## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBJEK WISATA ACEH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Kikye Martiwi Sukiakhy 1 dan Cut Vita Rajiatul Jummi 2
1 Program Studi Diploma III Manajemen Informatika, Universitas Syiah Kuala, Aceh Email: kikye.martiwi.sukiakhy@unsyiah.ac.id
2 Jurusan Pendidikan Geografi, Universitas Syiah Kuala , Aceh Email: cut.vita@unsyiah.ac.id

## ABSTRAK
Setiap tahun jumlah wisatawan yang berkunjung ke Aceh terus mengalami peningkatan. Hal ini dikarenakan terdapat banyak sekali ragam objek wisata di Aceh. Objek wisata tersebut tersebar mulai dari kabupaten  hingga  kota  di  Aceh.  Aksestabilitas  dalam  menjangkau  tujuan  wisata  tersebut  juga  sangat mudah.  Tidaklah  mudah  dalam  melakukan  penentuan  objek  wisata  mana  yang  ingin  dikunjungi,  calon wisatawan  harus  mencari  informasi  terlebih  dahulu  tentang  objek  wisata  tujuannya.  Setelah  itu  calon wisatawan membandingkan dan memilih objek wisata yang sesuai kriteria. Sistem pendukung keputusan dapat membantu para calon wisatawan tersebut dalam memilih tujuan wisata menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Data  yang  dipergunakan  berasal  dari  data  internal  dan  juga  data  eksternal, beberapa objek wisata dengan beberapa kriteria yang akan digunakan merupakan alternatif-alternatif yang akan dibandingkan. Pada penelitian ini terdapat beberapa kriteria yang diperlukan dalam membantu calon wisatawan  mengambil  keputusan,  yaitu  jarak,  biaya,  fasilitas,  waktu  dan  usia.  Metode  yang  dilakukan berupa wawancara, studi literatur serta analisa data. Pada penelitian ini, kriteria jarak dan biaya merupakan kriteria yang mempunyai kontribusi paling besar dalam penentuan alternatif objek wisata terbaik di Aceh. Berdasarkan keseluruhan alternatif dan kriteria yang ada pada penelitian ini, Masjid Raya Baiturrahman terpilih  sebagai  alternatif  objek  wisata  terbaik  di  Aceh  dengan  total  nilai  prefensinya  adalah  3.  Metode SAW merupakan metode yang efektif dan praktis dalam melakukan perhitungan untuk menentukan objek wisata terbaik di Aceh sehingga para calon wisatawan yang akan berkunjung ke Aceh akan dengan mudah menentukan objek wisata yang sesuai kriteria dan keinginan mereka. Kata kunci: sistem pendukung keputusan, objek wisata, Simple Additive Weighting , Aceh

## ABSTRACT
The number of tourists visiting Aceh increases every year . This is due to the fact that there are numerous kinds of tourist attraction in Aceh. These tourism objects are scattered from districts to cities in Aceh. Accessibility in reaching these tourist destinations is also effortless. It is challenging to determine which tourism object you want to visit, therefore better search more information prior visit the destination. Afterwards,  prospective  tourists  compare  and  choose  tourism  objects  that  suitable  with  the  criteria. Decision support systems can assist prospective tourists in choosing tourist destinations using the Simple Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  data  used  in  this  study  derived  from  internal  data  as  well  as external data, several tourist destinations with several criteria to be used are alternatives to be compared. In this study, there are several criteria needed to guide prospective tourists to take decisions, such as distance, cost, facilities, time and age. This study used interviews, literature studies and data analysis method. The criteria  for  distance  and  cost  are  the  criteria  that  have  the  greatest  contribution  in  determining  the  best alternative  tourist  destination  in  Aceh.  Based  on  the  entirely  alternatives  and  criteria  in  this  study,  the Baiturrahman  Grand  Mosque  was  chosen  as  the  best  alternative  tourist  destination  in  Aceh  with  a  total preference value of 3. The SAW method is an effective and practical calculating method to determine the best  tourist  destination  in  Aceh,  therefore  the  potential  tourists  will  conviniently  determine  tourist destination that suitable their criteria and desires.
Keywords: decision support system, tourism object, Simple Additive Weighting, Aceh

## 1. PENDAHULUAN
Aceh adalah provinsi yang beribu kota di Banda Aceh merupakan provinsi yang secara geografis terletak paling barat di pulau Sumatera dan Indonesia. Aceh mempunyai posisi yang sangat strategis karena menjadi pintu gerbang lalu lintas kebudayaan serta perdagangan. Provinsi ini mempunyai julukan Serambi
Mekkah  karena  agama  serta  kebudayaan  Islam  mempunyai  pengaruh  yang  sangat  besar  di  masyarakat dalam  menjalani  kehidupan  sehari-hari  [ 1 ].  Saat  ini  pemerintah  provinsi  sedang  fokus  dalam mengembangkan sektor pariwisata. Peluang di sektor pariwisata terbilang sangat menjanjikan karena Aceh memiliki  banyak  sekali  daya tarik  di  bidang  tersebut.  Banyak  sekali  objek  wisata  yang menakjubkan  di Aceh dari wisata kuliner, alam, sejarah, edukasi, hingga budaya yang membuat kita terpukau. Semua daya tarik tersebut sangatlah mudah untuk dinikmati karena bisa dijangkau dan mempunyai aksestabilitas yang mudah. Aceh yang saat ini mempunyai jumlah penduduk lebih dari 5,4 juta jiwa, mempunyai banyak sekali pantai yang eksotis, museum, air terjun, tempat diving serta masih banyak objek wisata menarik lainnya. Selain  itu  Aceh  juga  terkenal  kaya  akan  seni  dan  budanya.  Keramah-tamahan  penduduknya  juga  turut menjadikan Aceh sebagai salah satu tujuan tempat wisata yang banyak diminati oleh wisatawan
Salah  satu  bagian  dari  sistem  informasi  yang  digunakan  untuk  memberikan  bantuan  dalam mengambil  keputusan  serta  mencari  solusi  terhadap  suatu  masalah  yang  ada  adalah  sistem  pendukung keputusan dan juga berguna untuk peningkatkan efektifitas dalam proses mengambil keputusan [ 2 ]. Sistem ini termasuk sebuah sistem permodelan, pemanipulasian data dan penyedia informasi. Fungsi dari sistem ini adalah dalam rangka memberikan bantuan kepada pengambil keputusan dalam pengambilan keputusan baik dalam situasi tidak terstruktur maupun situasi yang semiterstruktur secara efisien, saat satu orangpun tidak mengetahui bagaimana mengambil keputusan yang sebenarnya [ 3 ]. Sistem pendukung keputusan juga bisa  mengevaluasi  peluang  yang  ada.  Sistem  pendukung  keputusan  memberikan  kemungkinan  kepada pengambil keputusan dalam menganalisa menggunakan berbagai model yang tersedia melalui perangkat interaktif tetapi tidak mengotomasi keputusan yang akan diambil [ 4 ]. Tujuan sistem pendukung keputusan adalah  pemberian  berbagai  alternatif  keputusan  yang  lebih  baik  dan  lebih  banyak  demi  meningkatnya kemampuan  pengambil  keputusan  serta  membantu  dalam  perumusan  masalah  yang  dihadapi  sehingga keputusan yang tepat dapat diambil nantinya.
Pesatnya  perkembangan  teknologi  saat  ini  mengharuskan semua  orang untuk dapat  beradaptasi dan memahami teknologi. Dalam menjalani aktivitas sehari-hari, sebagian besar orang pasti mempunyai keinginan untuk berwisata ke suatu tempat, namun dalam penentuan tujuan objek wisata sebenarnya tidak mudah  [ 5 ].  Berdasarkan  hal  tersebut  diperlukan  seatu  sistem  informasi  yang  bisa  membuat  para  calon wisatawan dengan mudah memilih dan memutuskan akan mengunjungi objek wisata yang sesuai dengan kriteria-kriteria tertentu secara efektif. Dalam penelitian ini, peneliti akan membantu merekomendasikan objek wisata di Aceh. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu mempermudah calon wisatawan akan berkunjung  ke  Aceh  dalam  memilih  objek  wisata  yang  sesuai  keinginan.  Dengan  metode  SAW permasalahan dalam pemilihan objek wisata di Aceh dapat terselesaikan sesuai dengan bobot preferensi dan rating kecocokan serta melakukan perbandingan terhadap seluruh rating alternatif yang ada dan dapat diterima secara lebih objektif serta sesuai harapan [ 6 ].

## 2. MATERI DAN METODE
Data  yang  dipergunakan  berasal  dari  data  internal  dan  juga  data  eksternal.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  cara  mencari  data  ke  lapangan  secara  langsung  dan  melakukan  wawancara  dengan masyarakat yang ada pada sekitar objek wisata dan wisatawan serta dilakukan juga studi literatur. Beberapa kriteria yang akan digunakan merupakan alternatif-alternatif yang akan dibandingkan. Masing-masing ada 5 (lima) alternatif dan 5 (lima) kriteria yang digunakan melalui pembobotan fuzzy . Data-data yang  didapat kemudian dianalisa sehingga mempunyai sifat kuantitatif [ 7 ].
Pada sistem pendukung keputusan terdapat berbagai metode yang dapat dipergunakan. Salah satu dari metode tersebut adalah metode penjumlahan terbobot atau yang dikenal juga dengan metode SAW. Pada  metode  ini  diperlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  pada  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan dengan seluruh rating yang ada, seperti ditunjukan pada persamaan 1 .
r ij = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ............................................................................................................................... (1)
keterangan: r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki pada masing-masing kriteria Max x ij = nilai yang paling besar pada masing-masing kriteria Min x ij = nilai yang paling kecil pada masing-masing kriteria di mana r ij merupakan rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i = 1,2,3…,m dan j = 1,2,3,…,n [ 8 ].
Untuk menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif (V j ) digunakan persamaan 2 . v i = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ......................................................................................................................... (2) keterangan: v i = peringkat untuk masing-masing alternatif w j = nilai bobot untuk masing-masing alternatif r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi nilai v i yang paling besar menandakan bahwa alternatif A i merupakan alternatif yang paling baik [ 9 ]. Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian dengan menggunakan metode SAW, yaitu:
1. Memberikan  nilai  untuk  setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan sebelumnya, dimana nilai i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n.
2. Memberikan nilai bobot (W) untuk setiap kriteria oleh pengambil keputusan.
3. Menormalisasi  matriks  dengan  melakukan  perhitungan  nilai rating kinerja  ternormalisasi  pada atribut C dari alternatif A i
4. Proses pemeringkatan dilakukan dengan cara melakukan perkalian antara nilai bobot preferensi dengan matriks ternormalisasi
5. Nilai  preferensi  ditentukan  dengan  melakukan  penjumlahan  hasil  perkalian  antara  nilai  bobot preferensi dengan matriks ternormalisasi Penelitian  ini  menerapkan  pendekatan Multi  Attribute  Decision  Making (MADM ) .  MADM dipergunakan  dalam  pencarian  beberapa  alternatif  yang  mempunyai  kriteria  tertentu  sehingga  alternatif yang optimal dapat ditemukan [ 10 ]. Pendekatan MADM kebanyakan dilakukan dengan dua langkah yaitu dengan  agregasi  alternatif-alternatif  keputusan  pada  semua  tujuan  di  setiap  alternatif  dan  membuat peringkat  alternatif  tersebut  sesuai  agregasi  keputusan.  Penelitian  ini  mengambil  5  (lima)  kriteria  yang digunakan sebagai atribut dalam proses mengolah data antara lain biaya (besaran budget wisatawan), jarak (perkiraan  jarak  tujuan  objek  wisata),  waktu  (ketersediaan  waktu  wisatawan),  fasilitas  (fasilitas  yang tersedia di objek wisata), dan usia (usia wisatawan). Informasi yang nantinya akan dihasilkan dari penelitian ini berupa rekomendasi objek wisata yang diberikan kepada pengguna yang merupakan calon pengunjung objek wisata. Rekomendasi tersebut diberikan sistem berlandaskan pada masukan yang telah diberikan oleh pengguna  yang  selanjutnya  diproses  dengan  menggunakan  metode  SAW  sehingga  akan  menghasilkan daftar rekomendasi objek wisata. Gambar 1 adalah gambar diagram alir metode SAW.
Gambar 1. Diagram alir metode SAW

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Menentukan kriteria
Cost dan benefit adalah  2  (dua)  atribut  yang  terdapat  dalam  metode  SAW.  Kedua  kriteria  ini merupakan kriteria dasar dalam memilih kriteria pada saat menentukan dan mengambil keputusan tentang objek wisata mana yang akan dipilih. Terdapat perbedaan pada kedua atribut tersebut yaitu saat memilih
kriteria pada saat mengambil keputusan. Benefit adalah apabila nilai yang paling besar merupakan yang terbaik dan cost adalah apabila nilai yang paling kecil merupakan yang terbaik Pada penentuan objek wisata terbaik  diperlukan kriteria dan bobot dalam metode SAW. Dalam memilih objek wisata di Aceh terlebih dahulu dibutuhkan penentuan kriteria. Kriteria tersebut diperoleh dari hasil observasi di Aceh. Berikut kriteria dan alternatif yang diperoleh untuk pemilihan objek wisata di Aceh  seperti  yang  terlihat  pada  tabel 1 dan  tabel 2 .  Bobotnya  ditentukan  berdasarkan  masing-masing kriteria. Bobot kriteria tersebut terdiri dari 5 (lima) bilangan fuzzy yang dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 1. Kriteria No Kriteria Atribut 1 C1 biaya cost 2 C2 jarak benefit 3 C3 waktu benefit 4 C4 fasilitas benefit 5 C5 usia benefit Tabel 2. Alternatif No Alternatif 1 A1 Masjid Raya Baitturahman 2 A2 Pantai Lampuuk 3 A3 Sabang 4 A4 Museum Tsunami 5 A5 Air Terjun Kuta Malaka Tabel 3. Bilangan fuzzy No Bobot Linguistik Keterangan 1 0 SR sangat rendah 2 0,25 R rendah 3 0,5 S sedang 4 0,75 T tinggi 5 1 ST sangat tinggi

## 3.2 Menentukan bobot untuk masing-masing kriteria
Wisatawan secara langsung melakukan proses ini, sehingga dihasilkan nilai yang bersifat dinamis atau setiap wisatawan memiliki perbedaan proiritas dalam pemilihan objek wisata. Pada sistem ini kriteria benefit yaitu jarak (C2), waktu (C5), fasilitas (C4) serta usia (C3), Sedangkan kriteria cost yaitu biaya (C1). Ada  dua  pembobotan  yang  digunakan  sebagai  bobot  preferensi  (w)  pada  sistem  ini  yaitu,  pembobotan kecocokan pada tiap-tiap alternatif dan pembobotan tingkat kepentingan. Pembobotan kecocokan dilakukan bertujuan untuk mempermudah dalam mengelola data dan pada setiap data dikonversikan ke dalam bentuk fuzzy. Tabel 4 , 5 dan 6 adalah pembobotan kecocokan untuk masing-masing kriteria.
Tabel 4. C1 - biaya Dana (Rupiah) Keterangan Nilai 5000 – 25.000 sangat murah 0 26000 – 50.000 Murah 1,25 51.000 – 100.000 Sedang 0,5 101000 – 250.000 Mahal 0,75 251000 – 500.000 sangat mahal 1 Tabel 5. C2, C3, C4 – jarak, waktu, fasilitas Keterangan Nilai sangat dekat sangat pagi sangat tidak lengkap 0 dekat pagi tidak lengkap 1,25 sedang siang cukup lengkap 0,5 Jauh sore lengkap 0,75 sangat jauh malam sangat lengkap 1
Tabel 6. C5 - usia Usia (tahun) Keterangan Nilai 1 – 5 balita 0 6 – 10 anak-anak 1,25 11 – 18 remaja 0,5 19 – 35 dewasa 0,75 >35 semua Usia 1

## 3.3 Memberikan nilai rating kecocokan
Setelah menentukan semua kriteria, proses selanjutnya adalah mencocokan nilai masing-masing alternatif berdasarkan kriteria. Dari alternatif objek wisata tersebut akan dipilih menjadi salah satu alternatif objek wisata pilihan terbaik. Data alternatif dapat dilihat pada tabel 7 .
Tabel 7. Data alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 sangat murah sangat dekat pagi sangat lengkap semua usia A2 murah sedang siang cukup lengkap remaja A3 mahal jauh siang lengkap semua usia A4 murah sangat dekat pagi sangat lengkap dewasa A5 murah sedang siang cukup lengkap semua usia
Matriks keputusan X terbentuk berdasarkan data pada tabel 7 yang kemudian dikonversikan dalam bilangan fuzzy , yang dapat dilihat pada tabel 8 . Tabel 8. Rating kecocokan alternatif pada kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0 1 0,25 1 1 A2 0,25 0,5 0,5 0,5 0,5 A3 0,75 0,25 0,5 0,75 1 A4 0,25 1 0,25 1 0,25 A5 0,25 0,5 0,5 0,5 1

## 3.4 Normalisasi matriks
Metode  SAW  mempunyai  2  (dua)  atribut  yaitu benefit dan cost serta  terdapat  juga  bobot  dan kriteria  dalam  penentuan  objek  wisata  terbaik.  Berdasarkan  pada  kriteria cost dan benefit ,  normalisasi matriks dilakukan sesuai data pada tabel 8 yang bertujuan untuk mendapat hasil perhitungan nilai dari setiap kriteria, yaitu:
1. Kriteria biaya (C1) – cost
r 11 = 𝑀𝑖𝑛 (0;0,25;0,75;0,25;0,25) 0 = 0 0 = 1 r 21 = 𝑀𝑖𝑛 (0;0,25;0,75;0,25;0,25) 0,25 = 0 0,25 = 0
r 31 = 𝑀𝑖𝑛 (0;0,25;0,75;0,25;0,25) 0,75 = 0 0,75 = 0
r 41 = 𝑀𝑖𝑛 (0;0,25;0,75;0,25;0,25) 0,25 = 0 0,25 = 0
r 51 = 𝑀𝑖𝑛 (0;0,25;0,75;0,25;0,25) 0,25 = 0 0,25 = 0
2. Kriteria Jarak (C2) – benefit
r 11 =
1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,25;1;0,5) = 1 1 = 1
r 12 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,5 1 = 0,5
r 13 = 0,25
𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,25 1 = 0,25
r 14 =
1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,25;1;0,5) = 1 1 = 1
r 15 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,5 1 = 0,5
3. Kriteria Waktu (C3) – benefit
r 11 = 0,25 𝑀𝑎𝑥 (0,25;0,5;0,5;0,25;0,5) = 0,25 0,5 = 0,5 r 12 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (0,25;0,5;0,5;0,25;0,5) = 0,5 0,5 = 1 r 13 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (0,25;0,5;0,5;0,25;0,5) = 0,5 0,5 = 1 r 14 =
0,25 𝑀𝑎𝑥 (0,25;0,5;0,5;0,25;0,5) = 0,25 0,5 = 0,5 r 15 = 0,5
𝑀𝑎𝑥 (0,25;0,5;0,5;0,25;0,5) = 0,5 0,5 = 1
4. Kriteria Fasilitas (C4) – benefit
r 11 = 1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,75;1;0,5) = 1 1 = 1
r 12 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,75;1;0,5) = 0,5 1 = 0,5
r 13 =
0,75 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,75;1;0,5) = 0,75 1 = 0,5 r 14 = 1
𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,75;1;0,5) = 1 1 = 1
r 15 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;0,75;1;0,5) = 0,5 1 = 0,5
5. Kriteria usia (C5) – benefit
r 11 = 1
𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;1;0,25;1) = 1 1 = 1
r 12 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;1;0,25;1) = 0,5 1 = 0,5
r 13 = 1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;1;0,25;1) = 1 1 = 1
r 14 = 0,25
𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;1;0,25;1) = 0,25 1 = 0,25 r 15 = 1 𝑀𝑎𝑥 (1;0,5;1;0,25;1) = 1 1 = 1
Hasil perhitungan nilai dari setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 9 .
Tabel 9. Matriks ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 0,5 1 1 A2 0 0,5 1 0,5 0,5 A3 0 0,25 1 0,75 1 A4 0 1 0,5 1 0,25 A5 0 0,5 1 0,5 1

## 3.5 Melakukan pemeringkatan hasil rekomendasi alternatif
Pada tahapan ini hasil perkalian dari matriks yang ternormalisasi dijumlahkan dengan nilai bobot. Selanjutnya dilakukan pemeringkatan berdasarkan dari hasil perhitungan. Alternatif yang mempunyai nilai yang paling tinggi merupakan rekomendasi yang terbaik dalam pengambilan keputusan. Para pengambil keputusan memberikan bobot yang didasari oleh tingkat kepentingan pada setiap kriteria, yaitu:
W = (1; 0,75; 0,5; 0,75; 0,25)
Selanjutnya  dilakukan  penjumlahan  hasil  perkalian  tersebut  untuk  mendapatkan  rekomendasi alternatif yang terbaik sesuai persamaan 2 , yaitu: V 1 = (1 x 1) + (0,75 x 1) + (0,5 x 0,5) + (0,75 x 1) + (0,25 x 1) = 3
V 2 = (1 x 0) + (0,75 x 0,5) + (0,5 x 1) + (0,75 x 0,5) + (0,25 x 0,5) = 1,375 V 3 = (1 x 0) + (0,75 x 0,25) + (0,5 x 1) + (0,75 x 0,75) + (0,25 x 1) = 1,5 V 4 = (1 x 0) + (0,75 x 1) + (0,5 x 0,5) + (0,75 x 1) + (0,25 x 0,25) = 1,8125 V 5 = (1 x 0) + (0,75 x 0,5) + (0,5 x 1) + (0,75 x 0,5) + (0,25 x 1) = 1,5 Hasil perhitungan pemeringkatan tersaji pada tabel 10 . Hasil dari perhitungan dengan nilai V i yang terbesar menandakan alternatif A i alternatif yang paling baik. Sesuai dengan data yang didapatkan dari tabel 10 , V 1 memiliki nilai yang paling besar yaitu Masjid Raya Baiturrahman. Hal ini mengindikasikan bahwa Masjid Raya Baiturrahman dapat direkomendasikan sebagai alternatif utama objek wisata.

## Tabel 10. Nilai preferensi total
Alternatif Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0,75 0,25 0,75 0,25 3 A2 0 0,375 0,5 0,375 0,125 1,375 A3 0 0,1875 0,5 0,5625 0,25 1,5 A4 0 0,75 0,25 0,75 0,0625 1,8125 A5 0 0,375 0,5 0,375 0,25 1,5

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode SAW yang digunakan pada sistem pendukung keputusan bisa digunakan untuk membantu para calon wisatawan yang akan berkunjung ke Aceh dalam memilih alternatif objek wisata terbaik yang akan dikunjungi. Data-data yang ada pada penelitian ini bersifat dinamis baik  data kriteria maupun data subkriteria  dapat  diganti  kapan  saja  sesuai  dengan  apa  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  sistem.  Kriteria jarak  dan biaya merupakan  kriteria  yang  mempunyai  kontribusi  paling  besar  dalam  penentuan  alternatif objek  wisata  di  Aceh.  Berdasarkan  keseluruhan  alternatif  dan  kriteria  yang  ada  pada  penelitian  ini menghasilkan Masjid Raya Baiturrahman sebagai alternatif objek wisata terbaik di Aceh dengan total nilai prefensinya  adalah  3.  Metode  SAW  merupakan  metode  yang  praktis  dan  efektif  dalam  melakukan perhitungan guna menentukan rekomendasi objek wisata di Aceh sehingga para calon wisatawan yang akan berkunjung  ke  Aceh  akan  dengan  mudah  menentukan  objek  wisata  yang  sesuai  kriteria  dan  keinginan mereka.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  agar  agar  dapat  menggabungkan  metode  lain  dan  juga diharapkan agar keakuratan data yang digunakan dapat dihitung dengan perhitungan akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Purwanto, ‘Daerah Provinsi Aceh’, kompaspedia.kompas.id , 2020.
https://kompaspedia.kompas.id/baca/profil/daerah/provinsi-aceh .
[2] T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  ‘Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto’, Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) 2015 , 2015.
[3] E. Turban, J. Aronson, and T. Llang, Decision Support Systems and Intelligent Systems . 2003.
[4] M. K. Kusrini, ‘Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan’, Penerbit Andi . 2007.
[5] Ikhmah  and  A.  S.  Widawati,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Wisata Purworejomenggunakan  Metode  Saw’, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia 2018 , pp. 91–96, 2018.
[6] N.  J.  Ariyani,  M.  Ugiarto,  and  Islamiyah,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Lokasi  Hiburan  di  kota Samarinda dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)’, Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 318–326, 2017.
[7] N. K. Sukerti, ‘Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Simple Additive Weight (SAW) Dalam Merekomendasikan  Obyek  Wisata  di  Pulau  Nusa  Penida’,  in Seminar  Nasional  Royal  (SENAR) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 93–98.
[8] S.  H.  Kusumadewi,  ‘Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM)’, Graha  Ilmu Yogyakarta , 2006.
[9] V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik’, Creative Information Technology Journal , vol. 5, no. 2, p. 138, 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i2.177.
[10]  I. Bukori, P. Pujiono, and S. Suharnawi, ‘Metode Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan Peringkat Dalam Pembuatan Peta Tematik Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue (Studi Kasus Kabupaten Pati).’, Techno. Com , vol. 14, no. 4, pp. 272–280, 2015.