SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KOTA MALANG BERBASIS WEBGIS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

dokumen-dokumen yang mirip
Journal of Informatics and Technology, Vol 1, No 4, Tahun 2012, p 9-16

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SMK KRISTEN TOMOHON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI BARU PT.PLN (PERSERO) KANTOR PUSAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penilaian Kelayakan Usaha...

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMP DHARMA BHAKTI PUBIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB DI KOPERASI SIMPAN PINJAM MELATI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOST DI SEKITAR KAMPUS UNP KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Multi-Attribute Decision Making

ARTIKEL APLIKASI PEMILIHAN TEMPAT WISATA KABUPATEN TULUNGAGUNG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ARDAN GROUP ARDAN GROUP DECISSION SUPPORT SYSTEM DESIGN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penentuan Remunerasi Karyawan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

2. Analisis Sistem Yang Akan Dikembangkan. Pelamar Kerja Administrasi Personalia. Buku arsip. Gambar 1: Analisis Sistem Yang Sedang Berjalan

IMPLEMENTASI METODE SAW UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN BERAS MISKIN DI KELURAHAN PANGGUNG KECAMATAN TEGAL TIMUR KOTA TEGAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Kompetensi Dasar. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar sistem pendukung keputusan. Dr. Sri Kusumadewi 05/11/2016

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PREDIKAT SISWA TELADAN DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB (Studi Kasus : SMPK SANTA MARIA KOTA KEDIRI)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KOMODITI UNGGULAN PADA DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN GURU TELADAN DI SMP N 24 SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB II LANDASAN TEORI

JURNAL. Oleh: IMELDA EVA LUTFIANA Dibimbing oleh : 1. M. RIZAL ARIEF, ST., M.Kom 2. ARIE NUGROHO, S.Kom., MM.

JURNAL. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN DI TOKO DUNIA TAS TAS DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

Multi-Attribute Decision Making

Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015

Made Kamisutara, Tubagus Purworusmiardi Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian SyaratGuna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik ( S. Kom ) Pada JurusanTeknik Informatika OLEH :

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

PERBANDINGAN METODE PENUNJANG KEPUTUSAN MCDM (MULTI CRITERIA DECISION MAKING) PADA PEMILIHAN SISWA UNGGULAN BIDANG INSTRUMENTASI LOGAM

Pertemuan 1 TEORI DAN KONSEP SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK)/ DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

TEORI DAN KONSEP SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK)/DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MEMILIH KOS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Desi Reskika Sari ( )

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SMK CILEDUG AL-MUSSADADIYAH

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia

LAPORAN SKRIPSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI MAN 1 KUDUS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEB

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)

Sistem Pendukung Keputusan

Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 1, No. 1, September 2016 ISSN

RANCANG BANGUN SISTEM PENENTUAN PRIORITAS PEMILIHAN KOST DENGAN MODEL BAYESIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUNJANGAN KINERJA PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE COPELAND SCORE

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BAHAN PUSTAKA PERPUSTAKAAN STT ADISUTJIPTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan pada PT.Intan Sengkuyit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEKOLAH

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

Patah Herwanto; Agus Sopandi; Rosida; ABSTRAK

SISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

Jurnal Teknik Informatika, Vol 1 September Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

Teknologi Elektro, Vol. 15, No. 2, Juli - Desember

Prosiding SENATEK 2015 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto Purwokerto, 28 November 2015, ISBN

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG

Impelentasi Metode Promethee dan AHP pada Pemilihan Indekost di Telkom University. Risky Diatama

Wiwin Wijayanti Kustanto Sri Tomo

Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA PADA SMK IPT KARANGPANAS SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE

Zahra Sakti Saputro A Teknik Informatika S1 Universitas Dian Nuswantoro Semarang

JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMAAN RASKIN DI DESA GANDEKAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

PENERAPAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN DI DESA GOGORANTE KECAMATAN NGASEM SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBAIKAN INFRASTRUKTUR TI OLEH DIVISI PUSLIA DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

PERENCANAAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KRITERIA PENCAIRAN DANA KREDIT NASABAH BMT EL-IHSAN. Siti Nurjanah 1, Zulkifli 2

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

Bab 3. Metode Perancangan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek,

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET

Daniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Untuk Penentuan Guru Berprestasi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN LETAK LOKASI PASAR SWALAYAN BARU KOTA SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TIM INTI BOLA VOLI SMK PGRI 3 KOTA KEDIRI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI DI PERTAMINA PENGAPON SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PROMOSI JABATAN PEGAWAI PADA BMKG MARITIM SEMARANG.

Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan; simple additive weighting; guru;, SMK

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBANGUNAN LABORATORIUM KOMPUTER SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW. Riris Niken Pratiwi

BAB I PENDAHULUAN. Perusahaan adalah suatu unit kegiatan produksi yang mengolah sumber-sumber

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu

Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SAW MADM

BAB II Tinjauan Pustaka

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan

Transkripsi:

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KOTA MALANG BERBASIS WEBGIS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Henny Yuanita Kurniawan Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Jln. Tidar no.00, Malang Email : d4rkch4os@ymail.com Abstrak Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Banyaknya hotel yang ada menyebabkan pencarian informasi dan pemilihan hotel menjadi sulit. Karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu sistem yang dapat memberikan dan membantu pengguna dalam memilih hotel. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SAW. Dengan pendekatan SAW akan dicari nilai preferensi hotel berdasarkan kriteria lokasi, harga, rate dan fasilitas. Nilai preferensi yang besar menunjukan alternatif tersebut lebih baik. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa sistem dapat memberikan alternatif hotel dengan pendekatan metode SAW serta memberikan informasi mengenai hotel tersebut. Kata Kunci :Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting. PENDAHULUAN. Latar Belakang Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Saat ini di kota Malang sendiri sudah terdapat puluhan hotel. Pengguna jasa hotel sebagai tempat menginap tidak hanya para turis, akan tetapi juga para pebisnis ataupun masyarakat umum dengan keperluan yang beragam. Untuk mendapatkan informasi hotel konsumen biasanya akan mengunjungi website hotel tersebut ataupun website penyedia informasi hotel. Akan tetapi, tidak jarang konsumen harus mengunjungi lebih dari satu website untuk mendapatkan informasi-informasi yang diinginkannya. Selain itu, karena banyaknya tersedia hotel para konsumen tidak jarang sulit memutuskan hotel mana yang kiranya paling cocok dengan keadaan user. Untuk memecahkan masalah tersebut maka diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi-informasi hotel secara lengkap serta ditunjang oleh Sistem Penunjang Keputusan. Salah satu cara penyajian informasi untuk hotel ini dapat dikaitkan dengan tata letak geografisnya yaitu dengan Sistem Informasi Geografis. Sistem informasi geografis (SIG) adalah sistem in formasi yang dapat mengelola data yang bersifat spasial. SIG memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola, dan menampilkan informasi geografis. SIG dapat diimplementasikan baik pada web, desktop, ataupun mobile. Permasalahan lain yang muncul adalah konsumen seringkali merasa kesulitan dalam pemilihan hotel yang tepat. Hal tersebut disebabkan oleh banyaknya pilihan hotel yang tersedia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka diperlukan suatu sistem penunjang keputusan (SPK). Pada saat ini terdapat banyak metode SPK

yang dapat digunakan, akan tetapi untuk permasalahan ini digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW ini dipilih karena proses perhitungannya sederhana, mudah diimplementasikan, dan hasilnya cukup akurat. Dari permasalahan-permasalahan yang telah disebutkan yaitu kesulitan konsumen dalam mendapatkan informasi hotel dan pemilihan hotel yang tepat maka pada proyek akhir ini dibangun sistem penunjang keputusan pemilihan hotel di kota Malang berbasis webgis menggunakan metode simple additive Weighting (SAW) dengan PHP. Sistem ini akan membantu pengguna dengan memberikan alternatif pilihan berdasarkan letak hotel, harga, rate, dan fasilitas. Selain itu, kelebihan aplikasi ini bagi pengguna adalah disediakan juga link website hotel tersebut dan informasi lainnya. Dengan sistem berbasis web maka sistem ini dapat diakses kapanpun dan dimanapun yang memiliki akses internet..2 Rumusan Masalah Bagaimana cara menyajikan datadata dalam bentuk WebGIS dan menerapkan metode Simple Additive Weighting sehingga pengguna dapat memanfaatkannya untuk mencari dan memilih hotel yang tepat..3 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah membangun suatu sistem informasi yang mempermudah pengguna dalam pencarian dan pemilihan hotel di kota Malang serta menyajikan informasi-informasi yang berkaitan tentang hotel tersebut..4 Manfaat Dapat digunakan untuk mendapatkan informasi-informasi mengenai hotel di Malang dan merekomendasikan hotel sesuai dengan kriteria. 2. LANDASAN TEORI 2. Sistem Penunjang Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 970-an oleh Michael S.Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Beberapa definisi Sistem Penunjang Keputusan (SPK) oleh beberapa ahli antara lain :. Little (970) adalah sebuah himpunan / kumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam pembuatan keputusannya. 2. Keen (980) adalah sistem berbasis computer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, polapola penggunaan, dan evolusi sistem. 3. Bonczek (980) sebagai sebuah sistem berbasis computer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan ( knowledge), dan komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya. 4. Hick (993) sebagai sekumpulan tools computer yang terintegrasi yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan computer untuk menciptakan informasi yang berguna dala pembuatan keputusan semi terstruktur dan keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi. 2.2 Simple Additive Weighting Pada penelitian ini akan digunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting), hal ini disebabkan karena metode SAW memiliki konsep dan perhitungan matematis yang sederhana dan mudah dipahami.

Metode SAW dikenal juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot.konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat memperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada (Kusumadewi, 2005). Tahapan-tahapan dalam metode SAW adalah sebagai berikut :. Menentukan alternatif A = {A, A 2,.., A i} 2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan C = {C, C 2,.., C j} 3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 4. Menentukan bobot preferensi atau tingkatan kepentingan (W) setiap kriteria. W = {W W 2W 3 W j} 5. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C j), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atau atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r. Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j; I =, 2,., m dan j =, 2,., n. 6. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i) diberikan sebagai: Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. 3. ANALISA DAN PERANCANGAN 3. Permasalahan Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu maka bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Saat ini di kota Malang sendiri sudah terdapat puluhan hotel. Pengguna jasa hotel sebagai tempat menginap tidak hanya para turis, akan tetapi juga para pebisnis ataupun masyarakat umum dengan keperluan yang beragam. Untuk mendapatkan informasi hotel yang diperlukan konsumen dapat mendapatkannya melalui website hotel tersebut maupun website lainnya, akan tetapi tidak jarang konsumen harus mengunjungi beberapa website agar mendapat informasi yang lengkap. Selain itu, terdapat beberapa hotel yang tidak memiliki website dan tidak tersedia informasi yang lengkap mengenai hotel tersebut di website lain sehingga konsumen terpaksa mendatangi langsung hotel tersebut untuk mendapatkan informasi. Dengan banyaknya hotel yang tersedia konsumen akan sulit menentukan hotel mana yang paling cocok dengan kebutuhannya. Dalam penentuan keputusan tersebut tidak jarang konsumen salah dalam membuat keputusan. 3.2 Solusi Berdasarkan permasalahan yang ada solusi yang diusulkan adalah sistem penunjang keputusan berbasis WebGIS. Sistem ini dapat memberikan informasi yang dibutuhkan termasuk informasi tata letak hotel dan membantu pengguna dalam pemilihan hotel. Dengan sistem ini pengguna dapat lebih mudah mendapatkan informasi hotel yang diinginkan termasuk tata letaknya. Selama ini, sangat sedikit website yang memberikan informasi tata letak yang memadai. Dengan sistem yang berbasis WebGIS permasalahan tersebut dapat diatasi dan karena berbasis web maka sistem ini dapat diakses kapanpun dan di manapun yang memiliki akses internet. Tidak hanya memuat informasi saja, sistem ini dapat membantu pengguna dalam memilih hotel. Pengguna cukup memasukkan bobot dan nilai untuk setiap kriteria yang disediakan. Selanjutnya sistem akan melakukan penilaian dan perangkingan terhadap alternatif-alternatif solusi yang ada. Metode SPK yang akan digunakan dalam sistem ini adalah metode SAW. Hal ini disebabkan karena metode SAW mudah dimengerti, proses perhitungannya tidak

rumit sehingga cukup mudah diterapkan. Fasilitas-fasilitas yang terdapat pada sistem ini antara lain :. Memberikan informasi-informasi hotel seperti lokasi, harga, rate, fasilitas, link website serta informasi umum lainnya. 2. Terdapat sistem penunjang keputusan yang dapat membantu pengguna dengan memberikan alternatif-alternatif solusi yang diurutkan berdasarkan ranking. 3.3 Desain 3.3. Data Flow Diagram Data flow diagram merupakan diagram yang menunjukkan aliran data dari suatu sistem informasi. Berikut adalah DFD dari Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Hotel di Kota Malang yang akan dibuat : Info Lokasi nput Bobot dan Nilai Kriteria Input Nama Hotel User Log In Konfirmasi Log In Info Kamar Info Fasilitas Rekomendasi Hotel Info Hotel Sistem Informasi + Data Fasilitas Data Kamar Data Hotel Admin Admin_Id Username Password Detail_Hotel Hotel Hotel_Id Nama_Hotel Geom Rate Alamat Telepon Website Deskripsi Foto Kamar_Hotel Lokasi Acuan Lokasi_Id Nama_Lokasi Geom Deskripsi Gambar 3.2. Conceptual Data Model 4. HASIL IMPLEMENTASI Fasilitas Fasilitas_Id Nama_Fasilitas Kamar Kamar_Id Tipe_Kamar Harg a Deskripsi Foto Pada bab ini akan dibahas tentang implementasi rancangan sistem penunjang keputusan pemilihan hotel di kota Malang berbasis webgis menggunakan metode simple additive weighting (SAW) yang telah dibuat sebelumnya. 4. Implementasi Terdapat beberapa menu utama pada sistem yaitu menu peta, pencarian lanjut, dan admin. Data_Lokasi_Acuan Data Admin Admin Log Out Konfirmasi Log Out Gambar 3.. Context Diagram Context diagram merupakan DFD level 0 yang menggambarkan bagaimana proses bisnis atau sistem komputer berinteraksi dengan lingkungannya. Pada context diagram di atas terdapat 2 entiti yaitu user dan admin. 3.3.2 Entity Relationship Diagram Berikut adalah conceptual data model (CDM) dari sistem. Conceptual Data Model merupakan model yang dibuat berdasarkan anggapan bahwa dunia nyata terdiri dari kumpulan obyek-obyek dasar yang dinamakan entita serta hubungan antara entitas-entitas tersebut. Gambar 4. Halaman Peta Pada halaman peta pengguna dapat melihat lokasi hotel dan melakukan filter berdasarkan jarak terhadap lokasi acuan.

alternatif hotel tersebut pada setiap kriteria adalah : Gambar 4.2. Halaman Pencarian Lanjut Pada halaman ini pengguna dapat memasukan kriteria hotel yang diinginkan meliputi lokasi, harga, rate, dan fasilitas. Sesudah menekan tombol search maka akan ditampilkan alternatif-alternatif hotel bagi pengguna. Tabel 4.2. Nilai Alternatif Pada Setiap Kriteria Nama C C2 C3 C4 Aloha 0.222 325000 3 2 Dewarna 0.6450 350000 3 2 Hotel Ollino 0.439 400000 4 3 Garden Pelangi 0.8453 450000 2 2 Trio 0.990 33000 4 2 Indah Trio Indah 2 0.6662 427000 6 2 Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi dengan rumus : Gambar 4.3 Halaman Admin Pada halaman admin, seorang admin dapat melakukan penambahan, pengeditan, maupun penghapusan data. 4.2 Uji Coba Seorang pengguna ingin mencari hotel yang berjarak km dari Balai Kota Malang dengan harga sekitar 300000 500000. Dia menginginkan rate hotel minimal 2 dan fasilitas yang ada ialah :Wi- Fi, Coffe Shop, Safe Deposit Box, restoran, area merokok, layanan kamar, dan parkir mobil. Sedangkan bobot untuk masingmasing kriteria adalah : lokasi(c) = 0.344827, harga(c2) = 0.2437, fasilitas(c3) = 0.27586, rate(c4) = 0.3793. Tabel 4.. Bobot Tiap Kriteria C C2 C3 C4 0.3448 0.243 0.2758 0.379 Pada sistem ini jarak dan harga adalah atribut biaya sedangkan fasilitas dan rate adalah atribut keuntungan. Tabel 4.3 Hasil Normalisasi Nama C C2 C3 C4 Aloha 0.9630 0.5 0.6 Dewarna 0.894 0.8942 0.5 0.6 Hotel Ollino 0.2782 0.7825 0.6 Garden Pelangi 0.445 0.6955 0.3 0.6 Trio Indah 0.233 0.6 0.6 Trio Indah 2 0.834 0.7330 0.6 Setelah dilakukan normalisasi maka dapat dihitung nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan rumus Dari masukan pengguna terdapat 6 hotel yang memenuhi syarat. Nilai untuk

Tabel 4.4 Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif Nama Hotel Nilai Preferensi Aloha 0.807794877949 Dewarna Hotel 0.5069954292 Ollino Garden 0.6066833985526 Pelangi 0.40656930387 Trio Indah 0.559760958749 Trio Indah 2 0.6080024696377 Nilai preferensi yang semakin tinggi menunjukkan alternatif yang lebih baik. Dari hasil perhitungan maka perangkingan alternatifnya adalah : Tabel 4.5. Perangkingan Alternatif Nama Hotel Nilai Preferensi Aloha 0.807794877949 Trio Indah 2 0.6080024696377 Ollino Garden 0.6066833985526 Trio Indah 0.559760958749 Dewarna Hotel 0.5069954292 Pelangi 0.40656930387 Dari tabel 4.5 didapatkan bahwa solusi terbaik bagi pengguna tersebut adalah hotel Aloha. Gambar 3. Inputan Pada Menu Pencarian Lanjut Gambar 4. Hasil SPK Pada Sistem 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5. Kesimpulan Pada studi kasus pemilihan hotel di kota Malang dapat dilihat bahwa metode SAW mampu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan MADM. Sistem yang telah dibuat dapat memberikan masukan antara lain :. Sistem mampu memberikan alternatif solusi hotel berdasarkan kriteria dengan pendekatan metode SAW 2. Pengguna dapat mengetahui informasi-informasi mengenai hotel tersebut yang mencakup deskripsi, alamat, telepon, harga, rating, fasilitas, website, serta lokasi. 5.2 Saran Adapun saran bagi pengembangan sistem selanjutnya adalah :. Memperluas ruang lingkup sistem sehinga tidak hanya hotel di kota Malang. 2. Penambahan fitur pada SIG pencarian rute terbaik serta perlu dibuat pendaftaran member dan disediakan ruang untuk pemasangan iklan bagi member.

DAFTAR PUSTAKA Abdul Kadir. (2003). Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta. Andi. Dennis, Allan, Wixom, Barbara H., & Roth, Roberta M. (2009). System Analysis and Design. New Jersey : Wiley. Harianto Kristanto. (2004). Konsep dan Perancangan Database. Yogyakarta. Andi. Harmon, John E. & Anderson, Steven J. (2003). The Design and Implementaion of Geographic Information Systems. New Jersey : Wiley. Jogiyanto HM. (2005). Analisis & Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. Andi. McLeod, Raymond & Schell, George P. (2007). Management Information Systems. India : Prentice Hall. Sri Ani Lestari Idris. (202). Analisis Perbandingan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Laporan Penelitian. UNG. Turban, Efraim., Aronson, Jay E., & Liang, Ting-Peng. (2007). Decision Support Systems and Intelligent Systems. India : Prentice Hall.