## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEMPAT WISATA PANTAI BERBASIS WEBGIS DI KABUPATEN LAMPUNG SELATAN

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR WEBGIS-BASED COASTAL TOURISM SELECTION IN THE DISTRICTSOUTH LAMPUNG
Ulfah Atikah Zusan 1* , Henky Mayaguezz 1,2 , Abdullah Aman Damai 1,2 , Nur Effendi 3 , Arief Darmawan 1,4 dan Indra Gumay Febryano 1,4
1 Magister Manajemen Wilayah Pesisir dan Laut, Universitas Lampung
2 Jurusan Perikanan, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung
3 Program Studi Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Lampung
4 Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro No.1 Bandar Lampung 35145 Indonesia Email: ulfahaz11@gmail.com

## ABSTRAK
Proses pengambilan keputusan melalui web merupakan alat berharga yang dapat memberikan beberapa alternatif bagi perencana pengambilan keputusan di pengembangan pariwisata pantai. Tujuan penelitian adalah mengembangkan pelaksanaan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan tempat wisata pantai berbasis  WebGIS  di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dengan  konsep Research  and  Development. Data  diperoleh  melalui  observasi  dan  studi  dokumentasi  dari  30  pantai  di Kabupaten Lampung Selatan dan diolah menggunakan metode Simple Additive Weighting . Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor biofisik dan manajerial merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap hasil pembobotan ini dan alternatif pendukung paling dominan untuk pemilihan tempat wisata pantai di Kabupaten Lampung Selatan. Wisata pantai di Lampung Selatan yang rekomendasi dengan melihat nilai bobot tertinggi adalah Pantai Pasir Putih yang merupakan peringkat tertinggi, kemudian peringkat terakhir adalah Pulau Sebesi. Faktor pendukung seperti faktor biofisik, faktor sosial ekonomi dan faktor manajerial dapat  dijadikan  pertimbangan  utama  bagi  para  pengelola  wisata  pantai  serta  pemerintah  daerah hendaknya terus mengembangkan dan berinovasi dalam menggunakan Simple Addivite Weigting, karena metode jauh lebih praktis dan efektif dalam menentukan rekomendasi objek wisata pantai kepada para wisatawan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Wisata Pantai, WebGIS

## ABSTRACT
In beach tourism development, the decision-making process via the web is a valuable tool that can provide several alternatives for decision-making planners in beach tourism development. The aim of this research is to develop the implementation of a decision support system for selecting WebGIS-based beach tourist attractions  in  South  Lampung  Regency.  This  research  is  research  with  the  concept  of  Research  and Development, the data used in this research is primary data obtained from field observations and secondary data obtained from the government. Data was obtained through observation and documentation studies from 30 beaches in South Lampung Regency, then processed using the Simple Additive Weighting method. The  research  results  show  that  bio-physical  and  managerial  factors  are  the  factors  that  have  the  most influence on the results of this weighting and are the most dominant supporting alternatives for selecting beach tourist attractions in South Lampung Regency. The recommended beach tourism in South Lampung based on the highest weighting value is Pasir Putih Beach which is the highest ranked, followed by Tapak Kera Beach. Supporting factors such as bio-physical factors, socio-economic factors and managerial factors can be used as primary considerations for beach tourism managers and local governments should continue to develop and innovate in using Simple Addivite Weigting, because the method is much more practical and effective in determining object recommendations beach tourism for tourists.
Keywords : Decision Support System, Beach Tourism, WebGIS

## PENDAHULUAN
Pariwisata  di  Indonesia  saat  ini mempunyai peran penting bagi pertumbuhan
ekonomi  daerah,  namun  tidak  dimbangi kesiapan  masyarakat  sekitar.  ketidaknyaman wisatawan dalam berwisata, kesulitan mengetahui  dan  mencapai  lokasi  destinasi
objek wisata yang merupakan masalah akibat tidak  tersedianya  informasi  secara  optimal. Potensi wisata bahari tersebut belum mampu memberikan dampak positif bagi perekonomian  masyarakat  dan  Indonesia  ke depannya. Kinerja pariwisata bahari Indonesia masih  tertinggal  jauh  dari  negara  tetangga, sektor  pariwisata  bahari  Malaysia  mampu menyumbang  40%  terhadap  pendapatan pariwisata,  sedangkan  Indonesia  hanya  15% (Noviendi, 2015). Buruknya kinerja pariwisata bahari  Indonesia  disebabkan  oleh  beberapa faktor diantaranya aksesibilitas, variasi objek wisata  ( attractions )  terbatas,  daya  dukung, kualitas  lingkungan,  kurangnya  promosi tentang  pariwisata  bahari,  dan  terbatasnya anggaran  pemerintah  untuk  pembangunan pariwisata (Aziz, Petrus dan Ibnu, 2022).
Informasi  terkait  dengan  destinasi wisata pantai sangat diperlukan karena  rata- rata  wisatawan  yang  berkunjung  ke  pantai masih menjadi pilihan para wisatawan. Selain itu  informasi  wisata  pantai  juga  sebagai langkah untuk menawarkan kepada wisatawan  yang  datang  mulai  dari  fasilitas, akomodasi, atraksi wisata dan lain sebagainya mengingat  masing-masing  pengelola  wisata pantai  memiliki  keunggulan  yang  berbeda- beda, ( Bahar and Tambaru, 2021). Berdasarkan hal tersebut maka penerapan  Sistem  Informasi  Geografis  (GIS) sangat  berguna  untuk  mendukung  aktivitas pariwisata  khususnya  pariwisata  pantai  yang memiliki topografi yang berbeda-beda. Hal ini dapat  digunakan  untuk  mengetahui  lokasi terbaik, dan jenis fasilitas, aktivitas, layanan, dan  industri  perjalanan  apa  yang  dapat ditawarkan.  GIS  dapat  menjadi  alat  yang berguna  untuk  memecahkan  pertanyaan spesifik yang berkaitan dengan pengembangan  pariwisata  termasuk  lokasi, kondisi  kawasan,  tren  dan  perubahan,  rute menuju  dan  melalui  lokasi,  dan  pola  yang terkait  dengan  pemanfaatan  sumber  daya (Dye, 2007).
GIS membantu memvisualisasikan data, menganalisis data menggunakan alat analisis spasial,  membuat  lapisan  data  pendukung, dan  menyimpan  data  menggunakan  sistem manajemen  basis  data.  Oleh  karena  itu  GIS perlu mendapatkan dukungan secara maksimal  oleh  semua  pihak  khususnya pemerintah.  Dengan  sistem  pendukung memungkinkan  pengguna  atau  pengelola wisata  bisa  memformulasikan  permasalahan yang  dihadapi  dalam  pengembangan  wisata pantai,  dengan  dukungan  kepada  GIS pengguna  atau  pengelola  wisata  juga    dapat memahami atau membangun kawasan
pariwisata  pantai  yang  lebih  menarik  oleh karena  itu  pengguna  GIS  bisa  menggunakan komponen  yang  dimiliki  melalui  sistem pendukung keputusan (Pontius et al ., 2015). Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sistem interaktif berbasis komputer  yang  dirancang  untuk  mendukung pengguna  atau  sekelompok  pengguna  dalam mencapai keputusan yang lebih efektif dengan memecahkan masalah spasial semi terstruktur (Malczewkski
1997).
Metode untuk menganalisis  kesesuaian  lokasi  destinasi wisata  adalah Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode ini didasarkan pada  rata-rata bobot dengan menggunakan mean aritmatika . Kelebihan  metode  SAW  adalah  adanya transformasi  linier  proporsional  pada  data mentah. Urutan besaran relatif dari skor yang dinormalisasi  tetap  sama  (Abdullah et  al., 2014).  Sudrajat  (2014)  dalam  penelitiannya menjelaskan  bahwa  untuk  menentukan daerah  rawan  gempa  di  lokasi  kelayakan pembangkit  listrik  tenaga  nuklir  maka penggunaan metode SAW.
SAW  sangat  tepat  digunakan  karena saat  ini  teknologi  informasi  berkembang pesat, begitu pula internet dan telepon pintar atau smarphone yang  juga  berkembang sangat cepat sehingga sangat memungkinkan para wisatawan mengakses informasi tentang destinasi wisata mengingat SAW dapat diakses oleh banyak orang. Integrasi antara GIS dan internet dapat menghasilkan berbagai macam informasi  yang  dibutuhkan  melalui  komputer atau smarphone ,  (Putera  e t  al., 2022). Pengguna  yang  mempunyai  minat  khusus terhadap  data  dan  informasi  tertentu  dapat mengakses  langsung  melalui  web  untuk mendapatkan apa yang mereka butuhkan. Fuli et  al., (2015),  menjelaskan  bahwa  sistem pendukung keputusan dinamis web berdasarkan  informasi  geografis  tentang tsunami  di  Padang,  Indonesia.  Selain  itu, Mauliddin  (2011)  telah  melakukan  penelitian tentang pemantauan terumbu karang menggunakan  sistem  pendukung  keputusan berbasis  web.  Sistem  ini  tidak  hanya menampilkan peta dan informasi di web tetapi juga  dapat  memberikan  program  alternatif untuk  mengelola  pemantauan  terumbu karang. Selain itu, Riccardo et al., (2010) telah melakukan  penelitian  tentang  DSS  web interaktif  berbasis  GIS  untuk  perencanaan ladang angin di Tuscany (Italia).
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  maka GIS  bisa  digunakan  sebagai  alternatif  untuk pengembalian keputusan sebagai upaya untuk mengembangkan  potensi  wisata  khususnya wisata  pantai.  Sistem  ini  dapat  menjadi
panduan bagi pengunjung untuk menemukan lokasi wisata di kawasan pesisir. Pengambilan keputusan harus didasarkan
pada
pemeringkatan
alternatif
dengan mempertimbangkan  faktor  biofisik,  sosial ekonomi dan manajerial. Tujuan penelitian ini adalah  untuk  mengembangkan  pelaksanaan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan tempat  wisata  pantai  berbasis  WebGIS  di Kabupaten  Lampung  Selatan  serta  untuk menyediakan  aplikasi  yang  bisa  menjadi panduan  informasi  tentang  lokasi  wisata pantai terbaik di Kabupaten Lampung Selatan.

## METODE PENELITIAN
Metode    yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode penelitian R & D. R  &  D  adalah  metode  penelitian  untuk menghasilkan  produk  tertentu  (Huda et  al ., 2017).  Penelitian  dapat  dilakukan  secara sistematis dan bertahap.
Tahapannya menggunakan model pengembangan waterfall .  Tahapan-  tahapan  pada  model pengembangan waterfall adalah planning, analysis,  desain,  implementasi,  testing,  use dan maintance (Mulyani, 2018). Produk yang dihasilkan dari penelitian ini adalah terlihatnya sistem pendukung keputusan untuk pemilihan tempat  wisata  pantai  melalui  WebGIS  di Kabupaten Lampung Selatan.
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dari observasi  lapangan  dan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  pemerintah.  Berikut  ini  adalah alat  dan  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk mendukung penelitian.
Tabel 2. Data yang Digunakan Dalam Aplikasi
Data Format Source Batimetri Vektor LPI BESAR Tipe Pantai Datar Survei lapangan Lebar Pantai Datar Survei lapangan Substrat Datar Survei lapangan Kecepatan Arus Citra Satelit Hycom Kemiringan Pantai Datar Survei lapangan Kejernihan Air Pantai Citra Satelit USGS Penutup Pantai Datar Survei lapangan Spesies Bahaya Datar Survei lapangan
Tabel  3. Alat  dan  Perangkat  Lunak  Yang Digunakan Untuk Mengembangkan Aplikasi
Nama Alat dan Perangkat Lunak Fungsi GPS Menandai Posisi Klinometer Ukur Kemiringan Pengukur Arus Ukur arus Secchi Disk Ukur transparansi air Kamera Dokumentasi Arc Map Pengolahan Data Spasial Microsoft Excel Hitung Berat Noteped ++ Tulis program MYSQL Kelola basis data Web Browser Tampilkan aplikasi
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian yaitu:  (1)  Observasi  atau  survei  lapangan, observasi adalah cara dan teknik pengumpulan data dengan melakukan pengamatan dan pencatatan secara sistematis terhadap gejala atau fenomena yang ada pada objek  penelitian  (Tika,  2005).  Penelitian  ini menggunakan jenis observasi langsung, untuk melihat  berbagai  hal  mulai  dari  Tipe  Pantai, lebar  pantai,  penutup  pantai,  keamanan  dan kenyamanan  pengunjung  pantai  (spesialis keamanan). (2) Dokumentasi, metode dokumentasi  yaitu  mencari  data  mengenai hal-hal  atau  variabel  yang  berupa  catatan, transkrip,  buku,  surat  kabar,  majalah, prasasti,  notulen,  rapat,  legger,  agenda  dan sebagainya (Arikunto, 2010). Pada penelitian ini, data dokumentasi berasal dari dinas-dinas yang dimintai data mengenai kecepatan angin pantai,  transparansi  air  pantai,  data  jumlah pantai,  data  pengunjung  pantai,  gambaran umum pantai di Kabupaten Lampung Selatan.
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah:  Analisis  kesesuaian lokasi penelitian, Teknik Evaluasi Multi-Kriteria (MCE)  diterapkan  pada  analisis  kesesuaian dan  membangun  lokasi  kesesuaian.  Proses MCE dibagi dalam tiga langkah yaitu klasifikasi berdasarkan  kriteria,  penetapan  prioritas faktor,  bobot  dan  bobot  kelas,  penentuan analisis spasial. Menurut penelitian Bunruamkaew  (2012),  evaluasi  multi  kriteria ekowisata dilakukan berdasarkan tiga kriteria bio-fisik  (lanskap/kealamian,  satwa  liar  dan topografi), aksesibilitas dan ukuran pemukiman.  Sedangkan  dalam  penelitian  ini peneliti menggunakan kriteria yang di jelaskan oleh  Yulianda  (2017),  dengan  beberapa modifikasi sub faktor yaitu bio-fisik, manajerial dan sosial ekonomi.
Kriteria Bobot Penilaian, metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  digunakan  dalam penelitian ini untuk mengurutkan faktor-faktor dan menghitung bobot masing-masing faktor. Metode ini biasa digunakan
untuk menyelesaikan
permasalahan sistem pengambilan keputusan Analisis  Spasial,  penentuan  kesesuaian diperoleh dengan mengalikan skor dan bobot dari  masing-masing  parameter.  Kesesuaian dilihat  dari  persentase  luasnya.  Indeks kesesuaian  diperoleh  dengan  menjumlahkan nilai  seluruh  parameter.  Persentase  tersebut dibagi menjadi empat kategori; sangat sesuai, sesuai, sesuai kondisi dan tidak sesuai..

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Wisata  pantai  adalah  wisata  yang memanfaatkan  daerah  pertemuan  antara darat dan laut, ke arah darat kawasan pesisir, (Supriharyono,  2020).  Hall  and  Boyd  (2021) juga menjelaskan bahwa wisata pantai adalah kegiatan wisata leisure dan aktivitas rekreasi yang  dilakukan  di  kawasan  pesisir  dan perairannya,  yang  aktivitas  wisatanya  terdiri atas  kegiatan  yang  berlangsung  dipantai (pemandangan,  dan  wisata  pantai),  dan wisata di perairan laut (menyelam, berenang, dan memancing).
Pelaksanaan wisata pantai akan berhasil apabila  di  dukung  dengan  berbagai  faktor yakni terkait dengan tipe atau jenis pantai,
kemiringan  pantai,  kelestarian  lingkungan alami,  kepadatan  penduduk  yang  mendiami kawasan pantai, infrastruktur atau akses jalan menuju  kawasan  wisata  pantai,  fasilitas umum, kepuasan pengunjung yang menikmati dan  keterpaduan  komunitas  dengan  area pengembangannya (Tuwo, 2021).
Aspek  yang  menjadi  faktor  pendukung dalam  penelitian  ini  dikelompokan  menjadi  3 (tiga)  faktor  dengan  7  (tujuh)  sub  faktor,  3 (tiga) faktor pendukung seperti yang diuraikan sebagai berikut.

## Faktor BioFisik
Lebar pantai dan kemiringan pantai yang ada di Kabupaten Lampung Selatan diperoleh melalui  pengukuran  langsung  di  lapangan. Hasil  observasi,  lebar  pantai  terbagi  menjadi empat kategori yaitu 10-15 m, 16-20 m dan >20  m.  Sedangkan  kemiringan  pantai  terdiri dari  <  10 ° dan  >  10 ° .  Berdasarkan  data  di lapangan menunjukkan bahwa rata-rata lebar keliling  pantai  wisata  di  30  wisata  pantai Kabupaten  Lampung  Selatan  memiliki  lebar 17,19  m  dengan  varian  kemiringan  kurang dari 10 ° tepatnya di 7,72 ° . Peta  arus  dan  kekeruhan  diperoleh melalui  citra  satelit,  hasil  analisis  dihasilkan peta  arus  dengan  rentang  arus  antara  0 hingga 0,66 m/s. Arah arus yang datang dari lautan  (lepas  pantai)  menuju  daratan menunjukkan  adanya  penurunan  kecepatan arus. Sedangkan peta kekeruhan diperoleh
menggunakan interpretasi citra satelit dengan nilai  bervariasi  antara  0 – 852  mg/l.  Di  garis pantai,  kekeruhan  yang  ditemukan  berkisar antara 150-500 mg/l dengan rata-rata 287,5 – 450 mg/l. Kekeruhan di lepas pantai menurun secara  bertahap.  Informasi  kedalaman  laut yang  diperoleh  dari  survei  batimetri  BIG menunjukkan  bahwa  wilayah  sekitar  pantai mempunyai  kedalaman  0-25  meter.  Daerah yang mempunyai kedalaman dangkal biasanya  mempunyai  substrat  terumbu  yang menjorok ke laut sehingga mempunyai daerah pasang  surut  yang  dangkal.  Sedangkan  di kawasan  pantai  berpasir  yang  rata-rata memiliki  kedalaman  cukup  berkisar  antara  1 sampai 3 m.

## Faktor Sosial Ekonomi
Jarak  dikategorikan  menjadi  2  jenis kurang dari 1 km dan jarak 1-5 km namun dari hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata jarak  wisata  pantai  di  Kabupaten  Lampung dengan jalan lintas antara 1 sampai dengan 6 km.  Kondisi  jalan  di  kawasan  pantai bervariasi,  mulai  dari  aspal,  beton,  kerikil, bahkan  masih  dalam  kondisi  tanah  berbatu, sedangkan dalam penelitian ini dari 30 wisata pantai di Kabupaten Selatan yang dikunjungi rata-rata jalan menuju pantai sudah beraspal hanya sebagian pantai yang kondisinya beton dan  terkerikil  seperti  Pantai  Lepas  Kuncir kondisi jalan beton dan kerikil, Pantai Sapenan kondisi jalan aspal dan kerikil, Pantai Tanjung Selaki Tarahan kondisi  jalan aspal dan beton serta Pantai Marina aspal dan kerikil.
Parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  melihat  kepadatan penduduk  yang  terletak  di  sekitar  pantai mempunyai  kepadatan  penduduk  0-100  jiwa dan 100-1.000 jiwa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata kawasan pantai di  30  wisata  pantai  di  Kabupaten  Lampung Selatan  merupakan  pantai  yang  sering  di kunjungi  oleh  masyarakat  serta  sudah terpelihara dengan baik oleh pengelola wisata pantai, terlihat dari kepadatan penduduk dari 241 jiwa sampai dengan 936 jiwa, kepadatan penduduk  terendah  ada  di  wisata  Pantai Sanggar dengan 241 jiwa dan tertinggi ada di wisata Pantai Kentang dengan 936 jiwa.

## Faktor Manajerial
Dari  30  wisata  pantai  yang  ada  di Kabupaten Lampung Selatan rata-rata fasilitas umum yang ada di pantai adalah restoran dan penginapan  hanya  ada  9  (sembilan)  wisata pantai  yang  memiliki  fasilitas  umum  cukup lengkap  seperti  lokasi  perkemahan,  restoran dan penginapan dan hotel kesembilan pantai tersebut  adalah    Pantai  Tanjung  Selaki Tarahan,
Pantai Marina,
Pantai Kalianda Resort, Pantai Embe, Pantai Semoko, Grand  Elty  Krakatoa  Resort,  Pantai  Sebalang dan Pantai M Beach. Dari keseluruhan pantai hanya  ada  satu  wisata  pantai  yang  memiliki fasilitas  hotel  bintang  lima  yaitu  Grand  Elty Krakatoa Resort.
Faktor  kebersihan  dibagi  menjadi  tiga kategori sedikit sampah, banyak sampah, dan
Gambar 3. Peta Faktor Manajerial
sangat banyak sampah. Sebagian besar pantai yang  sering  dikunjungi  memiliki  banyak sampah  dan  sampah  yang  sangat  banyak. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  30 wisata pantai ada 9 (sembilan) wisata pantai di  Kabupaten  Lampung  Selatan  dengan kategori  banyak  sampah  yaitu  Pantai  Guci Batu  Kapal,  Pantai  Lepas  Kuncir,  Pantai Wartawan,  Pantai  Sapenan,  Pantai  Kunjir, Pantai  Tapak  Kera,  Pantai  Dermaga  Bom, Pantai  Ketang   dan  Pantai  Banding  Resort sedangkan  sisanya  yaitu  21  wisata  pantai berada pada kategori sedikit sampah.
Simple Additive Weighting (SAW) Simple  Additive  Weighting (SAW) digunakan dalam penelitian ini karena metode ini  mampu  menerima  masukan  nilai  kriteria sesuai  dengan  keinginan  pengelola  destinasi wisata khususnya wisata pantai. Masukan nilai dari pengelola wisata pantai menjadi inputan bobot  di  dalam  metode  SAW.  Metode  SAW sangat  tepat  digunakan  dalam  sistem  ini, dengan  menggunakan  bobot  yang  menjadi penentu  hasil  perhitungan  sesuai  dengan keinginan  dari  pengelola  wisata  pantai. Langkah-langkah  dalam  metode  SAW  adalah sebagai berikut:

## Menentukan alternatif
Alternatif yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  wisata  pantai  yang tersebar di Kabupaten Lampung Selatan yaitu ada  sebanyak  30  pantai  yang  dijadikan
alteratif,  alternatif  ini  nanti  yang  akan diranking  untuk  dijadikan  rekomendasi  bagi wisatawan yang akan berkunjung ke pantai.

## Menentukan kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4, kriteria ini yang digunakan  dasar  analisis  di  dalam  metode SAW.
Tabel 4. Kriteria Penelitian
Kriteria Kode Lereng Pantai A1 Lebar Pantai A2 Jarak Pantai dari Jalan Raya A3 Tipe Jalan A4 Populasi/Kepadatan Penduduk A5 Kebersihan A6 Fasilitas Umum A7
Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria
Bobot kriteria ini yang merupakan input yang  diberikan  oleh  pengelola  wisatawan, tabel bobot dapat dilihat pada Tabel 5.
Berdasarkan  Tabel  5.  dapat  diketahui bahwa terdapat 3 kriteria yang memiliki nilai bobot 5 (lereng pantai, jarak pantai dari jalan
Tabel 5. Nilai Rating Kecocokan
Kriteria Bobot Atribut Lereng Pantai 5 Benefit Lebar Pantai 3 Benefit Jarak Pantai dari Jalan Raya 5 Benefit Tipe Jalan 4 Benefit Populasi/ Kepadatan Penduduk 4 Benefit Kebersihan 5 Benefit Fasilitas Umum 6 Benefit
raya dan kebersihan), 2 Kriteria yang memiliki bobot  4  (tipe  jalan  dan  populasi/kepadatan penduduk),  1  kriteria  yang  memiliki  bobot  3 (lebar  pantai)  dan  1  kriteria    yang  memiliki bobot 6 (fasilitas umum.

## Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria
Masing-masing  alternatif  dinilai  sesuai dengan  nilai  rating,  tabel  rating  kecocokan dapat dilihat pada  Tabel 6. Jika melihat data hasil  penelitian  di  atas  maka  rata-rata jawaban  responden  adalah  memiliki  nilai bobot  4  yang  artinya  keputusan  pada  ke-7 (tujuh)  kriteria  di  atas  masuk  pada  kategori kepentingan cukup kuat.

## Tabel 6. Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Pantai Kedu 5 3 4 3 4 3 4 Pantai Tanjung Helau 3 3 4 3 3 5 5 Pantai Kahai 3 3 2 4 4 4 3 Pantai Bagus 4 2 4 4 4 4 3 Pantai Guci Batu Kapal 5 2 4 4 3 3 3 Pantai Lepas Kuncir 5 2 4 4 4 4 3 Pantai Teluk Nipah 5 2 4 3 3 4 3 Pantai Wartawan 4 2 4 4 3 3 3 Pantai Sapenan 5 2 4 3 3 4 6 Pantai Tanjung Selaki 3 2 3 3 3 3 3 Pulau Sebesi 3 2 3 3 3 3 3 Pulau Umang-Umang 4 1 4 3 4 4 4 Pantai Marina 5 1 4 3 4 4 6 Pantai Kalianda Resort 4 1 4 3 3 3 3 Pantai Embe 4 1 4 3 4 4 4 Pantai Kunjir 3 3 4 4 3 3 6 Pantai Tapak Kera 5 3 4 4 3 3 6 Pantai Kahai Beach 5 3 4 3 3 3 3 Pantai Dermaga Bom 4 3 4 4 3 3 6 Pantai Semoko 5 1 4 4 3 3 6 Pantai Laguna 4 3 4 4 4 4 4 Grand Elty Krakatoa 5 2 3 3 3 3 3 Pantai Sebalang 5 2 3 3 4 4 4 Pantai M Beach 5 1 3 4 3 3 6 Pantai Ketang 5 1 3 4 3 3 3 Pantai Pasir Putih 5 3 5 4 3 3 6 Pantai Banding Resort 5 3 5 4 2 4 4 Pantai Guci Batu Kapal Rajabasa 5 1 4 4 3 3 6 Pantai Sanggar 3 1 4 4 3 3 6 Pantai Cemara 3 1 5 4 3 3 6
Tabel 7. Nilai Rating Ternomalisasi (rij)
Alternatif Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Pantai Kedu 1 1 0.8 0.75 1 0.6 0.66 Pantai Tanjung Helau 0.6 1 0.8 0.75 0.75 1 0.83 Pantai Kahai 0.6 1 0.4 1 1 0.8 0.5 Pantai Bagus 0.8 0.66 0.8 1 1 0.8 0.5 Pantai Guci Batu Kapal 1 0.66 0.8 1 0.75 0.6 0.5 Pantai Lepas Kuncir 1 0.66 0.8 1 1 0.8 0.5 Pantai Teluk Nipah 1 0.66 0.8 0.75 0.75 0.8 0.5 Pantai Wartawan 0.8 0.66 0.8 1 0.75 0.6 0.5 Pantai Sapenan 1 0.66 0.8 0.75 0.75 0.8 1 Pantai Tanjung Selaki 0.6 0.66 0.6 0.75 0.75 0.6 0.5 Pulau Sebesi 0.6 0.66 0.6 0.75 0.75 0.6 0.5 Pulau Umang-Umang 0.8 0.33 0.8 0.75 1 0.8 0.66 Pantai Marina 1 0.33 0.8 0.75 1 0.8 1 Pantai Kalianda Resort 0.8 0.33 0.8 0.75 0.75 0.6 0.5 Pantai Embe 0.8 0.33 0.8 0.75 1 0.8 0.66 Pantai Kunjir 0.6 1 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Tapak Kera 1 1 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Kahai Beach 1 1 0.8 0.75 0.75 0.6 0.5 Pantai Dermaga Bom 0.8 1 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Semoko 1 0.33 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Laguna 0.8 1 0.8 1 1 0.8 0.66 Grand Elty Krakatoa 1 0.66 0.6 0.75 0.75 0.6 0.5 Pantai Sebalang 1 0.66 0.6 0.75 1 0.8 0.66 Pantai M Beach 1 0.33 0.6 1 0.75 0.6 1 Pantai Ketang 1 0.33 0.6 1 0.75 0.6 0.5 Pantai Pasir Putih 1 1 1 1 0.75 0.6 1 Pantai Banding Resort 1 1 1 1 0.5 0.8 0.66 Pantai Guci Batu Kapal Rajabasa 1 0.33 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Sanggar 0.6 0.33 0.8 1 0.75 0.6 1 Pantai Cemara 0.6 0.33 1 1 0.75 0.6 1
Hasil  dari  nilai  rating  ternomalisasi  (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
Normalisasi skor  dihitung  dengan membagi skor satuan dengan nilai maksimum skor pada masing-masing kategori. Sedangkan  normalisasi  bobot  diperoleh dengan  membagi  nilai  bobot  dengan  jumlah total  nilai  bobot.  Setelah  itu,  nilai  tersebut dimasukkan ke dalam masing-masing parameter  pada  peta  untuk  mencapai  nilai
akhir  kesesuaian  wisata  pantai.  Berikut  ini adalah hasil dari normalisasi data yang dapat dilihat pada tabel 7.
Berdasarkan hasil dari normalitas data di atas menggambarkan hasil proses SAW untuk setiap  sub  faktor  yang  dinormalisasi. Berdasarkan  tabel  tersebut,  bobot  terbesar pada faktor bio fisik dimiliki oleh faktor lebar pantai  terlihat  dari  nilai  persentase  sebesar 17,36%. Untuk aspek lainnya, koresponden
Tabel 8. Nilai Preferensi Vi
Alternatif Nilai Vi Peringkat Pantai Kedu 0.8125 8 Pantai Tanjung Helau 0.8125 8 Pantai Kahai 0.71875 24 Pantai Bagus 0.78125 14 Pantai Guci Batu Kapal 0.75 18 Pantai Lepas Kuncir 0.8125 8 Pantai Teluk Nipah 0.75 18 Pantai Wartawan 0.71875 24 Pantai Sapenan 0.84375 3 Pantai Tanjung Selaki 0.625 29 Pulau Sebesi 0.625 29 Pulau Umang-Umang 0.75 18 Pantai Marina 0.84375 3 Pantai Kalianda Resort 0.65625 28 Pantai Embe 0.75 18 Pantai Kunjir 0.8125 8 Pantai Tapak Kera 0.875 2 Pantai Kahai Beach 0.75 18 Pantai Dermaga Bom 0.84375 3 Pantai Semoko 0.8125 8 Pantai Laguna 0.84375 3 Grand Elty Krakatoa 0.6875 26 Pantai Sebalang 0.78125 14 Pantai M Beach 0.78125 14 Pantai Ketang 0.6875 26 Pantai Pasir Putih 0.90625 1 Pantai Banding Resort 0.84375 3 Pantai Guci Batu Kapal Rajabasa 0.8125 8 Pantai Sanggar 0.75 18 Pantai Cemara 0.78125 14
memilih  jarak  antara  tempat  wisata  pantai dengan jalan raya sebagai bobot faktor sosial ekonomi yang paling tinggi dengan persentase sebesar  15,84%.  Sedangkan  fasilitas  umum mempunyai  bobot  paling  tinggi  pada  faktor manajerial  dengan  nilai  persentase  sebesar 17,63%.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  faktor bio-fisik  dan  manajerial  merupakan  faktor yang  paling  berpengaruh  terhadap  hasil pembobotan  ini  dan  sebagai  alternatif pendukung  paling  dominan  untuk  pemilihan tempat  wisata  pantai  di  Kabupaten  Lampung Selatan.
Hasil akhir nilai preferensi (Vi)
Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  bersesuaian  elemen kolom  matrik  (W).  Nilai  Vi  dapat  diperoleh dengan  menggunakan  persamaan  yang dikembangkan  oleh  Malczewski  (1999),  hasil Vi dapat dilihat pada Tabel 8.
Hasil preferensi Vi dengan nilai tertinggi merupakan  rekomendasi  pengelola  wisata pantai  kepada  para  wisatawan  yang  akan berkunjung ke pantai di Kabupaten Lampung Selatan,  dari  tabel  di  atas  diketahui  bahwa alternatif  pertama  dengan  nilai  tertinggi adalah  Pantai  Pasir  Putih  dengan  nilai 0,90625,  kemudian  di  susul  oleh  alternatif
kedua  yaitu  Pantai  Tapak  Kera  dengan  nilai 0,875,  alternatif  ke  tiga  adalah  Pantai Sapenan  dengan  nilai  0,84375,  Pantai Marina  dengan nilai 0,84375, Pantai Dermaga Bom  dengan  nilai  0,84375,  Pantai  Laguna dengan  nilai  0,84375  dan  Pantai  Banding Resort  dengan  nilai  0,84375.  Hasil  ini  sesuai dengan  hasil  survei  yang  dilakukan United Nations  Enviroment  Program ,  (UNEP)  (2019) yang  menjelaskan  bahwa  kebersihan  sebuah destinasi wisata pantai di Jerman memiliki nilai tertinggi dengan persentase 645%.
Faktor  bio-fisik  dan  faktor  manajerial sebagai faktor yang bisa menjadi rekomendasi utama  bagi  para  wisatawan  yang  akan berkunjung  ke  pantai  yang  ada  di  wilayah Kabupaten Lampung Selatan untuk berwisata. Faktor bio-fisik yang meliputi lebar pantai dan kemiringan  atau  lereng  pantai  sebagai  daya dukung dengan persentase  17,36% tingginya persentase daya dukung pada biofisik karena pengelola  wisata  sudah  memperhatikan karakteristik  kawasan  wisata,  ketersediaan infrastruktur wisata, dan kepuasan wisatawan terhadap  wisata  pantai  yang  disediakan  oleh pengelola  wisata.  Luas  wilayah  atau  lebar pantai  sebagai  faktor  alami  ( given )  menjadi faktor  yang  paling  dominan  mempengaruhi daya  dukung  bio-fisik  karena  semakin  luas obyek wisata yang ditawarkan maka besaran daya  dukung  fisik  akan  semakin  besar, (Dennis et al., 2012).
Faktor selanjutnya adalah faktor manajerial  yang  meliputi  kebersihan  fasilitas tempat wisata mulai dari lokasi perkemahan , shelter, restoran,  penginapan  dan  hotel sebagai  faktor  utama  yang  mendukung  para wisatawan  mau  berkunjung  ke  pantai  yang ada  di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Faktor manajerial  memiliki  persentase  tertinggi sebesar 17,63% di bandingkan faktor bio-fisik dan  faktor  sosial  ekonomi.  Tingginya  faktor manajerial  dikarenakan  pengunjung  atau wisatawan  yang  datang  ke  Pantai  Lampung Selatan  sudah  mulai  banyak  wisatawan  dari luar  Kabupaten  Lampung  Selatan  bahkan sudah ramai wisatawan dari luar negeri yang berkunjung  di  pantai  yang  ada  di  Lampung Selatan sehingga para wisatawan membutuhkan  akses  yang  mudah  mulai  dari restoran,  penginapan  dan  hotel.  Selain  itu kebersihan sebagai bentuk kenyamanan para pengunjung  karena  kebersihan  memiliki kaitan erat dengan kepuasan wisatawan.
Menurut Lim (2018), daya dukung suatu kawasan wisata pantai merupakan pengakomodasian wisatawan dengan kepuasan yang tinggi sehingga para wisatawan  harus  di  dukung  dengan  berbagai
hal  mulai  dari  kemudahan  mendapatkan akses, infrastruktur yang baik, fasilitas umum baik di dalam pantai maupun di sekitar  kawasan wisata  pantai  yang  mudah  di  jangkau, terjaganya kelestarian destinasi wisata dengan baik dan lain sebagainya.

## KESIMPULAN
Pelaksanaan
sistem pendukung
keputusan  untuk  pemilihan  tempat  wisata pantai  berbasis  WebGIS  di  Kabupaten Lampung Selatan
dilakukan dengan menggunakan metode Simple Addivite Weigting (SAW) diperoleh rekomendasi objek wisata  pantai  yang  bisa  dijadikan  alternatif bagi  wisatawan  di  Kabupaten  Lampung Selatan  pertama  adalah  Pantai  Pasir  Putih, kedua  yaitu  Pantai  Tapak  Kera  sedangkan alternatif  ke  tiga  terdapat  lima  pantai  yaitu Pantai  Sapenan,  Pantai  Marina,  Pantai Dermaga  Bom,  Pantai  Laguna  dan  Pantai Banding Resort. Sedangkan sistem pendukung yang paling dominan untuk pemilihan tempat wisata pantai berbasis  WebGIS di Kabupaten Lampung  Selatan  adalah  sistem  pendukung pada  faktor  bio-fisik  dan  faktor  manajerial. Pemerintah  daerah  Kabupaten  Lampung Selatan hendaknya mempertimbangkan faktor  bio-fisik  dan  faktor  manajerial  karena para  wisatawan  selalu  mempertimbangkan lebar  pantai,  jarak  tempuh  ke  lokasi  wisata pantai  sampai  dengan  fasilitas  ketika  akan berkunjung ke objek wisata pantai. Pemerintah  Daerah  melalui  Dinas  Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Lampung Selatan hendaknya  terus  mengembangkan  dan berinovasi  dalam  menggunakan  SAW  karena metode    ini  lebih  praktis  dan  efektif  dalam menentukan rekomendasi objek wisata pantai di Kabupaten Lampung Selatan.

## REFERENSI
Abdullah L & Adawiyah, C.W.R., 2014. Simple Additive  Weighting  Methods  of  Multi Criteria Decision Making and Applications: a Decade Review.
International  Journal  of  Information Processing and Management, 5(1):39-49 Arikunto,  S.  2010.  Prosedur  Penelitian  Suatu Pendekatan  Praktik.  Jakarta:  Rineka Cipta.
Aziz,  Z.,  Petrus  S.,  &  Ibnu,  P.,  2022.  Studi kesesuaian  perairan  pantai  Tanjung Setian  sebagai  kawasan  wisata  bahari kabupaten  Lampung  Barat  Provinsi Lampung. Journal  of  Marine  Research . 1(2): 125-134
Bahar,  A.,  &  Tambaru,  R.,  2021.  Analisis Kesesuaian  dan  daya  dukung  kawasan wisata  bahari  di  Kabupaten  Polewali Mandar. (Master Thesis). Makassar (ID): Department Marine Science and Fishery. Bunruamkaew,  K.,  &  Murayama,  Y.,  2012.
Land  Use  and  Natural  Resources Planning  for  Sustainable  Ecotourism Using  GIS  in  Surat  Thani,  Thailand, Sustainability  Journal, (2):412-429.
DOI: 10.3390/su4030412.
Darmawan,  A.,  2014.  Peranan  Rehabilitasi
Mangrove dalam
Mengakumulasi Substrat  Lumpur  di  Pantai  Brebes. Fakultas Kehutanan, Universitas Gadjah Mada. Jurnal  Ilmu  Kehutanan, (2):29-
42.
Dennis,  A.,  Wixom  H.B.,  &  Roth  R.M.,  2012. System  Analysis  and  Design:  Fifth Edition. USA: John Wiley & Sons, Inc Dye,  A.S.,  &  Shaw,  S.L.,  2007.  A  GIS-based spatial  decision  support  system  for tourists  of  Great  Smoky  Montains National  Park. Journal  of  Retailing  and Consumer Services, (14): 269-278.
Febryano,  I.G.,  Wahyuni,  P.,  Kaskoyo,  H., Damai,  A.A.,  &  Mayaguezz,  H.,  2022. The  Potential  of  Tourism  in  Pahawang Island,  Lampung  Province,  Indonesia,
Journal  of  Green  Economy  and  Low- Carbon Development , 1(1): 34-44. DOI: 10.56578/jgelcd010104.
Fuli, Ai., Louise, K.C., Yongqiang, D., & Taieb, Z.,  2015.  A  Dynamic  Decision  Support System
Based
on
Geographical
Information System and Social Network: A  Model  For  Tsunami  Risk  Mitigation  in Padang. Indonesia.
Hall,  C.M.,  &  Boyd,  S.,  2021.  Nature-based
Tourism in Peripheral
Areas: Development  or  Disaster?.  Toronto: Channel View Publications.
Huda, M., Winarno, W.W., &  Lutfi, E.T., 2017.
Evaluasi  User  Interface  Pada  Sistem Informasi  Akademik  Di  STIE  Putra Bangsa  Menggunakan  Metode  User
Centered Systems Design. Jurnal
Ekonomi  Dan  Teknik  Informatika, 5(2):
42 – 59.
Lim, A. 2018. Daya Dukung Kawasan Wisata Pantai  Prigi  Di  Kecamatan  Watulimo Kabupaten Trenggalek, Jurnal  Geografi. 15(1): 76-85
Mauliddin,  A.,  2011.  Web  Based  Decision Support  System  for  Monitoring  Coral Reef  Management  (Case  Study  of Liukang  Tupabbiring  Sub  District,
Pangkajene  Kepulauan  District).  Bogor (ID): Bogor Agricultural University. Malczewski, J., 1997. Spatial Decision Support Systems.  Canada:  Department  of Geography University of Western
Ontario.
Marcelina, S.D., Febryano, I.G., Setiawan, A., &  Yuwono,  S.B.,  2018.  Persepsi Wisatawan Terhadap Fasilitas Wisata Di Pusat  Latihan  Gajah  Taman  Nasional Way  Kambas, Jurnal  Belantara, 1(2): 45-53. DOI: 10.29303/jbl.v1i2.60 Noviendi., 2015. Pariwisata dan Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia. Jurnal “GEA” Jurus an Pendidikan Geografi, 8(1): 33-51.
Pontius, R.G., & Si, K., 2015. Spatial Decision Support  System.  USA:  Article.  Clark university, Worcester.
Putera, A.H.F., Fachrudin, A., Niken, T.M.P., &
Setyo, B.S., 2022. Kajian keberlanjutan pengelolaan wisata pantai di pantai Pasir Putih Bira, Bulukumba, Sulawesi Selatan. Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan Kepariwisataan  Indonesia ,  8(3):  241 – 254.
Rif’an,  A.A. ,  2018.  Daya  Tarik  Wisata  Pantai Wediombo  Sebagai  Alternatif  Wisata, Jurnal Geografi, 10(1): 63-73.
Riccardo,  M.,  Lorenzo,  B.,  Caterina,  B.,
Francesca, C., & Bernando, G., 2010. A GISbased  Interactive  Web  Decision Support System for Planning Wind Farms in Tuscany (Italy).
Sudrajat,  A.,  2014.  GIS  Approach  to Determine the Earthquake Hazard Areas in Feasibility Site for Nuclear Power Plant in Bangka Island. Bogor (ID): Graduate School Bogor Agricultural University.
Supriharyono.,  2020.  Pengelolaan  Ekosistem Terumbu Karang. Jakarta: Djambatan. Taghulihi., & Nuria, S.A., 2020. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Wisata di Berbagai Objek  Wisata  di  Kabupaten  Mojokerto. Jurnal  Pendidikan  Geografi  FIS  Unesa, 1(1): 1-14
Tika, M.P., 2005. Metode Penelitian Geografi. Jakarta: Gramedia Pustaka        Utama Tuwo, A., 2011. Pengelolaan Ekowisata Pesisir dan Laut. Surabaya: Brilian
Internasional.
UNEP (United Nations Environment Program)., 2019. Sustainable Coastal Tourism : An integrated  planning  and  management approach . France.
Yulianda, F., 2017. Ekowisata Bahari sebagai Alternatif  Pemanfaatan  Sumber  Daya
Pesisir  Berbasis  Konservasi.  Bogor:
Departemen  Manajemen  sumber  Daya
Perairan  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan IPB.