝟐𝟕𝟓
d. Pantai Gebyuran
𝑉 2 = (0,97193 ∗ 0,28274) + (0,55556 ∗ 0,12203) + (0,80000 ∗ 0,12203) + (0,95556 ∗ 0,47322) = 𝟎, 𝟖𝟗𝟐𝟒𝟏
e. Pantai Logending
𝑉 2 = (0,97193 ∗ 0,28274) + (0,55556 ∗
0,12203) + (0,80000 ∗ 0,12203) +
(0,95556 ∗ 0,47322) = 𝟎, 𝟖𝟗𝟐𝟒𝟏

## 4.2 I MPLEMENTASI A NTARMUKA

## A PLIKASI
Berikut  adalah  tampilan  antarmuka untuk  jenis  pengguna Guest dari  aplikasi yang dibangun.

## 4.2.1 H ALAMAN I NPUT T INGKAT K EPENTINGAN K RITERIA
Implementasi  halaman  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman Input Tingkat Kepentingan
Kriteria

## 4.2.2 H ALAMAN T AMPIL B OBOT K RITERIA
Implementasi  halaman  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Hasil Bobot Kriteria

## 4.2.3 H ALAMAN T AMPIL P ERINGKAT O BJEK W ISATA
Implementasi  halaman  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Halaman Tampil Peringkat Objek

## Wisata

## 5 K ESIMPULAN DAN SARAN
Bagian ini akan memaparkan kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  dan  saran  untuk  penelitian  lebih lanjut.

## 5.1 K ESIMPULAN
1. Aplikasi yang telah dibangun
menghasilkan peringkat objek wisata pantai  berdasarkan  masukan  tingkat
kepentingan kriteria dan nilai kriteria jarak  yang  dinamis  sesuai  dengan lokasi pengguna aplikasi.
2. Seluruh  butir  uji  pada  pengujian fungsional dinyatakan diterima.
3. Pengujian usability menghasilkan nilai rata-rata sebesar 74,75 % untuk aspek usefulness, 74,36  %  untuk aspek ease of use, 78 % untuk aspek ease  of  learn, dan  71,14  %  untuk
aspek satisfaction .
5.2 S ARAN
1. Data  objek  wisata  dan  nilai  kriteria keindahan  alam  didapatkan  secara otomatis  berdasarkan  data  yang terdapat pada Google .
2. Perhitungan nilai kriteria jarak
diganti dengan memanfaatkan
Google Maps API .

## D AFTAR P USTAKA
[1]   M. Farokhi, M. Vahid, M. Nilashi dan O.  b.  Ibrahim,  “A  Multi-Criteria Recommender  System  for  Tourism Using Fuzzy Approach,” JSCDSS, vol.
3, no. 4, pp. 19-29, 2016.
[2]   B. S. Santoso, M. Izatillah, M. Ibrahim dan  L.  Wulandari,  “Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan Destinasi Wisata DKI Jakarta Menggunakan  Metode  AHP  Berbasis
Web,” Researchgate, 2014.
[3]   D.  Purnamasari,  G.  Abdillah  dan  A. Komarudin, “Sistem
Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata  di  Jawa  Barat  Menggunakan Metode Technique For Order Preference  By  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS),” Prosiding SNATIF Ke-4, vol. 4, pp. 49-55, 2017.
[4]   Republik  Indonesia,  Undang-undang Nomor  10  Tahun  2009  Tentang Kepariwisataan,  Jakarta:  Sekretariat Negara, 2009.
[5]   Hunziker,  Pengantar  Ilmu  Pariwisata, Yogyakarta: Andi, 1999.
[6]   E. &. A. J. E. Turban, Decision Support System  and  Intelligent  Systems  6th edition,  Upper  Saddle  River,  NJ penyunt., Prentice Hall, 2001.
[7]   M.  S.  S.  Morton,  Management Decision  Systems:  Computer-Based Support of Decision Making, Cambridge:  Harvard  University  Press, 1971.
[8]   T.  L.  Saaty  dan  L.  G.  V.,  Models, Methods, Concepts and Applications of the  Analytical  Hierarchy  Process, United  States  of  America:  Kluwer Academic Publishers, 2001.
[9]   Marimin, Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk, Jakarta: Grasindo, 2004.
[10]  Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan,  Yogyakarta: ANDI, 2007.
[11]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko dan R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Atribute Decision  Making,  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2006.