## PENERAPAN WEIGHTED PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PROVINSI DENGAN HOTEL TERBAIK

## Nabila Azahra
Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja Kec. Purwokerto Selatan, Indonesia 20103058@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Pariwisata  yang  baik  adalah  memfasilitasi  pemeliharaan  destinasi  yang  berkelanjutan.  Industri  pariwisata mempunyai  peran  sentral  dalam  sektor  jasa  ekonomi,  yang  mempunyai  potensi  untuk  memacu  pertumbuhan ekonomi  suatu  negara.  Destinasi  pariwisata  di  Indonesia,  terutama  di  Provinsi  DKI  Jakarta,  DIY,  Jawa  Barat, Jawa Tengah, serta Bali, menjadi tujuan yang populer bagi baik wisatawan domestik maupun internasional untuk dikunjungi.  Salah  satu  fasilitas  pendukung  yang  bisa  mengantisipasi  kebutuhan  wisatawan  adalah  hotel.  Jasa perhotelan adalah salah satu tempat untuk fasilitas penginapan yang dibutuhkan. Tujuan dari penelitian ini, yakni untuk  menaikan  tingkat  kepercayaan  pelanggan  pada  suatu  hotel  yang  sejalan  dengan  kriteria  perusahaan  dan menumbuhkan  rasa  ketertarikan  dari  pelanggan.  Pemilihan  beberapa  provinsi  yang  memiliki  hotel  terbaik  di Indonesia  ini  hendak  membantu  memberikan  solusi  bagi  para  pengunjung  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan provinsi dengan hotel terbaik. Maka untuk itu sistem pendukung keputusan pada penelitian ini memakai Metode  Weighted  Product  (WP)  sebagai  alat  untuk  menetapkan  provinsi  dengan  hotel  terbaik  yang  dimiliki masing-masing provinsi. Dari penelitian ini, hasil dari penentuan provinsi terbaik yang memiliki nilai tertinggi yakni dengan jumlah 0,307421285 didapatkan oleh alternatif ke-5. Hasil dari penentuan  provinsi dengan  hotel terbaik yakni pada provinsi Bali.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product ; Pariwisata; Hotel; Provinsi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  mempunyai  banyak  jenis  sektor industri untuk  menunjang perekonomian  negara, satu diantara  komponen  penting  dari  sektor  jasa  yang mempunyai  potensi  untuk  memicu  penumbuhan ekonomi  di  beragam  negara  di  bumi  ialah  industri pariwisata [1], [2], [3], [4], [5], [6]
Pariwisata  yang  baik  adalah  memfasilitasi pemeliharaan destinasi yang berkelanjutan. Meskipun ada  konsekuensi  dari  pertumbuhan  pariwisata  yang berdampak  negatif  beberapa  diantaranya  yakni kebisingan,  emisi  gas  rumah  kaca,  kemacetan,  satwa liar kecelakaan di jalan , dan timbulan sampah [7], [8], [9].
Pariwisata di Indonesia terutama di Provinsi DKI Jakarta,  DIY,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  serta  Bali adalah  wisata  yang  umumnya  dikunjungi  oleh Wisatawan  lokal  hingga  wisatawan  asing  yang bertujuan untuk berbisnis ataupun berlibur. Salah satu fasilitas  pendukung yang  bisa mengantisipasi kebutuhan  wisatawan  adalah  hotel.  Dari  segi pariwisata,  hotel  adalah  bentuk  akomodasi  di  mana sebagian atau  seluruh bangunannya disediakan  untuk layanan  penginapan,  makan,  minuman,  dan  aktivitas komersial  lainnya  yang  memiliki  kepentingan  [10]. Jasa perhotelan merupakan layanan yang menyajikan fasilitas penginapan yang diperlukan. Di beberapa kota besar,  pertumbuhan  hotel  berkembang  pesat,  dengan beragam  opsi  hotel  yang  tersedia  di  bergam  lokasi, terdapat  variasi  dalam  harga,  fasilitas,  kelas,  serta pelayanan.  Rentang  pilihan  tersebut  mencakup akomodasi  mulai  dari  standar  hingga  hotel  bintang lima.
Dalam  era  saat  ini,  pesatnya  pertumbuhan industri  hotel  menimbulkan  kompetisi  yang  semakin kuat  di  antara  para  pelaku  bisnis  hotel[3],  [6],  [8]. Setiap  hotel  berusaha  keras  untuk  meningkatkan tingkat  hunian  kamar  mereka.  Maka  ssebab  itu,  para pengusaha  perlu  mempunyai  kelebihan  kompetitif supaya dapat berkompetisi serta bertahan di pasar yang kompetitif ini. Satu di antara  faktor yang  mendorong pertumbuhan  industri  perhotelan  di  Indonesia  ialah kenaikkan jumlah wisatawan domestik dan internasional,  serta  pelaku  bisnis  yang  memerlukan layanan penginapa [11].
Memilih  hotel  yang  selaras  dengan  preferensi serta  kebutuhan  bukanlah  tugas  yang  sederhana  bagi para pengunjung. Hal ini diakibatkan oleh banyaknya opsi  hotel  di  seluruh  Indonesia  yang  saling  bersaing dalam memberikan pelayanan terhadap tamu. Kendala muncul  saat  pengunjung  harus  menetapkan  hotel terbaik yang cocok dengan keinginan serta kebutuhan mereka dari berbagai opsi hotel yang tersedia. Masalah ini  dapat  dikategorikan  sebagai  permasalahan  semi terstruktur  dalam  proses  pemilihan  hotel  yang mengharuskan pengunjung untuk mempertimbangkan berbagai faktor sebelum mengambil keputusan. Solusi untuk  mengatasi  permasalahan  semi  terstruktur  ini dapat ditemukan melalui penggunaan sistem pendukung  keputusan,  yang  memberikan  informasi atau  rekomendasi  yang  sejalan  dengan  preferensi pengunjung. Maka sebabnya, dibutuhkan sebuah SPK yang  bisa  menolong  pengguna  dalam  menetapkan hotel  yang  tepat  sejalan  dengan  kriteria  yang dikehendakinya [12].
Dalam konteks persaingan yang semakin ketat di industri  hotel,  sistem  pendukung  keputusan  (SPK) dapat  menyajikan  bantuan  bagi  pengunjung  dalam menetapkan hotel yang sejalan dengan kebutuhan serta preferensi  mereka.  Hal  ini  karena  penentuan  hotel dengan  lewat  berbagai  kriteria  ialah  persoalan  yang bersifat  semi  terstruktur.  Maka  sebabnya,  penentuan hotel  juga  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan  SPK [13].
Sistem  pendukung  keputusan  bertujuan  untuk menyedihendak kerangka kerja yang terstruktur dalam proses  pengambilan  keputusan,  dengan  tujuan mencegah  kecurangan  dan  memastikan  bahwa pemilihan  hotel  atau  alternatif  lain  dilakukan  secara obyektif  dan  adil.  Sistem  ini  juga  dipakai  untuk menghasilkan  output  dari  data  yang  besar,  meskipun memerlukan  waktu  yang  signifikan.  Pada  penelitian ini,  penulis  hendak  memakai  metode  Weighted Product  (WP)  untuk  menetapkan  kriteria  atau  faktor pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan,  dengan menetapkan  bobot  atau  nilai  penting  terhadap  setiap kriteria yang sudah ditetapkan [14].
WP ialah metode yang dipakai untuk menuntaskan persoalan Pengambilan Keputusan Multi Attribut (MADM) pada SPK. Metode ini dipakai untuk memutuskan  alternatie  paling  optimal  dari  berbagai opsi  berlandaskan  kriteria  yang  sudah  diputuskan, dengan menetapkan nilai bobot pada tiap kriteria [15].
Penentuan  hotel  terbaik  ialah  satu  diantara upaya      perusahaan      dalam  menaikan  tingkat kepercayaan pelanggan pada suatu hotel yang sejalan dengan  kriteria  perusahaan.  Perusahaan  berharap dengan  terdapatnya  pemilihan  hotel  terbaik  mampu menumbuhkan  rasa  ketertarikan  dari  pelanggan. Penilaian hotel terbaik sangat penting bagi perusahaan karena menaikkan citra baik dari suatu hotel.
Memilih  hotel  terbaik  di  beberapa  provinsi  di Indonesia  dapat  memberikan  solusi  bagi  para pengunjung dalam memilih hotel yang sejalan. Hal ini mengingat  banyaknya  opsi  hotel,  jumlah  kamar, tempat tidur, staf per hotel, dan rata-rata staf per kamar di setiap provinsi. Beragam langkah Weighted Product yang simpel, gampang dimengerti, efektif, serta efisien hendak  dipakai  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan ini [16].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Putra  Heri, Mesran, melakukan pemilihan alternatif terbaik untuk menentukan  Hotel  Terbaik  dikota  Medan  dengan menggunakan  metode  Multi  Objective  Optimization on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA). Sedangkan,  pada  penelitian  ini  menggukan  metode Weighted  Product  (WP)  untuk  melakukan  pemilihan alternatif  terbaik  untuk  menentukan  provinsi  dengan Hotel  Terbaik.  Metode  Weighted  Product  (WP) memilih  alternatif  terbaik  dari  beberapa  pilihan berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  dengan memberikan  bobot  nilai  pada  setiap  kriteria  dan
menentukan  hotel  terbaik  dibeberapa  provinsi  tidak hanya satu kota saja [17] . Penelitian oleh Rima Tamara Aldisa menerapkan Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  penelitiannya untuk  merekomendasikan  aplikasi  pemesanan  hotel terbaik. Penelitian ini menggunakan metode MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison)  untuk  mengevaluasi  dan  memberi peringkat pada alternatif yang tersedia. Dalam evaluasi ini, alternatif H8, yang merupakan aplikasi Traveloka, mendapat  peringkat  pertama  sebagai  rekomendasi terbaik untuk pemesanan hotel [18] . Dalam penelitian oleh Ade Sahputra, Magdalena Simanjuntak,  dan  Nurhayati.  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dikembangkan menggunakan metode  Weighted  Product  (WP).  Hasil  dari  SPK  ini juga  menyimpulkan  bahwa  A2  adalah  lokasi  yang paling  sesuai  untuk  pemasangan  CCTV  dari Perkebunan  PT.  Langkat  Sawit  Hijau  Pratama,  dari total  15  alternatif  data  yang  dipertimbangkan  dalam penelitian ini [19] . Penelitian  oleh Erlanie  Sufarnap  dan  Sudarto bertujuan  untuk  menyederhanakan  proses  pencarian hotel  yang  cocok  dengan  kebutuhan  pengguna, menggunakan metode SAW dan TOPSIS sebagai alat untuk  mempermudah  pencarian  hotel.  Metode  ini mampu  menghitung  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang  telah  ditetapkan  oleh  peneliti.  Hasil  dari eksperimen  atau  pengujian  yang  telah  dilakukan menunjukkan  bahwa  A4  mendapatkan  peringkat tertinggi  dalam  perangkingan  alternatif,  sehingga dianggap  sebagai  alternatif  terbaik  dalam  metode SAW dan TOPSIS [20] . Dengan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK), penelitian oleh Baina Sahara, Budi Serasi  Ginting,  dan  Siswan  Syahputra  menggunakan Metode  Weighted  Product  (WP)  untuk  menentukan kriteria penerimaan bantuan masyarakat. Kriteria yang dipertimbangkan  mencakup  penghasilan,  jumlah tanggungan  anak,  luas  lantai,  jenis  dinding  rumah, status kepemilikan rumah, sumber penerangan, bahan bakar  masak,  dan  pendidikan  kepala  rumah  tangga [21] .

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  muncul  karena manusia  menghadapi  kesulitan  dalam  menuntaskan kasus  yang  melibatkan  banyak  pilihan,  yang  dapat menghadapi beberapa permasalahan seperti kelebihan data,  beragamnya  spesifikasi  dan  kriteria  yang  harus dipenuhi,  serta  kesulitan  dalam  menilai  setiap  nilai yang relevan. Proses pengambilan keputusan merupakan  salah  satu  aktivitas  penting  dalam manajemen  yang  diperlukan  untuk  menghasilkan keputusan yang vital dalam setiap tahap pengambilan keputusan [14] . Sistem pendukung keputusan ( Decision Support System ) memiliki peranan penting dalam mendukung langkah-langkah pada proses pengambilan keputusan, dimulai  dari  identifikasi  masalah,  pemilihan  data,
penentuan  pendekatan,  hingga  evaluasi alternative . Penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK) sudah  sering  dipakai  untuk  menguatkan  penetapan keputusan pada berbagai konteks persoalan.

## 2.3. Weighted Product (WP)
Weighted Product ialah pendekatan yang dipakai untuk menuntaskan persoalan Multi Attribute Decision Making (MADM) [22] . MADM merupakan cara yang memungkinkan pengambilan keputusan berlandaskan berbagai kriteria, menggabungkan penilaian subjektif dengan analisis matematis. Metode Weighted Product (WP) memanfaatkan operasi perkalian untuk mengaitkan  rating  atribut,  dimana  rating  tiap  atribut wajib  dikuadratkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot atribut yang sejalan [22].
Metode Weighted  Product (WP)  memakai operasi  perkalian  untuk  mengaitkan  rating  atribut, dimana  setiap  rating  atribut  dipangkatkan  terlebih dahulu dengan bobot yang relevan (Ismail & Nurjaya, 2016).  Meskipun  metode  WP  bias  menolong  untuk memilih  gawai  ataupun  hotel  bintang,  perhitungan yang  dihasilkan  hanya  menunjukkan  nilai  terbesar sebagai  alternatif  terbaik.  Metode  ini  hendak memberikan  hasil  yang  sejalan  ketika  alternatif  yang dipilih  sudah  memenuhi  semua  kriteria  yang  sudah ditetapkan.  Keunggulan  dari  metode  WP  adalah efisiensi  waktu  yang  lebih  tinggi  dalam  perhitungan (Susliansyah  et  al.,  2019).  Dalam  perhitungan,  bobot atribut  keuntungan  dipangkatkan  sebagai  pangkat positive , sementara bobot biaya dipangkatkan sebagai pangkat  negatif  (Syafitri  et  al.,  2019)  [23].  Tahap pertama pada metode ini ialah melaksanakan perkalian antara  bobot  kriteria  kepentingan  dari alternative yakni: Persamaan (1)
𝑊 𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗
(1)
Dimana:
Wj: Bobot atribut
∑ 𝑊𝑗 = Penjumlahan bobot atribut Sesudah menuntaskan penyesuaian bobot kepentingan, langkah berikutnya adalah menghasilkan vektor S dengan melaksanakan perkalian matriks pada value dari  subkriteria  pada alternative awal  yang dipangkatkan  dengan  total  bobot  kepentingan  awal, kemudian dikalikan dengan subkriteria pada alternative kedua  yang  dipangkatkan  dengan  total bobot kepentingan  kedua, dan seterusnya. Keputusan preferensi untuk alternative yakni: Persamaan (2) 𝑆 𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗 = 1 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗
(2)
Keterangan : 𝑆 𝑖 : Nilai dari alternatif ke-i n : Banyaknya kriteria ∏ : Produk 𝑋 𝑖𝑗 : Rating Alternatif per atribut 𝑊 𝑗 : Bobot atribut i : Alternatif j : Atribut
Untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  dilakukan dengan
Persamaan (3)
𝑉 𝑖 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖 (3)
Keterangan :
𝑉 𝑖 : Nilai akhir dari alternatif ke - i 𝑆 𝑖 : Nilai dari alternatif ke - i ∑ 𝑆 𝑖 : Penjumlahan nilai dari alternatif ke – i
Adapun  algoritma  penyelesaian  dari  metode Weighted Product (WP) yakni seperti berikut:
a) Langkah  1:  Mendefinisikan  terlebih  dahulu beragam  kriteria  yang  hendak  dipakai  selaku patokan menuntaskan persoalan
b) Langkah  2:  Normalisasi  tiap alternative  value (nilai vektor)
c) Langkah 3: Menghitung nilai bobot preferensi pada tiap alternative
d) Langkah 4: Perangkingan
3. METODE PENELITIAN
3.1. Langkah-langkah penelitian
Selama proses penelitian ini, peneliti mengumpulkan  data  terkait  jumlah  hotel,  kamar, tempat  tidur,  staf  per  hotel,  dan  staf  per  kamar. Selanjutnya,  peneliti  menerapkan  metode Weighted Product (WP) untuk menetapkan prioritas. Kemudian, peneliti  melaksanakan  perhitungan  memakai  metode WP terhadap data yang sudah dikumpulkan. Langkah terakhir  adalah  melaksanakan  analisis  terhadap  hasil yang  diperoleh  dari  perhitungan  tersebut.  Berikut adalah urutan berbagai langkah penelitian tersebut:
3.2. Data Penelitian
Data  yang  dipakai  pada  penelitian  diraihdari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  provinsi  DKI  Jakarta, DIY, Jawa Barat, Jawa Tengah, serta Bali untuk tahun 2018.  Data  tersebut  mencakup  jumlah  hotel,  kamar, tempat  tidur,  staf  per  hotel,  dan  rata-rata  staf  per kamar. Proses awal dalam pengolahan data melibatkan analisis  data  yang  ada.  Dalam  konteks  sistem pendukung  keputusan,  terdapat  serangkaian  tahapan penting  dalam  pengambilan  keputusan,  mulai  dari identifikasi  masalah,  penetapan  data,  penentuan pendekatan,  hingga  evaluasi alternatie pada  tahap pengambilan keputusan [22].
Data  yang  hendak  dipakai  untuk  penelitian ditampilkan pada Tabel 1. yakni,
Tabel  1.  Data  Jumlah  Hotel,  Kamar,  serta  Tempat Tidur, Pekerja Per Hotel, dan Pekerja Per Kamar
Tabel 1. Provinsi Jumlah Jumlah Hotel Kamar Tempat Tidur Pekerja Per Hotel Rata- rata pekerja Per Kamar DKI Jakarta 326 46.899 60.849 222,3 0,6 Jawa Barat 463 43.03 4 62.725 106,6 0,6 Jawa Tengah 291 23.516 33. 530 53,9 0,6 DI Yogyakarta 143 14.328 23.477 81,8 0,6 Bali 551 52.927 78.801 122,6 1

## 3.3. Analisis Data
Pada  tahapan  weighted  product,  langkah  yang diterapkan  yakni  melaksanakan  pentuan  dari  suatu keputusan  provinsi  dengan  hotel  terbaik.  Penentuan suatu  keputusan  dari  provinsi  dengan  hotel  terbaik memiliki  tujuan  untuk  memperoleh  nilai  tertinggi berlandaskan hasil dari setiap kriteria yang ada seperti jumlah  hotel,  kamar,  tempat  tidur,  Pekerja  per  hotel dan  Pekerja  per  hotel,  untuk  mendapat  alternatif provinsi yang terbaik [24].
Tabel 2. Alternatif dan Kriteria Hotel Tiap Provinsi
Alternatif Kriteria C1 (Jumlah Hotel) C2 (Kamar) C3 (Tempat Tidur) C4 (Pekerja Per Hotel) C5 (Pekerja Per Kamar) A1 (DKI Jakarta) 326 46899 60849 222,3 0,6 A2 (Jawa Barat) 463 43034 62725 106,6 0,6 A3 (Jawa Tengah) 291 23516 3353 53,9 0,6 A4 (DI Yogyakar ta) 143 14328 23477 81,8 0,6 A5 (Bali) 551 52927 78801 122,6 1
Dalam  proses  pengambilan  keputusan  terkait pemilihan  provinsi  dengan  hotel  terbaik  memakai metode  Weighted  Product  (WP),  langkah  awalnya ialah  menetapkan alternative  data serta  kriteria  yang hendak  dievaluasi.  Di  tahap  terkait,  ada  lima alternative serta  lima  kriteria  yang  tercantum  dalam tabel 2
Tabel 3. Kategori Dari Kriteria Hotel Kode Kriteria Kategori C1 Jumlah hotel Benefit C2 Kamar Benefit C3 Tempat Tidur Benefit C4 Pekerja per hotel Benefit C5 Pekerja per kamar Benefit 3.4. Menetapkan Bobot
3.4.1. Nilai bobot
Data  pada  tabel  di  bawah  merupakan  hasil penentuan nilai bobot pada tiap kriteria.

## Tabel 4. Bobot Dari Setiap Kriteria
Kode Bobot C1 4 C2 5 C3 3 C4 2 C5 2

## 3.4.2. Perbaikan bobot
Sesudah  menerima  nilai  bobot  pada  tiap kriteria, Langkah yang setelahnya yakni melaksanakan perbaikan bobot dari nilai bobot awal. Berikut adalah rincian hasil perhitungannya.
𝑊 𝑗 = 𝑊𝑗 𝐶1+𝐶2+𝐶3+𝐶4+𝐶5 = 𝑊𝑗 4+5+3+2+2 = 𝑊𝑗 16
𝑊 1 = 𝐶1 ∑ 𝑊𝑗 = 4 16 = 0,25
𝑊 2 = 𝐶2 ∑ 𝑊𝑗 = 5 16 = 0,3125
𝑊 3 = 𝐶3 ∑ 𝑊𝑗 = 3 16 = 0,1875
𝑊 4 = 𝐶4 ∑ 𝑊𝑗 = 2 16 = 0,125
𝑊 5 = 𝐶5 ∑ 𝑊𝑗 = 2 16 = 0,125

## Tabel 5. Nilai Perbaikan Bobot
Bobot Nilai Perbaikan W1 0,25 W2 0,3125 W3 0,1875 W4 0,125 W5 0,125
Tabel  di  atas  ialah result dari  perbaikan  bobot yang  sudah  dinormalisasi  pada  tiap  kriteria  dari  W1 hingga W5.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menetapkan Vektor S
Seusai melaksanakan penyesuaian bobot, langkah setelahnya ialah menghitung nilai vektor (S). Proses  ini  melibatkan  pemangkatan  dan  perkalian value tiap kriteria lewat bobot yang telah disesuaikan sebelumnya.  Berikut  adalah  detail  dari  hasil perhitunganny:
𝑆 1 = 1. (326 0,25 )(46899 0,3125 )(60849 0,1875 ) (222.3 0,125 )(0.6 0,125 ) = 1781,258 𝑆 2 = 1. (463 0,25 )(43034 0,3125 )(62725 0,1875 ) (106.6 0,125 )(0.6 0,125 ) = 1736,681 𝑆 3 = 1. (291 0,25 )(23516 0,3125 )(3353 0,1875 ) (53.9 0,125 )(0.6 0,125 )
= 678,8294 𝑆 4 = 1. (143 0,25 )(14328 0,3125 )(23477 0,1875 ) (81.8 0,125 )(0.6 0,125 ) = 738,7552 𝑆 5 = 1. (551 0,25 )(52927 0,3125 )(78801 0,1875 )(122.6 0,125 )(1 0,125 )
= 2190,776
Tabel 6. Nilai Vektor S Vektor S Nilai Vektor S S1 1781,258 S2 1736,681 S3 678,8294 S4 738,7552 S5 2190,776
Tabel  di  atas  merupakan  tabel result dari  nilai vektor S pada data alternatif A1 hingga A5.

## 4.2. Menetapkan Vektor V
Sesudah  meraih value dari  Vektor  (S),  tahap berikutnya  ialah  menetapkan  nilai  vektor (V) dengan cara  membagi  preferensi  pada  tiap  alternatif  dengan jumlah dari total vektor S. Berikut adalah rincian hasil perhitungannya.
𝑉 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆1+𝑆2+𝑆3+𝑆4+𝑆5 𝑉 𝑖 =
𝑆𝑖 1781,258+1736,681+678,8294+738,7552+2190,776
=
𝑆𝑖 7126,3003
𝑉 1 = 𝑆1
7126,3003 = 1781,258 7126,3003 = 0,249955534
𝑉 2 = 𝑆2 7126,3003 = 1736,681 7126,3003 = 0,243700247
𝑉 3 = 𝑆3 7126,3003 = 678,8294 7126,3003 = 0,095256911
𝑉 4 = 𝑆4 7126,3003 = 738,7552 7126,3003 = 0,103666022
𝑉 5 = 𝑆5
7126,3003 = 2190,776 7126,3003 = 0,307421285
Tabel 7. Nilai Vektor V Vektor V Nilai Vektor V V1 0,249955534 V2 0,243700247 V3 0,095256911 V4 0,103666022 V5 0,307421285
Tabel  di  atas  merupakan  tabel result dari  nilai vektor V pada data alternatif A1 hingga A5.

## 4.3. Perangkingan
Kemudian, total nilai dijumlahkan  berlandaskan setiap  alternatif  atau  dijumlahkan  per  baris  untuk mendapatkan nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik, sehingga hasilnya adalah seperti berikut:

## Tabel 8. Nilai
Nilai 0,249955534 0,243700247
0,095256911 0,103666022 0,307421285
Maka,  untuk  tabel  keputusan  didapatkan  hasil seperti berikut ini:
Tabel 9. Perangkingan Alternatif Total Nilai Rangking DKI Jakarta 0,249955534 2 Jawa Barat 0,243700247 3 Jawa Tengah 0,095256911 5 DI Yogyakarta 0,103666022 4 Bali 0,307421285 1

## Gambar 2. Perangkingan
Hasil yang diterima yakni DKI Jakarta memiliki nilai  Vektor  S  yaitu  1781,258,  nilai  Vektor  V  yaitu 0,249955534, dan total nilai yaitu 0,249955534. Jawa Barat  memiliki  nilai  Vektor  S  yaitu  1736,681,  nilai Vektor  V  yaitu  0,243700247,  dan  total  nilai  yaitu 0,243700247.  Jawa  Tengah  memiliki  nilai  Vektor  S yaitu 678,8294, nilai Vektor V yaitu 0,095256911, dan total nilai yaitu 0,095256911. DI Yogyakarta memiliki nilai  Vektor  S  yaitu  738,7552,  nilai  Vektor  V  yaitu 0,103666022, dan total nilai  yaitu  0,103666022. Bali memiliki nilai Vektor S yaitu 2190,776, nilai Vektor V
0 1 2 3 4 5 DKI Jakarta 0,249955534 Jawa Barat 0,243700247 Jawa Tengah 0,095256911 DI Yogyakarta 0,103666022 Bali 0,307421285 Rangking
yaitu 0,307421285, dan total nilai yaitu 0,307421285. Dari hasil  yang didapat  alternatif 5  yang  mempunyai nilai tertinggi diperoleh oleh provinsi Bali dengan total nilai  0,307421285  yang  mendapatkan  pencapaian kriteria yang dibutuhkan sebagai provinsi dengan hotel terbaik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  berlandaskan  dengan  hasil serta pembahasan bisa disimpulkan bahwa penentuan suatu  keputusan  memakai Weighted  Product (WP) dapat memudahkan dalam menetapkan suatu keputusan  penentuan  provinsi  dengan  hotel  terbaik sehingga membantu memberikan informasi dan solusi kepada para pengunjung.
Dari hasil keputusan memakai metode Weighted Product (WP),  didapatkan  nilai  tertinggi  yakni 0,307421285 yang didapatkan oleh alternatif ke-5. Ini membuktikan bahwa penentuan provinsi dengan hotel terbaik  yakni  pada  provinsi  Bali.  Hasil  dari  metode Weighted  Product (WP)  yang  sudah  disimpulkan hendak  dipakai  sebagai  panduan  dalam  menetapkan keputusan  pada  proses  pemilihan  provinsi  dengan hotel terbaik. Disarankan untuk penelitian selanjutnya atau masa depan untuk mempertimbangkan tambahan perbandingan  dengan  metode  lain,  seperti  SAW, TOPSIS, AHP, atau memakai pendekatan SMART.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  P.  Yakup  and  T.  Haryanto,  “PENGARUH PARIWISATA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI  DI  INDONESIA,” Bina  Ekonomi , vol. 23, no. 2, p. 39, 2019.
[2]  E. N. Tarigan, Dedy Agung Prabowo, and Resad Setyadi, “Analisis Perbandingan Webqual dan E- Servqual  Terhadap  Website  PMB  ITTP,” Pixel :Jurnal  Ilmiah  Komputer  Grafis ,  vol.  16, no. 2, pp. 14–25, Dec. 2023, doi: 10.51903/pixel.v16i2.1239.
[3]  R.  Setyadi,  A.  A.  Rahman,  and  A.  ’  Ang Subiyakto, “The Role of Information Technology in Governance Mechanism for Strategic Business Contribution:  A  Pilot  Study,”  2023.  [Online]. Available: www.joiv.org/index.php/joiv
[4]  R.  A.  Rao  and  R.  Setyadi,  “Analisis  UX  Pada Aplikasi  SISMIOP  Bapenda  Kab.  Pemalang Menggunakan Metode User Experience Questionnaire,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 1263–1271, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.816.
[5]  I.  Rachmawati  and  R.  Setyadi,  “Evaluasi Usability Pada Sistem Website Absensi Menggunakan  Metode  SUS,” Journal  of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no.
2, pp. 551–561, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2868.
[6]  K.  Ainun  Izzah  and  R.  Setyadi,  “Analisis  User Interface  Situs  Web  Bappelitbangda  Kabupaten Purbalingga,” Media  Online ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 64–69, 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[7]  M.  Díez-Gutiérrez  and  S.  Babri,  “Tourists’ perceptions of economic instruments as sustainable policies in protected areas: The case of  Geiranger  fjord  in  Norway,” Journal  of Outdoor  Recreation  and  Tourism ,  vol.  39,  Sep. 2022, doi: 10.1016/j.jort.2022.100526.
[8]  M.  Jannah  and  R.  Setyadi,  “Analisis  Kinerja Website Info PBB Badan Pengelolaan Pendapatan  Daerah  Menggunakan  Metode PIECES,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 957– 965, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.831.
[9]  R.  Fauzan,  I.  Haq,  R.  Pandiya,  and  R.  Setyadi, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Keuangan Tingkat RT Menggunakan  Metode Agile,” 2024.
[10]  Y.  L.  Sany  and  N.  A.  Hapsoro,  “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengunjung Dalam Memilih  Hotel,”  2022,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/35788 8389
[11]  K. A. Fachrudin, D. L. Tarigan, and M. F. Iman, “Analisis Rating dan Harga Kamar Hotel Bintang Lima  di  Indonesia,” Jurnal Akuntansi,
Keuangan,  dan  Manajemen ,  vol.  3,  no.  3,  pp.
237–252,
Jun. 2022, doi:
10.35912/jakman.v3i3.1107.
[12]  R. Amalia, J. Ahmad Yani No, B. Belitung Laut, P. Tenggara, K. Pontianak, and K. Barat, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Pontianak  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP),” 2020.
[13]  H.  Muslim  and  M.  Alif  Muafiq  Baihaqi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK  PEMILIHAN  HOTEL  DENGAN SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW) BERBASIS WEB,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , pp. 2302–3805, 2016.
[14]  J.  Hutahaean,  N.  Mulyani,  Z.  Azhar,  and  A.  K. Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Supervisor Karyawan Dengan Menggunakan  Metode  ROC-SAW,” JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  p.  550, Jun. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4137.
[15]  Y. R. Kaesmetan and Y. Laga Nawa, “Pemilihan Hotel Pada Kelurahan Oesapa Selatan Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 3, no. 1, 2017.
[16]  Z.  Yosa’aro,  Mesran,  and  B.  Efori,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK
MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED
PRODUCT  (WP),” MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARM , pp. 8–11, 2017.
[17]  P.  Heri,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Hotel  Terbaik  Dikota  Medan Menerapkan Metode Multi Objective
Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA),” Media  Online) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
166–172, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[18]  R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MABAC dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Aplikasi  Pemesanan  Hotel  Terbaik,” Journal  of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, Oct. 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[19]  A.  Sahputra  and  M.  Simanjuntak,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN LOKASI  PEMASANGAN  CCTV  DENGAN METODE  WEIGHTED  PRODUCT  (STUDI KASUS :  PT.  LANGKAT  SAWIT  HIJAU PRATAMA),” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 6, no. 1, 2022.
[20]  E.  Sufarna  and  Sudarto,  “PERBANDINGAN METODE  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN PADA PEMILIHAN HOTEL BERBASIS SAW DAN  TOPSIS,” Jurnal  SIFO  Mikroskil ,  vol. VOL 23, no. 1, 2022.
[21]  B.  Sahara,  B.  Serasi  Ginting,  and  S.  Syahputra, “Penentuan  Penerimaan  Bantuan  Masyarakat Menggunakan  Metode  Weight  Product  (WP),”
JOURNAL  OF  COMPUTER  SCIENCE  AND
INFORMATICS  ENGINEERING  (CoSIE) ,  vol. 01,  no.  4,  pp.  198–209,  2022,  [Online]. Available: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
[22]  D.  A.  Silitonga,  M.  I.  Alfarizi,  D.  Hartama,  E. Irawan,  and  H.  S.  Tambunan,  “Penerapan Metode Weighted Product pada Pemilihan Serum Wajah  Terbaik  Untuk  Kulit  Sensitif  Wanita,” Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) ,  pp.  581–585,  2021,  [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|581
[23]  M.  A.  Wibowo,  M.  Toha  Mustofa,  M.  Fauzan, and  H.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Smartphone  Menggunakan  Metode Weighted  Product,” PROSIDING  SEMINAR NASIONAL  TEKNOLOGI  DAN  SAINS ,  vol.  2, 2023.
[24]  L.  Farokhah,  A.  Kala,  and  S.  ASIA  Malang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Forum Mahasiswa  dengan Metode Weighted Product,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 11, no. 2, 2017