I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 1 (2019) 35-42
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Print) xxx-xxx    |    ISSN (Online) xxx-xxx    |
Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Simple Additve Weighting (SAW) untuk Prediksi Anggaran Biaya Wisata
Yhogi Andianggara 1 , Rohmat Gunawan 2 , Aldy Putra Aldya 3
1,2,3 Porogram Studi Informatika Universitas Siliwangi
1 yhogi@gmail.com, 2 rohmatgunawan@unsil.ac.id, 3 aldy@unsil.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: Revisi Akhir: Diterbitkan Online :
Memprediksi  anggaran  perencanaan  biaya  wisata  merupakan  salah  satu aktivitas yang harus dilakukan sebelum melakukan perjalanan wisata, sehingga kegiatan  perjalanan  wisata  tidak  mempengaruhi  stabilitas  keuangan  dan anggaran  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  melakukan  tour berikutnya. Pembuatan prediksi anggaran biaya perjalanan wisata tidak mudah dilakukan dan membutuhkan pertimbangan beberapa faktor, serta melibatkan proses perhitungan. Agar prediksi akurat dari anggaran biaya perjalanan wisata dapat  dilakukan,  diusulkan  untuk  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Algoritma  SAW digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  dapat  memberikan  alternatif  prediksi anggaran  perjalanan  terbaik  berdasarkan  peringkat  informasi  anggaran  yang ada. Hasil percobaan pada penelitian menunjukkan bahwa, penerapan metode SAW dengan menggunakan 3 parameter (total biaya anggaran, lama liburan, jumlah orang) serta proses penyaringan (filterisasi) pada data anggaran yang telah tersimpan berdasarkan parameter tujuan objek wisata, dapat memberikan alternatif prediksi anggaran perjalanan wisata terbaik.
K ATA K UNCI
Anggaran Prediksi SPK
SAW Wisata
K ORESPONDENSI Telepon: +62 323 151 100 E-mail: rohmatgunawan @unsil.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  pariwisata  nasional  kini  menjadi  primadona baru  bagi  pembangunan  nasional.  Sumbangan  devisa maupun  penyerapan  tenaga  kerja  dalam  sektor  ini  amat signifikan  bagi  devisa  negara.  Pada  2015,  devisa  dari sektor  pariwisata  sebesar  US$  12,225  miliar  dan  pada tahun  2016  devisa  dari  sektor  pariwisata  sebesar  US$ 13,568  miliar.  Sektor  pariwisata  menjadi  penyumbang devisa  negara  terbesar  kedua  pada  tahun  2016  dan  akan terjadi  peningkatan  pemasukan  devisa  dari  sektor pariwisata.  Diperkirakan  pada  tahun  2019,  sektor pariwisata  menjadi  penyumbang  utama  devisa  utama Indonesia [1].
Membuat  prediksi  rencana  anggaran  biaya  wisata merupakan  salah  satu  hal  yang  harus  dilakukan  agar aktivitas liburan tidak mempengaruhi kestabilan finansial setelah  pulang  berlibur  [13].  Prediksi  anggaran  biaya wisata  yang  akurat  dapat  dijadikan  acuan  untuk menentukan  anggaran  wisata  selanjutnya.  Tahap
pembuatan  prediksi  anggaran  biaya  merupakan  hal  yang tidak  mudah  dilakukan  dan  berhubungan  dengan perhitungan yang melibatkan beberapa parameter.
Beberapa  penelitan  tentang  prediksi  biaya  telah dilakukan sebelumnya, diantaranya menggunakan metode Fuzzy [9], 17], Simple Additive Weighting (SAW) [2], [4], Tverski [5], Profile Matching [8] dan CBR [3], [7], [15]. Pada  penelitian  [9],  metode  fuzzy  digunakan  untuk menyelesaikan masalah prediksi harga jual sepeda motor bekas,  dengan  menggunakan  parameter:  kondisi  sepeda motor,  jarak  tempuh  sepeda  motor,  pajak  STNK  sepeda motor, tahun pembuatan atau perakitan motor yang tertera dalam BPKB dan STNK, dan warna sepeda motor. Hasil percobaan  pada  penelitian  diperoleh  prediksi  harga  jual sepeda motor bekas.
Pada  penelitian  [2],  metode  SAW  digunakan  untuk menyelesaikan masalah pemilihan mahasiswa berprestasi dengan  paramter:  IPK,  karya  tulis  ilmiah,  prestasi  atau kemampuan  yang  diunggulkan  dan  bahasa  inggris/asing,
sehingga  diperoleh  informasi  pendukung  keputusan pemilihan  mahasiswa  berprestasi  yang  akurat  sesuai dengan  ketentuan.  Pada  penelitian  [4],  metode  SAW digunakan untuk menyelesaikan masalah penentuan biaya Sumbangan Penyelenggaraan Pendidikan (SPP) bagi siswa baru, dengan parameter: jurusan, jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, pekerjaan orang tua dan wawancara, sehingga diperoleh penentuan biaya SPP yang bersifat akurat dan tepat waktu.
Pada  penelitian  [5],  metode  Tverski  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  penentuan  harga  rumah  dengan parameter: lokasi rumah, luas, kualitas bangunan, fasilitas rumah, akses transportasi dan sertifikat, sehingga diperoleh penentuan harga rumah dengan tingkat keberhasilan 70%. Pada  penelitian  [8],  metode Profile  Matching digunakan untuk  meyelesaikan  masalah  pemilihan  objek  wisata dengan  parameter:  biaya  wisata,  fasilitas,  jenis  objek wisata dan jarak tempuh, sehingga diperoleh perbandingan antara kompetensi pengunjung kedalam kompetensi objek wisata.  Pada  penelitian  [15],  metode Case-Based Reasoning  (CBR) digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  penentuan  kelompok  Uang  Kuliah  Tunggal (UKT)  dengan  parameter:  pendidikan,  pekerjaan,  usia kepala keluarga, tanggungan, pendapatan dan aset, dengan metode  pengukuran  similaritas  yang  digunakan  yaitu Nearest  Neighbor  (NN) sehingga  diperoleh  kemiripan kasus  baru  terhadap  kasus  lama  yang  dijadikan  bahan pertimbangan untuk menentukan kelompok UKT.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dikenal dengan  metode  penjumlahan  terbobot  [6].  Metode  SAW dilakukan dengan mencari penjumlahan bobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut, sehingga dapat  menentukan  alternatif  terbaik.  Agar  diperoleh prediksi  anggaran  biaya  wisata  dengan  alternatif  terbaik, maka  pada  penelitian  ini  diterapkan  metode Simple Additive  Weighting  (SAW) dengan  mengambil  3  kriteria sebagai atribut untuk proses pengolahan data yaitu : total biaya  wisata,  lama  liburan  dan  total  jumlah  orang . Pada penelitian ini akan diambil 5 data anggaran biaya wisata sebelumnya,  yang  telah  tersimpan  pada  sistem,  untuk dijadikan  bahan  perhitungan  alternatif  yang  akan direkomendasikan untuk dijadikan prediksi anggaran biaya wisata yang akan dibuat saat ini.

## 2. METODOLOGI
Terdapat empat tahap yang dilakukan pada penelitian ini  yaitu:  Analisis,  Perhitungan  Prediksi  dengan  Metode SAW, Perangcangan Sistem, Implementasi dan Pengujian seperti ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Analisis
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor-faktor yang  berhubungan  dengan  perhitungan  anggaran  biaya wisata.  Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  3  parameter yang  berhubungan  dengan  perhitungan  anggaran  biaya, yaitu: total biaya wisata, lama liburan dan jumlah orang . Penerapan metode SAW pada perhitungan anggaran biaya wisata, akan mengacu pada informasi data anggaran wisata yang  sebelumnya.  Jadi  keberadaan  data  anggaran  wisata sebelumnya  sangat  diperlukan  pada  tahap  ini.  Percobaan pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  5  data  anggaran biaya  wisata  sebelumnya.  Secara  umum  struktur  sistem pendukung  keputusan  prediksi  anggaran  biaya  wisata dengan  menggunakan  metode  SAW  ditampilkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Hirarki Alternatif Penentuan Prediksi Anggaran Biaya Wisata
2.2 Perhitungan Predisksi dengan Metode SAW
a. Menentukan Kriteria
Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  tipe  kriteria yaitu:  kriteria  keuntungan (benefit) dan  kriteria  harga (cost). Suatu parameter digolongkan ke dalam kriteria tipe keuntungan (benefit) ,  jika  parameter  tersebut  memiliki nilai  yang  apabila  semakin  bertambah  maka  akan  lebih baik  (berhubungan  dengan  topik  yang  sedang  dikaji). Sedangkan suatu parameter digolongkan ke dalam kriteria tipe  harga (cost) ,  jika  parameter  tersebut  memiliki  nilai yang  apabila  semakin  berkurang  maka  akan  lebih  baik (berhubungan  dengan  topik  yang  sedang  dikaji). Berdasarkan ketentuan tersebut, maka tipe kriteria untuk 3 paremeter yang telah dipilih, sebagai berikut:
1. Total Anggaran Biaya  (C1) (tipe : cost ) 2. Lama Liburan
(C2) (tipe : benefit ) 3. Total Orang
(C3) (tipe : benefit )
b. Menentukan Bobot Masing Kriteria
Dari  setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  kemudian diberi  nilai  bobot.  Nilai  bobot  setiap  kriteria  terdiri  dari lima kelompok sebagai berikut:
1. Sangat Rendah (SR) = 0 2. Rendah (R) = 0.25 3. Sedang (S) = 0.5 4. Tinggi (T) = 0.75 5. Sangat Tinggi (ST) = 1 Perancangan
Analisis
Perhitungan
Prediksi dengan
Metode SAW Implementasi dan Pengujian
1 2 3 4
B1 B2 B3 B4 B5 Total Biaya Wisata Lama Liburan Jumlah orang Memilih Anggaran Biaya Perjalanan Wisata Sebelumnya Yang  Akan Dijadikan Acuan Untuk Anggran Perjalanan Wisata Sekarang Kriteria / Criteria (Ci) Alternatif Anggaran / Budgeting (Bi)
Tabel 1. Total Anggaran Biaya (C1) Total Anggaran Biaya Keterangan Nilai Rp. 0- Rp. 500.000 Sangat Murah 0 Rp. 500.000-Rp. 1000.000 Murah 0,25 Rp. 1.000.000- Rp. 2.000.000 Sedang 0,5 Rp. 2.000.000- Rp. 4.000.000 Mahal 0,75 Rp. 4.000.000- Rp. 8.000.000 Sangat Mahal 1 Tabel 2. Lama Liburan (C2) Lama Liburan Keterangan Nilai 1-2 hari Sangat Sebentar 0 3-4 hari Sebentar 0,25 5-6 hari Sedang 0,5 7-8 hari Lama 0,75 9-10 hari Sangat Lama 1 Tabel 3. Total Orang (C3) Total Orang Keterangan Nilai 1-2 orang Sangat Sedikit 0 3-4 orang Sedikit 0,25 5-6 orang Sedang 0,5 7-8 orang Banyak 0,75 9-10 orang Sangat Banyak 1
Tahap  berikutnya,  melakukan  simulasi  alternatif pilihan  anggaran  biaya  wisata.  Dalam  percobaan  ini disiapkan  5  data  alternatif  anggaran  biaya  wisata  seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Alternatif Anggaran Biaya

## Wisata Taman Safari
Kode Anggaran Biaya (juta) Lama Liburan (hari) Jumlah Orang A1 Anggaran Taman Safari-1 1,5 1 5 A2 Anggaran Taman Safari-2 1 5 3 A3 Anggaran Taman Safari-3 1,8 2 4 A4 Anggaran Taman Safari-4 3,5 7 7 A5 Anggaran Taman Safari-5 7 3 8

## c. Menentukan rating nilai kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
Penentuan  rating  nilai  kecocokan  dilakukan  dengan memasukan nilai dari setiap kriteria ke dalam tabel rating kecocokan yang telah disesuaikan dengan nilai dari tabel
kriteria. Hasil pencocokan tersebut ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Rating kecocokan kriteria A Kriteria C1 C2 C3 A1 Sedang Sangat sebentar Sedang A2 Murah Sedang Sedikit A3 Sedang Sangat sebentar Sedikit A4 Mahal Lama Banyak A5 Sangat mahal Sebentar Banyak
Selanjutnya  dibentuk  matriks  keputusan  x  yang dikonversikan ke dalam bilangan fuzzy. 0,5 0 0,5 0,25 0,5 0,25 Matrix = 0,5 0 0,25 0,75 0,75 0,75 1 0,25 0,75

## d. Normalisasi Matriks
Berdasarkan  matriks  rating  kecocokan,  langkah selanjutnya  melakukan  normalisasi  matriks  untuk menghitung  nilai  masing-masing  kriteria  berdasarkan kriteria  yang  diasumsikan  sebagai  kriteria  tipe cost dan benefit. Berikut hasil perhitungan nilai rating kecocokan:
1. Kriteria Total Anggaran Biaya (C1) – cost R 11 = !"#(%,'; %,*'; %,'; %,+'; ,)
%,' = %,*' %,' = 0,5 R 21 = !"#(%,'; %,*'; %,'; %,+'; ,) %,*' = %,*' %,*' = 1
R 31 = !"#(%,'; %,*'; %,'; %,+'; ,) %,' = %,*' %,' = 0,5 R 41 = !"#(%,'; %,*'; %,'; %,+'; ,) %,+' = %,*' %,+' = 0,33 R 51 = !"#(%,'; %,*'; %,'; %,+'; ,) , = %,*' , = 0,25 2. Kriteria Lama Liburan (C2) – benefit R 12 = % !./(%; %,'; %; %,+'; %,*') = % %,+' = 0
R 22 = %,' !./(%; %,'; %; %,+'; %,*') = %,' %,+' = 0,67 R 32 = % !./(%; %,'; %; %,+'; %,*') = % %,+' = 0
R 42 = %,+' !./(%; %,'; %; %,+'; %,*') = %,+' %,+' = 1
R 52 = %,*' !./(%; %,'; %; %,+'; %,*') = %,*' %,+' = 0,33 3. Kriteria Total Orang (C3) – benefit R 13 = %,' !./(%,'; %,*'; %,*'; %,+'; %,+') = %,' %,+' = 0,67
R 23 = %,*' !./(%,'; %,*'; %,*'; %,+'; %,+') = %,*' %,+' = 0,33
R 33 = %,*' !./(%,'; %,*'; %,*'; %,+'; %,+') = %,*' %,+' = 0,33
R 43 = %,+' !./(%,'; %,*'; %,*'; %,+'; %,+') = %,+' %,+' = 1
R 53 = %,+' !./(%,'; %,*'; %,*'; %,+'; %,+') = %,+' %,+' = 1
0,5 0 0,67 1 0,67 0,33 Matriks ternormalisasi= 0,5 0 0,33 0,33 1 1 0,25 0,33 1 e. Perhitungan Rangking Hasil Rekomendasi Alternatif
Pada tahap ini terdapat proses penjumlahan dari hasil perkalian matriks ternormalisasi dengan nilai bobot. Hasil dari perhitungan tersebut kemudian melakukan perangkingan.  Alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi menjadi  rekomendasi  terbaik  dalam  menentukan keputusan.
Vektor bobot:W = (1 ; 0,5 ; 0,75)
Setelah  diperoleh  table  ternormalisasi,  selanjutnya dibuat perkalian matriks W x R:
a. V 1 = (1 x 0,5) + (0,5 x 0) + (0,75 x 0,67) = 1,0025
b. V 2 = (1 x 1) + (0,5 x 0,67) + (0,75 x 0,33) =
1,5825
c. V 3 = (1 x 0,5) + (0,5 x 0) + (0,75 x 0,33) = 0,7475 d. V 4 = (1 x 0,33) + (0,5 x 1) + (0,75 x 1) = 1,58 e. V 5 = (1 x 0,25) + (0,5 x 0,33) + (0,75 x 1) = 1,165 Tabel 6. Perangkingan A Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 A1 0,5 0 0,5025 1,0025 A2 1 0,335 0,2475 1,5825 A3 0,5 0 0,2475 0,7475 A4 0,33 0,5 0,75 1,58 A5 0,25 0,165 0,75 1,165 Hasil perhitungan nilai yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  besar  merupakan alternatif  terbaik.  Hasil  dari  penilaian  terbesar  ada  pada yaitu A2, sehingga A2 layak atau dapat dijadikan alternatif terbaik.

## 2.3 Perancangan Sistem
Prediksi  anggaran  biaya  wisata  selanjutnya  akan diimplemantasikan  ke  dalam  aplikasi  program  berbasis komputer.    Aplikasi  dirancang  untuk  dijalankan  berbasis web. Secara umum alur jalannya aplikasi ditampilkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alir Cari Data
Anggaran Biaya Wisata
Interaksi  dari  dua  entitas  atau  aktor  utama  dalam mengakses  setiap  proses  yang  terdapat  dalam  sistem digambarkan dengan Use Case seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Prediksi Anggaran Biaya Perjalan Wisata

## 2.4 Implementasi
Setelah dilakukan perancangan, tahap berikutnya yaitu implementasi.  Pada  tahap  ini  dilakukan coding menggunakan  bahasa  pemrograman  berbasis  web.  PHP dipilih untuk digunakan sebagai server side scripting yang terkoneksi dengan MySQL database. Apache Web Server diinstal pada Server. Klien dapat mengakses aplikasi dari server melalui web browser seperti Chrome atau Firefox.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Tahapan pertama pada saat mengakses aplikasi, setelah melakukan  login,  pengguna  dapat  melakukan  input prediksi  rencana  anggaran  biaya  wisata.  Beberapa  item yang harus diisi oleh pengguna pada tahap ini ditampilkan seperti pada 4.
Gambar 5. Halaman Pembuatan Prediksi Rencana Anggaran Biaya Setelah input prediksi rencana anggaran biaya selesai dilakukan,  tahap  berikutnya  melakukan  pencocokan kesesuaian informasi dengan data rencana anggaran biaya yang  telah  tersimpan  sebelumnya.  Tahapan  pencarian anggaran  biaya  sebelumnya  ditampilkan  seperti  pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Cari Prediksi Anggaran Biaya Proses  pencarian  rencana  anggaran  biaya  akan memberikan hasil jika ditemukan data yang cocok. Hasil pencarian data ditampilkan seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Hasil Pencarian Terdapat  beberapa  informasi  yang  ditampilkan  hasil dari  proses  pencarian.  Setiap  informasi  hasil  pencarian yang  dihasilkan  dapat  diteluri  lebih  detail.  Detail  dari informasi hasil pencarian ditampilan pada gambar 8.
Aplikasi  selain  dapat  diakses  oleh  pengguna  umum dengan  hak  akses  terbatas,  juga  disediakan  hak  akses penuh  sebagai  admin.  Informasi  prediksi  anggaran  biaya ketika diakses oleh admin ditampilkan pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Prediksi Anggaran Biaya
Admin juga dapat melakukan verfikasi terhadap semua data  yang  telah  diinput.  Halaman  verfikasi  ditampilkan seperti pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Verifikasi Prediksi Anggaran Biaya Perjalan Wisata
3.2 Pengujian
a. Pengujian Fungsional
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  dengan  berbagai tipe kasus yang berbeda diantaranya :
1. Input data prediksi anggaran biaya baru
2. Mencari  data  prediksi  anggaran  biaya,dengan  kasus terdapatsatu  data yang mirip pada basis data
3. Mencari  data  prediksi  anggaran  biaya,dengan  kasus terdapat  lebih  dari  1  data  yang  mirip  pada  basis data
Tabel 6. Pengujian Sistem No Kasus Deskripsi Hasil 1 Input  data prediksi baru Input data prediksi  rencana dengan data yang baru Data yang diinputkan  berhasil disimpan  ke  basis data 2 Mencari data prediksi rencana dengan 1 data pada basis data Melakukan pencarian dengan input yang benar, akan tetapi  data  pada basis data hanya ada 1 data Sistem menampilkan  tepat satu pada hasil pencarian, karena terdapat satu record yang  sesuai  dengan data yang diinput 3 Mencari data prediksi rencana dengan  data lebih  dari  1 pada  basis data Melakukan pencarian dengan input yang benar, dengan data pada  basis  data lebih dari 1 data Sistem menampilkan  lebih dari  satu  data  pada hasil pencarian, karena terdapat lebih  satu record yang  sesuai  dengan data yang diinput
b. Pengujian Perhitungan Pencarian Data
1. Anggaran ke Pulau Harapan 1 (A1)
2. Anggaran ke Pulau Harapan 2 (A2)
3. Anggaran ke Pulau Harapan 3 (A3)
4. Anggaran ke Pulau Harapan 4 (A4)
5. Anggaran ke Pulau Harapan 5 (A5)
Tabel 7. Data alternatif A Kriteria C1 C2 C3 A1 Mahal Sedang Sangat Sedikit A2 Sangat mahal Sedang Banyak A3 Murah Sangat sebentar Sangat Sedikit A4 Mahal Sangat sebentar Sangat Sedikit A5 Sedang Sangat sebentar Sedikit
Tabel 8. Kriteria Pencarian
Kriteria Pencarian
Pencarian 1
Total Anggaran   : 2.000.000 - 4.000.000 (Mahal) Lama Liburan : 2 Hari (Sangat sebentar) Jumlah Orang   : 1 Orang (Sangat sedikit) Pencarian 2 Total Anggaran   : 1.000.000 - 2.000.000 (Sedang) Lama Liburan   : 2 Hari (Sangat sebentar) Jumlah Orang   : 3 Orang (Sedikit)

## Pencarian 3
Total Anggaran   : 2.000.000 - 4.000.000 (Mahal) Lama Liburan   : 5 Hari (Sedang) Jumlah Orang   : 2 Orang (Sangat sedikit)

## Pencarian 4
Total Anggaran   : 500.000 - 1.000.000 (Murah) Lama Liburan   : 1 Hari (Sangat sebentar) Jumlah Orang   : 2 Orang (Sangat sedikit) Pencarian 5 Total Anggaran  :  4.000.000-8.000.000 (Sangat Mahal) Lama Liburan   : 5 Hari (Sedang) Jumlah Orang   : 7 Orang (Banyak)
Hasil  simulasi  pencarian  data  berdasarkan  data anggaran yang sesuai dengan data pencarian menghasilkan alternatif  pencarian  terbaik  sebagai  berikut  :  Pencarian  1 hasil alternatif terbaik yaitu Anggaran ke Pulau Harapan 4 (A4), Pencarian 2 hasil alternatif terbaik yaitu Anggaran ke Pulau Harapan 5 (A5), Pencarian 3 hasil alternatif terbaik yaitu Anggaran ke Pulau Harapan 1 (A1), Pencarian 4 hasil alternatif terbaik yaitu Anggaran ke Pulau Harapan 3 (A3) dan Pencarian 5 hasil alternatif terbaik yaitu Anggaran ke Pulau Harapan 2 (A2). Jadi, hasil perhitungan dengan nilai hasil  akhir  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif tersebut merupakan alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Metode  SAW  berhasil  diterapkan  pada  prediksi perhitungan anggaran biaya  wisata dengan menggunakan 3 parameter : total anggaran biaya, lama liburan dan total orang.  Tahapan  akhir  pada  SAW  yaitu  melakukan perhitungan  dengan  memberikan  nilai rating kecocokan pada  setiap  kriteria  anggaran  biaya  wisata,  kemudian melakukan perhitungan ranking sebagai hasil rekomendasi alternatif.  Hasil  perhitungan  nilai  yang  paling  besar mengindikasikan alternatif terbaik.
Penambahan  parameter  lainnya  dalam  perhitungan anggaran biaya wisata, pemilihan tujuan objek wisata yang dihubungkan dengan peta lokasi objek wisata secara online merupakan beberapa tantangan di masa yang akan datang yang dapat dilakukan agar diperoleh hasil prediksi wisata yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Chandra, A. A., & Damarjati, D. (2017, October 17). Detik Finance. Retrieved March 2, 2018, from Detik: https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d- 3687715/tiga-tahun-jokowi-jk-pariwisata-sumbang- devisa-terbesar-kedua
[2]   Christioko,  B.  V.,  Indriyawati,  H.,  &  Hidayati,  N. (2017).  Fuzzy  Multi-Atribute  Decision  Making
(Fuzzy  MADM)  dengan  Metode  SAW  untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi. Jurnal Transformaika, 82-85 [3]   Dewi,  E.  K.,  Suyoto,  &  Anindito,  K.  (2012). ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  APLIKASI CASE BASED REASONING UNTUK MENENTUKAN  TUJUAN  WISATA.  Seminar
Nasional Informatika 2012, C-33-C-40.
[4]   Hardiyanti,  T.  (2014).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  BIAYA SPP  (SUMBANGAN  PENYELENGGARAAN PENDIDIKAN)  BAGI  SISWA  BARU  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  SAW  (SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING)  PADA  SMK  St. FRANSISKUS  SEMARANG.  Jurnal  Universitas Dian Nuswantoro.
[5]   Hendra, Tursina, & Nyoto, R. D. (2017). Case Base Reasoning  Penentuan  Harga  Rumah  Dengan Menggunakan  Metode  Tversky  (Studi  Kasus:  Kota Pontianak). Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, 1-5.
[6]   Ikmah, & Widawati, S. A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tempat  Wisata  Purworejo
Menggunakan  Metode  SAW.  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018, 91-96. [7]   Kosasi,  S.  (2013).  SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN  MEMILIH  PAKET  WISATA DENGAN METODE CASE-BASED REASONING. JURNAL SISFOTENIKA, Vol. 3 No. 2, 81-89.
[8]   Nugroho,  S.  (2014).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI  OBJEK WISATA DI KABUPATEN GROBOGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING. Jurnal Universitas Dian Nuswantoro. [9]   Prasetya,  I.,  &  Rahayu,  Y.  (2015).  PENENTUAN HARGA  JUAL  SEPEDA  MOTOR  BEKAS MENGGUNAKAN  FUZZY  LOGIC  (METODE TSUKAMOTO). Jurnal Universitas Dian Nuswantoro, 1-8. [10]  Riadi,  M.  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK). Retrieved Juli 6, 2018, from http://ww.kajianpustaka.com/2013/09/sisteem- pendukung-keputusan-spk.html
[11]  Saltuk,  O.,  &  Kosan,  I.  (2014,  Mei  7).  Design  & Creation. Ludwig Maximilians Universitat Munchen.
[12]  Sasmita,  M.  D.  (2014).  Extreme  Programming sebegai metode pengembangan sistem. Paper Ilmiah, Unviseritas Bina Nusantara.
[13]  Sopian, S. (2017, January 17). Men Scope. Retrieved March 2, 2018, from Male Indonesia:
https://male.co.id/detail/1921/Pentingnya- Perencanaan-Budget-untuk-Berlibur-Men-Scope
[14]  Suryanto, E., Honggowibowo, A. S., & Retnowati, N. D. (2013, Mei). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN OTOMATISASI PLANNING WISATA  BERBASIS  WEBSITE  DENGAN MENGGUNAKAN METODE DIJKSTRA. Compiler, Volume 2, Nomor 1. [15]  Sutoyo,  M.  N.,  &  Sumpala,  A.  T.  (2017).  CASE BASED REASONING MENENTUKAN KELOMPOK  UKT  (STUDI  UNIVERSITAS SEMBILANBELAS  NOVEMBER  KOLAKA). Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 401- 407.
[16]  Tanjung,  D.  H.  (2013).  PEMILIHAN  OBJEK WISATA  DI  SUMATERA  UTARA  DENGAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS  (AHP).  Seminar  Nasional  Informatika 2015, 592-597.
[17] Zain,  N.,  Michrandi,  S.,  &  Novianty,  A.  (2015). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK MENENTUKAN BESARAN ORDER MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY DALAM  TOKO  PINTAR  TANPA  KASIR.  e-
Proceeding of Engineering, 1-10.

## BIODATA PENULIS
Yhogi Andianggara Mahasiswa  Jurusan  Informatika Fakulats Teknik Universitas Siliwangi. Rohmat  Gunawan,  ST.,  MT Dosen Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi. Konsentrasi  riset  pada  bidang: Jaringan Komputer, Sistem Terdistribusi, Keamanan Komputer. Aldy  Putra  Aldya,  ST.,  MT Dosen Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi. Konsentrasi  riset  pada  bidang Pengolahan  Citra,  Multimedia  dan Game, dan Grafika Komputer