Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Optimasi Pemilihan Tempat Wisata Karawang Menggunakan FuzzyTOPSIS
Popon Handayani 1 , Faruq Aziz 2*
1,2 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta e-mail: 1 popon.pph@nusamandiri.ac.id, 2 * faruq.fqs@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini membahas optimasi pemilihan tempat wisata di Karawang menggunakan metode  FuzzyTOPSIS,  menggabungkan  logika  fuzzy  dan  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Dengan  data  dari  42  destinasi  wisata,  lima  kriteria utama  (Biaya  Tiket,  Fasilitas,  Keamanan,  Kebersihan,  dan  Akses  Jalan)  dianalisis. Implementasi  FuzzyTOPSIS  melibatkan  label  encoding,  normalisasi,  fungsi  keanggotaan, fuzzyfikasi  data,  penentuan  matriks  bobot,  solusi  ideal  positif  dan  negatif,  perhitungan  jarak alternatif, dan perangkingan. Evaluasi sistem dilakukan dengan metode black-box testing oleh lima  ahli  sistem,  menghasilkan  rata-rata  Mean  Opinion  Score  (MOS)  sebesar  76.8%.  Hasil menunjukkan  sistem  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  yang  memuaskan  pengguna. Saran  untuk  pengembangan  selanjutnya  adalah  melibatkan  pengguna  akhir  langsung  dalam evaluasi,  serta  mengumpulkan  umpan  balik  kualitatif  untuk  memperoleh  pemahaman  lebih mendalam  mengenai  pengalaman  pengguna.  Penelitian  ini  berkontribusi  pada  pengembangan sistem pemilihan tempat wisata yang lebih optimal.

## Kata kunci — Wisata Karawang, FuzzyTOPSIS, SPK

## Abstract
This  research  explores  the  optimization  of  tourist  destination  selection  in  Karawang using  the  FuzzyTOPSIS  method,  which  combines  fuzzy  logic  and  the  Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). With data from 42 tourist destinations, five main  criteria  (Ticket  Cost,  Facilities,  Security,  Cleanliness,  and  Access  Road)  were  analyzed. The  implementation  of  FuzzyTOPSIS  involves  label  encoding,  normalization,  membership function application, data fuzzification, determination of weight matrices, positive and negative ideal solution calculation, alternative distance calculation, and ranking. System evaluation was conducted  through  black-box  testing  by  five  system  experts,  resulting  in  an  average  Mean Opinion  Score  (MOS)  of  76.8%.  The  findings  indicate  that  the  system  provides  satisfactory tourist  destination  recommendations.  Suggestions  for  further  development  include  direct  user involvement  in  the  evaluation  and  collection  of  qualitative  feedback  to  gain  a  deeper understanding of  the  user  experience.  This  research  contributes  to  the  development  of  a more optimal tourist destination selection system.
Keywords — Tourism in Karawang, FuzzyTOPSIS, Decision Support System (DSS)

## 1. PENDAHULUAN
ariwisata  memiliki  peran  krusial  dalam  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan memperkaya  pengalaman  masyarakat  [1].  Dalam  era  globalisasi  ini,  pemilihan  destinasi wisata  menjadi  langkah  krusial  yang  membutuhkan  pendekatan  yang  cermat  dan terstruktur  [2].  Pemilihan  tempat  wisata  yang  optimal  bukan  hanya  bergantung  pada  satu kriteria,  melainkan  melibatkan  sejumlah  faktor  yang  kompleks  dan  saling  terkait  [3].  Seiring dengan  perkembangan  teknologi  dan  analisis  data,  pendekatan  yang  menggabungkan  logika fuzzy [4] dan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution )
P
2
[5] muncul sebagai solusi yang potensial untuk mengatasi kompleksitas dalam proses pemilihan tempat wisata.
Khususnya,  dalam  konteks  geografis  Karawang  [6],  sebuah  wilayah  yang  kaya  akan potensi  pariwisata,  tantangan  dalam  pemilihan  tempat  wisata  melibatkan  sejumlah  variabel, termasuk  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  dan  akses  jalan.  Karawang,  sebuah kabupaten  yang  terletak  di  Provinsi  Jawa  Barat,  Indonesia,  memiliki  daya  tarik  unik  yang menciptakan  harmoni  antara  pesona  alam  dan  perkembangan  industri.  Dikenal  sebagai  salah satu pusat industri di Jawa Barat, Karawang memiliki kontribusi signifikan dalam pertumbuhan ekonomi  nasional  melalui  sektor  manufaktur  dan  otomotif.  Seiring  dengan  perkembangan industri,  keberagaman  budaya  dan  sejarah  yang  dimiliki  oleh  Karawang  menambah  kekayaan dan daya tariknya. Tempat-tempat bersejarah seperti Rumah Ir. Soekarno [6] dan Candi Jiwa [7] menjadi  saksi  bisu  perjalanan  panjang  Kabupaten  Karawang.  Selain  itu,  pesona  alamnya terpancar  melalui  destinasi  wisata  seperti  Pantai  Tanjung  Pakis  dan  Pantai  Samudra  Baru. Melalui perpaduan antara kemajuan industri dan keindahan alam, Karawang mempresentasikan cerita yang menarik tentang keseimbangan antara modernitas dan warisan tradisional. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menghadirkan  sebuah  pendekatan  yang  inovatif  menggunakan FuzzyTOPSIS [8] untuk mengoptimalkan pemilihan tempat wisata di Karawang.
Pada  penelitian  terdahulu,  sejumlah  peneliti  telah  mengaplikasikan  berbagai  jenis Sistem Penunjang Keputusan (SPK) [9] dalam konteks pemilihan destinasi wisata di Kabupaten Karawang  seperti  menggunakan profile  matching untuk  pemesanan  tiket  wisata  [10], implementasi  metode  MAUT  dan  SAW  untuk  rekomendasi  28  tempat  wisata  di  Karawang dengan kriteria biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  akses  jalan  dan  jarak  tempuh tempat  wisata dengan hasil dimana SAW lebih unggul  [11]. Kemudian metode FuzzyTOPSIS sendiri  juga  telah  banyak  diimplementasi  pada  berbagai  rekomendasi  seperti  rekomendasi kuliner  dengan  10  kriteria  [12],  sistem  rekomendasi  beasiswa  [13],  penentuan facial  wash berdasar  jenis  kulit  wajah  dengan  3 kriteria  [14],  dimana  FuzzyTOPSIS  mampu  menunjukkan hasil yang optimal dengan nilai closeness coefficient mendekati 1 [15]. Ini terjadi karena metode FuzzyTOPSIS  mengintegrasikan  logika fuzzy [16],  yang  dapat  menangkap  ketidakpastian  dan keambiguitas  dalam  penilaian  manusia,  dengan  teknik  TOPSIS  yang  dapat  menghasilkan ranking  berdasarkan  jarak  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif  [17].  Dengan mengaplikasikan  metode  ini  pada  data  tempat-tempat  wisata  di  Karawang  dapat  memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai dengan preferensi pengguna.
Penelitian  ini  tidak  sekadar  mengkaji  aspek  teknis  FuzzyTOPSIS;  perbedaan  utama terletak  pada  integrasi  keunggulan  teknologi  analisis  data  dengan  kepekaan  terhadap  dimensi kualitatif. Pendekatan ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengambilan keputusan terkait  pemilihan  tempat  wisata  di  Karawang.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  ini  bukan  hanya diharapkan memberikan panduan berharga untuk pihak terkait, pemerintah, dan pelaku industri pariwisata,  tetapi  juga  memiliki  tujuan  mendalam  untuk  memberikan  kontribusi  praktis  dalam konteks  pengambilan  keputusan  pariwisata.  Pemahaman  mendalam  tentang  karakteristik wisatawan, preferensi masyarakat  setempat,  dan kebutuhan industri pariwisata menjadi elemen kunci dalam pengembangan model ini. Dengan menyatukan keunggulan teknologi analisis data dan kepekaan terhadap aspek kualitatif, penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan wawasan baru yang berharga dalam pengambilan keputusan terkait pemilihan tempat wisata di Karawang, mendukung  pengelolaan  destinasi  wisata,  dan  meningkatkan  pengalaman  pengunjung  secara menyeluruh.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  desain  penelitian  eksploratif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Pendekatan  ini  memungkinkan  analisis  mendalam  terhadap  variabel-variabel  yang
3 mempengaruhi pemilihan tempat wisata di Karawang, sekaligus memungkinkan pengaplikasian metode FuzzyTOPSIS untuk mengoptimalkan proses tersebut.

## 2.2 Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  survei  lapangan  dan literatur.  Survei  dilakukan  di  beberapa  tempat  wisata  di  Karawang  untuk  mengumpulkan informasi  terkait  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  dan  akses  jalan.  Selain  itu,  data sekunder  dari  literatur  dan  sumber  resmi  seperti  pemerintah  daerah  dan  kantor  pariwisata  juga digunakan untuk mendukung analisis [10], [11], [18].
Populasi  penelitian  mencakup  seluruh  tempat  wisata  di  Karawang.  Sampel  diambil secara  purposif  berdasarkan  keberagaman  karakteristik  tempat  wisata  yang  mencakup  pantai, situs  bersejarah,  dan  objek  wisata  lainnya.  Jumlah  sampel  yang  diambil  disesuaikan  dengan ketersediaan  data  dan  representativitas  dari  masing-masing  kategori  tempat  wisata.  Variabel penelitian  terdiri  dari  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  dan  akses  jalan.  Masing- masing  variabel  diukur  dengan  menggunakan  skala  tertentu  yang  sesuai  dengan karakteristiknya. Misalnya, biaya tiket dapat diukur dalam satuan mata uang, sementara fasilitas dan keamanan dapat menggunakan skala ordinal [19].

## 2.3 Fuzzy TOPSIS sebagai Metode Rekomendasi
Fuzzy  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ) adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  menggabungkan  konsep fuzzy logic dan  metode TOPSIS  untuk  menentukan  urutan  preferensi  dari  sejumlah  alternatif  yang  dinilai  berdasarkan sejumlah  kriteria  dengan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  menggunakan  Fuzzy  TOPSIS  [8], [12]:
Langkah 1: Tahap  pertama  adalah label  encoding [20]  kemudian  dilakukan normalisasi  matriks  keputusan  untuk  menghindari  dominasi  oleh  satu kriteria  tertentu.  Normalisasi  dilakukan  pada  setiap  kolom,  dan  rumus normalisasi Euclidean ditunjukkan pada rumus (1) berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana R ij adalah nilai ternormalisasi, X ij adalah nilai asli pada baris ke- i, kolom ke-j dan n adalah jumlah baris.
Langkah 2: Tahap  kedua  adalah  mengaplikasikan  fungsi  keanggotaan  pada  matriks yang  telah  dinormalisasi.  Fungsi  keanggotaan  umumnya  menggunakan fungsi eksponensial negatif, seperti tertera pada rumus (2) berikut:
𝐹 𝑖𝑗 (𝑥) =   𝑒 − 1 𝑅𝑖𝑗 2 (2)
Langkah 3: Tahap  ketiga  adalah  matriks  keputusan fuzzy (D)  diperoleh  dengan menggabungkan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap  elemen  matriks  yang telah difuzzyfikasi. Langkah 4: Tahap  keempat  adalah  penentuan  matriks  bobot  (W)  dimana  vektor bobot kriteria yang telah diinisialisasi sebelumnya.
Langkah 5: Tahap kelima adalah perhitungan solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ) dihitung menggunakan rumus (3) berikut:
𝐴 𝑗 + = max(𝐷 𝑖𝑗 )
𝐴 𝑗 − = min(𝐷 𝑖𝑗 ) (3)
4 Langkah 6: Tahap  keenam  adalah  perhitungan  jarak  alternatif  terhadap  solusi  ideal positif  dan  negatif.  Dimana Euclidean Distance [15] antara  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  (S + )  dan  solusi  ideal  negatif  (S - ) serta m adalah jumlah kriteria, dapat dihitung dengan rumus (4) di bawah ini:
𝑆 𝑖 + =   √∑ (𝐷 𝑖𝑗 − 𝐴 𝑗 + ) 2 𝑚 𝑗=1 𝑆 𝑖 − =   √∑ (𝐷 𝑖𝑗 − 𝐴 𝑗 − ) 2 𝑚 𝑗=1 (4)
Langkah 7: Tahap ketujuh adalah perhitungan closeness coefficient dan menentukan perangkingan  alternatif.  Rumus closeness  coefficient  (C i ) dihitung dengan rumus seperti pada rumus (5) berikut:
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 + +   𝑆 𝑖 − (5)
Alternatif  diurutkan  berdasarkan  nilai closeness  coefficient secara descending [21].  Alternatif  dengan  nilai closeness  coefficient tertinggi dianggap sebagai solusi optimal.

## 2.4 Perancangan Sistem dan Evaluasi
Perancangan  ini  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  Python  [22]  dengan mempersiapkan juga tahapannya dalam bentuk arsitektur algoritma [23] dan User Interface (UI) [24]  serta  sistem  dilakukan  pengujian  dengan blackbox  testing [25]  dan  MOS  ( Mean  Opinion Score ) [26]. Perumusan MOS terlihat pada rumus (6) sebagai berikut:
𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑎𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐶𝑎𝑠𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑎𝑠𝑒 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data dan Sumber Data
Dari hasil pengumpulan dan pengolahan data, terdapat total destinasi sebanyak 42 yang didapat  dari  berbagai  sumber  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Kemudian  kriteria-kriteria  yang tersedia  merupakan  hasil  yang  dipertimbangkan  saat  wisatawan  memilih  destinasi  wisata. Semua kriteria akan digunakan sebagai kriteria perhitungan dalam metode FuzzyTOPSIS.
Tabel 1. Data yang digunakan Nama Biaya Tiket Fasilitas Keamanan  Kebersihan  Akses Jalan Pantai Samudra Baru 10000 Baik Baik Baik Baik Pantai Pelangi 15000 Sedang Cukup Cukup Cukup Pantai Tanjung Baru 5000 Sederhana Cukup Cukup Cukup Pantai Tanjung Pakis 2000 Sederhana Cukup Cukup Buruk Pantai Pasir Putih 10000 Baik Baik Baik Baik
Terdapat  5  kriteria.  Biaya  tiket  mempengaruhi  keputusan  pengguna  dalam  memilih tempat wisata karena menjadi faktor utama dalam perencanaan anggaran perjalanan.  Pemilihan tempat  wisata  dengan  biaya  tiket  yang  terjangkau  dapat  meningkatkan  daya  tarik  destinasi.
5
Fasilitas  yang  disediakan  di  tempat  wisata,  seperti  akomodasi,  makanan,  dan  hiburan,  dapat memengaruhi  pengalaman  pengguna.  Tempat  wisata  dengan  fasilitas  yang  lengkap  dan berkualitas  tinggi  cenderung  lebih  diminati.  Keamanan  menjadi  prioritas  dalam  memilih destinasi wisata. Tempat wisata yang menjamin keamanan pengunjung akan lebih menarik dan memberikan rasa nyaman bagi wisatawan. Kebersihan tempat wisata memainkan peran penting dalam  menciptakan  lingkungan  yang  menyenangkan.  Pengguna  cenderung  memilih  destinasi yang  bersih  dan  terawat  dengan  baik.  Akses  jalan  yang  baik  menuju  tempat  wisata  dapat memudahkan  perjalanan  pengguna  dan  memberikan  pengalaman  perjalanan  yang  lebih menyenangkan.  Aksesibilitas  yang  baik  dapat  menjadi  pertimbangan  utama  dalam  memilih destinasi  wisata.  Semua  nilai  dari  data  diambil  berdasarkan  penilaian  berbagai  sumber  seperti ulasan dari artikel wisata, aplikasi gmaps, dan sebagainya. Dengan mempertimbangkan kelima kriteria ini, diharapkan dapat memberikan gambaran yang komprehensif mengenai aspek-aspek yang  penting  bagi  pengguna  dalam  pemilihan  tempat  wisata,  sehingga  rekomendasi  yang dihasilkan oleh sistem dapat lebih sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna.
Tabel  2  menggambarkan  bobot  kriteria  untuk  pemilihan  tempat  wisata  dengan menggunakan  FuzzyTOPSIS.  Setiap  kriteria,  yang  diberi  kode  C1  hingga  C5,  memiliki  bobot tertentu  yang  mencerminkan  tingkat  kepentingan  relatif  dalam  pengambilan  keputusan.  Biaya Tiket  (C1)  memiliki  bobot  tertinggi  sebesar  0.30,  menunjukkan  bahwa  faktor  ini  memiliki dampak paling besar  dalam  pemilihan  tempat  wisata.  Diikuti  oleh  Fasilitas  (C2)  dengan  bobot 0.15,  dan  Keamanan  (C3)  serta  Akses  Jalan  (C5)  dengan  bobot  masing-masing  0.20, menunjukkan  tingkat  kepentingan  yang  setara.  Kebersihan  (C4)  memiliki  bobot  0.15, menempatkannya  di  tingkat  kepentingan  yang  lebih  rendah  dibandingkan  kriteria  lainnya. Dengan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan,  FuzzyTOPSIS  dapat  memberikan  hasil perankingan  yang  optimal  berdasarkan  preferensi  pengguna  terhadap  kriteria-kriteria  tersebut. Bobot ini adalah default yang tentunya bisa disesuaikan sesuai dengan referensi pengguna.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot C1 Biaya Tiket 0.30 C2 Fasilitas 0.15 C3 Keamanan 0.20 C4 Kebersihan 0.15 C5 Akses Jalan 0.20

## 3.2. Implementasi Metode FuzzyTOPSIS
Tahap 1: Label Encoding dan Normalisasi Dilakukan label encoding terlebih dahulu untuk menyederhanakan data menjadi angka kategorikal  sehingga  dapat  dihitung  lebih  mudah  khususnya  pada  fitur  Fasilitas,  Keamanan, Kebersihan,  Akses  Jalan  seperti  terlihat  pada  tabel  3.  Kemudian  data  dinormalisasi menggunakan Euclidean  Norm alization.  Setiap  kolom  dinormalisasi  terhadap  panjang  vektor kolomnya  seperti  pada  tabel  4.  Ini  membantu  menghindari  distorsi  akibat  skala  yang  berbeda- beda pada setiap kriteria.
Tabel 3. Data Encoded Nama Biaya Tiket  Fasilitas  Keamanan  Kebersihan  Akses Jalan Pantai Samudra Baru 10000 0 0 0 0 Pantai Pelangi 15000 1 1 2 2 Pantai Tanjung Baru 5000 2 1 2 2 Pantai Tanjung Pakis 2000 2 1 2 1 Pantai Pasir Putih 10000 0 0 0 0
6
Tabel 4. Normalisasi Data Nama Biaya Tiket  Fasilitas  Keamanan  Kebersihan  Akses Jalan Pantai Samudra Baru 0.16995 0.0 0.0 0.0 0.0 Pantai Pelangi 0.25493 0.12803 0.21320 0.21693 0.22086 Pantai Tanjung Baru 0.08497 0.25607 0.21320 0.21693 0.22086 Pantai Tanjung Pakis 0.03399 0.25607 0.21320 0.21693 0.11043 Pantai Pasir Putih 0.16995 0.0 0.0 0.0 0.0
Tahap 2: Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  disesuaikan  dengan  konteks  dan  karakteristik  data  pada  setiap kriteria ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Fungsi Keanggotaan Kriteria Nilai Keanggotaan Biaya Tiket  Kecil Fungsi Keanggotaan Kecil(Nilai) Sedang Fungsi Keanggotaan Sedang(Nilai) Besar Fungsi Keanggotaan Besar(Nilai) Fasilitas, Keamanan, Kebersihan, Akses Jalan Baik Fungsi Keanggotaan Baik(Nilai) Cukup Fungsi Keanggotaan Cukup(Nilai) Sederhana  Fungsi Keanggotaan Sederhana(Nilai) Buruk Fungsi Keanggotaan Buruk(Nilai)
Tahap 3: Fuzzyfikasi Data
Setelah  normalisasi,  data  difuzzyfikasi  dengan  menggunakan  fungsi  eksponensial negatif.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menangkap  ketidakpastian  dan  keambiguitas  dalam  penilaian manusia terhadap setiap kriteria dapat terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Fuzzyfikasi Data Nama Biaya Tiket  Fasilitas  Keamanan  Kebersihan  Akses Jalan Pantai Samudra Baru 9.21987 0.0 0.0 0.0 0.0 Pantai Pelangi 2.07804 3.22134 2.78946 5.90530 1.25015 Pantai Tanjung Baru 7.22603 2.38236 2.78946 5.90530 1.25015 Pantai Tanjung Pakis 0.0 2.38236 2.78946 5.90530 2.44260 Pantai Pasir Putih 9.21987 0.0 0.0 0.0 0.0
Tahap 4: Penentuan Matriks Bobot dan Keputusan
Matriks  bobot  ditetapkan  untuk  setiap  kriteria  agar  dapat  memberikan  nilai  penting yang  sesuai  dengan  kontribusinya  terhadap  keputusan  terlihat  pada  tabel  2.  Kemudian  matriks keputusan menggambarkan kinerja setiap alternatif terhadap setiap kriteria dengan memberikan representasi data aktual dari alternatif yang dihitung dan dinormalkan. Matriks keputusan dapat terlihat pada tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Matriks Keputusan
Nama Biaya Tiket  Fasilitas  Keamanan  Kebersihan  Akses Jalan Pantai Samudra Baru 9.21987 0 0 0 0 Pantai Pelangi 2.07804 3.2213 2.7894 5.9053 1.2501 Pantai Tanjung Baru 7.22603 2.3823 2.7894 5.9053 1.2501 Pantai Tanjung Pakis 0.0 2.3823 2.7894 5.9053 2.4426 Pantai Pasir Putih 9.21987 0 0 0 0
Tahap 5: Solusi Ideal Positif dan Negatif
7
Solusi  ideal  membantu  dalam  menentukan  sejauh  mana  setiap  alternatif  mendekati kondisi  ideal  atau  menghindari  kondisi  yang  tidak  diinginkan.  Perhitungan  solusi  ideal  dapat terlihat pada tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Solusi Ideal Positif 9.21987  2.38236  2.78946  5.90530  2.44260 Solusi Ideal Negatif 0 0 0 0 0
Tahap 6: Perhitungan Jarak Alternatif
Tabel  9  menunjukkan  jarak  antara  setiap  alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dan negatif dihitung menggunakan Euclidean Distance . Ini memberikan ukuran seberapa dekat atau jauh setiap alternatif dari kedua solusi ideal.
Tabel 9. Perhitungan Jarak Alternatif Alternatif Jarak Terhadap Solusi Ideal Positif Jarak Terhadap Solusi Ideal Negatif Pantai Samudra Baru 9.21987 0 Pantai Pelangi 2.07804 0 Pantai Tanjung Baru 7.22603 0 Pantai Tanjung Pakis 0 0 Pantai Pasir Putih 9.21987 0
Tahap 7: Perangkingan Alternatif
Alternatif  wisata  diurutkan  berdasarkan  perbandingan  jarak  mereka  terhadap  solusi ideal positif dan negatif. Closeness Coefficient dihitung, dan hasilnya digunakan untuk membuat peringkat  alternatif.  Hasil  perangkingan  alternatif  dari  perhitungan  sebelumnya  terlihat  pada tabel 10.
Tabel 10. Perangkingan Alternatif Alternatif Closeness Coeficient Pantai Samudra Baru 1 Pantai Pelangi 1 Pantai Tanjung Baru 1 Pantai Tanjung Pakis 0 Pantai Pasir Putih 1

## 3.3. Implementasi Sistem dan Evaluasi
Alur perancangan sistem dirumuskan seperti pada arsitektur algoritma sebagai berikut:
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# Inisialisasi LabelEncoder label_encoder = LabelEncoder() # Fungsi FuzzyTOPSIS def fuzzy_topsis ( df , criteria_weights ): # Label Encoding untuk fitur tertentu df[ 'Fasilitas' ] = label_encoder.fit_transform(df[ 'Fasilitas' ]) df[ 'Keamanan' ] = label_encoder.fit_transform(df[ 'Keamanan' ]) df[ 'Kebersihan' ] = label_encoder.fit_transform(df[ 'Kebersihan' ]) df[ 'Akses Jalan' ] = label_encoder.fit_transform(df[ 'Akses Jalan' ])
# Normalisasi bobot agar total menjadi 100 total_weight = sum (criteria_weights)
8
criteria_weights = [weight / total_weight for weight in criteria_weights]
# Step 1: Normalisasi Data normalized_df = df.copy() for column in df.columns[ 1 :]: normalized_df[column] = df[column] / np.linalg.norm(df[column])
# Step 2: Fuzzyfikasi Data fuzzy_df = normalized_df.copy() for column in normalized_df.columns[ 1 :]: fuzzy_df[column] = np.exp( -1 / (normalized_df[column] ** 2 ))
# Step 3: Penentuan Matriks Keputusan
decision_matrix = fuzzy_df.iloc[:, 1 :].values
# Step 4: Penentuan Matriks Bobot weight_matrix = np.array(criteria_weights)
# Step 5: Perhitungan Solusi Ideal Positif dan Negatif ideal_positive = np. max (decision_matrix, axis= 0 ) ideal_negative = np. min (decision_matrix, axis= 0 )
# Step 6: Perhitungan Jarak Alternatif terhadap Solusi Ideal Positif dan Negatif positive_distance = np.linalg.norm(decision_matrix - ideal_positive, axis= 1 ) negative_distance = np.linalg.norm(decision_matrix - ideal_negative, axis= 1 )
# Step 7: Perangkingan Alternatif closeness_coefficient = negative_distance / (negative_distance + positive_distance) df[ 'Closeness Coefficient' ] = closeness_coefficient ranked_df = df.sort_values(by= 'Closeness Coefficient' , ascending= False ).reset_index(drop= True ) return ranked_df criteria_weights = [ 30 , 15 , 20 , 15 , 20 ] # Jalankan FuzzyTOPSIS pada DataFrame df_wisata result_df = fuzzy_topsis(df_wisata, criteria_weights)
# Tampilkan hasil ranking print (result_df[[ 'Nama' , 'Closeness Coefficient' ]])
Tampilan pengguna dapat terlihat seperti gambar 1 di bawah:
9
Gambar 1. UI Input dan Output SPK
Untuk menguji performa sistem, kami menerapkan metode uji black-box dengan tujuan memvalidasi  kemampuan  sistem  dalam  memberikan  rekomendasi,  dengan  membandingkan hasil  yang  diharapkan  (penilaian  ahli)  dengan  output  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Evaluasi dilakukan  oleh  5  ahli  sistem,  dan  hasil  penilaian  mereka  terhadap  kegunaan,  kelengkapan, akurasi, kinerja, dan kategori keseluruhan masing-masing adalah 3.8, 3.8, 4, 3.7, dan 3.9, dibagi 5  untuk  menghasilkan  nilai  rata-rata  sebesar  3.84.  Skor  MOS  kemudian  dihitung  untuk  setiap kategori,  dan  dengan  demikian,  skor  keseluruhan  sistem  diperoleh.  Berdasarkan  perhitungan tersebut, ditemukan bahwa 5 ahli sistem memberikan nilai sebesar 3.84 dari total nilai 5. Oleh karena  itu,  kesimpulan  dapat  diambil  bahwa  sistem  ini  bermanfaat,  dengan  tingkat  kepuasan sebesar 76.8%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  mengoptimalkan  pemilihan  tempat  wisata  di  Karawang menggunakan  metode  FuzzyTOPSIS.  Berdasarkan  analisis  data  dari  42  destinasi  wisata,  lima kriteria  penilaian  (Biaya  Tiket,  Fasilitas,  Keamanan,  Kebersihan,  dan  Akses  Jalan)  digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. FuzzyTOPSIS diimplementasikan melalui tujuh langkah, melibatkan label  encoding ,  normalisasi,  fungsi  keanggotaan,  fuzzyfikasi  data,  penentuan matriks  bobot,  solusi  ideal  positif  dan  negatif,  perhitungan  jarak  alternatif,  dan  perangkingan alternatif.  Dalam  uji  kinerja  sistem,  metode black-box  testing digunakan  dengan  melibatkan lima  ahli  sistem.  Evaluasi  dilakukan  terhadap  kegunaan,  kelengkapan,  akurasi,  kinerja,  dan keseluruhan.  Hasil  evaluasi  mendapatkan  rata-rata  MOS  sebesar  3.84  dari  total  5, mencerminkan  tingkat  kepuasan  sebesar  76.8%.  Analisis  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  ini memberikan rekomendasi tempat wisata yang bermanfaat dan memuaskan pengguna.
Hasil evaluasi oleh ahli sistem mengindikasikan bahwa sistem ini efektif dan memadai. Namun, untuk penyempurnaan lebih lanjut, disarankan untuk melibatkan pengguna akhir dalam evaluasi  dan  mempertimbangkan  umpan  balik  kualitatif  untuk  merinci  kelebihan  dan kekurangan sistem. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman praktis dan pengembangan sistem pemilihan tempat wisata yang lebih optimal di masa depan.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  melibatkan  pengguna  akhir  secara  lebih  langsung dalam  proses  evaluasi  sistem,  sehingga  dapat  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai  kelebihan  dan  kekurangan  sistem  dari  perspektif  pengguna  sehari-hari.  Selain  itu,
10
disarankan  untuk  mengumpulkan  umpan  balik  kualitatif  dari  pengguna  guna  merinci pengalaman mereka dengan sistem. Hal ini akan memberikan informasi lebih lanjut yang dapat digunakan  untuk  meningkatkan  aspek-aspek  spesifik  yang  mungkin  tidak  dapat  diukur  secara numerik.  Integrasi  umpan  balik  langsung  dari  pengguna  akan  meningkatkan  relevansi  dan kebermanfaatan sistem dalam konteks kebutuhan sebenarnya pengguna.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis sampaikan terima kasih kepada opendata Jawa Barat dan Kabupaten Karawang karena telah  menyediakan  data  dan  berbagai  ulasan  mengenai  destinasi  wisata.  Dataset  dan  algoritma penelitian  ini  dapat  juga  diakses  di  sini.  Semoga  akses  yang  tersedia  bisa  lebih  dikembangkan dan lebih informatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Riswanto et  al. , EKONOMI  KREATIF :  Inovasi,  Peluang,  dan  Tantangan  Ekonomi Kreatif di Indonesia . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[2]  I. P. Anom and I. A. Suryasih, Kebijakan Pembangunan Pariwisata . Penerbit Adab.
[3]  F. Eddyono, PENGELOLAAN DESTINASI PARIWISATA . uwais inspirasi indonesia.
[4]  F. M. McNeill and E. Thro, Fuzzy Logic: A Practical Approach . Academic Press, 2014.
[5]  S.  Chakraborty,  “TOPSIS  and  Modified  TOPSIS:  A  comparative  analysis,” Decision Analytics Journal , vol. 2, p. 100021, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.dajour.2021.100021.
[6]  Y.  F.  Silitonga,  W.  Firdaus,  and  D.  P.  Gotama, Rengasdengklok  Undercover .  Pustakaki Press, 2018.
[7]  M.  Ridwan  and  I.  Meitasari,  “Potensi  Pariwisata  Situs  Candi  Jiwa  Batujaya  Kabupaten Karawang,” Satwika : Kajian Ilmu Budaya dan Perubahan Sosial , vol. 7, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2023, doi: 10.22219/satwika.v7i2.28126.
[8]  M. E. Alaoui, Fuzzy TOPSIS: Logic, Approaches, and Case Studies . CRC Press, 2021.
[9]  R.  H.  Andri  and  D.  P.  Sitanggang,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  Pemilihan Supplier  Terbaik  Dengan  Metode  MOORA,” Jurnal  Sains  Informatika  Terapan ,  vol.  2, no. 3, Art. no. 3, 2023, doi: 10.62357/jsit.v2i3.181.
[10]  M.  Y.  Sobari,  P.  Purwantoro,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI WISATA DI KABUPATEN KARAWANG DENGAN METODE PROFILE MATCHING,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 4, Art. no. 4, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i4.7128.
[11]  D. Widiyawati, D. Dedih, and W. Wahyudi, “Implementasi Metode Maut Dan Saw Dalam Pemilihan  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten  Karawang,” Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 17, no. 2, Art. no. 2, Jul. 2022, doi: 10.35969/interkom.v17i2.231.
[12]  F. Effendy,  B.  Nuqoba,  and  taufik,  “CULINARY  RECOMMENDATION APPLICATION  BASED  ON  USER  PREFERENCES  USING  FUZZY  TOPSIS,” IIUM Engineering Journal , vol. 20, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2019, doi: 10.31436/iiumej.v21i1.1023.
[13]  I. K. T. E. Wardana, I. M. G. Sunarya, and I. G. A. Gunadi, “Performance Comparison of the Combination of Smarter-Fuzzy and Smarter-Fuzzy-Topsis Methods on the accuracy of the  PPA  Scholarship  Acceptance  Decision  Support  System,” Journal  of  Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 6, no. 1, Art. no. 1, 2024, doi: 10.47709/cnahpc.v6i1.3081.
[14]  N.  I.  Amaliya,  “Penentuan  Facial  Wash  Berdasarkan  Jenis  Kulit  Wajah  Dengan  Metode Fuzzy TOPSIS,” Determination  of  The  Must  Suitable  Facial  Wash Based of  Facial  Skin Type  Using  The  Fuzzy  Topsis  Method ,  Jan.  2024,  Accessed:  Feb.  24,  2024.  [Online].
Available: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/119763
11
[15]  G.  Dwivedi,  R.  K.  Srivastava,  and  S.  K.  Srivastava,  “A  generalised  fuzzy  TOPSIS  with improved closeness coefficient,” Expert Systems with Applications , vol. 96, pp. 185–195,
Apr. 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2017.11.051.
[16]  F. Aziz, Y. Yanto, and E. H. Juningsih, “RANCANG BANGUN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  PENENTUAN  BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY TSUKAMOTO  DENGAN  OPTIMASI  GENETIC  ALGORITHM,” JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  8,  no.  1,  Art.  no.  1,  Feb.  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.9338.
[17]  V.  Pandey,  Komal,  and  H. Dincer,  “A  review  on TOPSIS  method  and  its  extensions  for different applications with recent development,” Soft Comput , vol. 27, no. 23, pp. 18011– 18039, Dec. 2023, doi: 10.1007/s00500-023-09011-0.
[18]  J.  D.  Service,  “Jumlah  Pengunjung  ke  Objek  Wisata  Berdasarkan  Jenis  Wisatawan  dan Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat.”  Accessed:  Feb.  24,  2024.  [Online].  Available: https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/jumlah-pengunjung-ke-objek-wisata- berdasarkan-jenis-wisatawan-dan-kabupatenkota-di-jawa-barat
[19]  D. V. S. M.Si S. E., Statistika Deskriptif . Penerbit Andi.
[20]  T.  Jo,  “Data  Encoding,”  in Machine  Learning  Foundations:  Supervised,  Unsupervised, and  Advanced  Learning ,  T.  Jo,  Ed.,  Cham:  Springer  International  Publishing,  2021,  pp. 47–68. doi: 10.1007/978-3-030-65900-4_3.
[21]  D.  Nurrahman,  A.  Asep,  and  F.  Aziz,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Akuntansi Penjualan  Kredit  Pada  Pd.  Lajuar  Motor  Karawang,” Community  Development  Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat , vol. 1, no. 2, pp. 41–47, 2020.
[22]  “Google  Colaboratory  |  SpringerLink.”  Accessed:  Sep.  15,  2023.  [Online].  Available: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-4470-8_7
[23]  A.  A.  Arenas  Muñiz,  D.  Mújica  Vargas,  A.  Rendon  Castro,  and  A.  Luna  Álvarez, “TOPSIS Method for Multiple-Criteria Decision-Making Applied to Trajectory Selection for Autonomous  Driving,”  in Pattern  Recognition ,  A.  Y.  Rodríguez-González,  H.  Pérez- Espinosa, J. F. Martínez-Trinidad, J. A. Carrasco-Ochoa, and J. A. Olvera-López, Eds., in Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023, pp. 295– 307. doi: 10.1007/978-3-031-33783-3_28.
[24]  F.  Aziz,  D.  U.  E.  Saputri,  N.  Khasanah,  and  T.  Hidayat,  “Penerapan  UI/UX  dengan Metode Design Thinking (Studi Kasus: Warung Makan),” Jurnal Infortech , vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[25]  S.  K.  Totade,  T.  Tayde,  and  P.  Dhole,  “Black  Box  Testing,” International  Research Journal of Innovations in Engineering and Technology , vol. 7, no. 10, p. 684, 2023.
[26]  R.  Cutler et  al. ,  “INTERSPEECH  2021  Acoustic  Echo  Cancellation  Challenge.,”  in Interspeech ,  2021,  pp.  4748–4752.  Accessed:  Feb.  24,  2024.  [Online].  Available: http://www.auditory.org/mhonarc/2021/pdftazJaDTuSw.pdf