Sistem Rekomendasi dan Penjadwalan Wisata di Kota Surabaya Menggunakan Algoritma SAW dan TSP - Catur Hendra Putra Pamungkas; Paramitha Nerisafitra (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2026)
Abstrak— Pariwisata merupakan salah satu sektor penting dalam pertumbuahan ekonomi dan pelestarian budaya lokal. Kota Surabaya menawarkan bebagai destinasi wisata,. Namun banyak wisatawan masih menghadapi kesulitan memilih destinasi dan menyusun jadwal kegiatan berwisata yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangan sistem rekomendasi dan penjadwalan pariwisata di Kota Surabaya dengan memanfaatkan algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dan Dynamic Programming berbasis pendekatan Travelling Salesman Problem (TSP). Algoritma SAW digunakan untuk merekomendasikan destinasi wisata berdasarkan kriteria seperti jarak, rating, popularitas, dan harga, sedangkan Dynamic Programming digunakan untuk rute kunjungan yang edisien antar destinasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall dan dapat diakses melalui browser di berbagai perangkat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode GrayBox Testing dan User Acceptance Testing (UAT) Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem lulus secara skenario GrayBox Testing tanpa adanya kegagalan, serta memperoleh skor UAT sebesar 89%, yang mengindikasikan tingkat penerimaan pengguna yang sangat baik. Sistem ini diharapkan dapat membantu wisatawan dalam merencanakan perjalanan secara lebih efisien, sekaligus berkontribusi pada pengembangan industri pariwisata Kota Surabaya.   Kata Kunci— Sistem Rekomendasi, Sistem Penjadwalan, Simple Additive Weighting, Dynamic Programming, Travelling Salesman Problem, Wisata Surabaya.