Sistem rekomendasi wisata berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) terbukti mampu membantu wisatawan memilih destinasi terbaik di Kabupaten Biak secara lebih cepat dan akurat. Penelitian terbaru yang dilakukan Elvis Pawan dari Universitas Cenderawasih menunjukkan bahwa teknologi sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan pengalaman wisatawan dengan memberikan rekomendasi objek wisata berdasarkan biaya, jarak, kebersihan, keamanan, dan popularitas destinasi wisata.
Penelitian berjudul “A Decision Support Framework for Smart Tourism Recommendation Using Simple Additive Weighting: Insights from Biak Island” ini dipublikasikan dalam International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences (IJARSS) tahun 2026. Studi tersebut menyoroti bagaimana perkembangan teknologi informasi dapat dimanfaatkan untuk mendukung sektor pariwisata di daerah kepulauan seperti Biak, Papua.
Menurut Elvis Pawan dari Departemen Sistem Informasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Cenderawasih, sektor pariwisata kini menjadi salah satu sumber pertumbuhan ekonomi penting di berbagai daerah Indonesia. Namun, wisatawan masih sering mengalami kesulitan menentukan destinasi wisata yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka karena keterbatasan informasi dan banyaknya pilihan tempat wisata yang tersedia.
Penelitian menjelaskan bahwa kebingungan wisatawan dalam memilih lokasi wisata sering menyebabkan keputusan yang kurang optimal. Dalam beberapa kasus, wisatawan bahkan membatalkan rencana perjalanan karena sulit menentukan destinasi yang paling sesuai dengan waktu, biaya, dan kenyamanan yang diinginkan. Kondisi tersebut menjadi tantangan penting dalam pengembangan pariwisata digital di Indonesia.
Biak sendiri dikenal memiliki potensi wisata alam dan budaya yang sangat besar. Wilayah ini memiliki berbagai pantai eksotis, air terjun, pulau kecil, situs sejarah Perang Dunia II, hingga taman wisata alam yang menjadi daya tarik wisatawan lokal maupun internasional. Namun, tanpa sistem informasi yang efektif, wisatawan sering kesulitan memperoleh rekomendasi destinasi wisata yang sesuai dengan preferensi mereka.
Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode Simple Additive Weighting atau SAW. Metode ini digunakan untuk melakukan proses penilaian dan pemeringkatan objek wisata berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Sistem kemudian memberikan rekomendasi destinasi wisata terbaik sesuai kebutuhan pengguna.
Dalam penelitian ini, Elvis Pawan menggunakan lima kriteria utama untuk menilai objek wisata di Biak, yaitu biaya kunjungan, jarak menuju lokasi wisata, tingkat kebersihan, tingkat keamanan, dan popularitas destinasi wisata. Setiap kriteria diberikan bobot berbeda sesuai tingkat kepentingannya dalam proses pengambilan keputusan.
Kriteria kebersihan memperoleh bobot tertinggi sebesar 25 persen karena dianggap sangat memengaruhi kenyamanan wisatawan. Sementara biaya kunjungan, keamanan, dan popularitas masing-masing memiliki bobot 20 persen. Adapun jarak menuju lokasi wisata memiliki bobot 15 persen.
Penelitian menggunakan 19 destinasi wisata di Kabupaten Biak sebagai sampel utama sistem rekomendasi. Beberapa destinasi yang dianalisis meliputi Pantai Bosnik, Pantai Wari, Pantai Tanjung Barari, Pantai Mokmer, Pulau Padaido, Goa Jepang, Danau Samares, Air Terjun Wafsarak, hingga Taman Burung dan Anggrek Biak.
Data setiap destinasi wisata kemudian dimasukkan ke dalam matriks keputusan untuk dianalisis menggunakan metode SAW. Sistem menghitung nilai normalisasi setiap objek wisata berdasarkan seluruh kriteria, lalu menghasilkan skor akhir dan peringkat destinasi wisata terbaik.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu memberikan rekomendasi wisata secara efektif dan mudah dipahami pengguna. Sistem menghasilkan pemeringkatan objek wisata berdasarkan kombinasi faktor biaya, aksesibilitas, keamanan, kebersihan, dan popularitas, sehingga wisatawan dapat menentukan pilihan secara lebih objektif dan efisien.
Penelitian juga menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi dan fungsionalitas yang sangat tinggi. Berdasarkan pengujian menggunakan metode black-box testing, seluruh fungsi utama aplikasi berjalan dengan baik dan memperoleh tingkat keberhasilan 100 persen.
Pengujian dilakukan terhadap beberapa fitur utama aplikasi, termasuk proses login pengguna, penambahan data alternatif wisata, pengelolaan data menggunakan fungsi create-read-update-delete, serta pencetakan hasil rekomendasi wisata. Seluruh fitur dinyatakan berjalan sesuai harapan tanpa ditemukan kesalahan sistem.
Selain itu, penelitian juga memperlihatkan desain antarmuka aplikasi yang dirancang sederhana dan mudah digunakan. Sistem menyediakan halaman login, menu pengelolaan kriteria wisata, serta halaman data alternatif objek wisata yang memungkinkan pengguna mengakses informasi wisata secara lebih praktis.
Menurut Elvis Pawan, sistem rekomendasi wisata seperti ini dapat menjadi bagian penting dalam pengembangan konsep smart tourism di Indonesia, terutama di daerah yang memiliki banyak potensi wisata namun belum didukung sistem informasi digital yang optimal. Dengan adanya sistem rekomendasi otomatis, wisatawan dapat memperoleh pengalaman perjalanan yang lebih efisien dan personal.
Penelitian juga menyoroti bahwa pengembangan teknologi pariwisata digital sejalan dengan berbagai regulasi nasional terkait pengembangan sektor pariwisata Indonesia, termasuk Undang-Undang Nomor 10 Tahun 2009 tentang Kepariwisataan dan Peraturan Pemerintah Nomor 50 Tahun 2011 tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional. Regulasi tersebut menekankan pentingnya peningkatan kualitas layanan dan promosi destinasi wisata berbasis teknologi.
Selain memberikan manfaat bagi wisatawan, sistem rekomendasi wisata juga dinilai dapat membantu pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata dalam mempromosikan destinasi wisata secara lebih efektif. Sistem digital memungkinkan wisatawan memperoleh informasi lebih lengkap mengenai objek wisata, sehingga dapat meningkatkan minat kunjungan dan memperkuat ekonomi lokal berbasis pariwisata.
Penelitian merekomendasikan pengembangan lanjutan sistem berbasis Android agar lebih mudah diakses wisatawan melalui perangkat mobile. Elvis Pawan juga menyarankan agar metode SAW dikombinasikan dengan metode lain seperti Analytical Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS untuk meningkatkan akurasi rekomendasi wisata di masa depan.
Secara lebih luas, penelitian ini memperlihatkan bagaimana teknologi sistem pendukung keputusan dapat membantu transformasi digital sektor pariwisata Indonesia. Dengan memanfaatkan data dan algoritma rekomendasi, daerah wisata dapat memberikan layanan yang lebih adaptif, efisien, dan sesuai kebutuhan wisatawan modern.
Profil Penulis
Elvis Pawan merupakan akademisi dan peneliti dari Departemen Sistem Informasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Cenderawasih, Papua. Fokus penelitiannya meliputi sistem pendukung keputusan, teknologi informasi, transformasi digital, dan pengembangan aplikasi berbasis kecerdasan sistem untuk mendukung sektor publik dan pariwisata.
Sumber Penelitian
Elvis Pawan. “A Decision Support Framework for Smart Tourism Recommendation Using Simple Additive Weighting: Insights from Biak Island.” International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences (IJARSS), Vol. 4 No. 4, 2026, halaman 357–366. DOI: https://doi.org/10.59890/ijarss.v4i4.240
0 Komentar