## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 13 Number 1, Tahun 2024, pp. 181-189 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v13i1.82395

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received January 28, 2024 Accepted April 13, 2024 Available online April 25, 2024
Kata Kunci: Destinasi Wisata, Pendukung Keputusan,Promethee.
Keywords: Tourism Destinations, Decision Support, Promethee.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Implementasi  Metode  Promethee  Untuk  Rekomendasi Destinasi Objek Wisata Unggulan
Ramen  Antonov  Purba 1 *,  David  Jumpa  Malem  Sembiring 2 ,  Sinek  Mehuli  Br Perangin-Angin 3 , Relita Buaton 4
1 Manajemen Informatika, Politeknik Unggul LP3M, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia
3 D3 Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia
4 Teknik Informatika, STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia

## A B S T R A K
Tidak  semua  objek  wisata  telah  dipersiapkan  dengan  apik  dan  memiliki  daya tarik  yang  cukup.  Ini  menyebabkan  kesulitan  bagi  wisatawan  dalam  memilih destinasi yang tepat, yang sering kali berujung pada kekecewaan dan kerugian. Agar masyarakat dapat memilih objek wisata yang tepat, diperlukan media yang dapat  memberikan  rekomendasi.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu,  menganalisis efektivitas  implementasi  metode  Promethee  dalam  memberikan  rekomendasi destinasi  objek  wisata  unggulan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Subjek  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini  berjumlah  sebanyak  32  orang. Penelitian  ini  termasuk  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Adapun  metode pengumpulan data yang digunakan adalah kuesioner, sedangkan instrumen yang digunakan  adalah  lembar  kuesioner.  Setelah  data  dikumpulkan  kemudian dianalisis  menggunakan  metode  analisis  data  kuantitatif  dengan  metode promethee  yang  bertujuan  untuk  melakukan  perangkingan  destinasi  wisata berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Promethee  berhasil  menghasilkan  perangkingan  destinasi  wisata  yang  akurat dan  stabil  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Sehingga,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Promethee  merupakan  alat  yang  efektif  dan  andal untuk memberikan rekomendasi destinasi objek wisata unggulan. Penelitian ini memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  upaya  meningkatkan  pemasukan daerah melalui sektor pariwisata.

## A B S T R A C T
Not  all  tourist  attractions  are  well  prepared  and  have  sufficient  attractiveness.  Enough.  This  causes  tourists  difficulty choosing  the  right  destination,  often  leading  to  disappointment  and  loss.  Destination,  which  often  leads  to disappointment  and  loss.  For  people  to  choose  a  suitable  tourist  attraction,  media  is  needed  that  can  provide recommendations.  Recommendations.  This  research  aims  to  analyze  the  effectiveness  of  implementing  the  Promethee method in suggesting superior tourist attraction destinations based on predetermined criteria. Criteria that have been set. The subjects involved in this study amounted to 32 people. This research includes quantitative descriptive research. The data collection method used is a questionnaire, while the instrument used is a questionnaire sheet. The instrument used is a questionnaire sheet after the data is collected, then analyzed using quantitative data analysis methods with the Prometheus  method,  which  aims  to  rank  tourist  destinations  based  on  the  technique  which  aims  to  rank  tourist destinations  based  on  the  set  criteria.  Criteria  set.  The  analysis  results  show  that  the  Promethee  method  successfully produces  an  accurate  and  stable  ranking  of  tourist  destinations  based  on  predetermined  criteria.  Based  on predetermined  criteria.  Thus,  the  Promethee  method  is  an  effective  and  reliable  tool  to  provide  recommendations  for superior tourist destinations. Recommendations for superior tourist attraction destinations. This research contributes to increasing regional income through the tourism sector. Tourism sector.

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata adalah perjalanan yang dilakukan untuk berkreasi yang merupakan salah satu bagian penting  pada  setiap  negara  dan  kehidupan  masyarakat.  Sektor  pariwisata  menjadi  bagian  komponen strategi  pemerintah  guna  meningkatkan  pemasukan  negara  dan  daerah.  Untuk  mewujudkan  strategi tersebut, pemerintah membenahi beberapa destinasi wisata di daerah agar layak untuk menjadi destinasi wisata pilihan, tidak sebatas wisatawan dalam negeri (lokal), namun termasuk wisatawan dari luar negeri (mancanegara).  Pembenahan  mulai  dari  infrastruktur  jalan,  sarana  dan  pra  sarana  objek  wisata,  hingga pendidikan  ramah  wisata  kepada  masyarakat  sekitar (Revida  et  al.,  2020;  Zuraidah,  2019) .  Provinsi Sumatera  Utara  merupakan  provinsi  nomor  urut  lima  terbesar  di  Indonesia.  Terdapat  25  kabupaten,  8
kota,  serta  kecamatan  sejumlah  450.  Sebagai  provinsi  dengan  kualifikasi  wilayah  paling  besar  di  pulau Sumatera  dan  nomor  urut  lima  terbesar  di  Indonesia,  banyak  objek  wisata  yang  dipunyai  oleh  provinsi Sumatera  Utara    yang  dapat  dijadikan  sebagai  destinasi (Abiatma,  2018;  Pakpahan  et  al.,  2023). Agar masyarakat dapat memilih objek wisata yang tepat untuk dijadikan destinasi, maka diperlukan media yang dapat  memberikan  rekomendasi.  Berdasarkan  kondisi  dilapangan,  diketahui  bahwa  tidak  semua  objek wisata telah dipersiapkan dengan apik. Tidak semua pula yang memiliki ragam daya tarik untuk dinikmati. Penelitian dengan subjek objek wisata unggul yang layak menjadi pilihan untuk dijadikan destinasi sangat penting  untuk  dilakukan  agar  wisatawan  tidak  salah  memilih  serta  tidak  kecewa  dengan  destinasi  yang dipilihnya.  Penelitian  sebelumnya  telah  melakukan  penelitian  tentang  kekuatan  dan  faktor  sikap mengunjungi kembali objek wisata (Purwanto & Kardi, 2021; Rosanti et al., 2021) . Selanjutnya, terdapat penelitian yang membahas terkait potensi objek wisata (Arisandi & Sanjaya, 2020; Devitasari et al., 2022) . Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  secara  jelas  menyatakan  bahwa  dibutuhkan media  yang  tepat  untuk  menjadi  sumber  referensi  dan  rekomendasi  dalam  memilih  objek  wisata  yang tepat untuk dijadikan sebagai destinasi. Karena apabila terjadi kesalahan dalam memilih destinasi wisata yang  akan  dikunjungi,  wisatawan  akan  mengalami  kerugian,  mulai  dari  kerugian  dana,  kerugian  waktu, serta kerugian minimnya pemandangan yang dapat dinikmati (Astuti et al., 2021; Ningrum et al., 2019) . Wisatawan akan sangat kecewa ketika objek wisata yang dikunjunginya hanya satu objek dan tidak ada variasi yang lain untuk dinikmati selain hanya satu objek wisata tersebut (Nugroho et al., 2020; Shandy Merdya Pratama, 2023) .  Situasi yang tidak nyaman tentunya harus dihindari agar jangan sampai terjadi. Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  kapasitas  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  memiliki  varian dan  objek  wisata  yang  jumlah  ratusan.  Setiap  daerah  dalam  hal  ini  kabupaten  dan  kota  memiliki  objek wiisata  yang  dapat  dijadikan  destinasi  wisata.  Tetapi  ada  kabupaten  dan  kota  yang  destinasi  wisatanya dapat dipilih karena ada beberapa objek, ada pula yang objek wisatanya minim, bahkan objeknya hanya satu.  Seperti  kota  Medan  misalnya,  terdapat  beberapa  objek  wisata  tetapi  konsepnya  modern.  Ada  pula daerah  Samosir  yang  memiliki  ragam  objek  wisata,  mulai  dari  unsur  tradisional,  modern,  bahkan  objek wisata  yang  merupakan  produk  atau  kreasi  alam.  Kabupaten  karo  juga  memiliki  beberapa  objek  yang dapat dijadikan destinasi wisata. Daerah Nias juga demikian, terdapat beberapa objek yang layak dijadikan sebagai destinasi wisata. Tetapi untuk menuju kesana, medannya yang dilalui cukup berat, karena harus melewati laut. Beragam dan banyaknya objek yang dapat dijadikan sebagai destinasi tentu membutuhkan media  yang  dapat  memberikan  rekomendasi,  objek  mana  yang  tepat  untuk  dijadikan  destinasi  sesuai dengan  keinginan  dan  harapan  wisatawan (Irawan,  2018;  Muqorobin  &  Ma’ruf,  2022) .  Berdasarkan permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  solusi  yang  tepat.  Konteks  teknologi  komputerisasi  dengan metode sistem pendukung keputusan dapat menjadi solusi untuk menjawab permasalahan seperti yang telah diutarakan sebelumnya. Sistem rekomendasi dalam bentuk pengambilan atau mendukung keputusan atau umum dikatakan Decision Support System konteks media dengan bantuan teknologi komputer yang dapat dimanfaatkan oleh pribadi (individu), perusahaan, maupun organisasi untuk mendapatkan usulan atau rekomendasi berbentuk keputusan terkait sesuatu hal (Apriani & Simangunsong, 2022; Wicaksono & Ighsan Lucky, 2023) . Promethee adalah sistem pendukung keputusan yang berfokus kepada menentukan prioritas  (urutan),  secara  sederhana,  jelas,  serta  stabil.  Sistem  rekomendasi  dalam  bentuk  pengambilan atau  mendukung  keputusan  mempergunakan  metode  promethee  akan  melakukan  perangkingan berlandaskan kriteria sesuai penetapan. Di mana masing-masing kriteria telah diberi angka (nilai). Metode promethee  sanggup  mengerjakan  perhitungan  dengan  alternatif  yang  memiliki  karakter  berbeda (Agustina et al., 2019; Nisa et al., 2021) . Sistem kerja metode promethee sangat sederhana meskipun data yang  akan  diolah  jumlahnya  banyak  (besar).  Adapun  yang  menjadi  kelebihan  dari  metode  promethee yakni mampu melakukan pendefinisian ukuran skala tanpa batas (de Almeida Filho et al., 2018; Lopes et al., 2018) . Sangat tepat dipergunakan untuk menentukan keputusan dalam hal penentuan lokasi, sumber daya, maupun penentuan keputusan yang memiliki hubungan untuk mengurutkan (rangking).
Penelitian ini didukung oleh penelitian sebelumnya terkait memilih tempat wisata dengan metode promethee (Ningsih  et  al.,  2019;  Shandy  Merdya  Pratama,  2023) .  Terdapat  juga  penelitian  yang menggunakan metode promethee untuk memilih tempat wisata di kabupaten simalungun (Ningsih et al., 2019; Purba, Samsir, et al., 2020) . Penelitian dengan metode promethee untuk memilih tempat wisata di samosir (Purba  &  Sondang,  2022;  Sunita  et  al.,  2021) .    Serta  penelitian  yang  menggunakan  metode prometee  untuk  menentukan  pilihan  objek  wisata  di  kota  batu  malang (de  Almeida  Filho  et  al.,  2018; Syams & Soebroto, 2020) . Adapun yang menjadi nilai lebih dan berbeda pada penelitian yang dilakukan yakni pada alternatif data yang dijadikan pilihan sebanyak 20 objek wisata yang merupakan hasil seleksi manual peneliti sesuai dengan tingkat kunjungan wisata ke objek wisata tersebut. Berikutnya kriteria yang dipergunakan  sejumlah  7  kriteria.  Kemudian  aplikasi  pendukung  optimalisasi  media  rekomendasi mennggunakan  pemrograman  website  serta  database  berbasis  server.  Dengan  demikian,  aplikasi  dapat diakses  darimana  saja,  serta  waktunya  tidak  terbatas (Purba,  Sudarso,  et  al.,  2020;  Purba  &  Sondang,
2022) . Berdasarkan pemaparan yang telah disampaikan, penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk menganalisis  efektivitas  implementasi  metode  Promethee  dalam  memberikan  rekomendasi  destinasi objek wisata unggulan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Melalui penelitian ini diharapkan dapat menciptakan alat yang efektif dan andal untuk memberikan rekomendasi destinasi objek wisata unggulan, sehingga dapat meningkatkan pemasukan daerah melalui sektor pariwisata

## 2. METODE
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Mekanisme  pembangunan  website sebagai media rekomendari objek wisata menggunakan metode Waterfall (Lucitasari & Khannan, 2019; Purba, 2021) . Adapun urutannya ; 1)Analisis. Mekanisme awal untuk menjajaki permasalahan yang ada sesuai  dengan  topik  yang  diteliti;  2)Perancangan  (Desain).  Dari  masalah  yang  ditemukan,  disusun rancangan (desain) sebagai jawaban dari permasalahan yang ada; 3)Implementasi. Membangun website dengan  mengacu  kepada  cara  kerja  metode  promethee;  4)Uji  Coba  (Test).  Website  diuji  apakah  telah sesuai dengan yang diinginkan. Tidak ada lagi error atau kesalahan ketika dijalankan; 5)Perbaikan. Jika masih  ada  kesalahan  atau  ketidaksesuaian,  maka  dilakukan  perbaikan,  sampai  tidak  ada  lagi  masalah (website  telah  sesuai).  Subjek  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini  berjumlah  sebanyak  32  orang.  Adapun metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  kuesioner,  sedangkan  instrumen  yang  digunakan adalah  lembar  kuesioner.  Setelah  data  dikumpulkan  kemudian  dianalisis  menggunakan  metode  analisis data  kuantitatif  dengan  metode  promethee  yang  bertujuan  untuk  melakukan  perangkingan  destinasi wisata  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan (Purba,  Suparno,  et  al.,  2020;  Rao  et  al.,  2019) .  Langkah metode promethee disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Langkah Metode Promethee
Untuk kriteria serta bobot telah yang ditentukan disajikan pada Tabel 1 :
Tabel 1 . Urutan Kriteria dan Bobot Ketentuan Kriteria Bobot Angka Akses Jalan (f1) 1-5 Ketersediaan Akomodasi (f2) 1-5 Keramahan Masyarakat (f3) 1-5 Keunikan Alam (f4) 1-5 Keamanan (f5) 1-5 Penjualan Kerajinan (f6) 1-5 Rasa Nyaman (f7) 1-5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Pemberian nilai setiap alternatif mengacu kepada urutan bobot di Tabel 1 . Nilai diisi secara acak. Adapun result value disajikan pada Tabel 2 :
Tabel 2 . Kriteria dan Bobot Kriteria Min/Mak A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  O  P  Q  R  S  T  Tipe f..1(..) Maksi 4  3  4  5  4  4  4  4  3  4  5  3  5  4  3  4  4  5  3  I f..2(..) Maksi 4  4  3  3  5  4  4  3  4  5  5  4  3  3  4  4  3  3  5  I f..3(..) Maksi 4  3  4  3  2  3  3  3  3  4  4  3  3  5  3  3  3  2  3  I f..4(..) Maksi 4  4  4  4  2  3  2  4  3  3  4  3  4  3  3  2  4  4  3  I f..5(..) Maksi 3  4  3  3  3  3  3  3  3  3  4  3  3  4  4  3  4  4  4  I f..6(..) Maksi 4  4  3  3  3  2  3  3  3  3  5  3  3  4  4  5  3  3  4  I f..7(..) Maksi 4  4  4  3  3  2  3  3  3  3  5  3  4  3  3  3  2  4  4  I
Selanjutnya, menghitung nilai preferensi menggunakan hakikat yang ada pada Gambar  1 , yakni penghitungan nilai preferensi berpasangan. Langkah ini terus dilakukan sampai semua telah melalui nilai preferensi berpasangan. Hasil perhitungan disajikan pada Tabel 3
Tabel 3 . Penghitungan Nilai Preferensi Berpasangan
Kriteria A- B B-A A-C  C-A A-D D-A A-E E-A A-F F-A A-G G-A f..1(..) 1 -1 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 f..2(..) 0 0 1 -1 1 -1 -1 1 0 0 0 0 f..3(..) 1 -1 0 0 1 -1 2 -2 1 -1 1 -1 f..4(..) 0 0 0 0 0 0 2 -2 1 -1 2 -2 f..5(..) -1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 f..6(..) 0 0 1 -1 1 -1 1 -1 2 -2 1 -1 f..7(..) 0 0 0 0 1 1 1 -1 2 -2 1 -1 Tabel 4 . Lanjutan Tabel Penghitungan Nilai Preferensi Berpasangan A-H H-A  A-I I-A A-J J-A A-K K-A A-L L-A A-M M-A  A-N 0 0 1 -1 0 0 -1 1 1 -1 -1 1 0 1 -1 0 0 -1 1 -1 1 0 0 1 1 1 1 -1 1 -1 0 0 0 0 1 -1 1 -1 0 0 0 1 -1 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 1 -1 1 0 0 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 0 0 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 0 0 0 0 1 Tabel 5 . Lanjutan Tabel Penghitungan Nilai Preferensi Berpasangan N-A A-O  O-A A-P P-A A-Q Q-A A-R R-A A-S S-A A-T T-A 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 -1 1 1 -1 -1 1 -1 0 0 0 0 1 -1 1 -1 -1 1 0 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 2 2 1 -1 0 1 -1 1 -1 2 -2 0 0 0 0 1 -1 1 -1 1 -1 1 0 0 -1 1 -1 1 -1 1 -1 0 0 0 0 -1 1 1 -1 1 1 0 0 -1 1 -1 1 -1 1 -1 2 -2 0 0 0 0
Berikutnya  penghitungan  nilai  Indeks  Preferensi  Kriteria.  Index  preferensi  multi  kriteria ditetapkan  didasari  rerata  nilai  pembobotan  sesuai  fungsi  preferensi  Pi.  Mempergunakan  konteks penghitungan  seperti  yang  ada  di Gambar  1 .  Penghitungan  indeks  preferensi  dilakukan  sebanyak  381 urutan sesuai dengan nilai preferensi berpasangan di Tabel 5 .  Sehingga didapati:

## Tabel 6.
P(A,B) = 1/7 (1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0.2857 P(B,A) = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0 P(A,C) = 1/7 (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0)  = 0.714286 P(C,A) = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0 P(A,D) = 1/7 (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1)  = 0.857143
P(D,A) = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0 P(A,E) = 1/7 (0 + 0 + 2 + 1 + 1 + 1 + 1)  = 0.857143 P(E,A) = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0 P(A,F) = 1/7 (1 + 0 + 1 + 1 + 1 + 2 + 2)  = 1.142857 P(A,G) = 1/7 (1 + 0 + 1 + 2 + 1 + 1 + 1)  = 1 P(G,A) = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0 P(A,S)  = 1/7 (2 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0)  = 0.714286 P(T,C)  = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0)  = 0,2857142 P(E,F)  = 1/7 (0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1)  = 0,4285714 P(F,E)  = 1/7 (0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0)  = 0,1428571 P(R,T)  = 1/7 (0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0)  = 0,1428571 P(T,R)  = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0)  = 0,1428571 P(S,T)   = 1/7 (0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0)  = 0,1428571
P(T,S)   = 1/7 (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0)  = 0,1428571
Urutan terakhir yakni menghitung arah preferensi. Dipertimbangkan sesuai dengan value index LF (Φ+), EF (Φ-), serta NF (Φ) dilandasi penghitungan seperti Gambar 1 . Hasil perhitungan disajikan pada Tabel 7 :
Tabel 7 . Value Index LF, EF, dan NF Alternatif LF EF NF A 0,714285714 0,015037594 0,69924812 B 0,481203008 0,082706767 0,398496241 C 0,255639098 0,293233083 -0,037593985 D 0,15037594 0,338345865 -0,187969925 E 0,270676692 0,466165414 -0,195488722 F 0,135338346 0,616541353 -0,481203008 G H I J K L M N O P Q
R S T 0,165413534 0,135338346 0,278195489 0,323308271 0,729323308 0,473684211 0,22556391 0,180451128 0,255639098 0,278195489 0,353383459 0,187969925 0,255639098 0,278195489 0,481203008 0,443609023 0,345864662 0,338345865 0,015037594 0,052631579 0,30075188 0,353383459 0,270676692 0,308270677 0,270676692 0,481203008 0,323308271 0,330827068 -0,315789474 -0,308270677 -0,067669173 -0,015037594 0,714285714 0,421052632 -0,07518797 -0,172932331 -0,015037594 -0,030075188 0,082706767 -0,293233083 -0,067669173 -0,052631579
Berdasarkan Tabel  7 dapat  diambil  kesimpulan  berdasarkan  urutan  tertinggi.  Urutan  ranking disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8 . Urutan Ranking Alternatif Urutan K 0,729323308 A 0,714285714 B 0,481203008 L 0,473684211 Q 0,353383459 J 0,323308271 I 0,278195489 P 0,278195489 T 0,278195489 E 0,270676692 C 0,255639098
Alternatif Urutan O 0,255639098 S 0,255639098 M 0,22556391 R 0,187969925 N 0,180451128 G 0,165413534 D 0,15037594 F 0,135338346 H 0,135338346
Berdasarkan  langkah  evaluasi  serta  hasil  yang  didapatkan  dari Tabel  8 ,  maka  yang direkomendasikan sebagai destinasi  objek wisata unggulan sesuai dengan metode promethee dari kasus yang ada adalah yang menempati rangking 1 yaitu alternatif K (Danau Toba) .

## Pembahasan
Pemodelan  aplikasi  dilakukan  dengan  mekanisme  UML  (Unified  Modeling  Language)  yaitu mekanisme    memodelkan  dengan  bentuk  nyata  merupakan  media  guna  mendukung  perihal  mendesain serta membangun aplikasi pendukung untuk rekomendasi objek destinasi wisata unggulan. UML adalah source secara nyata guna memodelkan sesuatu dengan  orientasi terhadap objek (Purba & Sondang, 2022; Rosanti et al., 2021) . Pada aktivitas desain atau merancang ini, diagram use case bisa dipecah berbentuk lebih  dari  satu  komposisi,  yakni  modul  klien  serta  pusat  modul  (modul  utama).  Bagan  use  case  dapat menampilkan  tujuan  serta  memberikan  penjelasan  bagian  mana  yang  mampu  pengguna  kerjakan  serta bagian  mana  yang  mampu  dikerjakan  oleh  si  sistem.  Kemudian  bagan  activity  memuat  cara  guna memaparkan  logikal  prosedur  (langkah)  serta  konteks  sistem  bekerja  di  mana  menjadikan  pengguna mungkin  untuk  mengerjakan  aksi  untuk  memilih  sebagai  bentuk  aksi  kepada  aplikasi.  Implementasi Aktualisasi Aplikasi terbagi menjadi beberapa bagian. Pertama, aktualisasi menu login merupakan menu pertama  yang  muncul  ketika  aplikasi  pertama  sekali  di  eksekusi  untuk  dijalankan.  Di  tahapan  ini, pengguna  diminta  untuk  memasukkan  username  sekaligus  password  agar  dapat  masuk  kedalam  menu aplikasi  untuk  kemudian  menggunakannya.  Kedua,  aktualisasi  menu  utama.  Setelah  pengguna  aplikasi memasukkan username serta password dan sesuai dengan yang tersimpan pada database aplikasi, maka aplikasi  akan  berpindah  ke  menu  sentral  (utama).  Di  tampilan  sentral  (utama)  terdapat  menu  yang mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  menghasilkan  rekomendasi.  Ketiga,  aktualisasi  penamaan proses. Penamaan proses merupakan menu pada aplikasi yang tujuannya untuk mengklasifikasikan apa yang menjadi sasaran dari aplikasi yang dibangun. Keempat, aktualisasi data kriteria, berisi kriteria yang menjadi  parameter  untuk  membuat  keputusan  rekomendasi.  Terakhir,  aktualisasi  data  perankingan. Perangkingan  dilakukan    setelah  masing-masing  alternative  diisikan  nilai  pada  kriteria  yang  telah disepakati.
Agar aplikasi yang dibangun dipastikan sesuai dengan yang diinginkan serta diharapkan, harus dilakukan  uji  coba  langsung  kepada  pengguna.  Pengguna  dalam  hal  ini  manajemen  dinas  pariwisata provinsi  Sumatera  Utara,  serta  beberapa  pengunjung  wisata  yang  dipilih  secara  acak.  Adapun  jumlah pengguna yang ikut dalam proses uji coba sejumlah 32 orang. Setelah mencoba menggunakan aplikasi, 32 orang  yang  menguji  aplikasi  diminta  untuk  mengisi  lembar  isian  yang  telah  diisikan  19  pertanyaan.  19 pertanyaan yang dimaksud sesuai dengan klasifikasi aplikasi yang dibangun. Setelah dilakukan pengisian lembar pertanyaan, maka jawaban ditotal dan diakumulasi, didapati nilai 2330. Apabila seluruh lembar pertanyaan diisikan maksimal, sejatinya total akumulasi nilai di angka 3040. Untuk hasil akhir, dilakukan perhitungan  dengan  komposisi  2330  dibagi  3040  dikalikan  dengan  100%.  Untuk  hasil  akhir  didapati persentase sejumlah 76,64%. Apabila dikonversi kedalam urutan, maka dapat diklasifikasikan pada level Baik.  Dengan  demikian  aplikasi  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  yang  diinginkan (Pakpahan  et  al., 2023;  Purba,  Sudarso,  et  al.,  2020). Penelitian  tentang  implementasi  metode  promethee  untuk rekomendasi  destinasi  objek  wisata  unggulan  menunjukkan  hasil  bahwa  metode  Promethee  berhasil menghasilkan  perangkingan  destinasi  wisata  yang  akurat  dan  stabil  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan (Shandy  Merdya  Pratama,  2023;  Wicaksono  &  Ighsan  Lucky,  2023). Dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  seperti  fasilitas,  keindahan  alam,  aksesibilitas,  dan  kepuasan pengunjung, metode promethee mampu memberikan peringkat destinasi yang objektif dan relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini tidak hanya membantu wisatawan dalam membuat keputusan yang  lebih  baik,  tetapi  juga  memberikan  wawasan  kepada  pengelola  pariwisata  untuk  meningkatkan kualitas layanan dan promosi destinasi (Sunita et al., 2021; Syams & Soebroto, 2020). Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya terkait memilih tempat wisata dengan metode promethee di
kabupaten  gresik (Ningsih  et  al.,  2019;  Shandy  Merdya  Pratama,  2023) .  Selain  itu,  sejalan  juga  dengan hasil  penelitian  yang menggunakan  metode  promethee  untuk  memilih  tempat  wisata  di  kabupaten simalungun (Ningsih et al., 2019; Purba, Samsir, et al., 2020) . Penelitian dengan metode promethee untuk memilih  tempat  wisata  di  samosir (Purba  &  Sondang,  2022;  Sunita  et  al.,  2021) .    Serta  penelitian  yang menggunakan metode prometee untuk menentukan pilihan objek wisata di kota batu malang (de Almeida Filho  et  al.,  2018;  Syams  &  Soebroto,  2020) .  Berdasarkan  hasil  penelitian  relevan  tersebut  menyatakan bahwa  metode  Promethee  merupakan  alat  yang  efektif  dan  andal  untuk  memberikan  rekomendasi destinasi  objek  wisata  unggulan.Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  karena  terbukti  efektif  dalam menangani  berbagai  faktor  penilaian,  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  dan sesuai  dengan  preferensi  wisatawan (Devitasari  et  al.,  2022;  Muqorobin  &  Ma’ruf,  2022) .  Implikasi  dari penelitian  ini  adalah  peningkatan  kualitas  pelayanan  industri  pariwisata  melalui  penyajian  informasi destinasi  yang  lebih  terstruktur  dan  informatif,  yang  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  kepuasan wisatawan  dan  jumlah  kunjungan.  Namun  tentunya  penelitian  ini  masih  memiliki  kekurangan,  seperti adanya  potensi  bias  jika  data  yang  digunakan  tidak  akurat  atau  lengkap.  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan  untuk  melibatkan  lebih  banyak  variabel  penilaian  dan  melakukan  uji  coba  pada  berbagai pengguna untuk memastikan fleksibilitas dan keandalan metode ini dalam berbagai kondisi.

## 4. SIMPULAN
Setelah melalui proses penelitian sesuai dengan tahapan-tahapan yang direncanakan, didapatkan hasil  bahwa  aplikasi  Rekomendasi  Destinasi  Objek  Wisata  Unggulan  Provinsi  Sumatera  Utara Menggunakan  Metode  Promethee  dapat  diselesaikan  dan  berdasarkan  pengujian  hasilnya  baik.  Sesuai dengan  cara  kerja  metode  Promethee  didapatkan  destinasi  wisata  unggulan  yaitu  objek  wisata  Danau Toba.  Untuk hasil uji aplikasi yang dibangun di angka 76,64% dengan kategori baik. Sehingga kedepan aplikasi ini akan menjadi rekomendasi bagi pihak yang ingin memilih destinasi objek wisata yang tersedia. Kedepan dapat ditambahkan objek wisata lain beserta dengan kriterianya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abiatma, M. F. (2018). Analisis Faktor-faktor Pariwisata yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah di Provinsi Sumatera Utara, Jawa Timur, Bali, Nusa Tenggara Barat, dan Sulawesi Utara Tahun 2011-
2016. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 6 (2). https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/5130.
Agustina, R., Dwanoko, Y. S., Susanto, G., Kuswinardi, W., Purwanto, H. L., & Suprianto, D. (2019). Decision making  system  vocational  high  school  election  using  promethee  method. Journal  of  Physics: Conference Series , 1375 (1), 12039. https://doi.org/DOI:10.1088/1742-6596/1375/1/012039.
Apriani,  T.,  &  Simangunsong,  A.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas  Getah  Hevea brasiliensis (Karet) Terbaik pada PT Timbang Deli Verdant Bioscience dengan Metode Promethee. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 2 (1), 47–56. https://doi.org/10.54082/jiki.22.
Arisandi, A., & Sanjaya, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Usulan Pemilihan Pariwisata Kabupaten Kediri Dengan Metode Simple Additive Weighting. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 7 (1), 435–443. https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3454.
Astuti, P. A. A., Athallariq, M. I., Febbyani, A. W., Islamiyah, J. S., Nurfiansyah, D., & Putra, T. S. O. (2021).
Mewujudkan Kampung Lawang Seketeng Surabaya Sebagai Destinasi Wisata Bersejarah Melalui Media Sosial. Journal of Community service
Consortium , 2 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.37715/consortium.v2i1.3309.
de Almeida Filho, A. T., Clemente, T. R. N., Morais, D. C., & de Almeida, A. T. (2018). Preference modeling experiments with surrogate weighting procedures for the PROMETHEE method. European Journal of Operational Research , 264 (2), 453–461.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.08.006.
Devitasari,  D.,  Fasa,  M.  I.,  &  Soeharto,  S.  (2022).  Analisis  Pengembangan  Wisata  Halal  Dalam  Prospek Membantu  Meningkatkan  Perekonomian  Di  Indonesia. Jurnal  Bina  Bangsa  Ekonomika , 15 (1), 130–139. https://doi.org/10.46306/jbbe.v15i1.129.
Irawan, E. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obyek Wisata Alam Kabupaten Simalungun.
Sinkron : Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika , 2 (2), 176–181.
https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/153.
Lopes, A. P. F., Muñoz, M. M., & Alarcón-Urbistondo, P. (2018). Regional tourism competitiveness using the
PROMETHEE approach. Annals of Tourism Research , 73 , 1–13. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.07.003.
Lucitasari,  D.  R.,  &  Khannan,  M.  S.  A.  (2019).  Designing  Mobile  Alumni  Tracer  Study  System  Using Waterfall  Method:  an  Android  Based. International  Journal  of  Computer  Networks  and Communications Security , 7 (9), 196–202.
https://www.proquest.com/openview/bb5962be1873287d1c634c9252177903/1?pq- origsite=gscholar&cbl=2044553.
Muqorobin, M., & Ma’ruf, M. H. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obyek Wisata Terbaik Di Kabupaten  Sragen  Dengan  Metode  Weighted  Product. Jurnal  Tekinkom  (Teknik  Informasi  dan Komputer , 5 (2), 364–376,. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i2.536.
Ningrum,  A.  S.,  Rustamaji,  H.  C.,  &  Fauziah,  Y.  (2019).  Content  Based  Dan  Collaborative  Filtering  Pada Rekomendasi  Tujuan  Pariwisata  Di  Daerah  Yogyakarta. Telematika:  Jurnal  Informatika  dan Teknologi Informasi , 16 (1), 44–51.
https://doi.org/https://doi.org/10.31315/telematika.v16i1.3023.
Ningsih,  S.  R.,  Hartama,  D.,  Wanto,  A.,  Parlina,  I.,  &  Solikhun,  S.  (2019).  Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan Pada Pemilihan Objek Wisata di Simalungun. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 1 (1). file:///C:/Users/User/Downloads/223-218-1-PB.pdf.
Nisa,  A.  I.  J.,  Prawiro,  R.,  &  Trisna,  N.  (2021).  Analisis  Hybrid  DSS  untuk  Menentukan  Lokasi  Wisata Terbaik. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (2),  238–246. https://doi.org/https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.2915. Nugroho, D. Y., Kiswantoro, A., & Damiasih, D. (2020). Pengelolaan Taman Wisata Umbul Square Berbasis Ekowisata  Di  Kabupaten  Madiun,  Jawa  Timur. Khasanah  Ilmu-Jurnal  Pariwisata  Dan  Budaya , 11 (1), 1–8. https://doi.org/https://doi.org/10.31294/khi.v11i1.7888. Pakpahan, H. S., Basani, Y., & Shadrina, N. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan  Metode  Weighted  Product  dan  Simple  Additive  Weighting. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 18 (1), 1. https://doi.org/10.30872/jim.v18i1.8399. Purba, R. A. (2021). Application design to help predict market demand using the waterfall method. Matrix: Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika , 11 (3), 140–149.
https://doi.org/https://doi.org/10.1088/1757-899X/830/3/032003.
Purba,  R.  A.,  Samsir,  S.,  Siddik,  M.,  Sondang,  S.,  &  Nasir,  M.  F.  (2020).  The  optimalization  of backpropagation  neural  networks  to  simplify  decision  making. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , 830 (2). https://doi.org/10.1088/1757-899X/830/2/022091.
Purba,  R.  A.,  &  Sondang,  S.  (2022).  Design  and  Build  Monitoring  System  for  Pregnant  Mothers  and Newborns using the Waterfall Model. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , 6 (1), 29–42. https://doi.org/https://doi.org/10.29407/intensif.v6i1.16085.
Purba,  R.  A.,  Sudarso,  A.,  Silitonga,  H.  P.,  Sisca,  S.,  Supitriyani,  S.,  Yusmanizar,  Y.,  Nainggolan,  L.  E., Sudirman,  A.,  Widyastuti,  R.  D.,  &  Novita,  A.  D.  (2020). Aplikasi  Teknologi  Informasi:  Teori  dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis.
Purba, R. A., Suparno, S., & Giatman, M. (2020). The optimalization of cosine similarity method in detecting similarity degree of final project by the college students. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 830 , 032003. https://doi.org/10.1088/1757-899X/830/3/032003.
Purwanto,  H.,  &  Kardi,  D.  C.  A.  (2021).  Memilih  Tidak  Berubah  Sebagai  Strategi  Pemasaran  Ditengah Revolusi Industri Yang Cepat Berubah Demi Keberlangsungan Hidup Dan Citra Destinasi Wisata (Studi  Kasus  pada  Usaha  Kecil  dan  Kafe  Sawah  Desa  Wisata  Pujon  Kidul  Kabupaten  Malang).
Tirtayasa Ekonomika , 16 (1), 125–132.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.35448/jte.v16i1.10140.
Rao, R. V., Rai, D. P., & Balic, J. (2019). Multi-objective optimization of abrasive waterjet machining process using  Jaya  algorithm  and  PROMETHEE  Method. Journal  of  Intelligent  Manufacturing , 30 ,  2101– 2127. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10845-017-1373-8. Revida, E., Gaspersz, S., Uktolseja, L. J., Nasrullah, N., Warella, S. Y., Nurmiati, N., Alwi, M. H., Simarmata, H. M. P., Manurung, T., & Purba, R. A. (2020). Pengantar Pariwisata . Yayasan Kita Menulis. Rosanti, Y., Irawan, I., & Putra, M. D. T. (2021). Tantangan dan Strategi Customer Relationship Marketing dengan  Prinsip  Cleanliness,  Health,  and  Safety  (CHS)  dalam  Upaya  Pemulihan  Ekonomi  di Kawasan  Wisata  Samosir. Prosiding  Konferensi  Nasional  Ekonomi  Manajemen  dan  Akuntansi (KNEMA) , 1 (1). https://jurnal.umj.ac.id/index.php/KNEMA/. Shandy  Merdya  Pratama,  M.  dkk.  (2023).  Implementasi  Metode  PROMETHEE  dalam  Menentukan Perbaikan  Daerah  Aliran  Sungai  pada  Provinsi  Riau. Indonesian  Journal  of  Computer  Science , 12 (2), 284–301. https://doi.org/https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i3.3222. Sunita,  Y.,  Sari,  R.,  &  Lubis,  R.  (2021).  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Yang Paling  Diminati  Di  Kabupaten  Samosir  Dengan  Menggunakan  Metode  Promethee. Journal  of Maritime and Education (JME) , 3 (1), 216–221.
https://doi.org/https://doi.org/10.54196/jme.v3i1.41.
Syams, R. R., & Soebroto, A. A. (2020). Sistem Rekomendasi Wisata di Kota Batu dengan Metode Voting Borda Berdasarkan Metode TOPSIS dan PROMETHEE. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN , 3 (10),  10207–10215. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6605.
Wicaksono,  M.,  &  Ighsan  Lucky,  M.  (2023).  Implementasi  Metode  Promethee  Pada  Pemilihan  Registrar Domain Di Indonesia. Jurnal Ilmiah Informatika. JURNAL ILMIAH INFORMATIKA , 11 (01), 94–101. https://doi.org/10.33884/jif.v11i01.7174.
Zuraidah,  E.  (2019).  Decision  Support  System  For  Selecting  Bali  Tourist  Attractions  Using  The PROMETHEE  Method. Sinkron:  Jurnal  dan  Penelitian  Teknik  Informatika , 3 (2),  1–5. https://doi.org/DOI: 10.33395/sinkron.v3i2.237.