## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574

## Perbandingan Metode ARAS dan EDAS dalam Menghasilkan Rekomendasi Layanan Akomodasi Hotel

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 13/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan  model  pendukung  keputusan Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  dan Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  dalam  pemilihan  hotel  di  Kota  Semarang.  Adapun,  metode penetapan  kriteria  mengadopsi Ranking  of  Centroid (ROC)  untuk  menetapkan  kriteria,  menentukan  prioritas  kriteria,  dan menetapkan bobot nilai kriteria.   Perbandingan kedua algoritma perlu dilakukan untuk membandingkan hasil serta  menguji performa  kedua  algoritmanya,  ketika  dikembangkan  menjadi  aplikasi  pendukung  keputusan  untuk  menghasilkan rekomendasi  layanan  hotel.  Adapun,  tahapan  dalam  penelitian  ini  ialah  sebagai  berikut  :  tahap  pengumpulan  data, menggunakan  TripAdvisor;  tahap  pengolahan  data  menggunakan  model  ARAS  dan  EDAS;  dan  tahap  analisis  data.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  perankingan berdasarkan  metode  EDAS  yang  menunjukkan  bahwa  A1  menempati posisi  pertama  dengan  nilai  NSP  sebesar  1,000  dan  NSN  sebesar  0,983.  Selanjutnya,  A3  menempati  posisi  kedua  dengan nilai NSP sebesar 0,707 dan NSN sebesar 0,983. Adapun, A2 menempati posisi ketiga dengan nilai NSP sebesar 0,311 dan NSN sebesar 0,983. Selanjutnya, hasil perankingan metode ARAS yang menunjukkan bahwa A1 menempati posisi pertama dengan  nilai  Si  sebesar  0,171 dan  nilai  Ki  sebesar  0,994.  Selanjutnya,  A3  menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  Si  sebesar 0,169  dan  nilai  Ki  sebesar  0,984.  Adapun,  A2  menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai  Si  sebesar  0,167  dan  nilai  Ki  sebesar 0,970.  Berdasarkan  perbandingan  metode  EDAS  dan  ARAS  dapat  diketahui  bahwa  keduanya  menghasilkan  perankingan alternatif  yang  sama  dimana  Padma  Hotel  Semarang  menempati  urutan  pertama,  Hotel  Aruss  Semarang  menempati  urutan kedua, dan Hotel Tentrem Semarang menempati urutan ketiga. Dengan demikian dapat diketahui metode EDAS dan ARAS dapat  digunakan  dalam  menghasilkan  rekomendasi  hotel  terbaik  bagi  pelaku  perjalanan  wisata  dengan  mempertimbangkan rating dan juga ulasan di platform TripAdvisor.
Kata Kunci: ARAS; EDAS; Hotel; Semarang; Services; SPK
Abstract −This  study  compares  the  decision  support  model  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  and  Evaluation  based  on Distance  from  Average  Solution  (EDAS)  in  selecting  hotels  in  Semarang  City.  Meanwhile,  the  criterion-setting  method adopts  the  Ranking  of  Centroid  (ROC)  to  set  criteria,  determine  the  priority  of  criteria,  and  determine  the  weight  of  the criteria values. Comparison of the two algorithms needs to be done to compare the results and test the performance of the two algorithms, when developed into a decision support application to generate hotel service recommendations. Meanwhile, the stages in this research are as follows: data collection stage, using TripAdvisor; data processing stage, using ARAS and EDAS models; and data analysis stage. The results of this study show that the ranking results based on the EDAS method show that A1  occupies  the  first  position  with  an  NSP  value  of  1,000  and  an  NSN  of  0,983.  Furthermore,  A3  occupies  the  second position with an NSP value of 0.707 and an NSN of 0.983. Meanwhile, A2 occupies the third position with an NSP value of 0.311 and an NSN of 0.983. Furthermore, the ARAS method ranking results show that A1 occupies the first position with a Si value of 0.171 and a Ki value of 0.994. Furthermore, A3 occupies the second position with  a Si value of 0.169 and a Ki value of 0.984. Meanwhile, A2 occupies the third position with  a Si value of 0.167 and a Ki value of 0.970. Based on the comparison of EDAS and ARAS methods, it can be seen that both produce the same alternative ranking where Padma Hotel Semarang ranks first, Aruss Hotel Semarang ranks second, and Tentrem Hotel Semarang ranks third. Thus, it can be seen that EDAS and ARAS methods can produce the best hotel recommendations for travelers by considering ratings and reviews on the TripAdvisor platform.
Keywords : ARAS; EDAS; Hotel; Semarang; Services; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Perbandingan model pendukung keputusan diperlukan untuk menemukan model yang ideal dalam suatu proses pengambilan  keputusan,  termasuk  dalam  menentukan  pilihan  layanan  akomodasi  hotel  ketika  berwisata. Singgalen, membandingkan model pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Other  Preferences  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dalam  pemilihan  destinasi  wisata  [1].  Brata  et  al. membandingkan  metode  TOPSIS  dan  ARAS  dalam  penerapan  strategi Customer  Relationship  Management (CRM)  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  [2].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbandingan  model pendukung  analisis  diperlukan  untuk  mengidnetifikasi  dan  menganalisis  efektifitas  penggunaan  model berdasrakan  kepentingan  masing-masing  institusi  atau  lembaga.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  fokus membandingkan  hasil  perhitungan  model  keputusan Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  dan Additive  Rational  Assesment (ARAS)  melalui  studi  kasus  pemilihan  hotel  terbaik.  Pertimbangan dilakukan  perbandingan  kedua  model  pendukung  keputusan  ialah  menguji  hasil  dan  mengukur  performa  yang relevan  dengan  rencangan  pengembangan  aplikasi  untuk  menghasilkan  rekomendasi  layanan  akomodasi  hotel. Selanjutnya, melalui perbandingan ini, pengembang aplikasi dapat menentukan kriteria yang tepat dengan proses

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574
yang  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  mengadopsi  kerangka  kerja  untuk  menghasilkan  aplikasi  yang  mudah dipahami dan digunakan oleh user dalam hal ini wisatawan.
Model  pendukung  keputusan  EDAS  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  dan  menyelesaikan  suatu permaslahan dengan memindai jarak ideal positif serta jarak idela negatif kemudian dihitung nilai rata-rata yang akan  menunjukkan  hasil  yang  ideal  dalam  pengambilan  keputusan  [3].  Selain  itu,  Priyono  et  al.  menunjukkan bahwa  metode  EDAS  memiilki  enam  tahapan  yaitu  membuat  matriks  keputusan,  mencari  rata-rata  pada  setiap alternatif,  mencari  rata-rata  jarak  positif  dan  negatif,  mencari  penilaian  jarak  positif  dan  negatif,  mencari normalisasi  bobot  jarak  positif  dan  negative,  serta  mencari  penetapan  skor  [4].  Adapun,  Mandarani  et  al. menunjukkan  bahwa  metode  EDAS  dapat  dikombinasikan  dengan  metode  Ranking  of  Centroid  (ROC)  dalam menentukan  kriteria,  kriteria  yang  diprioritaskan,  dan  bobot  kriteria  [5].  Model  pendukung  keputusan  EDAS dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  yang  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  pilihan terbaik [6]. Hal ini menunjukkan bahwa EDAS dapat digunakan dalam menentukan pilihan layanan akomodasi hotel  terbaik  di  suatu  wilayah.  Dengan  demikian  penelitian  ini  menggunakan  EDAS  sebagai  salah  satu  model pendukung keputusan dalam pemilihan hotel di kota Semarang.
Model  pendukung  keputusan  ARAS  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  perankingan  melalui  lima tahapan  berikut  :  pembuatan  matriks  pendukung  keputusan,  normalisai  matriks  keputusan,  menentukan    obot matriks yang dinormalisasi, menentukan nilai fungsi optimalisasi, dan menentukan derajat utilitas [7]. Disisi lain, Hummairoh dan Fauh menggunakan metode ARAS untuk menentukan pilihan terbaik dalam konteks pemilihan kepala  lingkungan  di  tingkat  kelurahan,  mempertimbangkan  kriteria  masa  kerja,  pencapaian  PBB  per  tahun, kedisiplinan,  kebersihan  lingkungan,  dan  karakter  [8].  Adapun,  Sari  menggunakan  metode  ARAS  dan  Borda untuk menentukan pemakalah terbaik dengan mempertimbangkan kriteria plagiarism, keunikan judul, kesesuaian template,  bidang  kajian,  dan  hasil  review  [9].  Handayani  menggunakan  metode  ARAS  sebagai  sistemp endukung  keputusan  penentuan  mutase  pegawai  dengan  mempertimbangkan  kriteria  golongan,  masa  kerja eselon,  masa  kerja  jabatan,  pendidikan  terakhir,  diklat  [10].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  pendukung keputusan  ARAS  sangat  efektif  digunakan  dalam  menghasilkan  rekomendasi  pilihan  terbaik  dalam menyelesaiakn  masalah  di  masing-masing  institusi  atau  lembaga.  Dengan  demikian,  penelitian  ini membandingkan  model  EDAS  dan  ARAS  dalam  menentukan  pilihan  hotel  terbaik  ketika  berkunjung  ke Semarang.
Penerapan  metode  ROC  pada  model  keputusan  EDAS  dan  ARAS  dalam  pemilihan  layanan  akomodasi hotel  perlu  mempertimbangkan  atribut-atribut  yang  memengaruhi  keputusan  menginap  tamu.  Melinda  et  al. menunjukkan bahwa faktor-faktor  yang  memengaruhi persepsi konsumen dalam pembelian layanan akomodasi hotel ialah fasilitas, lokasi, kualitas layanan, harga dan keamanan [11]. Selanjutnya, Wijaya et al. menunjukkan bahwa brand awareness berperan penting dalam memengaruhi keputusan menginap di hotel, sehingga electronic- Word  of  Mouth  (e-Wom)  berperan  sangat  efektif  dalam  memengaruhi  persepsi  konsumen  lain  untuk menggunakan  layanan  dari  brand  tersebut  [12].  Adapun,  Maladi  dan  Sofiani  menunjukkan  bahwa  harga  dan fasilitas hotel memengaruhi keputusan menginap [13]. Hal ini berarti bahwa brand awareness yang memengaruhi persepsi konsumen dalam pengambilan keputusan menginap tidak terlepas dari e-WoM termasuk fitur ulasan di berbagai  platform  pemasaran  digital  seperti  TripAdvisor,  Agoda,  serta  platform  serupa  lainnya.  Selanjutnya, faktor-faktor lainnya yang memiliki pengaruh dengan keputusan menginap tamu hotel ialah pelayanan, fasilitas, harga,  keamanan,  dan  lokasi  hotel.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  TripAdvisor  yang berhubungan dengan penilaian tamu terhadap pelayanan, kebersihan, lokasi, dan value hotel.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berhubugnan  dengan  keputusan  menginap  menunjukkan  bahwa persepsi konsumen sebagia tamu hotel dapta dilihat berdasrakan trend atau popularitas dan gaya hidup masing- masing  generasi.  Makawowor dan Dewantara  menunjukkan bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi keputusan menginap pada generasi milenial berdasarkan konteks hotel Mercure Jakarta Sabang ialah produk, lokasi, harga, dan  kualitas  layanan  [14].  Selain  itu,  Facrureza  menegaskan  bahwa  branding  hotel  memilii  penaruh  yang signifikan  terhadap  keputusan  menginap,  sebagaimana  konteks  Hotel  Pullman  Jakarta  Central  Park  [15]. Adapun,  Zullaisyah  et  al.  menunjukkan  bahwa  harga  dan  promosi  juga  memengaruhi  keputusan  menginap  di hotel,  berdasarkan  konteks  Waigo  Hotel  Sorong  [16].  Hal  serupa  juga  ditunjukkan  oleh  Musthofa  dan Karsudjono bahwa harga dan promosi memengaruhi keputusan menginap konsumen berdasarkan studi kasus di Grand  Dafam  Q  Hotel  Banjarbaru  [17].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  konsumen  sebagai  tamu  hotel mempertimbangkan  harga  dan  pelayanan  yang  diterima  berdasarkan  media  promosi  yang  digunakan  penyedia layanan akomodasi. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa pengelola hotel perlu mengoptimalkan informasi produk dan layanan di berbagai media partner sebagai bagian dari strategi pemasaran untuk meningkatkan brand awareness konsumen sehingga menarik konsumen untuk menginap di hotel tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  perbandingan  metode  EDAS  dan  ARAS  dalam  menghasilkan rekomendasi hotel terbaik berdasarkan kriteria pelayanan (services), sanitasi atau kebersihan (cleanliness), lokasi yang strategis (location), dan harga yang layak (value). Berdasarkan penerapan ROC, kriteria yang diprioritaskan ialah pelayanan dengan mempertimbangkan beberapa kajian yang menunjukkan bahwa performa bisnis layanan akomodasi  dapat  diukur  dari  kualitas  pelayanan  yang  diberikan  kepada  konsumen  [18],  [19].  Selanjutnya, Juniardi  et  al.  menunjukkan  bahwa  sanitasi  hotel  memiliki  pengaruh  terhadap  kepuasan  tamu  [20]. Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  sanitasi  hotel  menjadi  kriteria  dengan  posisi  kedua  setelah  pelayanan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lebih jauh, kriteria lokasi hotel yang strategis berada di urutan ketiga setelah sanitasi hotel, mempertimbangkan kajian  yang  menunjukkan  bahwa  keputusan  menginap  berdasarkan  lokasi  hotel  ditetapkan  sesuai  kepentingan konsumen  atau  tamu  [21].  Adapun,  kriteria  harga  berada  di  urutan  paling  akhir  dengan  mempertimbangkan kajian yang menunjukkan bahwa harga disesuaikan dengan tipe kamar atau layanan yang dipilih oleh konsumen tamu [22]. Hal ini berarti bahwa kriteria pelayanan, sanitasi, lokasi, dan harga yang dinilai oleh tamu hotel pada TripAdvisor dapat digunakan dalam mengidentifikasi dan menganalisis perbandingan hasil rekomendasi metode EDAS  dan  ARAS.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  ROC  pada  kriteria  service, cleanliness,  location,  dan  value,    serta  memandingkan  rekomendasi  hotel  di  Kota  Semarang  berbasis  model EDAS dan ARAS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini ialah sebagai berikut : tahapan pengumpulan data, tahapan pengolahan data, dan tahapan analisis  atau  interpretasi  data.  Pada  tahap  pengumpulan  data,  penilaian  tamu  hotel  terhadap  lima  hotel  terbaik berdasarkan traveler  ranked yang  direkomendasikan  TripAdvisor  digunakan  sebagai  alternatif.  Selanjutnya, pada tahap pengolahan data, metode ROC diadopsi dalam menentukan kriteria, menetapkan prioritas, dan bobot kriteria.  Selanjutnya,  dilakukan  perbandingan  metode  ADAS  dan  ERAS  untuk  mengidentifikasi  dan menganalisis  proses  perhitungan  dalam  menghasilkan  rekomendasi  hotel  terbaik.  Pada  tahap  analisis  dan interpretasi,  hasil  perankingan  akan  didiskusikan  dengan  temuan  penelitian  terdahulu  untuk  menunjukkan kebaharuan penelitian ini. Adapun, alur penelitian inidapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian Perbandingan Metode ARAS dan EDAS
Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  dalam  perbandingan  metode  ARAS  dan  EDAS.  Selain  itu,  model ROC  digunakan  untuk  menentukan  kriteria  berdasarkan  prioritas  dan  menentukan  bobot  kriteria.  Adapun, kriteria yang ditetapkan ialah service, cleanliness, location , dan value . Lebih jauh, kriteria service, cleanliness, dan location diklasifikasikan  sebagai benefit dan  kriteria value diklasifikasikan  sebagai cost. Persamaan  yang digunakan untuk memperoleh nilai dari Ranking of Centroid (ROC) dapat dilihat sebagai berikut.
∑ (1)
Dimana  hasil  dari bernilai  1.  Adpaun  hasil  perihtungan  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  ialah  sebagai berikut.
(
)
( )
( )
( )
Setelah  proses  penetapan  kriteria  serta    penetpaan  bobot  nilai  kriteria  berdasarkan  metode  ROC,  maka dapat  dilanjutkan  ke  tahap  penetapan  nilai  alternatif  sesuai  dengan  hasil  penilaian  konsumen  hotel  tentang service,  cleanliness,  location ,  dan value pada  website  TripAdvisor  yang  telah  disaring  berdasarkan traveler ranked top 5 hotel di Kota Semarang.
Tabel 1. Nilai Alternatif Berdasarkan Kriteria Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 Deskripsi A1 Padma Hotel Semarang 5 5 4,9  4,9  C1  (Service) : Benefit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 Deskripsi A2 Hotel Tentrem Semarang 4,9  4,7 5 4,9  C2 (Cleanliness) : Benefit C3 (Location) : Benefit C4 (Value) : Cost A3 Hotel Aruss Semarang 4,9 5 4,9  4,9 A4 Hotel GrandDika Pemuda Semarang  4,8 4 4,8  4,8 A5 Hotel Chanti 4,7  4,5  4,8  4,7
Tabel  1  merupakan  nilai  alternatif  berdasarkan  kriteria service,  cleanliness,  location ,  dan value yang diperoleh  dari  website  Tripadvisor  untuk  diolah  menggunakan  metode  EDAS  dan  ARAS.  Fitriani  et  al. menunjukkan  bahwa  tahapan  dalam  implementasi  metode  EDAS  ialah  sebagai  berikut  :  tahap  pembuatan matriks  keputusan;  tahap  menghitung  solusi  rata-rata;  menghitung  jarak  positif  dan  negatif  dari  nilai  rata-rata (PDA dan NDA); tahap penilaian PDA dan  NDA (SP dan  SN); tahap  menghitung PDA  dan NDA  normalisasi tertimbang;  tahap  menetapkan  skor  [23].  Sementara  itu,  Supriatna  et  al.  mendeskripsikan  tahapan  dalam implementasi  metode  ARAS  sebagai  berikut  :  tahap  pembuatan  matriks  keputusan;  tahap  normalisasi  matriks keputusan pada setiap kriteria; tahap menetapkan bobot matriks yang telah dinormalisasi; tahap menetapkan nilai dari  fungsi  optimalisasi;  tahap  menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  alternatif  [24].  Secara  spesifik, persamaan dan penerapan metode EDAS dan ARAS dapat dilihat pembahasan berikut.

## 2.2 Metode EDAS
1. Tahap awal dari metode EDAS ialah pembuatan matriks keputusan berdasarkan persamaan (2) berikut.
(2)
Keterangan, n : kriteria
m : alternatif
2. Selanjutnya,  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  perhitungan  solusi  rata-rata  atau average  solution (AV) menggunakan persamaan (3) berikut.
∑ (3) Keterangan,
AV  : solusi rata-rata Xij  : nilai kriteria dan alternatif M : alternatif 3. Setelah  memperoleh  nilai  AV,  dapat  dilakukan  perhitungan  jarak  positif/negatif  dari  rata-rata  (PDA/NDA) menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5) berikut.
{ } (4) { } (5)
Hasil perhitungan nilai jarak positif dari rata-rata (PDA) berdasarkan persamaan (4) dan persamaan (5) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Jarak Positif dari Rata-Rata (PDA) A1 0,029 0,078 0,004 0,000 0,029 A2 0,008 0,013 0,025 0,000 0,008 A3 0,008 0,078 0,004 0,000 0,008 A4 0,000 0,000 0,000 0,008 0,000 A5 0,000 0,000 0,000 0,029 0,000 W 0,52 0,27 0,15 0,06 0,52
Tabel 2 merupakan hasil perhitungan nilai jarak positif dari rata-rata (PDA) menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5).
4. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan persamaan (6) dan persamaan (7) berikut.
{ } (6) { } (7)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Hasil  perhitungan  nilai  jarak  negatif  dari  rata-rata  (NDA)  menggunakan  persamaan  (5)  dan  persamaan  (6) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Nilai Jarak Negatif dari Rata-Rata (NDA) A1 0,000 0,000 0,000 0,012 0,000 A2 0,000 0,000 0,000 0,012 0,000 A3 0,000 0,000 0,000 0,012 0,000 A4 0,012 0,138 0,016 0,000 0,012 A5 0,033 0,030 0,016 0,000 0,033 W 0,52 0,27 0,15 0,06 0,52
Tabel  3  merupakan  hasil  perhitungan  nilai  jarak  negatif  dari  rata-rata  (NDA)  menggunakan  persamaan  (6) dan persamaan (7).
5. Selanjutnya, ditentukan jumlah terbobot dari PDA/NDA (SP/SN)menggunakan persamaan (8) dan persamaan (9) berikut.
∑ (8) ∑ (9)
6. Setelah  memperoleh  nilai  SP/SN  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  normalisasi  nilai  SP/SN  (NSP/NSN) menggunakan persamaan (10) dan persamaan (11) berikut.
(10) (11)
Dengan demikian dapat diperoleh nilai terbobot SP/SN serta hasil normalisasi nilai SP/SN sebagaimana pada tabel berikut.
Tabel 4. Jumlah Terbobot SP/SN serta normalisasi nilai SP/SN (NSP/NSN)
Alternatif Jumlah Terbobot Normalisasi nilai SP dan SN SP SN NSP NSN A1 0,037 0,001 1,000 0,983 A2 0,011 0,001 0,311 0,983 A3 0,026 0,001 0,707 0,983 A4 0,001 0,046 0,014 0,000 A5 0,002 0,028 0,049 0,400
7. Tabel 4 menunjukkan nilai terbobot dan hasil normalisasi. Pada tahap akhir dapat dilakukan perhitungan nilai skor penilaian (AS) menggunakan persamaan (12) berikut.
(12)
Proses  perhitungan  skor  penilaian  (AS)  merupakan  tahap  akhir  dalam  perhitungan  model  pendukung keputusan EDAS, dimana alternatif dengan skor penilaian tertinggi menunjukkan alternatif terbaik.

## 2.3 Metode ARAS
1. Implementasi  metode  ARAS  dimulai  dengan  pembuatan  matriks  keputusan  (X)  sesuai  persamaan  (13) dengan  mempertimbangkan  kategori benefit dan cost sebagaimana  persamaan  (14)  dan  persamaan  (15) berikut.
(i=0,m; ... j = 1, n) (13) Keterangan,
n : jumlah kriteria m : jumlah alternatif x ij : nilai performa dari alternatif I terhadap kriteria j x 0j : nilai optimum dari kriteria j 2. Selanjutnya ialah perhitungan berdasarkan  kriteria benefit dan cost yang dapat diperoleh melalui persamaan (14) dan persamaan (15).
∑ kategori kriteria benefit (14)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574
∑ kategori kriteria cost (15)
Berikut ini adalah hasil perhitungan matriks ternormalisasi terbobot.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Matriks Normalisasi Terbobot A1 0,08887941 0,04802009 0,02430556 0,010235935 A2 0,08710182 0,04513889 0,02480159 0,010235935 A3 0,08710182 0,04802009 0,02430556 0,010235935 A4 0,08532423 0,0384161 0,02380952 0,010449183 A5 0,08354664 0,04321809 0,02380952 0,010671506
Tabel 5 merupakan hasil normalisasi nilai alternatif berdasrakan kriteria benefit dan cost . 3. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai utlitas berdasarkan persamaan (16) dan menentukan derajat utilitas persamaan (17).
∑ (16)
Dimana S i = nilai fungsi optimalitas alternatif I.
4. Selanjutnya, untuk menentukan nilai derajat utilitas, dapat menggunakan persamaan (17) berikut.
(17)
Dimana S i dan S 0 merupakan nilai kriteria optimalitas. Dengan demikian dapat diketahui nilai derajat utilitas sebagaimana tabel berikut.
Tabel 6. Nilai Fungsi Optimalitas Alternatif dan Derajat Utilitas
Layanan Akomodasi Hotel Si Ki A1 0,08887941 0,04802009 0,02430556 0,010235935 0,171440993  0,994595409 A2 0,08710182 0,04513889 0,02480159 0,010235935 0,167278231  0,970445618 A3 0,08710182 0,04802009 0,02430556 0,010235935 0,169663405  0,984282933 A4 0,08532423 0,0384161 0,02380952 0,010449183 0,157999015  0,916613301 A5 0,08354664 0,04321809 0,02380952 0,010671506 0,161245759  0,935448919
Tabel  6  merupakan  nilai  optimalitas  alternatif  dan  derajat  utilitas  yang  menunjukkan  bahwa  A1  memiliki nilai  Si  sebesar  0,171  dan  nilai  Ki  sebesar  0,994.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  metode  ARAS dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi  hotel berdasarkan kriteria services, cleanliness, location , dan value .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perbandingan Model EDAS dan ARAS
Perkembangan kajian tentang Metode EDAS sebagai model pendukung keputusan  yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  berbagai  tantangan  manajerial  terutama  dalam  menetapkan  pilihan  terbaik.  Agus  menunjukkan bahwa  metode EDAS dapat digunakan dalam  menentukan  penerima bantuan data Kartu  Indonesia Pntar (KIP) Kuliah  dengan  mempertimbangkan  prestasi  akademik,  penghasilan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  dan kelengkapan  surat  [25].  Selanjutnya,  Zega  et  al.  menggunakan  metode  EDAS  dalam  memilih  aplikasi  nobar online  dengan  mempertimbangkan  kriteria  ulasan  pengguna,  genre,  pengguna,  rating,  video  berbayar  [26].  Hal ini  menunjukkan  bahwa  metode  EDAS  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  terkait  dengan  proses menentukan  pilihan  terbaik,  atau  proses  seleksi  untuk  kepentingan  masing-masing  institusi.  Berdasarkan  hasil implementasi  model  pendukung  keputusan  EDAS  dalam  menentukan  pilihan  hote  terbaik  di  Kota  Semarang dengan mempertimbangkan kriteria services, cleanliness, location, value maka diperoleh hasil sebagaimana table berikut.
Tabel 7. Hasil Perankingan Metode EDAS Alternatif Jumlah Terbobot Normalisasi nilai SP dan SN Ranking SP SN NSP NSN A1 0,037 0,001 1,000 0,983 1 A2 0,011 0,001 0,311 0,983 3 A3 0,026 0,001 0,707 0,983 2 A4 0,001 0,046 0,014 0,000 5 A5 0,002 0,028 0,049 0,400 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574
Tabel  7  merupakan  hasil  perankingan  berdasarkan  metode  EDAS  yang  menunjukkan  bahwa  A1 menempati posisi pertama dengan nilai NSP sebesar 1,000 dan NSN sebesar 0,983. Selanjutnya, A3 menempati posisi  kedua  dengan  nilai  NSP  sebesar  0,707  dan  NSN  sebesar  0,983.  Adapun,  A2  menempati  posisi  ketiga dengan  nilai  NSP  sebesar  0,311  dan  NSN  sebesar  0,983.  Dengan  demikian  berdasarkan  hasil  rekomendasi metode EDAS dapat diketahui bahwa Padma Hotel Semarang menjadi pilihan terbaik berdasarkan nilai alternatif yang diperoleh dari TripAdvisor. Apabila dibandingkan dengan hasil perankingan metode ARAS dapat diketahui bahwa A1 menempati posisi pertama dengan nilai Si sebesar 0,171 dan nilai Ki sebesar 0,994, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 8. Hasil Perankingan Metode ARAS Alternatif S i K i Rank A1 0,171440993  0,994595409 1 A2 0,167278231  0,970445618 3 A3 0,169663405  0,984282933 2 A4 0,157999015  0,916613301 5 A5 0,161245759  0,935448919 4
Tabel  8  merupakan  hasil  perankingan  metode  ARAS  yang  menunjukkan  bahwa  A1  menempati  posisi pertama  dengan  nilai  Si  sebesar  0,171  dan  nilai  Ki  sebesar  0,994.  Selanjutnya,  A3  menempati  posisi  kedua dengan nilai Si sebesar 0,169 dan nilai Ki sebesar 0,984. Adapun,  A2  menempati posisi ketiga dengan nilai Si sebesar 0,167 dan nilai Ki sebesar 0,970. Berdasarkan perbandingan metode EDAS dan ARAS dapat diketahui bahwa  keduanya  menghasilkan  perankingan  alternatif  yang  sama  dimana  Padma  Hotel  Semarang  menempati urutan  pertama,  Hotel  Aruss  Semarang  menempati  urutan  kedua,  dan  Hotel  Tentrem  Semarang  menempati urutan ketiga.Dengan demikian dapat diketahui metode EDAS dan ARAS dapat digunakan dalam menghasilkan rekomendasi  hotel  terbaik  bagi  pelaku  perjalanan  wisata  dengan  mempertimbangkan rating dan  juga  ulasan  di platform  TripAdvisor.  Zega  et  al.  menggunakan  model  EDAS  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  aplikasi nobar  online  terbaik  berdasarkan  kriteria  ulasan  pengguna,  genre,  pengguna,  rating,  dan  video  berbayar  [26]. Disisi lain, Saragi et al.  menunjukkan bahwa metode EDAS dengan pembobotan ROC dapat digunakan dalam merekomendasikan susu formula untuk bayi altergi susu sapi dengan mempertimbangkan kriteria sertifikat dan izin, kandungan, dosis, usia bayi, dan harga per kemasan [27]. Hal ini menunjukkan bahwa pemanfaatan model EDAS dan ARAS tidak terbatas pada kepentingan manajemen organisasi atau perusahaan melainkan juga dalam pengambilan  keputusan  pribadi.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  model  EDAS  dan  ARAS  dapat digunakan untuk menghasilkan keputusan terbaik sesuai dengan kepentingan pengguna informasi.

## 3.2 Potensi Pengembangan Aplikasi Pemilihan Layanan Akomodasi Berbasis ARAS dan EDAS
Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa model pendukung keputusan EDAS telah banyak digunakan dalam  pengembangan  aplikasi  untuk  menghasilkan  rekomendasi  terbaik.  Suharti  et  al.  menunjukkan  bahwa model  pendukung  keputusan  EDAS  dapat  digunakan  dalam  merancang  aplikasi  untuk  menghasilkan rekomendasi  film  terbaik  [28].  Selanjutnya,  Suriadi  et  al.  menunjukkan  adanya  aplikasi  berbasis  model keputusan  EDAS  yang  digunakan  dalam  bidang  manajemen  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  untuk mengoptimalkan  performa  organisasi  [29].  Afandhi  et  al.  menunjukkan  bahwa  model  pendukung  keputusan EDAS  juga  dapat  digunakan  dalam  menentukan  siswa  berprestasi  menggunakan  kriteria  nilai  raport,  ujian  dan praktik [30]. Maduekwe dan  Oke  menunjukkan bahwa  model EDAS dapat digunakan dalam  seleksi parameter untuk  mengoptimalkan  proses  produksi  di food  industry .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  pendukung keputusan  EDAS  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  yang  digunakan  untuk  berbagai  proses  pengambilan keputusan dengan memasukan kriteria dan bobot kriteria yang disepakati secara kelembagaan maupun individu sebagai bentuk penilaian objektif terhadap suatu proses. Dengan demikian, rekomendasi yang dihasilkan melalui implementasi  model  pendukung  keputusan  EDAS  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  berbasis website atau mobile untuk memudahkan pengguna alam pengambilan keputusan.
Selain  model  keputusan  EDAS,  terdapat  model  keputusan  ARAS  yang  populer  digunakan  dalam pengembangan  aplikasi.  Styawan  dan  Riyanto  menunjukkan  bahwa  model  keputusan  ARAS  dapat dikembangkan  menadi  aplikasi  psikotest  untuk  menghasilkan  rekomendasi  kenaikan  jabatan  karyawan berdasarkan kriteria kehadiran, sertifikasi keahlian, lama kerja, loyalitas, lulusan [31]. Disisi lain, Maulana et al. menunjukkan  bahwa  model  pendukung  ARAS  dapat  digunakan  dalam  penentuan  kredit  simpan  pinjam  [32]. Hasmi  et  al.  menggunakan  model  pendukung  ARAS  dalam  penerimaan  instruktur  fitness  berdasarkan  kriteria sertifikasi, pengalaman, penampilan, kriteria, usia [33]. Hal ini menunjukkan bahwa proses perhitungan ARAS menjadi  populer  dikembangkan  menjadi  aplikasi  dalam  berbagai  kepentingan,  seperti  halnya  model  keputusan EDAS.  Dengan  demikian,  dapat  dilakukan  analisis  perbandingan  hasil  perhitungan  model  EDAS  dan  ARAS dalam  menghasilkan  rekomendasi  layanan  akomodasi  hotel  berdasarkan  rating  dari  pelbagai  media  pemasaran TripAdvisor.
Berdasarkan  perbandingan  tahapan  dalam  pengolahan  data,  model  pendukung  keputusan  EDAS  terdiri dari  tahapan-tahapan  berikut  :  pertama,  tahap  pembuatan  matriks  keputusan;  kedua,  tahap  menghitung  solusi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
rata-rata; ketiga, tahap menghitung jarak positif dan negatif dari nilai rata-rata (PDA dan NDA); keempat, tahap penilaian  PDA  dan  NDA  (SP  dan  SN);  kelima,  tahap  menghitung  PDA  dan  NDA  normalisasi  tertimbang; keenam  tahap  menetapkan  skor  [34].  Selanjutnya,  model  pendukung  keputusan  ARAS  terdiri  dari  tahapan- tahapan  berikut  :  pertama,  tahap  pembuatan  matriks  keputusan;  kedua,  tahap  normalisasi  matriks  keputusan; ketiga, menentukan bobot matriks; keempat, tahap menentukan nilai fungsi optimum; kelima, tahap perankingan [35].  Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu,  dapat  diketahui  bahwa  model  pendukung  keputusan  ARAS melakukan  perankingan  dengan  membandingkan  nilai  setiap  kriteria  dengan  nilai  alternatif  optimum  dan alternatif  lainnya,  berdasarkan  bobot  yang  ditentukan  untuk  memperoleh  hasil  ideal.  Selain  itu,  model pendukung keputusan EDAS  melakukan perhitungan dengan  mempertimbangkan nilai jarak ideal [36]. Hal ini menunjukkan  bahwa  kedua  model  sangat  relevan  digunakan  dalam  berbagai  macam  studi  kasus.  Dengan demikian  perbandingan  implementasi  model  pendukung  keputusan  ARAS  dan  EDAS  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  gambaran  tentang  hasil  dan  performa  algoritma  terbaik  ketika  dikembangkan  menjadi  aplikasi yang  dapat  digunakan  oleh  wisatawan  dengan  mengandalkan  hasil  penilaian  ( rating )  di  website  TripAdvisor, Agoda, Booking.com serta Traveloka.
Mempertimbangkan  hasil  dari  kedua  model  menunjukkan  rekomendasi  yang  sama,  namun  terdapat keunikan dari alur proses ARAS yang memiliki proses lebih sederhana dengan menghitung nilai S i dan K i untuk dilakukan  pemeringkatan.  Berbeda  halnya  dengan  metode  EDAS  yang  membutuhkan  proses  perhitungan  nilai solusi  rata-rata,  perhitungan  nilai  jarak  negatif  dan  positif,  serta  dilakukan  normalisasi  nilai  jarak  negatif  dan positif,  dan  perhitungan  nilai  skor  penilaian.  Berdasarkan  alur  perhitungan,  maka  metode  ARAS direkomendasikan  sebagai  model  pendukung  keputusan  dalam  perancangan  aplikasi  untuk  merekomendasikan layanan  akomodasi  hotel.  Selanjutnya,  direkomendasikan  agar  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan dalam bentuk aplikasi berbasis website maupun mobile ( responsive ) tidak hanya bertumpuh pada algoritma, atau kriteria dan bobot yang ditetapkan, melainkan juga perilaku pembelian yang berhubungan dengan latarbelakang konsumen atau tamu hotel. Dengan demikian, hasil perbandingan model pendukung keputusan tidak hanya untuk merekomendasikan  hotel  berdasarkan  algoritma  masing-masing  model,  tetapi  dapat  dikombinasikan  dengan analisis  perilaku  pembelian,  serta  interaksi  antara  pengguna  dengan  sistem  yang  dirancang.  Dengan  demikian, pengembangan  aplikasi  berbasis  sistem  pendukung  keputusan  menjadi  bermanfaat  bagi  para  pengguna  dan pengembangan untuk kepentingan profit maupun leisure.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil erankingan berdasarkan metode EDAS yang menunjukkan bahwa A1  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai  NSP  sebesar  1,000  dan  NSN  sebesar  0,983.  Selanjutnya,  A3 menempati posisi kedua dengan nilai NSP sebesar 0,707 dan NSN sebesar 0,983. Adapun, A2 menempati posisi ketiga  dengan  nilai  NSP  sebesar  0,311  dan  NSN  sebesar  0,983.  Selanjutnya,  hasil  perankingan  metode  ARAS yang  menunjukkan  bahwa  A1  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai  Si  sebesar  0,171  dan  nilai  Ki  sebesar 0,994.  Selanjutnya,  A3  menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  Si  sebesar  0,169  dan  nilai  Ki  sebesar  0,984. Adapun,  A2  menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai  Si  sebesar  0,167  dan  nilai  Ki  sebesar  0,970.  Berdasarkan perbandingan  metode  EDAS  dan  ARAS  dapat  diketahui  bahwa  keduanya  menghasilkan  perankingan  alternatif yang sama dimana Padma Hotel Semarang menempati urutan pertama, Hotel Aruss Semarang menempati urutan kedua, dan Hotel Tentrem Semarang menempati urutan ketiga.Dengan demikian dapat diketahui metode EDAS dan  ARAS  dapat  digunakan  dalam  menghasilkan  rekomendasi  hotel  terbaik  bagi  pelaku  perjalanan  wisata dengan  mempertimbangkan rating dan  juga  ulasan  di  platform  TripAdvisor.  Mempertimbangkan  hasil  dari kedua  model  menunjukkan  rekomendasi  yang  sama,  namun  terdapat  keunikan  dari  alur  proses  ARAS  yang memiliki  proses  lebih  sederhana  dengan  menghitung  nilai  S i dan  K i untuk  dilakukan  pemeringkatan.  Berbeda halnya  dengan  metode  EDAS  yang  membutuhkan  proses  perhitungan  nilai  solusi  rata-rata,  perhitungan  nilai jarak  negatif  dan  positif,  serta  dilakukan  normalisasi  nilai  jarak  negatif  dan  positif,  dan  perhitungan  nilai  skor penilaian.  Berdasarkan  alur  perhitungan,  maka  metode  ARAS  direkomendasikan  sebagai  model  pendukung keputusan dalam perancangan aplikasi untuk merekomendasikan layanan akomodasi hotel.

## REFERENCES
[1]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perbandingan  Nilai  SAW  dan  TOPSIS  dalam  Menentukan,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 673–684, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3504.
[2]  S. Brata, A. Yudhana, and H. Herman, “Perbandingan Metode Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (Topsis) Dan A New Additive Ratio Assessmen (Aras) Dalam Penerapan Customer Relationship Management  (CRM)  Pada  Kl  Lazismu,” Techno ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  131–138,  2021,  doi: 10.30595/techno.v22i2.8994.
[3]  A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, p. 1353−1366, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[4]  H.  Priyono,  Susliansyah,  H.  Sumarno,  L.  Maulida,  and  F.  Indriyani,  “Pemilihan  Minuman  yang  Banyak

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 155-164 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4574
Terjual dengan Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” Remik  Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 1428–1438, 2023.
[5]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis Terbaik  Menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Evaluation  based  on  Distance  from Average  Solution  (EDAS),” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  686–694,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1845.
[6]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode EDAS  Dalam  Seleksi  Penerimaan  Penyiar  Radio,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  43–52,  2023,  doi: 10.47065/josh.v5i1.4393.
[7]  N.  I.  Gumilar  and  P.  W.  Setyaningsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Suppiler  Bahan  Baku Digital Printing Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J. Nas. Teknol. Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 252–267, 2023.
[8]  S.  Hummairoh  and  A.  Fau,  “Pemilihan  Kepala  Lingkungan  Terbaik  di  Kelurahan  Menerapkan  Metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS),” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  253–261, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[9]  D. Sari, “Seleksi Pemakalah Terbaik Dalam Acara Seminar Nasional Pada Universitas Budi Darma Medan Dengan Sistem Pendukung Keputusan Menerapkan Metode Aras Dan Borda,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 163–171, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.363.
[10]  S.  D.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mutasi  Pegawai  Pada  Kantor  Gubernur Sumatera  Utara  Dengan  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras),” Ilm.  Inform. Komputer) , vol.
1, no. 1, pp. 27–34, 2020, [Online]. Available:
https://djournals.com/index.php/klik%7CPage27
[11]  I. Melinda, R. D. Respati, and T. D. Sartika, “Pengaruh Atribut Hotel Terhadap Keputusan Tamu Menginap di Jakarta Airport Hotel,” J. WisataMuh , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[12]  G.  C.  Wijaya  and  N.  W.  C.  T.  Megantari,  “Pengaruh  Brand  Awareness  Terhadap  Electronic  Word  of Mouth yang Berimbas pada Keputusan Menginap,” J. Ekon. dan BIsnis , vol. 12, no. 3, pp. 354–361, 2023.
[13]  K. Maladi and Sofiani, “Pengaruh Harga dan Fasilitas terhadap Keputusan Menginap di Aloft Hotel Jakarta Wahid Hasyim,” J. FAME , vol. 6, no. 1, pp. 26–31, 2023.
[14]  C. C. Makawowor and Y. F. Dewantara, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Menginap pada Generasi  Milenial  di  Mercure  Jakarta  Sabang,” J.  Manaj.  Perhotelan  dan  Pariwisata ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 334–341, 2023.
[15]  D. Facrureza, “Pengaruh Branding terhadap Keputusan Menginap Tamu di Hotel Pullman Jakarta Central Park,” J. Manaj. Perhotelan dan Pariwisata , vol. 6, no. 2, pp. 306–317, 2023.
[16]  M. Zullaisyah, S. Wagiu, and O. Singgir,  “Pengaruh Harga Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Pada Waigo Hotel Sorong,” J. Manaj. dan Adm. Bisnis , vol. 1, no. 3, pp. 237–251, 2021.
[17]  M.  Musthofa  and  A.  J.  Karsudjono,  “Pengaruh  Harga  dan  Promosi  Terhadap  Keputusan  Menginap Konsumen (Studi Kasus di Grand Dafam Q Hotel Banjarbaru),” Al-Kalam , vol. 10, no. 2, pp. 1–18, 2023.
[18]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen dan Sistem Pendukung Keputusan Menginap di Hotel Menggunakan Metode  CRISP-DM  dan  SAW,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1343–1353,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[19]  A. R. T. Hamdani, “Pengaruh Produk dan Media Sosial Terhadap Keputusan Menginap Pada Hotel Syariah di Bandung, Jawa Barat,” J. Res. Bus. Tour. , vol. 2, no. 2, pp. 95–108, 2022, doi: 10.37535/104002220222.
[20]  M.  L.  Juniardi,  M.  Syahrizal,  and  Adrial,  “Pengaruh  Sanitasi  Hotel  terhadap  Kepuasan  Tamu  di  Hotel Golden Tulip Essential Tanggerang,” J. WisataMuh , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[21]  E.  Fairliantina  and  M.  N.  A.  Fachrurrozi,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan,  Presepsi  Harga  Dan  Lokasi Terhadap Kepuasan Pelanggan Di Hotel Indonesia Kempinski Jakarta,” J. Ilm. Multi Disiplin Indones. , vol. 1, no. 9, pp. 1278–1285, 2022.
[22]  R.  Mustafa  and  P.  Y.  Setiawan,  “Pengaruh  Kewajaran  Harga,  Kualitas  Produk,  dan  Lokasi  Terhadap Keputusan Pembelian,” E-Jurnal Manaj. , vol. 11, no. 5, pp. 927–947, 2022.
[23]  P.  Fitriani  and  T.  S.  Alasi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  WASPAS,  COPRAS,  dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1051–1061, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[24]  A. Supriatna, D. Dedih, and Y. Yanitasari, “Pemilihan Departemen Terbaik dengan Metode Additive Ratio Assessment,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 3, pp. 228–235, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.679.228-235.
[25]  A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode  ROC-EDAS,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  856–864,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[26]  S.  K.  Zega,  A.  S.  Harahap,  H.  H.  Sihite,  and  I.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 809–818, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5774.
[27]  N.  L.  Saragi,  R.  A.  A.  Saragih,  A.  N.  Halawa,  and  E.  Bu‟ulolo,  “Penerapan  Metode  EDAS  Dan Pembobotan ROC Rekomendasi Susu  Formula  Untuk Bayi Alergi Susu Sapi,” KOMIK  (Konferensi  Nas.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 791–800, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5768.
[28]  Suharti and D. Putro Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Tanah Garapan Pada Desa Trans Aliaga Ujung Batu Iii Dengan Metode Distance From Average Solution ( EDAS ),” Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 43–55, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3647.
[29]  C. S. Suriady, L. P. Dewi, and A. Setiawan, “Aplikasi Human Resource Information System dengan Fitur Sistem Pendukung Keputusan (Studi Kasus PT. Industri Kreatif Digital),” J. Infra , vol. 9, no. 2, pp. 314– 319,
2021, [Online]. Available:
http://publication.petra.ac.id/index.php/teknik-
informatika/article/view/11466%0Ahttps://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/download/11466/10076
[30]  A. R. Afandhi, P. A. R. Devi, and H. Rosyid, “Penentuan Siswa Berprestasi Kelas Bahasa di SMA „EFG‟ Menggunakan Metode EDAS,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[31]  R.  Styawan  and  J.  Riyanto,  “Implementasi  Metode  (Additive  Ratio  Assessment)  ARAS  Pada  Sistem Keputusan Kenaikan Jabatan di BCA Goldenpoint Center,” J. E-Bisnis, Sist. Informasi, Teknol. Inf. ESIT , vol. 18, no. 3, pp. 30–35, 2023.
[32]  C.  Maulana,  A.  Hendrawan,  and  A.  P.  R.  Pinem,  “Pemodelan  Penentuan  Kredit  Simpan  Pinjam Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J. Pengemb. Rekayasa dan Teknol. , vol. 15, no. 1, pp. 7–11, 2019, doi: 10.26623/jprt.v15i1.1483.
[33]  M.  A.  Hasmi,  M.  Mesran,  and  B.  Nadeak,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Instruktur  Fitness Menerapkan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  (Studi  Kasus :  Vizta  Gym  Medan),” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  121–129,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.918.
[34]  L.  C.  L. Gaol and N.  A. Hasibuan,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team  Leader Shift Terbaik Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus PT Anugrah Busana Indah,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 5, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[35]  A.  P.  R.  Pinem,  T.  Handayani,  and  L.  M.  Huizen,  “Komparasi  Metode  ELECTRE,  SMART,  dan  ARAS dalam Penentuan Prioritas Renaksi Pasca Bencana Alam,” J. RESTI , vol. 4, no. 1, pp. 109–116, 2020.
[36]  P.  Fitriani  and  T.  S.  Alasi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Judul  Skripsi  Mahasiswa dengan  Metode  WASPAS,  COPRAS,  dan  EDAS  Berdasarkan  Penilaian  Dosen,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1051–1061, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.