Penerapan Metode Content-Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Objek Wisata di Aceh Tamiang
DOI:
https://doi.org/10.54082/jiki.169Kata Kunci:
Content-Based Filtering, Cosine Similarity, Rekomendasi Wisata, TF-IDFAbstrak
Pariwisata berbasis teknologi informasi menjadi semakin penting dalam era digital untuk mempermudah wisatawan menemukan destinasi yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi objek wisata berbasis web di Aceh Tamiang menggunakan metode content-based filtering. Sistem ini dirancang untuk menganalisis ulasan dari Google Maps agar memberikan rekomendasi yang relevan dengan preferensi pengguna. Data ulasan dikumpulkan melalui SerpApi, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, perhitungan bobot TF, IDF, dan TF-IDF, serta analisis kesamaan menggunakan cosine similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang sesuai dengan preferensi wisatawan, khususnya untuk atribut seperti "pantai", "piknik", "sepi", dan "sungai". Sistem ini diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan wisatawan secara lebih efisien dan memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan pariwisata di Aceh Tamiang.
Referensi
N. Nurlina, Y. S. Pratama, and P. Andiny, “Strategi Pengembangan Industri Pariwisata (Studi Kasus Objek Wisata Pulau Rukui Kabupaten Aceh Tamiang),” Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis, vol. 13, no. 1, pp. 1–14, Sep. 2021, doi: 10.33059/jseb.v13i1.3195.
A. I. Putra and R. R. Santika, “Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering,” Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 121–130, Jun. 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2162.
M. Alkaff, H. Khatimi, and A. Eriadi, “Sistem Rekomendasi Buku pada Perpustakaan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Content-Based Filtering,” Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 193–202, Sep. 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.617.
S. Z. Putri, M. Hariadi, and R. F. Rachmadi, “Rekomendasi Barang pada E-Commerce Menggunakan Content Based Recommender System Berbasis Ethereum Blockchain,” Teknik ITS, vol. 12, no. 2, pp. 145–152, 2023, doi: 10.12962/j23373539.v12i2.115263.
K. Hartarto Muliadi and C. Citra Lestari, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Tempat Makan Menggunakan Algoritma Typicality Based Collaborative Filtering,” Techno.COM, vol. 18, no. 4, pp. 275–287, Nov. 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2515.
M. Rizki and R. Rianto, “Sistem Rekomendasi Hybrid Menggunakan Metode Switching,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 149–160, Aug. 2024, doi: 10.28932/jutisi.v10i2.6220.
A. Sispianygala and S. Sandino Berutu, “Pengembangan Aplikasi Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Dengan Collaborative Filtering,” Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 20, no. 20, pp. 828–838, Aug. 2024, doi: 10.35889/progresif.v20i2.2044.
T. Ridwansyah, B. Subartini, and S. Sylviani, “Penerapan Metode Content-Based Filtering pada Sistem Rekomendasi,” Mathematical Sciences and Applications Journal, vol. 4, no. 2, pp. 70–77, Apr. 2024, doi: 10.22437/msa.v4i2.32136.
M. Muneer, U. Rasheed, S. Khalid, and M. Ahmad, “Tour Spot Recommendation System via Content-Based Filtering,” in 2022 16th International Conference on Open Source Systems and Technologies, ICOSST 2022 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022. doi: 10.1109/ICOSST57195.2022.10016820.
L. Aji Andika and P. Amalia Nur Azizah, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 2, no. 1, pp. 34–41, May 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
A. E. Budiman and A. Widjaja, “Analisis Pengaruh Teks Preprocessing Terhadap Deteksi Plagiarisme Pada Dokumen Tugas Akhir,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 3, pp. 475–488, Dec. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2892.
N. Nofiyani and W. Wulandari, “Implementasi Electronic Data Processing Untuk meningkatkan Efektifitas dan Efisiensi Pada Text Mining,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 3, pp. 1621–1629, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4332.
M. A. Rofiqi, Abd. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A. Saputra, “Implementasi Term-Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query,” ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 58–64, Dec. 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
R. Al Rasyid, D. Handayani, and U. Ningsih, “Penerapan Algoritma TF-IDF dan Cosine Similarity untuk Query Pencarian Pada Dataset Destinasi Wisata,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 8, no. 1, pp. 170–78, Jan. 2024, doi: 10.35870/jti.
A. Apriani, H. Zakiyudin, and K. Marzuki, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF System Penerimaan Mahasiswa Baru pada Kampus Swasta,” Jurnal Bumigora Information Technology, vol. 3, no. 1, pp. 19–27, Jul. 2021, doi: 10.30812/bite.v3i1.1110.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Dinda Pratiwi, Asrianda Asrianda, Lidya Rosnita
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
