## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 51-60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4569

## Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Ranking of Centroid (ROC) dalam Pemilihan Layanan Akomodasi dan Local Cuisine

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: 1,* yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 12/11/2023; Accepted: 27/11/2023; Published: 29/11/2023
Abstrak −Salatiga menjadi salah satu kota wisata gastronomi yang memiliki beragam jenis makanan dan minuman tradisional sekaligus  menjadi  kota  wisata  rekreasi  dengan  pemandangan  alam  pegunungan  yang  menarik  dan  ramai  dikunjungi. Ketersediaan  layanan  akomodasi  dan  local  cuisine  menambah  preferensi  pengunjung  dalam  pengambilan  keputusan menginap  hingga  menikmati  hidangan  kuliner  lokal.  Penelitian  ini  menawarkan  gaggasan  untuk  menggunakan  metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam pemilihan layanan akomodasi dan Restaurant terbaik di kota Salatiga, berdasarkan data Tripadvisor. Tahapan dalam proses kalkulasi berdasarkan metode ARAS ialah sebagai berikut : tahap menentukan nilai kriteria,  bobot,  alternatif  dan  nilai  optimum;  tahap  mengubah  nilai  kriteria  menjadi  matriks  keputusan;  tahap  normalisasi matriks keputusan untuk semua kriteria; tahap menghitung nilai utilitas; tahap perankingan. Hasil perhitungan menunnukkan bahwa  dalam  konteks  layanan  akomodasi,  A5  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai  K i sebesar  0,887,  sementara  A4 menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  K i sebesar  0,870  dan  A1  menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai  K i sebesar  0,849. Sementara  itu,  dalam  konteks local  cuisine, A2  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai  K i sebesar  0,951,  sementara  A5 menempati posisi kedua dengan nilai K i sebesar 0,914 dan A4 menempati posisi ketiga dengan nilai K i sebesar 0,854. Hal ini menunjukkan  bahwa  metode  ARAS  dan  ROC  dapat  menghasilkan  rekomendasi  terbaik  bagi  wisatawan  yang  hendak menggunakan layanan akomodasi dan menikmati kuliner lokal di Kota Salatiga.
Kata Kunci: ARAS; Layanan; Akomodasi; Local Cuisine ; Salatiga
Abstract −Salatiga is a gastronomic city with various types of traditional food and drinks and is a recreational tourism city with exciting and crowded  mountain natural scenery. The availability of  accommodation services and local cuisine adds to visitors'  preferences  to  enjoy  local  culinary  dishes.  This  study  offers  an  initiative  to  use  the Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  method  in  selecting  the  best  accommodation  and restaurant  services in  Salatiga  based  on  Tripadvisor  data.  The stages  in  the  calculation process based  on  the  ARAS  method  are  as  follows:  the  stage  of  determining  the  value of  criteria, weights, alternatives, and optimal values; the stage of converting the value of the criterion into a decision matrix; the stage of normalization of the decision matrix for all criteria; stage of calculating the value of utility; Ranking stage. The calculation results  show  that  in  the  context  of  accommodation  services,  A5  occupies  the  first  position  with  a  K i value  of  0.887,  A4 occupies  the  second  position  with  a  K i value  of  0.870,  and  A1  occupies  the  third  position  with  a  K i value  of  0.849. Meanwhile, in the context of local cuisine , A2 occupies the first position with a K i value of 0.951, A5 occupies the second position with a K i value of 0.914, and A4 occupies the third position with a K i value of 0.854. This shows that ARAS and ROC methods can produce the best recommendations for tourists who want to use accommodation services and enjoy local cuisine in Salatiga City.
Keywords : ARAS; Services; Accommodation; Local Cuisine; Salatiga

## 1. PENDAHULUAN
Model  pendukung  keputusan Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  dapat  digunakan  dalam  menentukan  pilihan alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  pemangku  kepentingan,  berdasarkan  karakteristik benefit dan cost. Satrio et al. menunjukkan bahwa metode ARAS dapat digunakan dalam proses seleksi penerima beasiswa [1]. Disisi lain, Styawan dan Riyanto menggunakan model pendukung keputusan ARAS dalam proses pengambilan  keputusan  kenaikan  jabatan  dengan  mempertimbangkan  kriteria  kehadiran,  sertifikasi  keahlian, lama kerja, loyalitas (lembur), dan lulusan [2]. Adapun, Arini et al. menggunakan model pendukung keputusan ARAS  dalam  pemberian  promo  kepada  member  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang tour  and  travel , berdasarkan  kriteria  jumlah  transaksi,  jumlah  pembayaran,  harga,  jenis  member,  lama  bergabung  [3].  Hal  ini menunjukkan bahwa model pendukung keputusan ARAS menjadi salah satu pendekatan yang populer digunakan dalam  upaya  mengoptimalkan performa  unit bisnis  hingga  lembaga non-profit.  Dengan demikian,  maka  model keputusan  ARAS  dapat  digunakan  dalam  pemilihan  layanan  akomodasi  dan  local  cuisine  berdasarkan  kriteria food, service, Atmosphere, dan value terhadap local cuisine serta kriteria location, cleanliness, service, dan value terhadap layanan akomodasi berdasarkan data traveler ranked Tripadvisor, sesuai  wilayah operasional usaha di kota Salatiga.
Perkembangan  kajian  tentang  model  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  dalam  pelbagai  tujuan, termasuk  pemilihan  layanan  akomodasi,  restoran,  hingga  destinasi  wisata.  Filalba  et  al.  menggunakan  model pendukung keputusan Elimination et Choix Traduisant la Realita (ELECTRE) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan hotel di kota Tasikmalaya berdasarkan kriteria fasilitas hotel, fasilitas kamar, jarak dari

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
masjid agung ke kota Tasikmalaya, harga, rating hotel, luas kamar, angkutan umum [4]. Disisi lain, Mahdi et al. menggunakan model pendukung keputusan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dalam pemilihan hotel  di  kota  Lhokseumawe  berdasarkan  kriteria  fasilitas,  harga,  lokasi,  syariah,  kelas,  dan  pelayanan  [5]. Adapun,  Pasaribu  menggunakan  model  keputusan Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment Evaluation (PROMETHEE) dalam pemilihan hotel bintang lima terbaik di kota Medan berdasarkan kriteria price list, fasilitas,  kenyamanan,  tata  letak,  akses  keluar-masuk,  keamanan,  dan  pelayanan  [6].  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  pendukung  keputusan  yang  digunakan  dapat  disesuaiakan  dengan  tujuan  organisasi  atau  unit bisnis,  menyesuaikan  konteks  wilayah  operasional  bisnis  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  layanan akomodasi. Dengan demikian, layanan akomodasi dan local cuisine sebagai alternatif dalam perhitungan model ARAS ditetapkan berdasarkan rekomendasi Tripadvisor berdasarkan wilayah operasional di Kota Salatiga.
Model pendukung keputusan yang digunakan dalam pemilihan layanan akomodasi, hotel, restoran dapat menghasilkan  rekomendasi  yang  berbeda  tergantung  nilai  bobot  kriteria  yang  ditetapkan.  Ardiansyah menggunakan model pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Ranking of Centroid (ROC) dalam penetapan nilai bobot kriteria sesuai tingkat kepentingan [7]. Selain itu, Aditiya dan Gunawansyah menggunakan  model  pendukung  keputusan Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  dengan pembobotan Ranking of Centroid (ROC) dalam penerimaan perawat baru berdasarkan kriteria nilai  wawancara dari  Biro  Sumber  Daya  Manusia  (BSDM),  nilai  wawancara  dari  koordinator,  nilai  psikotes,  pengalaman  kerja, pengajuan  upah,  pendidikan  terakhir,  kepemilikan  STR,  dan  usia  [8].  Adapun,  Abdullah  dan  Adinugroho mengunakan model pendukung keputusan Multiple Attribute Utility Theory (MAUT) dan pembobotan Ranking of  Centroid (ROC)  dalam  seleksi  penerimaan stock  keeper  restaurant berdasarkan  kriteria  pengalaman  kerja, pendidikan, kemampuan mengoperasikan microsoft , sikap, komunikasi, psikotes, wawancara, kendaraan pribad, usia  [9].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing  kriteria  ditetapkan  sesuai  kepentingan  badan  usaha  atau institusi, namun pembobotan nilai kriteria dihitung menggunakan metode ROC. Dengan demikian, penelitian ini mengadopsi  metode  ROC  dalam  menghitung  nilai  bobot  untuk  kriteria food,  service,  Atmosphere, dan value khusus local cuisine , serta kriteria location, cleanliness, service, dan value khusus layanan akomodasi. Era  transformasi  digital  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  perilaku  wisatawan  dalam merencanakan  perjalanan  wisata.  Baleiro  menunjukkan  bahwa  layanan  digital  TripAdvisor  dan  Booking.com telah  mengubah  perilaku  wisatawan  dalam  menentukan  pilihan  berkunjung  ke  destinasi  wisata,  hingga penggunaan  layanan  akomodasi  dan  restoran  [10].  Disisi  lain,  Harwani  menunjukkan  bahwa  TripAdvisor menjadi  media  digital  yang  populer  digunakan  untuk  kepentingan  branding  personality  melalui  ulasan  tentang hasil  kunjungan  di  suatu  destinasi,  pengalaman  menggunakan  layanan  akomodasi  hingga  pengalaman berkunjung  ke  restoran  di  berbagai  wilayah  [11].  Adapun,  Dewi  et  al.  menunjukkan  bahwa brand  image TripAdvisor memediasi peran electronic Word of Mouth (eWOM) sehingga memengaruhi niat beli kamar  [12]. Mahat  dan  Mahafia  menunjukkan  bahwa  ketersediaan  informasi  pariwisata  di  TripAdvisor,  intensitas  eWOM, dan  kepercayaan  pengguna  terhadap  ulasan  di  website  TripAdvisor,  telah  mengubah  perilaku  wisatawan terutama dalam pengambilan  keputusan  untuk  mengunjungi destinasi  hingga  menggunakan layanan akomodasi dan  restoran  [13].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  website  TripAdvisor  dapat  dijadikan  sumber  data  dalam  upaya menganalisis  perilaku  wisatawan,  terutama  dalam  pengambilan  keputusan  berkunjung  hingga  menggunakan layanan  akomodasi  dan  restoran.  Dengan  demikian,  penilaian  tamu  layanan  akomodasi  dan  konsumen  local cuisine di TripAdvisor dapat digunakan sebagai kriteria dalam model pendukung keputusan ARAS.
Perbandingan antara pemasaran tradisional dan pemasaran digital menunjukkan adanya perubahan dalam paradigma  pemasaran  modern.  Wahdaniah  dan  Sari  menunjukkan  bahwa  pemasaran  konvensional  memiliki keunggulan  tersendiri,  meskipun  instrumen  pemasaran  terbatas  dari  sisi  teknologi  seperti  iklan  cetak,  televisi, dan radio yang cenderung  pasif dan sulit dilacak dalam hal dampak terhadap konsumen [14]. Disisi lain, Balaka et  al.  menunjukkan  adanya  perbedaan  dengan  pemasaran  digital  yang  menawarkan  keunggulan  interaktivitas, pengukuran hasil yang lebih akurat, dan kemampuan untuk menargetkan konsumen yang lebih spesifik melalui analisis data konsumen [15]. Nofitra et al. menunjukkan bahwa pemasaran digital memungkinkan pemasar untuk beradaptasi  secara  lebih  efektif  terhadap  perilaku  konsumen  yang  semakin  terdigitalisasi  dan  mengatasi tantangan dalam menghasilkan konversi yang lebih tinggi dan meningkatkan pengalaman pelanggan yang lebih personal  [16].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbandingan  konteks  pemasaran  konvensional  dan  digital  sangat bermanfaat  bagi  praktisi  pemasaran  untuk  mengembangkan  strategi  yang  efektif  untuk  menghadapi  dinamika pasar  yang  berubah  dengan  cepat.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  pemahaman  akan  kebutuhan  dan preferensi  konsumen  dapat  meningkatkan  efektifitas  pemasaran  layanan  akomodasi  dan  local  cuisine,  serta memengaruhi konsumen dalam pengambilan keputusan pembelian.
Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan  rekomendasi  layanan  akomodasi  dan local  cuisine terbaik  bagi konsumen  berdasarkan  data traveler  ranked Tripadvisor  di  Kota  Salatiga,  menggunakan  model  pendukung keputusan  ARAS  dan  pembobotan  ROC  dengan  mempertimbangkan  kriteria food,  service,  Atmosphere, dan value untuk local cuisine serta location, cleanliness, service, dan value untuk layanan akomodasi. Penelitian ini merupakan  bagian  dari  proses  pemodelan  dalam  riset  sebelumnya  yang  mengadopsi  metode Cross  Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dan model pendukung keputusan untuk optimalisasi pemasaran berbasis customer expectation [17]–[28] . Adapun, penelitian ini dikembangkan dari gagasan untuk memobilisir kepentingan konsumen dalam pengambilan keputusan menginap di hotel atau penggunaan layanan akomodasi di

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 51-60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4569
destinasi wisata [29], serta memberikan penekanan pada strategi pemasaran ( segmenting, targeting, positioning ) berdasarkan data digital yang tersedia di pelbagai platform seperti TripAdvisor untuk menentukan layanan yang relevan  dengan  preferensi  wisatan [30] . Hal  ini  berarti  bahwa  strategi  pemasaran  di  era  transformasi  digital menjadi  jauh  lebih  efektif  dan  efisien  memanfaatkan  data  ulasan  konsumen  di  berbagai  media  atau  platform digital,  dibandingkan  dengan  proses  pemasaran  konvensional  yang  menggunakan  survey  dan  kuesioner  yang membutuhkan  waktu  relatif  lebih  lama  dengan  instrumen  yang  jauh  lebih  kompleks.  Dengan  demikian  dapat diketahui  bahwa  ekspektasi  konsumen  terkait  dengan  produk  dan  layanan  perlu  dianalisis  dari  perspektif pemasaran  dan  proses  pengambilan  keputusan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  preferensi  konsumen serta perubahan permintaan pasar berdasarkan time-series.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  dalam  pemilihan  layanan akomodasi  dan  local  cuisine  di  Kota  Salatiga.  Adapun,  tahapan  dalam  penerapan  metode  ARAS  sebagaimana bagan berikut.

## Gambar 1. Tahapan dalam Metode ARAS dan Pembobotan ROC
Gambar  1  merupakan  tahapan  dalam  penelitian  ini  yang  terdiri  dari  tahap  pengumpulan  data,  tahap pengolahan data, tahap analisis dan interpretasi data, serta tahap pelaporan. Selanjutnya, metode pengolahan data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  metode  ARAS  dengan  tahapan  sebagai  berikut  :  tahap  menentukan kriteria, tahap menentukan bobot kriteria menggunakan metode Rank of Centroid (ROC), tahap perhitungan nilai kriteria  berdasarkan  klasifikasi benefit dan cost, tahap  perhitungan  nilai  optimum  dan  nilai  alternatif;  tahap normalisasi  dan  perhitungan  nilai  normalisasi  terbobot;  tahap  perhitungan  nilai  utilitas,  derajat  utilitas,  dan perankingan.    Kriteria  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  layanan  akomodasi  ialah  kriteria location, cleanliness, service, dan value. Sedangkan, kriteria yang digunakan  untuk menghasilkan rekomendasi local cuisine ialah kriteria food, service, Atmosphere, dan value.
Tabel 1. Deskripsi Kriteria, Bobot dan Alternatif Layanan Akomodasi serta Local Cuisine
Kode Kriteria Kriteria Kode Bobot Bobot ROC Benefit/Cost Alternatif (Local Cuisine) Kategori C1 Service W1 0,5208 Benefit Kayu Arum Resort, Grand Wahid Salatiga, Laras Asri Resort and Spa, D’emmerick Salib Putih Hotel, Nina Hotel Layanan Akomodasi C2 Cleanliness W2 0,2708 Benefit C3 Location W3 0,1458 Benefit C4 Value W4 0,0625 Cost C1 Food W1 0,5208 Benefit Ronde  Sekoteng  JAGO,  Tahu Baxo  Ibu  Pudji,  Warung  Sate Local Cuisine C2 Service W2 0,2708 Benefit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Kode Kriteria Kriteria Kode Bobot Bobot ROC Benefit/Cost Alternatif (Local Cuisine) Kategori C3 Atmosphere W3 0,1458 Benefit Sapi  Suruh,  Warung  Joglo  Bu Rini, Bakso Planet C4 Value W4 0,0625 Cost
Tabel  1  merupakan  deskripsi  kriteria,  bobot,  dan  alternatif  layanan  akomodasi  serta local  cuisine yang dianalisis  menggunakan  metode  ARAS  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pilihan  terbaik.  Adapun,  nilai  bobot kriteria  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  berdasarkan  metode Ranking  of  Centroid (ROC)  sebagaimanaa persamaan sebagai berikut :
∑ (1)
Dimana hasil dari bernilai 1. Dalam penelitian ini, hasil perhitungan  nilai bobot berdasarkan  metode ROC ialah sebagai berikut :
( )
( )
( )
( )
Setelah  proses  penetapan  nilai  bobot  kriteria  menggunakan  ROC,  nilai  alternatif  diinput  berdasarkan kriteria  penyedia  layanan  akomodasi  (Kayu  Arum  Resort,  Grand  Wahid  Salatiga,  Laras  Asri  Resort  and  Spa, D’emmerick  Salib  Putih  Hotel,  Nina  Hotel)  dan  local  cuisine  (Ronde  Sekoteng  JAGO,  Tahu  Baxo  Ibu  Pudji, Warung Sate Sapi Suruh, Warung Joglo Bu Rini, Bakso Planet) sehingga diperoleh hasil sebagai berikut.
Tabel 2. Nilai Optimum dan Nilai Alternatif Berdasarkan Kriteria Layanan Akomodasi dan Local Cuisine
Layanan Akomodasi  C1 C2 C3 C4 Local Cuisine
C1 C2 C3 C4 A0 5 5 4,5  3,8 A0 4,5 4 4 3,5 A1 4,1  4,3  4,2  4,4 A1 4 3,5  2,5 4 A2 4,3 4 3,8  3,8 A2 4,5 4 3 4 A3 4,3  3,8 4 4,1 A3 4 3,5  2,5 4 A4 5 3,3  3,8  4,7 A4 3,5  3,5 4 3,5 A5 4 5 4,5  4,5 A5 4 4 3,5 4
Tabel  2  merupakan  nilai  optimum  yang  diperoleh  dari  persamaan  (6)  dan  nilai  alternatif  berdasarkan kriteria  layanan  akomodasi  dan local  cuisine yang  diperoleh  dari  Tripadvisor  berdasarkan  hasil  penyaringan traveler ranked .  Adapun, rating penilaian 1-5 dari TripAdvisor dinormalisasi sesuai matriks keputusan (X) pada persamaan (1) dengan mempertimbangkan kategori benefit dan cost sebagaimana persamaan (3) dan persamaan (4) berikut.
(i=0,m; ... j = 1, n) (2) Keterangan,
n : jumlah kriteria
m
: jumlah alternatif x ij : nilai performa dari alternatif I terhadap kriteria j x 0j : nilai optimum dari kriteria j
Pada tahap normalisasi  matriks  keputusan  untuk semua kriteria disesuaikan dengan kategori benefit dan cost berdasarkan dengan persamaan (2) dan persamaan (3) serta perhitungan matriks normalisasi terbobot pada persamaan (5)
∑ Kategori kriteria benefit (3) ∑ kategori kriteria cost (4)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 51-60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4569
̅̅̅̅
(5)
Berdasarkan  hasil  implementasi  persamaan  (3),  persamaan  (4)  dan  persamaan  (5)  dapat  diketahui  nilai alternatif hasil normalisasi terbobot berdasarkan kriteria benefit dan cost , sebagaimana tabel berikut ini.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Matriks Normalisasi Terbobot Layanan Akomodasi A1 0,153558052 0,169291339 0,169354839 0,158656920 A2 0,161048689 0,157480315 0,153225806 0,183708012 A3 0,161048689 0,149606299 0,161290323 0,170265963 A4 0,187265918 0,129921260 0,153225806 0,148529882 A5 0,149812734 0,196850394 0,181451613 0,155131210 Local Cuisine A1 0,16326531 0,15555556 0,12820513 0,189189189 A2 0,18367347 0,17777778 0,15384615 0,189189189 A3 0,16326531 0,15555556 0,12820513 0,189189189 A4 0,14285714 0,15555556 0,20512821 0,216216216 A5 0,16326531 0,17777778 0,17948718 0,189189189
Tabel 3  merupakan  hasil  normalisasi  nilai  alternatif  berdasrakan  kriteria benefit dan cost untuk  layanan akomdoasi  dan local  cuisine yang  diperoleh  dari  Tripadvisor  berdasarkan  hasil  penyaringan traveler  ranked . Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai  utlitas  berdasarkan  persamaan  (6)  dan  menentukan  derajat  utilitas persamaan (7).
∑ (6) Dimana S i = nilai fungsi optimalitas alternatif I Menentukan nilai derajat utilitas :
(7)
Dimana S i dan S 0 merupakan nilai kriteria optimalitas
Hasil  perhitungan  berdasarkan  persamaan  (6)  dapat  diketahui  nilai  fungsi  optimalitas  alternatif, selanjutnya hasil perhitungan persamaan (7) dapat diketahui nilai derajat utilitas sebagaimana tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Fungsi Optimalitas Alternatif dan Derajat Utilitas
Layanan Akomodasi Si Ki A1  0,153558052  0,169291339  0,169354839  0,158656920  0,160441528  0,849834828
A2  0,161048689  0,157480315  0,153225806  0,183708012  0,160357625  0,849390407 A3  0,161048689  0,149606299  0,161290323  0,170265963  0,158561026  0,839874092 A4  0,187265918  0,129921260  0,153225806  0,148529882  0,164349888  0,870536826
A5  0,149812734  0,196850394  0,181451613  0,155131210  0,167498508  0,887214599 Local Cuisine Si Ki A1 0,16326531 0,15555556 0,12820513 0,189189189  0,157684549  0,842154487 A2 0,18367347 0,17777778 0,15384615 0,189189189  0,178071635  0,951036914 A3 0,16326531 0,15555556 0,12820513 0,189189189  0,157684549  0,842154487 A4 0,14285714 0,15555556 0,20512821 0,216216216  0,159962435  0,854320118 A5 0,16326531 0,17777778 0,17948718 0,189189189  0,171181700  0,914239459
Berdasarkan hasil implementasi metode ARAS dan ROC dalam pemilihan layanan akomodasi dan local cuisine di  Kota  Salatiga  dengan  memanfaatkan  data  ulasan  dan  penilaian  konsumen  di  website  TripAdvisor maka  dapat  diketahui  bahwa  pada  kategori  layanan  akomodasi  A5  memiliki  nilai  K i sebesar  0,887  sehingga menempati  posisi  pertama  dari  hasil  perankingan.  Sedangkan,  pada  kategori Local  Cuisine dapat  diketahui bahwa  A2  memiliki  nilai  K i sebesar  0,951  sehingga  menempati  posisi  pertama  dari  hasil  perankingan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  rating  dan  ulasan  pengguna  platform  TripAdvisor  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan menginap dan keputusan pembelian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi metode ARAS dan ROC telah digunakan dalam pelbagai proses pengambilan keputusan. Panjaitan dan  Desnelita  menggunakan  metode  ARAS  dan  ROC  dalam  penilaian  kinerja  dosen  berdasarkan  pengajaran (35%), penelitian (30%), pengabdian (25%) dan penunjang (10%) [31]. Disisi lain,  Amara et al. menggunakan metode  ARAS  dan  ROC  dalam  seleksi  peserta  magang  dengan  kriteria  sikap,  komunikasi,  penampilan,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
kecapakan, tinggi badan, nilai kelulusan, usia dan strata kelulusan dengan prioritas utama strata-1 [32]. Adapun, Simarmata menunjukkan bahwa metode ARAS dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang memudahkan proses penetapan  prioritas  dalam  proses  seleksi,  maupun  menghasilkan  rekomendasi  terbaik  sesuai  kriteria  yang ditetapkan  dalam  berbagai  kepentingan  sektoral  [33].  Hal  ini  menunjukkan  metode  ARAS  merupakan pendekatan  pengambilan  keputusan  yang  mempermudah  proses  seleksi  hingga  menjadi  rekomendasi  terbaik, berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan  sebaimana  skala  prioritas  masing-masing  perusahaan.  Dengan  demikian, metode  ARAS  sangat  relevan  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menghasilkan  rekomendasi  layanan akomodasi terbaik serta local cuisine di kota Salatiga.
Model  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  rekomendasi  terbaik  dalam  bentuk  perankingan  sesuai dengan  karakteristik  kriteria,  serta  bobot  nilai  kriteria. Ranking  of  Centroid (ROC)  merupakan  salah  satu pendekatan dalam penetapan bobot kriteria yang  mempertimbangkan  fleksibilitas dan  skala prioritas. Anwar et al.  menunjukkan  bahwa  tahapan  dalam  implementasi  metode  ROC  ialah  sebagai  berikut  :  tahap  menentukan kriteria;  menentukan prioritas (i); dan  menentukan bobot nilai (W) [34]. Selain  itu,  Adrian et al.  menunjukkan bahwa metode ROC dapat dikombinasikan dengan metode ARAS untuk menghasilkan rekomendasi terbaik [35]. Adapun, Sutoyo dan Mangkona menunjukkan bahwa ROC juga dapat dikombinasikan dengan model pendukung keputusan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) [36]. Hal ini menunjukkan bahwa  metode  ROC  dapat  digunakan  dalam  mengoptimalkan  proses  penetapan  kriteria  sebagai  faktor-faktor yang  berperan  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dengan  demikian  penelitian  ini  menggunakan ROC  dalam  menetapkan  kriteria  untuk  layanan  akomodasi  dan  local  cuisine,  menetapkan  prioritas  kriteria berdasarkan  layanan  akomodasi  (services,  cleanliness,  location,  dan  value)  dan  local  cuisine  (food,  service, atmosphere, dan value), serta menentukan bobot nilai kriteria.
Berdasarkan  konteks  layanan  akomodasi,  kriteria  dengan  prioritas  tertinggi  ialah  pelayanan  (services), selanjutnya  kebersihan  (cleanliness),  lokasi  strategis  (location),  dan  harga  yang  layak  (value).  Beberapa penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  harga,  lokasi,  kebersihan  dan  kualitas  pelayanan  hotel  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  keputusan  menginap  tamu.  Ro’son  et  al.  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor yang dapat  memengaruhi  keputusan  menginap tamu di  hotel ialah sebagai berikut : harga, fasilitas, lokasi, dan kualitas  pelayanan  [37].  Disisi  lain,  Yusuf  et  al.  juga  menegaskan  bahwa  faktor  harga,  promosi  dan  kualitas layanan  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan  menginap  tamu  di  hotel  [38].  Adapun,  Zullaisyah  et  al. menunjukkan  bahwa  harga  dan  promosi  juga  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan  pembelian  layanan akomodasi [39]. Hal ini menunjukkan bahwa kriteria pelayanan, kebersihan, lokasi, dan harga dapat digunakan dalam  metode  ROC  dan  ARAS  untuk  menghasilkan  rekomendasi  layanan  akomodasi  yang  sesuai  dengan preferensi dan kebutuhan tamu hotel, berdasarkan ruang lingkup wilayah operasional  bisnis akomodasi di Kota Salatiga. Dengan demikian, data terkait penilaian tamu hotel tentang pelayanan, kebersihan, lokasi dan harga di platform  TripAdvisor  dapat  digunakan  sebagai  sumber  data  penelitian  untuk  diproses  menggunakan  model pendukung keputusan ARAS dan ROC.
Selain layanan akomodasi, local cuisine merupakan bagian dari industri pendukung pariwisata yang dapat dihitung  berdasarkan  metode  ARAS  dan  ROC  berdasarkan  kriteria  food,  services,  atmosphere,  dan  value. Khaerat  et  al.  menunjukkan  bahwa  suasana  restoran  (atmosphere)  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan pembelian bisnis food and beverage (f&b) [40]. Disisi lain, Nurahmanita menunjukkan bahwa gaya hidup, lokasi dan Word of Mouth (WoM) memengaruhi keputusan pembelian konsumen restoran [41]. Adapun, Nelfianti dan Andriani menunjukkan bahwa kaulitas produk dan promosi memiliki pengaruh terhadap keputusan pembelian di restoran  [42].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  produk  makanan  dan  minuman,  manajemen  pelayanan  restoran, suasana restoran dan harga produk  memiliki pengaruh  keputusan pembelian. Dengan demikian dapat diketahui bahwa penilaian konsumen terhadap food, services, atmosphere, dan value local cuisine di platform TripAdvisor dapat  digunakan  sebagai  sumber  data  penelitian  untuk  diproses  menggunakan  model  pendukung  keputusan ARAS dan ROC.
Berdasarkan hasil penelitian terdahulu dapat diketahui bahwa  metode ARAS dan ROC  dapat digunakan untuk  menghasilkan  rekomendasi  bagi  konsumen  sebagai  wisatawan,  untuk  menggunakan  layanan  akomodasi dan mengunjungi local cuisine di sekitar area Salatiga. Penelitian ini menggunakan data ulasan dan penilaian di platform  TripAdvisor  yang  digunakan  sebagia  nilai  alternatif,  kemudian  dinormalisasi  sesuai  dengan  metode ARAS.  Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa  kekurangan  dari  penelitian  ini,  sebagai  berikut  :  pertama, penggunaan data TripAdvisor dalam perhitungan berbasis metode ARAS akan menghasilkan rekomendasi yang berbeda  seiring  dengan  peningkatan  penilaian  dari  waktu  ke  waktu;  kedua,  posisi  layanan  akomodasi  dalam perankingan  akan  mengalami  perubahan  apabila  penyedia  layanan  mengoptimalkan  pemasaran  digital  di platform  TripAdvisor  berdasarkan  konsep  bauran  pemasaran,  WoM,  maupun  strategi  Customer  Relationship Management  (CRM);  ketiga,  hasil  perankingan  akan  menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  apabila  data  yang digunakan berasal dari platform lainnya seperti agoda dan booking.com; keempat, kajian ini bersifat kontekstual pada  layanan  akomodasi  dan  local  cuisine  serta  terbatas  pada  informasi  yang  diakses  oleh  pengguna TripAdvisor.  Dengan  demikian,  implementasi  metode  ARAS  dan  ROC  dalam  menghasilkan  rekomendasi layanan akomodasi dan local cuisine di Kota Salatiga, dapat dilihat pada tabel berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 51-60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4569
Tabel 5. Hasil Perankingan Berdasarkan Nilai Derajat Utilitas (Ki)
Layanan Akomodasi S i K i Rank 0,160441528  0,849834828 3 0,160357625  0,849390407 4 0,158561026  0,839874092 5 0,164349888  0,870536826 2 0,167498508  0,887214599 1 Local Cuisine S i K i Rank 0,157684549  0,842154487 4 0,178071635  0,951036914 1 0,157684549  0,842154487 4 0,159962435  0,854320118 3 0,171181700  0,914239459 2
Tabel  5  merupakan  hasil  perankingan  berdasrakan  nilai  K i berdasarkan  layanan  akomodasi  dan local cuisine. Dalam  konteks  layanan  akomodasi,  A5  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai  K i sebesar  0,887, sementara  A4  menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  K i sebesar  0,870  dan  A1  menempati  posisi  ketiga  dengan nilai K i sebesar 0,849. Sementara itu, dalam konteks local cuisine, A2 menempati posisi pertama dengan nilai K i sebesar  0,951,  sementara  A5  menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  K i sebesar  0,914  dan  A4  menempati  posisi ketiga dengan nilai K i sebesar 0,854. Hal ini menunjukkan bahwa metode ARAS dan ROC dapat menghasilkan rekomendasi terbaik bagi wisatawan yang hendak menggunakan layanan akomodasi dan menikmati kuliner lokal di  Kota  Salatiga.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  perlu  dikembangkan  dengan  membandingkan  model pendukung  keputusan  ARAS  dan  EDAS  untuk  mengidentifikasi  kemudahan  penggunaan  model  dalam pengambilan  keputusan  berwisata,  penggunaan  layanan  akomodasi,  hotel,  hingga  pemilihan  moda  transportasi yang sesuai dengan kebutuhan wisatawan.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  keputusan  tamu  untuk  menginap  juga  dipengaruhi  oleh kesadaran akan merek ( brand awareness ) suatu layanan akomodasi. Wijaya dan megantari menunjukkan bahwa brand  awareness memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  keputusan  menginap  tamu,  oleh  sebab  itu penyedia layanan akomodasi hotel dapat memanfaatkan strategi pemasaran yang efektif untuk membangun citra positif  dari  hotel  [43].  Disisi  lain,  Silalahi  et  al.  mengemukakan  bahwa  perilaku  pembelian  pelanggan  layanan akomodasi  hotel  perlu  disesuaikan  dengan  karakteristik  demografi  (usia,  jenis  kelamin,  pekerjaan,  pendidikan dan  pendapatan)  terkait  dengan  faktor-faktor  pengambilan  keputusan  menginap  yakni  pemilihan  produk, pemilihan  merek,  pemilihan  penyalur,  waktu  pembelian,  lama  pembelian,  dan  metode  pembyaran  [44].  Disisi lain, Melinda et al. menunjukkan bahwa keputusan tamu dalam menentukan hotel sebagai tempat menginap juga dipengaruhi oleh berbagai atribut seperti lokasi, fasilitas, ketersediaan transportasi, kualitas layanan, keamanan, kenyamanan, dan harga. Hal ini menunjukkan bahwa pengambilan keputusan menginap tamu dipengaruhi oleh berbagai faktor yang sifatnya dinamis sesuai tipe tamu. Dengan demikian, kriteria yang digunakan dalam metode ARAS perlu dieksplorasi berdasarkan kebutuhan dan preferensi tamu secara berkala.
Salah  satu  upaya  penyedia  layanan  akomodasi  hotel  dalam  meningkatkan  pelayanan  serta  memberikan jaminan  keamanan  dan  kenyamanan  kepada  pelanggan  ialah  dengan  memanfaatkan  media  penyalur  informasi yang  tepat  seperti  media  sosial,  platform  digital  TripAdvisor,  Agoda,  Traveloka,  maupun  Booking.com  agar mempermudah  dan  memperluas  jangkauan  pasar.  Makawowor  dan  Dewantara  menunjukkan  bahwa  pemantik keputusan menginap tamu ditentukan oleh strategi pemasaran penyedia layanan melalui berbagai macam strategi pemasaran,  salah  satunya  ialah  menyesuaikan  harga  dan  media  promosi  untuk  kalangan  milenial  menanggapi popularitas staycation [45] . Ruben dan Facrureza  menunjukkan bahwa  strategi branding juga berperan penting dalam  memengaruhi  persepsi  tamu  tentang  kualitas  layanan  hotel,  serta  memantik  keputusan  menginap  [46]. Adapun,  Yusuf  et  al.  menunjukkan  bahwa  harga,  promosi  dan  kualitas  harga  memiliki  pengaruh  terhadap keputusan  menginap  serta  berdampak  pada  kepuasan  tamu  [38].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  keputusan menginap  tidak  hanya  ditentukan  oleh  pelanggan,  melainkan  juga  oleh  penyedia  layanan  akomodasi  hotel melalui  berbagai  pendekatan  atau  strategi  untuk  menarik  pelanggan.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa intensi  serta  keputusan  menginap  tamu  perlu  didukung  oleh  media  informasi  yang  memantik  rasa  aman  dan nyaman serta memberikan jaminan akan kualitas pelayanan hotel yang dipilih.
Selain  layanan  akomodasi,  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keputusan  pembelian  tamu  restoran  ialah varian menu, harga, serta lokasi yang nyaman dan aman. Tanjung et al. menunjukkan bahwa strategi pemasaran restoran  sangat  menentukan  keputusan  pembelian  tamu,  terutama  varian  menu,  harga,  serta  lokasi  [47].  Disisi lain,  Mukuan  et  al.  menunjukkan  bahwa  secara  simultan  kepuasan  dan  kepercayaan  pelanggan  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  keputusan  pembelian,  meskipun  secara  parsial  kepercayaan  tidak  berperangaruh signifikan terhadap keputusan pembelian sebagaimana hasil studi kasus yang dilakukan [48]. Adapun, Putri et al. menunjukkan  bahwa  dalam  konteks  pelanggan  dengan  ideologi  atau  nilai-nilai  keagamaan  tertentu,  keputusan pembelian dipengaruhi oleh label halal dan harga [49]. Hal yang sama juga ditunjukkan oleh Ariando dan Rafiki bahwa  pada  segmen  pasar  tertentu,  persepsi  makanan  halal,  citra  merek,  dan experiential  marketing memiliki

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
pengaruh  terhadap  keputusan  pembelian  [50].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi keputusan  pembelian  tamu  di  restoran,  tergantung  strategi  pemasaran  serta  segmen  pasar  yang  ditargetkan. Dengan  demikian,  model  pendukung  keputusan  ARAS  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terbatas  pada konteks wilayah bisnis dengan segmen pasar yang berbeda, sehingga menghasilkan rekomendasi sesuai dengan hasil penilaian atau ulasan pelanggan pada berbagai media penyalur informasi seperti TripAdvisor.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  konteks  layanan  akomodasi,  A5  menempati  posisi  pertama dengan  nilai  K i sebesar  0,887,  sementara  A4  menempati  posisi  kedua  dengan  nilai  K i sebesar  0,870  dan  A1 menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai  K i sebesar  0,849.  Sementara  itu,  dalam  konteks local  cuisine, A2 menempati posisi pertama dengan nilai K i sebesar 0,951, sementara A5 menempati posisi kedua dengan nilai K i sebesar  0,914  dan  A4  menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai  K i sebesar  0,854.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa metode  ARAS  dan  ROC  dapat  menghasilkan  rekomendasi  terbaik  bagi  wisatawan  yang  hendak  menggunakan layanan  akomodasi  dan  menikmati  kuliner  lokal  di  Kota  Salatiga.  Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa kekurangan  dari  penelitian  ini,  sebagai  berikut  :  pertama,  penggunaan  data TripAdvisor dalam  perhitungan berbasis metode ARAS akan menghasilkan rekomendasi yang berbeda seiring dengan peningkatan penilaian dari waktu  ke  waktu;  kedua,  posisi  layanan  akomodasi  dalam  perankingan  akan  mengalami  perubahan  apabila penyedia  layanan  mengoptimalkan  pemasaran  digital  di  platform TripAdvisor berdasarkan  konsep  bauran pemasaran, WoM , maupun strategi Customer Relationship Management (CRM); ketiga, hasil perankingan akan menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  apabila  data  yang  digunakan  berasal  dari  platform  lainnya  seperti platform agoda dan booking.com ; keempat, kajian ini bersifat kontekstual pada layanan akomodasi dan local cuisine serta terbatas pada informasi yang diakses oleh pengguna TripAdvisor .

## REFERENCES
[1]  R. Satrio, J. Wahyudi, and R. Supardi, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Untuk Seleksi Penerimaan Beasiswa Pada SMA Negeri 4 Bengkulu Tengah,” J. Media Infotama , vol. 19, no. 2, pp. 351–357, 2023.
[2]  R.  Styawan  and  J.  Riyanto,  “Implementasi  Metode  (Additive  Ratio  Assessment)  ARAS  Pada  Sistem Keputusan Kenaikan Jabatan di BCA Goldenpoint Center,” J. E-Bisnis, Sist. Informasi, Teknol. Inf. ESIT , vol. 18, no. 3, pp. 30–35, 2023.
[3]  Z. M. Arini, Mesran, and M. Panjaitan, “Implementasi Metode Additive Ratio Assesment ( ARAS ) Dalam Pemberian Promo Tiket Umroh Pada Member,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 997–1007, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4042.
[4]  F.  K.  Filalba,  A.  Sudiarjo,  and  M.  Hikmatyar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  di  Kota Tasikmalaya Menggunakan Metode ELECTRE dan AHP,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 3, pp. 1093–1102, 2023.
[5]  Mahdi, Amri, I. Safar, R. Herwinsyah, and A. Hakim, “Implementasi Metode Simple Multi Atribut Rating Technique  (SMART)  Dalam  Memilih  Hotel  Di  Kota  Lhokseumawe,”  in Proceeding  Seminar  Nasional Politeknik Negeri Lhokseumawe , 2021, vol. 5, no. 1, pp. 8–12.
[6]  Y.  S.  Pasaribu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Bintang  Lima  Terbaik  Di  Kota  Medan Menggunakan Metode Promethee,” J. Pelita Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 395–403, 2019.
[7]  H.  Ardiansyah,  “Metode  SAW  dengan  Pembobotan  ROC  untuk  Seleksi  Karyawan  Baru  pada  PT.  Mesco Sarana Nusantara,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 7, no. 3, pp. 703–707, 2022.
[8]  A.  Aditiya  and  Gunawansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Perawat  Baru  di  PT.  Medika Antapani dengan Pembobotan ROC dan Metode WASPAS,” G-Tech  J. Teknol. Terap. , vol. 6, no. 2, pp. 149–158, 2022.
[9]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Implementasi  Metode  MAUT  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[10]  R.  Baleiro,  “Understanding  visitors’  experiences  at  Portuguese  literary  museums:  An  analysis  of TripAdvisor reviews,” Eur. J. Tour. Res. , vol. 33, no. 1, pp. 1–22, 2023, doi: 10.54055/ejtr.v33i.2839.
[11]  Y. Harwani, “Constructing Brand Personality from the TripAdvisor Online Reviews,” Int. J. Bus. Manag. Technol. , vol.
5, no. 4, pp. 152–157, 2021, [Online]. Available:
https://www.theijbmt.com/archive/0940/1938740165.pdf
[12]  P.  P.  C.  Dewi,  I.  P.  Utama,  and  I.  A.  P.  Widawati,  “Peran  Brand  Image  Situs  Tripadvisor  Memediasi Pengaruh EWom Terhadap Niat Beli Kamar di Kabupaten Badung,” Tulisan Ilm. Pariwisata , vol. 5, no. 2, pp. 75–81, 2022.
[13]  N. Z. D. Mahat and M. H. Hanafiah, “Help me tripadvisor! examining the relationship between tripadvisor e-WOM attributes, trusts towards online reviews and travellers behavioural intentions,” J. Inf. Organ. Sci. , vol. 44, no. 1, pp. 83–112, 2020, doi: 10.31341/jios.44.1.4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[14]  I.  Wahdaniah  and  A.  Sari,  “Pembeli  adalah  Raja:  Strategi  Komunikasi  Pemasaran  Konvensional  Warung Spesial  Sambal  Menghadapi  Persaingan  Pasar  Modern,” J.  Servite ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.37535/102002120204.
[15]  M. Y. Balaka, J. W. Kuswinardi, I. I. D. A. Y. Wilyadewi, B. Efendi, and R. Zulfikhar, “Aplikasi Mobile dalam  Pemasaran  Digital :  Analisis  Literatur  tentang  Pengaruhnya  terhadap  Keuangan  dan  Strategi Pemasaran Bisnis,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 7, no. 3, pp. 21979–21988, 2023.
[16]  M. I. Nofitra, A. S. Manggabarani, and M. Astuti, “Bauran Pemasaran (Marketing Mix) Konvensional dan Digital dari Pedagang Pakaian Pasar Poncol Jakarta Pusat pada Masa Pandemi COVID-19,” JIIP - J. Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 6, no. 10, pp. 7883–7890, 2023, doi: 10.54371/jiip.v6i3.1616.
[17]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perbandingan  Top  10  Best-Value  dan  Top  10  Traveler-  Ranked  Hotel Menggunakan  MOORA,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  899–911,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4070.
[18]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Model  Pendukung  Keputusan  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  terhadap Top 10 Traveler Ranked Hotel,” KLIK  Kaji. Ilm. Inform.  dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 418–426, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1159.
[19]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perilaku  Wisatawan  Berdasarkan  Data  Ulasan  di  Website  Tripadvisor Menggunakan  CRISP-DM :  Wisata  Minat  Khusus  Pendakian  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 326–338, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3042.
[20]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Wisatawan  terhadap  Taman  Nasional  Bunaken  dan  Top  10  Hotel Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan  Algoritma SVM dan DT berbasis CRISP-DM,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 367–379, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3092.
[21]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Top  10  Traveler  Ranked  Hotel  di  Kota  Makassar  Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 323–332, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1153.
[22]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (  MOORA  ) Terhadap Data Top 10 Best Value Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 841–849, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4053.
[23]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi Danau Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ( NBC ) dan Decision Tree ( DT ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1551–1562, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[24]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Layanan Akomodasi di Destinasi Wisata Pulau,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1386–1394, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6530.
[25]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen dan Sistem Pendukung Keputusan Menginap di Hotel Menggunakan Metode  CRISP-DM  dan  SAW,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1343–1353,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[26]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Konsumen  terhadap  Food  ,  Services  ,  and  Value  di  Restoran  dan Rumah  Makan  Populer  Kota  Makassar  Berdasarkan  Rekomendasi  Tripadvisor  Menggunakan  Metode CRISP-DM  dan,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1899–1914,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[27]  Y.  A. Singgalen,  “Analisis Sentimen Wisatawan  terhadap  Kualitas  Layanan  Hotel dan  Resort di  Lombok Menggunakan  SERVQUAL  dan  CRISP-DM,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1870– 1882, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3199.
[28]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Wisatawan  Melalui  Data  Ulasan  Candi  Borobudur  di  Tripadvisor Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  p. 1343−1352, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[29]  Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran STP (Segmenting ,  Targeting  ,  Positioning)  Layanan  Akomodasi  Hotel  ,  Homestay  ,  dan  Resort,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 7, no. 4, pp. 1980–1993, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6896.
[30]  Y.  A.  Singgalen,  “Destination  Branding  dan  Optimalisasi  Performa  Kelompok  Sadar  Wisata  (Pokdarwis) melalui Sistem Informasi Desa Wisata Berbasis Bauran Pemasaran 9P,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 79–88, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4353.
[31]  E.  A.  Panjaitan  and  Y.  Desnelita,  “Seminar  Nasional  Informatika  (SENATIKA)  Prosiding  SENATIKA 2021 Implementasi Metode Rank Order Centroid dan Additive Ratio Assessment dalam Penilaian Kinerja Dosen,” in Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) , 2021, pp. 386–392.
[32]  D.  Amara,  D.  Kartini,  A.  Farmadi,  Muliadi,  and  I.  Budiman,  “Implementasi  ARAS  Melalui  Pendekatan Interpolasi  Linier  pada  Penyeleksian  Peserta  Magang,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 125–136, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p06.
[33]  D. Simarmata, D. M. Midyanti, and R. Hidayati, “Implementasi Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) untuk Rekomendasi Pasien Kunjungan Sehat pada Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama Dr Josepb Nugroho H.S,” Coding  J. Komput. dan Apl. , vol. 7, no. 3, pp. 109–119, 2019.
[34]  B.  Anwar,  W.  Simatupang,  M.  Muskhir,  D.  Irfan,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Kombinasi  Penerapan  Metode

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
WASPAS  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel Terbaik,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1431–1437,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[35]  R.  Adrian,  G.  L.  Ginting,  and  K.  Ulfa,  “Kombinasi  Metode  Aras  Dan  Roc  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Lab Teknik Komputer Dan Jaringan,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 391–403, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5761.
[36]  M. N. Sutoyo and A. T. S. Mangkona, “The selection of SNMPTN applicants using the TOPSIS and rank order  centroid  (ROC)  methods,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  272–284,  2021,  doi: 10.33096/ilkom.v13i3.936.272-284.
[37]  A.  Ro’son,  A.  C.  Rambulangi,  and  M.  E.  Limbongan,  “Pengaruh  Faktor  Harga  ,  Fasilitas  ,  Lokasi  dan Kualitas Pelayanan Terhadap Keputusan Konsumen untuk Menginap di Toraja Heritage Hotel,” Transform. J. Econ. Bus. Manag. , vol. 2, no. 4, pp. 1–11, 2023.
[38]  A.  Yusuf,  Liawati,  and  A.  R.  Putri,  “Pengaruh  Harga  ,  Promosi  Dan  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Keputusan  Menginap  Yang  Berdampak  Pada  Kepuasan  Pelanggang  Pada  PT  .  Hotel  Kartika  Chandra Jakarta,” J. Ilm. Semarak , vol. 6, no. 2, pp. 54–68, 2023.
[39]  M. Zullaisyah, S. Wagiu, and O. Singgir,  “Pengaruh Harga Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Pada Waigo Hotel Sorong,” J. Manaj. dan Adm. Bisnis , vol. 1, no. 3, pp. 237–251, 2021.
[40]  M. U. Khaerat, C. I. Musa, and W. K. Paranisi, “Pengaruh Suasana Restoran (Store Atmosphere) Terhadap Keputusan Pembelian (Studi Pada Konsumen Restoran Warung Ropang Cabang Perintis Kota Makassar),” J. Econ. , vol. 10, no. 1, pp. 198–209, 2022.
[41]  A. Nurrahmanita, “Pengaruh Gaya Hidup, Lokasi, dan Word of Mouth terhadap Keputusan Pembelian Pada Produk Restoran Makanan Cepat Saji di Indonesia,” JFM  J. Fundam. Manag. , vol. 1, no. 2, pp. 198–213, 2021, [Online]. Available: http://scholar.unand.ac.id/91710/
[42]  F.  Nelfianti  and  R.  Andriani,  “Analisis  Promosi  dan  Kualitas  Produk  terhadap  Tingkat  Keputusan Pembelian Pada Domino ’ s Pizza Pondok Gede,” Valid J. Ilm. , vol. 20, no. 2, pp. 86–94, 2023.
[43]  G.  C.  Wijaya  and  N.  W.  C.  T.  Megantari,  “Pengaruh  Brand  Awareness  Terhadap  Electronic  Word  Of Mouth Yang Berimbas Pada Keputusan Menginap,” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 12, no. 3, pp. 354–361, 2023.
[44]  G.  L.  Silalahi,  E.  Ervina,  and  R.  Taufiq,  “Hubungan  Karakteristik  Tamu  dengan  Keputusan  Tamu Menginap  di  Virtual  Hotel  Operator  di  Kota  Bandung,” JIIP  -  J.  Ilm.  Ilmu  Pendidik. ,  vol.  6,  no.  11,  pp. 9167–9172, 2023, doi: 10.54371/jiip.v6i11.2937.
[45]  C. C. Makawowor and Y. F. Dewantara, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Menginap pada Generasi  Milenial  di  Mercure  Jakarta  Sabang,” J.  Manaj.  Perhotelan  dan  Pariwisata ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 334–341, 2023, doi: 10.23887/jmpp.v6i2.58950.
[46]  Ruben  and  D.  Facrureza,  “Pengaruh  Branding  Terhadap  Keputusan  Menginap  Tamu  Di  Hotel  Pullman Jakarta  Central  Park,” J.  Manaj.  Perhotelan  dan  Pariwisata ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  306–317,  2023,  doi: 10.23887/jmpp.v6i2.61774.
[47]  A. F. Tanjung, R. Adha, and C. Batubara, “Pengaruh Variasi Menu, Harga dan Lokasi Terhadap Keputusan Pembelian Makanan di Tom Sushi Pada Mahasiswa FEBI UINSU,” J. E-Bis  Ekon. Bisnis , vol. 7, no. 2, pp. 586–600, 2023.
[48]  K. D. Mukuan, S. L. Mandey, and J. L. A. Tampenawas, “Pengaruh Kepuasan dan Kepercayaan Pelanggan Terhadap  Keputusan  Pembelian  Makanan  di  Rumah  Makan  Maji  Ayam  Geprek  Cabang  Jalan  Bethesda Sario,” J. EMBA , vol. 11, no. 4, pp. 642–652, 2023.
[49]  M.  N.  Putri,  A.  Mutia,  and  E.  S.  Siregar,  “Pengaruh  Label  Halal,  Brand  Image  dan  Lifestyle  terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Muslim di Restoran Ichiban Jamtos Jambi,” J. Student Res. , vol. 1, no. 6, pp. 257–275, 2023, doi: 10.51311/istikhlaf.v5i1.502.
[50]  C.  Ariando  and  A.  Rafiki,  “Pengaruh  Persepsi  Halal  Food,  Citra  Merek  (Brand  Image),  dan  Experiential Marketing terhadap Keputusan Pembelian di Restoran Korea Patbingsoo Medan,” J. Masharif al-Syariah , vol. 8, no. 3, pp. 106–121, 2023.