## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Wisata Alam Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis
Khailizah * , Budianto Bangun, Elysa Rohayani Hasibuan
Prodi Teknologi Informasi, Universitas Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia Email: 1,* Khailizahnasution@gmail.com, 2 budiantobangun44@gmail.com, 3 elysa.hasby@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Khailizahnasution@gmail.com
Abstrak- Wisata  merupakan  kegiatan  berlibur  atau  berjalan-jalan  dengan  tujuan  untuk  menikmati  suasana  baru  dan mengunjungi  tempat-tempat  wisata  seperti  pegunungan,  pantai,  taman  dan  lain-lain.  Wisata  alam  adalah  sebuah  bentuk pariwisata yang melibatkan alam sebagai objek atau tempat utama, yang memanfaatkan keindahan dan keunikan alam seperti taman nasional, hutan, pegunungan, pantai, danau, sungai, dan sebagainya. Dalam Pemilihan wisata alam harus memperhatikan aspek ekologi untuk menjaga keseimbangan lingkungan dan melestarikan keanekaragaman hayati. Aspek sosial dan budaya juga harus dipertimbangkan untuk memastikan bahwa pengembangan wisata alam tidak merugikan masyarakat setempat, tidak merusak  warisan  budaya  dan  tradisi  dan  sering  ternyajadinya  salah  dalam  menentukan  wisata  alam  yang  baik.  Dalam menentukan wisata alam terdapat berbagai kriteria yaitu seperti: Keindahan alam, Biaya, Suasana, Kebersihan dan Kelestarian dan Fasilitas. Dari hasil pegujian di peroleh alternatif terbaik dengan nilai 0.32125.
Kata Kunci: SPK; Metode OCRA; Wisata; Wisata Alam
Abstract- Tourism  is  an  activity  on  vacation  or  traveling  with  the  aim  of  enjoying  a  new  atmosphere  and  visiting  tourist attractions such as mountains, beaches, parks and others. Nature tourism is a form of tourism that involves nature as the main object  or  place,  which  takes  advantage  of  the  beauty  and  uniqueness  of  nature  such  as  national  parks,  forests,  mountains, beaches, lakes, rivers, and so on. In selecting nature tourism, ecological aspects must be considered to maintain environmental balance and conserve biodiversity. Social and cultural aspects must also be considered to ensure that the development of natural tourism  does  not  harm  the  local  community,  does  not  damage  cultural  heritage  and  traditions  and  mistakes  often  occur  in determining  good  nature  tourism.  In  determining  natural  tourism  there  are  various  criteria,  namely:  Natural  beauty,  Cost, Atmosphere, Cleanliness and Sustainability and Facilities. From the test results obtained the best alternative with a value of 0.32125.
Keywords: DSS; OCRA Method; Tourism; Nature Tourism

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi sekarang yang semakin maju dan pesat sangat berpengaruh yang cukup besar bagi kehidupan semua orang,  terutama  di  era  modern  sekarang  dan  dimana  teknologi  sangat  dibutuhkan  oleh  seseorang  untuk mendapatkan suatu informasi yang terbaru. Wisata merupakan kegiatan berlibur atau berjalan-jalan dengan tujuan untuk menikmati suasana baru dan mengunjungi tempat-tempat wisata seperti pegunungan, pantai, taman dan lain- lain. Negara yang sangat terkenal dengan beribu tempat wisata ialah Negara Indonesia salah satunya di provinsi sumatera utara yang akan mempromosikan berbagai tempat wisata salah satunya wisata alam[1].
Wisata alam adalah sebuah bentuk pariwisata yang melibatkan alam sebagai objek atau tempat utama, yang memanfaatkan keindahan dan keunikan alam seperti taman nasional, hutan, pegunungan, pantai, danau, sungai, dan  sebagainya[2],[3].  Wisata  alam  juga  membantu  mempromosikan  dan  melestarikan  keanekaragaman  hayati dan  ekosistem  alam.  Tujuan  utama  dari  wisata  alam  adalah  untuk  menikmati  keindahan  alam  dan  merasakan kenyamanan dan kedamaian yang tidak dapat ditemukan di lingkungan perkotaan[4]. Wisata alam menjadi daya Tarik  bagi  masyarakat  dan  para  pendatang  orang  asing  dari  berbagai  negara  untuk  menjelajahi  dan  menikmati keindahan alam yang ada. Dalam menentukan wisata alam terdapat berbagai kriteria yaitu seperti: Keindahan alam, Biaya, Suasana, Kebersihan dan Kelestarian dan Fasilitas[5]. Dalam menentukan wisata  alam ini ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan seperti: kondisi lingkungan, aksesibilitas, daya tarik wisata, potensi ekonomi, dan sebagainya. Proses ini sangat penting karena dapat membantu dalam menentukan wisata alam yang tepat untuk dikembangkan sebagai tempat wisata, sekaligus menjaga keseimbangan lingkungan dan perekonomian masyarakat setempat.  Dalam  Pemilihan  wisata  alam  harus  memperhatikan  aspek  ekologi  untuk  menjaga  keseimbangan lingkungan  dan  melestarikan  keanekaragaman  hayati[6].  Aspek  sosial  dan  budaya  juga  harus  dipertimbangkan untuk  memastikan  bahwa  pengembangan  wisata  alam  tidak  merugikan  masyarakat  setempat,  tidak  merusak warisan  budaya  dan  tradisi  dan  sering  ternyajadinya  salah  dalam  menentukan  wisata  alam  yang  baik[7].  Oleh karena itu, penentuan wisata alam harus dilakukan dengan cermat dan bijak, dalam mempertimbangkan berbagai aspek yang terkait dan memastikan bahwa pengembangan wisata alam membawa manfaat bagi semua pihak. Maka dari  itu  dalam  hal  ini  diperlukan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  mempermudah  dan  mempercepat  proses penentuan wisata alam dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan aspek yang terkait ialah Sistem Pendukung Keputusan atau SPK [8].
Sistem  pendukung  keputusan  atau  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dan  memproses pengambilan keputusan dalam penentuan wisata alam sehingga mendapatkan hasil yang lebih tepat dan akurat[9].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Dalam penelitian penentuan wisata alam penulis menggunakan metode OCRA (Operational Conpetitivness Rating Analysis)  yang  membantu  dalam  proses  mengambil  pendukung  keputusan  pada  penentuan  wisata  alam  untuk menghasilkan suatu penilaian yang nyata dan akurat sesuai dengan data yang telah ada[10]. Pada SPK memiliki banyak  metode  perhitungan  yang  ada  didalamnya  seperti:  ROC,  TOPSIS,  ENTROPY,  SAW,  MOORA, MOOSRA, OCRA, EDAS, MABAC, PSI,WASPAS, WP, AHP, MAUT, ELECTRE, VIKOR, PROMETHEE dan seterusnya[11].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh penulis terdahulu yang berkaitan dengan metode OCRA (Operational Conpetitivness Rating Analysis) mengakibatkan penulis  menjadikan titik tumpuan agar mengatasi permasalahan yang terdapat dipenelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh mayadi,R Wisnu Prio Pamungkas, Azlan,  Khairunnisa,  Fince  Tinus  Waruwu  pada  tahun  2021,  mengenai  analisis  sistem  pendukung  keputusan Penentuan Kasi Terbaik Mengenai Metode Ocra dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC). Memiliki 5 Kriteria yaitu: lama bekerja, pengabdian masyarakat, loyalitas kerja, usia, dan Pendidikan terakhir. Dari hasil yang penelitian alternatif terbaik diperoleh oleh A4 dengan nama Ibnu Majid sebesar 1.347 dalam membantu kinerja pemerintahan desa untuk menentukan kasi produktif sehingga mendapatkan nilai yang terbaik[12]. Pada penelitian Asyahri Hadi Nasyuha, Zulkifli, Iwan Purnama, Agustina Sidabutar, Abdul Karim, Mesran tahun 2022, berjudul Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kerani  Timbang  Lapangan  Terbaik  Menerapkan  Metode  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA).  Ada  5  Kriteria  antara  lain:  Kinerja,  tanggung  jawab,  jumlah tanggungan, usia, dan jenjang. Maka menghasilkan 0,583 yang terletak pada alternatif kedua (A2) atas nama libra purba[13].Menurut  penelitian  terkait  Fadila  Pratiwi  pada  tahun  2022,  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Official Atket Pencak Silat Menerapkan Metode OCRA. Terdapat 6 Kriteria : usia, Pendidikan, tinggi badan, mantan atlet, memiliki sertifikat, menguasai jurus baku tunggal dan regu. Dengan jumlah nilai ahir yang didapat sebesar 3,192 atas nama Icha putri (A6)[14]. Menurut Agustina Sidabutar, Rohan Kristiani Purba, Mesran mengenai Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan UMKM pada Dinas Koperasi Menerapkan Metode OCRA  pada  tahun  2022.  Dengan  5  Kriteria  :  minat  pengunjung,  kualitas  barang,  kuantitas  tenaga  kerja, penghasilan,  jumlah  pinjaman.  Dan  menghasilkan  nilai  sebesar  1.5555  pada  alternatif  A1[15].  Penelitian  yang diteliti  oleh  Pitriani  Piliang,  Dito  Putro  Utomo  dihaun  2021,  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Pemilihan Team Survei Terbaik Pada Serikat Nelayan Indonesia Menggunakan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA). Penelitian ini memiliki 4 Kriteria : kinerja, kedisiplinan, tata bahasaa, dan usia. Menghasilan nilai terendah peringkat 5 yaitu sebesar 0,324 dan yang tertinggi peringkat 7 sebesar 1.416[16].
Dari  penelitian-penelitian  yang  terdahulu  penulis  menjadikan  titik  tumpuan  dalam  mengatasi  dan menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang  terdapat pada penelitian ini. Sehingga penulis ingin mengkaji dan  membuat  sebuah  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Wisata  Alam  Dalam  Menerapkan Metode OCRA agar memperoleh hasil nilai akhir yang tepat dan akurat.

## 2. METOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  merupakan  salah  satu  sistem  yang  ahli  dalam  menuntaskan  masalah  yang  ada  dengan  kondisi  beraturan maupun tidak beraturan[9], [17–19]. Sistem DSS (sistem pendukung keputusan) pada penelitian penentuan wisata alam  ini  sangat bermanfaat  untuk dapat  mengambil keputusan  yang  bijak dan benar  dalam  menentukan  wisata alam.

## 2.2 Wisata Alam
Wisata  alam  adalah  suatu  kegiatan  kunjungan  kesuatu  tempat  yang  dimanfaatkan  setiap  orang  untuk  liburan, healing dan menambah ilmu tentang alam[20]. Penelitian yang dilakukan oleh penulis mengenai penentuan wisata alam yang betujuan untuk memberikan informasi wisata alam yang yang sejuk suasananya bagi seseorang yang ingin berliburan yang dari dalam kota, luar kota bahkan luar negri.

## 2.3 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis
Parkan adalah seseorang yang memperkenalkan metode OCRA atau Operational Competitiveness Rating Analysis pada  tahun  1994[21],  [22].  Metode  OCRA  suatu  metode  yang  bisa  mengidentifikasi  pekerjaan  yang  sifatnya berulang seperti alat gerak tubuh bagian atas. Dibawah ini terdapat langkah - langkah dalam mengatasi masalah dengan menggunakan perhitungan metode OCRA [10], [12], [13], [15], [21–26], yaitu:
1. Membuat matriks keputusan sesuai data rating kecocokan.
X = [X ij ] mxn = [ X 11 X 12 … X 1n X 21 X 22 …
X 2n … …
… … X m1 X m2 … X mn ] (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
2. Menghitung  tingkat  preferensi  yang  berkaitan  dengan  kriteria  cost  atau  biaya.  Pada  tahapan  ini  dapat menimalkan, total kinerja dari alternative berkaitan dengan data kriteria cost atau tidak menguntungkan dapat diperhitungkan dengan rumus sebagai berikut:
I̅ i = ∑ wj g j=1 max (xij) min (xij) (i=1,2,…,m j=1,2,…g) (2)
3. perhitungan Peringkat preferensi cost dengan rumus sebagai berikut:
I̅ i = I̅ i min ( I̅ i ) (3)
4. Melakukan  perhitungan  peringkat  preferensi  yang  berkaitan  dengan  data  kriteria  yang  bisa  ditentukan. Peringkat total alternative dapat dihitung dengan perhitungan sebagai berikut:
O ̿ i = ∑ wj n j=g+1 xij−min (xij) min (xij) (i=1,2,…,m j=g+1,g+2,…n) (4)
5. Perhitungan Peringkat preferensi linier untuk data kriteria benefit dengan perhitungan sebagai berikut:
O ̿ i = O ̅ i – min ( O ̅ i ) (5)
6. Perhitungan nilai total preferensi  untuk tiap alternatif dengan perhitungan sebagai berikut:
P 1 = ( I̿ i + O ̿ i ) − min(I̿ + O ̿) i = 1,2,…m (6)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian ini penulis telah melakukan langkah-langkah untuk menyelesaikan penelitian ini sebgai berikut: 1. Analisa Masalah
Langkah analisa masalah bertujuan untuk menganalisa masalah yang terjadi pada penentuan wisata alam dan dapat membantu penulis menyelesikan msalah yang ada di penelitian ini.
2. Studi Literatur
Diperlukannya    studi  literature  bagi  penulis  yang  berguna untuk  meneliti penelitian yang  akan di  buat  oleh penulis yang  dijadikan contoh berkaitan dengan metode.
3. Analisa dan Penerapan
pertama  menganalisa  masalah  yang  berada  di  penentuan  wisata  alam,  kemudian  hitung  nilai  bobot  dengan perhitungan ROC dan terakhir hitung penelitian ini dengan perhitungan OCRA.
4. Laporan Penelitian
Langkah terakhir ini bertujuan untuk menentukan nilai akhir yang dianalisa penulis pada penelitian penentuan wisata alam. Berikut ini ialah kerangka penelitian yang di jabarkan diatas sebagai berikut:
Mulai Menganalisa Masalah
Studi Literatur
Pembobotan Metode ROC
1.Menetapkan nilai Kriteria. 2.Menetapkan nilai bobot
3. menetapkan jumlah data
4. menetapkan prioritas Metode TOPSIS
1. Membuat matriks keputusan sesuai data rating kecocokan.
2. Menghitung  tingkat  preferensi  yang  berkaitan  dengan kriteria cost atau biaya.
3. perhitungan Peringkat preferensi cost
4. Melakukan  perhitungan  peringkat  preferensi  yang berkaitan dengan data kriteria yang bisa ditentukan
5. Perhitungan Peringkat preferensi linier untuk data kriteria benefit
6. Perhitungan nilai total preferensi untuk tiap alternatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada penetapan alternatif ini sangat diperlukan didalam penelitian sistem pendukung keputusan penentuan wisata alam yang sangat berguna untuk wisatawan atau pengunjung dari luar kota maupun dalam kota dalam menentukan wisata alam yang baik fasilitas dan keindahan alam yang bagus, yang dimana penulis menerapkan metode OCRA Tabel dibawah ini adalah tabel data alternatif wisata alam yang memiliki 8 alternatif sebagai berikut:
Tabel 1. Data Alternatif Wisata Alam Alternatif Keterangan S1 Sidebu-Debu S2 Air Terjun Sikulikap S3 Air Terjun Sipiso- Piso S4 Taman Lumbini S5 Bukit Holbung S6 Gundaling S7 Air Terjun Efrata S8 Pantai Bali

## 3.2 Penetapan Kriteria
Sistem pendukung keputusan tidak hanya diperlukan data alternative saja namun juga memerlukan data kriteria dan nilai bobot yang bertujuan untuk menghasilkan nilai keputusan yang tepat dalam menentukan  wisata alam. Tabel dibawah ini ialah tabel data alternatif wisata alam yang mempunyai 5 kriteria sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Keindahan Alam Benefit C2 Biaya Cost C3 Suasana Benefit C4 Kebersihan dan Kelestarian  Benefit C5 Fasilitas Benefit Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Keindahan Alam 0.456 Benefit C 2 Biaya 0.256 Cost C 3 Suasana 0.156 Benefit C 4 Kebersihan dan Kelestarian 0.09 Benefit C 5 Fasilitas 0.04 Benefit Tabel 4. Alternatif Wisata Alam Alternatif C1 (Keindahan Alam) C2 (Biaya) C3 (Suasana) C4 (Kebersihan Dan Kelestarian) C5 (Fasilitas) Sidebu-Debu Sangat Baik 15.000 Sangat Baik Baik Sangat Baik Air Terjun Sikulikap Sangat Baik 10.000 Baik Baik Cukup Baik Air Terjun Sipiso- Piso Sangat Baik 15.000 Baik Baik Baik Taman Lumbini Baik 10.000 Baik Cukup Baik Baik Bukit Holbung Baik 20.000 Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Gundaling Sangat Baik 15.000 Cukup Baik Baik Cukup Baik Air Terjun Efrata Baik 15.000 Sangat Baik Cukup Baik Baik Pantai Bali Cukup Baik 10.000 Baik Cukup Baik Baik Tabel 5 . Data Kriteria C1, C3, C4 dan C5 Nilai  Keterangan 10 Sangat Baik 9 Baik 8 Cukup Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Pada  kriteria  C1,  C3,  C4  dan  C5  belum  menggunakan  nilai  angka  yang  menyebabkan  tidak  dapat melakukan perhitungan, maka dari itu dari nilai huruf berubag ke nilai angka yang dapat dilakukan perhitungan dan dapat hasil data rating seperti dibawah ini:
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Sidebu-Debu 10  15.000  10 9 10 Air Terjun Sikulikap 10  10.000 9 9 8 Air Terjun Sipiso- Piso  10  15.000 9 9 9 Taman Lumbini 9 10.000 9 8 9 Bukit Holbung 9 20.000 8 10 8 Gundaling 10  15.000 8 9 8 Air Terjun Efrata 9 15.000  10 8 9 Pantai Bali 8 10.000 9 8 9

## 3.3 Perhitungan Bobot Menerapkan Metode Rank Order Centroid
Sebelum melakukan perhitungan metode OCRA, pertama kali hitung untuk nilai bobot dari tiap kriteria dengan perhitungan ROC [23], [27–30] sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1
3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5
5 = 0.257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1
5
5 = 0157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5
5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.040
Hasil dari metode ROC seperti: 𝑊 1 =0.457, 𝑊 2 =0.257, 𝑊 3 =0.157, 𝑊 4 =0.090, 𝑊 5 =0.040.

## 3.4 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Dibawah  ini  terdapat  langkah  -  langkah  dalam  mengatasi  masalah  dengan  menggunakan  perhitungan  metode OCRA yaitu:
1. Membuat matriks keputusan sesuai data rating kecocokan.
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 =
[ 10 15.000 10 9 10 10 10.000 9 9 8 10 15.000 9 9 9
9 10.000 9 8 9 9 10 9 8 20.000 15.000 15.000 10.000 8 8 10 9 10 9 8 8 8 8 9 9 ]
2. Menghitung tingkat preferensi yang berkaitan dengan kriteria cost atau biaya pada kriteria C2 (Cost)
𝐼̅ 1 = ∑ (0.256 20.000−15.000
10.000 ) = 0.128
𝐼̅ 2 = ∑ (0.256 20.000−10.000
10.000 ) = 0.256
𝐼̅ 3 = ∑ (0.256 20.000−15.000
10.000 ) = 0.128
𝐼̅ 4 = ∑ (0.256 20.000−1.000
10.000 ) = 0.256
𝐼̅ 5 = ∑ (0.256 20.000−20.000
10.000 ) = 0.000
𝐼̅ 6 = ∑ (0.256 20.000−15.000
10.000 ) = 0.128
𝐼̅ 7 = ∑ (0.256 20.000−15.000 10.000 ) = 0.128
𝐼̅ 8 = ∑ (0.256 20.000−10.000 10.000 ) = 0.256
3. Perhitungan peringkat preferensi cost (C2)
𝐼̿ 1 = 0.128 − 0.000 = 0.128 𝐼̿ 2 = 0.256 − 0.000 = 0.256 𝐼̿ 3 = 0.128 − 0.000 = 0.128 𝐼̿ 4 = 0.256 − 0.000 = 0.256

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
𝐼̿ 5 = 0.000 − 0.000 = 0.000 𝐼̿ 6 = 0.128 − 0.000 = 0.128 𝐼̿ 7 = 0.128 − 0.000 = 0.128 𝐼̿ 8 = 0.256 − 0.000 = 0.256
4. Melakukan perhitungan peringkat preferensi yang berkaitan dengan data kriteria yang bisa ditentukan untuk kriteria C1, C2, C3 dan C 4 .
𝑂̅ 1 = ∑ (0.456 10−8 8 ) + (0.156 10−8 8 ) + (0.09 9−8 8 ) + (0.04 10−8
8 ) = ∑ 0.114 + 0.039 + 0.01125 + 0.1 = 0.17425
𝑂̅ 2 = ∑ (0.456 10−8 8 ) + (0.156 9−8 8 ) + (0.09 9−8 8 ) + (0.04 8−8 8 ) = ∑ 0.114 + 0.0195 + 0.01125 + 0 = 0.14475
𝑂̅ 3 = ∑ (0.456 10−8 8 ) + (0.156 9−8 8 ) + (0.09 9−8 8 ) + (0.04 9−8 8 ) = ∑ 0.114 + 0.0195 + 0.01125 +
0.005 = 0.14975
𝑂̅ 4 = ∑ (0.456 9−8 8 ) + (0.156 9−8 8 ) + (0.09 8−8 8 ) + (0.04 9−8 8 ) = ∑ 0.057 + 0.0195 + 0 + 0.005 = 0.0815
𝑂̅ 5 = ∑ (0.456 9−8 8 ) + (0.156 8−8 8 ) + (0.09 10−8 8 ) + (0.04 8−8 8 ) = ∑ 0.057 + 0 + 0.0225 + 0 = 0.0795
O ̅ 6 = ∑ (0.456 10−8 8 ) + (0.156 8−8 8 ) + (0.09 9−8 8 ) + (0.04 8−8 8 ) = ∑ 0.114 + 0 + 0.01125 + 0 = 0.12525
O ̅ 7 = ∑ (0.456 9−8 8 ) + (0.156 10−8 8 ) + (0.09 8−8 8 ) + (0.04 9−8 8 ) = ∑ 0.057 + 0.039 + 0 + 0.005 = 0.101
O ̅ 8 = ∑ (0.456 8−8 8 ) + (0.156 9−8 8 ) + (0.09 8−8 8 ) + (0.04 9−8 8 ) = ∑ 0 + 0.0195 + 0 + 0.005 = 0.0245
5. Perhitungan Peringkat preferensi linier untuk data kriteria benefit
O ̿ 1 =  0.17425 − 0.0245 = 0.14975 O ̿ 2 =  0.17425 − 0.0245 = 0.12025 O ̿ 3 =  0.17425 − 0.0245 = 0.12525 O ̿ 4 =  0.17425 − 0.0245 = 0.057 O ̿ 5 =  0.17425 − 0.0245 = 0.055 O ̿ 6 =  0.17425 − 0.0245 = 0.10075 O ̿ 7 =  0.17425 − 0.0245 = 0.0765 O ̿ 8 =  0.17425 − 0.0245 = 0 6. Perhitungan nilai total preferensi untuk tiap alternatif
P 1 = (0.128 + 0.14975) −  0.055 = 0.22275 P 2 = (0.256 + 0.12025) − 0.055 = 0.32125 P 3 = (0.128 + 0.12525) − 0.055 = 0.19825 P 4 = (0.256 + 0.057) − 0.055 = 0.258 P 5 = (0.000 + 0.055) − 0.055 = 0 P 6 = (0.128 + 0.10075) − 0.055  = 0.17375 P 7 = (0.128 + 0.0765) − 0.055 = 0.1497 P 8 = (0.256 + 0) − 0.055  = 0.201 Dari perhitungan diatas dengan menerapkan metode OCRA maka hasil perangkingan terlihat pada tabel 10 berikut.
Tabel 10. Nilai Preferensi Alternatif Keterangan Nilai Preferensi  Peringkat S1 Sidebu-Debu 0.22275 2 S2 Air Terjun Sikulikap 0.32125 1 S3 Air Terjun Sipiso- Piso 0.19825 3 S4 Taman Lumbini 0.258 6 S5 Bukit Holbung 0 8 S6 Gundaling 0.17375 4 S7 Air Terjun Efrata 0.1497 5 S8 Pantai Bali 0.201 7

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian mengenai wisata alam dalam menerapkan metode ocra (operational conpetitivness rating analysis) berguna untuk menentukan wisata alam dari 8 data wisata alam yang salah satu dari alternative tersebut dijadikan sebagai wisata alam yang banyak diminati dan kaya dengan suasana keindahan. Dalam menentukan wisata alam terdapat berbagai kriteria yaitu seperti: Keindahan alam, Biaya, Suasana, Kebersihan dan Kelestarian dan Fasilitas.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Akhirnya keputusan tertinggi dari penelitian penentuan wisata alam menerapkan perhitungan OCRA ialah S2 (Air terjun sikulikap) dengan nilai 0.32125.

## REFERENCES
[1] M. Aidah, H. Rasmita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Destinasi Wisata Di Sulawesi Tengah Menggunakan Metode SMART”, Jurnal Sistem Informasi Stmik, vol. 7, no. 2, pp. 25–36, 2018.
[2] L.  Marlinda,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TEMPAT  WISATA  YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE ELimination Et Choix Traduisan La RealitA (ELECTRE)”,
Jurnal.Umj.Ac.Id/Index.Php/Semnastek, no. November, pp. 1–7, 2016.
[3] A.  J.  Ternando,  R.  Efendi,  E.  P.  Purwandari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Penginapan  di  Kota Bengkulu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, Jurnal Rekursif, vol. 6, no. 1, pp. 24–35, 2018.
[4] J. Saintikom et al., “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Wisata Dalam Jurnal SAINTIKOM ( Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer )”vol. 22, pp. 13–22, 2023.
[5] M.  Simaremare,  F.  Taufik,  ...,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Tempat  Wisata  Terbaik Menggunakan Metode MOORA”, Jurnal Sistem Informasi …, vol. 1, pp. 527–536, 2022.
[6] A. Ratnasari et al., “Penerapan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan objek wisata di majalengka menggunakan algoritma naïve bayes”vol. 9, pp. 54–59, 2019.
[7] A.  Masruro,  E.  T.  Luthfi,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  LOKASI  WISATA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN TOPSIS Abstraksi Pendahuluan Tinjauan Pustaka”vol. 15, no. 04, pp. 1–5, 2005.
[8] A.  R.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata  Alam  Di  Kabupaten  Padang  Lawas Menggunakan Metode Promethee II”, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), pp. 598–605, 2019.
[9] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi, CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[10]  N.  Oktari  et  al.,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  Dalam  Penerimaan Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (PKWT)”,  Journal  of  …,  vol.  3,  no.  3,  pp.  218–226,  2022, doi:10.47065/josh.v3i3.1471.
[11]  R. R. Dilla, D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Studi  Kasus :  Auto2000”vol.  5,  pp.  103–110,  2021, doi:10.30865/komik.v5i1.3657.
[12]  R. W. P. Pamungkas et al., “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)”, Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi:10.47065/bits.v3i3.1100.
[13]  A. H. Nasyuha et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)”, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, pp. 355–361, 2022, doi:10.30865/mib.v6i1.3475.
[14]  F. Pratiwi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Official Atlet Pencak Silat Menerapkan Metode OCRA”vol. 1, no. 5, pp. 164–172, 2022.
[15]  A. Sidabutar, R. K. Purba, M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Umkm Pada Dinas Koperasi Menerapkan Metode Ocra”, Escaf, pp. 1241–1251, 2022.
[16]  P. Piliang, D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Team Survei Terbaik Pada Serikat Nelayan Indonesia  Menggunakan  Metode  Occupational  Repetitive  Action  (  OCRA  )”vol.  5,  pp.  136–142,  2021, doi:10.30865/komik.v5i1.3662.
[17]  S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam  Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan”vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[18]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & ImplementasiMedan, , Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan2015.
[20]  A.  Muh,  N.  Trifardi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata  Di  Sulawesi  Selatan  Berbasis  Android Menggunakan Metode Fuzzy Tahani”, Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 528, 2018.
[21]  N. T. L. Toruan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA”, BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH, vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[22]  W.  H.  B.  Lumbanbatu,  M.  Mesran,  S.  Aripin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekruitmen  Tenaga  Kerja  Mandiri Menerapkan Metode OCRA”, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 6, no. 2, pp. 1183–1192, 2022.
[23]  Haeruddin  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi  Covid-19 Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan ROC”, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 2, pp. 1056–1063, 2022, doi:10.30865/mib.v6i2.4000.
[24]  D. P. Indini et al., “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC”, Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi:10.30865/json.v3i2.3576.
[25]  W. H. B. L. Batu, M. Mesran, S. Aripin, “Sistem Pendukung Keputusan Rekruitmen Tenaga Kerja Mandiri Menerapkan Metode OCRA”, J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 6, no. 2, pp. 1183–1192, 2022.
[26]  A. Karim et al., “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap  Menerapkan  Pembobotan  Rank  Order Centroid (ROC)”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1674–1687, 2021, doi:10.30865/mib.v5i4.3265.
[27]  A.  G.  Simorangkir,  K.  Andika, Mesran,  “Analisis  Penerapan  MOORA  Dalam  Penyeleksian  Peserta  Olimpiade  Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid”, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[28]  R. Kharisman Ndruru, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan”, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), pp. 367–372, 2020.
[29]  A.  A.  Kusuma  et  al.,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dengan  Pembobotan  Rank Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan  Lokasi  Strategis  Coffeshop  Milenial  di  Era  New  Normal”,  Jurnal  Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021, doi:10.30865/json.v3i2.3575.
[30]  M. A. Abdullah, R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan  Metode  ROC”,  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  10,  no.  1,  pp.  330–337,  2023, doi:10.30865/jurikom.v10i1.5647.