## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI  KOTA  TASIKMALAYA  MENGGUNAKAN  METODE ELECTRE DAN AHP
Faiz Kisal Filalba 1* , Aso Sudiarjo 2 , Missi Hikmatyar 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan; Jl.Peta No.177, Kahuripan, Kec.Tawang, Tasikmalaya.; fax : (0265) 7296955
Riwayat artikel: Received: 15 Agustus 2023 Accepted: 2 September  2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Sistem Pendukung
Keputusan, Electre, AHP,
UML, PHP, MySQL.

## Corespondent Email:
1803010056@unper.ac.id
Abstrak. Kota Tasikmalaya merupakan sebuah kota di provinsi Jawa Barat yang mempunyai banyak tempat wisata. Berdasarkan data dari website resmi kota  Tasikmalaya  pada  tahun  2020  wisatawan  yang  datang  ke  kota Tasikmalaya dari domestik sebanyak 244,384 jiwa sedangkan mancanegara 39  jiwa.  Hal  ini  membuat  kota  Tasikmalaya  terus  bertumbuh,  terlebih tumbuhnya  hotel-hotel  dari  jenis  melati  sampai  hotel  berbintang  seringkali membuat wisatawan sulit dalam menentukan pilihannya. Untuk itu penelitian ini  mencoba  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan wisatawan  dengan  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web  berupa  pemilihan  hotel  dengan  gabungan  metode  Electre  dan  AHP. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  mampu menampilkan peringkat hotel sesuai dengan kriteria yang dipilih wisatawan sebagai pengguna.
Abstract. Tasikmalaya City is a city in West Java province which has many tourist attractions. Based on data from the official website of Tasikmalaya City in  2020  tourists  who  come  to  the  cTasikmalaya  City  from  domestic  are 244,384 people  while  foreign  tourists  are  39.  This  makes  Tasikmalaya  City continue to grow, moreover the growth of hotels from type of melati hotel to star  hotels  often  makes  the  tourists  are  difficult  to  make  a  choice.  For  this reason, this research tries to assist in the tourist decision-making process by creating a web-based decision support system in the form of hotel selection using a combination of the Electre and AHP methods. The decision support system created in this study is able to display hotel ratings according to the criteria selected by tourists as users.

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Tasikmalaya  merupakan  sebuah  kota yang  berada  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Kota Tasikmalaya dijuluki "Mutiara Priangan Timur"  karena  potensi  wisatanya  yang  besar serta  berada  di  jalur  utama  selatan  pulau Jawa. Berdasarkan  informasi  dari  situs  resmi kota  Tasikmalaya  [1],  kunjungan  wisatawan domestik  sebanyak  344.384  orang,  sedangkan wisatawan  mancanegara  sebanyak  39  orang,
dan  jumlah  tersebut  terus  bertambah  setiap tahunnya.  Meningkatnya  jumlah  pelancong yang berkunjung ke kota Tasikmalaya membuat kota  Tasikmalaya  terus  berkembang,  terutama pertumbuhan  hotel  dari  melati  menjadi  hotel berbintang.  Beragamnya  hotel  membuat  para pelancong  kesulitan  untuk  menemukan  hotel yang sesuai dengan kebutuhan dan kriteria yang diinginkan.  Oleh  karena itu  diperlukan  sebuah aplikasi yang mendukung pengambilan
keputusan dan membantu pengguna mengidentifikasi  hotel  dengan  suatu  metode. Menurut  [2],  “penentuan  prioritas  pemilihan hotel  memerlukan  data  akurat  berbasis komputer  sebagai  dasar  setiap  pemberian keputusan  dalam  pemilihan  hotel.  Melalui sebuah aplikasi terkomputerisasi, maka analisis keputusan  dapat  dibantu  dengan  analisa komputer.  Sistem  tersebut  dikenal  dengan Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK.  SPK menggunakan  data,  memberikan  antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan”.  Salah  satu  metode  SPK  adalah Elimination  Et  Choix  Tranduisant  La  Realita (ELECTRE)  dan Analytic  Hierarcy  Process (AHP).
Adapun kedua metode tersebut dipilih yang mana  untuk  proses  perbandingan  alternatifnya menggunakan  metode  Electre  dan  dilanjutkan dengan  perbandingan  kriteria  sampai  ke perangkingannya  menggunakan  metode  AHP. Electre  dipilih  karena  dalam  pengambilan keputusan secara langkah perlangkahnya cukup simpel dan dalam proses pengambilan keputusannya  terbilang  cukup  cepat,  serta cocok  digunakan  untuk  kasus-kasus  dengan banyak  alternatif  namun  hanya  sedikit  kriteria yang dilibatkan. Sedangkan AHP dipilih karena mampu  menghasilkan  hasil  yang  lebih konsisten dibandingkan dengan metode lainnya.
Adapun  penelitian  lain  mengenai  spk  di Kota Tasikmalaya diantaranya yaitu pada tahun 2020  mengenai  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  perumahan  di  kota  Tasikmalaya dengan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Additive  Weight )  dan  pada  tahun  2022 mengenai  pengkombinasian  metode  AHP ( Analytic  Hierarchy  Process )  dengan  metode WP  ( Weight  Product )  pada  rekomendasi pemilihan tempat kost di kota
Tasikmalaya.[3][4]
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan Konsep sistem pendukung keputusan pertama kali diperkenalkan pada tahun 1970-an oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan  Sistem Keputusan  Manajemen.  Pada  hakekatnya, pengambilan  keputusan  adalah  kesempatan untuk memilih dari berbagai alternatif tindakan yang  mungkin  dipilih  dan  diproses  oleh
beberapa  mekanisme  tertentu  dengan  harapan akan dihasilkan keputusan yang terbaik. “Keputusan  merupakan  suatu  pilihan satu alternatif dari beberapa alternatif penyelesaian  masalah  untuk  mengakhiri  atau menyelesaikan  masalah  tersebut.  Sedangkan Pengambilan  keputusan  merupakan  suatu proses  pemilihan  alternatif  terbaik  dari beberapa  alternatif  secara  sistematis  untuk ditindak lanjuti (digunakan) sebagai suatu cara pemecahan masalah”, [5].
2.2. Electre
Metode Electre diperkenalkan oleh Bernard Roy  pada  tahun  1965.  Awalnya  Electre digunakan  untuk  pemilihan  tindakan  terbaik terhadap sampel yang diajukan, tetapi kemudian  Electre  dikembangkan  untuk  tiga masalah  utama:  pemilihan,  perangkingan,  dan penyortiran.  Menurut  [6],  “Metode  Electre digunakan  pada  saat  dimana  kondisi  alternatif sesuai  dengan  kriteria  yang  dieliminasi.  Suatu alternatif bisa dikatakan mendominasi alternatif lainnya kalau kriterianya satu atau lebih banyak dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  ataupun sama dengan kriteria yang tersisa lainnya”.

## 2.3. AHP
AHP  dikembangkan  pada  tahun  1970-an oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Warthoon School of  Business ,  merupakan  sebuah  metode pengambilan  keputusan  yang  melibatkan banyak  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih berdasarkan semua kriteria yang relevan. Menurut  [7],    “Model  pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor  atau  multi  kriteria  yang  kompleks menjadi  suatu  hirarki,  hirarki  didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu struktur multilevel dimana level pertama adalah tujuan,  yang  diikuti level faktor,  kriteria,  sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir  dari  alternatif.  Dengan  hirarki,  suatu masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke dalam  kelompok-kelompok  yang  kemudian diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga permasalahan akan tempak lebih terstuktur dan sistematis.”
2.4. UML
Menurut  [8],  berpendapat  bahwa  “UML ( Unified Modeling Language ) adalah Salah satu standar bahasa yang banyak digunakan didunia
industri  untuk  mendefinisikan requirement , membuat analisa dan desain, serta menggambarkan arsitektur dalam
pemrograman  berorientasi  objek”.  Sedangkan [9],  mengatakan  “UML  ( Unified  Modeling Language ) adalah Sebuah teknik pengembangan  sistem  yang  menggunakan bahasa
grafis sebagai alat untuk pendokumentasian  dan  melakukan  spesifikasi pada sistem”.
2.5. PHP PHP  merupakan  singkatan  dari Hypertext Preprocessor dan merupakan bahasa
pemrograman  pada  sisi server .  Jadi  ketika browser  mengakses  URL,  browser  tersebut mengirimkan permintaan ke web server .  “ PHP ( Hypertext  Preprocessor )  adalah  suatu  bahasa pemrograman yang digunakan untuk menerjemahkan  baris  kode  program  menjadi kode  mesin  yang  dapat  dimengerti  oleh komputer yang berbasis server-side yang dapat ditambahkan  ke  dalam HTML”, [10] . “ PHP merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman berbasis web yang  ditulis  oleh  dan  untuk pengembang web”, [11].
2.6. MySQL
MySQL  adalah  perangkat  lunak  pembuat basis  data open  source atau  sumber  terbuka yang  berjalan  di  semua platform ,  baik  sistem operasi  Linux  maupun  Windows.  MySQL adalah  aplikasi  basis  data  yang  berjejaring sehingga dapat digunakan dalam aplikasi multi- user .  Menurut  [12],  “MySQL  dikategorikan sebagai  perangkat  lunak  dan  sistem  pembuat database yang  bersifat  terbuka  ( open  source) dan berjalan di berbagai sistem operasi baik di Windows maupun Linux .  MySQL  merupakan RDBMS  ( server  database )  yang  mengelola database dengan  cepat  menampung  dalam jumlah  sangat  besar  dan  dapat  diakses  oleh banyak user” .

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan dalam penelitian ini, dijelaskan pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  memegang peranan  yang  sangat  penting  karena  metode pengumpulan  data  menentukan  kualitas  dan keakuratan  data  yang  dikumpulkan  selama proses penelitian.
a. Studi Pustaka ( Library Research Method ) Penulis  mengkaji  teori-teori  yang  ada  pada metode  Electre  dan  AHP.  Teori-teori  ini digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dan mempelajari masalah metodologis.
b. Survei / Wawancara Teknik pengumpulan data yang melibatkan tanya  jawab  langsung  dengan  pihak  yang berkepentingan,  teknik  pengumpulan  data  ini yaitu dengan wawancara tidak terstruktur untuk memberikan  kebebasan  kepada  peneliti  untuk mengetahui informasi sedetail mungkin.

## 3.2 Analisa Data
Analisa  data  berupa  basis  data  yang  berisi kumpulan data hasil penelitian dilapangan yang merupakan  kebutuhan  komponen  SPK  dalam menentukan  proses  pemilihan  hotel  di  kota Tasikmalaya.
a. Data alternatif hotel
Adapun alternatif yang digunakan hanya 10 hotel  yaitu:  Crown,  Flamboyan,  Grand  Metro, Ramayana,  Fave  Hotel,  City,  Harmoni, Horison, Santika, dan Amaris.
b. Data kriteria hotel Adapun kriteria yang digunakan sebanyak 7 kriteria  yaitu:  fasilitas  hotel,  fasilitas  kamar, jarak  dari  masjid  agung  (pusat  kota),  harga, kelas/rating, luas kamar, dan angkutan umum.
3.3 Perancangan Sistem
Berikut  ini  adalah  gambar  bagan  alir  atau flowchart dari  sistem  yang  akan  dibuat nantinya, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem Adapun  langkah  penggabungan  metode Electre dan AHP dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Penggabungan Metode Electre dan AHP 3.4 Implementasi Sistem Pada tahapan ini akan dilakukan
perancangan  sistem  dari  basis  data  yang  telah diperoleh  kedalam  bahasa  pemrograman  PHP dengan server dari  XAMPP  dan  database Mysql.
3.5 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  adalah  tahap  pengujian sistem  dimana  sistem  diuji  dan  dioperasikan.
Pengujian Black-box adalah  metode  pengujian perangkat lunak yang berfokus pada fungsionalitas, khususnya pada proses input dan
output  aplikasi.  Fase  pengujian  ini  harus  ada dalam  siklus  pengembangan  perangkat  lunak selain fase perencanaan atau desain.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Analisa dan Perhitungan Tabel 1. Data Alternatif Kode Nama Alternatif A01 City A02 Crown A03 Flamboyan A04 Harmoni A05 Grand Metro A06 Horison A07 Ramayana A08 Santika A09 Fave Hotel A10 Amaris Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria C01 Fasilitas Hotel C02 Fasilitas Kamar C03 Jarak dari Masjid Agung ke Kota Tasikmalaya C04 Harga C05 Rating Hotel C06 Luas Kamar C07 Angkutan Umum Tabel 3. Nilai Kriteria Hotel Kriteria Range Rating Kriteria Bobot (W) Skala Prioritas C01 1 < 10 Fasilitas 1 3 Cukup 10 < 20 Fasilitas 2 20 < 30 Failitas 3 40 < 50 Fasilitas 4
50 Fasilitas > 5
C02 1 < 10 Fasilitas 1 4
Tinggi 10 < 20 Fasilitas 2 20 < 30 Failitas 3 40 < 50 Fasilitas 4 50 Fasilitas >
5
C03
1 < 5 Km 1 4 Tinggi 5 < 10 Km 2 10 < 15 Km 3 15 < 20 Km 4
20 Km >
5 C04 Rp. 50.000 < Rp. 100.000 1 4 Tinggi Rp. 100.000 < Rp. 300.000 2
Kriteria Range Rating Kriteria Bobot (W) Skala Prioritas Rp. 300.000 < Rp. 600.000 3 Rp. 600.000 < Rp. 900.000 4
> Rp. 900.000 5 C05 * 1 1 3 Cukup * 2 2 * 3 3 * 4 4 * 5 5 C06 0 < 10 1 2 Rendah 10 > 20
2 20 > 30 3 40 > 50 4 60 > 5
Angkutan Umum 0 < 2 1 2 Rendah 3 > 5 2
6 > 8
3
9 > 11 4 12 > 5
4.2. Perhitungan Metode Electre
4.2.1. Nilai alternatif
Kode Nama Alternatif C 01 C 02 C 03 C 04 C 05 C 06 C 07 A01 City 3 3 2 3 3 3 2 A02 Crown 2 2 1 2 3 4 1 A03 Flamboyan 4 4 4 3 4 3 2 A04 Harmoni 4 4 5 3 4 3 1
A05 Grand Metro 5 4 3 3 5 3 2 A06 Horison 5 5 4 3
5 4 2 A07 Ramayana 2 3 1 3 3 3 2 A08 Santika 5 5 4 2 5 4 2 A09 Fave Hotel 4 3 1 2
4 4 1 A10 Amaris 3 2 2 2 3 3 2

## 4.2.2. Matriks keputusan
Bobot yang diberikan W = [3 4 4 4 3 2 2]
( 𝑅11) = 3
√3 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 2 2 +5 2 + 4 2 + 3 2
= 0.2458
( 𝑅12) = 3 √3 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2
= 0.2601 ( 𝑅13) = 2 √2 2 + 1 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 4 2 + 1 2 + 4 2 + 1 2 + 2 2
= 0.2074 Dst... Sehingga menghasilkan Matriks R
(Normalisasi) sebagai berikut:

## 4.2.3. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi
V = R*W [3 4 4 4 3 2 2]

## Sehingga menghasilkan
4.2.4. Menentukan concordance dan
discordance
a. Concordance C k l = {j | V kj ≥ V lj }; untuk j = 1, 2, 3 …, n. C 12 = {j | V 1j ≥ V 2j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = {1,2,3,4,5,7} jadi, C 12 = C01, C02, C03, C04.
C 13 = {j | V 1j ≥ V 3j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = {4,6,7} jadi, C 13 = C04, C06, C07.
C 14 = {j | V 1j ≥ V 4j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = {4,6,7} jadi, C 14 = C04, C06, C07.
Dst... b. Discordance D k l = {j | V kj < V lj }; untuk j = 1, 2, 3 …, n.
D 12 = {j | V 1j < V 2j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6,
7 = {6} jadi, D 12 = C06.
D 13 = {j | V 1j < V 3j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = {1,2,3,5}
jadi, D 13 = C01, C02, C03, C05.
D 14 = {j | V 1j < V 4j }; untuk j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 = {1,2,3,5} jadi, D 14 = C01, C02, C03, C05. Dst...
4.2.5. Menentukan matriks corcondance dan
discordance
a. Matriks  concordance (diambil  dari  hasil concordance ) C 12 = W1 + W2 + W3 + W4 + W5 +W7 = 3 + 4 + 4 + 4 + 3 + 2 = 20
C 13 = W4 + W6 + W7 = 4 + 2 + 2 = 8 C 14 = W4 + W6 + W7 = 4 + 2 + 2 = 8 Dst…
Tabel 4. Hasil Matriks Concordance
b. Matriks discordance D 12 = max{|𝑣1𝑗−𝑣2𝑗|}∈𝐷12 max{|v1j−v2j |} = max {}
max{|v1j−v2j |}
= 0.385
D 13 = max{|𝑣1𝑗−𝑣2𝑗|}∈𝐷13 max{|v1j−v2j |} = max {}
max{|v1j−v2j |}
= 1
D 12 = max{|𝑣1𝑗−𝑣2𝑗|}∈𝐷13 max{|v1j−v2j |} = max {}
max{|v1j−v2j |} = 1
Dst...
4.2.6. Menentukan matriks dominan corcondance
Yaitu membandingkan tiap cell hasil matriks concordance pada  tabel  4  dengan  nilai threshold , yang mana nilai threshold nya adalah c = 14.27. Dengan ketentuan bernilai 1 apabila > c dan bernilai 0 apabila < c .
Tabel 5. Hasil Matriks Dominan Concordance A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10 A1  -
1 0 0 0 0 1 0 0 1 A2  0 - 0 0 0 0 0 0 0 0 A3  1 1 - 1 1 0 1 0 1 1 A4  1 1 1 -
0 0 1 0 1 1
A5  1 1 1 1 - 0 1 0 1 1
A6  1 1 1 1 1 - 1 1 1 1 A7  1 1 0 0 0 0 - 0 0 1
A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10 A8  1 1 1 0 1 1 1 - 1 1 A9  0 1 0 0 0 0 1 0 - 1 A10 0 1 0 0 0 0 0 0 0 -
4.3. Perhitungan Metode AHP
4.3.1. Perbandingan kriteria
a. Matriks perbandingan berpasangan
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan
b. Hasil matriks perbandingan berpasangan Hasil matriks perbandingan berpasangan atau hasil dari perhitungan nilai eigen setiap kriteria  dengan  mengubah  matriks  kriteria pada  tabel  11  menjadi  bilangan  desimal. Selanjutnya  menjumlahkan  setiap  kolom pada masing-masing  kriteria,  untuk  kriteria fasilitas  hotel  yaitu  sebagai  berikut: 1+1+0.2+0.3333+0.3333+0.2+0.2=3,2667. Setelah  melakukan  penjumlahan  pada kriteria yang lainnya, maka didapatkan hasil seperti tabel dibawah ini.
Tabel 7. Hasil Matriks Perbandingan Berpasangan
c. Matriks nilai kriteria
Nilai pada setiap kriteria didapatkan dari hasil pembagian antara kolom setiap kriteria dengan hasil jumlah setiap kolom. (untuk C = kriteria) C11 : 1 / 3.2667 = 0.30612 C12 : 1 / 3.7 = 0.27027 C13 : 5 / 13 = 0.38462
KRI TER IA C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C01 1 1 5 3 3 5 5 C02 1/1 1 3 2 3 3 5 C03 1/5 1/3 1 1 1 1 1 C04 1/3 1/2 1/1 1 2 2 5 C05 1/3 1/3 1/1 1/2 1 3 2 C06 1/5 1/3 1/1 1/2 1/3 1 3 C07 1/5 1/5 1/1 1/5 1/2 1/3 1
Dst...
Untuk  jumlah  yaitu  hasil  penjumlahan semua  baris  pada  setiap  kriteria,  untuk kriteria  fasilitas  hotel  yaitu  :  0.3.612  + 0.27027  +  0.8462  +  0.36585  +  0.27692  + 0.32609 + 0.22727 = 2.15714.  Dst...
Untuk Priority  Vector yaitu  dengan membagi kolom setiap kriteria dengan hasil jumlah setiap kolom yang mana dari kriteria C01  sampai  C07  mendapatkan  hasil 1.00000. Adapun hasil priority vector untuk kriteria fasilitas hotel yaitu sebagai berikut : 1/7  x  (0.30612/1.00000  +  0,27027/1.00000 +  0.38462/1.00000  +  0.36585/1.00000  + 0.27692/1.00000  +  0.32609/1.00000  + 0.22727/1.00000) = 0.30816. Dst...
Untuk  nilai Principe  Eigen  Vector (λ maks)  yaitu  hasil  penjumlahan  dari  semua kolom pada Eigen Value pada tabel 9.
Untuk nilai Consistency Index
didapatkan
dari hasil λmaks-
kriteria/kriteria-1  maka  didapatkan  hasil  :
7.38209−7 7−1
= 0.06368
Untuk Consistency Ratio yaitu dari hasil Consitency Index * Index Ratio / 100, karena ukuran matriks nya 7 maka nilai IR nya 1.3. Maka didapatkan hasil : 0.06368 x 1.3 / 100 = 4.82% (Konsisten < 10%).
Tabel 8. Matriks Nilai Kriteria
Untuk nilai eigen value didapat dari hasil mengalikan  setiap  kolom  pada priority
vector dengan kolom jumlah pada tabel 11.
Nilai eigen value didapat dari nilai priority vector *jumlah  pada  tabel  8,  untuk  kriteria fasilitas hotel didapatkan dari hasil berikut :
0.30816 x 3.2667 = 1.006667444. Dst... Tabel 9. Nilai Eigen Value Kriteria Eigen value C01 1.006667444 C02 0.925482251 C03 1.027312939 C04 1.146094253 C05 1.097104899 C06 1.142472483 C07 1.036952358 Nilai Principe Eigen Vector (λ maks) 7.38209

## 4.3.2. Hasil perangkingan
Pada  tahap  ini  hasil  dari Matriks  Dominan
Concordance pada tabel 5 dilakukan perhitungan  dengan  membagi  tiap cell pada baris dengan jumlah keseluruhan baris tersebut. Adapun  proses  perhitungan  nilainya  yaitu sebagai berikut :
City ke City : 1/4 = 0.25 City ke Crown :  1/1 = 1
City ke Flamboyan : 0/8 = 0 Dst... Tahap selanjutnya yaitu melakukan perhitungan  Kriteria  dengan  Alternatif  yang telah  ditentukan  sebelumnya,  yaitu  dengan melakukan  pembagian  antara  jumlah  setiap kriteria  dengan  jumlah  setiap  Alternatif. Adapun  untuk  perhitungannya  yaitu  sebagai berikut :
Fasilitas Hotel ke City : 2 / 2.15714 = 0.9272 Fasilitas Hotel ke Crown : 1 / 2.15714 = 0.4636 Kriteria Fasilitas Hotel Fasilitas Kamar  Jarak Harga Kamar Rating Hotel Luas Kamar Angkutan Umum  Jumlah Priority Vector Fasilitas Hotel 0.30612  0.27027  0.38462 0.36585 0.27692 0.32609 0.22727 2.15714 0.30816 Fasilitas Kamar  0.30612  0.27027  0.23077 0.2439  0.27692 0.19565 0.22727 1.75091 0.25013 Jarak 0.06122  0.09009  0.07692 0.12195 0.09231 0.06522 0.04545 0.55317 0.07902 Harga Kamar 0.10204  0.13514  0.07692 0.12195 0.18462 0.13043 0.22727 0.97837 0.13977 Rating/Bintang 0.10204  0.09009  0.07692 0.06098 0.09231 0.19565 0.09091 0.7089  0.10127 Luas Kamar 0.06122  0.09009  0.07692 0.06098 0.03077 0.06522 0.13636 0.52156 0.07451 Angkutan Umum  0.06122  0.05405  0.07692 0.02439 0.04615 0.02174 0.04545 0.32994 0.04713 Principe Eigen Vector (λ maks) 7.38209 Consistency Index 0.06368 Consistency Ratio 4.82 %
Fasilitas  Hotel  ke  Flamboyan  :  2.642857143  / 2.15714 = 1.2252 Dst... Tabel 10. Hasil Kombinasi
Tabel 11. Hasil Perangkingan Rank Alternatif Nilai Pertama Horison 2.9177 2 Santika 2.7716 3 Grand Metro 2.7019 4 Flamboyan 2.7019 5 Harmoni 2.5741 6 Ramayana 2.0446 7 City 2.0446 8 Fave Hotel 2.0446 9 Amaris 1.5335 10 Crown 1.0223

## 4.4. Tampilan Antar Muka Aplikasi
Gambar 4. Halaman Utama Gambar 5. Hasil Pencarian Sesuai Kriteria Yang Dipilih Overall Composite Height Priority Vector (rata- rata) City  Crown Flam boyan Har moni Grand Metro Hori son Rama yana San tika Fave Hotel  Amaris Fasilitas Hotel 1.0138  0.9272  0.4636  1.2252  1.1672  1.2252  1.323 0.9272  1.2568  0.9272  0.6954 Fasilitas Kamar 1.249  1.1423  0.5711  1.5094  1.438 1.5094  1.63 1.1423  1.5484  1.1423  0.8567 Jarak dari Masjid Agung Kota Tasikmalaya 3.9533  3.6155  1.8078  4.7777  4.5517  4.7777  5.1593  3.6155  4.9011  3.6155  2.7117 Harga Kamar 2.2352  2.0442  1.0221  2.7013  2.5735  2.7013  2.9171  2.0442  2.771 2.0442  1.5332 Rating Hotel (Bintang) 3.0849  2.8213  1.4106  3.7281  3.5518  3.7281  4.0259  2.8213  3.8244  2.8213  2.116 Luas Kamar 4.1929  3.8346  1.9173  5.0672  4.8275  5.0672  5.4719  3.8346  5.198 3.8346  2.876 Angkutan Umum 6.6281  6.0617  3.0309  8.0101  7.6313  8.0101  8.65 6.0617  8.217 6.0617  4.5463 Total 2.0447  1.0223  2.7019  2.5741  2.7019  2.9177  2.0447  2.7717  2.0447  1.5335
Gambar 6. Halaman Login Admin Gambar 7. Halaman Dashboard Admin

## 5. KESIMPULAN
a. Dari 7 kriteria yang digunakan dan setelah  dilakukan  perbandingan berpasangan  dengan  metode  AHP didapatkan  hasil  bobot  masing- masing kriteria, yang mana Fasilitas Hotel  mendapat  bobot  tertinggi disusul  dengan  Fasilitas  Kamar,
Harga Kamar, Rating Hotel
(Bintang), Jarak dari Masjid Agung dengan bobot paling rendah.
b. Dari  hasil  perbandingan  alternatif dengan menggunakan metode
Electre  dan  perbandingan  kriteria dengan menggunakan metode AHP didapatkan  hasil  alternatif  hotel terbaik yaitu hotel Horison, disusul dengan hotel Santika, Grand Metro, Flamboyan,  Harmoni,  Ramayana, City,  Fave  Hotel,  Amaris  dan Crown.
c. Aplikasi  rekomendasi  pemilihan hotel  ini  berhasil  dibangun  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  database  MySQL,  dari hasil pengujian fungsionalitas menggunakan Black-box pada aplikasi  berbasis  web  yang  dibuat ini  sudah  bisa  berfungsi  dengan sebagai mana mestinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini.  ( The  author would like to thank the related parties who have provided support for this research. )

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Diskominfo, “DATA HOTEL TAHUN 2019,”
2019. https://data.tasikmalayakota.go.id/dinas- kepemudaan-olahraga-kebudayaan-dan- pariwisata/data-hotel-tahun-2019/.
[2]  A.  I.  Nurcahyani,  Indriyanti,  dan  P.  S. Sasongko,  “dimaksudkan  agar  dapat  diakses secara  luas  oleh  masyarakat  secara  online.  II. FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY,” 2014.
[3]  A. Sudiarjo dan Ruuhwan, “Application of the Simple  Additive  Weigthing  Method  in  the selection  of  housing  in  the  city  of Tasikmalaya,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1477/3/032025.
[4]  A.  Sudiarjo  dan  M.  Hikmatyar,  “Kombinasi Metode  Analytic  Hierarchy  Process  Dan Weighted Product Pada Rekomendasi Pemilihan  Tempat  Kost,” J.  Tek.  Inform.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  453–467,  2022, [Daring]. Tersedia pada:
http://jurnal.mdp.ac.id.
[5]  D.  Pribadi,  R.  A.  Saputra,  J.  M.  Hudin,  dan Gunawan, Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: GRAHA ILMU, 2020.
[6]  B.  Satria et  al. ,  “Penerapan  metode  Electre sebagai  sistem  pendukung  keputusan  dalam penerimaan  beasiswa,” Tek.  Inform. ,  vol.  14, no. 3, hal. 177–182, 2019.
[7]  Arbelia dan Paryanta, “Penerapan Metode Ahp Dan  Topsis  Sebagai  Sistem,” J.  Ilm.  Go Infotech , vol. 20, no. 1, hal. 9, 2014.
[8]  Rosa  dan  M.  Salahudin, Rekayasa  Perangkat Lunak Informatika . 2014.
[9]  S. Mulyani, Metode Analisis dan Perancangan Sistem . Bandung: Abdi Sistematika, 2016.
[10]  Supono dan V. Putratama, Pemrograman WEB dengan  menggunakan  PHP  dan  framework codeigniter  /  Supono,  Vidiandry  Putratama Pemrograman  WEB  dengan  menggunakan PHP  dan  framework  codeigniter  /  Supono, Vidiandry Putratama . Yogyakarta : Deepublish, 2016 ©2016, 2016.
[11]  A. Sholichin, “Pemrograman Web dengan PHP dan MySQ,” hal. 14, 2016, [Daring]. Tersedia pada:
https://books.google.co.id/books?id=kcD4BQ AAQBAJ&lpg=PA1&dq=php&pg=PA1#v=o nepage&q=php&f=false.
[12]  B.  Raharjo, Belajar  Otodidak  Framework
CodeIgniter :  Teknik  Pemrograman  Web dengan  PHP  dan  Framewok  CodeIgniter  3 /Budi Raharjo . 2016.