## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504

## Analisis Perbandingan Nilai SAW dan TOPSIS dalam Menentukan Keputusan Perjalanan Wisata ke Destinasi Wisata Tematik
Yerik Afrianto Singgalen *
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Abstrak −Penelitian ini bertujuan mengolah informasi terkait dengan biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Other Preferences by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dalam  pemilihan  destinasi  wisata  alam,  wisata  budaya,  wisata  pantai  dan  bahari  berdasarkan konteks  Kabupaten  Halmahera  Utara.  Bobot  pada  masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan  dalam  metode  SAW  ialah sebagai berikut: biaya tiket (0,30); fasilitas (0,30); keamanan (0,30); kebersihan (0,30); akses jalan (0,30); jarak tempuh (0,30). Adapun,  bobot  pada  masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sesuai  derajat  kepentingan  dalam  metode  TOPSIS  ialah sebagai berikut: biaya tiket (5); fasilitas (4); keamanan (3); kebersihan (3); akses jalan (3); jarak tempuh (3). Berdasarkan hasil implementasi metode SAW dalam pemilihan destinasi wisata tematik dapat diketahui bahwa : berdasarkan konteks destinasi wisata alam dan petualangan, destinasi wisata Telaga Paca (A2) menempati posisi pertama dengan nilai 0,903333; berdasarkan konteks destinasi wisata sejarah dan budaya, destinasi wisata Hibualamo (B6) menemati posisi pertama dengan nilai 0,975; berdasarkan konteks destinasi wisata pantai dan rekreasi, destinasi wisata Pantai Pitu (C1) menempati posisi pertama dengan nilai 0,804167; berdasarkan konteks destinasi wisata bahari di daerah kepulauan, destinasi wisata Pulau Kumo (D2) menempati posisi pertama dengan nilai 0,946429. Adapun, hasil implementasi metode TOPSIS yang menunjukkan bahwa : berdasarkan konteks  destinasi  wisata  alam  dan  petualangan,  destinasi  wisata  Telaga  Paca  (A2)  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai 0,74523053;  berdasarkan  konteks  destinasi  wisata  sejarah  dan  budaya,  destinasi  wisata  Desa  Duma  (B1)  menemati  posisi pertama dengan nilai 0,86431018; berdasarkan konteks destinasi wisata pantai dan rekreasi, destinasi wisata Tanjung Pilawang (C7) menempati posisi pertama dengan nilai 0,85054074; berdasarkan konteks destinasi wisata bahari di daerah kepulauan, destinasi wisata Pulau Magaliho (D7) menempati posisi pertama dengan nilai 0,74142938.
Kata Kunci: SAW; TOPSIS; Halmahera Utara; Pariwisata; Destinasi
Abstract −This study aims to process information related to ticket costs, facilities, safety, cleanliness, road access, and mileage using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  and  Technique  for  Other  Preferences  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) in the selection of natural tourism destinations, cultural tourism, beach, and marine tourism based on the context of North Halmahera Regency. The weights on each criterion that have been determined in the SAW method are as follows: ticket fee (0.30); facilities (0.30); security (0.30); cleanliness (0.30); access roads (0.30); mileage (0.30). Meanwhile, the weights on each criterion that have been determined according to the degree of importance in the TOPSIS method are as follows: ticket fees (5); facilities (4); security (3); cleanliness (3); access roads (3); mileage (3). Based on the results of the implementation of the  SAW  method  in  the  selection  of  thematic  tourist  destinations,  it  can  be  seen  that:  based  on  the  context  of  natural  and adventure tourism destinations, Telaga Paca (A2) tourist destinations occupy the first position with a value of 0.903333; based on the context of historical and cultural tourist destinations, Hibualamo tourist destinations (B6) observed the first position with a value of 0.975; based on the context of beach and recreation tourism destinations, Pitu Beach tourist destinations (C1) occupy  the  first position  with  a value of  0.804167; based on  the context  of  marine  tourism destinations  in  the  archipelago, Kumo  Island  tourist  destinations  (D2)  occupy  the  first  position  with  a  value  of  0.946429.  Meanwhile,  the  results  of  the implementation of the TOPSIS method show that:  based on the context of natural and adventure tourism destinations, Telaga Paca  (A2)  tourist  destinations  occupy  the  first  position  with  a  value  of  0.74523053;  based  on  the  context  of  historical  and cultural tourist destinations, Duma Village tourist destinations (B1) observe the first position with a value of 0.86431018; Based on the context of beach and leisure tourism destinations, tourist destinations Tanjung Pilawang (C7) occupies the first position with a value of 0.85054074; based on the context of marine tourism destinations in the archipelago, Magaliho Island tourist destinations (D7) occupy the first position with a value of 0.74142938.
Keywords : SAW; TOPSIS; North Halmahera; Tourism; Destination

## 1. PENDAHULUAN
Perilaku wisatawan dalam menggunakan teknologi informasi untuk menentukan perjalanan wisata dapat dianalisis secara  komprehensif  melalui  proses  pengambilan  keputusan  sesuai  dengan  berbagai  kriteria  yang  menjadi pertimbangan  pribadi  hingga  kolektif.  Purwanto  et  al.  menunjukkan  bahwa  kriteria  yang  memengaruhi  proses pengambilan keputusan untuk pemilihan destinasi wisata ialah biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh [1]. Disisi lain, Mahendra dan Suprapto menunjukkan bahwa analisis proses pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  destinasi  wisata  dapat  dikaji  secara  komprehensif  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Other Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) [2]. Adapun,  Sunarti  menganalisis  perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam  pemilihan  destinasi  wisata menggunakan kriteria lokasi, biaya, transportasi, jarak, waktu berkunjung, dan fasilitas [3]. Hal ini menunjukkan bahwa kriteria-kriteria dalam pemilihan destinasi wisata dapat dianalisis berdasarkan metode SAW dan TOPSIS. Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
menganalisis  proses  pengambilan  keputusan  wisatawan  ketika  mempertimbangkan  biaya  tiket,  fasilitas, keamanan,  kebersihan,  akses  jalan,  dan  jarak  tempuh,  sebagai  kriteria  penting  ketika  hendak  berkunjung  ke destinasi wisata alam dan petualangan, destinasi wisata sejarah dan budaya, destinasi wisata pantai dan rekreasi, maupun destinasi wisata bahari di daerah kepulauan. Adapun, konteks destinasi yang akan dibahas ialah destinasi wisata di Kabupaten Halmahera Utara.
Studi  tentang  metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam  pemilihan  destinasi  wisata  perlu  disesuaikan  dengan karakteristik potensi wisata di masing-masing daerah. Dalam konteks penelitian ini, metode SAW dan TOPSIS disesuaikan dengan konteks destinasi wisata alam dan petualangan, wisata sejarah dan budaya, wisata pantai dan rekreasi, serta wisata bahari di daerah kepulauan Kabupaten Halmahera Utara. Secara spesifik, destinasi wisata alam  dan  petualangan  yang  akan dianalisis  dalam  penelitian  ini  ialah  Telaga  Duma,  Telaga  Paca,  Telaga  Biru, Telaga Lina, Air Panas Mamuya, Air Terjun Sapoli, dan Gunung Karianga. Destinasi wisata sejarah dan budaya yang  akan  dianalisis  dalam  penelitian  ini  ialah  Desa  Duma,  Desa  Kakara,  Desa  Kao,  Desa  Wangongira,  Desa Limau, Pulau Tulang, dan Hibualamo. Selanjutnya, destinasi wisata pantai dan rekreasi yang akan dianalisis dalam penelitian ini ialah Pantai Pitu, Pantai Luari, Pantai Pasir Panjang Ruko, Pantai Kupa-Kupa, Pantai Tanjung Jere, Tanjung Bongo, dan Tanjung Pilawang. Adapun, destinasi wisata bahari di daerah kepulauan yang akan dianalisis dalam penelitian ini ialah Pulau Pawole, Pulau Kumo, Pulau Kakara, Pulau Tagalaya, Pulau Meti, Pulau Kahona, dan  Pulau  Magaliho.  Potensi  wisata  di  Kabupaten  Halmahera  Utara  menjadi  pertimbangan  dalam  menetapkan lokasi penelitian ini. Dengan demikian, implementasi metode SAW dan TOPSIS dalam pemilihan destinasi wisata akan  disesuaikan  dengan  potensi  wisata  alam,  wisata  sejarah  dan  budaya,  wisata  pantai,  serta  wisata  bahari  di daerah kepulauan dalam wilayah administratif Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dihubungkan  dengan  kepentingan  manajemen destinasi  wisata  untuk menghasilkan  rekomendasi  sesuai  dengan  kriteria  dan  alternatif  menggunakan  metode  SAW  maupun  TOPSIS sangat bermanfaat dalam penetapan program prioritas hingga penentuan destinasi wisata yang terbaik. Indra dan Anggara menggunakan metode SAW  dan merancang aplikasi berbasis web  untuk  mengolah informasi menjadi rekomendasi destinasi wisata terbaik sesuai kriteria jarak, harga, fasilitas, dan mobilitas di Kota Medan [4]. Disisi lain, Minarni et al. menggunakan metode SAW dalam memilih tempat wisata di Kotawaringin Timur berdasarkan kriteria biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh [5]. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing kriteria dan alternatif yakni destinasi wisata dapat disesuaikan dengan potensi wisata di masing- masing daerah. Selanjutnya, Fatimah menggunakan metode TOPSIS untuk mendukung keputusan pemilihan duta wisata  berdasarkan  kriteria  pengetahuan  umum, pariwisata  dan kebudayaan,  Alqur’an, dan  bahasa  inggris  [6]. Selanjutnya, Riadillah dan Meiriza juga menggunakan pendekatan TOPSIS dalam menelaah proses pengambilan keputusan wisatawan berdasarkan kriteria biaya, jarak, fasilitas, dan aksesibilitas [7]. Hal ini berarti bahwa metode TOPSIS juga dapat digunakan dalam menelaah kriteria dan alternatif sebelum menetapkan destinasi wisata yang akan dikunjungi. Dengan demikian, metode SAW dan TOPSIS dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi perjalanan wisata sesuai dengan karakteristik masing-masing daerah.
Metode SAW memiliki sejumlah keunggulan yakni simple mudah dipahami dan diimplementasikan karena melibatkan penjumlahan dan pemilihan alternatif dengan nilai terbesar sebagai solusi terbaik. Sementara itu, SAW dapat  diterapkan  dalam  berbagai  jenis  pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  SAW  memungkinkan  pengguna untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  yang  relevan  berdasarkan  konteks  masing-masing.  Meskipun demikian,  SAW  juga  memiliki  keterbatasan  dimana  setiap  kriteria  dan  alternatif  sangat  bergantung  pada  para pengambil keputusan. Ternanto et al. menunjukkan bahwa kelebihan metode SAW terletak pada fleksibilitas bobot kriteria dan alternatif yang dapat disesuaikan dengan konteks dan relevansi sistem pengambilan keputusan masing- masing pengguna sistem [8]. Disisi lain, Suharyanto dan Malinda menunjukkan bahwa metode SAW memiliki keunggulan  pada  penentuan  kriteria  dan  alternatif,  penetapan  bobot,  serta  klasifikasi  benefit  dan  cost  sehingga lebih  objektif  [9].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  SAW  juga  dapat  digunakan  dalam  konteks  pemilihan destinasi  wisata  unggulan  dan  favorit  berdasarkan  kriteria  dan  alternatif  serta  bobot  yang  ditetapkan. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini akan menggunakan SAW sebagai  salah satu metode dalam sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  destinasi  wisata  di  Kabupaten  Halmahera  Utara,  kemudian membandingkannya dengan metode TOPSIS untuk ditelaah secara komprehensif.
Metode TOPSIS dapat digunakan sebagai pembanding dari proses pemilihan destinasi wisata unggulan dan favorit pada masing-masing tema wisata yakni destinasi wisata alam dan petualangan, destinasi wisata sejarah dan budaya,  destinasi  wisata  pantai  dan  rekreasi,  maupun  destinasi  wisata  bahari  di  daerah  kepulauan.  TOPSIS memiliki sejumlah keunggulan dengan memperhitungkan jarak relative setiap alternatif terhadap solusi ideal dan solusi  negatif.  Selain  itu,  TOPSIS  juga  membandingkan  setiap  alternatif  berdasarkan kualitas  relative  terhadap solusi ideal dan solusi negatif, memberikan urutan preferensi yang lebih spesifik dengan mengidentifikasi alternatif yang  paling  mendekati  solusi  ideal  serta  alternatif  yang  paling  jauh  dari  solusi  ideal.  Adapun,  TOPSIS  dapat mengatasi  ketidakseimbangan  antara  kriteria  melalui  matriks  keputusan  ternormalisasi.  Suryadi  dan  Yani emnunjukkan bahwa [10]. Disisi lain, Hermawan dan Evan menunjukkan bahwa TOPSIS dapat digunakan dalam berbagai  proses  pengambilan  keputusan  seperti  halnya  memilih  destinasi  wisata,  hotel,  moda  transportasi, pemandu wisata, hingga jasa biro perjalanan wisata [11]. Hal ini menunjukkan bahwa metode TOPSIS juga dapat digunakan dan dibandingkan dengan metode SAW untuk ditelaah secara komprehensif. Dengan demikian, dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
diketahui bahwa TOPSIS dan SAW dapat digunakan dalam pemilihan destinasi wisata, serta dibandingkan untuk mendapatkan rekomendasi alternatif terbaik berdasarkan kriteria dan bobot yang telah ditetapkan.
Penelitian  yang  menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS  telah  banyak  dilakukan,  meskipun  demikian ruang  lingkup  pembahasan  bersifat  kontekstual  berdasarkan  bagian  yang  lebih  spesifik  di  bidang  pariwisata. Yamagishi et al. menunjukkan bahwa metode SAW dapat digunakan untuk mengevaluasi performa manajemen destinasi wisata di daerah kepulauan [12]. Disisi lain, Yamagishi dan Ocampo juga menggunakan TOPSIS dalam perankingan dan klasifikasi destinasi wisata [13]. Hal ini menunjukkan bahwa metode SAW dan TOPSIS tidak saling bertentangan dan perlu ditelaah secara komprehensif, proses kalkulasi sebagaimana konteks pembahasan di sektor pariwisata. Moosivand dan Farahani menunjukkan bahwa metode TOPSIS dapat dielaborasi dengan metode AHP [14]. Adapun, Prihatin dan Andharsaputri menunjukkan bahwa metode AHP dan SAW juga dapat digunakan dalam pengambilan keputusan [15]. Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan nilai antara metode yang digunakan dapat  memberikan  rekomendasi  terbaik  berdasarkan  tema,  kriteria,  alternatif,  bobot, nilai  relative,  dan  konteks pengambilan  keputusan.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  dan TOPSIS dalam pemilihan destinasi wisata tematik di Kabupaten Halmahera Utara.
Penelitian  ini  berkontribusi  secara  teoretis  melalui  eksplanasi  proses  penetapan  destinasi  wisata  tematik menggunakan metode SAW dan TOPSIS. Dalam konteks pariwisata, penggunaan metode pengambilan keputusan berperan penting dalam perumusan kebijakan yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan. Oleh sebab itu, penelitian ini lebih menekankan pada analisis perbandingan nilai metode SAW dan TOPSIS yang mengolah hasil penilaian relatif terhadap berbagai kriteria yang menjadi pertimbangan penting bagi pelaku perjalanan wisata yakni biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh. Perkembangan penelitian tentang sistem pendukung  keputusan  menunjukkan  adanya  inovasi  dalam  bentuk  teknologi  pendukung  berbasis  sistem pendukung keputusan. Adzaki et al., menerapkan model sistem pendukung keputusan dalam menetapkan lokasi desa  untuk  kepentingan  Kuliah  Kerja  Nyata  (KKN)  [16].  Sementara  itu,  Pakpahan  et  al.,  menunjukkan  bahwa proses pengolahan data dalam sistem pendukung keputusan dapat dikembangkan menjadi aplikasi berbasis website yang memudahkan para pemangku kepentingan menentukan suatu kebijakan atau mengambil keputusan [17]. Hal ini  menunjukkan  analisis  perbandingan  nilai  metode  SAW  dan  TOPSIS  perlu  dikaji  secara  komprehensif  agar menghasilkan  rekomendasi  pengembangan  aplikasi  pendukung  keputusan  yang  relevan  dengan  kebutuhan masing-masing  pengguna  sistem.  Dengan  demikian,  secara  teoretis  dan  empiris,  kajian  ini  berkontribusi  pada perencanaan strategis pengembangan aplikasi pendukung keputusan dalam menentukan destinasi wisata tematik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode SAW dan TOPSIS dalam pemilihan destinasi wisata tematik yakni destinasi wisata alam dan petualangan, destinasi wisata sejarah dan budaya,  destinasi wisata pantai dan rekreasi, maupun destinasi  wisata  bahari  di  daerah  kepulauan,  dalam  lingkup  Kabupaten  Halmahera  Utara.  Pertimbangan  dalam memilih destinasi wisata di Kabupaten Halmahera Utara ialah sebagai berikut : pertama, kuantitas dan karakteristik destinasi  wisata  yang  beragam;  kedua,  popularitas  destinasi  wisata  domestik;  ketiga,  biaya  tiket,  fasilitas, keamanan,  kebersihan,  akses  jalan,  dan  jarak  tempuh  dapat  digunakan  sebagai  kriteria  dalam  menentukan perjalanan wisata; keempat,  adanya pengembangan fasilitas dan sarana-prasarana pariwisata di destinasi wisata secara  berkala;  kelimat,  keterlibatan  masyarakat  dalam  pengembangan  destinasi  wisata  sebagai  pelaku  usaha hingga  pengelola  destinasi  wisata.  Berdasarkan  pertimbangan  tersebut  maka  wilayah  administratif  Kabupaten Halmahera Utara ditetapkan sebagai lanskap yang akan dianalisis. Adapun, pertimbangan membandingkan hasil dari metode SAW dan TOPSIS ialah sebagai berikut : pertama, kedua metode dinilai fleksibel bagi pengambil kebijakan  dalam  menetapkan  kriteria  dan  alternatif,  sekaligus  menentukan  bobot  dan  nilai  relatif;  kedua, penggunaan  metode  pendukung  keputusan  dapat  menghasilkan  luaran  yang  objektif,  terutama  dalam  proses pengambilan keputusan yang melibatkan banyak pemangku kepentingan; ketiga, SAW dan TOPSIS sangat penting diimplementasikan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pengembangan  aplikasi  yang  mendukung  pemangku kepentingan  dalam  menetapkan  kebijakan  dan  program  optimalisasi  manajemen  destinasi  wisata  di  Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Selanjutnya, tahapan dalam implementasi metode SAW dan TOPSIS dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan dalam Pemilihan Destinasi Wisata Tematik di Kabupaten Halmahera Utara Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
Gambar 1 merupakan tahapan dalam pemilihan destinasi wisata tematik di Kabupaten Halmahera Utara menggunakan metode SAW dan TOPSIS.  Destinasi wisata yang akan diproses menggunakan metode SAW dan TOPSIS terbagi menjadi beberapa tema sebagai berikut : destinasi wisata alam dan petualangan; destinasi wisata sejarah dan budaya; destinasi wisata pantai dan rekreasi; dan destinasi wisata bahari di daerah kepulauan. Selain itu,  kriteria  yang  digunakan  dalam  metode  SAW  dan  TOPSIS  ialah  sebagai  berikut  :  biaya  tiket;  fasilitas; keamanan;  kebersihan;  akses  jalan;  dan  jarak  tempuh.  Selanjutnya,  pengelompokan  destinasi  wisata  sebagai alternatif dalam implementasi metode SAW dan TOPSIS dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Pengelompokan Destinasi Wisata sebagai Alternatif dalam Metode SAW dan TOPSIS
Wisata Alam dan petualangan Wisata Sejarah dan Budaya Wisata Pantai dan Rekreasi Wisata Bahari di Daerah Kepulauan Telaga Duma Desa Duma Pantai Pitu Pulau Pawole Telaga Paca Desa Kakara Pantai Luari Pulau Kumo Telaga Biru Desa Wangongira Pantai Pasir Panjang Ruko Pulau Kakara Telaga Lina Desa Kao Pantai Kupa-Kupa Pulau Tagalaya Air Panas Mamuya Desa Limau Pantai Tanjung Jere Pulau Meti Air Terjun Sapoli Hibualamo Tanjung Bongo Pulau Kahona Gunung Karianga Pulau Tulang Tanjung Pilawang Pulau Magaliho
Tabel  1  merupakan  hasil  pengelompokan  destinasi  wisata  sebagai  alternatif  dalam  metode  SAW  dan TOPSIS. Berdasarkan tema wisata alam dan petualangan, alternatif yang ditetapkan ialah Telaga Duma, Telaga Paca,  Telaga  Paca,  Telaga  Biru,  Telaga  Lina,  Air  Panas  Mamuya,  Air  Terjun  Sapoli,  dan  Gunung  Karianga. Selanjutnya,  berdasarkan  tema  wisata  sejarah  dan  budaya,  alternatif  yang  ditetapkan  ialah  Desa  Duma,  Desa Kakara, Desa Wangongira, Desa Kao, Desa Limau, Hibualamo, dan Pulau Tulang. Selain itu, berdasarkan tema wisata pantai dan rekreasi, alternatif yang ditetapkan ialah Pantai Pitu, Pantai Luari, Pantai Pasir Panjang Ruko, Pantai Kupa-Kupa, Pantai Tanjung Jere, Tanjung Bongo, dan Tanjung Pilawang. Selanjutnya, berdasarkan tema wisata bahari di daerah kepulauan maka alternatif yang ditetapkan ialah Pulau Pawole, Pulau Kumo, Pulau Kakara, Pulau Tagalaya, Pulau Meti, Pulau Kahona, dan Pulau Magaliho. Masing-masing alternatif pada destinasi wisata tematik, akan diberikan nilai relatif berdasarkan kriteria biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan  jarak  tempuh.  Proses  penetapan  nilai  relatif  pada  masing-masing  alternatif  dan  kriteria  akan  disesuaikan dengan metode SAW dan TOPSIS.

## 2.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Tahap pertama dalam implementasi metode SAW ialah dengan menentukan bobot pada masing-masing kriteria, dan memberikan nilai relatif pada masing-masing alternatif. Dalam implementasi metode SAW, klasifikasi kriteria biaya tiket dan jarak tempuh diklasifikasikan sebagai cost, kemudian kriteria fasilitas, keamanan, kebersihan, dan akses jalan dikategorikan sebagai benefit. Klasifikasi cost dan benefit disesuaikan dengan persepsi dan preferensi wisatawan.  Biaya  tiket  di  masing-masing  destinasi  wisata  sangat  bervariasi  (murah,  cukup  mahal,  dan  mahal), demikian halnya jarak tempuh menuju destinasi wisata (dekat, cukup dekat, dan jauh). Keduanya membutuhkan waktu, tenaga, dan materi (uang) wisatawan sehingga dikategorikan sebagai cost. Selanjutnya, fasilitas, keamanan, kebersihan,  dan  akses  jalan  termasuk  kategori  benefit  dengan  mempertimbangkan  berbagai  macam  komponen yang bermanfaat atau menguntungkan wisatawan selama kunjungan wisata, seperti halnya fasilitas yang lengkap, situasi  atau  kondisi  yang  aman  dan  bersih  di  destinasi  wisata,  serta  akses  jalan  yang  mudah.  Secara  spesifik, penetapan  nilai  relatif  dapat  disesuaikan  dengan  kondisi  eksisting  di  masing-masing  destinasi  wisata  tematik, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 2 . Kategori, Bobot, Kode dan Nilai Kriteria dalam Pemilihan Destinasi Wisata Tematik di Kabupaten
Halmahera Utara Menggunakan Metode SAW Kategori Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Cost Bobot 0,30 0,20 0,20 0,10 0,10 0,10 Kode K1 K2 K3 K4 K5 K6 Nilai Biaya Tiket Fasilitas Keamanan Kebersihan Akses Jalan Jarak Tempuh 0,25- 0,50 Murah Kurang Lengkap Kurang Aman Kurang Bersih Sulit Dekat 0,55- 0,75 Cukup Mahal Cukup Lengkap Cukup Aman Cukup Bersih Cukup Mudah Cukup Dekat 0,80- 0,95 Mahal Lengkap Aman Bersih Mudah Jauh
Tabel 2 merupakan tahap kedua sesuai metode SAW yakni tahap menetapkan bobot nilai masing-masing kriteria, dan penetapan nilai relatif pada masing-masing alternatif sesuai dengan destinasi wisata tematik.  Pada tahap ketiga, dibuat matriks keputusan dan normalisasi dari nilai relatif yang telah ditetapkan berdasarkan kondisi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
eksisting di masing-masing destinasi wisata tematik sebagai alternatif yang akan diproses sesuai tahapan dalam metode SAW. Adapun, persamaan yang digunakan dapat dilihat pada persamaan (1) dan persamaan (2) berikut.
R ij = { xij Maxij }  jika j (benefit) (1)
R ij = { Minij xij }  jika j (cost) (2) Dimana : R ij = Rating kinerja yang ternormalisasi
Max ij = Nilai Maksimum dari setiap baris dan kolom Min ij = Nilai Minimum dari setiap baris dan kolom x ij
= Baris dari kolom matriks
Dengan R ij adalah rating kinerja yang ternormalisasi dari altrenatif A i pada atribut C j ; i = 1, 2..,n dan j = 1, 2..,n maka nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) dihitung menggunakan persamaan (3) berikut :
V i = ∑ W J r ij n i=0 (3)
Dimana :
V i
= Nilai akhir dari alternatif
W J = Bobot yang telah ditentukan r ij
= normalisasi matriks
Pada  tahap  perankingan  berdasarkan  nilai  terbesar,  nilai V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i menjadi alternatif yang terpilih atau perlu diprioritaskan. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa masing-masing  alternatif  destinasi  ekowisata  mangrove  di  Kabupaten  Halmahera  Utara,  perlu  dioptimalkan melalui program prioritas berdasarkan kriteria atraksi, aksesiblitas, akomodasi, amenitas, dan ancillary.

## 2.2 Technique for Other Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  Technique  for  Other  Preferences  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dapat  digunakan  dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk pemilihan destinasi wisata tematik yang sesuai dengan preferensi wisatawan. Penelitian ini membandingkan hasil kalkulasi SAW dan TOPSIS dalam merekomendasikan destinasi wisata tematik sebagaimana kriteria dan bobot yang telah ditetapkan. Adapun, kategori, tingkat kepentingan, kode dan nilai kriteria dapat dilihat di Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Kategori, Bobot, Kode dan Tingkat Kepentingan alam Pemilihan Destinasi Wisata Tematik di

## Kabupaten Halmahera Utara Menggunakan Metode TOPSIS
Kategori Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Cost Tingkat Kepentingan 5 4 3 3 3 3 Kode K1 K2 K3 K4 K5 K6 Kriteria Biaya Tiket Fasilitas Keamanan Kebersihan Akses Jalan Jarak Tempuh 0,25-0,50 Murah Kurang Lengkap Kurang Aman Kurang Bersih Sulit Dekat 0,55-0,75 Cukup Mahal Cukup Lengkap Cukup Aman Cukup Bersih Cukup Mudah Cukup Dekat 0,80-0,95 Mahal Lengkap Aman Bersih Mudah Jauh
Tabel  3  merupakan  kategori, tingkat  kepentingan  dan  kode  dari  kriteria  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh yang digunakan dalam perhitungan sesuai metode TOPSIS. Berdasarkan kategori, kriteria biaya tiket dan jarak tempuh diklasifikasikan sebagai cost sementara kriteria fasilitas, keamanan, kebersihan dan akses jalan diklasifikasikan sebagai  benefit. Biaya tiket diberikan nilai lima yang berarti sangat penting,  dan  kriteria  fasilitas  diberikan  nilai  empat  yang  berarti  penting.  Sementara  itu,  kriteria  keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh diberikan bobot tiga yang berarti cukup penting.  Adapun nilai relatif pada  masing-masing  alternatif  disesuaikan  dengan  kondisi  eksisting  destinasi  wisata  tematik.  Metode  TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif terpilih harus memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Tahap  pertama  dalam  implementasi  metode  TOPSIS  dalam  penelitian  ini  ialah  pembuatan  matriks  keputusan ternormalisasi sebagaimana persamaan (4) berikut.
R ij = Xij √∑ Xij 2
m i=1 (4)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
i= 1,2,3...m; dan j= 1,2,3 ...n
Tahap  kedua  ialah  membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  (Weight  Normalized  Decision Matrix)  dimana  solusi  ideal  positif  dan  negatif  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi  ( Y ij ) melalui persamaan (5) berikut. Y ij = W i R ij (5)
i= 1,2,3...m; dan j= 1,2,3 ...n
Tahap ketiga ialah menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif, dimana solusi ideal positif ( A + ) ditentukan berdasarkan persamaan (6) berikut.
A + = (y1 + , y2 + , … yn + ) (6)
Sedangkan matriks solusi deal negatif  ( A − ) ditentukan berdasarkan persaman (7) berikut.
A + = (y1 − , y2 − , … yn − ) (7)
Selanjutnya  untuk  menentukan  jarak  nilai  dari  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif diperoleh dengan persamaan (8) berikut.
D i = √∑ (Y ij − Y i + ), n j=1 i = 1,2,3 … m
(8)
Selanjutnya untuk menentukan jarak nilai dari setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif diperoleh dengan persamaan (9) berikut.
D i = √∑ (Y ij − Y i − ), n j=1 i = 1,2,3 … m
(9)
Pada tahap penentuan nilai referensi untuk setiap alternatif dapat menggunakan persamaan (10) berikut.
V = Di− Di−+Di+ , i = 1,2,3 … m (10)
Perhitungan nilai preferensi merupakan tahap akhir dalam metode TOPSIS, semakin tinggi nilai alternatif menunjukkan bahwa semakin tinggi alternatif tersebut diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan dalam penelitian ini terdiri dari dua pokok bahasan penting yakni implementasi metode SAW dalam pemilihan destinasi wisata tematik, serta implementasi metode TOPSIS dalam pemilihan destinasi wisata tematik di Kabupaten Halmahera Utara.

## 3.1  Implementasi Metode Simple Additive Weight (SAW) dalam  Pemilihan Destinasi Wisata Tematik di Kabupaten Halmahera Utara
Perilaku  wisatawan  dalam  merencanakan  perjalanan  wisata  tidak  terlepas  dari  proses  pengambilan  keputusan perihal atraksi, akomodasi dan amenitas, aksesibilitas, dan ancillary.  Dalam konteks penelitian ini, penggunaan metode SAW sangat relevan digunakan dalam pemilihan destinasi wisata berdasarkan berbagai kriteria. Penelitian ini  menggunakan  kriteria  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  akses  jalan,  dan  jarak  tempuh  sebagai pertimbangan  dalam  memilih  alternatif  destinasi  wisata  sesuai  dengan  tema  yakni  destinasi  wisata  alam  dan petualangan, destinasi wisata sejarah dan budaya, destinasi wisata pantai dan rekreasi, maupun destinasi wisata bahari  di  daerah  kepulauan.  Secara  spesifik,  berdasarkan  studi  kasus  di  Kabupaten  Halmahera  Utara,  terdapat beberapa  destinasi  yang dapat  diklasifikasikan  secara  tematik.  Berdasarkan  tema  wisata  alam  dan  petualangan, alternatif  yang  ditetapkan  ialah  Telaga  Duma,  Telaga  Paca,  Telaga  Paca,  Telaga  Biru,  Telaga  Lina,  Air  Panas Mamuya,  Air  Terjun  Sapoli, dan  Gunung  Karianga.  Selanjutnya, berdasarkan  tema  wisata  sejarah  dan  budaya, alternatif yang ditetapkan ialah Desa Duma, Desa Kakara, Desa Wangongira, Desa Kao, Desa Limau, Hibualamo, dan Pulau Tulang. Selain itu, berdasarkan tema wisata pantai dan rekreasi, alternatif yang ditetapkan ialah Pantai Pitu,  Pantai  Luari,  Pantai  Pasir  Panjang  Ruko,  Pantai  Kupa-Kupa,  Pantai  Tanjung  Jere,  Tanjung  Bongo,  dan Tanjung  Pilawang.  Selanjutnya,  berdasarkan  tema  wisata  bahari  di  daerah  kepulauan  maka  alternatif  yang ditetapkan ialah Pulau Pawole, Pulau Kumo, Pulau Kakara, Pulau Tagalaya, Pulau Meti, Pulau Kahona, dan Pulau Magaliho.  Masing-masing  destinasi  diberikan  nilai  relatif  sesuai  dengan  karakteristik  dalam  Tabel  2.  Dengan demikian, nilai relatif masing-masing alternatif dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Nilai Relatif Destinasi Wisata Tematik Kode dan Alternatif Nilai Relatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 Telaga Duma 0,3 0,3 0,6 0,3 0,8 0,6 A2 Telaga Paca 0,2 0,3 0,6 0,5 0,8 0,5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
Kode dan Alternatif Nilai Relatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A3 Telaga Biru 0,2 0,2 0,5 0,3 0,6 0,6 A4 Telaga Lina 0,2 0,2 0,4 0,2 0,4 0,8 A5 Air Panas Mamuya 0,3 0,5 0,6 0,6 0,8 0,5 A6 Air Terjun Sapoli 0,2 0,2 0,4 0,2 0,3 0,8 A7 Gunung Karianga 0,2 0,2 0,4 0,3 0,3 0,9 B1 Desa Duma 0,3 0,3 0,6 0,4 0,6 0,5 B2 Desa Kakara 0,5 0,7 0,6 0,5 0,7 0,2 B3 Desa Wangongira 0,2 0,2 0,6 0,3 0,5 0,8 B4 Desa Kao 0,2 0,2 0,5 0,3 0,7 0,8 B5 Desa Limau 0,2 0,2 0,6 0,3 0,4 0,8 B6 Hibualamo 0,2 0,7 0,7 0,7 0,9 0,2 B7 Pulau Tulang 0,3 0,8 0,7 0,7 0,8 0,2 C1 Pantai Pitu 0,3 0,7 0,7 0,7 0,8 0,3 C2 Pantai Luari 0,5 0,8 0,8 0,8 0,7 0,5 C3 Pantai Pasir Panjang Ruko 0,4 0,7 0,6 0,7 0,6 0,7 C4 Pantai Kupa-Kupa 0,5 0,7 0,8 0,7 0,6 0,6 C5 Pantai Tanjung Jere 0,6 0,6 0,6 0,7 0,4 0,8 C6 Tanjung Bongo 0,5 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 C7 Tanjung Pilawang 0,2 0,3 0,6 0,5 0,8 0,2 D1 Pulau Pawole 0,7 0,3 0,5 0,5 0,7 0,8 D2 Pulau Kumo 0,2 0,6 0,9 0,6 0,8 0,5 D3 Pulau Kakara 0,5 0,5 0,8 0,5 0,7 0,7 D4 Pulau Tagalaya 0,7 0,5 0,6 0,6 0,6 0,7 D5 Pulau Meti 0,4 0,6 0,8 0,8 0,7 0,7 D6 Pulau Kahona 0,4 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 D7 Pulau Magaliho 0,4 0,3 0,8 0,8 0,7 0,7
Tabel  4  merupakan  nilai  relative  yang  ditetapkan  berdasarkan  kriteria  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh. Kondisi eksisting masing-masing destinasi dinilai sebagaimana kriteria penilaian pada Tabel 2 sebelumnya.  Pemberian nilai relative disesuaikan dengan kondisi eksisting masing-masing destinasi wisata yang telah diklasifikasikan berdasarkan tema wisata.  Hasil penetapan nilai relatif pada masing- masing alternatif dinormalisasi sebagaima persamaan (1) dan persamaan (2) dengan hasil pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Tabel Matriks Keputusan dan Normalisasi Destinasi Wisata Tematik
K/A K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,8 0,6 1 0,5 1 0,833333333 A2 1 0,6 1 0,833333333 1 1 A3 1 0,4 0,833333333 0,5 0,75 0,833333333 A4 1 0,4 0,666666667 0,333333333 0,5 0,625 A5 0,666666667 1 1 1 1 1 A6 1 0,4 0,666666667 0,333333333 0,375 0,625 A7 1 0,4 0,666666667 0,5 0,375 0,555555556 B1 0,8 0,375 0,857142857 0,571428571 0,666666667 0,4 B2 0,4 0,875 0,857142857 0,714285714 0,777777778 1 B3 1 0,25 0,857142857 0,428571429 0,555555556 0,25 B4 1 0,25 0,714285714 0,428571429 0,777777778 0,25 B5 1 0,25 0,857142857 0,428571429 0,444444444 0,25 B6 1 0,875 1 1 1 1 B7 0,666666667 1 1 1 0,888888889 1 C1 0,666666667 0,875 0,875 0,875 1 0,666666667 C2 0,4 1 1 1 0,875 0,4 C3 0,5 0,875 0,75 0,875 0,75 0,285714286 C4 0,4 0,875 1 0,875 0,75 0,333333333 C5 0,333333333 0,75 0,75 0,875 0,5 0,25 C6 0,4 0,875 0,75 0,75 0,75 0,333333333 C7 1 0,375 0,75 0,625 1 1 D1 0,285714286 0,428571429 0,555555556 0,625 0,875 0,625 D2 1 0,857142857 1 0,75 1 1 D3 0,4 0,714285714 0,888888889 0,625 0,875 0,714285714 D4 0,285714286 0,714285714 0,666666667 0,75 0,75 0,714285714

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
K/A K1 K2 K3 K4 K5 K6 D5 0,5 0,857142857 0,888888889 1 0,875 0,714285714 D6 0,5 1 0,777777778 0,875 0,875 0,833333333 D7 0,5 0,428571429 0,888888889 1 0,875 0,714285714
Tabel 5 merupakan matriks keputusan dan normalisasi berdasarkan nilai relative masing-masing alternatif yang  diperoleh  dari  persamaan  (1)  dan  (2).  Berdasarkan  hasil  normalisasi,  dapat  diperoleh  nilai  preferensi  (V) menggunakan  persamaan  (3)  dengan  luaran  nilai  bobot  terbesar.  Selanjutnya,  proses  perankingan  dilakukan berdasarkan tema destinasi wiasta, sebagaimana Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Nilai Preferensi dan Hasil Perankingan Destinasi Wisata Alam dan Petualangan
Nilai Preferensi V Hasil Ranking A1 0,24 0,12 0,2 0,05 0,1 0,083333333 0,793333 3 A2 0,3 0,12 0,2 0,083333333 0,1 0,1 0,903333 1 A3 0,3 0,08 0,166666667 0,05 0,075 0,083333333 0,755 4 A4 0,3 0,08 0,133333333 0,033333333 0,05 0,0625 0,659167 5 A5 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,9 2 A6 0,3 0,08 0,133333333 0,033333333 0,0375 0,0625 0,646667 7 A7 0,3 0,08 0,133333333 0,05 0,0375 0,055555556 0,656389 6
Tabel 6 merupakan nilai preferensi dari hasil kalkulasi alternatif yang tergolong destinasi wisata alam dan petualangan. Hasil perankingan menunjukkan bahwa destinasi wisata Telaga Paca memiliki nilai 0,903333 dengan posisi pertama. Selanjutnya, destinasi wisata Air Panas Mamuya memiliki nilai 0,9 dengan posisi kedua. Adapun, destinasi berikutnya ialah Telaga Duma dengan nilai 0,793333, Telaga Biru dengan nilai 0,755, Telaga lina dengan nilai 0,659167, Gunung Karianga dengan nilai 0,656389, dan Air Terjun Sapoli dengan nilai 0,646667. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan tema destinasi wisata alam dan petualangan, destinasi wisata Telaga Paca dan Air Panas Mamuya memiliki keunggulan berdasarkan kriteria biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh. Dengan demikian, dapat direkomendasikan program optimalisasi pengembangan destinasi wisata  Telaga  Paca  dan  Air  Panas  Mamuya  agar  dapat  menguntungkan  masyarakat  lokal  dan  pemangku kepentingan  lainnya.  Selanjutnya,  berdasarkan  tema  wisata  sejarah  dan  budaya,  nilai  preferensi  dan  hasil perankingan dapat dilihat pada table 7 berikut.
Tabel 7. Nilai Preferensi dan Hasil Perankingan Destinasi Wisata Sejarah dan Budaya
Nilai Preferensi V Hasil Ranking B1 0,24  0,075 0,171428571  0,057142857  0,066666667 0,04 0,650238 4 B2 0,12  0,175 0,171428571  0,071428571  0,077777778 0,1 0,715635 3 B3 0,3 0,05 0,171428571  0,042857143  0,055555556 0,025 0,644841 5 B4 0,3 0,05 0,142857143  0,042857143  0,077777778 0,025 0,638492 6 B5 0,3 0,05 0,171428571  0,042857143  0,044444444 0,025 0,63373 7 B6 0,3  0,175 0,2 0,1 0,1 0,1 0,975 1 B7 0,2 0,2 0,2 0,1  0,088888889 0,1 0,888889 2
Tabel 7 merupakan nilai preferensi dan hasil perankingan berdasarkan tema wisata sejarah dan budaya yang menunjukkan bahwa Hibualamo memiliki nilai yang lebih tinggi yakni 0,975 sehingga menempati posisi pertama. Sementara Pulau Tulang memiliki nilai 0,888889 dan menempati posisi kedua. Adapun, Desa Kakara menempati posisi ketiga dengan nilai 0,715635. Selanjutnya, Desa Duma dengan nilai 0,650238, Desa Wangongira memiliki nilai  0,644841,  Desa  Kao  memiliki  nilai  0,638492,  dan  Desa  Limau  memiliki  nilai  sebesar  0,63373.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  Hibualamo,  Pulau  Tulang  dan  Desa  Kakara  memiliki  nilai  relative  yang  lebih  unggul berdasarkan  kriteria  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  akses  jalan,  dan  jarak  tempuh.  Meskipun demikian, apabila dilakukan penambahan kriteria dan alternatif atau perubahan bobot derajat kepentingan kriteria dan  pembaharuan  nilai  relative  alternatif  destinasi  wisata,  akan  menunjukkan  nilai  dan  posisi  yang  berbeda. Selanjutnya, nilai preferensi dan hasil perankingan destinasi wisata pantai dan rekreasi dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Nilai Preferensi dan Hasil Perankingan Destinasi Wisata Pantai dan Rekreasi Nilai Preferensi V Hasil Ranking C1 0,2 0,175 0,175  0,0875 0,1 0,066666667 0,804167 1 C2 0,12 0,2 0,2 0,1 0,0875 0,04 0,7475 3 C3 0,15 0,175 0,15 0,0875 0,075 0,028571429 0,666071 5 C4 0,12 0,175 0,2 0,0875 0,075 0,033333333 0,690833 4 C5 0,1 0,15 0,15 0,0875 0,05 0,025 0,5625 7 C6 0,12 0,175 0,15 0,075 0,075 0,033333333 0,628333 6

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
Nilai Preferensi V Hasil Ranking C7 0,3 0,075 0,15 0,0625 0,1 0,1 0,7875 2
Tabel 8 merupakan nilai preferensi dan hasil perankingan berdasarkan destinasi wisata pantai dan rekreasi di  Kabupaten  Halmahera  Utara.  Berdasarkan  hasil  perankingan,  destinasi  wisata  Pantai  Pitu  memiliki  nilai 0,804167 serta menempati ranking pertama, selanjutnya destinasi wisata Tanjung Pilawang memiliki nilai 0,7875 serta menempati posisi kedua. Adapun, Pantai Luari memiliki nilai 0,7475 serta menempati posisi ketiga. Adapun, destinasi Pantai Kupa-Kupa memiliki nilai 0,690833, destinasi wisata Pantai Pasir Panjang Ruko memiliki nilai 0,666071, destinasi Tanjung Bongo memiliki nilai 0,628333, destinasi wisata Pantai Tanjung Jere memiliki nilai 0,5625. Destinasi dengan nilai tertinggi menunjukkan adanya keunggulan bedasarkan kriteria biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh. Selanjutnya, nilai preferensi dan hasil perankingan destinasi wisata berdasarkan tema wisata bahari di daerah kepulauan dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Nilai Preferensi dan Hasil Perankingan Destinasi Wisata Bahari di Daerah Kepulauan
Nilai Preferensi V Hasil Ranking D1  0,085714286  0,085714286  0,111111111  0,0625 0,0875  0,0625 0,49504 7 D2  0,3 0,171428571  0,2 0,075 0,1 0,1 0,946429 1 D3  0,12 0,142857143  0,177777778  0,0625 0,0875  0,071428571  0,662063 5 D4  0,085714286  0,142857143  0,133333333  0,075 0,075 0,071428571  0,583333 6 D5  0,15 0,171428571  0,177777778  0,1 0,0875  0,071428571  0,758135 3 D6  0,15 0,2 0,155555556  0,0875 0,0875  0,083333333  0,763889 2 D7  0,15 0,085714286  0,177777778  0,1 0,0875  0,071428571  0,672421 4
Tabel 9 merupakan nilai preferensi dan hasil perankingan destinasi wisata bahari di daerah kepulauan dalam wilayah administratif Kabupaten Halmahera Utara. Berdasarkan nilai relatif pada masing-masing alternatif dengan bobot nilai kriteria biaya tiket, fasilitas, keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh, maka dapat diketahui Pulau Kumo memiliki nilai 0,946429 serta menempati ranking pertama, sementara Pulau Kahona memiliki nilai 0,763889 dan menempati ranking kedua. Adapun, Pulau Meti memiliki nilai 0,758135 serta menempati ranking ketiga.  Selanjutnya,  Pulau  Magaliho  memiliki  nilai  0,672421,  Pulau  Kakara  memiliki  nilai  0,662063,  Pulau Tagalaya memiliki nilai 0,583333, dan Pulau Pawole memiliki nilai 0,49504. Secara keseluruhan masing-masing destinasi memiliki potensi wisata dengan aktivitas yang beragam, sehingga menarik wisatawan.

## 3.2 Implementasi Metode Technique for Other Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam Pemilihan Destinasi Wisata Tematik di Kabupaten Halmahera Utara
Implementasi metode TOPSIS dalam mengolah nilai relative pada masing-masing alternatif disesuaikan dengan derajat  kepentingan  pada  kriteria  biaya  tiket,  fasilitas,  keamanan,  kebersihan,  akses  jalan,  dan  jarak  tempuh. Kriteria Biaya Tiket diberikan nilai 5 yang berarti sangat penting, kriteria fasilitas diberikan nilai 4 yang berarti penting, dan kriteria keamanan, kebersihan, akses jalan, dan jarak tempuh diberikan nilai 3 yang berarti cukup penting.  Skala  penilaian  disesuaikan  dengan  kategorisasi  pada  Tabel  3,  sehingga  dapat  dilanjutkan  ke  tahap pembuatan matriks ternormalisasi menggunakan persamaan (4) sebagaimana Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Matriks Ternormalisasi Destinasi Wisata Alam dan Petualangan
Nilai Pembagi 0,5937171 0,76811457 1,3453624 0,9797959 1,61864141 1,81934054 R 0,42107596 0,39056673 0,44597649 0,30618622 0,49424165 0,329789826 0,33686077 0,39056673 0,44597649 0,51031036 0,49424165 0,274824855 0,33686077 0,26037782 0,37164707 0,30618622 0,37068124 0,329789826 0,33686077 0,26037782 0,29731766 0,20412415 0,24712083 0,439719768 0,50529115 0,65094455 0,44597649 0,61237244 0,49424165 0,274824855 0,33686077 0,26037782 0,29731766 0,20412415 0,18534062 0,439719768 0,33686077 0,26037782 0,29731766 0,30618622 0,18534062 0,494684739 0,5937171 0,76811457 1,3453624 0,9797959 1,61864141 1,81934054
Tabel  10  merupakan  matriks  destinasi  wisata  alam  dan  petualangan  yang  ternormalisasi  menggunakan persamaan  (3).  Persamaan  (4)  digunakan  untuk  membuat  tabel  ternormalisasi,  kemudian  proses  kalkulasi dilanjutkan  menggunakan  persamaan  (5)  untuk  membuat  matriks  ternormalisasi  terbobot.  Setelah  diperoleh matriks ternormalisasi terbobot, dapat digunakan persamaan (6) untuk memperoleh nilai solusi ideal positif (A+) dilanjutkan dengan persamaan (7) untuk memperoleh nilai solusi ideal negatif (A-) sebagaimana Tabel 11 berikut.
Tabel 24. Matriks Terormalisasi Terbobot, Nilai Solusi Ideal Positif (A+) dan Negatif (A-)
Y 1,68430384 1,56226693 1,33792946 1,53093109 1,48272495 0,824474565 1,68430384 1,04151129 1,11494122 0,91855865 1,11204371 0,989369478 1,68430384 1,04151129 0,89195298 0,61237244 0,74136248 1,319159304

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
2,52645576 2,60377822 1,33792946 1,83711731 1,48272495 0,824474565 1,68430384 1,04151129 0,89195298 0,61237244 0,55602186 1,319159304 1,68430384 1,04151129 0,89195298 0,91855865 0,55602186 1,484054217 2,1053798 1,56226693 1,33792946 0,91855865 1,48272495 0,989369478 1,68430384 1,56226693 1,33792946 1,53093109 1,48272495 0,824474565 ( A+ ) 1,68430384 2,60377822 1,33792946 1,83711731 1,48272495 0,824474565 (A-) 2,52645576 1,04151129 0,89195298 0,61237244 0,55602186 1,484054217
Tabel 11 merupakan matriks ternormalisasi terbobot beserta nilai solusi ideal positif (A+) dan nilai solusi ideal negatif (A-) yang diperoleh dari persamaan (5), persamaan (6), dan persaman (7). Tahap selanjutnya ialah perhitungan nilai jarak antara nilai terbobot terhadap nilai solusi ideal positif (D+) menggunakan persamaan (8) dan  nilai  solusi  ideal  negatif  (D-)  menggunakan  persamaan  (9).  Selanjutnya,  dapat  digunakan  persamaan  (10) untuk  memperoleh  nilai  preferensi  (V)  dari  masing-masing  alternatif  dalam  hal  ini  destinasi  wisata  alam  dan petualangan (A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7), serta hasil perankingan sebagaimana Tabel 12 berikut.
Tabel 12. Nilai Jarak Antara Nilai Terbobot terhadap A+ dan A-, Kode Alternatif, Nilai Prefensi dan Rank
Jarak Antara Nilai Terbobot Terhadap A+ dan A- Kode Nilai Preferensi Rank D1+ 1,19252115 D1- 2,92521815 A1 0,71039421 2 D2+ 0,96867531 D2- 2,83348868 A2 0,74523053 1 D3+ 1,46086864 D3- 3,4431355 A3 0,70210697 3 D4+ 1,79234708 D4- 3,72742768 A4 0,67528619 5 D5+ 1,57414122 D5- 2,42484536 A5 0,60636497 7 D6+ 1,89641501 D6- 3,81965559 A6 0,668231 6 D7+ 1,71478512 D7 3,62497216 A7 0,67886459 4
Tabel 12 merupakan hasil perhitungan nilai jarak antara nilai terbobot terhadap A+ dan A-, Kode Alternatif, Nilai  Preferensi,  dan  hasil  perankingan.  Berdasarkan  hasil  perankingan  menggunakan  metode  TOPSIS  dapat diketahui bahwa destinasi wisata Telaga Paca (A2) memperoleh nilai preferensi yang paling tinggi dengan nilai 0,74523053.  Sama  halnya  dengan  hasil  perankingan  menggunakan  metode  SAW  yang  menunjukkan  bahwa destinasi wisata Telaga Paca (A2) memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,903333 dan menempati ranking pertama. Meskipun demikian, hasil perhitungan menggunakan metode TOPSIS menunjukkan bahwa Telaga Duma (A1) dan  Telaga  Biru  (A3)  menempati  urutan  kedua  dan  ketiga.  Hal  ini  berbeda  dengan  metode  SAW  yang menunjukkan bahwa Air Panas Mamuya (A5) yang menempati urutan kedua, dan Telaga Duma menempati urutan ketiga. Meskipun metode SAW dan TOPSIS menggunakan klasifikasi benefit dan cost pada kriteria yang sama, bobot  nilai  dan derajat  kepentingan yang  ditetapkan  akan menunjukkan  hasil  yang berbeda,  Hal  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 13 berikut.
Tabel 13. Nilai Jarak Antara Nilai Terbobot terhadap A+ dan A-, Kode Alternatif, Nilai Prefensi dan Rank
Jarak Antara Nilai Terbobot Terhadap A+ dan A- Kode Nilai Preferensi Rank D1+ 0,86577884 D1- 5,51479458 B1 0,86431018 1 D2+ 2,35112714 D2- 4,95683853 B2 0,67827885 7 D3+ 1,14709786 D3- 5,72001409 B3 0,83295775 3 D4+ 1,10236648 D4- 5,65779877 B4 0,83693202 2 D5+ 1,22878888 D5- 5,79512469 B5 0,82505638 4 D6+ 1,24150949 D6- 4,96437359 B6 0,79994636 5 D7+ 1,5741193 D7 4,7331713 B7 0,75042861 6 D1+ 1,14697241 D1- 3,35508964 C1 0,74523398 2 D2+ 1,79702072 D2- 2,76280124 C2 0,60590112 7 D3+ 1,33162133 D3- 3,05029941 C3 0,69611013 3 D4+ 1,64315761 D4- 2,88955522 C4 0,63748914 5 D5+ 1,96815123 D5- 3,13238988 C5 0,61412894 6 D6+ 1,54904119 D6- 3,12206339 C6 0,66837797 4 D7+ 0,73259399 D7 4,16903593 C7 0,85054074 1 D1+ 2,01956673 D1- 3,72007252 D1 0,64813699 6 D2+ 1,32064143 D2- 3,69634197 D2 0,73676584 2 D3+ 1,52362378 D3- 3,41088443 D3 0,69123088 3 D4+ 2,09441055 D4- 3,45769013 D4 0,62277151 7 D5+ 1,57654393 D5- 3,18744539 D5 0,66907064 5 D6+ 1,65071789 D6- 3,34177941 D6 0,66936028 4 D7+ 1,23265333 D7 3,5345291 D7 0,74142938 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
Tabel 13 merupakan hasil perhitungan nilai jarak antara nilai terbobot terhadap A+ dan A-, Kode Alternatif, Nilai  Preferensi,  dan  hasil  perankingan  khusus  untuk  tema  destinasi  wisata  sejarah  dan  budaya (B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7) dan destinasi wisata pantai dan rekreasi (C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7) serta destinasi wisata bahari di daerah kepulauan (D1,D2,D3,D4,D5,D6,D7). Berdasarkan metode TOPSIS, dapat diketahui bahwa hasil perankingan untuk destinasi wisata sejarah dan budaya, Desa Duma (B1) menempati posisi pertama dengan nilai 0,86431018.  Selanjutnya,  hasil  perankingan  destinasi  wisata  pantai  dan  rekreasi  menunjukkan  bahwa  Tanjung Pilawang (C7) menempati posisi pertama dengan nilai 0,85054074. Adapun, hasil perankingan destinasi wisata bahari  di  daerah  kepulauan  menunjukkan  bahwa  Pulau  Magaliho  (D7)  menempati  posisi  pertama  dengan  nilai 0,74142938.  Apabila  dibandingkan  dengan  metode  SAW,  maka  dapat  diketahui  adanya  perbedaan  hasil perankingan pada destinasi dengan tema wisata sejarah dan budaya, yang mana Hibulamao (B6) menempati posisi pertama, kemudian dalam kategori destinasi wisata pantai dan rekreasi dapat diketahui bahwa Pantai Pitu (C1) menempati posisi pertama. Adapun, dalam kategori destinasi wisata bahari di daerah kepulauan dapat diketahui bahwa  Pulau  Kumo  (D2)  menempati  posisi  pertama.  Perbedaan  nilai  dalam  metode  SAW  dan  TOPSIS menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang dikonstruksi untuk menghasilkan rekomendasi perjalanan wisata perlu disesuaikan dengan preferensi wisatawan sehingga dapat disesuaikan bobot nilai kriteria atau derajat kepentingan.  Meskipun,  nilai  relative  pada  masing-masing alternatif  bersifat  subjektif,  kriteria  yang  digunakan sebagai alat ukur akan memberikan hasil yang sesuai dengan permintaan wisatawan.
Pelaku  perjalanan  di  berbagai  destinasi  wisata  memiliki  sejumlah  pertimbangan  dalam  merencanakan perjalanan wisata. Pertimbangan-pertimbangan dalam penetapan destinasi wisata dapat dijadikan sebagai kriteria untuk dianalisis secara komprehensif menggunakan metode pengambilan keputusan. Wavi dan Huda menunjukkan bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  berbasis  website  untuk  menunjang kinerja institusi maupun unit bisnis [18]. Zuraidah dan Marlinda menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang  menghasilkan  rekomendasi  pengembangan  destinasi  wisata  sangat  dibutuhkan  untuk  merekomendasikan atraksi,  aksesibilitas,  akomodasi  dan  amenitas  yang  sesuai  dengan  preferensi  dan  kebutuhan  pelaku  perjalanan [19]. Disisi lain, Vincentius dan Hermawan merancang aplikasi Social Network Travellers menggunakan sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan pelaku perjalanan dalam mencari tempat wisata yang sesuai dengan kebutuhan  [20].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kajian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  di  bidang  pariwisata perlu dikembangkan untuk menyesuaikan perubahan preferensi dan kebutuhan wisatawan dari waktu ke waktu. Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  kajian  dapat  berkontribusi  secara  teoretis  dan  empiris  dalam  hal eksplanasi  pentingnya  sistem  pendukung  keputusan  dalam  optimalisasi  manajemen  destinasi  wisata,  hingga menetapkan itinerary bagi pelaku perjalanan wisata domestik di berabagai jenis destinasi dalam lingkup Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam  menghasilkan rekomendasi perjalanan wisata tematik perlu disesuaikan dengan preferensi wisatawan untuk menetapkan kriteria, bobot  nilai  dan  derajat  kepentingan  yang  kontekstual.  Berdasarkan  hasil  implementasi  metode  SAW  dalam pemilihan  destinasi  wisata  tematik  dapat  diketahui  bahwa  :  berdasarkan  konteks  destinasi  wisata  alam  dan petualangan, destinasi wisata Telaga Paca (A2) menempati posisi pertama; berdasarkan konteks destinasi wisata sejarah  dan  budaya,  destinasi  wisata  Hibualamo  (B6)  menemati  posisi  pertama;  berdasarkan  konteks  destinasi wisata  pantai  dan  rekreasi,  destinasi  wisata  Pantai  Pitu  (C1)  menempati  posisi  pertama;  berdasarkan  konteks destinasi  wisata  bahari  di  daerah  kepulauan,  destinasi  wisata  Pulau  Kumo  (D2)  menempati  posisi  pertama. Adapun,  hasil  implementasi metode  TOPSIS  yang  menunjukkan  bahwa  :  berdasarkan  konteks  destinasi  wisata alam dan petualangan, destinasi wisata Telaga Paca (A2) menempati posisi pertama; berdasarkan konteks destinasi wisata  sejarah  dan  budaya,  destinasi  wisata  Desa  Duma  (B1)  menemati  posisi  pertama;  berdasarkan  konteks destinasi  wisata  pantai  dan  rekreasi,  destinasi  wisata  Tanjung  Pilawang  (C7)  menempati  posisi  pertama; berdasarkan konteks destinasi wisata bahari di daerah kepulauan, destinasi wisata Pulau Magaliho (D7) menempati posisi pertama. Rekomendasi penelitian lanjutan ialah dengan menyesuaikan kriteria dan nilai derajat kepentingan sesuai dengan preferensi wisatawan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada seluruh pihak yang turut berkontribusi memberikan dukungan hingga penelitian ini dapat selesai. Terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM), Fakultas Ilmu Administrasi  Bisnis  dan  Ilmu  Komunikasi  (FIABIKOM),  Program  Studi  Pariwisata,  Fakultas  Teknik  (FT), Program Studi Sistem Informasi, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya.

## REFERENSI
[1] A. Purwanto, R. A. Saputra, and N. Herlambang, “Implementasi Metode SAW Dalam Pemilihan Tempat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 673 − 684 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3504
Wisata di Kabupaten Kotawaringin Timur,” Progresif  J. Ilm. Komput., vol. 19, no. 1, pp. 401–410, 2023.
[2] I. Mahendra and A. Suprapto, “Penerapan Metode TOPSIS & SAW Dalam Pemilihan  Destinasi Wisata Di Jawa Timur,” INFORMAL Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 18–25, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.15311.
[3] Sunarti,  “Perbandingan  Metode  Saw  Dan  Topsis  Dalam  Pemilihan  Tujuan  Wisata  Di  Jawa  Barat,” Techno.Com, vol. 18, no. 1, pp. 76–87, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i1.2098.
[4] Z.  Indra  and  M.  D.  Anggara,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Lokasi  Wisata  yang Terekomendasi di Kota Medan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web,” J. Sist. Inf. dan Sains Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 18–28, 2023.
[5] Minarni, A. Purwanto, R. A. Saputra, and N. Herlambang, “Implementasi Metode SAW Dalam Pemilihan Tempat Wisata di Kabupaten Kotawaringin Timur,” Progresif  J. Ilm. Komput., vol. 19, no. 1, pp. 401– 410, 2023.
[6] Fatimah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Wisata Pada Dinas Pariwisata Kabupaten Gayo Lues Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 39–48, 2023.
[7] M. I. Riadillah and A. Meiriza, “Application of the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Method in Determining Tourist Destinations,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 7, no. 1, pp. 14–22, 2021, doi: 10.24114/cess.v7i1.26141.
[8] A.  J.  Ternando,  R.  Efendi,  and  E.  P.  Purwandari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Pemilihan Penginapan di Kota Bengkulu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Kota Bengkulu),” J. Rekursif, vol. 6, no. 1, pp. 24–35, 2018.
[9] E. Suharyanto and S. Malinda, “Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Web  Pada  PT  CITRA  MITRA NUSANTARA,” J. E-Bisnis, Sist. Informasi, Teknol. Inf. ESIT, vol. 18, no. 1, pp. 39–48, 2023.
[10] E. Suryadi and A. Yani, “Penerapan Metode TOPSIS Pemilihan Sosial Media Marketing Untuk Penjualan Aksesoris Pariwisata Lombok,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 429– 440, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.545.
[11] A. Hermawan and Evan, “Hotel Recommendation System Using SAW (Simple Additive Weighting) And TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) Method,” bit-Tech, vol. 1, no. 3, pp. 129–143, 2019, doi: 10.32877/bt.v1i3.71.
[12] K. Yamagishi et al., “Evaluating the destination management performance of small islands with the fuzzy best-worst  method  and  fuzzy simple  additive  weighting,”  Curr.  Issues  Tour.,  vol.  26,  no.  8,  pp.  1224– 1253, 2022, doi: 10.1080/13683500.2022.2054404.
[13] K. Yamagishi and L. Ocampo, “Utilizing TOPSIS-Sort for sorting tourist sites for perceived COVID-19 exposure,” Curr. Issues Tour., vol. 25, no. 2, pp. 168–178, 2022, doi: 10.1080/13683500.2021.1918070.
[14] J.  Moosivand  and  B.  M.  Farahani,  “Analysing  the  Relationship  Between  Urban  Infrastructure  and Attracting Urban Tourists by Using TOPSIS and AHP Models,” Tour. Plan. Dev., vol. 10, no. 4, pp. 467– 479, 2013, doi: 10.1080/21568316.2013.815268.
[15] T.  Prihatin  and  R.  L.  Andharsaputri,  “Implementasi  Metode  AHP  dan  SAW  dalam  Penentuan  Tenaga Pengajar Les Terfavorit,” Teknika, vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[16] M. F. Adzaki, Y. Ramadhani, and A. Fadli, “Penerapan Metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) Untuk Memilih Desa Sebagai Lokasi Kuliah Kerja Nyata,” J. Pendidik. dan Teknol. Indones., vol. 3, no. 3, pp. 117–124, 2023.
[17] H.  S.  Pakpahan,  Y.  Basani,  and  N.  Shadrina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata Menggunakan Metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 18, no. 1, pp. 1–10, 2023, doi: 10.35508/jicon.v9i1.3835.
[18] F. Wavi and Y. Huda, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Backward Chaining Pada Aplikasi Web Mandeh Traveling Pada Kawasan Mandeh Berbasis Framework Codeigniter,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 5, no. 3, pp. 9820–9845, 2021.
[19] E.  Zuraidah  and  L.  Marlinda,  “System  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Wisata  Lombok Menggunakan Metode Preference Rangking Organization For  Enrichman Evaluation (PROMETHEE),” J. Tek. Komput., vol. 4, no. 1, pp. 223–226, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/article/view/2600
[20] R. Vincentius and A. Hermawan, “Perancangan Aplikasi Social Network Travellers menggunakan Metode Electre,”  J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  vol.  2,  no.  1,  pp.  7–12,  2020,  doi: 10.36499/jinrpl.v2i1.2777.