Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Halaman 151

## PENERAPAN METODE ARAS DALAM PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA YANG TERBAIK PADA KABUPATEN NIAS SELATAN
1 Eferoni Ndruru, 2 Eviyanti Novita Purba
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma Medan
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, Universitas Methodist Indonesia Email: 1 ronindruru@gmail.com , 2 eviyantinovita@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No2.pp151-159

## ABSTRAK
Keindahan  suatu  objek  wisata  merupakan  salah  satu  tujuan  utama  para  wisatawan  dalam  menghabiskan liburan  mereka  dan  selain  keindahan  masih  banyak  lagi  yang  membuat  para  wisatawa  tertarik.  Objek wisatawa  yang  semakin  banyak  dan  keindahan  yang  berbeda-beda,  serta  perlengkapan  yang  lengkap, sehingga  para  wisatawan  merasa  sulit  untuk  menentkan  objek  wisata  yang  terbaik  berdarkan  kelengkapan fasilitas  dan  keindahan  wisata  yang  akan  mereka  kunjungin.  Selama  ini  banyak  pendatang  baru  atau  para wisatawan yang merasa kesal dalam mengujungi berbagai objek wisata khususnya dikabupaten nias selatan yang disebabkan belum mengetahui keindahan objek wisata tersebut. Dari permasalahan tersebut diperlukan sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  para  wisatawan  dalam  menentukan  objek  wisata  yang terbaik  sehingga  mereka  tidak  sia-sia  dalam  mengujinginya.  Dalam  penyelesaian  sistem  pendukung keputusan tersebut diperlukan metode dalam menguji data kuantitatif. Metode yang digunakan adalah metode Additive Ratio Assessment (ARAS) merupakan metode pengambilan keputusan dalam perangkingan kriteria yang menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dengan solusi ideal positif  dan  jarak  terjauh  dengan  solusi  ideal  negatif  dengan  melakukan  pembobotan  setiap  kriteria.  Hasil yang  akan  didapat  dalam  penelitian  ini  adalah  hasil  perangkingan  jenis  objek  wisata  yang  paling  tertinggi yang  di  dapat  dalam  perhitungan  metode  Aras.  Sehingga  dari  nilai  perangkingan  dapat  memberikan informasi objek mana saja yang akan mendekati objek wisata yang terbaik. Dan bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrograma microsoft visual basic net 2008.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Lokasi Wisata, ARAS.

## PENDAHULUAN
Objek  wisata  merupakan  suatu  daya  tarik para wisatawan supaya para wisatawan bekeinginan untuk datang berkunjung ke objek wisata tersebut. . Keindahan  objek  wisata  merupakan  salah  satu tujuan  utama  para  wisatawan  dalam  menghabiskan liburan  mereka  dan  selain  keindahan  masih  banyak lagi  yang  membuat  para  wisatawa  tertarik.  Objek wisatawa yang semakin banyak dan keindahan yang berbeda-beda,  serta  perlengkapan  yang  lengkap, sehingga  para  wisatawan  merasa  sulit  untuk menentkan  objek  wisata  yang  terbaik  berdarkan kelengkapan  fasilitas  dan  keindahan  wisata  yang
akan  mereka  kunjungin.  Selama  ini  banyak pendatang  baru  atau  para  wisatawan  yang  merasa kesal  dalam  mengujungi  berbagai  objek  wisata khususnya dikabupaten nias selatan yang disebabkan belum  mengetahui  keindahan  objek  wisata  tersebut Di  wilayah  Indonesia  memiliki  banyak  keindahan alam yang sangat baik, yang bisa dijadikan sebagai tempat  kujungan  wisatawan.  Di  Indonesia pariwisatalah  yang  paling  maju  se-Asia  sehingga mendapatkan  pujian  yang  di  ungkapkan United Natian  World Tourism  Organization (UNWTO) pada  tanggal  11  juni  2011.  Dari  organisasi pariwisata  itu  menilai  bahwa  Indonesia  dapat
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
dinyatakan  unggul  dalam  memenuhi  kode  etik pariwisatan  Indonesia.  Pada  penelitian  ini  hanya membahas objek wisata yang ada di kabupaten Nias Selatan  yaitu  salah  satu  kabupaten  yang  ada diprovinsi  sumatera  utara  dan  yang  dikelilingin objek  wisata.  objek  wisata  di  nias  selatan  masih banyak  yang  belum  bisa  dikunjungi  oleh  para wisatawan.
Berdasarkana masalah diatas maka diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu para wisatawan dalam menentukan objek wisata  yang  terbaik  sehingga  mereka  tidak  sia-sia dalam  mengujinginya.Dalam  penyelesaian  sistem pendukung  keputusan  tersebut  diperlukan  metode dalam  menguji  data  kuantitatif.  Metode  yang digunakan adalah metode Additive Ratio Assessment (ARAS) merupakan metode
pengambilan keputusan dalam perangkingan kriteria yang  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dengan solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dengan  solusi ideal  negatif  dengan  melakukan  pembobotan  setiap kriteria.  Berdarkan  penelitian  sebelumnya  yang berjudul  SPK  Pemilihan  Konten  Youtube  Layak Tonton  Untuk  Anak-Anak  Menerapkan  Metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  menyatakan  k menentukan  prioritas  konten  youtube  yang  layak tonton untuk anak dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.  Kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan adalah tidak mengandung kekerasan, tidak ada unsur pornografi,  menghibur,  bersifat  mendidik,  dan bersifat  keatif.  Dengan  menggunakan  sistem pendukung keputusan ini maka orang tua tidak perlu lagi  takut  akan  apa  yang  ditonton  anaknya (Syahputra dkk, 2019).

## LITERATUR
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas suatu  masalah  atau  untuk  suatu  peluang.  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan dalam pengambilan keputusan.
Menurut  Michael  S.  Scott  Marton  pada tahun  1970-an  mengungkapkan  istilah  dari management Decision System. tentang defenisi dari system  pendung  keputusan  yaitu  merupkan  system yang  berbasis  komputer  dalam  pengambilan keputusan  yang  akan  memanfaatkan  data  dan  juga model  dalam  menyelesaiakan  permasalahan  yang tidak  terstruktur.  Bobot   perhitungan  adalah merupakan salah satu indikator penting dalam   perhitungan  untuk  penerimaan  beasiswa (Eniyati, 2011).
Penyusunan  sebuah  model  keputusan merupakan  suatu  cara  untuk  mengembangkan hubungan-hubungan logis yang mendasari persoalan keputusan  kedalam  suatu  bentuk  model  matematis, yang  mencerminkan  hubungan  di  antara  faktor- faktor yang terlibat (Amin & Ramdhani, 2013).
Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM) adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  MCDM memiliki  dua  kategori  yakni  Multiple  Objective Decision  Making  (MODM)  dan  Multiple  Attribute Decision  Making  (MADM).  Multiple  Objective Decision  Making  (MODM)  adalah  suatu  metode dengan  mengambil  banyak  kriteria  sebagai  dasar dari  pengambilan  keputusan  yang  didalamnya mencakup  masalah  perancangan  (design),  dimana teknikteknik  matematik  untuk  optimasi  digunakan dan  untuk  jumlah  alternatif  yang  sangat  besar (sampai  dengan  tak  terhingga)  Sedangkan  Multiple Attribute  Decision  Making  (MADM)  adalah  suatu metode  dengan  mengambil  banyak  kriteria  sebagai dasar  pengambilan  keputusan,  dengan  penilaian yang  subjektif  menyangkut  masalah  pemilihan, dimana  analisis  matematis  tidak  terlalu  banyak  dan digunakan  untuk  pemilihan  alternatif  dalam  jumlah sedikit.
Pariwisata  adalah  kegiatan  rekreasi  di  luar domisili  untuk  melepaskan  diri  dari  pekerjaan  rutin atau  mencari  suasana  lain.  Sebagai  suatu  aktifitas, pariwisata  telah  menjadi  bagian  terpenting  dari
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
kebutuhan dasar masyarakat maju dan sebagian kecil masyarakat Negara berkembang.
Metode  ARAS  merupakan  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  multikriteria berdasarkan pada konsep perangkingan
menggunakan utility degree yaitu dengan membandingkan  nilai  indeks  keseluruhan  setiap alternatif terhadap nilai indeks keseluruhan alternatif optimalBerikut  merupakan  langkah  langkah  dari metode ARAS, yaitu:
1. Menentukan matriks keputusan Matriks keputusan disusun berdasarkan nilai dari setiap  alternatif  ke-iterhadap  suatu  kriteria  ke- j yaitu 𝑋 = 𝑋 𝑖𝑗 , 𝑖 = 1,2 … , 𝑚 , 𝑗 = 1,2, … , n.......(1) Dimana
m    = Jumlah Alternatif
n     = Jumlah Kriteria Xij  =  Nilai  performa  dari  alternatif  ;  terhadap kriteria Jxoj = nilai optimum dari kriteria J
2. Menentukan  nilai  optimal  dari  setiap  kriteria ( 𝑋 oj )
Jika  pembuat  keputusan  tidak  mempunyai pilihan  dalam  menentukan  nilai  optimal,  maka dapat ditentukan dengan x !" =
Max #$% & = %&"& if ($% & . x &" 𝑖𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 ...(2) x !" = Max min i = %&"& if min i . x &" 𝑖𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑓𝑒𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 … . (3)
3. Menghitung  matriks  keputusan  dengan  nilai optimal  ternormalisasi  terbobot  (V)  Matriks keputusan  ternormalisasi  terbobot  dihitung dengan  cara  mengalikan  elemen  matriks keputusan  ternormalisasi  ( 𝑟𝑖𝑗 ,  )  dengan  elemen bobot  kriteria  ( 𝑤𝑗 ,  ).  Secara  matematis  dapat dituliskan
𝑉 = 𝑣𝑖𝑗 ,dengan 𝑣𝑖𝑗 = 𝑟𝑖𝑗𝑤𝑗 , 𝑖 = 0,1 … , 𝑚 , 𝑗 = 1,2 … , 𝑛 ..........................(4)
4. Menghitung  indeks  nilai  secara  keseluruhan setiap  alternatif  ( 𝑠𝑖 )  Nilai  indeks  keseluruhan setiap alternatif dihitung dengan cara
menjumlahkan  elemen  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot pada setiap alternatifnya. Secara matematis dapat dituliskan,
𝑆 ) = "*+ 𝑣𝑖𝑗. 𝑖 = 0,1 … . 𝑚 … … … . (5)
Dengan 𝑆 𝑖 adalah  nilai  indeks  keseluruhan  pada alternatif ke-i.
5. Menghitung  utility  degree  dari  setiap  alternatif 𝑄𝑖 Nilai  utility  degree  dihitung  dengan  cara membagi nilai indeks keseluruhan pada alternatif ke-i  dengan  nilai  indeks  keseluruhan  pada alternatif  yang  optimal  Secara  matematis  dapat dituliskan,
Qi= , ! , " , 𝑖 = 1,0 … . . 𝑚 … … … . . . (6)

## METODE PENELITIAN
Adapun  metode  atau  kerangka  kegiatan yang dilakukan Adalah sebagai berikut  :
Gambar 1. Kerangka metode penelitian
1. Pengumpulan  data:  mengumpulkan  beberapa data  yang  berhungungan  dengan  penyelesaian penelitian
Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Analisa Masalah Hasil Dan Pembahasan Literatur Implementasi Hasil Perancangan Sistem
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
2. Identifikasi  Masalah:  Menentukan  masalah- masalah  yang  didapat  dalam  data  yang  sudah didapatkan.
3. Literatur:  mencari  teori-teori  pemdukung  yang berhubungan dengan penelitian ini.
4. Analisa  masalah:  menganalisa  masalah  yang sudah ditentukan untuk dapat diterapkan metode aras
5. Perancangan  sistem:  melakukan  perancangan sistem dan pemodela sistem yang akan dibangun yang terdiri dari flowchart dan UML.
6. Hasil dan pembahasan: menerapkan metode aras dalam penyelesaian masalah untuk mendapatkan hasil yang diinginkan
7. Implementasi:  tampilan interface sistem  yang sudah dibangun
8. Hasil:  kesimpulan  yang  didapat  dari  pengujian sistem dan penerapan algoritma.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan yang akan dilakukan dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menerapkan metode Aras untuk mendapatkan hasil perangkingan.  Pada  penentuan  objek  wisata  yang terbaik  di  kabupaten  nias  selatan,  maka  diambil beberapa contoh objek wisata yaitu:
1. Pantai Ladeha
2. Pantai Lagundi
3. Pantai Moale
4. Pantai Rock Star
5. Pantai Sorake
Dari  jenis  Wisata  diatas,  maka  bisa tentukan kritteria –kriteria dalam menentukan objek wisata yang terbaik yaitu:
1. Keindahan
2. Pemandagan
3. Jumlah pengujung
4. Ombak
5. Fasilitas
6. Kebersihan
Dalam  proses  penerapan  metode  Additive Ratio  Assessment  dalam  melakukan  penentuan
alternatif.  Objek  wisata  disebut  Alternatif  (A) sedangkan  syarat-syarat  dalam  penentuan  lokasi objek  yang  terbaik  adalah  kriteria  (c)  yang  terdiri dari :
1. Keindahan (C1)
2. Pemandangan(C2) 3. Jumlah pengungjung (C3) 4. Ombak (C4)
5. Fasilitas (C5)
6. Kebersihan (C6)
Berikut adalah contoh kasus, dalam contoh kasus  ini,memliki  beberapa  objek  wisata,  dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 1 . Data Objek Wisata
Objek wisata Alamat P. Ladeha Desa Lolomoyo Kec.amandaya P.Lagundi Jl. Lagundi kab nias selatan P.Moale Desa hilinamazihono, kec.o’ou P. Rock Star Desa Hilisataro, Kec. Toma P. Sorake Desa Botohilitano,
Berikut  ini  adalah  pembentukan Fuzzy pembobotan,  Dimana  tingkat  penilaiaannya,  Sangat Baik, Baik, Cukup Baik, Buruk, sangat buruk. Untuk mendapat  kan range nilainya  dapat  dilihat  pada bilangan fuzzy berikut :
Sb              BR          CB         B            SB
5 20          40          60           80
Gambar 2 . Bilangan fuzzy
Keterangan :
Sb = Sangat Buruk (0-20)
BR       = Buruk (20-40)
CB      = Cukup Baik (40-60) B = Baik (60-80) SB = Sangat Baik (80-100)
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Setelah  dilakukan  pembobotan  nilai  setiap kriteria,  maka  didapat  tabel  alternatif  sebagai berikut.
Tabel 2 . Fuzzy (A) C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 BR SB CB B SB B A2 Sb BR BR BR B SBK A3 B B BR B B BR A4 B B BR SB BR B A5 SB SB SB SB SB B
Berdasarkan  data  dan  kriteria  diatas,  maka dapat  dilakukan  pembobotan  setiap  kriteria  yaitu dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3. Tabel Kriteria Kriteria (C) Keterangan Nilai Bobot Kriteria C1 Keindahan 60 C2 Pemandangan 50 C3 Jumlah Pengunjung  30 C4 Ombak 26 C5 Fasilitas 10 C6 Kebersihan 60
Dari  tabel  diatas,  dapat  digunakan  dengan mencari  nilai  perbandingan  dari  setiap  alternatif dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Alternatif Alternatif (A) Type (cost/benefit) Bobot Conversi (A1) benefit 5 (A2) benefit 20 (A3) benefit 40 (A4) benefit 60 (A5) benefit 80 Dari hasil penentuan alternatif diatas, maka didapat  hasil  kriteria.  Dari  data  kriteria  yang  sudah dimulai,  langkah  selanjutnya  menentukan  rating kecocokan seperti tabel dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Kriteria Nama Nilai Fuzzy Sangat Baik (SB) 80 Baik (B) 60 Cukup Baik(CB) 40 Buruk (BR) 20 Sangat Buruk(Sb) 5 Tabel 6. Rating Kecocokan Kecocokan Alternatif Pada Setiap Kriteria (A) C1 C2 C3 C4 C5 C6
A1 20 80 40 60 80 60 A2 5 20 20 60 60 20 A3 60 60 20 60 60 20 A4 60 60 20 80 20 60 A5 80 80 80 80 80 60
Setelah  alternatif,  kriteria  dan  telah  di bobotkan  sehingga  mendapatkan  matrik  keputusan, maka  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode ARAS, sebagai berikut:
1. Pembentukan Decision Making matriks keputusan, Dilakukan dengan secara acak Tabel 7 . Matriks Keputusan (A) C1 C2 C3 C4 C5 C6 Y0 80 80 60 60 60 80 Y1 20 80 40 60 80 60 Y2 5 20 20 60 60 20 Y3 60 60 20 60 60 20 Y4 60 60 20 80 20 60 Y5 80 80 80 80 80 60 Type Max Max Max Max Max Max
2. Menormalisasikan  Decision  Making  Matriks (DDM) Untuk Semua Kriteria.
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Halaman 156
𝑥𝑖𝑗 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 80 80 60 60 60 80 20 80 40 60 80 60
5 20 20 60 60 20 60 60 20 60 60 20 60 60 20 80 20 60 80 80 80 80 80 60⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Matriks  Diatas,  Dijumlahkan  Kebawah  Sehingga Mendapatkan  Hasil [305,380,240,400,460,300]
3. Normalisasikan  Matriks keputusan untuk Semua
Kriteria
a. Kriteria Pertama (C1)
𝑅 -+ = .- /-0 = 0.262295 𝑅 ++ = 1- /-0 = 0.065574 𝑅 1+ = 0 /-0 = 0.016393
𝑅 /+ = 2- /-0 = 0.196721
𝑅 3+ = 2- /-0 = 0.196721
𝑅 0+ = .- /-0 = 0.262295
b. Kriteria Kedua (C2)
𝑅 -1 = .- /.- = 0.25
𝑅 +1 = .- /.- = 0.166667
𝑅 11 = 1- /.- = 0.083333
𝑅 /1 = 2- /.- = 0.083333
𝑅 31 = 2- /.- = 0.083333
𝑅 01 = .- /.- = 0.333333
c. Kriteria  Ketiga (C3)
𝑅 -/ = 2- 13- = 0.25 𝑅 +/ = 3- 13- = 0.166667
𝑅 1/ = 1- 13- = 0.083333
𝑅 // = 1- 13- = 0.083333
𝑅 3/ = 1- 13- = 0.083333
𝑅 0/ = .- 13- = 0.333333
d. Kriteria  Keempat (C4)
𝑅 -3 = 2- 3-- = 0.15 𝑅 +3 = 2- 3-- = 0.15 𝑅 13 = 2- 3-- = 0.15 𝑅 /3 = 2- 3-- = 0.15 𝑅 33 = .- 3-- = 0.2 𝑅 03 = .- 3-- = 0.2 e. Kriteria  Kelima(C5)
𝑅 -0 = 2- /2- = 0.166667
𝑅 +0 = .- /2- = 0.222222 𝑅 10 = 2- /2- = 0.166667 𝑅 /0 = 2- /2- = 0.166667 𝑅 30 = 1- /2- = 0.055556 𝑅 00 = .- /2- = 0.222222
f. Kriteria Keenam (C6)
𝑅 -2 = .- /-- = 0.266667
𝑅 +2 = 2- /-- = 0.2 𝑅 12 = 1- /-- = 0.066667
𝑅 /2 = 1- /-- = 0.066667
𝑅 32 = 2- /-- = 0.2 𝑅 02 = 2- /-- = 0.2
Dari  Perhitungan  Diatas,  maka  Diperoleh Matriks  Keputusan  yang  telah  dinormalisasikan sebagai berikut :
𝑋 ∗ = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝑐1 c2 c3
0.262295 0.25 0.25 0.065574 0.166667 0.166667 0.016393 0.083333 0.083333 0.196721 0.083333 0.083333 0.196721 0.083333 0.083333 0.262295 0.333333 0.333333 60 50 30 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
𝑋 ∗ = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝑐4 c5 c6
0.15 0.166667 0.266667 0.15 0.222222 0.2 0.15 0.166667 0.066667 0.15 0.166667 0.066667 0.2 0.055556 0.2 0.2 0.222222 0.2
26 10 60 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 4. Menentukan  bobot  matriks  yang  sudah dinormalisasikan,  dengan  melakukan  perkalian matriks  yang  telah  dinormalisasi  bobot  kriteria. Bobot  Kriteria  adalah  bobot  yang  sudah ditentukan  pada  tabel  2  yaitu  tabel  kriteria dengan nilai bobot ( 60, 50, 30, 26, 10, 60).
C1 𝐷 -+ =   𝑥 -+ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.262295 ∗ 60 = 15.7377 𝐷 ++ =   𝑥 ++ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.065574 ∗ 60 = 3.934426 𝐷 1+ =   𝑥 1+ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.016393 ∗ 60 = 0.983607 𝐷 /+ =   𝑥 /+ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.196721 ∗ 60 = 11.80328 𝐷 3+ =   𝑥 3+ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.196721 ∗ 60 = 11.80328 𝐷 0+ =   𝑥 0+ ∗ ∗ 𝑤 +* 0.262295 ∗ 60 = 15.7377
C2 𝐷 -1 =   𝑥 -1 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.25 ∗ 50 = 10.52632 𝐷 +1 =   𝑥 +1 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.166667 ∗ 50 = 10.52632 𝐷 11 =   𝑥 11 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.083333 ∗ 50 = 2.631579 𝐷 /1 =   𝑥 /1 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.083333 ∗ 50 = 7.894737 𝐷 31 =   𝑥 31 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.083333 ∗ 50 = 7.894737 𝐷 01 =   𝑥 01 ∗ ∗ 𝑤 1* 0.333333 ∗ 50 = 10.52632
C3 𝐷 -/ =   𝑥 -/ ∗ ∗ 𝑤 /* 0.25 ∗ 30 = 7.5 𝐷 +/ =   𝑥 +/ ∗ ∗ 𝑤 /* 0.166667 ∗ 30 = 5 𝐷 1/ =   𝑥 1/ ∗ ∗ 𝑤 /* 0.083333 ∗ 30 = 2.5 𝐷 // =   𝑥 // ∗ ∗ 𝑤 /* 0.083333 ∗ 30 = 2.5 𝐷 3/ =   𝑥 3/ ∗ ∗ 𝑤 /* 0.083333 ∗ 30 = 2.5 𝐷 0/ =   𝑥 0/ ∗ ∗ 𝑤 /* 0.083333 ∗ 30 = 10
C4 𝐷 -3 =   𝑥 -3 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.15 ∗ 26 = 3.9 𝐷 +3 =   𝑥 +3 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.15 ∗ 26 = 3.9 𝐷 13 =   𝑥 13 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.15 ∗ 26 = 3.9 𝐷 /3 =   𝑥 /3 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.15 ∗ 26 = 3.9 𝐷 33 =   𝑥 33 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.2 ∗ 26 = 5.2
𝐷 03 =   𝑥 03 ∗ ∗ 𝑤 3* 0.2 ∗ 26 = 5.2 C5 𝐷 -0 =   𝑥 -0 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.166667 ∗ 10 = 4.333333333
𝐷 +0 =   𝑥 +0 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.222222 ∗ 10 = 5.777777778
𝐷 10 =   𝑥 10 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.166667 ∗ 10 = 4.333333333
𝐷 /0 =   𝑥 /0 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.166667 ∗ 10 = 4.333333333
𝐷 30 =   𝑥 30 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.055556 ∗ 10 = 1.444444444
𝐷 00 =   𝑥 00 ∗ ∗ 𝑤 0* 0.222222 ∗ 10 = 5.777777778
C6 𝐷 -2 =   𝑥 -2 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.266667 ∗ 60 = 16 𝐷 +2 =   𝑥 +2 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.2 ∗ 60 = 12 𝐷 12 =   𝑥 12 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.266667 ∗ 60 = 4 𝐷 /2 =   𝑥 /2 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.266667 ∗ 60 = 4 𝐷 32 =   𝑥 32 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.2 ∗ 60 = 12 𝐷 02 =   𝑥 02 ∗ ∗ 𝑤 2* 0.2 ∗ 60 = 12
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diperoleh hasil matriks sebagai berikut:
𝐷 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝑐1 c2 c3
15.7377 10.52632 7.5 3.934426 10.52632 5 0.983607 2.631579 2.5 11.80328 7.894737 2.5 11.80328 7.894737 2.5 15.7377 10.52632 10⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 𝐷 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝑐4 c5 c6
3.9 4.333333333 16 3.9 5.777777778 12 3.9 4.333333333 4 3.9 4.333333333 4 5.2 1.444444444 12 5.2 5.777777778 12⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 5. Menentukan  nilai  dari  fungsi  optimalisasi, dengan  menjumlahkan  nilai  kriteria  pada  setiap
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
alternatif  dari  hasil  perkalian  matriks  dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya.
S - = 15.7377 +  10.52632 + 7.5 + 3.9 + s + = 3.934426 + 10.52632 + 5 + s 1 = 0.983607 + 2.631579 + 2.5 + s / = 11.80328 + 7.894737 + 2.5 + s 3 = 11.80328 + 7.894737 + 2.5 +
s 0 = 15.7377 + 10.52632 + 10 + 3.9 + 4.333333333 + 16 = 57.99735 3.9 + 5.777777778 + 12 = 41.13852 3.9 + 4.333333333 + 4 = 18.34852
3.9 + 4.333333333 + 4 = 34.43135
5.2 + 1.444444444 + 12 = 40.84246 5.2 + 5.777777778 + 12 = 59.2418
6. Menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari setiap  alternatif  ,  dengan  cara  membagi    nilai alternatif  terhadap alternatif 0 (A 0 )
𝐾 - = 57.99735 252 = 0.23014823
𝐾 + = 41.13852 252 = 0.163248094
𝐾 1 = 18.34852 252 = 0.072811583
𝐾 / = 34.43135 252 = 0.136632337
𝐾 3 = 40.84246 252 = 0.162073254 𝐾 0 = 59.2418 252 = 0.235086502
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diperoleh  hasil  tabel tingkatan  peringkat  dari  setiap  alternatif  sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai Untuk Masing-Masing Alternatif A C1 C2 C3 C4 A 0 0.262295  0.210526 0.25  0.15 A 1 0.065574  0.210526  0.166667  0.15 A 2 0.016393  0.052632  0.083333  0.15 A 3 0.196721  0.157895  0.083333  0.15 A 4 0.196721  0.157895  0.083333 0.2
A 5 0.262295  0.210526  0.083333 0.2 Tabel Lanjutan C5 C6 S K 0.166666667 0.266667  57.99735 0.23014823 0.222222222 0.2  41.13852  0.163248094 0.166666667 0.066667  18.34852  0.072811583 0.166666667 0.066667  34.43135  0.136632337 0.055555556 0.2  40.84246  0.162073254 0.222222222 59.2418  0.235086502 Tabel 9. Peringkat (A) Keterangan Nilai Rangking A 0 - 0.23014823 - A 5 P. Sorake 0.235086502 1 A 1 P.Ladeha 0.163248094 2 A 4 P.Rock Star 0.162073254 3 A 3 P.Moale 0.136632337 4 A 2 P.Lagundi 0.072811583 5 Berdasarkan hasil perhitungan dan perankingan  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa dalam Penentuan objek wisata yang terbaik dan yang memenuhi  kriteria  diatas,  Maka  alternatif  yang mendapatkan nilai dan perangkingan tertinggi adalah pantai  Sorake  dengan  nilai  0.235086502  dan rangking 1

## KESIMPULAN
Berdasarkan Hasil dan pembahasan penelitian  ini,  dalam  system  pendukung  keputusan penentuan objek wisata terbaik dengan menggunakan  metode  Additive  Ratio  Assessment (ARAS), Maka dapat disempulkan sebagai berikut :
1. Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan objek  wisata  terbaik,  hanya  membantu  para wisatawan  dalam  menentukan  objek  wisata yang akan dikunjungin
2. Kriteria  –  Kriteria  yang  digunakan  adalah merupakan  kriteria  yang    paling  utama  di butuhkan  oleh  para  wisatawan.  Dengan  tujuan untuk  meningkat  niat  para  wisatawan  dalam berkunjung pada objek wisata tersebut.
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)

## DAFTAR PUSTAKA
Amin, A.S., and Ramdhani, M.A., (2013). Konfigurasi Model Untuk Sistem Pendukung Keputusan, Maj. Ilm. Ekon. Komput. , Vol. 10, No. 01, pp. 11–19.
Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting), J. Teknol. Inf. Din ., Vol. 16, No. 2, pp. 171–176.
Firdyana, I.F.A.S., dan Cahyadi, D., (2017). Penerapan Metode Weighted Product Untuk Menentukan Penerima Bantuan Beras Masyarakat Miskin (RASKIN),” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , Vol. 2, No. 1, pp. 1–7.
Lumbantoruan, G., and Simarmata, E.R., (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Wali Kelas Berdasarkan Prestasi Guru dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus SMK Brigjend Katamso Medan). Pelita Infor.: Informasi dan Informatika. 17(3), 231-236.
Sari, S.W., and Purba, B., (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS, pp. 291–300.
Syahputra, H., dkk., (2019). SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , Vol. 1, No. 1, pp. 678–685.