PERANCANGAN APLIKASI SISTEM REKOMENDASI HOTEL MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS
Main Author: | Evan, Evan |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
, 2018
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/1/Evan%20-%2020141000030.pdf http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/ http://repositori.buddhidharma.ac.id |
ctrlnum |
842 |
---|---|
fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/</relation><title>PERANCANGAN APLIKASI SISTEM REKOMENDASI HOTEL MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS</title><creator>Evan, Evan</creator><subject>005.36 Program untuk Komputer Personal</subject><subject>005.4 Sistem Pemograman</subject><description>Pariwisata merupakan salah satu sektor ekonomi penting di Indonesia yang perlu dikembangkan. Hal ini didasarkan pada data jumlah kunjungan wisatawan dari Kementrian Pariwisata Republik Indonesia bahwa jumlah wisatawan di Indonesia sangat banyak dan terus meningkat dari waktu ke waktu. Akibat semakin banyaknya jumlah kunjungan wisatawan dari berbagai tempat, membuat banyak pengusaha berlomba-lomba mendirikan hotel sebagai tempat bisnisnya dengan harga, kelas, fasilitas dan pelayanan yang bervariasi sehingga pertumbuhan hotel pun menjadi sangat pesat. Dengan banyaknya pilihan hotel ini, tentu menyebabkan masalah bagi wisatawan untuk menentukan hotel yang sesuai dengan kriteria yang di inginkan. Dengan perkembangan teknologi informasi di era globalisasi ini, teknologi perlu dimanfaatkan salah satunya sebagai sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan hotel sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan secara tepat dan efektif untuk ditujukan kepada wisatawan. Data hotel yang akan digunakan pada penelitian ini berasal dari tiket.com. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode SAW dan TOPSIS. Alasan penggunaan metode tersebut karena SAW memiliki kemampuan dalam melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan komputasi metode TOPSIS yang efisien dan cepat. Kriteria-kriteria yang digunakan dalam memilih hotel yaitu harga, fasilitas dan kelas. Hasil penelitian ini adalah telah dihasilkan aplikasi rekomendasi hotel berbasis website. Berdasarkan hasil pengujian dari aplikasi sistem rekomendasi hotel ini, aplikasi ini sudah sesuai dengan harapan. Respon rata-rata penilaian responden pada keseluruhan pertanyaan pada kuesioner yang diberikan mencapai nilai persentase 71.5% atau dapat dikategorikan baik.
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan, sistem rekomendasi, SAW, TOPSIS, Hotel, tiket.com</description><date>2018-08-13</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/1/Evan%20-%2020141000030.pdf</identifier><identifier> Evan, Evan (2018) PERANCANGAN APLIKASI SISTEM REKOMENDASI HOTEL MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Bachelor thesis, Universitas Buddhi Dharma. </identifier><relation>http://repositori.buddhidharma.ac.id</relation><recordID>842</recordID></dc>
|
language |
eng |
format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
author |
Evan, Evan |
title |
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM REKOMENDASI HOTEL MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS |
publishDate |
2018 |
isbn |
2020141000030 |
topic |
005.36 Program untuk Komputer Personal 005.4 Sistem Pemograman |
url |
http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/1/Evan%20-%2020141000030.pdf http://repositori.buddhidharma.ac.id/842/ http://repositori.buddhidharma.ac.id |
contents |
Pariwisata merupakan salah satu sektor ekonomi penting di Indonesia yang perlu dikembangkan. Hal ini didasarkan pada data jumlah kunjungan wisatawan dari Kementrian Pariwisata Republik Indonesia bahwa jumlah wisatawan di Indonesia sangat banyak dan terus meningkat dari waktu ke waktu. Akibat semakin banyaknya jumlah kunjungan wisatawan dari berbagai tempat, membuat banyak pengusaha berlomba-lomba mendirikan hotel sebagai tempat bisnisnya dengan harga, kelas, fasilitas dan pelayanan yang bervariasi sehingga pertumbuhan hotel pun menjadi sangat pesat. Dengan banyaknya pilihan hotel ini, tentu menyebabkan masalah bagi wisatawan untuk menentukan hotel yang sesuai dengan kriteria yang di inginkan. Dengan perkembangan teknologi informasi di era globalisasi ini, teknologi perlu dimanfaatkan salah satunya sebagai sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan hotel sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan secara tepat dan efektif untuk ditujukan kepada wisatawan. Data hotel yang akan digunakan pada penelitian ini berasal dari tiket.com. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode SAW dan TOPSIS. Alasan penggunaan metode tersebut karena SAW memiliki kemampuan dalam melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan komputasi metode TOPSIS yang efisien dan cepat. Kriteria-kriteria yang digunakan dalam memilih hotel yaitu harga, fasilitas dan kelas. Hasil penelitian ini adalah telah dihasilkan aplikasi rekomendasi hotel berbasis website. Berdasarkan hasil pengujian dari aplikasi sistem rekomendasi hotel ini, aplikasi ini sudah sesuai dengan harapan. Respon rata-rata penilaian responden pada keseluruhan pertanyaan pada kuesioner yang diberikan mencapai nilai persentase 71.5% atau dapat dikategorikan baik.
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan, sistem rekomendasi, SAW, TOPSIS, Hotel, tiket.com |
id |
IOS19563.842 |
institution |
Universitas Buddhi Dharma Tangerang |
institution_id |
2795 |
institution_type |
library:university library |
library |
LPPM Universitas Buddhi Dharma |
library_id |
2159 |
collection |
Repository Buddhi Dharma |
repository_id |
19563 |
subject_area |
Akuntansi Manajemen Teknik Informatika Sistem informasi |
city |
KOTA TANGERANG |
province |
BANTEN |
repoId |
IOS19563 |
first_indexed |
2023-11-13T02:01:05Z |
last_indexed |
2023-11-13T02:01:05Z |
recordtype |
dc |
_version_ |
1782419886672183296 |
score |
17.610285 |