## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN DESTINASI WISATA DI MALANG MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Rully Fajar Alfitroni 1 , Umi Chotijah 2 Putri Aisyiyah Rakhma Devi 3
1) CV Travelindo Adventure
2) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 , Telp.(031) 3951414 Faks. (031) 3952585
E-mail: rullyfajar9@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2 , deviaisyiyah@umg.ac.id 3

## ABSTRAK
Seiring dengan berkembangnya ilmu pengetahuan dari waktu ke waktu, teknologi dan informasi pun turut berkembang dengan pesat. Kecanggihan teknologi informasi yang berkembang saat ini pun tidak hanya  berguna  untuk  kepentingan  intelijen  saja,  namun  telah  merambah  ke  dalam  dunia  industri  dan pariwisata  juga.  CV.  TRAVELINDO  ADVENTURE  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  biro perjalanan. Dalam memilih destinasi wisata terbaik yang akan di masukkan dalam paket layanannya CV. TRAVELINDO  ADVENTURE  saat  ini  masih  secara random dan  hanya  berdasarkan  dari  informasi- informasi yang didapat secara manual. Berdasarkan uraian di atas, permasalahan yang sering terjadi adalah ketidaktepatan dalam pemilihan destinasi wisata terbaik. Menurut penyampaian dari manager pada seluruh karyawan, penentuan destinasi wisata harus berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh perusahaan. Dalam proses ini penilaian pun ditampilkan dalam tabel dan diurutkan dari nilai tertinggi hingga terendah. Beberapa  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat  membantu  permasalahan  diatas  telah  diuji coba, dan terpilih lah satu metode dari beberapa metode yang telah diuji. Metode tersebut adalah metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution , atau biasa disebut TOPSIS
Kata Kunci : Destinasi Wisata, Pariwisata, TOPSIS, Wisata,

## ABSTRACT
Along  with  the  development  of  science  from  time  to  time,  technology  and  information  also develop rapidly. The sophistication of information technology that is currently developing is not only useful for  intelligence  purposes,  but  has  penetrated  into  the  world  of  industry  and  tourism  as  well  CV. TRAVELINDO  ADVENTURE  is  a  company  engaged  in  travel  agency.  In  choosing  the  best  tourist destinations that will be included in the service package, CV. TRAVELINDO ADVENTURE is currently still random and only based on information obtained manually. Based on above description, the problem that often occurs is the inaccuracy in choosing the best tourist destinations. According to the delivery from the manager to all employees, the determination of tourist destinations must be based on criteria that have been determined by the company. In this process, the ratings are displayed in a table and sorted from the highest to the lowest score. Several Decision Support System methods that can help the problems above have been tested, and one method is chosen from several methods that have been tested. The method is Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution , or commonly called TOPSIS
Keywords : Tourism Destinations, Tourism, TOPSIS, Travel.

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  ilmu pengetahuan dari waktu ke waktu, teknologi dan informasi pun turut berkembang dengan pesat. Kecanggihan teknologi informasi yang
berkembang saat ini pun tidak hanya berguna untuk kepentingan intelijen saja, namun telah merambah  ke  dalam  dunia  industri  dan pariwisata juga
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
CV.  TRAVELINDO  ADVENTURE adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang biro  perjalanan.  Dalam  memilih  destinasi wisata terbaik yang akan di masukkan dalam paket  layanannya  CV.  TRAVELINDO ADVENTURE saat ini masih secara random dan  hanya  berdasarkan  dari  informasi- informasi  yang  didapat  secara  manual. Menurut  penyampaian  dari manager pada seluruh karyawan penentuan destinasi wisata harus  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan oleh perusahaan. Dalam proses ini penilaian  pun  ditampilkan  dalam  tabel  dan diurutkan dari nilai tertinggi hingga terendah.
Beberapa metode Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu
permasalahan  diatas  telah  diuji  coba,  dan terpilih lah satu metode dari beberapa metode yang  telah  diuji.  Metode  tersebut  adalah metode Technique  For  Others  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution ,  atau  biasa disebut  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  adalah salah  satu  metode  pendukung  keputusan multikriteria  yang  diperkenalkan  pertama kali pada tahun 1981 oleh Yoon dan Hwang. Metode ini sering digunakan karena konsepnya  yang  sederhana  sehingga  mudah untuk dipahami, kesederhanaan pada metode ini  dapat  dilihat  dari  alur  proses  yang  tidak begitu rumit
Penelitian  serupa  telah  dilakukan  oleh Pendik Pratama (2016) yang mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Pemilihan  Lokasi  Objek Wisata  Menggunakan  Metode  Topsis.  Dan hasil  yang  didapatkan  adalah  Sistem
Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan Lokasi Objek Wisata Menggunakan Metode TOPSIS  dapat  berjalan  dengan  baik  dengan mengubah  kriteria  Jarak,  Biaya,  Cuaca, Keramaian dan Sarana menjadi informasi.
Sistem pendukung keputusan ini didasarkan pada 6 kriteria di setiap alternatif (biaya,  fasilitas,  waktu,  popularitas,  jarak tempuh  dari  titik  temu,  aksesibilitas)  yang memiliki  nilai-nilai.  Di  setiap  kriteria  telah diberi bobot guna menggambarkan seberapa penting satu kriteria dibanding kriteria yang lain. Pembobotan ini dilakukan untuk menilai setiap  alternatif  agar  dapat  diperoleh alternatif  yang  terbaik.  Sehingga  pemilihan destinasi  wisata  terbaik  akan  lebih  akurat,
dimana  pembobotan  pada 6  kriteria  tersebut yaitu  fasilitas,  waktu  dan  popularitas memiliki  bobot  20%,  sedangkan  kriteria biaya dan aksesibilitas memiliki bobot lebih rendah  yaitu  15%,  dan  bobot  kriteria  jarak tempuh bobot 10%.

## LANDASAN TEORI

## Pariwisata
pariwisata  adalah  perjalanan  dari  suatu tempat  ke  tempat  yang  lainnya  dan  sifatnya hanya  untuk  sementara,    bisa  dilakukan perorangan atau berkelompok, sebagai usaha untuk  mencari  keserasian  dan  kebahagiaan dengan  lingkungan  hidup.  dalam  dimensi sosial,  budaya,  alam,  dan  ilmu  (Wahid, 2015).

## Destinasi Wisata
Dalam  kamus  besar  bahasa  indonesia, destinasi  memiliki  arti  tempat  tujuan kunjungan. Jika kata ini merujuk pada suatu kegiatan  wisata,  maka  destinasi  mempunyai arti  tempat  tujuan  wisata.  Destinasi  wisata mempunyai  arti  suatu  tempat  yang  akan dijadikan seseorang sebagai tujuan menghabiskan  waktu  sambil  menikmati keindahan yang ada.

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem
pendukung keputusan merupakan konsep yang spesifik dari sebuah sistem yang menghubungkan informasi yang telah terkomputerisasi dengan para pengambil  keputusan  (Maria  dan  Hengki,
2016). Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Ada beberapa karakteristik pada Sistem Pendukung Keputusan. Salah satunya adalah menurut Wibowo, 2011. Diantaranya:
1. Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang untuk membantu pengguna  mengambil  keputusan dalam  pemecahan  masalah  yang bersifat  semi  terstruktur  maupun tidak terstruktur.
2. Dalam memproses  pengolahannya, sistem    pendukung    keputusan
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
mengkombinasikan penggunaan model-model analisis 3. Sistem Pendukung Keputusan, dirancang  sedemikian  rupa  agar dapat  digunakan  atau  dioperasikan dengan mudah 4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi

## Klasifikasi Keputusan
Menurut Kusrini (2007) keputusan yang diambil dalam penyelesaian suatu
permasalahan  dapat  dilihat  dari  klasifikasi atau strukturnya dan dibagi menjadi :
1. Keputusan  terstruktur  (structured decision)
2. Keputusan semiterstruktur (semistructured decision) 3. Keputusan tak terstruktur
(unsctructured decision)

## Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon dan Hwang (1981). Prinsip  yang digunakan dalam  metode  TOPSIS  adalah  bahwa alternatif  yang  telah  terpilih  dan  harus memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif  dan  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif  dapat  didefinisikan  sebagai  jumlah dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  bisa  dicapai untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi negatif-ideal  terdiri  dari  seluruh  nilai terburuk  yang  bisa  dicapai  untuk  setiap atribut.  TOPSIS  mempertimbangkan  kedua hal itu, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan dari jarak  relatifnya,  susunan  prioritas  alternatif bisa  dicapai.  Metode  Topsis  banyak  dipilih karena  logikanya  yang  bersifat  sederhana, proses  perhitungan  mudah  dimengerti, alternatif  terbaik  yang  terpilih  merupakan model  matematika  sederhana.  Dan  Metode
TOPSIS  memiliki  kelebihan  dalam  hal perangkingan, dikarenakan dalam menentukan preferensi alternatifnya berdasarkan  pada  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif.

## Tahapan dalam metode TOPSIS
1. Menentukan kriteria dan sifat Kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan,  yaitu  Ci  dan  sifat  dari masing-masing kriteria
2. Menentukan rating kecocokan Rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi TOPSIS membutuhkan rating kinerja  setiap  alternatif  Ai  pada setiap kriteria Cj yang
ternormalisasi, yaitu:
r ij =   m i ij ij X X 1 2 ( 1) r ij =  Ranking  kinerja  alternatif  ke  –  i
pada kriteria ke – j
X ij = Alternatif ke – i pada kriteria ke –
j   m i ij X 1 2 = Akar hasil penjumlahan dari pemangkatan tiap – tiap
4. Menentukan Perkalian antara bobot W dengan nilai setiap atribut. Perkalian  ini  untuk  membentuk matrik Y. dapat ditentukan berdasarkan ranking bobot
ternormalisasi (yij) sebagai berikut:
y ij = W i r ij (2)
dengan i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
5. Menentukan  matriks  solusi  ideal positif  dan  matriks  solusi  ideal negative
6. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif  dengan  matriks  solusi ideal positif dan negative
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan solusi ideal positif (D+) dirumuskan sebagai:
D + 𝑖 = √   ; 2 1     n j ij i y y ( 1)
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan solusi ideal negatif (D-) dirumuskan sebagai:
D − 𝑖 = √   ; 2 1     n j i ij y y (
2) 7. Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
V i = 𝐷 − 𝑖 𝐷 − 𝑖 +𝐷 + 𝑖 ; ( 3)
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan  bahwa  alternatif  Ai lebih dipilih.

## Confusion matrix
Pada  data  mining  ada  beberapa  cara untuk  mengukur  kinerja  dari  model  yang telah  dihasilkan.  Salah  satunya  adalah menggunakan confusion  matriks (akurasi). Confusion  matrix merupakan  suatu  metode yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep  data mining.  Presisi  atau  confidence  adalah proporsi  kasus  yang  diprediksi  positif  yang
juga positif benar pada data yang sebenarnya (Triowali Rosandy. 2016).

## ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Analisis Sistem Proses  penentuan  destinasi  wisata terbaik di CV. TRAVELINDO ADVENTURE  dilakukan  dengan  bertahap dimana  tahapan  tersebut  mengacu  terhadap ketentuan instansi diantaranya adalah mengumpulkan dan menyeleksi data destinasi  wisata  dimana  proses  ini  mengacu pada  indikator-indikator  sesuai  ketentuan  di CV. TRAVELINDO ADVENTURE. Penggunaan  perhitungan  yang  terbatas dan  lamanya  proses  penentuan  destinasi wisata terbaik menghambat pemilihan destinasi  wisata  terbaik.  Sebab  semakin banyak destinasi wisata semakin banyak pula proses  penyeleksiannya,  karena  proses penentuan  destinasi  wisata  terbaik  masih belum menggunakan perhitungan berdasarkan kriteria yang sudah ada sehingga dalam  pemilihan  destinasi  wisata  terbaik masih belum akurat dan masih menggunakan cara manual.
Dari permasalahan
aturan-aturan tersebut  kemudian  dilakukan  penganalisisan sistem  yang  nantinya  dibagi  menjadi  3  sub sistem  yang  ruang  lingkupnya  lebih  kecil dengan  tujuan  lebih  mudah  pengerjaanya maupun proses perhitunganya. Untuk penganalisisan data dilakukan dengan bagan terstruktur (flowchart) dan representasi hasil analisis.

## Hasil Analisis
Hasil  analisis  yang  didapat  adalah dengan  meggunakan  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS ini dapat  membantu  Manager  dalam  penentuan pemilihan destinasi wisata terbaik berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ada  di  CV.
TRAVELINDO ADVENTURE,
yang nantinya  akan  didapat  destinasi  wisata terbaik  yang  layak  akan  ditempatkan  teratas pada tabel.
Penentuan  destinasi  wisata  terbaik berdasarkan  penilaian  6  kriteria  yaitu  biaya,
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
fasilitas,  waktu,  popularitas,  jarak  tempuh dari titik temu, aksesibilitas.
Berikut akan digambarkan flowchart yang  menjelaskan  alur  sistem  pendukung keputusan pemilihan destinasi wisata terbaik CV. TRAVELINDO ADVENTURE.

## DIAGRAM ALIR CV. TRAVELINDO ADVENTURE
Administrator Manage r START Logi n masukkan user dan pa ssword Cek L ogin Admin Admin Ta mbah da ta wisat a Perhit ungan dat a wisata  dengan me tode T OPSIS Cek pe ringkat  data  wi sa ta Log out Sele sa i Cek Login Manage r Manage r Log out T T Edi t dat a wisata T Gambar  1 . Flowchart sistem  pendukung keputusan pemilihan destinasi wisata terbaik CV. TRAVELINDO ADVENTURE

## Representasi Model
Berikut gambaran perhitungan
sistem rekomendasi untuk pemilihan destinasi    terbaik  dengan  metode  TOPSIS yang dijelaskan pada gambar berikut.
Mulai
Memasukkan data dari tiap kriteria dari tiap alternatif Bobot kriteria Buat matriks keputusan Normalisasi matriks keputusan Perbaiki bobot kriteria Kalikan matriks keputusan dengan bobot kriteria Tentukan solusi ideal Menentukan jarak alternatif Preferensi tiap alternatif Selesai
Gambar 2. Flowchart perhitungan metode TOPSIS
Penjelasan flowchart proses perhitungan yang  dilakukan  oleh  sistem  rekomendasi pemilihan  destinasi  wisata  terbaik  dengan metode TOPSIS adalah berikut ini.
1. Menentukan bobot kriteria
2. Menentukan nilai kriteria dari data tiap alternatif
3. Membuat matriks keputusan
4. Membuat  matriks  keputusan ternormalisasi 5. Membuat  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot 6. Membuat matriks solusi ideal positif dan negatif 7. Menghitung jarak antara nilai anggota  dengan  solusi  ideal positif dan negatif 8. Menentukan  nilai  preferensi alternatif 9. Perangkingan
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis

## Context Diagram
konteks diagram seperti pada gambar 3.3  merupakan  gambaran  level  dasar  DFD (level 0) dan rancangan gambaran alur sistem secara  umum  yang  akan  di  gunakan  di  CV. TRAVELINDO ADVENTURE.
Admin SPK pemilihan destinasi wisata terbaik Manager Data destinasi wisata dan nilai dari setiap kriteria Hasil pemeringkatan dari setiap data
Gambar 3 .Context Diagram sistem pemilihan destinasi wisata terbaik Penjelasan dari gambar 3 adalah : 1. Admin sebagai pelaku yang menginputkan  dan  mengelola  data kriteria,  bobot  kriteria,  dan  data alternatif  (anggota)  kedalam  sistem pemilihan  destinasi  wisata  terbaik, setelah  itu  data  akan  dihitung  oleh sistem  menggunakan  metode  topsis kemudian menghasilkan perangkingan  dari  seluruh  data alternatif. 2. Manager sebagai pelaku yang
menerima laporan hasil dari perangkingan setiap data alternative

## Diagram Berjenjang
Diagram berjenjang merupakan gambaran  dasar  dari  Data  Flow  Diagram suatu  sistem  yang  akan  dibuat,  Gambar  3.4 berikut  ini  adalah  diagram  berjenjang  yang akan digunakan pada sistem yang akan dibuat
0 SPK pemilihan destinasi wisata terbaik 2 Analisa TOPSIS 3 Hasil Laporan 1 Input data destinasi wisata 2.3 Membuat matriks solusi ideal positif dan negatif 2.4 Menghitung jarak antara nilai bobot dengan solusi ideal positif dan negatif 2.5 Perangkigan 2.2 Membuat matiks keputusan ternormalisasi terbobot 2.1 Membuat matriks keputusan ternormalisasi
Gambar  4 .Diagram  berjenjang  sistem pemilihan destinasi wisata terbaik

## Data Flow Diagram
Berikut ini pada gambar 5 dapat dilihat DFD level 0 sistem pendukung keputusan pemilihan destinasi wisata CV. TRAVELINDO ADVENTURE dengan menggunakan metode TOPSIS
1 Input data destinasi wisata 2 Analisa perhitungan TOPSIS 3 Laporan dari hasil dari perangkingan Admin Manager 1 Kriteria 2 Hasil perhitungan Data destinasi wisata Kriteria Nilai bobot kriteria Nilai bobot kriteria Nilai bobot kriteria Perangkingan Perangkingan Hasil dari perangkingan data destinasi wisata
Gambar 5. Rancangan DFD level 0 Sistem pemilihan destinasi wisata terbaik CV.

## TRAVELINDO ADVENTURE

## Data Flow Diagram 1
Berikut  ini  pada  gambar  3.6  dapat dilihat  DFD  level  1  merupakan  gambaran detail  dari  perhitungan  analisa  metode TOPSIS :
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
Nilai bobot kriteria Matriks keputusan (perhitungan TOPSIS) Matriks keputusan ternomalisasi 1 Kriteria 2 Hasil perhitungan Jarak antara nilai setiap data dengan solusi ideal positif dan negatif Matriks solusi ideal positif dan Negatif Matriks keputusan ternomalisasi terbobot Nilai preferensi setiap anggota Perangkingan Nilai bobot kriteria Menentukan matriks keputusan Menentukan matriks ternormalisasi Menentukan matriks ternormalisasi terbobot Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif Menentukan Jarak antara nilai setiap data dengan solusi ideal positif dan negatif Menentukan Nilai preferensi setiap anggota Menentukan perangkingan Perangkingan
Gambar  6. Rancangan  DFD  level  1  Sistem pemilihan  destinasi  wisata  terbaik  CV.

## TRAVELINDO ADVENTURE

## Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram  (ERD) Merupakan  diagram  yang  menggambarkan relasi  antar  table  yang  mempunyai  atribut kunci yang sama antara tabel utama dan tabel lainnya  sehingga  kumpulan  tabel  tersebut terhubung  menjadi  satu  kesatuan.  Berikut gambar  3.7  merupakan  relasi  tabel  dalam sistem pemilihan destinasi wisata terbaik CV. TRAVELINDO ADVENTURE:
Tbl_Admin Pass_admin User_admin Membuat Tbl_Wisata Id_Wisata Alamat Harga Terdiri Tbl_Waktu 24 Jam Siang - Malam Siang Fasilitas Aksesibilitas Jarak Terdiri Tbl_Fasilitas Sangat lengkap Lengkap Cukup Tidak lengkap Sangat tidak lengkap Waktu Tahun Gambar  7 . Entity  Relationship  Diagram (ERD)

## IMPLEMENTASI  DAN  PENGUJIAN SISTEM
Tahap  implementasi  merupakan  tahap dimana  suatu  sistem  telah  dirancang  dan dioperasikan dalam keadaan yang sebenarnya.  Sehingga  melalui  tahap  ini, dapat dipahami jalannya sistem rekomendasi pemilihan  destinasi  wisata  terbaik  yang sesuai dengan ketentuan instansi.

## Halaman Login
Pada  gambar  berikut  ini  merupakan halaman  login  tampilan  pertama  kali  saat sistem  dibuka  oleh  admin.  Fungsi  dari halaman ini adalah untuk validasi hak akses dan keamanan system.
Gambar 8. Halaman Login

## Halaman Tambah Data Destinasi Wisata
Pada gambar 4.2 berikut ini merupakan halaman tambah Data Destinasi Wisata.
Gambar 9. Halaman tambah data destinasi
wisata

## Halaman Tambah Data Score
Pada gambar berikut ini merupakan halaman yang ber isi data destinasi wisata berdasarkan 6 kriteria penilaian, yaitu biaya, fasilitas, waktu, popularitas, jarak tempuh dari titik temu, aksesibilitas.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
Gambar 10. Halaman tambah data score

## Halaman Tabel Score
Pada gambar 4.4 berikut ini merupakan halaman tabel score. Dengan menilai destinasi wisata berdasarkan kriteria yang telah ditentukan akan di dapat bobot detinasi wisata, dimana bobot detinasi wisata tersebut akan di gunakan sebagai acuan dalam rekomendasi pemilihan destinasi wisata terbaik.
Gambar 11 . Halaman tabel score

## Halaman Hasil Perangkingan
Berikut ini merupakan halaman Jika bobot karyawan sudah didapat kemudian akan dilakukan perangkingan unuk memlih karyawan terbaik dari karyawan lainnya. karyawan yang terpilih sebagai karyawan terbaik akan di urutkan pada tabel seperti gambar 12.
Gambar 12 . Halaman Hasil Perangkingan

## Analisa Hasil Pengujian Sistem
Dalam  tahap  pengujian  sistem, terdapat  10  destinasi  wisata  yang  telah disiapkan sebagai data. Tahap ini melibatkan seorang ahli dan beberapa orang koresponden yang akan membantu dalam proses pengujian sistem.  Berikut  adalah  data  destinasi  wisata yang sudah dinilai oleh manager dan 2 orang marketing menggunakan  cara  manual  dan perhitungan menggunakan metode TOPSIS.
Data destinasi wisata tahun 2021
N o Alternatif Man ager TO PSI S Keter anga n 1 Coban Rondo Perin gkat 7 Peri ngka t 7  Sesua i 2 Jatimpark 1 Perin gkat 10 Peri ngka t 10  Sesua i 3 P. Goa China Perin gkat 5 Peri ngka t 6  Tidak Sesua i 4 G. Batok Perin gkat 4 Peri ngka t 4  Sesua i 5 Pasar Apung Perin gkat 8 Peri ngka t 8  Sesua i 6 P. Ngliyep Perin gkat 2 Peri ngka t 2  Sesua i 7 Coba Tundo Perin gkat 9 Peri ngka t 9  Sesua i 8 K. Warna- warni Perin gkat 6 Peri ngka t 3  Tidak Sesua i
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis
9 Candi Badut Perin gkat 1 Peri ngka t 1  Sesua i 10 P. Balekamban g Perin gkat 3 Peri ngka t 5  Tidak Sesua i N o Alternatif Mar ketin g 1 TO PSI S Keter anga n 1 Coban Rondo Perin gkat 7 Peri ngka t 7  Sesua i 2 Jatimpark 1 Perin gkat 10 Peri ngka t 10  Sesua i 3 P. Goa China Perin gkat 6 Peri ngka t 6  Sesua i 4 G. Batok Perin gkat 3 Peri ngka t 4  Tidak Sesua i 5 Pasar Apung Perin gkat 8 Peri ngka t 8  Sesua i 6 P. Ngliyep Perin gkat 2 Peri ngka t 2  Sesua i
7 Coba Tundo Perin gkat 9 Peri ngka t 9 
Sesua i 8 K. Warna- warni Perin gkat 5 Peri ngka t 3  Tidak Sesua i 9 Candi Badut Perin gkat 4 Peri ngka t 1  Tidak Sesua i
10 P. Balekamban g Perin gkat 1 Peri ngka t 5  Tidak Sesua i
N o Alternatif Mar ketin g 2 TO PSI S Keter anga n 1 Coban Rondo Perin gkat 7 Peri ngka t 7  Sesua i 2 Jatimpark 1 Perin gkat 10 Peri ngka t 10  Sesua i 3 P. Goa China Perin gkat 4 Peri ngka t 6  Tidak Sesua i 4 G. Batok Perin gkat 3 Peri ngka t 4  Tidak Sesua i 5 Pasar Apung Perin gkat 8 Peri ngka t 8  Sesua i 6 P. Ngliyep Perin gkat 2 Peri ngka t 2  Sesua i 7 Coba Tundo Perin gkat 9 Peri ngka t 9  Sesua i 8 K. Warna- warni Perin gkat 6 Peri ngka t 3  Tidak Sesua i 9 Candi Badut Perin gkat 1 Peri ngka t 1  Sesua i 10 P. Balekamban g Perin gkat 5 Peri ngka t 5  Sesua i
Kemudian data yang sudah dinilai akan di hitung untuk mendapatkan A ccuracy dengan menggunakan table confution matrix :
Kelas hasil prediksi Positif Negatif Ketera nganAs li Positif 7 6 Negati f 13 4 Keterangan : TP  : 7 FP  : 6 TN : 13 FN  : 4 7 + 13 7 + 13 + 6 + 4 A ccuracyy
100%
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Rully Fajar Alfitroni, Umi Chotijah, Putri Aiyiyah Rakhma Devi Sistem Rekomendasi Pemilihan Destinasi Wisata Di Malang Menggunakan Metode Topsis

## = 66.7 %
Hasil  dari  kuisioner  yang  telah  diisi oleh manager dan  2 marketing dengan perhitungan  manual  dan  peneliti  dengan perhitungan  menggunakan  metode  TOPSIS menghasilkan accuracy sebesar 66.7 %

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian mengenai  sistem  pendukung  keputusan rekomendasi  pemilihan  destinasi  wisata terbaik menggunakan metode TOPSIS (Studi Kasus di CV. TRAVELINDO ADVENTURE) yaitu telah dihasilkan sebuah sistem  informasi  berbasis web yang  dapat merekomendasikan destinasi wisata terbaik.

## SARAN
Saran pengembangan yang masih dapat dilakukan dalam sistem ini antara lain adalah :
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  ini dapat  dikembangkan  lebih  lanjut,  perlu adanya  evaluasi  kedepan  untuk  menambah jumlah  kriteria  yang  digunakan,  serta melakukan  perbandingan  metode  TOPSIS dengan metode SPK lainnya untuk membandingkan  hasil  akurasi  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Mahmudi  Lestio  Pamungkas.  2019.  Sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  tempat  wisata  di  pasuruan menggunakan  metode weighted  product berbasis android. Malang : UIN
Muchlisin Riadi. 2019. Pengertian
pariwisata https://www.kajianpustaka.com/2019/12/pariwisata- pengertian-unsur-bentuk-dan-jenis-wisata.html (diakses 9 Mei 2021). Destinasi. 2020. Pengertian Destinasi wisata
https://visitbartim.com/read/160/ (Diakses  9  Mei 2021). Bagus Adetya Putra. 2014. Analisis faktor yang mempengaruhi  motivasi  wisatawan  berkunjung  ke taman  rekreasi  pantai  kartini  kabupaten  rembang. Surakarta : Universitas Muhammadiyah. Wisata Religi. 2020. Pengertian Wisata Religi https://www.butonislandtravelling.com/2020/01/jens -jenis-wisata-dan-contohnya-di-indonesia.html (Diakses 9 Mei 2021) Wisata belanja. 2015. Pengertian Wisata belanja https://kanalwisata.com/kanal-wisata-belanja- indonesia (Diakses 9 Mei 2021).
Fristy  Riandari,  Paska  Marto  Hasugian,  Insan  Taufik.  2017. Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode TOPSIS  dalam  memiih  kepala  departemen  pada
kantor balai wilayah sungai sumatera II Medan. Vol. 2(1):7 Dwi Citra Hartini, Endang Lestari Ruskan, Ali Ibrahim. 2013. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di Kota Palembang. Vol. 5(1):551
Leni  Natalia  Zulita.  2013.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SAW UNTUK  PENILAIAN  DOSEN  BERPRESTASI (STUDI  KASUS  DI  UNIVERSITAS  DEHASEN
BENGKULU). Vol. 9(2):92
Linda  Purnama  Sari.  2013.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  MENENTUKAN  MEREK  DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS. Vol. 4(3):78-83 Helmi  Kurniawan.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode Topsis  Berbasis  Web  Pada  CV.  Surya  Network Indonesia. Bali : Universitas Potensi Utama Nono  Sudarsono  DKK.  2016.  SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN  PEMBERIAN  BANTUAN  SISWA MISKIN  DI  SD  NEGERI  SUKAMENAK  KOTA TASIKMALAYA  MENGGUNAKAN  METODE TECHNIQUE  FOR  ORDER  PREFERENCE  BY SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS).
Tasikmalaya : STMIK Siti  Maryam  Siregar.  2015.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TELADAN DI SMA ERA UTAMA PANCUR BATU MENGGUNAKAN METODE TOPSIS. Vol.
9(2):76-84 Sriani,  Raissa  Amanda  Putri.  2018.  ANALISA  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENGGUNAKAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENERIMAAN  PEGAWAI  PADA  SMA  AL WASHLIYAH TANJUNG MORAWA. Vol. 2(1):42 Syafnidawati. 2020. Tahapan metode TOPSIS
https://raharja.ac.id/2020/04/02/metode-topsis- technique-for-others-reference-by-similarity-to- ideal-solution/ (diakses 9 Mei 2021)
Syafnidawati.  2020.  Kelebihan  dan  kekurangan  metode TOPSIS. https://raharja.ac.id/2020/04/09/kelebihan- dan-kekurangan-metode-topsis/ (diakses 9 Mei 2021) Triowali  Rosandy.  2016.  PERBANDINGAN  METODE NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  DENGAN  METODE DECISION  TREE  (C4.5)  UNTUK  MENGANALISA KELANCARAN PEMBIAYAAN. Vol. 2(1):57