## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGEMBANGAN EKOWISATA PEDESAAN MENGGUNAKAN METODE FUCOM-MOORA DAN FUCOM-VIKOR
Ni Ketut Ayu Purnama Sari 1 , I Made Candiasa 2 , Kadek Yota Ernanda Aryanto 3

## 1,2,3Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Indonesia
e-mail: purnama11804@gmail.com, candiasa@undiksha.ac.id, yota.ernanda@undiksha.ac.id

## Abstrak
Selama  pandemi  COVID-19,  wisatawan  lebih  memilih  ekowisata  dibandingkan  wisata massal.  Kawasan  ekowisata  di  Bali  belum  memiliki  kriteria  baku  untuk  dijadikan  acuan pengembangan ekowisata. Banyaknya objek ekowisata sangat membingungkan penentu keputusan  dalam  menentukan  ekowisata  mana  yang  berlu  diberikan  bantuan pengembangan  atau  mana  yang  paling  unggul.  SPK  dapat  membantu  memberikan rekomendasi pemilihan ekowisata, agar pemilihannya lebih efektif dan efesien. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  SPK  pada  ekowisata  pedesaan. Metode  yang digunakan adalah FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR. Kriteria yang digunakan adalah kondisi alam, lingkungan, budaya, infrastruktur, kelembagaan, SDM, sikap masyarakat dan aksesbilitas.  Pengujian  melibatkan  171  alternatif  ekowisata  pedesaan  dan  5  narasumber yang  memberikan  pembobotan  kriteria.  Dari  hasil  perhitungan  pada  kriteria  yang  teruji signifikansi  memberikan  rata-rata  akurasi  sebesar  74,9%  dibandingkan  dengan  ketika belum  teruji  signifikansi  yang  hanya  mencapai  70,5%.  Hasil  analisis  konsistensi menunjukkan  ekowisata  pedesaan  di  Besakih,  Penglipuran  dan  Tenganan  merupakan peringkat 3 teratas. FUCOM-MOORA lebih unggul dibandingkan dengan FUCOM-VIKOR, karena peringkat pertama pada FUCOM-MOORA pada kondisi paling diunggulkan memiliki nilai  sebaran  rata-rata  pemeringkatan  sebesar  2,0501  sedangkan  pada  FUCOM-VIKOR memiliki nilai 2,3016. Penelitian ini sangat membantu dalam penentuan ekowisata terbaik yang  dapat  dijadikan  unggulan  dan  ekowisata  yang  kurang  baik  untuk  dapat  dijadikan pemberian bantuan pembangunan di Bali.
Kata kunci: FUCOM, MOORA, VIKOR, SPK, Ekowisata

## Abstract
During the COVID-19 pandemic, tourists prefer ecotourism over mass tourism. Ecotourism areas  in  Bali  do  not  yet  have  standard  criteria  to  be  used  as  a  reference  for  ecotourism development. The number of ecotourism objects is very confusing for decision makers in determining which ecotourism needs to be given development assistance or which is the most superior. DSS can help provide recommendations for the selection of ecotourism, so that the selection is more effective and efficient. This study aims to develop DSS in rural ecotourism.  The  methods  used  are  FUCOM-MOORA  and  FUCOM-VIKOR.  The  criteria used  are  natural  conditions,  environment,  culture,  infrastructure,  institutions,  human resources,  community  attitudes  and  accessibility.  The  test  involved  171  rural  ecotourism alternatives  and  5  resource  persons  who  gave  weight  to  the  criteria.  From  the  results  of calculations  on  the  criteria  that  have  been  tested  for  significance,  it  gives  an  average accuracy  of  74.9%  compared  to  when  the  significance  has  not  been  tested  which  only reached  70.5%.  The  results  of  the  consistency  analysis  show  that  rural  ecotourism  in Besakih, Penglipuran and Tenganan is in the top 3 ranks. FUCOM-MOORA is superior to FUCOM-VIKOR, because the first rank on FUCOM-MOORA in the most favorable condition has an average distribution value of 2.0501 while FUCOM-VIKOR has a value of 2.3016. This research is very helpful in determining the best ecotourism that can be used as superior and the less good ecotourism to be used as development assistance in Bali.
Keywords : FUCOM, MOORA, VIKOR, DSS, Ecotourism

## PENDAHULUAN
Sebelum pandemi COVID-19 melanda dunia  pada  tahun  2020,  perekonomian Indonesia  diprediksi  masuk  10  besar  dunia pada  tahun  2025  apabila  dilihat  dari peningkatan  di  sektor  pariwisata  telah berkembang  tersebut  (Sutisna  &  Asdhiana, 2019).  Pada  tahun  2017,  Bali  menempati peringkat  ketiga  di  Indonesia  berdasarkan tingkat penghunian kamar hotel dan akomodasi lainnya (BPS, 2018). Penyerapan tenaga kerja di Bali sebesar 760 ribu pekerja (31,7%) dari total penduduk yang bekerja di Bali bergerak di bidang pariwisata (NusaBali, 2018).  Masalah  sampah  dan  kemacetan merupakan permasalahan yang harus dituntaskan  pemerintah  dalam  membangun pariwisata Bali yang lebih baik ke depannya (Rosidin  &  Prodjo,  2019).  Meskipun  Bali sudah  menjadi  destinasi  wisata  dunia, namun tidak seluruh wilayah di Bali memiliki kemampuan untuk mengelola potensi daerahnya menjadi kawasan wisata sehingga  layak  dikunjungi  oleh  wisatawan asing(Suyatra,  2019).  Pengembangan  desa wisata  masih  dihadapkan  pada  sejumlah persoalan,  salah  satunya  seperti  belum adanya  kriteria  desa  wisata  yang  bersifat standar  yang  bisa  dijadikan  acuan  untuk pembangunan  desa  ataupun  penentuan pemberian bantuan pengembangan ekowisata.
Untuk  menentukan  pengembangan ekowisata  pedesaan  yang  tepat  dengan banyaknya  kriteria  yang  perlu  diperhatikan, menjadikan  hasil  rekomendasi  dari  sistem pendukung keputusan (SPK) dapat membantu  dalam  efisiensi  dan  efektivitas penentu  keputusan  dalam  memberikan keputusan(Mahendra  &  Hartono,  2021b, 2021a).  SPK  merupakan  sebuah  sistem yang  efektif  dalam  membantu  mengambil suatu  keputusan  yang  kompleks,  yang menggunakan  aturan-aturan  pengambilan keputusan,  model  analisis,  basis  data  yang komprehensif dan pengetahuan dari pengambil  keputusan  (Mahendra  et  al., 2021; Mahendra & Nugraha, 2020).
Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  kombinasi  dari  FUCOM- MOORA  dan  FUCOM-VIKOR.  Kombinasi metode  tersebut  dipilih  karena  FUCOM
memiliki keunggulan berupa algoritma yang lebih  sederhana,  hasil  pembobotan  kriteria yang lebih kredibel, serta proses perbandingan antar kriteria yang lebih sedikit dan  memungkinkan  untuk  menggunakan integer, nilai desimal atau skala yang sudah ditentukan  sebelumnya  sehingga  lebih fleksibel dibandingkan dengan AHP ataupun BWM  (Adnan  et  al.,  2019;  Badi  & Abdulshahed,  2019;  P amučar  et  al.,  2018). MOORA  memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan  subjektif  dari  suatu  proses evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot  keputusan dengan  beberapa  atribut  pengambilan keputusan (Assrani et al., 2018; Binjori et al., 2018;  Chakraborty,  2011).  VIKOR  dapat memilih  kriteria  yang  sangat  efektif  dan efisien  untuk  menentukan  hasil  keputusan dengan banyak atribut dan beberapa kriteria, dan  mampu  memecahkan  masalah  dalam ruang  diskrit  (Koppiahraj  et  al.,  2020; Kristyawan & Rizeki, 2017; Mahendra & Sari, 2019).
Pada penelitian sebelumnya,
kombinasi metode tersebut dalam SPK telah diaplikasikan dengan baik dimana pengambil  keputusan  memberikan  bobot kriteria  dan  sangat  mempengaruhi  hasil rekomendasi yang dihasilkan(Badi &
Abdulshahed, 2019; Brauers, 2018;
Mahendra & Aryanto, 2019; Pamučar et al., 2018;  Yang  &  Wu,  2020).  Terkait  dengan permasalahan ekowisata pedesaan, beberapa penelitian membandingkan merumuskan  permasalahan  dan  pemilihan aspek  kriteria  yang  dapat  digunakan  dalam penilaian(Arida  &  Pujani,  2017;  Budiarta, 2018). Namun demikian belum ada analisis komprehensif mengenai bagaimana perbandingan  antar  kombinasi  metode tersebut, mengambil rata-rata dari beberapa pengambil keputusan yang memiliki pembobotan  berbeda,  hingga  memberikan rekomendasi  bagi  pengambil  keputusan untuk pengembangan ekowisata pedesaan.
Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk dapat melakukan perhitungan terhadap kombinasi metode FUCOM- MOORA  dan  FUCOM-VIKOR.  Urgensi  dari penelitian ini apabila tidak segera direalisasikan  menghambat  perkembangan
SPK,  dan  peneliti  hanya  menggunakan metode yang sudah sering digunakan untuk penelitian selanjutnya. Juga terhadap pengembangan  ekowisata  menimbulkan risiko  pemborosan  biaya  dan  waktu  karena penentu keputusan tidak dapat memberikan prioritas  terhadap  desa  wisata  untuk berkembang,  dan  ketika  desa  wisata terlambat untuk dikembangkan secara baik, kerusakan  ekosistem  terjadi  karena  tidak adanya  pembinaan  dari  pihak  terkait. Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dipaparkan sebelumnya, maka Sistem SPK pengembangan ekowisata pedesaan menggunakan  metode  FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR perlu untuk direalisasikan.
Ekowisata  adalah  perjalanan  oleh seorang  turis  ke  daerah  terpencil  dengan tujuan menikmati dan mempelajari mengenai alam, sejarah dan budaya di suatu daerah, di mana  pola  wisatanya  membantu  ekonomi masyarakat lokal dan mendukung pelestarian  alam(Departemen  Kebudayaan dan  Pariwisata  &  WWF-Indonesia,  2009). Para pelaku  dan pakar di  bidang ekowisata sepakat  untuk  menekankan  bahwa  pola ekowisata sebaiknya meminimalkan dampak yang  negatif  terhadap  lingkungan  dan budaya setempat dan mampu meningkatkan pendapatan  ekonomi  bagi  masyarakat setempat dan adanya nilai konservasi.
Aspek  kunci  ekowisata  seperti  jumlah pengunjung  terbatas  atau  diatur  supaya sesuai dengan daya dukung lingkungan dan sosial-budaya masyarakat, berbeda dengan pola  wisata  massal.  Pola  wisata  ramah lingkungan  dan  ramah  budaya  dan  adat setempat,  sehingga  meningkatkan  nilai konservasi,  edukasi  dan  wisata.  Pemilihan konsep pengembangan ekowisata didasarkan  pada  beberapa  unsur  utama, dimana  ekowisata  sangat  bergantung  pada kualitas  sumberdaya  alam,  peninggalan sejarah dan budaya, melibatkan masyarakat, hingga  dapat  meningkatkan  kesadaran  dan apresiasi terhadap alam, nilai-nilai peninggalan sejarah dan budaya. Selain itu, tumbuhnya  pasar  ekowisata  di  tingkat internasional  dan  nasional  menjadikan ekowisata  sebagai  sarana  mewujudkan ekonomi berkelanjutan(Purwanti, 2010).
Desa  Wisata  adalah  suatu  kawasan pedesaan  yang  menawarkan  keseluruhan suasana  yang  mencerminkan  keaslian pedesaan  baik  dari  kehidupan  sosial ekonomi,  sosial  budaya,  adat  istiadat, keseharian,  memiliki  arsitektur  bangunan dan struktur tata ruang desa yang khas, atau kegiatan  perekonomian  yang  unik  dan menarik  serta  mempunyai  potensi  untuk dikembangkannya berbagai komponen kepariwisataan, misalnya atraksi, akomodasi, makanan-minuman, dan kebutuhan  wisata  lainnya(Priasukmana  & Mulyadin, 2001). Desa wisata, sebagai salah satu bentuk dari pariwisata pedesaan dapat memberikan banyak manfaat kepada upaya pengembangan berbagai sumber daya yang dimiliki oleh daerah pedesaan.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) adalah pengembangan dari sistem informasi yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya dengan  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM) adalah salah satu metode pengambilan  keputusannya(Mahendra  & Indrawan,  2020;  Sari,  2021).  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  pembobotan kriteria  adalah Full  Consistency  Method (FUCOM)  yang  merupakan  bagian  dari MCDM. FUCOM dikembangkan oleh Dragan Pamučar, Željko Stević serta Siniša Sremac pada  tahun  2018  dan  dikembangkan berdasarkan prinsip perbandingan berpasangan  dan  validasi  dari  hasil  deviasi dari  konsistensi  maksimum  (de viation  from full  consistency/ DFC)  (Cao  et  al.,  2019; Pamučar et al., 2018). Selain memiliki jumlah kriteria  perbandingan  berpasangan  yang sedikit, FUCOM memiliki kemampuan untuk memvalidasi  hasil  dengan  mendefinisikan deviasi dari konsistensi maksimum perbandingan  dan  menghargai  transitivitas (pelengkap)  dalam  kriteria  perbandingan berpasangan. FUCOM juga mengakomodasi pengaruh  subjektif  dari  penentu  keputusan terhadap nilai akhir bobot kriteria(Erceg et al., 2019;  Prentkovskis  et  al.,  2018).  Hal  ini mengacu pada langkah pertama dan kedua pada  FUCOM,  dimana  penentu  keputusan memberikan  peringkat  kriteria  berdasarkan preferensi  pribadi  mereka  dan  melakukan perbandingan berpasangan dengan
memberikan ranking pada kriteria yang telah ditentukan (Stević & Brković, 2020).
Berikut  ini  merupakan  prosedur  untuk mendapatkan pembobotan kriteria menggunakan  FUCOM.  Pada  langkah pertama,  kriteria  dari  kumpulan  kriteria evaluasi  yang  telah  ditentukan  dan  diberi peringkat.  Pemeringkatan  dilakukan  sesuai dengan  kesesuaian kriteria, yaitu mulai dari kriteria  yang  diharapkan  memiliki  bobot koefisien  paling  tinggi  hingga  ke  kriteria paling  tidak  signifikan.  Dengan  demikian, kriteria  yang  diurutkan  sesuai  dengan  nilai yang  diharapkan  dari  koefisien  bobot diperoleh (Stević et al., 2019):
𝐶 𝑗(1) > 𝐶 𝑗(2) > ⋯ > 𝐶 𝑗(𝑘) (1)
Pada  langkah  kedua,  perbandingan kriteria  peringkat  dilakukan  dan  prioritas komparatif ( (𝜑 𝑘/(𝑘+1) ), 𝑘 = 1,2, … , 𝑛 ; di mana k  menyajikan  peringkat  kriteria)  dari  kriteria evaluasi ditentukan:
Φ = (𝜑 1/2 , 𝜑 2/3 , … , 𝜑 𝑘/(𝑘+1) ) (2)
Pada  langkah  ketiga,  nilai  akhir  dari koefisien bobot kriteria evaluasi dihitung:
| 𝑤 𝑘 𝑤 𝑘+1 = 𝜑 (𝑘)/(𝑘+1) | ≤ 𝜒, ∀𝑗
| 𝑤 𝑘 𝑤 𝑘+2 = 𝜑 (𝑘)/(𝑘+1)⨂ 𝜑 (𝑘+1)/(𝑘+2) | ≤ 𝜒, ∀𝑗 (3)
∑ 𝑤 𝑗 = 1, ∀𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑗 ≥ 0, ∀𝑗
Metode Multi-Objective  Optimization on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) digunakan  sebagai  salah  satu  penentuan perangkingan  dalam  penentuan  ekowisata pedesaan.  Metode  MOORA  adalah  sistem multi objektif yang mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan, yang diperkenalkan oleh Brauers  dan  Zavadkas(Lukita  et  al.,  2020; Sa’adati et al., 2018). Metode ini pertama kali digunakan  oleh  Braurers  pada  tahun  2004 dalam  suatu  pengambilan  dengan  multi- kriteria,  yang  banyak  diaplikasikan  dalam berbagai bidang seperti manajemen, bangunan,  kontraktor,  desain  jalan,  dan ekonomi. Pendekatan yang dilakukan MOORA didefinisikan sebagai suatu proses secara  bersamaan  guna  mengoptimalkan dua  atau  lebih  yang  saling  bertentangan pada beberapa kendala.
Metode  MOORA  memiliki  fleksibilitas dan  kemudahan  untuk  dipahami  dan dipisahkan bagian subjektif dari suatu proses evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot  keputusan dengan beberapa atribut pengambil keputusan(Mandal & Sarkar, 2012).
Nilai preferensi menggunakan MOORA dapat  dihitung  dengan  persamaan  sebagai berikut (Hendrayana & Mahendra, 2019):
𝑌𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
Selain menggunakan metode MOORA, metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) digunakan juga untuk mendapatkan pemeringakatan dalam penentuan  ekowisata  pedesaan  ini.  VIKOR memiliki  latar  belakang  teoritikal  yang berhubungan  erat  dengan  metode  TOPSIS (Papathanasiou  &  Ploskas,  2018).  VIKOR dianggap efektif dalam kasus-kasus di mana penentu keputusan tidak dapat memastikan bagaimana  mengekspresikan  pilihannya secara  koheren  dan  konsisten  pada  tahap awal  desain  sistem.  Metode  ini  berfokus pada perangkingan dan memilih dari satu set alternatif, dan menentukan solusi kompromi untuk  masalah  kriteria  yang  bertentangan, yang  dapat  membantu  para  penentu keputusan untuk mencapai keputusan akhir (Mahendra  &  Sari,  2019).  Di  sini,  solusi kompromi  adalah  solusi  yang  layak  yang paling  dekat  dengan  ideal,  dan  kompromi berarti  perjanjian  didirikan  dengan  saling konsesi.
Langkah-langkah yang digunakan dalam  metode  VIKOR  adalah  sebagai berikut. Langkah pertama, menentukan nilai terbaik (𝑓 𝑗 ∗ ) dan  nilai  terburuk (𝑓 𝑗 − ) dari semua  fungsi  kriteria.  Langkah  kedua, menghitung  nilai utility  measure (𝑆 𝑖 ) dan regret  measure (𝑅 𝑖 ) .  Menghitung utility measure dengan  cara  menjumlahkan  hasil dari perkalian bobot dengan hasil normalisasi  matriks,  menghitung regret measure dengan cara mencari nilai maksimal dari perkalian bobot dengan hasil normalisasi.  Langkah  ketiga,  menghitung nilai  preferensi (𝑄 𝑖 ) dengan  cara  nilai (𝑆 𝑖 ) dikurangi  nilai (𝑆 − ) lalu  dibagi  dengan  nilai (𝑆 ∗ ) dikurangi  dengan  nilai (𝑆 − ) dan  dikali (𝑣) dan  dijumlahkan  dengan  nilai (𝑅 𝑖 ) dikurangi  nilai (𝑅 − ) lalu  dibagi  dengan  nilai
(𝑅 ∗ ) dikurangi nilai (𝑅 − ) dan dikali dengan 1 dikurangi (𝑣) .  Nilai  preferensi (𝑄 𝑖 ) dihitung menggunakan formula berikut.
𝑄 𝑖 = 𝑣 [ 𝑆 𝑖 −𝑆 − 𝑆 ∗ −𝑆 − ] + (1 − 𝑣) [ 𝑅 𝑖 −𝑅 − 𝑅 ∗ −𝑅 − ] (5)

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  mengikuti  tahapan model  CRISP-DM(Exenberger  &  Bucko,
2020; Rivai, 2020; Schröer et al., 2021; Wirth & Hipp, 2000). Permasalahan yang berkaitan  dengan  data  seperti data  mining dan  SPK  dapat  menggunakan  metode CRISP-DM  yang  diharapkan  mampu  untuk menganalisis  permasalahan  bisnis  dan kondisi  yang  sedang  terjadi,  memberikan transformasi  data  yang  sesuai  hingga memberikan  model  yang  dapat  menilai efektivitas  dan  mendokumentasikan  hasil yang didapatkan.
Gambar 1. Fase model proses terkini terkait CRISP-DM (Sumber:  (Wirth & Hipp, 2000))

## Business Understanding
Business understanding adalah  tahap yang  digunakan  untuk  menentukan  tujuan bisnis,  melakukan  analisis  situasi  bisnis, hingga  penentuan  tujuan  dari  SPK.  Pada tahap  ini  dilakukan  pemahaman  yang menyeluruh  berdasarkan  analisis  dari  hasil observasi, wawancara dan dokumen- dokumen yang mendukung tujuan dan hasil penelitian.  Dalam  menentukan  penentuan pengembangan ekowisata pedesaan, ditemukan  beberapa  alternatif  yang  dapat dipetakan.  Berdasarkan  alternatif  tersebut dilakukan  perhitungan  untuk  melakukan perankingan.  Hasil  penelitian  ini  dapat pilihan  bagi  pengambil  keputusan  memilih top  three  best atau top  ten  best untuk dikembangkan untuk menjadi set ekowisata yang terkoneksi satu sama lain sebagai alur tour  bagi  wisatawan  yang  memilih  paket ekowisata.  Dalam  menentukan  penilaian untuk  menentukan  alternatif  dari  calon ekowisata pedesaan mengacu pada Peraturan  Bupati  Gianyar  No  127  Tahun
2016,  yang  telah  menjelaskan  secara  rinci kriteria  penilian  dan  bobot  penilian  setiap aspek  untuk  penetapan  desa  wisata  di Kabupaten Gianyar(Peraturan Bupati Gianyar  Nomor  127  Tahun  2016  Tentang Tata  Cara  Penetapan  Desa  Wisata  Di Kabupaten Gianyar, 2016).
Dalam  menentukan  jumlah  alternatif dan kriteria-kriteria dari ekowisata pedesaan,  merujuk  pada  data  Disparda Provinsi  Bali  tahun.  Narasumber  yang digunakan adalah jajaran pimpinan Disparda Provinsi Bali sebanyak 5 orang. Pembobotan kriteria didapatkan dari narasumber  dan  dihitung  menggunakan FUCOM  dan  penilaian  terhadap  alternatif menggunakan metode MOORA dan VIKOR.

## Data Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengumpulan  data,  kemudian  melakukan analisa  data  serta  melakukan  evaluasi kualitas  data  yang  digunakan  dalam penelitian.  Untuk  dapat  menggunakan
metode  FUCOM-MOORA  dan  FUCOM- VIKOR  dengan  baik,  perlu  mendapatkan data  kriteria  dan  alternatif  yang  sesuai. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:  Kondisi  Alam  /  Bio  Hayati  (C1), Kondisi  Lingkungan  &  Fisik  (C2),  Kondisi Budaya  (C3),  Kondisi  Infrastruktur  (C4), Kondisi Kelembagaan (C5), Kondisi Sumber Daya  Manusia  (C6),  Kondisi  Sikap  &  Tata Kelola  Masyarakat  (C7)  dan  Kondisi Aksesbilitas (C8) . Berdasarkan data Disparda  Provinsi  Bali  pada  tahun  2020, terdapat  171  objek  ekowisata  pedesaan yang  dapat  digunakan  sebagai  alternatif pada penelitian ini.

## Data Preparation
Dalam  tahapan  ini  meliputi  pemilihan data  yang  digunakan  dan  data  yang dikeluarkan untuk dimasukkan dalam perhitungan  SPK.  Dalam  tahap  ini  juga dilakukan data cleaning untuk memperbaiki, menghapus  atau  mengabaikan noise pada data. Terhadap kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, dilakukan uji signifikansi untuk mendapatkan set kriteria yang berpengaruh signifikan  terhadap  perhitungan  sehingga dapat  menyederhanakan  perhitungan  dan meningkatkan akurasi perhitungan.

## Modeling
Pada  tahap business understanding telah  dipilih tools, teknik  ataupun  metode yang digunakan dalam penelitian ini. Metode
FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR dipilih untuk menentukan ekowisata pedesaan.  Sebelum  melanjutkan  penelitian dapat  melakukan test  design dengan  data sementara  untuk  membuktikan  metode tersebut dapat digunakan. Flowchart penggunaan  metode  dapat  dilihat  pada Error! Reference source not found.Error! Reference source not found. .
Tahap
pertama adalah mempersiapkan  data  perbandingan  antar kriteria  yang  bersumber  dari  pengambil keputusan  sebagai  narasumber,  dan  data alternatif  yang  berasal  dari  data  Disparda Provinsi  Bali  tahun  2020.  Metode  FUCOM digunakan untuk menentukan data
pembobotan  kriteria.  Selanjutnya,  data alternatif dilakukan normalisasi
menggunakan metode MOORA dan metode VIKOR sehingga menghasilkan data normalisasi  alternatif.  Data  pembobotan kriteria  menggunakan  metode  FUCOM  dan data  normalisasi  alternatif  menggunakan metode  MOORA  dan  metode  VIKOR dilakukan  perhitungan  normalisasi  terbobot dan  menghitung  nilai  preferensi  dan menghasilkan  nilai  preferensi  yang  dapat dilakukan perangkingan. Selanjutnya, dilakukan pengujian terhadap hasil
perangkingan dengan menggunakan analisis  konsistensi  untuk  menentukan metode  mana  yang  lebih  baik,  antara FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR.

## Mulai
1. Data Perbandingan Antar Kriteira 2. Data Alternatif FUCOM
1. Perangkingan Signifikansi Kriteria
2. Menghitung perbandingan prioritas kriteria 3. Menghitung Transivitas matematika 4. Fungsi minimasi MOORA / VIKOR
1. Normalisasi Data Alternatif Data Pembobotan Kriteria Data Normalisasi Alternatif FUCOM-MOORA / FUCOM-VIKOR 1. Menghitung normalisasi Bobot
2. Menghitung nilai preferensi
Nilai Preferensi (Ranking)

## Gambar 2. Flowchart penggunaan metode FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR

## Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian baik  pada  hasil  rekomendasi  dari  SPK maupun kinerja dari metode yang dipergunakan.  Perlu  adanya  pengecekan terhadap  perhitungan  secara  manual  dan hasil yang didapatkan ketika diimplementasikan  pada  perangkat  lunak yang  dihasilkan  memiliki  nilai  yang  sama agar  terdapat  kesesuaian  antar  keduanya. Analisis konsistensi digunakan untuk membandingkan  kinerja  antara  metode FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR untuk  mengukur  metode  mana  yang  lebih konsisten  terhadap  hasil  perangkingan, sehingga  metode  yang  lebih  konsisten merupakan metode yang lebih baik.

## Deployment
Pada tahap ini dilakukan perencanaan deployment berdasarkan  evaluasi  yang telah dilakukan sebelumnya. Apabila hasil uji menunjukkan  hasil  yang  baik,  maka  dapat direncakan deployment selanjutnya.  Selain merencanakan deployment juga  dapat direncanakan mengenai rencana monitoring dan maintenance hingga menghasilkan final report terkait hasil penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum melakukan perhitungan menggunakan  metode  FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR, dilakukan uji signifikansi  terhadap  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  berdasarkan  hasil kuisioner  terhadap  69  responden  umum. Hasil  uji  signifikansi  kriteria  menunjukkan bahwa  hanya  kriteria  Kondisi  Alam  /  Bio Hayati (C1), Kondisi Lingkungan & Fisik (C2), Kondisi  Budaya  (C3),  Kondisi  Infrastruktur (C4),  Kondisi  Kelembagaan  (C5)  yang signifikan terhadap hasil perhitungan menggunakan FUCOM-MOORA
dan FUCOM-VIKOR.
Pembobotan kriteria pemilihan ekowisata  pedesaan  berdasarkan  data kuisioner  dari  jajaran  pimpinan  Disparda Provinsi Bali yang telah paham dengan baik
mengenai  pemilihan  ekowisata  pedesaan, yang ditransformasikan dalam  metode FUCOM sebagai perbandingan antar kriteria dan  data  ekowisata  pedesaan  digunakan sebagai  data  alternatif.  Jumlah  narasumber yang digunakan untuk melakukan perbandingan antar kriteria untuk menghasilkan pembobotan kriteria sebanyak 5  orang,  dan  jumlah  data  ekowisata pedesaan yang digunakan adalah 171 objek ekowisata.
Menggunakan metode FUCOM, kelima narasumber memberikan penilaian pembobotan kriteria dengan cara memberikan pemeringkatan signifikansi kriteria, dan kemudian dilakukan perhitungan rasio  koefesien  dan  transivitas  matematis. Kemudian  pemodelan  matematika  yang didapat diselesaikan menggunakan bantuan program  aplikasi  LINGO  untuk  melakukan fungsi  minimasi,  yang  ditampilkan  pada Gambar  3.  Hasil  akhir  dari  pemodelan matematika untuk menentukan bobot kriteria pada narasumber 1 adalah sebagai berikut.
min 𝜒 𝑠. 𝑡.
| 𝑤 3 𝑤 1 − 1,1000| ≤ 𝜒, | 𝑤 1 𝑤 2 − 1,3636| ≤ 𝜒, | 𝑤 2 𝑤 4 − 1,1333| ≤ 𝜒, | 𝑤 4 𝑤 5 − 1,4706| ≤ 𝜒,
| 𝑤 3 𝑤 2 − 1,5000| ≤ 𝜒, | 𝑤 1 𝑤 4 − 1,5454| ≤ 𝜒, | 𝑤 2 𝑤 5 − 1,6666| ≤ 𝜒,
∑ 𝑤 𝑗 = 1 8
𝑗=1 𝑤 𝑗 ≥ 0, ∀𝑗
Setelah  mendapatkan  bobot  kriteria dari seluruh narasumber, rata-rata pembobotan dari seluruh narasumber, akan dilakukan  perhitungan Geometric  Mean (GeoMean)  dari  bobot  kriteria  seluruh narasumber,  dan  dilakukan  normalisasi pembobotan.  Hasil  pembobotan  kriteria ternormalisasi menggunakan FUCOM, ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 3. Pemodelan dan Hasil Perhitungan Pembobotan Kriteria Menggunakan FUCOM pada LINGO
Gambar 4. Grafik Pembobotan Kriteria dari Seluruh Narasumber Ternormalisasi Menggunakan
FUCOM Setelah  mendapatkan  pembobotan kriteria  menggunakan  FUCOM,  selanjutnya dapat menghitung nilai preferensi menggunakan  MOORA  dan  VIKOR.  Pada garis  besarnya,  dalam  perhitungan  nilai preferensi  dimulai  dari  normalisasi  nilai alternatif,  perhitungan  normalisasi  alternatif terbobot,  menghitung  nilai  preferensi  dan pemeringkatan.  Perhitungan  menggunakan FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR untuk penentuan ekowisata pedesaan, tidak hanya untuk  mencari  ekowisata  pedesaan  terbaik, namun  juga  dapat  mencari  ekowisata pedesaan  yang  tidak  diunggulkan.  Apabila pengambil  keputusan  berencana  untuk meningkatkan  kualitas  ekowisata  pedesaan yang sudah baik, menjadi lebih baik lagi agar
mampu  bersaing  secara  global,  maka ekowisata  pedesaan  terbaik  berdasarkan rekomendasi FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR  dapat  digunakan  sebagai pertimbangan.  Di  lain  sisi,  agar  dapat mengangkat  kualitas  ekowisata  pedesaan yang  masih  tertinggal  agar  dapat  mencapai suatu standar yang ditetapkan, dapat melihat hasil  rekomendasi  ekowisata  pedesaan terburuk yang direkomendasikan oleh perhitungan FUCOM-MOORA dan FUCOM- VIKOR.  Komparasi  nilai  preferensi  serta perangkingan menggunakan FUCOM- MOORA dan FUCOM-VIKOR pada peringkat 10  teratas  ditampilkan  pada  tabel  2, sedangkan peringkat 10 terbawah ditampilkan pada tabel 3.
w1 21.40% w2 20.88% w3 25.31% w4 17.94% w5 14.47% Pembobotan Kriteria dari Seluruh Narasumber Ternormalisasi Menggunakan FUCOM
Tabel 2. Komparasi Nilai Preferensi dan Pemeringkatan Menggunakan FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR untuk Peringkat 10 Teratas
No Kode Alternatif Nilai Preferensi Peringkat FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR  FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR 1  Besakih 0,0869 0,0000 1 1 2  Penglipuran  0,0869 0,0178 2 2 3  Tenganan 0,0861 0,0996 3 3 4  Kiadan 0,0839 0,1578 4 5 5  Pemuteran 0,0842 0,1870 5 4 6  Tegallalang  0,0839 0,2108 6 6 7  Jatiluwih 0,0833 0,2475 7 7 8  Sibetan 0,0828 0,2475 8 8 9  Keramas 0,0821 0,2719 10 10 10  Kintamani 0,0812 0,2696 16 9 11  Lembongan   0,0826 0,4395 9 29
Tabel 3. Komparasi Nilai Preferensi dan Pemeringkatan Menggunakan FUCOM-MOORA dan
FUCOM-VIKOR untuk Peringkat 10 Terbawah No Kode Alternatif Nilai Preferensi Peringkat FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR  FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR 1  Pejeng Kangin  0,0672 0,8598 171 167 2  Buahan Kaja 0,0690 0,9053 166 171 3  Suter 0,0696 0,8537 164 165 4  Sedit 0,0708 0,8642 157 169 5  Pengotan 0,0673 0,8098 170 156 6  Kedisan 0,0689 0,8171 167 157 7  Mengwi 0,0713 0,8825 153 170 8  Batuagung 0,0713 0,8603 152 168 9  Ekasari 0,0686 0,7733 169 150 10  Jagaraga 0,0702 0,7912 162 153 11  Kertalangu 0,0696 0,7585 165 145 12  Sambangan 0,0687 0,7459 168 139 13  Munduk 0,0732 0,8434 131 162 14  Kerta 0,0734 0,8571 124 166 15  Kendran 0,0735 0,8483 120 163 16  Gobleg 0,0698 0,6785 163 117 17  Kukuh 0,0742 0,8493 105 164 Pada  peringkat  10  teratas,  terdapat perbedaan pada alternatif ekowisata pedesaan  di  Kintamani  dan  Lembongan, dimana  Kintamani  merupakan  peringkat  9 pada  FUCOM-VIKOR  namun  diluar  10 teratas  pada  FUCOM-MOORA.  Sebaliknya pada Lembongan yang merupakan peringkat 9  pada  FUCOM-MOORA,  namun  diluar peringkat 10 teratas pada FUCOM-VIKOR.
Perhitungan  juga  dilakukan  pada kondisi kriteria belum teruji signifikansi. Pada
tiap  kondisi,  dihitung  perhitungan  akurasi sederhana  dengan  menghitung  berapa jumlah  posisi  10  teratas  dan  10  terbawah, dibandingkan dengan dengan seluruh alternatif  yang  terdaftar.  Kemudian  akurasi pada  peringkat  10  teratas  dan  terbawah dilakukan perhitungan rata-rata menggunakan  geometric  mean.  Grafik komparasi  akurasi  kondisi  belum  teruji signifikansi dan telah teruji signifikansi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Komparasi Akurasi Setiap Scenario pada FUCOM-MOORA dan FUCOM-
VIKOR
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  dilihat kondisi  belum  teruji  signifikansi  memiliki akurasi  yang  sama  dengan  kondisi  sudah teruji  signifikansi  pada  kondisi  10  teratas, namun  terjadi  perbedaan  pada  kondisi  10 terbawah.  Kondisi  sudah  teruji  signifikansi memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  sebesar 58,8%  dibandingkan  dengan  yang  belum teruji  signifikansi  yang  hanya  mencapai akurasi sebesar 50%. Hal ini juga menyebabkan rata-rata akurasi pada kondisi teruji telah teruji signifikansi secara average mencapai 74,9%, cukup tinggi dibandingkan kondisi  belum  teruji  signifikansi  dimana hanya mencapai 70,5%. Hal ini menunjukkan bahwa  uji  signifikansi  sangat  berpengaruh pada  peningkatan  akurasi  perhitungan menggunakan FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR.
Pengujian terhadap perangkingan pada FUCOM-VIKOR dan FUCOM-MOORA juga dilakukan menggunakan analisis konsistensi,  dengan  tujuan  mencari  set
metode mana yang lebih konsisten terhadap perubahan  kondisi  pembobotan  kriteria. Terdapat 11 skenario yang ditawarkan untuk menghitung analisis konsistensi, yang ditampilkan  pada  Tabel  4.  Berdasarkan scenario  tersebut,  dilakukan  perhitungan ulang terhadap nilai preferensi dan pemeringkatan  pada  FUCOM-MOORA  dan FUCOM-VIKOR,  baik  pada  kondisi  teratas dan kondisi terbawah. Jumlah alternatif untuk diujikan  pada  kondisi  teratas  sebanyak  11 alternatif  yang  mencakup  peringkat  10 teratas pada FUCOM-MOORA dan FUCOM- VIKOR.  Selain  itu,  jumlah  alternatif  untuk diujikan pada kondisi terbawah sebanyak 17 alternatif  yang  mencakup  peringkat  10 terbawah pada FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR.  Hasil  analisis  konsistensi pada  rata-rata  sebaran  peringkat  teratas ditampilkan  pada  Tabel  5,  dan  peringkat terbawahnya  ditampilkan  pada  Tabel  6, sebagai berikut.
Tabel 4. Skenario Pembobotan Antar Kriteria untuk Analisis Konsistensi Ternormalisasi
Skenario 𝒘 𝟏 𝒘 𝟐 𝒘 𝟑 𝒘 𝟒 𝒘 𝟓 Skenario 1 – Basic 0,21401  0,20879  0,25305  0,17944  0,14471 Skenario 2 – 𝑤 1 + 0,5 0,47601  0,13919  0,16870  0,11963  0,09647
Skenario 3 – 𝑤 2 + 0,5 0,14267  0,47253  0,16870  0,11963  0,09647
Skenario 4 – 𝑤 3 + 0,5 0,14267  0,13919  0,50203  0,11963  0,09647
Skenario 5 – 𝑤 4 + 0,5 0,14267  0,13919  0,16870  0,45296  0,09647
Skenario 6 – 𝑤 5 + 0,5 0,14267  0,13919  0,16870  0,11963  0,42981
Skenario 7 – 𝑤 1 + 1 0,60700  0,10439  0,12652  0,08972  0,07236 Skenario 8 – 𝑤 2 + 1 0,10700  0,60439  0,12652  0,08972  0,07236 Skenario 9 – 𝑤 3 + 1 0,10700  0,10439  0,62652  0,08972  0,07236 Skenario 10 – 𝑤 4 + 1 0,10700  0,10439  0,12652  0,58972  0,07236 Skenario 11 – 𝑤 5 + 1 0,10700  0,10439  0,12652  0,08972  0,57236
90.9% 90.9% 50.0% 58.8% 70.5% 74.9% 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% Kriteria Belum Teruji Signifikansi Kriteria Teruji Signifikansi
Peringkat 10 Teratas
Peringkat 10 Terbawah
Rata-Rata Akurasi
Tabel 5. Hasil Analisis Konsistensi pada Rata-Rata Sebaran Peringkat Teratas Menggunakan
FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR No Alternatif GeoMean Sebaran Peringkat Rata-Rata FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR 1 Besakih 2,0501 2,8302 2,4088 2 Penglipuran 2,6290 2,3016 2,4599 3 Tenganan 3,1915 6,0849 4,4068 4 Sibetan 4,9647 4,3850 4,6659 5 Lembongan 5,8303 3,8131 4,7150 6 Pemuteran 5,3781 4,8885 5,1275 7 Tegallalang 6,0823 5,3444 5,7014 8 Jatiluwih 5,7872 5,7746 5,7809 9 Kiadan 5,5219 6,9277 6,1850 10 Kintamani 8,5143 7,2345 7,8484 11 Keramas 9,0078 7,9656 8,4707
Gambar. 6 Kesesuaian Pemeringkatan FUCOM-MOORA (kiri) dan FUCOM-VIKOR (kanan) terhadap Sebaran Peringkat 10 Teratas
Tabel 6. Hasil Analisis Konsistensi pada Rata-Rata Sebaran Peringkat Terbawah Menggunakan
FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR No Alternatif GeoMean Sebaran Peringkat Rata-Rata FUCOM-MOORA  FUCOM-VIKOR 1 Pengotan 3,8048 3,9886 3,8956 2 Mengwi 2,7765 7,5130 4,5673 3 Belandingan 5,5410 5,9650 5,7491 4 Kedisan 7,7532 4,2716 5,7549 5 Sedit 4,8151 6,9299 5,7765 6 Pejeng Kangin 7,9689 4,3686 5,9002 7 Suter 5,3744 6,6401 5,9738 8 Sambangan 5,7853 6,3425 6,0575 9 Buahan Kaja 7,8841 5,6920 6,6990 10 Gobleg 6,0424 7,5437 6,7514 11 Kertalangu 6,8303 7,2320 7,0283 12 Ekasari 8,4056 6,7350 7,5241 13 Kerta 7,2760 8,7661 7,9864 14 Batuagung 10,7806 7,9506 9,2581 15 Kukuh 11,2574 9,2151 10,1852
Gambar. 7 Kesesuaian Pemeringkatan FUCOM-MOORA (kiri) dan FUCOM-VIKOR (kanan) terhadap Sebaran Peringkat 10 Terbawah
Hasil  analisis  konsistensi  pada  rata- rata sebaran peringkat 10 teratas menggunakan FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR, menunjukkan bahwa ekowisata pedesaan pada Besakih, Penglipuran  dan  Tenganan,  berturut-turut adalah peringkat 1, peringkat 2 dan peringkat 3 teratas yang direkomendasikan. Komparasi  kesesuaian  peringkat  FUCOM- MOORA terhadap rata-rata sebaran peringkat pada sebaran peringkat 10 teratas, mencapai  54,55%.  Komparasi  kesesuaian peringkat FUCOM-VIKOR terhadap rata-rata sebaran  peringkat  pada  sebaran  peringkat 10  teratas,  memiliki  kesesuaian  mencapai 36,36%. Hasil analisis konsistensi pada rata- rata  sebaran  peringkat  10  terbawah, menunjukkan  bahwa  ekowisata  pedesaan pada  Pengotan,  Mengwi,  dan  Belandingan, berturut-turut adalah peringkat 1, peringkat 2 dan  peringkat  3  terbawah  yang  paling  tidak diunggulkan. Komparasi kesesuaian peringkat  FUCOM-MOORA  terhadap  rata- rata  sebaran  peringkat  pada  sebaran peringkat 10 terbawah, memiliki kesesuaian mencapai  6,67%.  Komparasi  kesesuaian peringkat FUCOM-VIKOR terhadap rata-rata sebaran  peringkat  pada  sebaran  peringkat 10 terbawah, memiliki kesesuaian mencapai 20,00%.
Sebaran peringkat pada analisis konsistensi  yang  dilakukan  pada  FUCOM- MOORA  dan  FUCOM-VIKOR  menunjukkan bahwa  FUCOM-MOORA  lebih  unggul  dari FUCOM-VIKOR  dalam  analisis  konsistensi. Peringkat  pertama  pada  FUCOM-MOORA pada  kondisi  paling  diunggulkan  memiliki nilai sebaran rata-rata pemeringkatan sebesar 2,0501 dan paling tidak diunggulkan sebesar  2,7765.  Peringkat  pertama  pada FUCOM-VIKOR pada kondisi paling
diunggulkan  memiliki  nilai  sebaran  rata-rata pemeringkatan  sebesar  2,3016  dan  paling tidak diunggulkan sebesar 3,9886.
Berdasarkan informasi yang telah ditunjukkan dan analisis yang telah diberikan, teknik normalisasi alternatif berdampak  pada  nilai  preferensi  yang  juga bermuara pada pemeringkatan alternatif.
Untuk  penelitian  selanjutnya di bidang kajian  yang  sama,  diharapkan  untuk  dapat meningkatkan  akurasi  dalam  penilaian alternatif  dengan  kunjungan  langsung  agar mendapatkan data primer yang lebih akurat. Diharapkan untuk dapat memberikan pengujian  signifikansi  dengan  lebih  baik, dengan  cara  meningkatkan  responden. Diharapkan  juga  memberikan  kesempatan masyarakat  lebih  luas  untuk  memberikan pembobotan kriteria.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR dapat digunakan dalam penentuan pengembangan  ekowisata  pedesaan.  Uji signifikansi berdampak baik terhadap peningkatan  akurasi  hasil  perhitungan, dimana  kondisi  telah  teruji  signifikansi memberikan rata-rata akurasi secara average  sebesar  74,9%.  Hasil  analisis konsistensi menunjukkan ekowisata pedesaan  di  Besakih,  Penglipuran  dan Tenganan  merupakan  peringkat  3  teratas dan  ekowisata  pedesaan  di  Pengotan, Mengwai  dan  Belandingan  merupakan peringkat  3  terbawah.  FUCOM-MOORA lebih  baik  dibandingkan  FUCOM-VIKOR pada  pemeringkatan  ekowisata  teratas dengan  kesesuaian  mencapai  54,55%. FUCOM-VIKOR  lebih  baik  dibandingkan
FUCOM-MOORA  dengan  pemeringkatan ekowisata  terbawah  dengan  kesesuaian hanya  20.00%.  Sebaran  peringkat  pada analisis  konsistensi  yang  dilakukan  pada FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR menunjukkan bahwa FUCOM-MOORA lebih unggul  dari  FUCOM-VIKOR  dalam  analisis konsistensi. Peringkat pertama pada FUCOM-MOORA pada kondisi paling diunggulkan  memiliki  nilai  sebaran  rata-rata pemeringkatan  sebesar  2,0501  dan  paling tidak diunggulkan sebesar 2,7765, lebih baik dibandingkan FUCOM-VIKOR. Penelitian ini sangat membantu dalam penentuan ekowisata  terbaik  yang  dapat  dijadikan unggulan  dan  ekowisata  yang  kurang  baik untuk  dapat  dijadikan  pemberian  bantuan pembangunan di Bali.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada Universitas  Pendidikan  Ganesha,  Program Studi  Ilmu  Komputer,  terutama  kepada Dosen  Pembimbing  atas  bantuan  dan bimbingannya  dalam  penyelesaian  tesis yang berjudul “Komparasi Metode FUCOM- MOORA  dan  FUCOM-VIKOR  pada  Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan Ekowisata Pedesaan”. Terimakasih kepada Tim  Editorial  Jurnal  Sains  dan  Teknologi (JST)  Undiksha,  yang  telah  memberikan kesempatan untuk penulis dapat menerbitkan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnan, M., Adin, R., Nunić, Z., Stević, Ž., & Sremac,  S.  (2019).  Selection  of transportation  mean  using  integrated FUCOM-ARAS model. St And , 6.
Arida, I. N. S., & Pujani, LP. K. (2017). Kajian Penyusunan Kriteria-Kriteria Desa Wisata Sebagai Dasar Pengembangan Desa Wisata. Jurnal Analisis Pariwisata , 17 (1), 1 –9.
Assrani,  D.,  Huda,  N.,  Sidabutar,  R., Saputra, I., & Sulaiman, O. K. (2018).
Penentuan  Penerima  Bantuan  Siswa Miskin  Menerapkan  Metode  Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 5 (1), 1 –5.
Badi, I., & Abdulshahed, A. (2019). Ranking the  Libyan  airlines  by  using  Full
Consistency  Method  (FUCOM)  and Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Operational  Research  in  Engineering Sciences:  Theory  and  Applications , 2 (1),
1 –14. https://doi.org/10.31181/oresta190100 1b
Binjori,  A.  S.  R.  A.,  Hutapea,  H.  R.  B.,
Syahrizal,  M.,  &  Kurniasih,  N.  (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Handphone Bekas Terbaik Menggunakan  Metode  Multi-Objective
Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 5 (1), 61 –65. BPS.  (2018). Tingkat  Penghunian  Kamar Hotel dan Akomodasi Lainnya Menurut Provinsi, 2000 —2017 .
Brauers,  W.  (2018).  Location  Theory  and Multi-Criteria  Decision  Making:  An Application  of  the  MOORA  Method.
IDEAS , 12 (3), 241 –252.
https://doi.org/10.5709/ce.1897- 9254.275 Budiarta,  I.  P.  (2018).  Pengembangan Ekowisata  Jalan  Menuju  Pariwisata Bali Berkelanjutan. Media Bina Ilmiah , 12 (2), 1 –15.
Peraturan Bupati Gianyar Nomor 127 Tahun 2016  Tentang  Tata  Cara  Penetapan Desa  Wisata  di  Kabupaten  Gianyar, Pub. L. No. 127, 1 (2016).
Cao, Esangbedo, Bai, & Esangbedo. (2019). Grey SWARA-FUCOM Weighting Method for Contractor Selection MCDM  Problem:  A  Case  Study  of Floating  Solar  Panel  Energy  System Installation. Energies , 12 (13),  2481. https://doi.org/10.3390/en12132481
Chakraborty,  S.  (2011).  Applications  of  the MOORA method for decision making in manufacturing environment. International  Journal  of  Advanced Manufacturing  Technology , 54 (9 –12),
1155 –1166. https://doi.org/10.1007/s00170-010- 2972-0
Departemen Kebudayaan dan Pariwisata, & WWF-Indonesia.  (2009). Prinsip  dan Kriteria Ekowisata Berbasis Masyarakat .
Erceg,  Ž.,  Starčević,  V.,  Pamučar,  D.,
Mitrović,  G.,  Stević,  Ž.,  &  Žikić,  S.
(2019).  A  New  Model  for  Stock Management  in  Order  to  Rationalize Costs:  ABC-FUCOM-Interval  Rough CoCoSo  Model. Symmetry , 11 (12), 1527. https://doi.org/10.3390/sym11121527 Exenberger, E., & Bucko, J. (2020). Analysis of Online Consumer Behavior —Design of  CRISP-DM  Process  Model. Agris On-Line  Papers  in  Economics  and
Informatics , 12 (3), 13 –22. https://doi.org/10.7160/aol.2020.1203
02 Hendrayana,  I.  G.,  &  Mahendra,  G.  S.
(2019).  Perancangan  Metode  AHP-
MOORA  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Paket  Wisata. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI) Ke-10 , 1 (1), 143 –149. Koppiahraj, K., Bathrinath, S., & Saravanasankar,  S.  (2020). A  fuzzy VIKOR  approach  for  selection  of ergonomic assessment method . 1 (March), 1 –6. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.0 2.725 Kristyawan,  Y.,  &  Rizeki,  A.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Rehabilitas Sosial Rumah Tidak Layak Huni pada Kab Sampang Menggunakan  Metode  Vikor. Jurnal INFORM , 2 (1), 1 –8.
Lukita,  C.,  Nas,  C.,  &  Ilham,  W.  (2020).
Analisis Pengambilan Keputusan Penentuan  Prioritas  Utama  Dalam Peningkatan  Kualitas  Mata  Pelajaran Dengan Menggunakan Metode Perbandingan WASPAS dan MOORA. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (3), 130 –137. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i3.2 019.130-137 Mahendra, G. S., & Aryanto, K. Y. E. (2019). SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem
Informasi , 5 (1), 49 –56.
Mahendra,  G.  S.,  &  Hartono,  E.  (2021a). Implementation  of  AHP-MAUT  and AHP-Profile Matching Methods in OJT Student Placement DSS . 13 (1), 9.
Mahendra,  G.  S.,  &  Hartono,  E.  (2021b).
Komparasi Analisis Konsistensi
Metode  AHP-MAUT  dan  AHP-PM pada  SPK  Penempatan  Siswa  OJT. Jurnal  Teknologi  Informasi  Informasi Dan Komputer , 7 (2).
Mahendra, G. S., & Indrawan, I. P. Y. (2020). Metode  AHP-TOPSIS  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan  Atm. JST  (Jurnal  Sains Dan Teknologi) , 9 (2), 130 –142.
https://doi.org/10.23887/jst- undiksha.v9i2.24592 Mahendra,  G.  S.,  Karsana,  I.  W.  W.,  & Paramitha,  A.  A.  I.  I.  (2021).  DSS  for best e-commerce selection using AHP- WASPAS and AHP-MOORA methods. Matrix :  Jurnal  Manajemen  Teknologi Dan Informatika , 11 (2), 81 –94.
https://doi.org/10.31940/matrix.v11i2.2 306
Mahendra,  G.  S.,  &  Nugraha,  P.  G.  S.  C. (2020).  Komparasi Metode  AHP-SAW dan AHP-WP pada SPK Penentuan E- Commerce Terbaik di Indonesia Comparison  of  AHP-SAW  and  AHP- WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia. Jurnal
Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 08 (4), 346 –356. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.42 611
Mahendra, G. S., & Sari, N. K. A. P. (2019).
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Ahp-Vikor Dalam  Penentuan  Pengembangan Ekowisata Pedesaan ( Decision Support  System  Design  With  Ahp- Vikor  Method  In  Determination  Of Rural  Ecotourism  Development ) .  15 – 34.
Mandal, U. K., & Sarkar, B. (2012). Selection
of Best Intelligent Manufacturing System  (IMS)  Under  Fuzzy  MOORA Conflicting MCDM Environment.
IJETAE (International Journal of Emerging  Technology  and  Advanced Engineering) , 2 (9), 301 –310.
NusaBali.  (2018).  Industri  Pariwisata  Tetap Andalan  Penyerapan  Naker. Nusa Bali , 1.
Pamučar,  D.,  Stević,  Ž.,  &  Sremac,  S.
(2018). A new model for
determiningweight coefficients of criteria in MCDM models: Full Consistency Method (FUCOM). Symmetry , 10 (9), 1 –22.
https://doi.org/10.3390/sym10090393
Papathanasiou,  J.,  &  Ploskas,  N.  (2018).
VIKOR:  Methods,  Examples  and Python  Implementations.  In Multiple criteria decision aid: Methods,
examples and Python implementations (1st ed., pp. 31 –55).  Springer International Publishing.
Prentkovskis ,  O.,  Erceg,  Ž.,  Stević,  Ž., Tanackov,  I.,  Vasiljević,  M.,  & Gavranović, M. (2018). SS symmetry A New Methodology for Improving Service Quality Measurement: Delphi- FUCOM-SERVQUAL Model. Symmetry , 10 (December), 1 –25.
https://doi.org/10.3390/sym10120757 Priasukmana, S., & Mulyadin, R. M. (2001). Pembangunan Desa Wisata: Pelaksanaan Undang-Undang Otonomi Daerah. Info Sosial Ekonomi , 2 (1), 37 –44.
Purwanti,  F.  (2010).  Pemilihan  Lokasi Wisata Untuk Pengembangan
Ekowisata. Jurnal  Saintek  Perikanan ,
5 (2), 19 –25.
Rivai, M. A. (2020). Analysis of Corona Virus spread  uses  the  CRISP-DM  as  a
Framework: Predictive Modelling.
International  Journal  of  Advanced Trends  in  Computer  Science  and Engineering , 9 (3), 2987 –2994. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/7
6932020
Rosidin, I., & Prodjo, W. A. (2019). Sejumlah Masalah  di  Bali  Bisa  Jadi  “Bom Waktu”,  Ini  Tugas  Wishnutama.
Kompas , 1.
Sa’adati, Y., Fadli, S., & Imtihan, K. (2018). Analisis Penggunaan Metode AHP dan MOORA  untuk  Menentukan  Guru Berprestasi  sebagai  Ajang  Promosi
Jabatan. Publikasi Jurnal & Penelitian Teknik Informatika , 3 (1), 82 –90.
Sari,  N.  K.  A.  P.  (2021).  Implementation  of the AHP-SAW Method in the Decision Support System for Selecting the Best
Tourism Village. Jurnal Teknik Informatika C.I.T Medicom , 13 (1), 22 – 31.
Schröer,  C.,  Kruse,  F.,  &  Gómez,  J.  M. (2021). A Systematic Literature Review on  Applying  CRISP-DM  Process Model. Procedia  Computer  Science , 181 , 526 –534.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01
.199
Stević,  Ž.,  &  Brković,  N.  (2020).  A  Novel Integrated  FUCOM-MARCOS  Model for Evaluation of Human Resources in a Transport Company. Symmetry , 4 (1), 4. https://doi.org/10.3390/logistics40100 04
Stević,  Ž.,  Miĉić,  B.,  Lukić,  D.,  Tomašević, M.,  &  Sremac,  S.  (2019).  Supplier Selection  for  Distribution  of  Finished Products:  Combined  FUCOM-MABAC Model. The  Seventh  International Confrence  Transport  and  Logistics ,
December , 35 –40.
Sutisna,  R.  A.,  &  Asdhiana,  I.  M.  (2019).
Berkat Pariwisata, Ekonomi Indonesia Diprediksi  Masuk  Top  10  Dunia . Kompas. https://travel.kompas.com/read/2019/0 5/06/192000727/berkat-pariwisata- ekonomi-indonesia-diprediksi-masuk- top-10-dunia
Suyatra,  I.  P.  (2019).  Kemenpar  Sisialisasi Pengembanga  desa  Wisata. Bali Express . https://baliexpress.jawapos.com/read/ 2019/06/23/142701/kemenpar- sisialisasi-pengembanga-desa-wisata Wirth,  R.,  &  Hipp,  J.  (2000).  CRISP- DM : Towards a Standard Process Model for Data Mining. Semantic Scholar ,
1 (24959), 1 –11.
Yang,  W.,  &  Wu,  Y.  (2020).  A  New Improvement  Method  to  Avoid  Rank Reversal in VIKOR. IEEE , 8 (February), 21261 –21271.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020
.2969681