Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode Analytical Hierarchy
Process Dan Interpolasi Linier Dalam Penentuan Lokasi Wisata Di Kabupaten Karangasem
I Gede Iwan Sudipa 1 , I Komang Arya Ganda Wiguna 2 , I Nyoman Tri Anindia Putra 3 ,
Kadek Hardiatama 4 Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia iwansudipa@stiki-indonesia.ac.id, kmaryagw@stiki-indonesia.ac.id, trianindiaputra@stiki- indonesia.ac.id, kdhardiatama@gmail.com

## Abstract
Bali  is  known  for  its  tourism  sector,  so  it  has  always  been  one  of  the  alternative  tourist destinations for local and foreign tourists. Almost every district in Bali has interesting tourist attractions  to  visit  for  tourists.  When  traveling,  tourists  usually  decide  to  visit  interesting tourist destinations. The number of tourist destinations available, often makes tourists confused about  choosing  a  destination  according  to  their  preferences.  Therefore,  this  research  is intended  for  tourists to  be  able  to  determine  alternative  priority  tourist  sites  in  Karangasem Regency. In this study, data were collected from 75 respondents to find out alternative tourist sites in Karangasem, and to determine the criteria to be considered for traveling. These criteria are  rides  provided  at  tourist  sites  (C1),  price  of  admission  to  tourist  sites  (C2),  distance from tourist sites to city center (C3) and facilities provided at tourist sites (C4). 4 alternative tourism data used in the calculation by producing alternative tourist sites at Taman Ujung as the best alternative.  The  method  used  is  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  to  produce  the weighted criteria, scoring the ticket price  and distance values using Linear Interpolation and calculating the final value using the Cost and Benefit normalization process. The results of this study  can  provide  alternative  tourist  locations for domestic  tourists  who  want to  vacation in Karangasem Regency.
Keywords : Determination of Tourist Locations, Karangasem, AHP, Linear Interpolation
Abstrak
Bali dikenal dengan sektor pariwisata sehingga selalu menjadi salah satu alternatif destinasi wisata  untuk  wisatawan  lokal  dan  wisatawan  mancanegara.  Hamper  di  setiap  kabupaten  di Bali memiliki obyek wisata yang menarik untuk dikunjungi untuk wisatawan. Saat berwisata, biasanya wisatawan memutuskan untuk mengunjungi destinasi wisata yang menarik. Jumlah destinasi  wisata  yang  tersedia,  seringkali  membuat  para  wisatawan  bingung  pilih  tujuan sesuai dengan preferensi mereka. Maka dari itu penelitian ini ditujukan bagi wisatawan agar mampu  menentukan  alternatif  prioritas  lokasi  wisata  di  Kabupaten  Karangasem.  Pada penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengumpulan  data kuisioner  kepada  75  responden  untuk mengetahui  alternatif  lokasi wisata  di Karangasem, serta menentukan kriteria-kriteria yang menjadi  pertimbangan  untuk  berwisata.  Kriteria  tersebut  yaitu  Wahana  yang  disediakan  di lokasi wisata (C1), Harga tiket masuk ke lokasi wisata (C2), Jarak lokasi wisata dari pusat kota (C3)  dan  Fasilitas  yang  disediakan  di  lokasi  wisata  (C4).  4  alternatif  data  wisata  digunakan dalam  perhitungan  dengan  menghasilkan  alternatif  lokasi  wisata  Taman  Ujung  sebagai alternatif  terbaik.  Metode  yang  digunakan  yaitu  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk menghasilkan  nilai  bobot  kriteria,  skoring  nilai  harga  tiket  dan  jarak  menggunakan Interpolasi  Linier  serta  perhitungan  nilai  akhir  menggunakan  proses  normalisasi  Cost  dan Benefit.  Hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  alternatif  lokasi  wisata  bagi  wisatawan domestik yang hendak berlibur ke Kabupaten Karangasem.
Kata kunci : Penentuan Lokasi Wisata, Karangasem, AHP, Interpolasi Linier
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Wisata  merupakan  sebuah  kegiatan  berpergian  dengan  tujuan bersenang  –  senang,  menenangkan  diri,  menambah  pengalaman,  dan  lain  – lain.  Sektor  pariwisata  menjadi  salah  satu  sektor  potensial  dalam  sumber pendapatan  daerah  [1],  disamping  mampu  menarik  wisatawan  lokal  dan internasional,  pada  sektor  pariwisata  terdapat  banyak  objek  wisata  yang mampu membantu wisatawan untuk rehat dari kepenatan beraktivitas. Salah satu daerah yang diunggulkan pada sektor wisata di Indonesia yaitu Provinsi Bali  [2].  Bali  menjadi  tujuan  wisata  dunia  karena  keunikannya  budaya  dan ada  ratusan  objek  wisata  di  Bali  tersebar  di  setiap  distrik  [3].  Saat  ini semakin  berkembangnya  teknologi,  semakin  berkembang  juga  pekerjaan yang memerlukan ketahanan mental dan tenaga. Maka dari itu banyak orang –  orang  saat  ini  mengistirahatkan  diri  mereka  dengan  melakukan  wisata. Para  wisatawan  saat  ini  banyak  memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk membantu melancarkan kegiatan wisata mereka[4].
Karangasem merupakan salah satu kabupaten di Bali, tepatnya berada di ujung timur pulau Bali, kondisi geografis yang masih asri dan wilayah yang luas  membuat  banyak  terdapat  objek  wisata  yang  menarik  di  Karangasem namun  masih  belum  sepenuhnya  diketahui  kalangan  wisatawan,  baik  itu wisatawan  lokal  maupun  mancanegara.  Beberapa  contoh  dari  pariwisata yang ada di Karangasem antara lain Taman Ujung, Tirta Gangga, Pantai Pasir Putih, Pura Besakih, dan Desa Tenganan. Daftar lokasi wisata di Karangasem sudah  tercatat  di  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  Karangasem,  data tersebut  menjadi  acuan  dalam  penyebaran  informasi  tentang  destinasi wisata  di  Karangasem.  Saat  berwisata,  biasanya  wisatawan  memutuskan untuk  mengunjungi  destinasi  wisata  yang  menarik.  Jumlah  destinasi  wisata yang  tersedia,  seringkali  membuat  para  wisatawan  bingung  pilih  tujuan sesuai  dengan  preferensi  mereka[5].  Maka  dari  itu  penelitian  ini  ditujukan bagi  wisatawan  agar  mampu  menentukan  destinasi  wisata  di  Karangasem berdasarkan  beberapa  kategori  yaitu  wisata  religi,  wisata  alam,  wisata edukasi, wisata budaya dan sejarah.
Salah  satu  metode  komputasi  yang  ditujukan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  saat  ini  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  atau Decisions  Support  System  (DSS).  Pada  sistem  pendukung  keputusan,  setiap informasi dapat diolah menjadi alternatif-alternatif terbaik sebagai alternatif hasil  keputusan[6][7].  Jika  dikaitkan  pada  penelitian  ini  yaitu  informasi beberapa  tempat  wisata  populer  di  Karangasem  antara  lain  Tirta  Gangga, Taman  Ujung,  Pantai  Pasir  Putih,  Pura  Besakih,  dan  Desa  Tenganan.  Dapat menjadi alternatif tempat wisata yang bisa dikunjungi di daerah Karangasem. Namun,  sebelum  proses  penentuan  keputusan  dari  banyaknya  alternatif dilakukan  maka  diperlukan  adanya  kriteria  ataupun  atribut[8].  Setiap kriteria  harus  mampu  menunjukkan  seberapa  dominan  satu  atau  lebih alternatif  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dan  menghasilkan  alternatif keputusan[9][10] . Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  nantinya
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
akan  diperoleh  dari  pengisian  data  kuisioner oleh  responden  masyarakat mengenai indikator pentingnya dalam menentukan tempat wisata.
Metode  penentuan  bobot  yang  diusulkan  adalah Analytical  Hierarchy Process (AHP) karena mampu menghasilkan keputusan dengan multi kriteria, multi  subkriteria  dan  multi  atribut  serta  penilaian  subyektifitas  yang  dapat diwujudkan  dalam  nilai  skala  perbandingan  1-9[11].  Metode  AHP  memiliki perhitungan  yang  bisa  memudahkan  dalam  penentuan  bobot  dalam  proses perangkingan.  Dalam  metode  AHP  struktur  hierarki  sangat  membantu didalam mendefinisikan dan menjelaskan relasi antara permasalahan, mulai dari  kriteria  yang  digunakan,  subkriteria  serta  alternatif  dari permasalahan[12]. Dalam metode AHP terdapat perhitungan konsistensi atas nilai  bobot  yang  dihasilkan  sehingga  ketika  terjadi  inkonsistensi  maka matriks  perbandingan  berpasangan  harus  dilakukan  perbandingan berpasangan  diulang  hingga  perhitungan  nilai  bobot  yang  dihasilkan konsistensi[13].  Nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  maupun  atribut  tidak selalu  dalam  bentuk  angka,  bisa  berbentuk  teks,  sehingga  seringkali diperlukan  proses  skoring  nilai  ke  dalam  skala  1-5.  Pemberian  skala  1-5 untuk  nilai  kriteria  atau  atribut  seringkali  mengesampingkan  selisih  nilai setiap  nominal  angka  yang  diinputkan[14],    sehingga  pada  penelitian  ini mengusulkan metode Interpolasi Linier dalam proses skoring setiap inputan nilai berbentuk angka pada kriteria atau atribut[15]. Pada perhitungan nilai alternatif pada setiap kriteria perlu mempertimbangkan sifat kriteria dengan nilai  semakin  besar  semakin  baik  atau  nilai  semakin  kecil  semakin  baik[6], sehingga pada penelitian ini menggunakan normalisasi berdasarkan sifat cost dan benefit sehingga nilai akhir alternatif diperoleh dengan mengalikan nilai alternatif pada setiap kriteria dengan nilai bobot kriteria.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan  dalam  beberapa tahap, sebagai berikut:
a) Observasi Melakukan  proses  pengamatan  langsung  ke  lokasi  wisata  pada  daerah kabupaten Karangasem untuk mendata dan mengetahui kondisi fasilitas, wahana, jarak serta harga tiket dari setiap lokasi wisata.
b) Kuisioner Melakukan  penyebaran  kuisioner  dengan random  sampling terhadap  75 responden masyarakat.
c) Studi Pustaka Menentukan  referensi  yang  berkaitan  dengan  wisata  serta  indikator- indikator masyarakat dalam memilih lokasi wisata.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  bagian  sistem  informasi  yang ditujukan  untuk  menghasilkan  alternatif  keputusan  bagi  pengambil
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
keputusan  dalam  mencapai  tujuan  tertentu.  Sistem  pendukung  keputusan mendukung pengambil keputusan dalam rangka memecahkan permasalahan atau persoalan baik yang dilakukan secara rutin maupun tidak rutin[16].

## 2.3. Wisata
Wisata  atau Tourisme merupakan  kegiatan  seseorang  atau  kelompok atau  sering  disebut  wisatawan,    dengan  mengunjungi  objek  wisata  tertentu dalam  suatu  rangkaian  kegiatan  perjalanan.  Objek  wisata  dapat  berupa tempat  bersejarah  atau  lokasi-lokasi  alam  yang  indah.  Kegiatan  wisata ditujukan  untuk  tujuan  rekreasi,  aktualisasi  diri  ataupun  mengetahui keunikan  serta  daya  tarik  lokasi  wisata  dan  dilakukan  dalam  jangka  waktu yang sementara[17].

## 2.4. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Tahapan  prosedur    metode  AHP  dimulai  dengan  menyusun  hierarki keputusan  yang  terdiri  dari  kriteria  serta  alternatif.  Tahapan  selanjutnya yaitu  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  skala perbandingan  1-9,  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  setiap  kriteria diberikan  nilai  yang  menggambarkan  nilai  pendapat  pengambil  keputusan. Prosedur dasar AHP terdiri dari beberapa langkah sebagai berikut[10][6]:
1) Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan K K1 K2 ... Kn K1 b11 b12 ... b1n K2 b21 b22 ... b2n ...
... ... bij ...
Kn bn1 bn2 ... bnn
Untuk  menghitung  matriks  perbandingan  berpasangan  (M i )  dilakukan perkalian  masing-masing  elemen  pada  masing-masing  baris  matriks perbandingan, dapat dilihat pada persamaan (1) :
M i = ∏ i = 1,2,...,n (1)
2) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  n  akar  pangkat  dari  Mi, dapat dilihat pada persamaan (2), sebagai berikut :
̅̅̅̅ = √ , i = 1,2,...,n (2)
3) Perhitungan selanjutnya yaitu menentukan nilai  normalisasi terhadap ̅ , dapat dilihat pada persamaan (3), sebagai berikut:
W i = ̅ / ∑ ̅ , i = 1,2,...,n
(3)
4) Perhitungan selanjutnya yaitu menentukan nilai lamda maks ( λ maks ). dapat dilihat pada persamaan (4), sebagai berikut:
λ maks = ∑
(4)
5) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  CI  ( Consistency  Index ), dapat dilihat pada persamaan (5):
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
CI = (5) 6) Untuk menentukan nilai RI disesuaiakan dengan nilai Random Index .
7) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  CR  ( Consistency  Ratio )  , dapat dilihat pada persamaan (6) berikut:
CR = (6)
Apabila    nilai  CR  <  0.1  maka  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan sudah konsisten dan dapat digunakan dalam perhitungan nilai akhir.

## 2.5 Interpolasi Linier
Interpolasi  linier  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  nilai  antara  dua  rentan  nilai  yang  dihasilkan  berdasarkan fungsi  persamaan.      Interpolasi  linier  menghubungkan  dua  buah  titik  nilai yang  memiliki  hubungan  linier  sehingga  setiap  titik  yang  berasa  dalam diantara dua buah titik linier dapat ditentukan nilainya. Dua buah titik yaitu (x0,  y0)  dan  (x1,y1).  Persamaan  garis  lurus  yang  terbentuk  dari  polinom yang  menginterpolasi  dua  titik  nilai,  dapat  dilihat  pada  persamaan  (7) sebagai berikut[15][14]:
𝑃(𝑥) =  𝑎 0 +  𝑎 1 𝑥 (7)

## Gambar 1. Interpolasi Linier
Gambar  1  menunjukkan  garis  lurus  yang  menginterpolasikan  titik  ( x 0 , y 0 )  dan  ( x 1 ,y 1 ).  Dalam  menentukan  persamaan  dari  interpolasi  linear  dari nilai  yang  berada  pada  titik  P 1 ( x 0 ,  y 0 )  dan  P 2 ( x 1 ,y 1 ),  dapat  dilihat  pada persamaan (8) sebagai berikut :
(8)
Sehingga  untuk  menentukan  nilai  persamaan  dari  interpolasi  linear, dapat dilihat pada persamaan (9) sebagai berikut :
( ) (9)

## 2.6. Normalisasi Cost-Benefit
Normalisasi  kriteria  atau  atribut  dengan  melihat  sifat  kriteia  yang termasuk cost atau benefit, umumnya digunakan pada metode Simple Additve Weighting (SAW)[6].  Sifat  kriteria  keuntungan  atau benefit ditujukan  untuk mengetahui  nilai  setiap  atribut  atau  kriteria  yang  semakin  besar  nilainya
x 0 y 0 y 1 x 1
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
maka semakin baik sedangkan sifat atribut biaya atau cost untuk mengetahui nilai  setiap  atribut  atau  kriteria  yang  semakin  besar  semakin  kecil  maka semakin  baik[18].  Untuk  menentukan  sifat  kriteria  keuntungan  atau  biaya, dapat dilihat pada persamaan (10) sebagai berikut
r ij = jika atribut termasuk keuntungan (10) r ij = jika atribut termasuk biaya Keterangan :
r ij = rating kinerja ternormalisasi
Max iX ij = nilai maksimum elemen tiap kriteria Min i X ij = nilai minimum elemen tiap kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Data
Pada  tahap  analisa  data  dilakukan  penentuan  kriteria  dan  alternatif lokasi  wisata  berdasarkan  dari  kuisioner  yang  diisi  oleh  75  responden, selanjutnya kriteria dan alternatif disusun dalam sebuah hierarki.

## Gambar 2. Hierarki Penentuan Lokasi Wisata
Gambar 2 menjelaskan bahwa pada penentuan lokasi wisata terdapat 4 kriteria yaitu Wahana (C1) yang tersedia pada tempat wisata, Fasilitas (C2) pada  lokasi  wisata,  Harga  (C3)  tiket  pada  lokasi  wisata  serta  Jarak  (C4) lokasi  wisata  dari  pusat  kota  Karangasem.  Terdapat  4  alternatif  lokasi wisata  yaitu  Taman  Ujung  (A1),  Tirta  Gangga  (A2),  Pura  Besakih  (A3)  dan Desa Tenganan (A4).
Tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  bobot  setiap  kriteria  dengan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  sesuai  dengan  persamaan  1  – persamaan 6. Adapun kriteria  dan nilai bobot yang dihasilkan, yaitu:
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria (C) C1 C2 C3 C4 C1 1 3 5 7 C2 0.33 1 3 5 C3 0.2 0.3 1 3 C4 0,14 0,2 0,33 1
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1) Mengalikan  setiap  elemen  pada  1  baris  yang  sama,  sesuai  dengan persamaan (1) , perhitungan sebagai berikut:
a) M 1  = ∏ 05
b) M 2 = ∏ c) M 3 = ∏ d) M 4 = ∏
2) Mencari  hasil  nilai  pangkat  Mi  sesuai  dengan  persamaan  (2), perhitungan sebagai berikut:
̅̅̅̅ = √ ̅̅̅̅ = √ ̅̅̅̅ = √
̅̅̅̅ = √
3) Melakukan  normalisasi  terhadap ̅ sesuai  dengan  persamaan  (3), perhitungan sebagai berikut:
∑ ̅
W 1 W 2 W 3
W 4
4) Mencari  nilai lamda maks sesuai persamaan (4)  , perhitungan sebagai berikut:
λ maks = (( 1 + 0,333333 + 0,2 +  0,142857 ) x 0,563813 ) + ((3 + 1  + 0,333333 + 0,2) x 0,263378) + (( 5 + 3 + 1 + 0,333333) x 0,117786) + ((7 + 5 + 3 + 1) x 0,055022) = 4,118738
5) Melakukan pengecekan dan Mencari nilai CI ( Consistency Index ) sesuai persamaan (5), perhitungan sebagai berikut:
6) Mencari Nilai RI disesuaiakan dengan nilai Random Index. Karena jumlah  n = 4 maka RI = 0, 9
7) Mencari  CR  ( Consistency  Ratio )  sesuai  persamaan  (5)  ,  perhitungan sebagai berikut:
CR = , maka data perbandingan sudah konsisten.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nilai bobot kriteria dari perhitungan metode AHP, dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Bobot Kriteria Kriteria (C) C1 C2 C3 C4 Bobot Kriteria C1 1 3 5 7 0,563813 C2 0.33 1 3 5 0,263378 C3 0.2 0.33  1 3 0,117786 C4 0,14 0,2 0,33  1 0,055022

## 3.2. Skoring Nilai Alternatif pada Atribut Kriteria
Untuk  melakukan  skoring  nilai  alternatif  maka  setiap  atribut  kriteria Wahana  (C1)  dan  Fasilitas  (C4)  diberikan  nilai  skala  menggunakan  skala likert 1-5 dengan keterangan 1= sangat  tidak lengkap, 2 = kurang lengkap, 3 =  cukup  lengkap,  4=  lengkap,  5  =  sangat  lengkap[19].  Skala  1-5  digunakan agar memudahkan melakukan skoring inputan teks pada atribut kriteria C1 dan  C4  ke  dalam  nilai  angka.  Nilai  atribut  kriteria  C1  dan  C4  dapat  dilihat pada Tabel 4, berikut:
Tabel 4. Nilai Atribut Kriteria Kriteria (C)  Nama Kriteria  Nilai Skala Keterangan C1 Wahana 1 sangat tidak lengkap, 2 kurang lengkap 3 cukup lengkap 4 lengkap 5 sangat lengkap C2 Fasilitas 1 sangat tidak lengkap 2 kurang lengkap 3 cukup lengkap 4 lengkap 5 sangat lengkap
Pada  kriteria  Harga  (C2)  dan  Jarak  (C3)  menggunakan  model  skoring nilai  alternatif  dengan  Interpolasi  linier.  Nilai  inputan  kriteria  C2  dan  C3 dalam  bentuka  angka/nilai,  kemudian  ditentukan  nilai  batas  minimum  dan nilai batas maksimum untuk mengetahui nilai inputan yang sudah dikonversi ke  dalam  nilai  pecahan.  Interpolasi  linier  digunakan  agar  setiap  nilai  yang diinputkan dapat diketahui selisih nilai nya, karna apabila dikonversikan ke dalam  skala  maka  bisa  saja  suatu  kategori  nilai  memiliki  skala  yang  sama, padahal dalam inputan nilai pastinya terdapat selisih angka dari setiap nilai yang diinputkan.

## 3.2.1. Model Penilaian Kriteria Harga dengan Interpolasi Linier
Model  penilaian  kriteria  Harga  menggunakan  Interpolasi  linier.  Nilai batas  bawah  dan  batas  akhir  pada  interpolasi  ditentukan  menurut  nilai minimum  dan  maksimum  harga  tiket  lokasi  wisata  di  daerah  Karangasem. Hasil  dari  interpolasi  ini  yaitu  semakin  besar  harga  tiket  yang  digunakan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
maka  semakin  besar  score  yang  dihasilkan[15].  Interpolasi  dari  kriteria Harga dapat dilihat sebagai berikut:
Harga Tiket Rp. 5.000 – Rp. 50.000
Gambar 3. Interpolasi Linier Kriteria Harga
Gambar  3  Menjelaskan  interpolasi  linier  untuk  kriteria  harga,  dapat diketahui bahwa nilai x 0 = 5000, x 1 = 50000, y 0 = 1, y 1 = 3. Untuk mencari nilai interpolasi  dari  harga  tiker  menggunakan  Persamaan  (9).  Jika  dicontohkan terdapat harga tiket lokasi wisata Rp. 10.000, maka perhitungannya :
(     ) (     ) (            )
(     )
3.2.2. Model Penilaian Kriteria Jarak dengan Interpolasi Linier Model  penilaian  kriteria  Jarak  menggunakan Interpolasi  linier .  Nilai batas  bawah  dan  batas  akhir  pada  interpolasi  ditentukan  menurut  jarak minimum  dan  maksimum  lokasi  wisata  (dalam  satuan  km)  dari  pusat  kota Karangasem. Hasil dari interpolasi ini yaitu semakin besar  jarak lokasi yang digunakan  maka  semakin  besar  score  yang  dihasilkan[14].  Interpolasi  dari kriteria Jarak dapat dilihat sebagai berikut:
Jarak Lokasi Wisata 5 Km – 40 Km
Gambar 4. Interpolasi Linier Kriteria Jarak
Gambar  4  Menjelaskan  interpolasi  linier  untuk  kriteria  jarak,  dapat diketahui  bahwa  nilai x 0 =  4, x 1 =  40, y 0 =  1, y 1 =  3.  Untuk  mencari  nilai interpolasi  dari  harga  tiker  menggunakan  Persamaan  (9).  Jika  dicontohkan
score
X ( harga tiket) 0 50000 5000 1 3 Y (score harga) score X ( jarak ) 0 40 4 1 3 Y (score jarak)
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terdapat jarak lokasi wisata adalah 4,5 Km, maka perhitungannya:
(     ) (     ) ( )
(     )
3.3. Data Alternatif pada Kriteria
Berikut merupakan data alternatif pada setiap kriteria, pada penelitian ini  menggunakan  4  data  lokasi  wisata.  Data  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 5, berikut:
Tabel 5. Nilai Alternatif pada Kriteria Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4 Taman Ujung (A1) 4 3 10000 4,5 Tirta Gangga (A2) 4 3 10000 7,6 Pura Besakih (A3) 3 3 15000 33,6 Desa Tenganan (A4) 3 4 10000 8,6
Sebelum  menghitung  nilai  akhir  setiap  data  alternatif  pada  setiap kriteria, khususnya pada kriteria Harga (C3) dan Jarak (C4) dirubah ke dalam skoring nilai interpolasi linier. Sehingga nilai skoring data setiap pada setiap kriteria, dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Skoring Nilai Alternatif pada Kriteria Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4 Taman Ujung (A1) 4 3 1,222222 1,027778 Tirta Gangga (A2) 4 3 1,222222 1,2 Pura Besakih (A3) 3 3 1,444444 2,644444 Desa Tenganan (A4) 3 4 1,222222 1,255556
Dari  Tabel  6  dijelaskan  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  setelah dilakukan  proses  skoring,  namun  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  belum dinormalisasi berdasarkan sifat kriteria nya agar dapat  mempengaruhi nilai akhir  serta  fungsi  dari  normalisasi  agar  range  nilai  alternatif  pada  kriteria yaitu antara range nilai 0 – 1.  Pada penelitian ini menggunakan normalisasi berdasarkan  sifat  kriteria  yaitu cost dan benefit ,  dimana  kriteria  C1  dan  C2 termasuk sifat benefit , kriteria C3 dan C4 termasuk sifat cost. Perhitungan  Nilai Normalisasi C1:
Perhitungan  Nilai Normalisasi C2:
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perhitungan  Nilai Normalisasi C3:
Perhitungan  Nilai Normalisasi C4:
Nilai normalisasi alternatif pada setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 7, sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai Normalisasi Alternatif pada Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Taman Ujung (A1) 1 0,75 1 1 Tirta Gangga (A2) 1 0,75 1 0,856482 Pura Besakih (A3) 0,75 0,75 0,75 0,388656 Desa Tenganan (A4)  0,75 1 0,846154 0,818584
Proses perhitungan nilai akhir alternatif lokasi wisata diperoleh dengan nilai  normalisasi  alternatif  (dapat  dilihat  pada  Tabel  7)  pada  kriteria dikalikan  dengan  bobot  kriteria  (dapat  dilihat  pada  Tabel  3),  perhitungan sebagai berikut:
V A1 = (1*0,563813)+(0,75*0,263378)+(1*0,117786)+(1*0,055022) = 0,934155 V A2 = (1*0,563813)+(0,75*0,263378)+(1*0,117786)+(0,856482*0,055022) = 0,926259 V A3 = (0,75*0,563813)+(0,750,263378*)+(0,75*0,117786)+(0,388656*0,055022) = 0,730118 V A4 = (0,75*0,563813)+(10,263378*)+(0,846154*0,117786)+(0,818584*0,055022) = 0,830944
Hasil perhitungan nilai akhir alternatif lokasi wisata diranking berdasarkan nilai  terbesar hingga nilai terkecil, hasil perankingan alternatif lokasi wisata dapat dilihat pada Tabel 8, berikut:
Tabel 8. Hasil Perankingan Alternatif Lokasi Wisata Alternatif Nilai Ranking Taman Ujung (A1) 0,934155  1 Tirta Gangga (A2) 0,926259  2 Pura Besakih (A3) 0,730118  4 Desa  Tenganan (A4) 0,830944  3
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  hasil  perankingan  maka  alternatif  terpilih  yang  menjadi  lokasi wisata  di  Karangasem  adalah  alternatif  A1  yaitu  Taman  Ujung  dengan  nilai 0,934155,  kemudian  alternatif  selanjutnya  yaitu  A2  yaitu  Tirta  Gangga dengan nilai 0,926259.

## 4.  SIMPULAN
a) Metode  AHP  dalam  menentukan  bobot  kriteria  dapat  dikombinasikan dengan  interpolasi  linier  untuk  skoring  nilai  alternatif  serta  normalisasi cost dan benefit ditujukan  untuk  agar  range  nilai  alternatif  pada  kriteria berada  pada  range  0  –  1  serta  penyamaan  format  nilai  alternatif  untuk kriteria Harga dan Jarak.
b) Kombinasi  metode  AHP  dan  Interpolasi  Linier  dapat  menghasilkan  nilai akhir  untuk  alternatif  lokasi  wisata  di  Karangasem  dan  dapat  menjadi alternatif pilihan bagi wisatawan yang akan berkunjung ke Karangasem .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  T.  Prasetyan ngrum  and  A.  Sar ,  “Penerapan  Analytical  Hierarchy Process  (Ahp)  Untuk  Mendukung  Keputusan  Pemilihan  Desrinasi Tempat  Wisata  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Untuk  Para  Wisatawan Mancanegara  Non  Asia,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 519–528, 2019.
[2] E.  P.  Yuendini,  I.  N.  Rachmi,  N.  N.  Aini,  R.  Harini,  and  M.  A.  F.  Alfana, “Anal s s  Potens   Ekonom   Sektor  Pertan an  dan  Sektor  Par w sata  d Prov ns   Bal   Menggunakan  Tekn k  Anal s s  Reg onal,” J.  Geogr.  Media
Inf.  Pengemb.  Dan  Profesi  Kegeografian ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  128–136, 2019.
[3] P.  Sug artawan  and  S.  Hartat ,  “Group  Decision  Support  System  to Selection  Tourism  Object  in  Bali  Using  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  and  Copeland  Score  Model,”   n 2018  Third  International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , 2018, pp. 1–6.
[4] S.  K.  Anwar,  A.  Priyanto,  and  C.  Ramdan ,  “S stem  Pendukung Keputusan  Pem l han  Ob ek  W sata  Menggunakan  Metode  AHP,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  270–279, 2021.
[5] E. Satr a, N. At na, M. E. S mbolon, and A. P. W ndarto, “Spk: Algor tma Multi-Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Pada  Destinasi  Tujuan  Wisata Lokal D  Kota S daman k,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 168–172, 2018.
[6] I. G. I. Sud pa and I.  A. D. Pusp tayan ,  “Anal s s Sens t v tas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengambilan Keputusan Mult kr ter a,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 85–95, 2019.
[7] I.  G.  I.  Sudipa et  al. ,  “Appl cat on  of  MCDM  us ng  PROMETHEE  II Techn que  n the Case of Soc al Med a Select on for Onl ne Bus nesses.,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2020, vol. 835, no. 1, p. 12059.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 866-878 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[8] I.  G.  I.  Sud pa  and  K.  S.  Aryat ,  “Komb nas   Mult   Factor  Evalut on Process  (MFEP)  Dan  Equal  Weight  Dalam  Penentuan  Tingkat Kese ahteraan Masyarakat,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 83–92, 2021.
[9] Y.  Mumtaz,  “Dec s on  Support  System  for  Tour st  Attract ons Recommendation  in  Sidoarjo  Using  Profile  Matching  Method  and Anal tycal H erarchy Process Method,” Int. J. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 215–217, 2020.
[10]  R. Yusuf et al. , “Appl cat on of Analyt cal H erarchy Process Method for SQM on Customer Sat sfact on,”  n Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1783, no. 1, p. 12019.
[11]  I.  N.  T.  A.  Putra,  K.  S.  Kartini,  N.  K.  A.  Sinariyani,  and  N.  Maharani, “Dec s on Support System For Determ n ng The Type Of Workout Us ng The  Fuzzy  Analythical  Hierarchy  Process  (F-AHP)  In  GYM  STIKI,” Telemat. J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. 1, pp. 73–87, 2021.
[12]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sud pa, and I. M. A. W  aya, “Dec s on Support System  For  Employee  Assessment  At  PT.  Kupu-Kupu  Taman  Lestari Using AHP And BARS Methods: Decision Support System For Employee Assessment  At  PT.  Kupu-Kupu  Taman  Lestari  Using  AHP  And  BARS Methods,” J. Mantik , vol. 4, no. 1, pp. 97–106, 2020.
[13]  M.  Re s ,  A.  Afzal ,  and  L.  Aye,  “Appl cat ons  of  analyt cal  h erarchy process (AHP) and analytical network process (ANP) for industrial site selections  in  Isfahan,  Iran,” Environ.  Earth  Sci. ,  2018,  doi: 10.1007/s12665-018-7702-1.
[14]  I  Gede  Iwan  Sud pa,  “Dec s on  Support  System  Dengan  Metode  AHP, SAW  dan  ROC  Untuk  Penentuan  Pemberian  Beasiswa  (Studi  Kasus STMIK STIKOM INDONESIA),” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 18–30, 2018.
[15]  D.  Amara,  D.  Kartini,  A.  Farmadi,  M.  Muliadi,  and  I.  Budiman, “Implementas   ARAS  Melalu   Pendekatan  Interpolas   L n er  pada Penyeleks an  Peserta  Magang,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad. Teknol. Informasi) , pp. 125–136.
[16]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sud pa, and K. A. P. Putra, “A Dec s on Support System  on  Employee  Assessment  Using  Analytical  Network  Process (ANP) and BARS Methods,” J. Tek. Inform. CIT Medicom , vol. 13, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[17]  F.  Oktav arn ,  “Perl ndungan  Hukum  Terhadap  Wisatawan  Menurut Undang-Undang  Nomor  10  Tahun  2009  Tentang  Kepar w sataan,” Wajah Huk. , vol. 2, no. 2, pp. 138–145, 2018.
[18]  Y.  Irawan,  “Dec s on  Support  System  For  Employee  Bonus Determination  With  Web-Based  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Method  In  PT.  Mayatama  Solus ndo,” J.  Appl.  Eng.  Technol.  Sci. ,  vol.  2, no. 1, pp. 7–13, 2020.
[19]  R.  W.  Emerson,  “L kert  scales,” J.  Vis.  Impair.  Blind. ,  vol.  111,  no.  5,  p. 488, 2017.