## IMPLEMENTASI METODE AHP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PARIWISATA JAWA TIMUR
Putri Lannidya Prameswari 1) , Ida Astuti 2) , Winda Widya Ariestya 3)
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma 1,2,3 Email: 1 putrilannidya@student.gunadarma.ac.id, 2 astuti@staff.gunadarma.ac.id,
3 winda_widya@staff.gunadarma.ac.id

## Abstract
One of tourists behavior transformation in traveling with the help of digital devices is tourism planning, one of its example is determining tourism destination. The selection of various tourism destinations in East Java Province by tourists can be facilitated in order to improve tourism management strategies. This study aims to produce a website-based  Decision Support System (DSS) that can facilitate tourists in determining the choice of tourism destinations in the East Java region.. As a decision-making method, the analytical hierarchy (AHP) method is applied. The System Development Life Cycle (SDLC)  method,  which  includes  the  planning,  analysis,  design  and  production  stages  as  well  as  testing  and implementation, is used in developing a decision support system. System-specific testing and user testing showed, that all the tested functionality works well with the black-box tests, while user-testing showed that 87.13% of the system is user- friendly.

## Keyword: AHP, Decision Support System, Destination, Website, East Java

## Abstrak
Perubahan  perilaku  wisatawan  dalam  berwisata  dengan  bantuan  perangkat  digital  salah  satunya  adalah  perencanaan wisata, contohnya yaitu menentukan destinasi wisata. Pemilihan destinasi wisata yang bervariasi di Provinsi Jawa Timur oleh para calon wisatawan dapat dipermudah guna meningkatkan strategi manajemen pariwisata. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan Sistem Pendukung  Keputusan  atau Decision Support System (DSS) berbasis website yang dapat mempermudah  wisatawan  dalam  menentukan  pilihan  destinasi  pariwisata  di  wilayah  Jawa  Timur.  Sebagai  metode pengambilan  keputusan, Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  diterapkan.  Metode System  Development  Life  Cycle (SDLC) yang meliputi tahap perencanaan, analisis, desain, dan produksi serta pengujian dan implementasi, digunakan dalam mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan. Pengujian khusus sistem dan user-testing menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas yang diuji bekerja dengan baik dengan black box testing , sedangkan user-testing menunjukkan bahwa 87,13% pengguna setuju bahwa sistem ramah pengguna.
Kata Kunci: AHP , Sistem Pendukung Keputusan , Destinasi, Website , Jawa Timur

## 1. Pendahuluan
Pariwisata merupakan kegiatan wisata dinamis yang melibatkan banyak manusia serta menghidupkan berbagai bidang usaha [1].  Salah satu provinsi di Indonesia yang prospektif  untuk  dikelola  dari  sektor  pariwisata  adalah Provinsi Jawa timur karena letak geografis yang strategis sebagai  hub  Kawasan Timur  Indonesia  [2].  Jawa Timur berbatasan dengan Laut Jawa di utara, Selat Bali di timur, Samudra Hindia di selatan, serta Provinsi Jawa Tengah di barat. Jawa Timur memiliki luas wilayah terbesar diantara 6  provinsi  di  Pulau  Jawa,  yaitu  sebesar  47.922  km2. Wilayah yang luas tersebut dilengkapi jajaran pegunungan yang  masuk  ke  dalam  Cincin  Api  Pasifik.  Kekayaan kondisi  geografis  yang  dimiliki  Provinsi  Jawa  Timur memicu kehadiran berbagai destinasi wisata alam maupun buatan  yang  menarik  wisatawan.  Selama  tahun  2017, menurut  data  dari  Dinas  Kebudayaan  dan  Pariwisata,
jumlah wisatawan nusantara mencapai 65.623.535 orang dan wisatawan mancanegara 690.509 orang [3].
.  Kehadiran  teknologi  pendukung  pengambilan keputusan dapat membantu  dalam menyikapi perubahan perilaku wisatawan dalam berwisata yang sudah mencapai 70%  melalui  perangkat  digital  [4].  Kegiatan  wisata menjadi  lebih  mudah  dan  efektif  dengan  bantuan teknologi untuk memudahkan perencanaan dan lalu lintas [5].  Sebagaimana  dinyatakan  dalam  analisis  PESTEL (Politik,  Ekonomi,  Sosial,  Teknologi,  Lingkungan  dan Hukum), teknologi merupakan salah satu variabel penguat untuk manajemen strategis pariwisata [6].
Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dapat  digunakan. Pada  penelitian  terdahulu,  AHP  telah  digunakan  pada sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  objek  wisata  di Sumatera  Utara,  namun  sistem  yang  dihasilkan  belum berbasis website [7].  Pada  tahun  2017,  Suryani  dkk
membuat  sistem  menggunakan  metode  AHP,  namun sistem  yang  dihasilkan  tidak  diujicobakan  kepada pengguna  dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  untuk  memilih  paket  wisata  [8].  Berdasarkan latar belakang tersebut, metode AHP digunakan dan diuji oleh  pengguna  pada  sistem  pendukung  keputusan destinasi wisata berbasis website di wilayah Jawa Timur. Situs web bertujuan untuk mempermudah akses pengguna ke  sistem  pendukung  keputusan,  sedangkan  uji  coba kepada pengguna dilakukan guna mengidentifikasi sistem yang dibangun berdasarkan kebutuhan pengguna.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  metode  untuk memutuskan  masalah  yang  dapat  membuat  alternatif pilihan  dan  memilih  yang  terbaik  dalam  pengambilan keputusan.  Hal  ini  karena AHP  memiliki  prinsip  fungsi yang  dapat  menyederhanakan  masalah  tidak  terstruktur menjadi  bagian-bagian  yang  terorganisir  dalam  suatu hierarki [9]
Penelitian  ini  menggunakan System  Development Life Cycle (SDLC) sebagai metode pengembangan sistem. SDLC  merupakan  proses  logis  analis  sistem  untuk mengembangkan sistem informasi [10].
Model waterfall digunakan  karena  urutan  tahapan dalam  proses  perancangan  memungkinkan  output  dari setiap  tahapan  masuk  ke  tahapan  selanjutnya  seperti terlihat  pada  Gambar  1.  Model waterfall merupakan model SDLC yang digunakan [11].

## Gambar 1. Model SDLC Waterfall
Sumber: Balaji (2012)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  analisis  dilakukan  untuk  mengidentifikasi potensi  masalah  wisatawan.  Berdasarkan  survei  yang dilakukan terhadap 34 responden, ditemukan fakta bahwa 97,1%  responden  menyatakan  pernah  merasa  kesulitan dalam memilih destinasi wisata yang tepat karena variasi destinasi  yang  beragam.  Hal  ini  didukung  dengan keterbatasan  informasi  yang  didapatkan  oleh  calon wisatawan.
Berdasarkan  hasil  pemilihan  kriteria  melalui kuisioner  yang  dilakukan  terhadap  34  responden,  lima buah  kriteria  yang  paling  berperan  dalam  pengambilan keputusan  adalah  harga,  fasilitas  umum,  kebersihan, aksesibilitas,  dan  keunikan.  Alternatif  yang  dijadikan
pilihan  dalam  penelitian  ini  adalah  alternatif  yang memenuhi  kelima  kriteria  tersebut,  yaitu  Jatim  Park  1, Goa  Maharani,  Pantai  Sendangbiru,  Gunung  Bromo, Taman Nasional Baluran,, Pasar Wisata Tanggulangin, Air Terjun  Coban  Rando,  Pulau  Gili  Labak,  Kampung Cokelat, dan Candi Jotolundo.
Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode Analytical  Hierarchical  Process (AHP)  dimulai dengan  menentukan  tujuan  atau  goal  dari  pemilihan keputusan.  Tujuan  pemilihan  keputusan  dengan menerapkan metode ini adalah pemilihan destinasi wisata Jawa  Timur.  Setelah  tujuan  ditetapkan,  kriteria  yang diperlukan dalam pengambilan keputusan tujuan tersebut ditentukan.  Kriteria-kriteria  tersebut  dipilih  berdasarkan hasil kuisioner yang telah dilakukan. Kriteria yang terpilih tersebut masing-masing diberi kode unik sebagai identitas seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Daftar Kriteria
Setelah  menentukan  kriteria,  penentuan  alternatif atau  pilihan  destinasi  wisata  dilakukan. Alternatif  yang
dijadikan  pilihan  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini pun diberi kode unik sebagai identitas yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar alternatif
Berdasarkan tujuan, kriteria, dan alternatif tersebut, hirarki  metode AHP untuk pemilihan destinasi wisata di Jawa Timur digambarkan seperti seperti pada Gambar 2.
Kode
Nama Kriteria C01 Harga C02 Fasilitas C03 Kebersihan C04 Aksesibilitas C05 Keunikan Kode Nama Alternatif A01 Jatim Park 1 A02 Goa Maharani A03 Pantai Sendangbiru A04 Gunung Bromo A05 Taman Nasional Baluran A06 Pasar Wisata Tanggulangin A07 Air terjun Coban Rando A08 Pulau Gili Labak A09 Kampung Coklat A10 Candi Jotolundo
Elemen  pengambilan  keputusan  baik  kriteria maupun  alternatif  kemudian  diberi  nilai  perbandingan. Nilai perbandingan ini digunakan untuk membuat matriks perbandingan  berpasangan.  Matriks  perbandingan berpasangan  digunakan  dalam  metode  AHP  untuk menetapkan  prioritas  setiap  elemen.    Pemberian  nilai berpasangan  atau pairwise  comparison ini  dilakukan dengan  cara  membandingan  setiap  elemen  secara berpasangan  terhadap  elemen  lain  dalam  penilaian kuantitatif  maupun  kualitatif.  Nilai  skala  perbandingan AHP tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Skala Perbandingan Nilai Informasi 1 Faktor vertikal sama penting dengan  faktor horizontal 2
Faktor  vertikal  lebih  penting  dari  faktor horizontal
3 Faktor vertikal jelas lebih penting dari faktor horizontal
4
Faktor vertikal sangat jelas lebih penting dari faktor horisontal
5 Faktor  vertikal  mutlak  lebih  penting  dari faktor horisontal
1/(2-5)  Kebalikan  dari  keterangan  nilai  skala  2 sampai dengan 5
Contoh  matriks  perbandingan  kriteria  dapat  dilihat pada  tabel  4,  dan  matriks  perbandingan  alternatif  pada tabel  5.  Pemberian  nilai  berpasangan  atau pairwise comparison ini  dilakukan  dengan  penilaian  kuantitatif maupun kualitatif sesuai dengan kondisi relatif dari setiap alternatif.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Kriteria
Tabel 5. Matriks Perbandingan Alternatif
Setelah  semua elemen pendukung keputusan sudah diberi  nilai  perbandingan  satu  sama  lain  dan  terbentuk matriks perbandingan berpasangan. Perhitungan dilanjutkan  dengan  menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria. Pada  contoh  matriks  perbandingan  kriteria  yang  telah terbentuk pada Tabel 3., maka jumlah dari setiap  kolom matriks tersebut sebagai berikut.

## Tabel 5. Contoh Penjumahan Matriks Perbandingan Kriteria
Setelah  nilai  setiap  kolom  matriks  perbandingan kriteria  dijumlahkan,  ditemukan  bobot  prioritas  untuk perbandingan kriteria. Dengan  cara membagi isi  matriks perbandingan  dengan  jumlah  kolom  yang  bersesuaian, kemudian  menjumlahkan  perbaris  setelah  itu  hasil penjumlahan  dibagi  dengan  banyak  kriteria,  sehingga ditemukan  bobot  prioritas  seperti  terlihat  pada  Tabel  6 berikut.

## Tabel 6. Matriks Bobot Prioritas Kriteria
Konsistensi matriks perbandingan diketahui dengan melakukan  perkalian  seluruh  isi  kolom  matriks  A perbandingan dengan bobot prioritas kriteria A, isi kolom B matriks perbandingan dengan bobot prioritas kriteria B, dan seterusnya. Kemudian, setiap baris dijumlahkan dan dibagi  penjumlahan  baris  dengan  bobot  prioritas bersesuaian seperti terlihat pada tabel 7 berikut.

## Tabel 7. Matriks Konsistensi Kriteria
Bobot prioritas tersebut kemudian dijumlahkan lalu dibagi  banyak  elemen  yang  ada  untuk  mendapatkan λmaks.  Dari  bobot  pada  tabel  3.8,  λmaks  didapatkan
Kode C01  C02 C03 C04 C05 C01 1 0.5 0.333 0.25 0.2 C02 2 1 0.5 0.333 0.25 C03 3 2 1 0.5 0.333 C04 4 3 2 1 0.5 C05 5 4 3 2 1
Kode A01  A02  A03  A04  A05  A06  A07 A08  A09  A10 A01 1 0.5 2 4 4  0.333 2 0.5 1 0.5 A02 2 1 2 3 3 0.5 3
2 1 1 A03 0.5 0.5 1 4 4  0.333 2 1 1 0.5 A04 0.25  0.333  0.25 1 1 0.2  0.333  0.333  0.25  0.25 A05 0.25  0.333  0.25 1 1 0.2  0.333  0.333  0.25  0.25 A06 3 2 3 5 5 1 4 4 3 2 A07 0.5  0.333  0.5 3 3 0.25 1 1 0.5  0.333 A08 2 0.5 1 3 3 0.25 1 1 0.5  0.333 A09 1 1 1 4 4  0.333 2
2 1 0.5 A10 2 1 2 4 4 0.5 3
3 2 1
Kode C01  C02 C03 C04 C05 C01 1 0.5 0.333 0.25 0.2 C02 2 1 0.5 0.333 0.25 C03 3 2 1 0.5 0.333 C04 4 3 2 1 0.5 C05 5 4 3 2 1 Total 15 10.5 6.833 4.083 2.283
Kode C01  C02 C03 C04 C05 Bobot Prioritas C01 0.067 0.048  0.049  0.061  0.088  0.062 C02 0.133 0.095  0.073  0.082  0.109  0.099 C03 0.2  0.19  0.146  0.122  0.146  0.161 C04 0.267 0.286  0.293  0.245  0.219  0.262 C05 0.333 0.381  0.439 0.49  0.438  0.416
Kode C01  C02 C03 C04 C05 Bobot C01 0.067 0.048 0.049 0.061 0.088 5.035 C02 0.133 0.095 0.073 0.082 0.109 5.023 C03 0.2 0.19 0.146 0.122 0.146 5.06 C04 0.267 0.286 0.293 0.245 0.219 5.108 C05 0.333 0.381 0.439 0.49 0.438 5.115
sebesar  5,068.  Dengan  λmaks  tersebut,  dapat  dihitung besar  indeks  konsistensi  sebesar  0.017.  Besar  indeks konsistensi digunakan untuk menghitung rasio konsistensi dengan membagi indeks konsistensi dengan index random untuk  ukuran  matriks  yang  sesuai,  yaitu  1.12,  sehingga didapatkan rasio konsistensi sebesar 0.015 (konsisten).
Setelah  konsistensi  matriks  perbandingan  kriteria telah  diuji,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan tahapan-tahapan yang sama terhadap matriks perbandingan alternatif setiap kriteria seperti pada matriks perbandingan kriteria.
Setelah  menemukan  bobot  dari  masing-masing kriteria  terhadap  seluruh  alternatif  atau  opsi  destinasi wisata, langkah selanjutnya adalah mengalikan bobot dari masing,masing kriteria dengan bobot dari masing-masing alternatif, kemudian hasil perkalian tersebut dijumlahkan perbaris. Sehingga didapatkan total prioritas global seperti pada tabel 8 berikut.

## Tabel 8. Contoh Perankingan
Unified  Modelling  Language (UML)  bertipe diagram use  case dibuat  untuk  memberikan  gambaran pola  interaksi  antara  sistem  dengan  aktor  yang  terlibat yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Diagram  ini memberikan gambaran umum tentang perilaku pengguna ke sistem yang digunakan [12].
Gambar 3. Diagram Use Case
Tombol  cari  rekomendasi  mengarahkan  pengguna untuk  menginput  nilai  perbandingan  kriteria  dengan terlebih dahulu mengisikan data berupa e-mail pengguna pada halaman beranda yang didesain seperti pada gambar 4. Halaman dashboard admin dapat dilihat pada gambar 5 yang berisikan menu sidebar .
Gambar 4. Desain Halaman Beranda
Gambar 5. Desain Halaman Dashboard Admin
Uji  coba  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan metode black  box  testing, yaitu  metode  pengujian  yang berkonsentrasi  pada  spesifikasi  fungsional  perangkat lunak  [13].  Pengujian  pada  15  skema  telah  dilakukan. Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  pada  saat proses  pengujian  menguji  fungsi-fungsi  yang  ditetapkan untuk  diuji,  tidak  ada  kesalahan,  sehingga  semua  fitur sistem  telah  berjalan  dengan  lancar  dan  layak  untuk digunakan.
User  Acceptance  Test (UAT)  dilakukan  untuk memverifikasi bahwa solusi yang diberikan pada sistem sesuai  untuk  pengguna.  Pengujian  kesesuaian  dan keandalan  dilakukan  sebagai  syarat  diterimanya  sistem oleh pengguna [14].
Uji coba pengguna dilakukan dengan mengumpulkan data melalui kuesioner yang telah dibuat. Kuesioner  tersebut  diisi  oleh  38  responden.  Kuisoner terdiri dari 3 kategori yang mempunyai total 11 pertanyaan dengan  menggunakan  skala Likert interval  5.  Hasil perhitungan yang telah dilakukan memberikan kesimpulan bahwa masing-masing kategori yang diujikan berada  pada  interval  kategori  “sangat  setuju”.  Hal  ini didasarkan  pada  hasil  perhitungan  dari  masing-masing kategori yang memiliki persentase lebih dari 81%
Tahap implementasi website dilakukan setelah hasil uji  coba website yang  telah  dibuat  menunjukkan  tren positif. Tahap ini dilakukan dengan menyimpan data-data berkas dan media website secara daring, sehingga  dapat diakses melalui internet pada alamat web https://wisatagia.site/.  Gambar  6  menunjukkan  halaman
Kode C01 C02 C03 C04 C05 Nilai  Rank Vector Eigen 0.062  0.099  0.16 1 0.262  0.41 6 A01 0.077  0.131  0.12 3 0.054  0.17 6 0.125  1 A02 0.03  0.136  0.12 5 0.049  0.17 6 0.121  2 A03 0.13  0.068  0.12 3 0.156  0.09 4 0.115  3 A04 0.10 3 0.07  0.11 7 0.151  0.09 4 0.111  4 A05 0.09 5 0.07  0.12 3 0.156  0.05 2 0.095  5 A06 0.15 2 0.07  0.09 2 0.088  0.09 4 0.093  6 A07 0.05 9 0.142  0.06 1 0.088  0.09 4 0.09 7 A08 0.03  0.136  0.10 6 0.049  0.09 4 0.084  8 A09 0.23 7 0.043  0.06 1 0.156  0.03 3 0.084  9 A10 0.08 6 0.136  0.06 7 0.049  0.09 4 0.082  10
utama. Gambar 7 menunjukkan  halaman form pengisian perbandingan kriteria pengguna. Gambar 8 menunjukkan halaman  form  pengisian  perbandingan  alternatif  admin. Contoh  hasil  rekomendasi  destinasi  wisata  berdasarkan perhitungan sistem ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 6. Halaman Utama
Gambar 7. Halaman Perbandingan Kriteria Pengguna (Bagian atas)
Gambar 8. Halaman Perbandingan Kriteria Pengguna (Bagian Bawah)
Gambar 9. Halaman Perbandingan Alternatif Admin
Gambar 10. Halaman Hasil Rekomendasi (Bagian atas)
Gambar 11. Halaman Hasil Rekomendasi (Bagian Bawah)

## 4. Kesimpulan
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  telah digunakan untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan berbasis website . Website ini membantu calon wisatawan dalam menentukan destinasi wisata di Jawa Timur. Hasil pengujian  sistem  menggunakan  metode black  box menunjukkan  bahwa  semua  fungsi  yang  diuji  berfungsi dengan baik.
Uji  coba  terhadap  38  pengguna  memperoleh persentase  kepuasan  sebesar  87,1  persen,  sehingga dianggap telah  dapat diterima  oleh pengguna dan sesuai dengan  tujuannya.  SPK  berbasis website ini  telah diimplementasikan  dan  dapat  diakses  melalui  URL https://wisatagia.site/.

## Daftar Pustaka
[1] Ismayanti, Pengantar Pariwisata, Grasindo, Jakarta, 2011.
[2] Soekarwo, Dual  Track  Strategy:  Pendidikan Vokasional dan Pelatihan, Elex Media Komputindo, Jakarta, 2019 .
[3] Dinas  Kebudayaan  dan  pariwisata  Provinsi  Jawa Timur,  https://disbudpar.jatimprov.go.id/read,  2018, retrieved July 20, 2020 [4] Utina, Peran Masyarakat Kandri dalam Mengembangkan  Potensi  Seni  Pada  Pariwisata  di Desa  Kandri  Kecamatan  Gunungpati  Kota Semarang, Jurnal Pendidikan dan Kajian Seni, vol. 3(2), pp. 121-134. 2018.
[5] Diana,  M., Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan, Deepublish, Jakarta, 2018.
[6] Arafat, L., Faktor Eksternal Industri Pariwisata di Kota  Padang  dengan  Pendekatan  Pestel  Analysis, Jurnal Pariwisata Pesona, vol.3(2), pp. 145-157.
[7] Tanjung, D.H., Pemilihan Objek Wisata Di Sumatera Utara Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP), Seminar Nasional Informatika, vol. 1(1), pp.
592-597.
[8] Suryani et al, Pemilihan Paket Wisata Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) , Jurnal Informatika Mulawarman, vol. 12(2), pp. 64-68.
[9] Saaty,  T.  L., Priority  setting  in  complex  problems, IEEE  Transactions  on  Engineering  Management, vol. 3, pp. 140-155.
[10] Mulyani,  S., Metode  Analisis  dan  perancangan sistem, Abdi Sistematika, Bandung, 2017.
[11] Balaji,  S.,  &  Murugaiyan,  M.  S., Waterfall  vs.  V- Model  vs.  Agile:  A  comparative  study  on  SDLC. International Journal of Information Technology and Business Management , vol. 2(1), pp. 26-30.
[12] Munawar, Model Berorientasi Objek dengan UML , PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2005.
[13] Pressman,  R.  S., A  Practitioner’s  Approach. Software Engineering , vol. 2, pp. 41-42.
[14] Sitaresmi,  H.  et  al, Aplikasi  Analisis  Beban  Kerja (studi Kasus: Pemerintah Kabupaten Bandung) , E-
Proceedings of Applied Science, vol. 3(2).