## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KOTA SEMARANG BERBASIS WEB
DENGAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP)
Anita Ika Nurcahyani, Indriyati, dan Priyo Sidik Sasongko Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FSM Universitas Diponegoro anita.nurcahyani@gmail.com

## ABSTRAK
Hotel merupakan salah satu fasilitas penunjang pariwisata di suatu kota. Keragaman hotel membuat wisatawan  seringkali  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  hotel  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan kriteria yang diinginkan. Situs mengenai hotel yang sudah ada hanya menampilkan informasi dan data hotel  yang  terdapat  di  Kota  Semarang.  Melalui  sebuah  aplikasi  terkomputerisasi,  dapat  membantu menentukan  prioritas  pemilihan  hotel.  Tugas  akhir  ini  menghasilkan  Sistem  Pendukung  Keputusan berbasis  web  dengan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP).  Sistem  ini  dibangun dengan menggunakan model proses Software Defelopment Live Cycle ( SDLC), bahasa pemrograman PHP  dan  penyimpanan  data  SQL Server .  Hasil  keluaran  sistem  ini  berupa  prioritas  hotel  terbaik  di Kota  Semarang.  Dengan  adanya  SPK  ini,  masyarakat  yang  hendak  menginap  di  hotel  dapat  lebih mudah dalam memilih hotel yang sesuai kebutuhan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Software Defelopment Live Cycle (SDLC), FAHP, Hotel.

## I. PENDAHULUAN
Keragaman  hotel  membuat  wisatawan seringkali  kesulitan  dalam  menentukan  hotel yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kriteria sehingga  diperlukan  suatu  aplikasi  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu user dalam menentukan  hotel  dengan  suatu  metode  [2]. Penentuan prioritas pemilihan hotel memerlukan data  akurat  berbasis  komputer  sebagai  dasar setiap  pemberian  keputusan  dalam    pemilihan hotel.  Melalui  sebuah  aplikasi  terkomputerisasi, maka  analisis  keputusan  dapat  dibantu  dengan analisa  komputer.  Sistem  tersebut  dikenal dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK). SPK menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran
pengambilan keputusan.
SPK  merupakan  suatu  model  yang dibangun  untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  terstruktur.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah metode  untuk  mendukung  Sistem  Pendukung Keputusan yang dapat memecahkan permasalahan  pemilihan  hotel  secara  akurat  dan objektif.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan dalam pengambilan keputusan adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Prinsip  kerja  AHP  adalah  penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis,  dan  dinamis    menjadi  bagian-
bagiannya,  serta  menata  dalam  suatu  hierarki [10].  Dengan  hierarki,  suatu  masalah  pemilihan hotel  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok- kelompoknya  yang  kemudian  diatur  menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak  lebih  terstruktur  dan  sistematis.  Selain itu,  AHP  juga  dapat  diintegrasikan  dengan konsep himpunan fuzzy.
Selain  itu,  penambahan  peta  digital  dapat memberikan  kemudahan  bagi  masyarakat  untuk mengetahui  letak  lokasi  hotel.  Sistem  ini menggunakan  media  internet  atau  berbasis web , dimaksudkan agar dapat diakses secara luas oleh masyarakat secara online.

## II. FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY
Fuzzy Analytical Hierarchy Process
(FAHP)  merupakan  gabungan  metode  AHP dengan  pendekatan  konsep fuzzy .  FAHP menutupi  kelemahan  yang  terdapat  pada  AHP, yaitu  permasalahan  yang  mempunyai  sifat subjektif.
Ketidakpastian bilangan direpresentasikan  dengan  skala.  Penentuan derajat  keanggotaan  FAHP  yang  dikembangkan oleh  Chang  (1996)  menggunakan  fungsi keanggotaan segitiga ( Triangular Fuzzy Number /TFN).  Fungsi  keanggotaan  segitiga merupakan  gabungan  antara  dua  garis  (linear) [3].  Grafik  fungsi  keanggotaan  segitiga digambarkan dalam bentuk kurva segitiga.
Chang  mendefinisikan  nilai  intensitas  AHP ke  dalam fuzzy segitiga  yaitu  membagi  tiap himpunan fuzzy dengan  dua,  kecuali  untuk
intensitas  kepentingan  satu.  Skala fuzzy segitiga yang digunakan Chang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Skala nilai fuzzy segitiga [1] Intensitas Kepentingan AHP Himpunan Linguistik Triangular  Fuzzy Number (TFN) Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan  elemen  yang  sama ( Just Equal ) (1, 1 , 1) (1, 1 , 1) 2 Pertengahan ( Intermediate) (1/2, 1 , 3/2) (2/3, 1 , 2) 3 Elemen  satu  cukup  penting  dari yang lainnya ( moderately important ) (1, 3/2 , 2) (1/2, 2/3 , 1) 4 Pertengahan  ( Intermediate) elemen satu  lebih  cukup  penting  dari  yang lainnya) (3/2, 2 , 5/2) (2/5, 1/2 , 2/3) 5 Elemen  satu  kuat  pentingnya  dari yang lain ( Strongly Important ) (2, 5/2 , 3) (1/3, 2/5 , 1/2) 6 Pertengahan ( Intermediate) (5/2, 3 , 7/2) (2/7, 1/3 , 2/5) 7 Elemen  satu  lebih  kuat  pentingnya dari yang lain ( Very Strong ) (3, 7/2 , 4) (1/4, 2/7 , 1/3) 8 Pertengahan ( Intermediate) (7/2, 4 , 9/2) (2/9, 1/4 , 2/7) 9 Elemen  satu  mutlak  lebih  penting dari  yang  lainnya  ( Extremely Strong ) (4, 9/2 , 9/2) (2/9, 2/9 , 1/4)

## Langkah FAHP
Langkah FAHP adalah sebagai berikut [1] :
1. Membuat struktur hierarki masalah yang akan diselesaikan  dan  menentukan  perbandingan matriks  berpasangan  antar  kriteria  dengan skala TFN seperti pada Tabel 1.
Sebelum  masuk  ke  penghitungan  FAHP, struktur hierarki masalah diselesaikan terlebih  dahulu  dengan  penghitungan  AHP untuk  menemukan  konsistensi  nilai  matriks perbandingannya.  Setelah  nilai  matriks perbandingn  konsisten  (CR  <  0.1),  nilai matriks  perbandingan  AHP  tersebut  akan diubah  menjadi  nilai  matriks  perbandingan FAHP  menggunakan  Tabel  1.  Sehingga dihasilkan  matriks  perbandingan  FAHP seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 Matriks perbandingan FAHP 𝑴 𝒋 … 𝑴 𝒎 𝑙 ! 𝑚 ! 𝑢 ! … 𝑙 ! 𝑚 ! 𝑢 ! 𝑴 𝒊 … . . . … 𝑴 𝒎 …
2. Menentukan  nilai  sintesis fuzzy ( 𝑆 ! )  prioritas dengan rumus:
𝑆 ! = 𝑀 !" ! ⊗ ! [ ! !" ! !
! ! ! ! ! ! ! ]
! ! ! ! …  (1)
dengan:
𝑆 ! = nilai sintesis fuzzy.
M = bilangan triangular fuzzy number
m = jumlah kriteria i = baris j = kolom
g
= parameter ( l , m , u )
Untuk  memperoleh 𝑀 !" ! ! ! ! ! ,  yaitu  dengan menggunakan  penjumlahan fuzzy dari  nilai m pada sebuah matrik seperti di bawah ini.
𝑀 !" ! ! ! ! ! = 𝑙 ! ! ! ! ! , 𝑚 ! , ! ! ! ! 𝑢 ! ! ! ! ! .. (2)
Untuk  memperoleh
!
! !" ! ! ! ! ! ! ! ! ! ,  dilakukan operasi  penjumlahan fuzzy dari 𝑀 !" ! ( 𝑗 = 1 , 2 , … , 𝑚 ) dalam  matriks  keputusan  ( n x m ), sebagai berikut:
! ! !" ! ! ! ! ! ! ! ! ! = ! ! ! ! ! ! ! , ! ! ! ! ! ! ! , ! ! ! ! ! ! ! …. (3)
Matriks perbandingan nilai 𝑆 ! dapat dilihat pada Tabel 2.3.
3. Menentukan nilai vektor ( V ). Jika hasil yang diperoleh pada setiap matrik fuzzy , 𝑀 ! = 𝑙 ! , 𝑚 ! , 𝑢 ! ≥ 𝑀 ! = ( 𝑙 ! , 𝑚 ! , 𝑢 ! ) dapat didefinisikan sebagai nilai vektor . 𝑉 𝑀 ! ≥ 𝑀 ! = 𝑠𝑢𝑝 min 𝜇 𝑀 ! 𝑥 , min ( 𝜇 𝑀 ! ( 𝑦 ) ) … (4)
𝑉 𝑀 ! ≥ 𝑀 ! = 1 ; 𝑚 ! ≥ 𝑚 ! 0 ; 𝑙 ! ≥ 𝑢 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ( ! ! ! ! ! ) ; 𝑠𝑒𝑙𝑎𝑖𝑛 𝑑𝑖𝑎𝑡𝑎𝑠 …... (5)
4. Menentukan nilai ordinat ( 𝑑 ! ). Jika hasil nilai fuzzy lebih besar dari k dimana 𝑀 ! (i=1,2,..,k) yang dapat didefinisikan sebagai berikut:
𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 ! , 𝑀 ! , … , 𝑀 ! = 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 ! 𝑑𝑎𝑛 𝑀 ≥ 𝑀 ! 𝑑𝑎𝑛 … ( 𝑀 ≥ 𝑀 ! ) = min 𝑉 ( 𝑀 ≥ 𝑀 ! ) ……. (6)
dengan:
V = nilai vektor M = Matriks nilai sintesis fuzzy 𝑖 = 1,2,3,…k
Sehingga diperoleh nilai ordinat ( d’) 𝑑 ! 𝐴 ! = min 𝑉 ( 𝑆 ! ≥ 𝑆 ! ) …………….. (7) dengan:
𝑆 ! = nilai sintesis fuzzy satu 𝑆 ! = nilai sintesis fuzzy yang lainnya Untuk k =  1,2,…,n; k ≠ i, maka  diperoleh nilai vektor:
𝑊 ! = ( 𝑑 ! 𝐴 ! , 𝑑 ! 𝐴 ! , … , 𝑑 ! ( 𝐴 ! ) ) ! …... (8) dengan 𝐴 ! ( i =1,2,…, n )  adalah  n  elemen keputusan  dan d ’ ( Ai )  adalah  nilai  yang menggambarkan  pilihan  relatif  masing- masing atribut keputusan.
5. Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy ( W ) Normalisasi  nilai  bobot  vektor  diperoleh dengan persamaan :
𝑑 𝐴 ! = ! ! ( ! ! ) ! ! ( ! ! ) ! ! ! ! ………………….... (9)
Sehingga  didapatkan  nilai  normalisasi  bobot vector fuzzy adalah :
𝑊 = ( 𝑑 𝐴 ! , 𝑑 𝐴 ! , … , 𝑑 ( 𝐴 ! ) ) ! …… (10) dengan W adalah bilangan non fuzzy .
Tabel 3 Matriks perbandingan nilai 𝑆 !
𝑀 !" ! ! ! ! ! 𝑆 !
𝑴 𝒊 𝑙 ! ! ! ! ! 𝑚 ! ! ! ! ! 𝑢 ! ! ! ! ! 𝑆 !
. . .
. . . . . . . 𝑴 𝒎 𝑙 ! ! ! ! ! 𝑚 ! ! ! ! ! 𝑢 ! ! ! ! ! 𝑆 ! 𝑀 !" ! ! ! ! ! ! ! ! ! 𝑢 ! ! ! ! ! 𝑚 ! ! ! ! ! 𝑙 ! ! ! ! !
Tiap  elemen  bobot  vektor  dibagi  jumlah bobot  vektor  itu  sendiri.  Jumlah  bobot  yang telah dinormalisasi akan bernilai 1. Normalisasi  nilai  bobot  vektor fuzzy kriteria sama  dengan  nilai  bobot  prioritas  global (yang menjadi tujuannya). Normalisasi bobot ini  akan  dilakukan  agar  nilai  dalam  vektor diperbolehkan  menjadi  analog  bobot  dan terdiri dari bilangan yang non-fuzzy.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Analisis Penentuan Lokasi Hotel dengan Metode FAHP
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  analisis perhitungan  menggunakan  metode  FAHP. Analisis ini dilakukan dengan mengambil contoh kasus  seperti  pada  contoh  1.  Hierarki  SPK pemilihan Hotel dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hierarki SPK HOTEL
Contoh kasus : Seorang  pengguna  ingin  mencari  hotel dengan harga yang diinginkan per malam adalah Rp  800.000,00.  Lokasi  yang  diinginkan  adalah yang memiliki latitude -7.0144233 dan longitude 110.43437389999997.  Fasilitas  yang  diinginkan adalah  parkir,  restoran,  ruang  santai,  ruang rokok,  coffee  shop,  dan  gym.  Sedangkan pelayanan  yang  diinginkan  adalah  komunikasi, front  office,  concierge,  dan  tata  graha.  Hotel manakah yang sesuai bagi pengguna?
Pembahasan kasus : Langkah dalam menggunakan metode FAHP adalah sebagai berikut :
Setelah  pengunjung  mengisi  seluruh  data pada  form  spk,  maka  didapatkan  data  seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Data masukan pengunjung Kriteria Data yang dimasukkan Harga 800.000 Fasilitas parkir,  restoran,  ruang  santai, ruang  rokok,  coffee  shop,  dan gym Pelayanan komunikasi, front office, concierge, dan tata graha
Data latitude dan longitude yang dimasukkan oleh  pengunjung  digunakan  untul  menghitung jarak antara lokasi hotel yang diinginkan dengan lokasi hotel pada database. Kemudian diambil 3 hotel  dengan  jarak  yang  paling  dekat  dengan lokasi yang diinginkan. Sehingga didapat 3 hotel dengan jarak terdekat seperti pada Tabel 5.
Sebelum  masuk  ke  penghitungan  FAHP, struktur  hirarki  masalah  diselesaikan  terlebih dahulu  dengan  penghitungan  AHP  untuk menemukan konsistensi nilai matriks perbandingannya. 1. Menentukan  kriteria  yang  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan
a. 𝐶 ! adalah harga yang diinginkan b. 𝐶 ! adalah fasilitas yang diinginkan c. 𝐶 ! adalah pelayanan yang diinginkan
2. Menentukan  nilai  konversi  untuk  tiap kriteria Tabel  konversi  nilai  digunakan  untuk mengubah  harga  yang  diinginkan  menjadi nilai  dengan  range  1  hingga  9.  Tabel konversi  harga  dapat  dilihat  pada  Tabel  6. Sedangkan  tabel  konversi  fasilitas  dapat dilihat  pada  Tabel  7,  dan  tabel  konversi pelayanan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 5. Data hotel terdekat Nama Hotel Harga Fasilitas Pelayanan Jarak (km) Grand Candi  700.000  Parkir, restoran, ruang santai, ruang rokok, coffee shop, gym, kolam renang, wifi. Komunikasi, Front office, concierge, tata graha, laundry, room service, security, antar jemput, kesehatan. 0.937 Patrajasa 550.000  Parkir, restoran, ruang santai, coffee shop, spa, kolam renang, wifi. Komunikasi, Front office, concierge, tata graha, laundry, room service, security. 1.29 Permata 184.000  Parkir, ruang santai. Komunikasi, Front office, concierge , laundry, room service, security, antar jemput. 1.425 Tabel 6. Konversi harga Harga Nilai Kurang dari 100.000 9 100.001 – 500.000 8 500.001 – 1.000.000 7 1.000.001 – 1.500.000 6 1.500.001 – 2.000.000 5 2.000.001 – 2.500.000 4 2.500.001 – 3.000.000 3 3.000.001 – 3.500.000 2 Lebih dari 3.500.000 1 Tabel 7. konversi fasilitas Fasilitas Nilai Sesuai 9 Kurang 1 fasilitas 8 Kurang 2 fasilitas 7 Kurang 3 fasilitas 6 Kurang 4 fasilitas 5 Kurang 5 fasilitas 4 Kurang 6 fasilitas 3 Kurang 7 fasilitas 2 Kurang 8 fasilitas 1 Tabel 8. konversi pelayanan Pelayanan Nilai Sesuai 9 Kurang 1 pelayanan 8 Kurang 2 pelayanan 7 Kurang 3 pelayanan 6 Kurang 4 pelayanan 5 Kurang 5 pelayanan 4 Kurang 6 pelayanan 3 Kurang 7 pelayanan 2 Kurang 8 pelayanan 1
Setelah  dilakukan  konversi  harga,  fasilitas, dan pelayanan, maka hasil konversi data kriteria dapat  dilihat  pada  Tabel  9  dan  hasil  konversi data hotel dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 9. Hasil konversi data kriteria
Kriteria Nilai Harga 7 Fasilitas 6 Pelayanan 4
Tabel 10. Hasil konversi data hotel Nama Hotel Harga Fasilitas Pelayanan Jarak (km) Grand Candi 7 8 9 8 Patrajasa 7 7 7 8 Permata 8 2 7 8 3. Menentukan matriks perbandingan AHP Matriks perbandingan AHP kriteria didapat langsung  tanpa  membandingkan  tiap  nilai kriteria  satu  per  satu.  Nilai  untuk  matriks perbandingan  dihitung  berdasarkan  jarak antar  nilai  kriteria  yang  didapat  dari  Tabel 3.6.  Matriks  perbandingan  AHP  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Matriks perbandingan AHP kriteria
𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟏 1 2 4 𝑪 𝟐 1/2 1 3 𝑪 𝟑 1/4 1/3 1 Jumlah 1.75 3.33 8
Nilai  inputan  perbandingan  matriks  di  atas kemudian diproses untuk mencari bobot vektor prioritas,  lamda,  CI,  dan  CR.  Sebelum menghitung  nilai  bobot  prioritas , setiap  sel
pada  kolom  matriks  dibagi  dengan  jumlah kolom pada tiap selnya.
Untuk kolom pertama :
𝐶 ! = ! ! . !" = 0.57
𝐶 ! = ! ! ! . !" = 0.29
𝐶 ! = ! ! ! . !" =  0.14  ,  begitu  seterusnya  untuk kolom ke-2 dan ke-3.
Menghitung  nilai  bobot  prioritas  yaitu  untuk hasil  pembagian  sel  yang  telah  diperoleh  pada setiap  baris  matriks  dijumlahkan,  kemudian dibagi  dengan  banyaknya  sel  pada  baris tersebut  (banyak  kriteria  =  3).  Kesimpulan bobot prioritas kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.9.
Menghitung  matriks  penjumlahan  tiap  baris, yaitu  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada Tabel  12  dengan  tiap  nilai  pada  matriks perbandingan  berpasangan  pada  Tabel  11 sehingga  didapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel 13.
Tabel 12 Kesimpulan bobot prioritas kriteria 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 Bobot Prioritas (Eigenvector) 𝑪 𝟏 0.57 0.60 0.50 = ! . !" ! ! . !" ! ! . !"
! = 0.56 𝑪 𝟐 0.29 0.30 0.38 = ! . !" ! ! . !" ! ! . !"
! = 0.32
𝑪 𝟑 0.14 0.09 0.13 = ! . !" ! ! . !" ! ! . !"
! = 0.12 Jumlah 1
Tabel 13. Matriks penjumlahan tiap baris 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 Jumlah 𝑪 𝟏 0.56 0.64 0.48 1.68 𝑪 𝟐 0.28 0.32 0.36 0.96 𝑪 𝟑 0.14 0.11 0.12 0.12
Kemudian  bobot  prioritas  dari  Tabel  12  dan jumlah dari Tabel 13 dijumlahkan seperti pada tabel 14.
Tabel 14  Matriks penjumlahan Jumlah Bobot Prioritas Hasil 𝑪 𝟏 1.68 0.56 2.24 𝑪 𝟐 0.96 0.32 1.28 𝑪 𝟑 0.37 0.12 0.49 Total 4.01 Menghitung  nilai  lamda  dan  menghitung  nilai CI dan CR.
λ maks  = 4.01 / 3 = 1.34
CI   = ! . !" ! ! ! = -0.83 ( n=3, RI = 0.58)
CR = ! ! . !" ! . !" = -1.43 (Konsisten à Karena < 0.1)
4. Menentukan Matriks Perbandingan FAHP
Konversi  nilai  perbandingan  AHP  ke  nilai himpunan fuzzy (F-AHP)  dilakukan  dengan menggunakan TFN pada Tabel 1.
Proses  konversi  nilai  perbandingan  AHP menjadi nilai himpunan FAHP:
a. 𝐶 ! terhadap 𝐶 ! : 1 TFN : (1, 1, 1),  maka 𝑙 ! = 1; 𝑚 ! = 1; 𝑢 ! = 1. b. 𝐶 ! terhadap 𝐶 ! : 2 TFN : (1/2, 1, 3/2),  maka 𝑙 ! = 1/2; 𝑚 ! = 1; 𝑢 ! = 3/2. c. 𝐶 ! terhadap 𝐶 ! : 4 TFN : (3/2, 2, 5/2),  maka 𝑙 ! = 3/2; 𝑚 ! = 2; 𝑢 ! = 5/2.
Proses  konversi  dilakukan  hingga  didapatkan semua nilai FAHP untuk tiap kriteria. Adapun hasil  konversi  nilai  perbandingan  matriksnya dapat dilihat pada Tabel 15.
5. Menentukan  nilai  sintesis fuzzy ( Si) prioritas dengan persamaan rumus (2.7).
Hasil  pengolahan  table  15,  dapat  diperoleh nilai sintesis seperti Tabel 16.
Tabel 3.12 Matriks perbandingan FAHP kriteria
𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑙 ! 𝑚 ! 𝑢 ! 𝑙 ! 𝑚 ! 𝑢 ! 𝑙 ! 𝑚 ! 𝑢 ! 𝑪 𝟏 1 1 1 0.5 1 1.5 1.5 2 2.5 𝑪 𝟐 0.67 1 2 1 1 1 1 1.5 2 𝑪 𝟑 0.4 0.5 0.67 0.5 0.67 1 1 1 1

## Tabel 16 Nilai sintesis fuzzy (Si)
𝑀 !" ! ! ! ! !
𝑆 ! 𝑪 𝟏 3 4 5 𝑆 ! 0.24 0.41 0.66 𝑪 𝟐 2.67 3.5 5 𝑆 ! 0.21 0.36 0.66 𝑪 𝟑 1.9 2.17 2.67 𝑆 ! 0.15 0.22 0.35
𝑀 !" ! !
! ! !
! ! ! !
7.57 9.67 12.67 Perhitungan 𝑆 ! :
1. Perhitungan 𝑆 ! untuk 𝐶 ! 𝑆 ! = (3 ; 4 ; 5) ⊗ ( ! !" . !" ; !
! . !" ; ! ! . !" ) = (3 ; 4 ; 5) ⊗ (0.08 ; 0.10 ; 0.13 )
= 0.24 ; 0.41 ; 0.66
2. Perhitungan 𝑆 ! untuk 𝐶 ! 𝑆 ! = (2.67 ; 3.5 ; 5) ⊗ (0.08 ; 0.10 ; 0.13) = 0.21 ; 0.36 ; 0.66
3. Perhitungan 𝑆 ! untuk 𝐶 ! 𝑆 ! =  (1.9  ;  2.17  ;  2.67) ⊗ (0.08  ;  0.10  ; 0.13)
= 0.15 ; 0.22 ; 0.35
6. Jika  telah  didapat  nilai 𝑆 ! ,  maka  dapat didefinisikan  sebagai  nilai vector  (V) dengan  menggunakan  persamaan  rumus (2.5).
a. V untuk 𝐶 ! 1. V untuk 𝐶 ! terhadap 𝐶 ! 𝑚 ! = 0.41 ; 𝑚 ! = 0.36; 𝑙 ! = 0.24; 𝑢 ! = 0.66 𝑚 ! ≤ 𝑚 ! dan 𝑙 ! ≤ 𝑢 ! Sehingga V ( 𝑀 ! ≥ 𝑀 ! ) = ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ( ! ! ! ! ! ) = ! . !" ! ! . !! ! . !" ! ! . !! ! ( ! . !" ! ! . !" ) = 0.89 2. V untuk 𝐶 ! terhadap 𝐶 ! 𝑚 ! = 0.41 ; 𝑚 ! = 0.22; 𝑙 ! =0.24; 𝑢 ! = 0.35 𝑚 ! ≤ 𝑚 ! dan 𝑙 ! ≤ 𝑢 ! Sehingga V ( 𝑀 ! ≥ 𝑀 ! ) = ! . !" ! ! . !" ! . !! ! ! . !" ! ( ! . !" ! ! . !" ) = 0.38
Begitu  seterusnya  hingga  didapat V untuk 𝐶 ! dan V untuk 𝐶 ! .
7. Normalisasi  bobot vector  (W) atau  bobot prioritas  kriteria  yang  telah  diperoleh dengan  persamaan  rumus  (2.8)  dan  (2.9), sehingga W : W = ( 0 . 201 , 0 . 27 , 0 . 53 ) !
Diperoleh  bobot  prioritas  kriteria  yaitu 0.201 , 0.27 , 0.53.
Langkah  menghitung  bobot  F-AHP alternatif  dapat  dihitung  dari  hasil  konversi data hotel yang terdapat pada Tabel 3.7 dengan cara  yang  sama  dengan  menghitung  kriteria seperti  langkah  di  atas.  Sehingga  didapat matriks  perbandingan  alternatif  untuk  tiap kriteria seperti pada Tabel 17.
Tabel 17 Matriks perbandingan alternatif
terhadap tiap kriteria Terhadap 𝑨 𝟏 𝑨 𝟐 𝑨 𝟑 𝑪 𝟏 0.33 0.33 0.33 𝑪 𝟐 0 0 0 𝑪 𝟑 0.71 0.41 0.41
Setelah  didapat  nilai  matriks  perbandingan alternatif terhadap tiap kriteria, kemudian dapat dihitung  bobot  akhirnya  seperti  pada  Tabel  18. Bobot  akhir  dihitung  dengan  menjumlahkan hasil perkalian tiap nilai alternatif terhadap nilai kriteria.
Tabel 18 Perhitungan bobot akhir:
𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 Bobot 0.201 0.27 0.53 1 𝑨 𝟏 0.33 0 0.71 0.29 𝑨 𝟐 0.33 0 0.41 0.29 𝑨 𝟑 0.33 0 0.41 0.16

## Perhitungan bobot akhir
𝑨 𝟏 =  (0.33 x 0.201) + (0 x 0.27) + (0.71 x 0.53) = 0.29 Sehingga  didapatkan  alternatif  terbaik  adalah alternatif  dengan  bobot  akhir  tertinggi,  yaitu 𝐴 ! dan 𝐴 ! dengan bobot sebesar 0.29.
ERD pada sistem diilustrasikan pada Gambar 2.

## Data Context Diagram (DCD)
DCD  untuk  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Seluruh external  entity akan mengakses  satu  SPK  Pemilihan  Hotel. External Entity tersebut adalah pengunjung dan admin.
Gambar 2. Entity Relationship Diagram
Gambar.3. Data Context Diagram
hasil pencari an hotel keyword pencarian hotel keyword pencarian hotel hasil pencari an hotel data akun info hotel prioritas hotel lokasi fasilitas pelayanan peta dasar hotel harga keyword pencarian peta peta hasil pencarian validasi login keyword pencarian peta peta dasar info hotel data hotel info akun hasil pencari an peta 0 SPK Pemilihan Hotel + admin pengunjung data fasilitas data pelayan an info fasilitas info pelayana n

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Implementasi  antarmuka  merupakan hasil  transformasi  perancangan  antarmuka menjadi  tampilan  pada  SPK  HOTEL. Struktur menu SPK Hotel dapat dilihat pada Gambar 4. Halaman utama SPK HOTEL dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Struktur Menu
Gambar 5 Halaman Utama SPK HOTEL
Menu SPK digunakan oleh pengunjung untuk  membantu  pemilihan  hotel.  Menu SPK akan  menampilkan  form  yang  harus diisi  datanya  oleh  pengunjung,  yaitu  harga, fasilitas,  pelayanan,  dan  lokasi  yang diinginkan. Halaman SPK dapat dilihat pada Gambar  6. Setelah  pengunjung  menekan tombol  ‘Lihat  Hasil’,  maka  akan  muncul Halaman Hasil  Perangkingan  Hotel seperti pada Gambar 7.
Gambar 6 Menu SPK
Gambar 7 Form Hasil Perangkingan Hotel

## Hasil Pengujian
Pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel di  Kota  Semarang  dengan  Metode  FAHP    ini memperoleh hasil pengujian dengan perhitungan dari sistem, dan perhitungan manual yang dapat dilihat pada Contoh 1. Data pengujian diperoleh melalui  data  hotel  dari  Dinas  Pariwisata  dan Kebudayaan  Kota  Semarang.  Tabel  hasil pengujian  dengan  Perhitungan  Sistem  dan Perhitungan Manual dapat dilihat pada tabel 19.
Tabel 19. Hasil pengujian No Data Masukan Hasil Keluaran Harga Fasi litas Pelay anan Latitude Longitu de Sistem Manual 1. 100000 4 2 - 6.9938421 110.411 381 Hotel  Merbabu  : 0.394174750197 Hotel Ciputra : 0.0985436875493 Hotel Horison : 0.0985436875493 Hotel Merbabu : 0.395 Hotel  Ciputra  : 0.099 Hotel  Horison  : 0.097 2. 210000 5 2 - 6.9853619 99999999 110.441 5521999 9993 Hotel  Siliwangi  : 0.333333333333 Hotel  Merbabu  : 0.333333333333 Hotel  Nyata  Plasa  : 0.333333333333 Hotel  Siliwangi : 0.333 Hotel Merbabu : 0.333 Hotel Nyata Plasa : 0.333 3. 300000 3 4 - 6.9903413 110.396 1042999 9993 Hotel merbabu : 0.420544668477 Hotel Ciputra : 0.420544668477 Hotel  Siliwangi  :  0. 186840239909 Hotel  merbabu  : 0.421 Hotel  Ciputra  : 0.420 Hotel  Siliwangi : 0. 187 4. 670000 8 6 - 6.9774740 99999999 110.420 7361 Hotel merbabu : 0.436303316332 Hotel ciputra : 0.236532881671 Hotel metro : 0.236532881671 Hotel  merbabu  : 0.436 Hotel  ciputra  : 0.237 Hotel  metro  : 0.237 5. 1700000  6 8 - 7.0144233 110.434 3738999 9997 Hotel  Patra  Jasa: 0.423271649185 Hotel Horison : 0.423271649185 Hotel  Grand  Candi  : 0.336290466121 Hotel Patra Jasa: 0.423 Hotel  Horison  : 0.423 Hotel Grand Candi : 0.336 Tidak cocok = 0 Cocok = 5 Presentase Kecocokan : 100% Analisis Hasil Uji Berdasarkan hasil pengujian pada Lampiran  4  menunjukkan  bahwa  hasil perhitungan  nilai  preferensi  dengan  cara manual  memiliki  sedikit  perbedaan  dengan hasil  perhitungan  nilai  preferensi  dari  SPK
Pemilihan  Hotel  di  Kota  Semarang  dengan Metode FAHP. Perbedaan hasil nilai preferensi dengan  cara  manual  dan  dari  sistem  terlihat pada  digit  ketiga  nilai  desimal  pada  nilai preferensi.  Perbedaan  disebabkan  karena  pada perhitungan  secara  manual  nilai  desimal
menggunakan pembulatan
tiga digit,
sedangkan  perhitungan  dari  sistem  tidak menggunakan proses pembulatan.
Sebuah program yang diuji menggunakan metode black-box dikatakan  diterima  jika fungsi-fungsi yang ada telah memenuhi kriteria evaluasi  hasil  yang  diharapkan.  Dapat disimpulkan  bahwa  SPK  HOTEL  telah memenuhi persyaratan sesuai spesifikasi sistem yang telah dijabarkan sebelumnya.
Dari  hasil  pengujian  SPK  HOTEL  ini dapat  diketahui  bahwa  sistem  telah  memenuhi persyaratan  perangkat  lunak  yang  telah didefinisikan yaitu sebagai berikut :
1. Melakukan otentikasi user
2. Manajemen data user
3. Manajemen data hotel
4. Manajemen data fasilitas
5. Manajemen data pelayanan
6. Menampilkan data hotel, detail hotel, dan data pencarian hotel
7. Menampilkan  peta  Hotel  dan  hasil pencarian peta
8. Menampilkan hasil perangkingan hotel

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam pengerjaan  tugas  akhir  ini  adalah  dengan dihasilkannya  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Hotel  di  Kota  Semarang  Berbasis Web  dengan  Metode  Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process  (SPK  HOTEL).  SPK HOTEL ini menggunakan metode FAHP yang dapat  melakukan  perangkingan  hotel  di  Kota Semarang.  Selain  itu,  SPK  ini  juga  dilengkapi dengan  peta  digital  dengan  Google  Maps  API untuk memudahkan dalam melakukan pencarian lokasi hotel yang diinginkan.

## Saran
SPK  HOTEL  ini  dapat  dikembangkan menjadi  berbasis  mobile  untuk  menghasilkan SPK yang dapat diakses menggunakan telepon genggam.  Selain  itu,  penambahan  data  hotel yang  terdapat  di  Semarang  dapat  memberikan hasil  perangkingan  yang  lebih  beragam.
Pengembangan  juga  dapat  dilakukan  dengan penambahan menu untuk mencari arah menuju lokasi hotel agar dapat memberikan kemudahan  pengguna  menuju  lokasi  yang diinginkan.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Chang  D.Y.,  1996,  “ Applications  of
Extent  Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP ”, European Journal of Operational Research .
[2] Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  Kota Semarang , http://semarang-tourism.com ,
pada  25  Desember  2012,  pukul  20.00
WIB.
[3] Jasril, E. H. dan Afriaty I., 2011, “ Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemilihan
Karyawan  terbaik  menggunakan  metode Fuzzy  AHP  (F-AHP) ”,  Seminar  Nasional Informatika 2011 UPN “Veteran” Yogyakarta, Yogyakarta, 17-18 Juni 2011. [4] Surat Keputusan Menteri Parpostel no Km
94/HK103/MPPT/ 1987
[5] Efraim, T. dkk,  2005, “ Decision Support System  and  Intelligent  Systems” (Edisi  7,
Jilid 1), Penerbit Andi, Yogyakarta.
[6] Alonso  J.  A.  dan  Lamata,  M.  T.,  2006,
“ Consistency  in  the  Analytic  Hierarchy Process : A New Approach ”, International Journal  of  Uncertainty,  Fuzziness  and Knowledge-Based System.
[7] Sommerville,  Ian.,  2003,  ” Software Engineering (Rekayasa Perangkat Lunak) ”, Erlangga, Jakarta.
[8] Zimmerman,  H.  J.,  1991,  “ Fuzzy  Set Theory  and  Its  Application ”,  Kluwer Academic Publisher, Dordrech.
[9] Veness,  Chris. Calculate  distance  and bearing  between  two  Latitude/Longitude points  using  Haversine  formula in
JavaScript . Movable Type Scripts. [Online] 2014. [1 Januari 2014] http://www.movable- type.co.uk/scripts/latlong.html.