## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765

## Penerapan Metode EDAS dan ROC Dalam Rekomendasi Objek Wisata Pantai Terbaik
Anggi Farika Sari * , Septia Nike Bela Sapira, Elsa Adhista Aulia Dewi, Agusta Praba Ristadi Pinem
Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1,* Anggifarikasari18@gmail.com, 2 septiabela6@gmail.com, 3 elsaadhista02@gmail.com, 4 agusta.pinem@usm.ac.id Email Penulis Korespondensi: Anggifarikasari18@gmail.com Submitted: 06/01/2024; Accepted: 20/02/2024; Published: 21/02/2024
Abstrak −Keanekaragaman alam, warisan budaya, dan sejarah di Indonesia melahirkan destinasi Pariwisata yang memikat, Tidak  terkecuali  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Jawa  Tengah  menawarkan  keberagaman  Pantai  sehingga  menarik  jutaan wisatawan  setiap  tahunnya.  Meskipun  demikian,  Banyak  wisatawan  kesulitan  dalam  memilih  destinasi  wisata  Pantai  yang sesuai dengan keinginan mereka. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menjadi solusi dengan beragam metode, Salah satunya Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) yang saat ini digunakan bersama dengan pembobotan Rank  Order  Centroid  (ROC). Metode  ini  telah  terbukti  efektif  dalam  situasi  keputusan  yang  kompleks.  Dalam  konteks  ini, menggunakan  13  Alternatif  Pantai  diambil  dengan  memperhatikan  jumlah  pengunjung  tertinggi  di  masing  –  masing Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dan menerapkan kriteria seperti Kebersihan, fasilitas, popularitas, rating, dan harga tiket  digunakan  untuk  evaluasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  keterkaitan  dan  keterpaduan  metode  pembobotan ROC dan EDAS dalam Rekomendasi objek wisata Pantai terbaik di Jawa Tengah. Kajian ini diharapkan mampu memberikan interpretasi  yang  lebih  baik  dan  mendapatkan  ringking  peringkat  alternatif  tempat  wisata  Pantai  di  Jawa  Tengah  sehingga berkontribusi  terhadap  wisatawan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  akurat  sesuai  kriteria  dalam  konteks  pemilihan lokasi  wisata  Pantai.  Hasil  dari  Penelitian  menunjukkan  bahwa  Pantai  Jatimalang  sebagai  alternatif  terbaik  dengan  skor tertinggi 1,000. Dengan demikian, Pantai jatimalang dinyatakan sebagai pilihan terbaik untuk objek tempat wisata terbaik.
Kata Kunci: Metode EDAS; Jawa Tengah; Pantai; Metode ROC; SPK
Abstract −Indonesia's  natural  diversity,  cultural  heritage  and  history  have  given  rise  to  attractive  tourism  destinations, including  Central  Java  Province.  Central  Java  offers  a  diversity  of  beaches,  attracting  millions  of  tourists  every  year. However, many tourists have difficulty choosing a beach tourist destination that suits their wishes. Decision Support Systems (DSS) are a solution with various methods, one of which is the Evaluation Method based on Distance from Average Solution (EDAS)  which is  currently used together with Rank Order Centroid (ROC)  weighting. This  method has been proven to be effective in complex decision situations. In this context, using 13 Alternative Beaches was taken by taking into account the highest number of visitors in each Regency/City in Central Java Province and applying criteria such as cleanliness, facilities, popularity, rating and ticket prices used for evaluation. This research aims to examine the relationship and integration of the ROC and EDAS weighting methods in recommendations for the best beach tourist attractions in Central Java. It is hoped that this study will be able to provide a better interpretation and obtain a ranking ranking of alternative beach tourist attractions in Central  Java,  thereby  contributing  to  tourists  making  more  accurate  decisions  according  to  the  criteria  in  the  context  of selecting  beach  tourist  locations.  The  results  of  the  research  show  that  Jatimalang  Beach  is  the  best  alternative  with  the highest score of 1,000. Thus, Jatimalang Beach is declared as the best choice for the best tourist attraction.
Keywords : EDAS Method; Central Java; Beach; ROC Method; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Jawa  Tengah  sebagai  wilayah  yang  kaya  akan  keberagaman  pantai  yang  memikat,  menawarkan  berbagai destinasi wisata yang menyebar di setiap kabupaten dan kota [1]. Berdasarkan Data statistik tahun 2022 mencatat kunjungan pengunjung ke pantai-pantai ini mencapai angka sekitar 5.426.309 wisatawan, menggambarkan daya tarik yang luar biasa dari potensi alamnya. Dalam keragaman tersebut Pantai Jatimalang menjadi destinasi wisata alam  terpopuler  dengan  jumlah  pengunjung  mencapai  839.815  orang.  Selain  Jatimalang,  masih  banyak  pantai lain  yang  juga  ramai  dikunjungi  wisatawan,  seperti  Pantai  Menganti,  Pantai  Marina,  Pantai  Kartini,dan sebagainya.  Wisata  pantai  adalah  bentuk  aktivitas  pariwisata  yang  memanfaatkan  potensi  sumber  daya  alam pantai.  Salah  satu  jenis  wisata  pantai  adalah  kegiatan  rekreasi  yang  mengoptimalkan  pemanfaatan  berbagai sumber  daya  pantai  seperti  Pemandangan  indah,  Hamparan  pantai,  dan  Perairan  sekitarnya  [2].  Permasalahan yang sering muncul masih banyak Wisatawan mengalami kesulitan dalam memilih destinasi wisata pantai yang sesuai  dengan  harapan  dan  kebutuhan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pemilihan  tempat  wisata  yang  tidak  sesuai, kurang  informasi,  Serta  kurangnya  persiapan.  Dengan  memberikan  informasi  dan  rekomendasi  tentang  tempat wisata  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  dipilih,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu  calon wisatawan mengatasi masalah ini. menyediakan informasi dan rekomendasi pemilihan objek wisata yang sesuai dengan kriteria yang dipilih.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  mendukung  proses dalam pengambilan keputusan semitersktruktur dan  yang tidak terstruktur [3]. Saat ini, terdapat berbagai metode SPK ( Sistem Pendukung Keputusan ) yang mampu membantu wisatawan memilih lokasi Pantai. Seperti metode MOORA,  TOPSIS,  PROMETHEE,  dan  Masih  banyak  lagi  [4].  Pada  Penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution (EDAS).  Penggunaan  metode  EDAS  secara terisolasi mungkin belum mempertimbangkan secara optimal kepentingan relatif dari setiap kriteria. Penggunaan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dapat menjadi solusi untuk memberikan bobot yang tepat pada setiap kriteria. EDAS merupakan metode yang mempunyai jarak terpendek dari ideal positif dan jarak terpanjang dari ideal negatif [5]. Metode EDAS memiliki fungsi dari mengimplementasikan formulasi matematika dengan tepat sesuai  kaidah  sehingga  menghasilkan  sebuah  nilai  Perangkingan  [6].  Kelebihan  Metode  EDAS  adalah memberikan tingkat evaluasi yang akurat dan proses perhitungan yang cepat [7]. Di sisi lain, (ROC) adalah suatu pendekatan untuk menganalisis pemilihan alternatif yang berfokus dalam konteks sistem pendukung Keputusan [8].  Adapun  Tujuan  metode  ROC  adalah  membantu  dalam  membuat  keputusan  dengan  cara  membandingkan alternatif  berdasarkan  jumlah  atribut  atau  kriteria  yang  relavan,  biasanya  dengan  fokus  pada  pembobotan  [9]. Kelebihan metode ROC yaitu dapat memberikan Kestabilan Jarak untuk tiap – tiap kriteria Bobot [10].
Beberapa penelitian telah dilakukan dengan metode EDAS dan Pembobotan ROC diantaranya  dilakukan oleh  Agus  Iskandar  pada  tahun  2022  mengenai  Penerima  Bantuan  Dana  KIP,  di  mana  alternatif  bernama  Isty mendapatkan  nilai  tertinggi  sebanyak  0,207622  [11].  Penelitian  Kedua  dilakukan  oleh  Bernadus  Gunawan Sudarsono  dkk  pada  tahun  2023  menyangkut  penerimaan  Supervisor  Industri  Manufacturing  mendapatkan perangkingan teratas pada alternatif AD7  atas  nama  Bambang  dengan  nilai  1.00000  [12]. Ketiga, Mengenai pemilihan Reporter pada tahun 2023 dengan menggunakan 5 kriteria dan 7 alternatif diperoleh hasil 1.3093 atas nama Syahputra dengan  kode B4 sebagai calon reporter  yang layak diterima  untuk Perusahaan  [13]. Keempat, Membahas Pemilihan siswa terbaik yang diteliti oleh Dedi Darwis dkk pada tahun 2023 memperoleh hasil Hadi Santoso  dengan  skor  akhir  0.70885  dan  memperoleh  peringkat  1[13].  Keempat,  Membahas  Pemilihan  siswa terbaik yang diditeliti oleh Dedi Darwis dkk pada tahun 2023 memperoleh hasil Hadi Santoso dengan skor akhir 0.70885 dan memperoleh peringkat 1[14]. Penelitian terkait Selanjutnya, dilakukan oleh Salmon dkk pada tahun 2023  membahas  pemilihan  wirausaha  muda  terbaik  yang  memperoleh  nilai  keputusan  yang  lebih  tinggi  oleh peringkat  pertama  Saiful  (A1)  dan  nilai  1[15].  Penelitian  terkait  Terakhir  menyangkut  Pemilihan  Peserta Olimpiade Bahasa Inggris di dapatkan hasil Risky Saleh mendapat nilai tertinggi sebesar 13.45776 [16].
Dengan  berbagai  permasalahan  diatas  serta  merujuk  pada  penelitian  terdahulu,  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengkaji  keterkaitan  dan  keterpaduan  metode  pembobotan  ROC  dan  EDAS  dalam  Rekomendasi  objek wisata pantai terbaik di Jawa Tengah. Kajian ini diharapkan dapat memberikan  interpretasi yang lebih baik dan mendapatkan ringking peringkat alternatif tempat wisata Pantai di Jawa Tengah sehingga berkontribusi terhadap wisatawan untuk mengambil keputusan yang lebih akurat sesuai kriteria dalam konteks pemilihan lokasi wisata Pantai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Bagan  atau  kerangka  yang  dibuat  oleh  peneliti  menunjukkan  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini.  Kerangka  tersebut  mencakup  langkah-langkah  mulai  dari  analisis  masalah  awal, pengumpulan data, kepustakaan, analisis, dan penerapan metode hingga tahap akhir. Struktur seperti berikut;
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan gambar 1 Menunjukkan beberapa langkah yang harus dilakukan dalam penelitian, sebagai berikut: 1. Analisis Masalah
Analisis    permasalahan    merupakan    sebuah  taksiran/asumsi    untuk      menguraikan      permasalahan    yang terjadi    menjadi  analisis prosedur sehingga memperoleh  suatu  sistem yang   dapat   berjalan   dengan   baik
M M P L P         M L              : M                K M                                V
y P N           N      P  N   N P N N M                       P P         M       O
L M M M

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[17].  Dalam    menganalisa  masalah,  Peneliti  menjelaskan  masalah  yang  terjadi  dalam  proses  pengambilan Keputusan.
2. Pengumpulan Data
Langkah  kedua  melibatkan  proses  pengumpulan  data.  Ini  adalah  tahap  di  mana  peneliti  mengumpulkan informasi dan fakta yang diperlukan untuk penelitian. Dengan melakukan hal ini, selama penggunaan metode penelitian, peneliti akan memiliki data yang dapat dianalisis dan diolah.
3. Studi Literatur
Peneliti mencari Referensi – referensi yang relavan dengan kasus permasalahan yang ditemukan.
4. Penerapan metode
Pada Tahapan ini, Penulis menerapkan Metode EDAS dan ROC dalam melakukan perhitungan dimana kedua metode tersebut memiliki fungsi untuk proses pengambilan.
5. Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah membuat laporan Penelitian.Tahap penelitian ini, Peneliti harus menyampaikan atau menuangkan semua gagasan dan hasil temuan dan membuatnya dalam bentuk laporan atau jurnal ilmiah.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Mengenai  definisi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  Para  Peneliti  telah  menggambarkan  istilah  ini  dari beberapa sudut pandang. Pada tahun 1980, Jones menggambarkan istilah "sistem pendukung keputusan" sebagai "sistem pendukung berbasis komputer terhadap pengambil keputusan yang menangani masalah semi-terstruktur untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan".  Sheng  dan  Zhang  mendefinisikan  SPK  sebagai  "sistem  manusia- komputer yang bisa mengumpulkan, memproses, serta m                         c       ”[18]. Dari Paparan diatas dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan teknologi yang penting dalam mendukung  pengambilan  keputusan.  SPK  memiliki  kapabilitas  untuk  mendukung  pengambil  keputusan  dalam membuat keputusan yang lebih optimal dan tepat.
2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank  Order  Centroid (ROC)  dapat  memberikan/menghasilkan  bobot  masing-masing  atribut,  dari  nilai bobot ini dapat dilihat betapa pentingnya kriteria tersebut terhadap rekomendasi wisata Pantai. Penentuan bobot metode ROC dilakukan untuk menentukan prioritas kriteria tersebut [19]. 1. Memilih data kriteria
2. Menentukan tingkat prioritas kriteria :
(1)
C r merupakan sebuah kriteria
Maka
… (2)
3. Menentukan nilai bobot ( W) : Nilai bobot (W), yang didapat dari rumus berikut:
∑ ( )
(3)
Dimana, hasil dari total Wm, memiliki nilai 1. W m merupakan normalisasi rasio perkiraan skala bobot tujuan sedangkan i mengambarkan total jumlah tujuan dan m merujuk pada tingkat setiap tujuan.
2.4 Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  Pada  tahun  2015  diperkenalkan  oleh Keshavarz  Ghorabaee  untuk  menangani  masalah Multi  Criteria  Decision  Making atau  MCDM.  Tahapan pemecahan  untuk  mengatasi  masalah  menggunakan  metode  Evaluasi  berdasarkan  Jarak  dari  Solusi  Rata-Rata dijelaskan sebagai berikut [20].
1. Membuat Matriks Keputusan
Langkah  pertama  yakni  membuat  matriks  keputusan  (X)  yang  menggambarkan  kinerja  setiap  alternatif terhadap semua  kriteria  yang  digunakan. Pada baris X akan  menampilkan alternatif  yang ada dan kolom X menunjukkan kriteria yang digunakan. Bentuk persamaan matriks keputusan (X) adalah sebagai berikut.
X = [ ] (4)
n  merupakan kriteria dan m adalah alternatif
2. Menentukan Solusi Rata-Rata (AV)
Langkah  kedua  adalah  menentukan  solusi  rata-rata  (AV)  Berdasarkan  kriteria  yang  telah  di  tentukan. Penentuan solusi rata-rata menggunakan persamaan berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
∑
(5)
AVj ( Average Value of j ) merupakan solusi rata-rata dari nilai kriteria (Xij) untuk alternatif ke-m 3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya.
{ (            ) } Kriteria Benefit (6)
{ (           ) } Kriteria Cost (7)
PDA ( Positif  Distance  Average )  merupakan  nilai  alternatif  yang  menunjukkan  jarak  positif  dari  rata-rata, Sementara NDA  ( Negatif Distance Average ) adalah  nilai alternatif  yang  memiliki jarak negatif dari rata- rata.
4. Penilaian jarak positif dan Negatif untuk semua alternatif
Menentukan jumlah terbobot pada PDA dan NDA untuk semua alternatif dengan persamaan berikut ini :
= ∑ (8) = ∑ (9)
Nilai SP i dan SN i adalah nilai jumlah terbobot dari PDA dan NDA untuk setiap alternatif ke-i.
5. Normalisasi Nilai SP/SN (NSP/NSN)
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  normalisasi  dari  SP  dan  SN  untuk  semua  alternatif menggunakan persamaan sebagai berikut:
NSP i = (10)
NSN i = (11)
NSP dan NSN merupakan pertimbangan bobot atribut dari nilai PDA dan NDA.
6. Menghitung Nilai Skor Penilaian (AS)
Menghitung nilai Apraisal Score Penilaian dengan persamaan berikut ini:
AS 1 =
+ )
(12)
AS adalah sebuah peringkat akhir dari alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Alternatif
Dalam  menentukan  lokasi  wisata  Pantai  terbaik  di  jawa  Tengah,  dengan  mengkombinasikan  metode  ROC  dan EDAS di perlukan beberapa alternatif untuk  menjadi sampel  yang akan diimplementasikan  dalam perhitungan. Berikut data yang didapatkan oleh peneliti ini dapat di lihat pada tabel 1:
Tabel 1. Data Alternatif Wisata Pantai Kode Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 Pantai Sigandu Pantai Randusanga Indah Pantai Indah Bungo Jetis Pantai Gelagah Wangi Istambul
Pantai Bandengan Pantai Menganti Pantai Indah Kemangi Pantai Sumur Pandan Pantai Jatimalang
Pantai Karang Jahe Pantai Sembukan Pantai Pasir Kencana
Pantai Marina

## 3.2 Penerapan Nilai Kriteria
Berikut Tabel 2 kriteria yang dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan objek wisata Pantai terbaik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
Tabel 2. Kriteria Pertimbangan
Kriteria Pertimbangan Jenis C1 C2 C3 C4 C5 Kebersihan Fasilitas Sarana dan Prasarana Popularitas Rating atau Ulasan Harga Tiket Benefit Benefit Benefit Benefit Cost
Setelah menentukan kriteria yang akan digunakan untuk merekomendasikan lokasi wisata  pantai terbaik, maka langkah selanjutnya, malakukan pembobotan pada tiap kriteria yang di urutkan berdasarkan kepentingan. Kebersihan > Fasilitas Sarana dan Prasarana > Popularitas > Rating atau Ulasan> Harga. Dibawah ini  langkah untuk menentukan nilai bobot dengan Metode ROC berdasarkan Persamaan yang ada.
Tabel 3 Menunjukkan hasil dari nilai pembobotan untuk masing – masing kriteria yang selanjutnya akan digunakan pada Perhitungan metode EDAS.
Tabel 3. Kriteria Pertimbangan Kriteria Keterangan Nilai C1 C2 C3 C4 C5 Kebersihan Fasilitas Sarana dan Prasarana Popularitas Rating dan ulasan Harga tiket 0,457 0,257 0,157 0,09 0,04
Dari  tabel  diatas  kebersihan  memiliki  bobot  tertinggi  dengan  nilai  0,457,  hal  ini  karena  menekankan pentingnya tingkat kebersihan dalam penilaian objek wisata Pantai. Kemudian diikuti dengan fasilitas sarana dan prasarana 0,257, Populitas 0,157, Rating dan ulasan 0,09, dan terakhir yakni harga tiket 0,04.

## 3.3 Rating Kecocokan alternatif untuk kriteria

## Berikut tabel 4 untuk yang merupakan data rating kecocokan
Tabel 4. Data rating kecocokan kriteria dan alternatif Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 Tidak Bersih Tidak bersih Bersih Bersih Bersih Sangat Bersih Tidak Bersih Tidak Bersih Sangat Bersih Bersih Bersih Tidak Bersih Bersih Umum, Penunjang Umum Umum, Penunjang, Pelayanan Umum, Penunjang, Pelayanan
Umum, Penunjang, Pelayanan, Pengelolaan Umum, Penunjang, Pelayanan Umum, Penunjang, Pelayana, Pengelo, Pelengkap Umum, Penunjang, Pelayanan Umum, Penunjang, Pelayanan, Pengelo, Pelengka Umum, Penunjang Umum, Penunjang, Pelayanan Umum, Penunjang
Umum, Penunjang, Pelayanan, Pengelolaan Sedang Rendah Sedang Sedang Sedang Tinggi Rendah Rendah Tinggi Sedang Sedang Sedang Tinggi 4,1 3,8 4,2 4,2 4,4 4,6 4,5 4,3 4,5 4,3 4,5 4 4,2 Rp. 5.000 Rp. 7.000 Rp. 5.000 Rp. 15.000 Rp. 10.000 Rp.  20.000 Rp. 5.000 Rp. 5.000 Rp. 5000 Rp. 5000 Rp. 5.000 Rp. 15.000 Rp. 5.000
Pada  kriteria  C1  yaitu  tidak  bersih,  bersih,  dan  sangat  Bersih  masih  dalam  bentuk  Linguistik  (kata), Dengan  demikian  tidak  dapat  di  hitung,  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  maka  di  lakukan  pembobotan  seperti dilihat pada Tabel 5 di bawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
Tabel 5. kebersihan Keterangan Bobot Sangat Bersih Bersih Tidak Bersih 5 3 1
Tabel  5  ini  memberikan  penilaian  terhadap  tingkat  kebersihan  objek  wisata  pantai  yang  dievaluasi, dengan menggunakan skala penilaian dari 1 hingga 5. Sama Seperti C1, Pada Kriteria C2 yaitu fasilitas sarana Prasana  yang  meliputi  fasilitas  umum,  penunjang,  pelayanan,  pengelolaan,  dan  pelengkap  wisata  masih  dalam bentuk kata sehingga perlu di ubah dalam bentuk angka. Berikut Tabel 6 untuk Pembobotan Fasilitas Sarana dan Prasarana:
Tabel 6. Fasilitas Sarana prasarana Keterangan Bobot umum Penunjang Pelayanan Pengelolaan Pelengkap wisata 1 1 1 1
1
Penjelasan Tabel 6, Umum (1): Keterangan ini merujuk pada fasilitas umum yang tersedia di objek wisata pantai. Contohnya  mencakup toilet umum, tempat parkir, dan fasilitas umum lainnya yang dapat digunakan oleh semua  pengunjung.  Penunjang  (1):  Fasilitas  penunjang  mendukung  pengalaman  pengunjung  dengan menyediakan  fasilitas  tambahan  yang  dapat  meningkatkan  kenyamanan  atau  keamanan.  Misalnya,  fasilitas kesehatan  atau  area  istirahat.  Pelayanan  (1):  Keterangan  ini  mencakup  aspek-aspek  pelayanan  yang  diberikan kepada  pengunjung,  seperti  keberadaan  petugas  keamanan,  informasi,  atau  pemandu  wisata  yang  dapat memberikan bantuan  kepada pengunjung. Pengelolaan (1): Merujuk pada upaya pengelolaan dan pemeliharaan objek  wisata  pantai.  Hal  ini  dapat  mencakup  keberlanjutan  lingkungan,  keamanan,  dan  perawatan infrastruktur.Pelengkap  Wisata  (1):  Fasilitas  ini  dapat  dianggap  sebagai  tambahan  atau  pelengkap  untuk meningkatkan  daya  tarik  objek  wisata  pantai.  Contohnya  bisa  berupa  area  bermain  anak-anak,  tempat  makan, atau fasilitas hiburan lainnya.
Pada  kriteria  C3  yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah  masih  dalam  bentuk  huruf  sehingga  tidak  dapat  di hitung untuk itu perlu di ubah ke dalam bentuk angka.
Berikut Tabel 7 untuk pembobotan Popularitas
Tabel 7. Popularitas Keterangan Bobot Tinggi Sedang Rendah 5 3 1
Dengan  menggunakan  skala  ini,  tabel  memberikan  landasan  untuk  memberikan  nilai  pada  tingkat popularitas  suatu  objek  wisata  pantai.  Bobot  yang  terkait  dengan  setiap  keterangan  mencerminkan  tingkat signifikansi atau kontribusi popularitas terhadap evaluasi keseluruhan objek wisata pantai.
Berdasarkan Hasil dari Pembobotan Pada masing – masing kriteria, maka di peroleh data rating kecocokan yang terlihat pada Tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Data Rating kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 2 3 4,1 5.000 A2 1 1 1 3,8 7.000 A3 3 3 3 4,2 5.000 A4 3 3 3 4,2 15.000 A5 3 4 3 4,4 10.000 A6 5 3 5 4,6 20.000 A7 1 5 1 4,5 5.000 A8 1 3 1 4,3 5.000 A9 5 5 5 4,5 5.000 A10 3 2 3 4,3 5.000 A11 3 3 3 4,5 5.000 A12 1 2 3 4 15.000 A13 3 4 5 4,2 5.000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
3.4 Penetapan metode Evaluatuon Distance from Average Solution ( EDAS)
Setelah memperoleh nilai bobot untuk setiap kriteria, setiap alternatif dihitung dan ratingnya disesuaikan dengan kriteria.  Langkah-langkah  berikut  akan  digunakan  untuk  menerapkan  metode  EDAS  untuk  melakukan perhitungan tersebut:
1. Membuat Matriks Keputusan
X =
[
]
2. Menentukan Solusi Rata – Rata Average Solusion ( AV)
AV 1 = = 2,54
AV 2 =
AV 3 =
AV 4 =
AV 5 =
Setelah  tahap  perhitungan  kedua  selesai,  tabel  rata-rata  untuk  berbagai  alternatif  dapat  ditemukan  dalam Tabel 9.
Tabel 9. Data Hasil Nilai Rata-rata C1 C2 C3 C4 C5
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 AV 1 1 3 3 3 5 1 1 5 3 3 1 3 2,54 2 1 3 3 4 3 5 3 5 2 3 2 4 3,08 3 1 3 3 3 5 1 1 5 3 3 3 5 3,00 4,1 3,8 4,2 4,2 4,4 4,6 4,5 4,3 4,5 4,3 4,5 4 4,2 4,28 5.000 7.000 5.000 15.000 10.000 20.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 15.000 5.000 7.846
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya. Rata – rata jarak positif untuk A1 sebagai alternatif 1
PDA 11 = max ( )     (
) = 0
PDA 12 = max (
)     ( ) = 0
PDA 13 = max (
)     ( ) = 0
PDA 14 = max ( )     ( ) = 0
PDA 15 = max ( )     ( ) = 0,363

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
Dengan menerapkan langkah-langkah serupa seperti yang telah dijelaskan sebelumnya pada setiap nilai alternatif dan kriteria, diperoleh Tabel 10 berikut:
Tabel 10. Data Nilai PDA C1 C2 C3 C4 C5 A1 0 0 0 0 0,363 A2 0 0 0 0 0,108 A3 0 0 0 0 0,363 A4 0,182 0 0 0 0 A5 0,182 0,3 0 0,029 0 A6 0,97 0 0,667  0,076 0 A7 0 0,625 0 0,052  0,363 A8 0 0 0 0,005  0,365 A9 0,97 0,625  0,667  0,052  0,363 A10  0,182 0 0 0,005  0,363 A11  0,182 0 0 0,052  0,363 A12 0 0 0 0 0 A13  0,182 0,3 0,667 0 0,363
Rata-rata jarak negatif untuk A1 sebagai alternatif satu Dapat dilihat dengan Perhitungan di bawah ini;
NDA 11 = max ( )         ( ) = 0,606 NDA 12 = max ( )        ( ) = 0,350 NDA 13 = max ( )       ( ) = 0 NDA 14 = max ( )       ( ) = 0,041 NDA 15 = max ( )     ( ) = 0
Dengan  menerapkan  langkah-langkah  serupa  seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  pada  setiap  nilai alternatif dan kriteria maka diperoleh Tabel 11 berikut:
Tabel 11. Data Nilai NDA C1 C2 C3 C4 C5
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 0,606 0,606 0 0 0 0 0,606 0,606 0 0 0 0 0 0,350 0,675 0,025 0,025 0 0,025 0 0,025 0 0,350 0,025 0,350 0 0 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0,041 0,112 0,018 0,018 0 0 0 0 0 0 0 0,065 0,018 0 0 0 0,912 0,275 1,549 0 0 0 0 0 0,912 0
4. Penilaian jarak positif dan Negatif untuk semua alternatif Penilaian  jarak  positif  untuk  A1  dilakukan  dengan  melakukan  perkalian  antara  nilai  setiap  alternatif  dan bobot  yang telah dihitung menggunakan ROC untuk setiap kriteria.
SP 11 = 0.46*0 = 0
SP 12 = 0.26*0  = 0
SP 13 = 0.16*0  = 0
SP 14 = 0.09*0  = 0
SP 15 = 0.04*0,363 = 0,015

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tabel 12 menunjukkan hasil perhitungan untuk semua alternatif dan kriteria berdasarkan perhitungan di atas.
Tabel 12 . Data Nilai SP C1 C2 C3 C4 C5 Spi A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 0 0 0,084 0,084 0,084 0,446 0 0 0,446 0,084 0,084 0,000 0,084 0 0 0 0 0,078 0 0,163 0 0,163 0 0 0 0,078 0 0 0 0 0 0 0 0 0,107 0 0 0 0,107 0 0 0 0 0,003 0,007 0,005 0 0,005 0,000 0,005 0 0 0,015 0,004 0,015 0 0 0 0,015 0,015 0,015 0,015 0,015 0 0,015 0,015 0,004 0,098 0,084 0,164 0,560 0,182 0,015 0,734 0,099 0,103 0 0,283
Penilaian  jarak  negatif  untuk  A1  sebagai  alternatif  satu  yaitu  dengan  cara  mengalikan  (x)  setiap  nilai alternatif terhadap bobot setiap kriteria. Nilai bobot ini terdapat pada tabel 2, dimana telah dihitung dengan metode ROC sebelumnya.
SN 11 = 0.46* 0,606 = 0,279
SN 12 = 0.26* 0,350 = 0,091 SN 13 = 0.16* 0 = 0 SN 14 = 0.09*0,041 = 0,004
SN 15 = 0.04*0 = 0
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  Penilaian  jarak  negatif  untuk  semua  alternatif  dan  kriteria  akan  dilakukan dengan  cara  yang  sama  seperti  yang  telah  yang  dilakukan  untuk  alternatif  pertama.  Tabel  13  berikut menunjukkan hasil perhitungan SN:
Tabel 13 . Data Nilai SN C1 C2 C3 C4 C5 Sni A1 0,279  0,091 0 0,004 0 0,374 A2 0,279  0,176  0,107 0,01 0 0,571 A3 0 0,007 0 0,002 0 0,008 A4 0 0,007 0 0,002  0,036  0,045 A5 0 0 0 0 0,011  0,011 A6 0 0,007 0 0 0,062  0,068 A7 0,279 0 0,107 0 0 0,385 A8 0,279  0,007  0,107 0 0 0,392 A9 0 0 0 0 0 0 A10 0 0,091 0 0 0 0,091 A11 0 0,007 0 0 0 0,007 A12  0,279  0,091 0 0,006  0,036  0,412 A13 0 0 0 0,002 0 0,002
5. Normalisasi Nilai SP/SN ( NSP/NSN)
Hasil perhitungan keseluruhan untuk NSP dan NSN dapat dilihat pada Tabel 14 di bawah ini

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
Tabel. 14 Normalisasi nilai SP dan SN NSP NSN A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 0,020 0,006 0,134 0,114 0,224 0,762 0,247 0,021 1,000 0,134 0,140 0 0,385 0,346 0 0,986 0,922 0,981 0,880 0,325 0,314 1,000 0,841 0,989 0,278 0,997
6. Menghitung Nilai Skor Penilaian ( AS)
Tabel 15. Data Perhitungan Skor
Kode Alternatif Nilai Peringkat A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 Pantai Sigandu
Pantai Randusanga Indah
Pantai Indah Bungo Jetis
Pantai Gelagah Wangi Istambul Pantai Bandengan Pantai Menganti Pantai Indah Kemangi Pantai Sumur Pandan Pantai Jatimalang Pantai Karang Jahe
Pantai Sembukan Pantai Pasir Kencana Pantai Marina 0,183 0,003 0,560 0,518 0,602 0,821 0,286 0,167 1,000 0,487 0,564 0,139 0,691 10 13 6 7 4 2 9 11 1 8 5 12 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
Hasil  Implementasi  Metode  EDAS  dan  ROC  kemudian  di  bandingkan  dengan  data  sekunder  yang  di Peroleh    dari  Buku  Statistik  Pariwisata  Jawa  Tengah  tahun  2022  menunjukkan  kesesuian  yang  baik  di  mana altenatif Pantai Jatimalang memiliki nilai tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  di  lakukan  dalam  Rekomendasi  objek  wisata  Pantai  terbaik  di  Jawa Tengah  melalui  penerapan  Metode  EDAS  ( Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solusition )  dan Pembobotan  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  dengan  menggunakan  Kriteria  Kebersihan,  Fasilitas  Sarana  dan Prasarana, Popularitas, Rating dan ulasan, dan Harga tiket  diperoleh hasil bahwa Pantai  Jatimalang  merupakan alternatif terbaik dengan nilai tertinggi 1,000. Diikuti oleh Pantai meganti dengan nilai 0,821, dan Pantai marina dengan  nilai  0,691.  Dengan  mengintegrasikan  metode  EDAS  dan  ROC  dalam  evaluasi  terhadap  data  sekunder yang  terdapat  dalam  Buku  Statistik  Pariwisata  Jawa  Tengah  tahun  2022  menunjukkan  Kesesuaian  yang  baik. Alternatif Pantai Jatimalang memunculkan nilai tertinggi, menandakan bahwa secara relatif, pantai ini memiliki indikasi  kinerja  atau  daya  tarik  yang  lebih  unggul  dibanding  alternatif  lainnya  dalam  kawasan  Jawa  Tengah. Kemudian,  terdapat  beberapa  saran  pengembangan  penelitian  selanjutnya  antara  lain  perluasan  sampel  atau wilayah penelitian serta pertimbangan untuk menambah variabel atau kriteria dalam penelitian mencakup aspek- aspek  lain  yang  mungkin  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  kualitas  objek  wisata  pantai.  Misalnya, keberlanjutan lingkungan, aksesibilitas, atau keamanan.

## REFERENCES
[1]  N        y              N        ,  “                                  w                 P  B  J w   T pandemi covid- 9,” J. Econ. Res. Policy Stud. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.53088/jerps.v2i1.376.
[2]  M         B                      ,  “          P             K w      W       P                   K P     ,” EDUTOURISM J. Tour. Res. , vol. 2, no. 01, pp. 72–78, 1970, doi: 10.53050/ejtr.v2i01.131.
[3]  S.-      y    ,      P   U          ,                   ,  “        P          K          P          P   w K          B               M       MF P,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  567, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[4]  M             ,  F   T     ,          ,  “I                     P          K          M           T W       T        M            M       MOO  ,” J.  Sist.  Inf.  … ,  vol.  1,  pp.  527–536,  2022,  [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5133%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.ph p/jsi/article/viewFile/5133/1078
[5]      K    ,              ,  M       y       ,       T           ,  “        P          K                    B Pembelajaran  Matematika  Menggunakan  Metode  E   ,” Build.  Informatics,  Technol. Sci. ,  vol.  4,  no.  3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[6]  I   P      ,  Z   Z       ,  M   B   K   N       ,      K    ,           T     v  ,  “        P          K Pemilihan  Sales  Supervisor  Menerapkan  Metode  EDAS  berdasarka   P            O ,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3558.
[7]      P  y   ,          y  ,             ,  L   M      ,       F   I    y   ,  “P          M        y     B  y Terjual dengan Metode Evaluation Bas            c        v                     ,” Remik Ris. dan E- Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 1428–1438, 2023.
[8]  F   N      ,      T   y   ,       M   M     ,  “        P          K                       O      W Menerapkan Metode MABAC dan P           O ,” JSON  J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 121, no. 1, pp. 112–121, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6822.
[9]  I  I w  , I  M  P         ,     M  M     , “P         K         M       O      TOP I  P Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Pro     J      ,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1151, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4772.
[10]  K   K       ,  M   B   K   N       ,         y   ,           K    ,  “        P          K Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Men        M      MOO        MOO   ,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[11]     I       , “       P         K         K   y     P        B            KIP K      M Metode  ROC-    ,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  856–864,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[12]  T. Winarko et al. , “               P         K         P               v     I        M     c M           M                  P            O ,”  v  .  5,  no.  1,  pp.  20–29,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v5i1.4563.
[13]  P     y   ,  M   F    ,                 ,  “                 P          K M          M               P           O ,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 809– 818, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6064.
[14]         w  ,                ,          M   w  y,           w   y  ,       I           ,  “I

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 334-345 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4765
M                 c            B             w     O  W        ,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol. 20, no. 2, pp. 112–125, 2023, doi: 10.33751/komputasi.v20i2.7904.
[15]            ,  B         ,                 ,  “P          M                    P          W          M T              P            O ,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  737–746,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.6066.
[16]      Y         ,  “P          P        O          B       I        M            M        y       O -EDAS MP  M        y     8 ,” Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  748–760,  2022,  doi: 10.30865/komik.v6i1.5737.
[17]  M   Y    ,  “        P          K                  M            M                            P     ,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 167–174, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.161.
[18]  Z   Z   ,  J   F   M   í  z,  V   B      ,       N   L   M   í  z,  “  cision  support  systems  for  agriculture  4.0: v y       c         ,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  170,  no.  February,  p.  105256,  2020,  doi: 10.1016/j.compag.2020.105256.
[19]  I   M y      P         ,      I      B     ,           P        W       ,  “I               of  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  and  Rank  Order  Centroid  (ROC)  to  Determination  of M           L c     ,” Bull.  Informatics  Data  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2023,  [Online].  Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
[20]      T   P                       W  y   ,  “  c                 y                         x      y       y U          v         M                     c        v                     ,” J. Ilm. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 17–30, 2022.