Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711

## PEMANFAATAN METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PELUANG JENIS PELANGGARAN TERDOMINAN PRAMUWISATA DI PROVINSI BALI (STUDI KASUS : DINAS SATUAN POLISI PAMONG PRAJA PROVINSI BALI)
I Putu Okta Priyana, Dewa Gede Hendra Divayana, Gede Indrawan
Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
oktapriyana@gmail.com, hendra.divayana@undiksha.ac.id, gindrawan @undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Satuan  Polisi  Pamong  Praja  Provinsi  Bali  berfungsi  sebagai  pelaksana  penegakan peraturan  daerah,  diantaranya  perda  pramuwisata.    Pramuwisata  merupakan  pemeran penting dalam memberikan dampak pertumbuhan perekonomian pariwisata Bali, dimana sumber  penghasilan  terbesar  Bali  berasal  dari  sektor  pariwisata.  Meningkatnya pelanggaran  pramuwisata  setiap  tahunnya  membuat  satpol  PP  provinsi  Bali  tidak  dapat menentukan  peluang  jenis  pelanggaran  untuk  dijadikan  rekomendasi  dalam  pelaksanaan penegakan Perda Pramuwisata pada  tahun berikutnya. Metode Weighted Product adalah teknik  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  terhadap  pelanggaran  pramuwisata sehingga  dengan  adanya  peluang  jenis  pelanggaran  terdominan  dapat  mempermudah pelaksanaan  penegakan  perda  pramuwisata.  Penelitian  ini  mengambil  data  tahun  2014- 2018,  dimana  jenis  pelanggaran  pakaian  adat  Bali  adalah  jenis  pelanggaran  terdominan dengan  rangking  teratas  dari  setiap  kriteria,  sehingga  jenis  pelanggaran  tersebut merupakan  jenis  pelanggaran  yang  dapat  dijadikan  rekomendasi  terhadap  penegakan perda Pramuwisata oleh Satpol PP Provinsi Bali.
Kata kunci: Pramuwisata, Weighted Product , SPK

## ABSTRACT
Civil  Service  Police  Unit  (Satuan  Polisi  Pamong  Praja  /  Satpol  PP)  of  Bali  Province functions  was  as  the  implementer  of  regional  regulations,  including  local  guide regulations. Tour guides are important players in providing an impact on the growth of Bali's  tourism  economy,  where  Bali's  biggest  source  of  income  comes  from  the  tourism sector.  The  increase  in  violations  of  tour  guides  every  year  caused  Satpol  PP  of  Bali Province’s  couldn’t  determine  opportunities  for  types  of  violations  to  make recommendations in the implementation of the enforcement of the local guide regulations in  the  following  year.  Weighted  Product  Method  is  a  decision-making  technique  that  is carried out for violations of guides so that with the opportunity of predominant types of violations can facilitate  the enforcement of regulations on guides. This study takes data from 2014-2018, where the type of violation of traditional Balinese clothing is the type of violation with the highest ranking of each criterion, so that the type of violation is a type of  violation  that  can  be  used  as  a  recommendation  for  the  enforcement  of  local  guide regulations by the Satpol PP of Bali Province’s.
Keywords : Guides, Weighted Products, DSS
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711

## I. PENDAHULUAN
Bali  sebagai  Daerah  Tujuan  Wisata (DTW)  dan  merupakan  tujuan  wisata  favorit  di Indonesia, secara konsisten menempatkan sektor pariwisata  sebagai  sektor  andalan,  yang  secara implisit  memasukkan  misi  kebudayaan  Bali dalam setiap kegiatan pengembangannya. Sejalan  dengan  itu  pariwisata  telah  menjadi salah  satu    yang  memberikan  dampak  besar terhadap  pertumbuhan  perekonomian  Bali, sehingga  Pemerintah  Provinsi  Bali  menetapkan Peraturan  Daerah  nomor  2  tahun  2012  tentang Kepariwisataan  Budaya  Bali.  Peraturan  Daerah ini dibuat bertujuan memperkokoh budaya Bali.
Upaya peningkatan sarana prasarana serta infrastruktur  pendukung  objek  wisata  sudah dilaksanakan  guna  menunjang  aksesibilitas objek  dan  atau  kawasan  yang  telah  ada. Keberadaan  Pengelolaan  Objek  Wisata  yang baik  ternyata  tidak  dibarengi  dengan  perilaku yang  baik  dari  oknum  yang  berasal  dari  unsur penunjang pariwisata lainnya. Berbagai permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Pengelola Objek  Wisata  antara  lain  adalah,  keberadaan orang  asing  yang  bekerja  sebagai  pemandu wisata,  pemandu  wisata  tanpa  memiliki  Kartu Tanda  Pengenal  Pramuwisata  (KTPP)  yang tidak  memiliki  kemampuan  dalam  memberikan penjelasan  tentang  Budaya  Bali,  dan  aktivitas mereka  sering  melanggar  Peraturan  Daerah tentang Kepariwisataan Budaya.
Dari  banyaknya  pelanggaran  yang  terjadi pada  industri  pariwisata,  pelanggaran  yang paling  dominan  adalah  pelanggaran  terhadap pramuwisata, sehingga dalam penegakan Peraturan Daerah dan menyelenggarakan ketertiban  umum,  dan  ketentraman  masyarakat serta  perlindungan  masyarakat,  Pemerintah Daerah  Provinsi  Bali  menunjuk  Satuan  Polisi Pamong  Praja  yang  merupakan  Perangkat Daerah  Provinsi  Bali  melakukan  tugasnya dalam  bidang  penegakan  peraturan  daerah, ketertiban  umum  dan  ketentraman  masyarakat. Yang dimana pelanggaran pramuwisata merupakan  pelanggaran  ketertiban  umum  yang telah  ditetapkan  oleh  Pemerintah  Daerah Provinsi Bali dengan Perda nomor 5 tahun 2016 tentang Pramuwisata.
Melihat  kebutuhan  yang  ada  pada  Satpol PP  Provinsi  Bali  yaitu  membutuhkan  evaluasi dari  pelanggaran  yang  terjadi  setiap  tahunnya untuk  dapat  dijadikan  rekomendasi  pada  tahun berikutnya,  maka  penulis  berinisiatif  untuk melakukan  penelitian  pengambilan  keputusan dengan melakukan evaluasi terhadap atribut atau kriteria  pelanggaran  pramuwisata  yang  telah terjadi  pada  tahun-tahun  sebelumnya.  Adapun metode  yang  tepat  dalam  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan metode weighted product , yaitu dengan mengambil sample data pelanggaran  pramuwisata  dari  tahun  2014 sampai dengan tahun 2018.
Menurut  Yoon  dan  Kusumadewi  (2006) metode weighted  product menggunakan  teknik perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  tiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.  Sehingga  dari  data  pelanggaran- pelanggaran  yang  telah  terjadi  pada  kasus pramuwisata  di  Provinsi  Bali  terdapat  beberapa atribut  dan  kriteria  yang  dimana  setiap  atribut tidak  dapat  saling  berkaitan  sehingga  dapat diolah  untuk  mencari  sebuah  pendukung keputusan,  maka  dari  itu  metode weighted product merupakan  sebuah  metode  yang  tepat untuk  menganalisa  pelanggaran-pelanggaran pramuwisata  yang  telah  terjadi  sehingga mendapatkan  faktor  penentu  pelanggaran  setiap tahunnya.
Dari  penelitian  sebelumnya,  penelitian sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode e weighted d product t dilakukan dengan mendasarkan pada sebuah aplikasi tanpa melihat jenis-jenis  kriteria  dari  setiap  variabel.  Seperti halnya  dilakukan  oleh  Basri  (2017)  yang melakukan penelitian tentang penerimaan beasiswa berprestasi, penelitian tersebut menunjukkan performa weighted product dalam sistem  pemeringkatan  khususnya  untuk  sistem pendukung  keputusan,  sehingga  kendala  yang dihadapi  Basri  adalah  tidak  dapat  menentukan jenis-jenis setiap variabel kriteria. Begitu halnya dengan  Riza  Alfita  (2017)  yang  melakukan penelitian  terhadap  produk  unggulan  daerah, p penelitian y yang y telah d dilakukan menghasilkan  keluaran  dengan  nilai  intensitas tertinggi  yang  layak  disebut  produk  unggulan
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
daerah dan yang lainnya disebut sebagai produk potensial daerah, adapun kendala yang dihadapi oleh  Riza  tidak  dapat  menentukan  jenis-jenis variabel keluaran dari setiap kriteria.
Sesuai  dengan  pemaparan  latar  belakang yang telah diatas, maka dapat dirumuskan suatu masalah yaitu
“Bagaimana mengimplementasikan metode weighted product dalam  penentuan  peluang  jenis  pelanggaran pramuwisata  terdominan  di  Provinsi  Bali sehingga  dapat  dijadikan  rekomendasi  terhadap penegakan  Perda  oleh  Satpol  PP  pada  tahun- tahun berikutnya?” dengan tujuan dari penulisan ini adalah “untuk mengimplementasikan metode weighted  product dalam  menentukan  peluang jenis  pelanggaran  pramuwisata  terdominan  di Provinsi Bali sehingga dapat dijadikan rekomendasi  terhadap  penegakan  Perda  oleh Satpol PP pada tahun-tahun berikutnya”.

## II. METODE
Metode  weighted product (WP)  adalah salah  satu  metode  penyelesaian  pada  sistem pendukung keputusan. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribuat  atau  kriteria,  dimana  setiap  atribut saling  tidak  bergantung  satu  dengan  yang lainnya.  Adapun  langkah-langkahnya  adalah sebagai berikut :
A. Menentukan kriteria
Yaitu  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C dan sifat dari  masing-masing  kriteria.  Dalam  penelitian ini  setiap  kriteria  terbagi  menjadi  beberapa kategori  yang  dimana  setiap  kategori  kriteria akan  dibahas  dilakukan  pembahasan  satu persatu.
B. Menentukan rating kecocokan Yaitu  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria, dan buat matriks keputusan. Pada  penelitian  pembuatan  matriks  dilakukan berdasarkan  data  yang  didapat  yaitu  penjabaran setiap kategori setiap kriteria.
C. Melakukan normalisasi bobot Bobot  Ternormalisasi  =  Bobot  setiap kriteria  /  penjumlahan  semua  bobot  kriteria. Nilai bobot diambil dengan menggunakan skala likert  yang  dimana  penilaian  dilakukan  melihat
tingkat  kepentingan  setiap  kategori  kriteria. Nilai  dari  total  bobot  harus  memenuhi persamaan :
(1)

## D. Menentukan nilai vektor S
Dengan  cara  mengalikan  seluruh  kriteria bagi  sebuah  alternatif  dengan  bobot  sebagai pangkat  positif  untuk  kriteria benefit dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  pada  kriteria cost .  Rumus  untuk  menghitung  nilai  preferensi untuk alternatif Ai, diberikan sebagai berikut :
(2)

## E. Menentukan nilai vektor V
Yaitu  nilai  yang  akan  digunakan  untuk perangkingan. Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif dapat dihitung dengan rumus :
(3)

## F. Merangking Nilai Vektor V
Dalam hal ini, setiap hasil dari nilai vektor V  dilakukan  perangkingan  mulai  dari  nilai tertinggi sampai pada nilai terendah, perangkitan tersebut  merupakan  kesimpulan  sebagai  tahap akhir  yang  mengacu  pada  nilai  setiap  alternatif. Sehingga  didapatkan  keputusan  dalam  suatu analisa.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  maka  didapatkan  sebuah prosedur penelitian. Dimana prosedur penelitian yang  dilakukan  peneliti  dalam  pengembangan ini diadaptasi dari langkah-langkah pengembangan  yang  dikembangkan  oleh  Borg &  Gall  tersebut  dengan  pembatasan.  Borg  & Gall  (dalam  Emzir,  2013:  271)  menyatakan bahwa dimungkinkan untuk membatasi penelitian dalam skala kecil, termasuk membatasi langkah penelitian. Penerapan langkah-langkah
pemgembangannya
disesuaikan dengan kebutuhan peneliti.
Mengingat  keterbatasan  waktu  dan  dana  yang dimiliki  oleh  peneliti,  maka  langkah-langkah
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
tersebut disederhanakan menjadi  empat langkah pengembangan. Adapun rancangan langkah dari pengembangan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
A. Tahap pengumpulan data
Tahap pengumpulan data dilakukan untuk mengetahui kebutuhan pembelajaran di lapangan.  Tahap  pengumpulan  data  dilakukan dengan  cara  studi  literatur  yaitu  memperoleh data  dan  masukan  dari  buku  dan  jurnal penelitian sebelumnya ataupun searching internet  yang  menunjang  pembuatan  penelitian ini.  Diantaranya  penulis  membaca  buku pedoman dan searching internet untuk pencarian  materi  dan  teori  Sistem  Pengambilan Keputusan  (SPK)  dengan  metode weighted product ,  kemudian  observasi  yaitu  mengadakan
pengamatan
secara langsung disertai mencatat/meminta  semua  data  pelanggaran pramuwisata  yang  ada  di  Provinsi  Bali  dari tahun 2014-2018 pada Dinas Satpol PP Provinsi Bali,  dan  wawancara  mengadakan  konsultasi secara  langsung  dengan  berbagai  pimpinan  dan staff  Satpol  PP  Provinsi  Bali  sebagai  acuan dalam penelitian ini. Disamping itu penulis juga melakukan  bimbingan  secara  langsung  dengan Pembimbing  I  (Pertama),  Pembimbing  II (Kedua)  Tesis,  penguji  tesis,  dan  beberapa kakak  tingkat  yang  telah  lulus  dari  Program Studi Ilmu Komputer Pascasarjana.
B. Tahap Perencanaan Tahap  perencanaan  merupakan  bagian yang  penting  dalam  suatu  penelitian,  karena dengan  pengolahan  data,  data  tersebut  dapat diberi  arti  dan  makna  yang  berguna  dalam memecahkan  masalah  penelitian.  Data  mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah-pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi,  dilakukan  manipulasi  serta  diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai  makna  untuk  menjawab  masalah dari pertanyaan sebuah penelitian.
C. Tahap Pengembangan Tahap  pengembangan  merupakan  bagian yang  penting  dalam  suatu  penelitian,  karena dengan  melakukan  pengembangan  data,  data tersebut  dapat  diberi  arti  dan  makna  yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Data  mentah  yang  telah  dikumpulkan  perlu
dipecah-pecahkan  dalam  kelompok-kelompok, diadakan  kategorisasi,  dilakukan  manipulasi serta  diperas  sedemikian  rupa  sehingga  data tersebut  mempunyai  makna  untuk  menjawab masalah  dari  pertanyaan  sebuah  penelitian. Adapun langkah-langkah dalam pengolahan data pada  penelitian  ini  melalui  penyusunan  yaitu data  yang  sudah  ada  perlu  dikumpulkan  semua agar  mudah  untuk  melakukan  pengecekan apakah  semua  data  yang  dibutuhkan  sudah saling  berkaitan,  kemudian  klasifikasi  data merupakan usaha menggolongkan, mengelompokkan,  dan  membuat  deskripsi  data berdasarkan  pada  klasifikasi  tertentu  yang  telah dibuat  dan  ditentukan  oleh  peneliti,  dan pengolahan  data  dilakukan  untuk  menguji hipotesis yang telah dirumuskan.
D. Tahap Validasi
Tahap  ini  menerangkan  setelah  peneliti menyelesaikan  analisis  datanya  dengan  cermat. Kemudian langkah selanjutnya peneliti menginterpretasikan  hasil  analisis  akhirnya peneliti menarik suatu kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian dan membuat rekomendasinya. Menginterpretasikan hasil analisis perlu diperhatikan  hal-hal  antara  lain  :  interpretasi tidak  melenceng  dari  hasil  analisis,  interpretasi harus  masih  dalam  batas  kerangka  penelitian, dan  secara  etis  peneliti  rela  mengemukakan kesulitan,  hambatan-hambatan  sewaktu  dalam penelitian, serta hasil akhir penelitian.
Dari  pembahasan  prosedur  penelitian  ini maka  penulis  merangkumnya  kedalam  bentuk bagan,  adapun  bagan  yang  didapat  adalah sebagai berikut :
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Berdasarkan  kasus  yang  dihadapi  pada penelitian  yaitu  Satpol  PP  Provinsi  Bali memiliki  tugas  dan  fungsi  sebagai  institusi Penegakan  Peraturan  Daerah  Provinsi  Bali, salah satunya Perda nomor 5 tahun 2016 tentang Pramuwisata.  Dalam  pelaksanaannya  banyak kendala  yang di  hadapi oleh  Satpol PP Provinsi Bali.  Sehingga  untuk  mengatasi  kendala tersebut,  perlu  ditentukan  faktor  pelanggaran yang  menjadi  prioritas  penegakan  peraturan daerah dalam upaya evaluasi terhadap peningkatan  efektifitas  kinerja  Satpol  PP Provinsi Bali. Terkait dengan masalah Pramuwisata  yang  ditangani  oleh  Satpol  PP Provinsi  Bali  diperlukan  pengolahan  data dengan  metode weighted  product terhadap semua  variabel  kriteria  untuk  mendapatkan peluang jenis pelanggaran pramuwisata
terdominan  dari  variabel  alternatif  yang  telah ditentukan  pada  setiap  kriteria  dan  keseluruhan kriteria,  adapun  pengolahan  data  tersebut diantaranya :

## A. Kriteria Usia
Pengolahan  data  terhadap  kriteria  usia dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018  dengan jenis pelanggaran pramuwisata tanpa menggunakan  KTPP  di  usia  remaja  adalah sebanyak  26  orang,    pemuda  152  orang,  dan dewasa  70  orang,  kemudian  pelanggaran terhadap  pramuwisata  asing  ilegal  pada  usia remaja sebanyak 4 orang, pemuda sebanyak 100 orang,  dan  dewasa  sebanyak  71  orang, selanjutnya  pelanggaran  terhadap  pakaian  adat di  usia  remaja  0  orang,  pemuda  sebanyak  109 orang,  dan  dewasa  sebanyak  225  orang,  dan
START (Studi Literatur, Observasi, Wawancara) INPUT Alternatif (A), Kriteria (C), Bobot (W) Normalisasi Bobot Kriteria Menentukan Nilai Vektor S terhadap Bobot Kriteria Menentukan Nilai Vektor V Nilai Alternatif Keputusan OUTPUT Hasil Perangkingan Nilai Vektor V END Alternatif Keputusan
Gambar 1.  Bagan Prosedur Penelitian
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
terakhir adalah pelanggaran terhadap pramuwisata  tanpa  ijin  UJPW  di  usia  remaja adalah  0  orang,  pemuda  sebanyak  115  orang, dan  dewasa  sebanyak  113  orang.  Dalam menentukan peluang jenis pelanggaran pramuwisata  terdominan  dari  kriteria  usia terdapat  empat  alternatif  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu : A1 = Pelanggaran Tanpa KTPP A2 = Pelanggaran Pramuwisata Asing Ilegal A3 = Pelanggaran Pakaian Adat A4 = Pelanggaran Ijin UJPW Dan  terdapat  tiga  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan diantaranya adalah sebagai berikut : C1 = Remaja (usia 12-17 tahun) C2 = Pemuda (usia 18-25 tahun) C3 = Dewasa (usia 26-50 tahun) Tingkat  kepentingan  (bobot)  dinilai  dengan gradasi  penilaian  menggunakan  teknik  skala likert ,  yaitu  setiap  kriteria  diambil  penilaiannya
berdasarkan  pendapat  dari  user  mengenai tingkat kepentingan kategori setiap kriteria usia, adapun  gradasi  penilaian  tersebut  diantaranya adalah sebagai berikut:
1 = Sangat Rendah (SR) 2 = Rendah (R) 3 = Cukup (C) 4 = Tinggi (T) 5 = Sangat Tinggi (ST) Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  Bapak  I Ketut  Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi Data  dan  Pengembangan  dan  Ibu  Desak  Ayu Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku  Kabid.  Sumber Daya  Aparatur  Satpol  PP  Provinsi  Bali didapatkan  hasil  penilaian  bobot  1,3,5.  Setelah bobot setiap kategori usia didapatkan selanjutnya adalah langkah penyelesaian dengan metode weighted  product ,  adapun  langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Sifat Kriteria Tabel 1. Menentukan Sifat Kriteria Usia Kriteria Sifat C1 = Remaja (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : merupakan jumlah pelanggaran diusia remaja adalah yang paling rendah, sehingga anggaran yang diperlukan dalam penindakan sedikit. C2 = Pemuda (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran diusia pemuda tergolong tinggi, sehingga anggaran dana yang dikeluarkan untuk melakukan penindakan relatif tinggi. C3 = Dewasa (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran diusia dewasa adalah paling tinggi dan hampir sama dengan pelanggaran pada usia pemuda sehingga membutuhkan anggaran tinggi untuk melakukan penindakan.

## 2. Menentukan Rating Kecocokan
Tabel 2.Rating Kecocokan Kriteria Usia Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 26 152 70 A2 4 100 71 A3 0 109 225 A4 0 115 113 Menghasilkan matriks : 26 152 70 4 100 71 0 109 225
0 115 113 3. Normalisasi Bobot W = (1,3,5)
Maka perbaikan bobot yang dilakukan : W1 = 1/(1+3+5) = 1/8 = 0,111 W2 = 2/(1+3+5) = 3/8 = 0,333 W3 = 3/(1+3+5) = 5/8 = 0,556 Jika  nilai  W1+W2+W3  dijumlahkan  maka hasilnya akan ≈ 1
W1+W2+W3 = 0,111+0,333+0,556 = 1

## 4. Menentukan Nilai Vektor S
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif (+)  untuk  kriteria  keuntungan  dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria biaya.
S1  =  (26+0,111)*( 152-0,333)*(70-0,556)
=  26,111*151,667*69,444
=  275012,86
S2  =  (4+0,111)*( 100-0,333)*(71-0,556)
=  4,111*99,667*70,444 =  28863,96 S3  =  (0+0,111)*( 109-0,333)*(225-0,556) =  0,111*108,667*224,444 =  2709,96 S4  =  (0+0,111)*( 115-0,333)*(113-0,556) =  0,111*114,667*112,444
=  1432,63
5. Menentukan Nilai Vektor V
Menentukan  nilai  vektor  V  dilakukan dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S  dengan jumlah keseluruhan vektor S.
V1  =  S1/(S1+S2+S3+S4) =  275012,86/(275012,86+28863,96
+2709,96+1432,63)
=  275012,86/308019,40
=  0,8928426493 V2  =  S2/(S1+S2+S3+S4) =  28863,96/(275012,86+28863,96
+2709,96+1432,63) =  28863,96/308019,40
=  0,0937082487
V3  =  S3/(S1+S2+S3+S4)
=   2709,96/(275012,86+28863,96 +2709,96+1432,63)
=  2709,96/308019,40 =  0,0087980134 V4  =  S4/(S1+S2+S3+S4)
=  1432,63/(275012,86+28863,96 +2709,96+1432,63) =  1432,63/308019,40 =  0,0046510885
6. Perangkingan Nilai Vektor V
Dengan melihat poin nomor 5, didapatkan kesimpulan  bahwa  nilai  V1  paling  tinggi, kemudian disusul nilai V2, V3, dan V4.
Rangking 1 -> V1 = 0,8928426493 Rangking 2 -> V2 = 0,0937082487 Rangking 3 -> V3 = 0,0087980134 Rangking 4 -> V4 = 0,0046510885
Dari hasil pengolahan data diatas perangkingan  vektor  V  pada  kriteria  usia  nilai V1  adalah  nilai  tertinggi  dengan  nilai  vektor  = 0,8928426493.  Dimana  dijelaskan  bahwa  V1 memiliki  jumlah  kategori  kriteria  pelanggaran usia  remaja  26  orang  dan  pelanggaran  usia pemuda  152  orang  yang  merupakan  data tertinggi  dari  setiap  alternatif,  sedangkan pelanggaran  usia  dewasa  70  orang  merupakan data terendah dari setiap alternatif.

## B. Kriteria Jenis Kelamin
Pengolahan  data  terhadap  kriteria  jenis kelamin  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018 dengan  jenis  pelanggaran  pramuwisata  tanpa menggunakan  KTPP  pada  jenis  kelamin  laki- laki  adalah  sebanyak  195  orang  dan  perempuan sebanyak  53  orang,  kemudian  pelanggaran terhadap  pramuwisata  asing  ilegal  pada  jenis kelamin  laki-laki  sebanyak  117  orang  dan perempuan  sebanyak  58  orang,  selanjutnya pelanggaran  terhadap  pakaian  adat  pada  jenis kelamin  laki-laki  sebanyak  219  orang,  dan perempuan  sebanyak  115  orang,  dan  terakhir adalah pelanggaran terhadap pramuwisata  tanpa ijin UJPW pada jenis kelamin laki-laki sebanyak 154  orang  dan  perempuan  sebanyak  74  orang. Dalam  menentukan  peluang  jenis  pelanggaran pramuwisata  terdominan  dari  kriteria  jenis kelamin  terdapat  empat  alternatif  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan yaitu :
A1 = Pelanggaran Tanpa KTPP A2 = Pelanggaran Pramuwisata Asing Ilegal A3 = Pelanggaran Pakaian Adat A4 = Pelanggaran Ijin UJPW
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Dan  terdapat  dua  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan diantaranya adalah sebagai berikut : C1 = Laki-laki C2 = Perempuan Tingkat  kepentingan  (bobot)  dinilai  dengan gradasi  penilaian  menggunakan  teknik  skala likert ,  yaitu  setiap  kriteria  diambil  penilaiannya berdasarkan  pendapat  dari  user  mengenai tingkat kepentingan kategori setiap kriteria jenis kelamin,  adapun  gradasi  penilaian  tersebut diantaranya adalah sebagai berikut : 1 = Sangat Rendah (SR) 2 = Rendah (R) 3 = Cukup (C)
4 = Tinggi (T) 5 = Sangat Tinggi (ST)
Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  Bapak  I Ketut  Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi Data  dan  Pengembangan  dan  Ibu  Desak  Ayu Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku  Kabid.  Sumber Daya  Aparatur  Satpol  PP  Provinsi  Bali didapatkan  hasil  penilaian  bobot  5,4.  Setelah bobot setiap kategori usia didapatkan selanjutnya adalah langkah penyelesaian dengan metode weighted  product ,  adapun  langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Sifat Kriteria Tabel1. Penentuan Sifat Kriteria Jenis Kelamin Kriteria Sifat C1 = Laki-laki (orang) Biaya/Cost Alasan : merupakan jumlah pelanggaran jenis kelamin laki-laki dengan nilai lebih tinggi dari perempuan, sehingga anggaran yang diperlukan dalam penindakan lebih tinggi. C2 = Perempuan (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : jumlah pelanggaran jenis kelamin perempuan lebih rendah dari laki-laki, sehingga anggaran yang dibutuhkan relatif lebih rendah dari laki-laki.

## 2. Menentukan Rating Kecocokan
Tabel2. . Rating Kecocokan Jenis Kelamin Alternatif Kriteria C1 C2 A1 195 53 A2 117 58 A3 219 115 A4 154 74 Menghasilkan matriks : 195 53 117 58 219 115 154 74 3. Normalisasi Bobot W = (5,4) Maka perbaikan bobot yang dilakukan :
W1 = 5/(5+4) = 5/9 = 0,556
W2 = 4/(5+4) = 4/9 = 0,444
Jika  nilai  W1+W2  dijumlahkan  maka hasilnya akan ≈ 1 W1+W2 = 0,556+0,444 = 1
4. Menentukan Nilai Vektor S
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif (+)  untuk  kriteria  keuntungan  dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria biaya.
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
S1  =  (195-0,556)*(152+0,444)
=  194,444*53,444
=  10391,98
S2  =  (117-0,556)*(58+0,444) =  116,444*58,444 =  6805,53 S3  =  (219-0,556)*(115+0,444) =  218,444*115,444
=  25218,20 S4  =  (154-0,556)*(74+0,444)
=  153,444*74,444 =  11423,09
5. Menentukan Nilai Vektor V
Menentukan  nilai  vektor  V  dilakukan dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S  dengan jumlah keseluruhan vektor S.
V1  =   S1/(S1+S2+S3+S4) =  10391,98/(10391,98+6805,53
+25218,20+11423,09) =  10391,98/53838,79 =  0,1930202236 V2  =  S2/(S1+S2+S3+S4) =  6805,53/(10391,98+6805,53 +25218,20+11423,09) =  6805,53/53838,79 =  0,1264057169
V3  =  S3/(S1+S2+S3+S4) =   25218,20/(10391,98+6805,53 +25218,20+11423,09) =  25218,20/53838,79 =  0,4684020104 V4  =  S4/(S1+S2+S3+S4) =  11423,09/(10391,98+6805,53 +25218,20+11423,09)
=  11423,09/53838,79 =  0,2121720491

## 6. Perangkingan Nilai Vektor V
Dengan melihat poin nomor 5, didapatkan kesimpulan  bahwa  nilai  V3  paling  tinggi, kemudian disusul nilai V4, V1, dan V2. Rangking 1 -> V3 = 0,4684020104 Rangking 2 -> V4 = 0,2121720491 Rangking 3 -> V1 = 0,1930202236 Rangking 4 -> V2 = 0,1264057169
Dari  hasil  pengolahan  data  diatas, perangkingan  vektor  V  pada  kriteria  jenis kelamin  nilai  V3  adalah  nilai  tertinggi  dengan nilai vektor = 0,4684020104. Dimana dijelaskan bahwa  V3  memiliki  jumlah  kategori  kriteria
pelanggaran  jenis  kelamin  laki-laki  219  orang dan  pelanggaran  jenis  kelamin  perempuan  115 orang yang merupakan data tertinggi dari  setiap alternatif.
C. Kriteria Pendidikan Pengolahan data terhadap kriteria pendidikan dari tahun 2014 sampai dengan 2018 dengan  jenis  pelanggaran  pramuwisata  tanpa menggunakan KTPP dengan pendidikan
SMA/SMK  adalah sebanyak 26 orang,  D1 113 orang,  D2  9  orang,  D3  53  orang  dan  D4/S1  27 orang, kemudian pelanggaran terhadap pramuwisata  asing  ilegal  dengan  pendidikan SMA/SMK  adalah  sebanyak  9  orang,  D1  5 orang,  D2  0  orang,  D3  81  orang  dan  D4/S1  80 orang, selanjutnya pelanggaran terhadap pakaian adat  ilegal  dengan  pendidikan  SMA/SMK adalah sebanyak 27 orang, D1 108 orang, D2 10 orang,  D3  107  orang  dan  D4/S1  82  orang,  dan terakhir adalah pelanggaran terhadap pramuwisata tanpa ijin UJPW dengan pendidikan  SMA/SMK  adalah  sebanyak  24 orang,  D1  86  orang,  D2  3  orang,  D3  57  orang dan  D4/S1  58  orang.  Dalam  menentukan peluang jenis pelanggaran pramuwisata terdominan  dari  kriteria  pendidikan  terdapat empat  alternatif  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan yaitu : A1 = Pelanggaran Tanpa KTPP A2 = Pelanggaran Pramuwisata Asing Ilegal A3 = Pelanggaran Pakaian Adat A4 = Pelanggaran Ijin UJPW Dan  terdapat  lima  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan diantaranya adalah sebagai berikut : C1 = SMA/SMK
C2 = D1 C3 = D2 C4 = D3 C5 = D4/S1 Tingkat  kepentingan  (bobot)  dinilai  dengan gradasi  penilaian  menggunakan  teknik  skala likert ,  yaitu  setiap  kriteria  diambil  penilaiannya berdasarkan  pendapat  dari  user  mengenai tingkat  kepentingan  kategori  setiap  kriteria pendidikan,  adapun  gradasi  penilaian  tersebut diantaranya adalah sebagai berikut :
1 = Sangat Rendah (SR) 2 = Rendah (R)
3 = Cukup (C)
4 = Tinggi (T)
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
5 = Sangat Tinggi (ST) Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  Bapak  I Ketut  Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi Data  dan  Pengembangan  dan  Ibu  Desak  Ayu Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku  Kabid.  Sumber Daya  Aparatur  Satpol  PP  Provinsi  Bali didapatkan  hasil  penilaian  bobot  3,5,2,4,4.
Setelah  bobot  setiap  kategori  usia  didapatkan selanjutnya adalah langkah penyelesaian dengan metode weighted  product ,  adapun  langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Sifat Kriteria
Tabel3. . Penentuan Sifat Kriteria Pendidikan
Kriteria Sifat C1 = SMA/SMK (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : Kategori Kriteria SMA/SMK merupakan jumlah pelanggaran dengan nilai rendah, sehingga anggaran yang diperlukan dalam penindakan sedikit. C2 = D1 (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran dengan pendidikan D1 tergolong tinggi, sehingga anggaran dana yang dikeluarkan untuk melakukan penindakan relatif tinggi. C3 = D2 (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : jumlah pelanggaran dengan pendidikan D2 relatif rendah dan hampir sama dengan pelanggaran dengan pendidikan SMA/SMK sehingga anggaran yang dibutuhkan dalam melakukan penindakan relatif rendah. C4 = D3 (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran dengan pendidikan D3 tergolong tinggi, sehingga anggaran dana yang dikeluarkan untuk melakukan penindakan relatif tinggi. C5 = D4/S1 (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran dengan pendidikan D4/S1 tergolong tinggi, sehingga anggaran dana yang dikeluarkan untuk melakukan penindakan relatif tinggi.

## 2. Menentukan Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 26 133 9 53 27 A2 9 5 0 81 80 A3 27 108 10 107 82 A4 24 86 3 57 58 Menghasilkan matriks : 26 133 9 53 27 9 5 0 80 81 27 108 10 107 82 24
86
3 57 58
3. Normalisasi Bobot
W = (3,5,2,4,4)
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Maka perbaikan bobot yang dilakukan : W1 = 3/(3+5+2+4+4) = 3/18 = 0,167 W2 = 5/(3+5+2+4+4) = 5/18 = 0,278 W3 = 2/(3+5+2+4+4) = 2/18 = 0,111
W4 = 4/(3+5+2+4+4) = 4/18 = 0,222 W5 = 4/(3+5+2+4+4) = 4/18 = 0,222 Jika nilai W1+W2+W3+W4+W5 dijumlahkan maka hasilnya akan ≈ 1 W1+W2+W3+W4+W5 =
0,167+0,278+0,111+0,222+0,222 = 1

## 4. Menentukan Nilai Vektor S
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif (+)  untuk  kriteria  keuntungan  dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria biaya.
S1  =  (26+0,167)*(133-0,278)*(9+0,111) *(53-0,222)*(27-0,222) =   26,167*132,722*9,111
*52,778*26,778 =  44718684,86 S2  =  (9+0,167)*(5-0,278)*(0+0,111) *(80-0,222)*(81-0,222) =  9,167*4,722*0,111*80,778*79,778 =  30994,82 S3  =  (27+0,167)*(108- 0,278)*(10+0,111)*(107-0,222)*(82- 0,222) =  27,167*107,722*10,111 *106,778*81,778 =  258378709,04 S4  =  ((24+0,167)*(86-0,278)*(3+0,111) *(57-0,222)*(58-0,222) =  24,167*85,722*3,111*56,778*57,778
=  21142917,72
5. Menentukan Nilai Vektor V
Menentukan  nilai  vektor  V  dilakukan dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S  dengan jumlah keseluruhan vektor S.
V1  =  S1/(S1+S2+S3+S4) =  44718684,86/(44718684,86
+30994,82+258378709,04 +21142917,72) =  44718684,86/324271306,46 =  0,1379051553 V2  =  S2/(S1+S2+S3+S4) =  30994,82/(44718684,86+30994,82 +258378709,04+21142917,72)
=  30994,82/324271306,46 =  0,0000955830 V3  =  S3/(S1+S2+S3+S4)
=  258378709,04/(44718684,86
+30994,82+258378709,04
+21142917,72) =  258378709,04/324271306,46
=  0,7967979402
V4  =  S4/(S1+S2+S3+S4) =   21142917,72/(44718684,86
+30994,82+258378709,04
+21142917,72)
=  21142917,72/324271306,46
=  0,0652013215 6. Perangkingan Nilai Vektor V
Dengan melihat poin nomor 5, didapatkan  kesimpulan  bahwa  nilai  V3  paling tinggi, kemudian disusul nilai V1, V4, dan V3. Rangking 1 -> V3 = 0,7967979402 Rangking 2 -> V1 = 0,1379051553 Rangking 3 -> V4 = 0,0652013215 Rangking 4 -> V2 = 0,0000955830
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan metode weighted  product ,  perangkingan  vektor V pada kriteria pendidikan nilai V3 adalah nilai tertinggi  dengan  nilai  vektor  =  0,7967979402. Dimana  dijelaskan  bahwa  V3  memiliki  jumlah kategori kriteria pelanggaran pendidikan SMA/SMK  27  orang,  pelanggaran  pendidikan D2  27  orang,  pelanggaran  pendidikan  D3  107 orang  dan  pelanggaran  pendidikan  D4/S1  82 orang yang merupakan data tertinggi dari  setiap alternatif,  sedangkan  pelanggaran  pendidikan D1  108  orang  merupakan  data    tertinggi  kedua dari setiap alternatif.
D. Kriteria Tindakan Hukum Pengolahan data terhadap kriteria tindakan hukum dari tahun 2014 sampai dengan 2018  dengan  jenis  pelanggaran  pramuwisata tanpa  menggunakan  KTPP  pada  jenis  tindakan hukum  yustisi  adalah  sebanyak  103  orang  dan non  yustisi  sebanyak  145  orang,  kemudian pelanggaran  terhadap  pramuwisata  asing  ilegal pada  jenis  tindakan  hukum  yustisi  adalah sebanyak 54 orang dan non yustisi sebanyak 121 orang, selanjutnya pelanggaran terhadap pakaian adat  pada  jenis  tindakan  hukum  yustisi  adalah sebanyak 73 orang dan non yustisi sebanyak 261 orang, dan terakhir adalah pelanggaran terhadap
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
pramuwisata  tanpa  ijin  UJPW  pada  jenis tindakan  hukum  yustisi  adalah  sebanyak  75 orang  dan  non  yustisi  sebanyak  153  orang. Dalam  menentukan  peluang  jenis  pelanggaran pramuwisata  terdominan  dari  kriteria  tindakan hukum  terdapat  empat  alternatif  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan yaitu :
A1 = Pelanggaran Tanpa KTPP A2 = Pelanggaran Pramuwisata Asing Ilegal A3 = Pelanggaran Pakaian Adat A4 = Pelanggaran Ijin UJPW
Dan  terdapat  dua  kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan diantaranya adalah sebagai berikut :
C1 = Yustisi C2 = Non Yustisi Tingkat  kepentingan  (bobot)  dinilai  dengan gradasi  penilaian  menggunakan  teknik  skala likert ,  yaitu  setiap  kriteria  diambil  penilaiannya berdasarkan  pendapat  dari  user  mengenai
tingkat  kepentingan  kategori  setiap  kriteria tindakan  hukum,  adapun  gradasi  penilaian tersebut diantaranya adalah sebagai berikut : 1 = Sangat Rendah (SR) 2 = Rendah (R) 3 = Cukup (C) 4 = Tinggi (T) 5 = Sangat Tinggi (ST)
Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  Bapak  I Ketut  Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi Data  dan  Pengembangan  dan  Ibu  Desak  Ayu Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku  Kabid.  Sumber Daya  Aparatur  Satpol  PP  Provinsi  Bali didapatkan  hasil  penilaian  bobot  5,4.  Setelah bobot setiap kategori tindakan hukum didapatkan selanjutnya adalah langkah penyelesaian  dengan  metode weighted  product , adapun langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Sifat Kriteria
Tabel4.. Penentuan Sifat Kriteria Tindakan Hukum Kriteria Sifat C1 = Yustisi (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : jumlah pelanggaran yustisi dengan nilai lebih rendah dari non yustisi, sehingga anggaran yang diperlukan dalam penindakan lebih rendah. C2 = Non Yustisi (orang) Biaya/Cost Alasan : jumlah pelanggaran non yustisi lebih tinggi dari yustisi, sehingga anggaran yang dibutuhkan untuk melakukan penegakan hukum relatif lebih tinggi dari yustisi.

## 2. Menentukan Rating Kecocokan
Tabel5. Rating Kecocokan Kriteria Tindakan Hukum Alternatif Kriteria C1 C2 A1 103 145 A2 54 121 A3 73 261 A4 75 153 Menghasilkan matriks : 103 145 54 121 73 261 75 153 3. Normalisasi Bobot W = (5,4) Maka perbaikan bobot yang dilakukan : W1 = 5/(5+4) = 5/9 = 0,556 W2 = 4/(5+4) = 4/9 = 0,444 Jika nilai W1+W2 dijumlahkan maka hasilnya akan ≈ 1
W1+W2 = 0,556+0,444 = 1
4. Menentukan Nilai Vektor S
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif (+)  untuk  kriteria  keuntungan  dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria biaya.
S1  =  (103+0,556)*(145-0,444) =  103,556*144,556
=  14969,53
S2  =  (54+0,556)*(121-0,444) =  54,556*120,556 =  6576,98 S3  =  (73+0,556)*(261-0,444) =  73,556*260,556
=  19165,31 S3  =  (75+0,556)*(153-0,444)
=  75,556*152,556 =  11526,42

## 5. Menentukan Nilai Vektor V
Menentukan  nilai  vektor  V  dilakukan dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S  dengan jumlah keseluruhan vektor S.
V1  =  S1/(S1+S2+S3+S4)
=  14969,53/(14969,53+6576,98
+19165,31+11526,42) =  14969,53/52238,23 =  0,2865627253 V2  =  S2/(S1+S2+S3+S4) =  6576,98/(14969,53+6576,98 +19165,31+11526,42) =  6576,98/52238,23 =  0,1259034759 V3  =  S3/(S1+S2+S3+S4) =   19165,31/(14969,53+6576,98 +19165,31+11526,42) =  19165,31/52238,23 =  0,3668827785 V4  =  S4/(S1+S2+S3+S4) =   11526,42/(14969,53+6576,98 +19165,31+11526,42) =  11526,42/52238,23
=  0,2206510202
6. Perangkingan Nilai Vektor V Dengan melihat poin nomor 5, didapatkan  kesimpulan  bahwa  nilai  V3  paling tinggi, kemudian disusul nilai V1, V4, dan V2. Rangking 1 -> V3 = 0,3668827785 Rangking 2 -> V1 = 0,2865627253 Rangking 3 -> V4 = 0,2206510202 Rangking 4 -> V2 = 0,1259034759
Dari  hasil  pengolahan  data  diatas, perangkingan  vektor  V  pada  kriteria  tindakan hukum  nilai  V3  adalah  nilai  tertinggi  dengan nilai vektor = 0,3668827785. Dimana dijelaskan bahwa  V3  memiliki  jumlah  kategori  kriteria pelanggaran  tindakan  hukum  yustisi  73  orang merupakan  data  terendah  kedua  dari  setiap alternatif,  sedangkan  pelanggaran  tindakan hukum  non  yustisi  261  orang  merupakan  data tertinggi dari setiap alternatif.

## E. Semua Kriteria
Pengolahan data terhadap semua kriteria diambil  dari  jumlah  data  terdominan  yaitu jumlah  terbanyak  dari  masing-masing  kategori kriteria  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018 dengan  jenis  pelanggaran  pramuwisata  tanpa menggunakan  KTPP  pada  kriteria  usia  yang dipakai  adalah  kategori  dari  jenis  usia  dewasa yaitu  sebanyak  70  orang,  pada  kriteria  jenis kelamin  yang  dipakai  adalah  kategori  jenis kelamin  laki-laki  sebanyak  195  orang,  pada kriteria pendidikan yang dipakai adalah kategori pendidikan  D1  sebanyak  133  orang,  dan    pada kriteria  tindakan  hukum  yang  dipakai  adalah kategori  tindakan  hukum  non  yustisi  sebanyak 145  orang,  kemudian  pelanggaran  terhadap pramuwisata  asing  ilegal  pada  kriteria  usia adalah sebanyak 71 orang, kriteria jenis kelamin sebanyak  117  orang,  kriteria  pendidikan sebanyak 51 orang, dan kriteria tindakan hukum sebanyak  121  orang,  selanjutnya  pelanggaran terhadap pakaian adat ilegal dengan kriteria usia adalah  sebanyak  225  orang,  kriteria  jenis kelamin sebanyak 219 orang, kriteria pendidikan  sebanyak  108  orang,  dan  kriteria tindakan  hukum  sebanyak  261  orang,  dan terakhir adalah pelanggaran terhadap pramuwisata  tanpa  ijin  UJPW  dengan  kriteria usia  adalah  sebanyak  113  orang,  kriteria  jenis kelamin sebanyak 154 orang, kriteria pendidikan  sebanyak  86  orang,  dan  kriteria tindakan  hukum  sebanyak  153  orang.  Dalam menentukan peluang jenis pelanggaran pramuwisata  terdominan  dari  seluruh  kriteria terdapat  empat  alternatif  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu : A1 = Pelanggaran Tanpa KTPP A2 = Pelanggaran Pramuwisata Asing Ilegal A3 = Pelanggaran Pakaian Adat A4 = Pelanggaran Ijin UJPW
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Dan terdapat empat kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan
diantaranya adalah sebagai berikut :
C1 = Usia C2 = Jenis Kelamin C3 = Pendidikan C4 = Tindakan Hukum Tingkat  kepentingan  (bobot)  dinilai  dengan gradasi  penilaian  menggunakan  teknik  skala likert ,  yaitu  setiap  kriteria  diambil  penilaiannya berdasarkan  pendapat  dari  user  mengenai tingkat kepentingan kategori setiap kriteria yang ada, adapun gradasi penilaian tersebut diantaranya adalah sebagai berikut : 1 = Sangat Rendah (SR) 2 = Rendah (R)
3 = Cukup (C) 4 = Tinggi (T)
5 = Sangat Tinggi (ST)
Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  Bapak  I Ketut  Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi Data  dan  Pengembangan  dan  Ibu  Desak  Ayu Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku  Kabid.  Sumber Daya  Aparatur  Satpol  PP  Provinsi  Bali didapatkan hasil penilaian bobot 5,4,3,5. Setelah bobot  dari  masing-masing  kriteria  didapatkan selanjutnya adalah langkah penyelesaian dengan metode weighted  product ,  adapun  langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Sifat Kriteria
Tabel 6. Penentuan Sifat Kriteria Keseluruhan Kriteria Sifat C1 = Usia (orang) Biaya/Cost Alasan : Dengan menggunakan sample data dari kategori usia dewasa merupakan jenis kriteria bersifat biaya, dimana realita dilapangan terhadap pelanggar dengan rentang usia 26 – 50 terjadi karena pelanggar sering melakukan perulangan terhadap pelanggaran yang sama setiap tahunnya, sehingga anggaran yang dikeluarkan untuk melakukan penindakan terhadap pelanggaran dengan usia dewasa relatif tinggi. C2 = Jenis Kelamin (orang) Biaya/Cost Alasan : Banyaknya pelanggaran yang terjadi pada sample jenis pelanggar laki-laki bersifat biaya, karena jenis kelamin laki-laki lebih sering melakukan pelanggaran dari pada perempuan sehingga biaya yang diperlukan dalam melakukan penindakan terhadap pelanggar laki-laki lebih tinggi. C3 = Pendidikan (orang) Biaya/Cost Alasan : Dengan mengambil sample pendidikan D1 yang dimana merupakan pendidikan dengan relatif terjadi pada usia muda sehingga pelanggaran sering terjadi akibat dari belum cukup usia untuk menjadi seorang pramuwisata. Dengan banyaknya pelanggaran belum cukup usia mengakibatkan anggaran yang dipakai penegakan tergolong sia-sia. C4 = Tindakan Hukum (orang) Keuntungan/Benefit Alasan : Dari sample data yang digunakan adalah pelanggaran dengan kategori non yustisi, dimana pelanggaran jenis ini tidak
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
sampai pada tahap peradilan sehingga anggaran dana yang dibutuhkan tergolong rendah, sehingga termasuk keuntungan dalam tindakan hukum yang dilakukan.

## 2. Menentukan Rating Kecocokan
Tabel 7. Rating Kecocokan Semua Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 70 195 133 145 A2 71 117 5 121 A3 225 219 108 261 A4 113 154 86 153 Menghasilkan matriks : 70 195 133 145 71 117 5 121 225 219 108 261 113 154 86 153
3. Normalisasi Bobot W = (5,4,3,5) Maka perbaikan bobot yang dilakukan :
W1 = 5/(5+4+3+5) = 2/17 = 0,294 W2 = 4/(5+4+3+5) = 4/17 = 0,235 W3 = 3/(5+4+3+5) = 3/17 = 0,175 W4 = 5/(5+4+3+5) = 5/17 = 0,294 Jika nilai W1+W2+W3+W4 dijumlahkan maka hasilnya akan ≈ 1 W1+W2+W3+W4 = 0,294+0,235+0,175+0,294 = 1
4. Menentukan Nilai Vektor S Menentukan  nilai  vektor  S  dengan mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah alternatif  dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif (+)  untuk  kriteria  keuntungan  dan  bobot berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria biaya.
S1  =  (70-0,294)*(195-0,235)*(133- 0,175)*(145+0,294) =  69,706*194,765*132,824*145,294 =  262000871,81
S2  =  (71-0,294)*(117-0,235)
*(5-0,175)*(121+0,294) =  70,706*116,765*4,824*121,29 =   4830274,44 S3  =  (225-0,294)*(219-0,235) *(108-0,175)*(261+0,294) =  224,706*218,765*107,824*261,294 =  1384952488,40
S4  =  (113 -0,294)*(154-0,235) *(86-0,175)*(153+0,294) =  112,706*153,765 *85,824*153,294
=  228000135,84

## 5. Menentukan Nilai Vektor V
Menentukan  nilai  vektor  V  dilakukan dengan  cara  membagi  setiap  vektor  S  dengan jumlah keseluruhan vektor S. V1  =  S1/(S1+S2+S3+S4) =  262000871,81/(262000871,81 +4830274,44+1384952488,40 +228000135,84)
=  262000871,81/1879783770,49
=  0,1393781965 V2  =  S2/(S1+S2+S3+S4) =   4830274,44/(262000871,81
+4830274,44+1384952488,40
+228000135,84)
=  4830274,44/1879783770,49 =  0,0025695905
V3  =  S3/(S1+S2+S3+S4)
=   1384952488,40/(262000871,81 +4830274,44+1384952488,40
+228000135,84) =  4830274,44/1879783770,49 =  0,7367615947 V4  =  S4/(S1+S2+S3+S4) =   228157964,7/(262294300,54 +4906690,77+1385502516,47 +228157964,7)
=  228157964,7/1880861472,48
=  0,1212906183
6. Perangkingan Nilai Vektor V
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Dengan melihat poin nomor 5, didapatkan  kesimpulan  bahwa  nilai  V3  paling tinggi, kemudian disusul nilai V1, V4, dan V3. Rangking 1 -> V3 = 0,7367615947 Rangking 2 -> V1 = 0,1393781965 Rangking 3 -> V4 = 0,1212906183 Rangking 4 -> V2 = 0,0025695905
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan metode weighted  product ,  perangkingan  vektor V  pada  keseluruhan  kriteria,  nilai  V3  adalah nilai  tertinggi  dengan  nilai  vektor  =  0, 7367615947.  Dimana  dijelaskan  bahwa  V3 memiliki  jumlah  pelanggaran  kriteria  usia  225 orang,  pelanggaran  kriteria  jenis  kelamin  219 orang, dan pelanggaran kriteria tindakan hukum 261  orang  merupakan  data  tertinggi  dari  setiap alternatif, sedangkan pelanggaran kriteria pendidikan 108 orang merupakan data  tertinggi kedua dari setiap alternatif.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  penggunaan  metode weighted product pada  penelitian  ini  terbukti  mampu memberikan  rekomendasi  jenis  pelanggaran pramuwisata  terhadap  setiap  kriteria  ataupun keseluruhan kriteria. Dengan adanya rekomendasi  jenis  pelanggaran  pramuwisata terdominan,  sangat  membantu  Dinas  Satpol  PP Provinsi  Bali  dalam  melakukan  penegakan perda  untuk  tahun-tahun  berikutnya.  Sebagian besar hasil dari penelitian ini adalah merekomendasikan  jenis  pelanggaran  pada pengenaan  pakaian  adat  Bali,  yang  dimana dalam  hal  ini  pengenaan  pakaian  adat  untuk pramuwisata  telah  ditetapkan  pada  Pergub nomor  41  tahun  2009  tentang  Penggunaan Pakaian Adat Bali oleh Pramuwisata dan Pergub nomor  79  tahun  2018  tentang  Hari  Penggunaan Busana  Adat  Bali,  sehingga  Satpol  PP  Provinsi Bali  agar  lebih  meningkatkan  penegakan terhadap  pengenaan  pakaian  adat  Bali  untuk pramuwisata sehingga dapat mendukung seluruh Peraturan Gubernur yang telah ditetapkan.
Selain itu penelitian ini perlu dikembangkan  dalam  bentuk engine sehingga dapat  memudahkan  dalam  melakukan  langkah- langkah  tindakan  dalam  penegakan  Perda  oleh Dinas Satpol PP Provinsi Bali.
UCAPAN TERIMAKASIH
Studi  kasus  penelitian  ini  adalah  pada Dinas Satuan Polisi Pamong Praja Provinsi Bali, dalam  hal  ini  penulis  tidak  lupa  mengucapkan terimakasih  banyak  kepada  Bapak  Dewa Nyoman  Rai  Dharmadi,  S.H.,  M.Si.  selaku Kepala  Satpol  PP  Provinsi  Bali,  Bapak  I  Ketut Pongres,  SH.,  M.Si.  selaku  Kepala  Seksi  Data dan Pengembangan Satpol PP Provinsi Bali, Ibu Desak  Ayu  Putu  Suciati,  SE.,  M.Si.  selaku Kabid.  Sumber  Daya  Aparatur  Satpol  PP Provinsi  Bali,  dan  jajaran  staf  Satpol  PP Provinsi  Bali  atas  pemberian  wewenan  untuk melakukan  pengumpulan  data  serta  melakukan pengujian  terhadap  data  dalam  bentuk  karya ilmiah  (Tesis)  yang  ditujukan  pada  nomor  surat 045.2/2060/Bid.III/Satpol.PP.

## REFERENSI
Basri.  2017.  Metode Weighted  Product  (WP) dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Berprestasi.
Bonczek,  R.  H.,  Holsapple,  C.W.,  dan Whinston,  A.B.  1981. Foundations  of decision  support  systems .  New  York: Academic Press.
D.G.H.  Divayana.  2017.  Penerapan  Konsep Sistem  Pakar  dan  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Bidang  Pendidikan. Undiksha Press. Singaraja,Bali. 2017.
I.K.J.  Arta,  G.  Indrawan,  G.R.  Dantes.  2016.
Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi di STIMIK Denpasar Menggunakan Metode Technique  For  Others  Reference  By Similarity  To  Ideal  Solution. Seminar Nasional Vokasi dan Teknologi
(SEMNASVOKTEK).  ISSN  Cetak  :
2541-2361. ISSN Online : 2541-3058. Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan, Yokyakarta:
Andi. Kusumadewi,  et.al.  2006. Fuzzy  Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy MADM) ,
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Little, J. D. C. 1970. Models and managers: the concept of a decision calculus.
Management Science .
R. Alfita. 2017. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Prioritas  Produk Unggulan  Daerah  Menggunakan  Metode Weighted Product (WP).
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 5, No. 1,  Februari  2020 ISSN (Print) :   2615-2703,  ISSN (Online):  2615_2711
Sprague  et.al.  1993. Dicision  Support  System
Putting the theory into practice , Englewood, Cliffs, N.J,. Prentice hall. Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kwantitatif, Kwalitatif,  dan  R&D.  Cetakan  ke-17. Bandung: Alfabeta. Sukmadinata,  Nana  Syaodih.  2006.  Metode Penelitian
Pendidikan.
Bandung:
PT.Remaja Rosdakarya, cet. kedua. Suratmi.  2016.  “Analisa  Perbandingan  Metode
Weighted  Product  (WP) dan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Untuk Menentukan Penerima Bonus Pada Karyawan  PT.  Telesindo  Shop”.  Jurnal INFOTEK,  Vol  ,  No  3,  Oktober  2016, ISSN 2502-6968. Turban,  et.al.  2005. Decision  Support  Systems and  Intelligent  Systems ,  Yokyakarta  :
Andi.
T. Pritzkow. 2001. International Travel Dictionary, The  Academic  International
Du Tourisme of Monte Carlo Principality of Monaco.
Yoon,  Hwang.  1981,  “Multiple  Attribute
Decision Making: Metods and Applications, multi-Criteria Decision
Making:  An  Application  Study  of ELECTRE & TOPSIS, 4, hal.93-124. Zenshui,  XU.  2004 .  A  practical  method  for improving  consistency  of  judgement matrix  in  the  ahp.  Institute  of  Sciences . PLA University of Science and Technology China.