## Penerapan Metode EXPROM II Dalam Menentukan Tempat Wisata Pantai Terbaik
Mesran 1 , Agung Triayudi 2,* , Dini Nofrisa 1 , Rizkah Fadillah 1
1 Program studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mesran.skom.mkom@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 dini98@gmail.com,
4 rizkahfadillah52@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 21/10/2023 ; Accepted: 26/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak− Wisata  merupakan  suatu  aktifitas  atau  kegiatan  yang  dilakukan  manusia  dalam  rangka  mencari  kesenangan  atau memberi ruang bagi dirinya untuk mengiistirahatkan diri dari kepenatan keseharian. Kata wisata menggambarkan ungkapan kesenangan seseorang  yang akan  menikmati  hari  libur  dengan pergi  kesuatu tempat.  Banyak pantai diindonesia di berbagai daerah  menjadikan  masyarakat  kebingungan  dalam  memilih  tempat  mana  yang  akan  dikunjungi  pada  saat  berlibur.  Untuk membantu pengunjung dalam memilih pantai mana yang sebaiknya dikunjungi maka dibutuhkan suatu sistem. Sistem yang baik digunakan pada masalah ini adalah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang memiliki tata cara pengerjaan yang sama dengan sistem komputer. SPK membutuhkan sebuah metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode EXPORM II. Metode EXPORM II ialah metode hasil modifikasi dari metode PROMITHE ll. Dimana metode EXPORM II ini lebih mudah daripada metode PROMITHE ll. Namun memiliki hasil yang sama akuratnya dari  metode  PROMITHE  ll.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  yang  menjadi  alternatif  terbaik  adalah  Pantai  Cemara Kembar sebagai alternatif A 7 dengan nilai sebesar 0.69889 yang pada akhirnya disarankan menjadi tempat wisata pantai terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; EXPROM II; Pemilihan Tempat Wisata Pantai
Abstract− Tourism is an activity or activity carried out by humans in order to find pleasure or provide space for themselves to rest themselves from daily fatigue. The word tourism describes the expression of pleasure for someone who will enjoy a holiday by going somewhere. Many beaches in Indonesia in various regions make people confused in choosing which place to visit while on vacation. To assist visitors in choosing which beaches should be visited, a system is needed. A good system used in this problem is a decision support system. A decision support system is a system that has the same working procedures as a computer system. DSS requires a method. The method used in this study is the EXPORM II method. The EXPORM II method is a modified method of the PROMITHE II method. Where the EXPORM II method is easier than the PROMITHE II method. However, it has the same accurate results as the PROMITHE ll method. The results of this study are that the best alternative is Cemara Kembar Beach as an alternative to A7 with a value of 0.69889 which in the end is suggested to be the best beach resort.
Keywords: Decision Support System; EXPROM II; Selection of Beach Tourist Places

## 1. PENDAHULUAN
Wisata merupakan suatu aktifitas atau kegiatan yang dilakukan manusia dalam rangka mencari kesenangan atau memberi ruang bagi dirinya untuk mengiistirahatkan diri dari kepenatan keseharian. Kata wisata menggambarkan ungkapan kesenangan seseorang yang akan menikmati hari libur dengan pergi kesuatu tempat[1]. Dalam arti kata wisata,  berarti  melakukan  perpindahan  dari  suatu tempat  yang  biasa  dikunjungi  dan  pergi  ketempat  yang  tidak biasa  dikunjungi.  Tempat  wisata  merupakan  suatu  tempat  yang  akan  dituju  oleh  seseorang  yang  akan  pergi berlibur.  Tempat  wisata  identik  dengan  keindahan  atau  menarik.  Jadi  dengan  demikian  tempat  wisata  haruslah indah dan menarik serta memberi aura positif bagi para pengunjung[2].
Dalam  melakukan  rekreasi  atau  liburan,  pemilihan  tempat  wisata  menentukan  kualitas  atau  kesenangan pada liburan tersebut[3]. Dalam artian, jika tempat wisata yang dikunjungi tidak menarik atau tidak memberi kesan estetik, maka liburan tersebut terbilang liburan yang buruk. Namun jika tempat yang dikunjungi memberi kesan yang  mewah  dan  estetik  serta  memberi  aura  yang  positif,  maka  liburan  tersebut  akan  menjadi  liburan  yang menyenangkan[4]. Banyak jenis-jenis tempat liburan, seperti gunung, pantai, kolam renang, kebun pemeliharaan hewan dan berbagai jenis tempat liburan lainnya[5]. Dari semua tempat liburan diatas, ada pula gungung, pantai dan tempat bermain lainnya di berbagai daerah. Dimana tempat tersebut memiliki keunikan dan daya tarik dari tempat masing-masing.
Keunikian dan daya tarik dari berbagai tempat wisata menjadi salah-satu alasan bagi para pengunjung untuk datang ke tempat liburan tersebut. Seperti pada tempat liburan yang jenisnya pantai, maka biasanya pengunjung akan melihat daya tarik dari pantai atau tempat wisata tersebut sebagai alasan pengunjung untuk datang berkunjung ke  tempat  tersebut.  Banyak  pantai  diindonesia  di  berbagai  daerah  menjadikan  masyarakat  kebingungan  dalam memilih tempat mana yang akan dikunjungi pada saat berlibur. Karena jika tempat yang dikunjungi tidak sesuai dengan apa yang diperkirakan, maka akan mendatangkan kekecewaan bagi pengunjung tersebut. Untuk membantu pengunjung dalam memilih pantai mana yang sebaiknya dikunjungi maka dibutuhkan suatu sistem. Sistem yang baik digunakan pada masalah ini adalah sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang memiliki tata cara pengerjaan yang sama dengan sistem  komputer[6].  Oleh  karena  itu  sistem  ini  disebut  sistem  berbasis  komputer.  Sistem  ini  dipakai  dalam
membantu  oknum-oknum  tertentu  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan  atau  sedang  kebingungan  dalam memilih sesuatu. SPK ini biasanya dipakai dalam pemilihan diamanapilihan yang harus dipilih banyak atau multi alternatif. Dimana jika dipilih secara manual bisa saja menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusannya. Oleh karena itu, untuk menghindari kesalahan tersebut maka sebaiknya dipakailah sistem pendukung keputusan. Pad penggunaan SPK ini, dilengkapi dengan metode[7]. Banyak metode yang dapat dipakai pada penelitian ini seperti metode MOORA, metode ARAS, metode PROMITHE, metode EXPORM II dan masih banyak lagi. Pada penelitian ini yang dipakai adalah metode EXPORM II.
Metode EXPORM II ialah metode hasil modifikasi dari metode PROMITHE ll. Dimana metode EXPORM II  ini  lebih  mudah  daripada  metode  PROMITHE  ll.  Namun  memiliki  hasil  yang  sama  akuratnya  dari  metode PROMITHE ll[8]. Kepanjangan dari metode ini adalah The Extended Promethee II (EXPROM II) dimana metode ini  melakukan  perbandingan  dengan  memasangkan  alternatif  dengan  melakukan  pertimbangan  pada penyimpangan terhadap setiap kriteria yang digunakan sebagai bahan accuan. Dengan bahasa sederhana EXPROM II menggunakan alternatif ideal dan anti ideal dengan memakai pembatasan sesuai dengan yang sudah ditetapkan sebelumnya.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Dwika assrani dkk pada tahun 2018 mengenai pemilihan esesor terbaik menggunakan metode EXPROM II dengan alternatif ada 7 dan 5 kriteria[9]. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2020 oleh Nurlela dkk mengenai pemilihan kepala desa dengan menggunakan metode EXPROM II dengan hasil  sebesar  0.8956  sebagai  A1[10].  Penelitian  selanjutnya  mengenai  penentuan  produk  diskon  terbaik menggunakan metode EXPROM II dengan hasil 0.9142 sebagai alternatif A5 dimana penelitian ini dilakukan pada tahun 2017[11]. Peneltian selanjutnya oleh Pratidina dkk mengenai kelayakan peserta lelang dengan menggunakan metode EXPROM II dengan hasil A4 sebagai alternatif terbaik[12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Elisabet pada tahun 2019 mengenai pemilihan duta bahasa pelajar dengan hasil sebesar 0.8956 dengan alternatif A7 sebagai alternatif terbaik[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan suatu penelitian, ada tahapan yang harus dilalui sebagai berikut : a. Analisa masalah
Analisa  masalah  ialah  tahapan  awal  dimana  dilakukan  analisa  masalah.    Hasil  dari  tahapan  ini  berupa terpecahkannya suatu masalah dan adanya analisa  permasalahan menghasilkan suatu strategi dalam mencari solusi masalah tersebut.
b. Pengumpulan data
dalam penelitian, harus ada data data. Dimana data yang ada akan dijadikan sebagai bahan dalam penelitian. Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dari  wawancara,  pengamatan,  dan  riset  langsung  ketempat  yang  akan diteliti. Keakuratan data akan menghasilkan suatu7 penelitian yang akurat.
c. Studi literature
Studi  literatur  adalah  proses  mempelajari  kasus  sehingga  dapat  ditemukan  solusinya.studi  literatur  ini  bisa dilakukan dengan  membaca buku atau perpustakaan atau bahkan  jurnal dan artikel terdahulu sehingga pada proses pengerjaaan penelitian tidak terjadi kesalahan.
d. Analisa dan penerapan metode
Selanjutnya adalah proses penerapan metode yang telah ditetapkan. Pada penelitian ini metode yang di pakai adalah metode MOORA. Maka dilakukan pengujian dengan menggunakan metode MOORA.
e. Laporan penelitian
Tahap  akhir  adalah  tahapan  menulis  atau  membuat  laporan.  Tahapan  ini  merupakan  tahapan  yang  dapat dilakukan jika tahapan diatas sudah siap dilakukan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang memiliki tata cara pengerjaan yang sama dengan sistem komputer[6]. Oleh karena  itu sistem  ini disebut sistem  berbasis komputer. Sistem  ini dipakai dalam  membantu oknum-oknum  tertentu  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan  atau  sedang  kebingungan  dalam  memilih sesuatu. SPK ini biasanya dipakai dalam pemilihan diamanapilihan yang harus dipilih banyak atau multi alternatif. Dimana  jika  dipilih  secara  manual  bisa  saja  menimbulkan  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusannya.  Oleh karena itu, untuk menghindari kesalahan tersebut maka sebaiknya dipakailah sistem pendukung keputusan. Pad penggunaan SPK ini, dilengkapi dengan metode[7], [14]–[16]. Banyak metode yang dapat dipakai pada penelitian ini seperti metode MOORA, metode ARAS, metode PROMITHE, metode EXPORM II dan masih banyak lagi. Pada penelitian ini yang dipakai adalah metode EXPORM II.[17].

## 2.3 Tempat Wisata Pantai
Wisata merupakan suatu aktifitas atau kegiatan yang dilakukan manusia dalam rangka mencari kesenangan atau memberi ruang bagi dirinya untuk mengiistirahatkan diri dari kepenatan keseharian. Kata wisata menggambarkan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6925
ungkapan kesenangan seseorang yang akan menikmati hari libur dengan pergi kesuatu tempat[1]. Dalam arti kata wisata,  berarti  melakukan  perpindahan  dari  suatu tempat  yang  biasa  dikunjungi  dan  pergi  ketempat  yang  tidak biasa  dikunjungi.  Tempat  wisata  merupakan  suatu  tempat  yang  akan  dituju  oleh  seseorang  yang  akan  pergi berlibur.  Tempat  wisata  identik  dengan  keindahan  atau  menarik.  Jadi  dengan  demikian  tempat  wisata  haruslah indah dan menarik serta memberi aura positif bagi para pengunjung.

## 2.4 Metode the Extended Promethee II (EXPROM II)
Metode EXPORM II ialah metode hasil modifikasi dari metode PROMITHE ll. Dimana metode EXPORM II ini lebih  mudah  daripada  metode  PROMITHE  ll.  Namun  memiliki  hasil  yang  sama  akuratnya  dari  metode PROMITHE ll[8]. Kepanjangan dari metode ini adalah The Extended Promethee II (EXPROM II) dimana metode ini  melakukan  perbandingan  dengan  memasangkan  alternatif  dengan  melakukan  pertimbangan  pada penyimpangan terhadap setiap kriteria yang digunakan sebagai bahan accuan. Dengan bahasa sederhana EXPROM II menggunakan alternatif ideal dan anti ideal dengan memakai pembatasan sesuai dengan yang sudah ditetapkan sebelumnya. Berikut langkah-langkah metode EXPROM II,[11], [18]–[20] sebagai berikut : 1. Menentukan Matrix Keputusan
X ij =   | x11 x12 … x1 n x21 x22 … x2 n … … … … x m 1 x m 2 … X mn | (1)
2. Normalisasi Matriks Keputusan
Untuk jenis kriteria benefit:
r ij= x ij −min (x ij) [Max(x ij )−min (x ij ) (i=1,2,...,m;j=1,2....,n)
(2)
Untuk jenis keriteria cost:
r ij= [max (x ij )−x ij ] [Max(x ij )−min (x ij ) (3)
Menentukan Fungsi Preferensi Pj(i,i’). Fungsi Preferensi Pj(i,i’) diberikan di bawah ini:
P ij (i,i’)= 0 if r ij ≤ r i′j (4)
P ij (i,i’)=( r ij - r i′j ) if r ij > r i′j (5)

## 3. Menghitung Nilai Weak Preference (WP)
WP(i, i) = [∑ W j xP j (i, i) n j=1 ] ∑ W j n j=1 ⁄ (6)
4. Menghitung Nilai SP j(i,i’).
SP j (i, i ′ ) = [max(0,d j −L j )] [dm j −L j ] (7)

## 5. Menghitung Nilai (SP)
SP(i, i′) = [∑ W j xSP j (i,i) n j=1 ] ∑ W j n j=1
(8)
6. Menghitung Nilai TP( i, i′)
TP (i, i′) =Min[1,WP( i, i′ )+SP( i, i′ )] (9)
7. Menghitung Nilai flow masukan
𝛗 + (𝐢) = 𝟏 𝐦−𝟏 ∑ 𝐓𝐏(𝐢, 𝐢 ′ ) 𝐧 𝐢 ′ =𝟏 (𝐢 ≠ 𝐢 ′ ) (10)
Arah masuk :
𝛗 − (𝐢) = 𝟏 𝐦−𝟏 ∑ 𝐓𝐏(𝐢, 𝐢 ′ ) 𝐧 𝐢′=𝟏 (𝐢 ≠ 𝐢 ′ ) (11)
8. Menghitung nilai dari suatu Net Flow
φ(i) =   φ + (i) − φ − (i) (12)
9. Perangkingan dengan mencari φ(i) tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan penelitian pada SPK dibutuhkan data yang akan diolah pada penelitian ini. Data tersebut berupa alternatif dan kriteria.

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Dalam Proses metode EXPROM II memerlukan alternatif dan kriteria yang akan dijadikan sebagai bahan dalam melakuakn perhitungan dan pertimbangan. Adapun alternatif dan kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Alternatif Alternatif Keterangan A1 Pantai Cermin A2 Pantai Pondok Permai A3 Pantai Bali Lestari A4 Pantai Gudang Garam A5 Pantai Sri Mersing A6 Pantai Mangrove A7 Pantai Romance
Kriteria-kriteria yang telah di tetapkan adalah seperti tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kriteria  Keterangan Jenis Bobot C 1 Jarak Benefit   0.456 C 2 Kebersihan Benefit 0.256 C 3 Keamanan Benefit 0.156 C 4 Keindahan alam  Benefit 0.09 C 5 Tiket Masuk Benefit 0.04
Dengan menyatukan alternatif dan kriteria maka diperolah rating kecocokan data alternatif dan data kriteia seperti tabel 3 berikut:
Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif Dan Kriteria Alternatif C1 C2  C3  C4 C5 A 1 50 km 30 30 30 10000 A 2 51 km 30 40 40 15000 A 3 57 km 10 40 30 20000 A 4 60 km 40 50 50 45000 A 5 61 km 40 30 40 25000 A 6 63 km 20 30 30 10000 A 7 68 km 40 30 30 10000 Max 68 km 50 50 50 45000 Min 50 km 10 30 30 10000

## 3.2 Penerapan Metode EXPROM II
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode EXPROM II dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini : 1. Mempersiapkan matriks keputusan
[
50 30 30 30 10000
51 30 40 40 15000
57 10 40 30 20000 60 40 50 50 45000
61 40 30 40 25000
63 20 30 30 10000 68 40 30 30 10000]
2. Normalisasi Matriks Keputusan
C1 = Jarak
R 11 = [52−50] [68−50] = 0,11
R 21 = [58−50] [68−50] = 0,44
R 31 = [53−50] [68−50] = 0,16
R 41 = [50−50] [68−50] = 0
R 51 = [51−50] [68−50] = 0.05
R 61 = [57−50] [68−50] =0,38
R 71 = [60−50] [68−50] =0,55
R 81 = [61−50] [68−50] = 0.61
R 91 = [63−50] [68−50] =0,38
𝑅 10,1 = [68−50] [68−50] =0,55
Setelah melakukan perhitungan sesuai dengan perhitungan diatas pada semua kriteria, maka diperoleh matriks berikut:
[ 0 0,5 0 0 0
0,05 0,5
0,5 0 0 0,38 0 0,5 0 0,57 0,55 0,75 0,67 0,5 0,85 0,61 0,75 0 0 0,57 0,72 0,25
0 0 0 1 0,75 0 0 0 ]
3. Menentukan nilai Preferensi Pj(i,i’)
C1= Jarak If  0,11 ≤ 0,44 true, then P1(1,2) = 0 If  0,11 ≤ 0,16 true, then P1(1,3) = 0 If  0,11≤ 0 false, else if  0,11 > 0true, then P1(1,4) = 0,11-0 = 0,11 If  0,11 ≤ 0,05 false, else if  0,11 > 0,05 true, then P1(1,5) = 0,11-0,05 = 0,06 If  0,11 ≤ 0,38 true, then P1(1,3) = 0 If  0,11 ≤ 0,55 true, then P1(1,3) = 0 If  0,11 ≤ 0,61 true, then P1(1,3) = 0 If  0,11 ≤ 0,72 true, then P1(1,3) = 0 If  0,11 ≤ 0,1 true, then P1(1,3) = 0 Setelah melakukan perhitungandengan langkah yang sama sesuai dengan yang dilakukan diata maka diperoleh tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Referensi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 -1,2 0 0,25 0 0 0 -1,3 0 0 0 0 0 -1,4 0,11  0,25 0 0 0 -1,5 0,06  0,25 0 0 0 -1,6 0 0,75 0 0 0 -1,7 0 0 0 0 0 -2,1 0,33 0 0,5 0 0
-2,3 0,28 0 0,5 0 0
-2,4 0,44 0 0,5 0 0
-2,5 0,39 0 0 0 0 -2,6 0,06 0,5 0 0 0 -2,7 0 0 0 0 0 -3,1 0,5 0,25 0 0 0,57 -3,2 0 0,5 0 0 0,57 -3,4 0,16 0,5 0 0 0,57 -3,5 0,11 0,5 0 0 0,57 -3,6 0 1
0 0 0
-3,7 0 0,25 0 0 0
-4,1 0 0 0 0 0 -4,2 0 0 0 0 0 -4,3 0 0 0 0 0 -4,5 0 0 0 0 0
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 -4,6 0 0,5 0 0 0 -4,7 0 0 0 0 0 -5,1 0 0 0,5 0 0 -5,2 0 0 0 0 0 -5,3 0 0 0,5 0 0 -5,4 0,5 0 0,5 0 0 -5,6 0 0,5 0 0 0 -5,7 0 0 0 0 0 -6,1 0,27 0 0,5 0 0,57 -6,2 0 0 0 0 0,57 -6,3 0,22 0 0,5 0 0 -6,4 0,38 0 0,5 0 0,57 -6,5 0,33 0 0 0 0 -6,7 0 0 0 0 0 -7,1 0,44 0 0,67  0,5  0,85 -7,2 0,11 25 0,17  0,5  0,85 -7,3 0,39 0 0,67  0,5  0,28 -7,4 0,55  0,25  0,67  0,5  0,85 -7,5 0,5 0,25  0,17  0,5  0,85 -7,6 0,17  0,75  0,17  0,5  0,28
4. Menghitung nilai WP(i,i’)
Nilai  WP(i,i’)merupakan  penjumlahan  dari  setiap  hasil  perkalian  nilai  yang  dimiliki  kriteria  dengan  jumlah bobot yang sudah ditentukan sebelumnya.
WP (1,2 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,10∗0) + (0,20∗0,25) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)] 1 = 0,05
WP (1,3 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,10∗0) + (0,20∗0) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1
= 0
WP (1,4 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,10∗0,11) + (0,20∗0,25) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0,061
WP (1,5 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,10∗0,06) + (0,20∗0,25) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0,056
WP (1,6 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)] 1 = [(0,10∗0) + (0,20∗0,75) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0,15
WP (1,7 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)] 1 = = 0
WP (1,8 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)]
1
= [(0,10∗0) + (0,20∗0) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0
WP (1,9 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)] 1 = [(0,10∗0) + (0,20∗0,20) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0,1
WP (1,10 ) = [(𝑊 1 𝑥𝑃 1 (1,2))+ (𝑊 2 𝑥𝑃 2 (1,2))+(𝑊 3 𝑥𝑃 3 (1,2))+(𝑊 4 𝑥𝑃 4 (1,2))+(𝑊 5 𝑥𝑃 5 (1,2)] 1
= [(0,10∗0) + (0,20∗0) + (0,20∗0) + (0,30∗0) + (0,20∗0)]
1 = 0
Hasil dari perhitungan bobot diatas maka diperoleh tabel 5:
Tabel 5. WP (Weak Preferential) Alternatif Nilai (1,1)+ 0 (1,2) 0,05 (1,3) 0 (1,4) 0,061 (1,5) 0,056 (1,6) 0,15
Alternatif Nilai (1,7) 0 (2,1) 0,133 (2,3) 0,128 (2,4) 0,144 (2,5) 0,039 (2,6) 0,106 (2,7) 0 (3,1) 0,214 (3,2) 0,214 (3,4) 0,23 (3,5) 0,225 (3,6) 0,2 (3,7) 0,05 (4,1) 0 (4,2) 0 (4,3) 0 (4,5) 0 (4,6) 0,1 (4,7) 0 (5,1) 0 (5,2) 0 (5,3) 0,1 (5,4) 0,105 (5,6) 0,1 (5,7) 0 (6,1) 0,181 (6,2) 0,114 (6,3) 0,147 (6,4) 0,252 (6,5) 0,297 (6,7) 0 (7,1) 0,498 (7,2) 0,415 (7,3) 0,379 (7,4) 0,559 (7,5) 0,454 (7,6) 0,407 (7,8) 0,34
5. Nilai SPj(i,i’)
Dengan menggunakan persaman  diperoleh hasil  seperti pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Tabel SPj Alternatif Nilai Alternatif Nilai Alternatif Nilai (1,2) 0 (3,4) 0,16 (5,6) 0 (1,3) 0 (3,5) 0,11 (5,7) 0 (1,4) 0,11 (3,6) 0 (6,1) 0,27 (1,5) 0,056 (3,7) 0 (6,2) 0 (1,6) 0,06 (4,1) 0 (6,3) 0,22 (1,7) 0 (4,2) 0 (6,4) 0,38 (2,1) 0,33 (4,3) 0 (6,5) 0,33 (2,3) 0,29 (4,5) 0 (6,7) 0 (2,4) 0,44 (4,6) 0 (7,1) 0,44 (2,5) 0,39 (4,7) 0 (7,2) 0,11 (2,6) 0,06 (5,1) 0 (7,3) 0,39 (2,7) 0 (5,2) 0 (7,4) 0,55 (3,1) 0,05 (5,3) 0 (7,5) 0,5 (3,2) 0 (5,4) 0,05 (7,6) 0,17
6. Nilai Strict PreferencesatauSP(i,i’) Dengan menggunakan persaman  diperoleh hasil  seperti pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. SP (Strict Preferential)
Alternatif  Nilai Alternatif  Nilai Alternatif  Nilai SP(1,2) 0,05 SP(3,4) 0,23 SP(5,6) 0,1 SP(1,3) 0 SP(3,5) 0,225 SP(5,7) 0 SP(1,4) 0,061 SP(3,6) 0,2 SP(6,1) 0,181 SP(1,5) 0,056 SP(3,7) 0,05 SP(6,2) 0,114 SP(1,6) 0,15 SP(4,1) 0 SP(6,3) 0,147 SP(1,7) 0 SP(4,2) 0 SP(6,4) 0,252 SP(2,1) 0,133 SP(4,3) 0 SP(6,5) 0,297 SP(2,3) 0,128 SP(4,5) 0 SP(6,7) 0 SP(2,4) 0,144 SP(4,6) 0,1 SP(6,3) 0,147 SP(2,5) 0,039 SP(4,7) 0 SP(6,4) 0,252 SP(2,6) 0,106 SP(5,1) 0 SP(6,5) 0,297 SP(2,7) 0 SP(5,2) 0 SP(6,7) 0 SP(3,1) 0,214 SP(5,3) 0,1 SP(7,1) 0,498 SP(3,2) 0,214 SP(5,4) 0,105 SP(7,2) 0,415
7. Menghitung nilai TP(i,i’)
Nilai  total  preference  merupakan  penjumlahan  dari  hasil  nilai  weak  preferential  dan  hasil  nilai  stric preferenceyang  nantinya  hasil  dari  pemjumlahan  keduanya  akan  dimasukan  menjadi  nilai  keseluruhan preferensi.
Tabel 8. Total Preference dari WP Dan SP Alternatif Perhitungan (1,2) [1, 0,5+0,5] = 1 (1,3) [1, 0+0] = 0 (1,4) [1, 0.061+0.061] = 0,122 (1,5) [1, 0.056+0.056] = 0.112 (1,6) [1, 0.2+0.2] = 0.4 (1,7) [1, 0+0.] = 0 (2,1) [1, 0.283+0.283] = 0,566 (2,3) [1, 0.128+0.128] = 0.256 (2,4) [1, 0.144+0.144] =288 (2,5) [1, 0.039+0,039] = 0.078 (2,6) [1, 0.106+0.106] = 0.212 (2,7) [1, 0+0] = 0 (3,1) [1, 0.214+0.214] = 0.428 (3,2) [1, 0.214+0.214] = 0.428 (3,4) [1, 0.23+0.23] = 0.46 (3,5) [1, 0,225+0,225] = 0,445 (3,6) [1, 0.2+0.2] = 0.4 (3,7) [1, 0.05+0.05] = 0.1 (4,1) [1, 0+0] = 0 (4,2) [1, 0+0] = 0 (4,3) [1, 0+0] = 0 (4,5) [1, 0+0] = 0 (4,6) [1, 0,1+0,1] = 0,2 (4,7) [1, 0+0] = 0 (5,1) [1, 0+0] = 0 (5,2) [1, 0+0] = 0 (5,3) [1, 0,1+0,1] = 0,2 (5,4) [1, 0.105+0.105] = 0.21 (5,6) [1, 0,1+0,1] = 0,2 (5,7) [1, 0+0] = 0 (6,1) [1, 0.181+0.181] = 0.362 (6,2) [1, 0.114+0.114] = 0.228 (6,3) [1, 0.147+0.147] = 0.294 (6,4) [1, 0.252+0.252] = 0.504 (6,5) [1, 0.297+0.297] = 0.594 (6,7) [1, 0+0] = 0 (7,1) [1, 0.498+0.498] = 0.996 (7,2) [1, 0.415+0.415] = 0.830 (7,3) [1, 0.379+0.379] = 0.758
Alternatif Perhitungan (7,4) [1, 0.559+0.559] = 1,118 (7,5) [1, 0.454+0.454] = 0.908 (7,6) [1, 0.407+0.407] = 0.814 (7,7) [1, 0.164+0.164] = 0.328
Nilai pada tabel dibawah ini merupakan nilai hasil dari total preferensi dan diisi sesuai penyandingan nilai baris dan kolom alternatif dan kriteria.
Tabel 9. Dari keseluruhan preferensi Alternatif   A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Total TP1 - 1 0 0,122 0,112  0,4 0 1,834 TP2 0,566  - 0,256  0,288 0,078  0,212  0 2,1 TP3 0,428  0,428  - 0,46 0,445  0,4 0,1 3,217 TP4 0 0 0 - 0 0,2 0 0,3 TP5 0 0 0,2 0,21 - 0,2 0 1,31 TP6 0,362  0,288  0,294  0,504 0,594  - 0,2 3,46 TP7 0,996  0,830  0,758  1,118 0,908  0,814  - 8,12 Total 4,078  3,176  1,878  3,581.  3,231  3,03 0,922
8. Menghitung Nilai Entering dan Leaving Flow
𝝋 + (𝒊) = 𝟏 𝒎−𝟏 ∑ 𝑻𝑷(𝒊, 𝒊 ′ ) 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊 ≠ 𝒊 ′ ) untuk Leaving Flow
𝜑 + = 1 10−1 ×  1,834 = 0,20378
𝜑 + = 1 10−1 ×  2,1 = 0,23333
𝜑 + = 1 10−1 ×  3,217 = 0,35744
𝜑 + = 1 10−1 ×  0,3 = 0,33333
𝜑 + = 1 10−1 ×  1,31 = 0,14556
𝜑 + = 1 10−1 ×  3,46 = 0,38444
𝜑 + = 1 10−1 ×  7,212 = 0,80133
𝝋 − (𝒊) = 𝟏 𝒎−𝟏 ∑ 𝑻𝑷(𝒊, 𝒊 ′ ) 𝒏 𝒊′=𝟏 (𝒊 ≠ 𝒊 ′ ) untuk Entering
𝜑 − = 1 10−1 × 4,078 = 0,45311
𝜑 − = 1 10−1 × 3,176 = 0,35289
𝜑 − = 1 10−1 × 1,878 = 0,20867
𝜑 − = 1 10−1 × 3,581 = 0,39788
𝜑 − = 1 10−1 × 3,231 = 0,359
𝜑 − = 1 10−1 × 3,03 = 0,33666
𝜑 − = 1 10−1 ×  0,922 = 0,10244
9. Menghitung Net Flow
Menghitung dari perangkingan 𝜑 (i) untuk setiap alternatif lainnya. 𝜑(𝑖) =   𝜑 + (𝑖) − 𝜑 − (𝑖) = 0,20378 − 0,45311 = -0,24933 = 0,23333 − 0,35289 = -0,11956 = 0.35744 − 0,20867 = 0,14877 = 0.33333 − 0,39788 = -0,06455 = 0.14556 − 0,359 = -0,21344 = 0.38444 − 0,33666 = 0,04778 = 0.80133 − 0,10244 = 0,69889 10. Perangkingan alternatif Dari tahapan perhitungan pada perangkingan ini diambil nilai 𝜑 (i) tertinggi untuk menunjukan kelayakan pada suatu keputusanpemilihan guru produktif peserta pelatihan asesor kompetensi dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10 . Hasil akhir Alternatif keterangan (+) (-) 𝝋(𝒊) Peringkat A1 Pantai Pondok Permai 0,20378  0,45311 -0,24933 4 A2 Pantai Bali Lestari 0,23333  0,35289 -0,11956 6
Alternatif keterangan (+) (-) 𝝋(𝒊) Peringkat A3 Pantai Gudang Garam 0,35744  0,20867 0,14877 2 A4 Pantai Sri Mersing 0,33333  0,39788 -0,06455 7 A5 Pantai Mangrove 0,14556 0,359 -0,21344 5 A6 Pantai Romance 0,38444  0,33666 0,04778 3 A7 Pantai Cemara Kembar  0,80133  0,10244 0,69889 1
Berdasarkan  pengamatan  dari  tabel  10  maka  dapat  dilihat  bahwa  yang  menjadi  alternatif  terbaik  adalah Pantai Cemara Kembar sebagai alternatif A 7 dengan nilai sebesar 0.69889 yang pada akhirnya disarankan menjadi tempat wisata pantai terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu  tempat  wisata  pantai  terbaik  pada menemukan hasil yaitu bahwa yang menjadi alternatif terbaik adalah Pantai Cemara Kembar sebagai alternatif A 7 dengan  nilai  sebesar  0.69889  yang  pada  akhirnya  disarankan  menjadi  tempat  wisata  pantai  terbaik.  Selain  itu, dengan penelitian ini disimpulkan bahwa dengan adanya SPK menggunakan metode EXPROM II dapat digunakan dalam membantu pemilihan tempat wisata pantai terbaik dengan hasil yang akurat dan dapat terpercaya. Dengan adanya SPK dengan menggunakan metode EXPROM II, maka dapat memudahkan oknum tertentu dalam memilih dan membuat keputusan.

## REFERENCES
[1] A. K. Dewi Purnamasari, Gunawan Abdillah, “SISTEM PE PREFERECENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI TEMPAT WISATA DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER FREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS),” vol. 4, 2017.
[2] F. H. Ginanjar Wiro Sasmito, “Implementasi Location Based Service Rute Objek Wisata Tegal.”
[3] S.  Anton  Setiawan,  Asih  Pujiastuti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Destinasi  Wisata  Favorit  Di  Provinsi Yogyakarta Dengan Metode Weighted Product (WP) Berbasis Android.”
[4] L.  Marlinda,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TEMPAT  WISATA  YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE ELimination Et Choix Traduisan La RealitA (ELECTRE),”
Jurnal.Umj.Ac.Id/Index.Php/Semnastek, no. November, pp. 1–7, 2016.
[5] S.  Agus  Dermawan,  Adhi  Susano,  “Analisa  Sistem  Penentuan  Objek  Wisata  Pantai  Terbaik  Di  Bali  Menggunakan Metode F-AHP,” 2017.
[6] C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment  Cards  during  the  Covid-19  Pandemic  Using  the  Method  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[7] R. Attri and S. Grover, “Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle,” J. King Saud Univ. - Eng. Sci., vol. 27, no. 2, pp. 207–216, 2015.
[8] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[9] D. Assrani, M. Mesran, R. D. Sianturi, Y. Yuhandri, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Produktif  Peserta  Pelatihan  Asesor  Kompetensi  Lsp  P1  Smk  Swasta  Dwiwarna  Medan  Menggunakan  Metode  the Extended Promethee Ii (Exprom Ii),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2018.
[10]  N.  Nurlela,  M.  Syahrizal,  F.  Fadlina,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Desa  Terbaik Menerapkan Metodethe Extended Promethee II (EXPROM II),” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 3, p. 200, 2020.
[11]  S.  Yohanna  Silalahi,  Mesran,  Taronisokhi  Zebua,  “Penerapan  The  Extended  Promethee  II  (EXPROM  II)  Untuk Penentuan Produk Diskon,” vol. 1, 2017.
[12]  A.  P.  Pratidina,  M.  Mesran,  and  P.  Ginting,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PESERTA UNTUK  MENGIKUTI  PROSES  PELELANGAN  BARANG  DAN  JASA  PADA  PEGADAIAN  MENERAPKAN METODE EXPROM II,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, pp. 242–247, 2017.
[13]  E. Simbolon, M. Mesran, and A. M. H. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Bahasa Pelajar Dengan Menggunakan Metode Exprom II (Studi Kasus: Balai Bahasa Sumatera Utara),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, 2019.
[14]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[16]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[17]  D. H. Tanjung, “Pemilihan Objek Wisata Sumatera Utara Dengan Menggunakan Metode ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS(AHP),” 2015.
[18]  E. Murlisah and Mesran, “Penerapan Metode  Extended Promethee  II (EXPROM II) Dalam Penyeleksian Siswa Pada Jurusan Ground Support Equipment (GSE) Operator Nadarya Aviation Center Medan,”  J. Comput. Syst. Informatics, vol. 2, no. 3, pp. 260–270, 2021.
[19]  S. Manurung, R. T. Torong, and I. S. Dumayanti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN NASABAH PINJAMAN KREDIT DENGAN METODE EXPROM II,” J. Ilm. Tek. Inform. METHOTIKA, vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[20]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.