Rekomendasi destinasi wisata Kota Batu menggunakan Multi-Criteria Recommender System berbasis Neural Network

INDONESIA:

Wisata biasanya didefinisikan dengan perjalanan yang dilakukan untuk merelaksasikan jiwa dan raga. Pariwisata adalah salah satu sektor pendapatan yang memiliki dampak besar bagi pemerintah. Kota Batu merupakan salah satu daerah kawasan wisata yang menawarkan keelokan alam pegunungan, kesejukan udara, serta kejernihan mata airnya. Banyaknya objek wisata yang dimiliki salah satu hambatan yang dimiliki para wisatawan. Salah satunya adalah wisatawan akan kebingungan dalam menentukan objek wisata yang sesuai dengan keinginannya. Sehingga dari kendala tersebut, wisatawan membutuhkan yang namanya Tour Guide yang diharapkan dapat membantu memberikan rekomendasi wisata yang tepat untuk wisatawan. Melalui perkembangan teknologi informasi inilah diharapkan wisatawan dapat merasa lebih mudah dalam menentukan objek wisata yang akan dikunjungi.

Penelitian ini menjelaskan tentang pemberian saran objek wisata yang tepat melalui analisis data menggunakan Multi-Criteria Recommender System (MCRS) berbasis Neural Network yang berdasarkan pada penilaian wisatawan terhadap objek wisata dengan menginputkan nilai pada kriteria jarak, kendala, sarana dan harga tiket. Neural Network digunakan untuk latih data yang bertujuan untuk menemukan rating prediksi terhadap kriteria keseluruhan suatu objek wisata. Data inputan pada sistem akan disesuaikan dengan hasil yang ditraining pada Neural Network kemudian diberikan prediksi nilai keseluruhannya, kemudian diinputkan pada database. Kemudian nilai-nilai tersebut akan dianalisis menggunakan Multi-Criteria Recommender System sehingga dapat memberikan rekomendasi objek wisata yang akan ditampilkan pada sistem. Hasil rekomendasi yang ditampilkan sebanyak 3 objek wisata dengan masing-masing rating yang diprediksikan. Berdasarkan uji coba yang dilakukan pada penelitian ini, perbandingan hasil rekomendasi yang diberikan oleh sistem dengan ekspektasi user, bahwa dari 16 data uji coba user didapatkan bahwa jumlah data keseluruhan sebanyak 48 data, dengan kesesuaian data rekomendasi dengan ekspektasi user sebanyak 29 dan ketidak sesuaian data sebanyak 19 data. Hasil yang diperoleh didalam analisis sistem rata-rata akurasi sebesar 60,42%.

ENGLISH:

The common definition of trevelling is to travel for relaxing body and soul. The tourism, in Indonesia, become one of the revenue sectors that has a huge impact on the government. For the example is The City of Batu, Malang. It offers many beautiful sight of the mountains, the fresh air and the quality of spring. Because of its many beautiful sight as the tourism object, It become a problem faced by the tourist. They will be puzzled to choose the object for their traveling. According to that problem, They need a tour guide who can recommend them about the appropriate object of their travelling. With the development of the information technology, it is hoped that tourist will find it easier to determine which destination to visit.

In this study will be discuss about how to determine the recommendation of the appropriate destination for tourist using Multi-Criteria Recommender System (MCRS) by Neural Network base based on tourist assessment for the destination by inputting the value of some criteria such as distance, obstacle, facilities, and price. The Neural Network is used to treat the data to determine a prediction rating of criteria of each destination. From the input results, it will be adjusted to the results trained on the Neural Network, then the prediction of the overall value will be given and inputted into the database. Then these values will be analyzed using the Multi-Criteria Recommender System so that it can provide recommendations of the destination that will be displayed on the system. The results of the recommendations that can be displayed are 3 destinations with each predicted rating. Be based the trials of this study, the comparison of the results of the recommendations given by the system with the user's expectations, that of the 16 user trial data, it was found that the total data was 48 data, with the suitability of the recommended data with user expectations as many as 29 data and 19 are not matching data. The result obtained from the average value of the accuracy is 60.42%.

ARABIC:

عادة ما يتم تعريف السياحة على أنها رحلة تهدف إلى استرخاء الجسد والروح. صناعة السياحة هي أحد قطاعات الإيرادات التي لها تأثير كبير على الحكومة. مدينة باتو هي إحدى المناطق السياحية التي توفر العديد من الجمال الطبيعي للجبال والهواء البارد والينابيع النقي. عدد السياحية هي إحدى مشكلات لى السائحين. سيرتبكون السائحون في تحديد مناطق الجذب السياحي حسب رغباتهم. لذلك، يحتاج السياح إلى مرشد السياحي الذي يساعد في تقديم توصيات لمناطق الجذب السياحي المناسبة. مع تطور تكنولوجيا المعلومات ، من المأمول أن يجد السائحون أنه من الأسهل تحديد الأشياء السياحية زيارتهم.

في هذا البحث ، سنناقش عن تحديد توصيات الجذب السياحي الصحيحة باستخدام نظام التوصية متعدد المعايير (Multi-Criteria Recommender Syistem)استنادًا إلى الشبكة العصبية التي تعتمد على تقييمات السائحين للأشياء السياحية من خلال إدخال القيم على معايير المسافة والعقبات والمرافق وأسعار التذاكر. من نتائج المدخلات ، سيتم تعديلها إلى النتائج التي تم تدريبها على الشبكة العصبية ، ثم سيتم إعطاء التنبؤ بالقيمة الإجمالية وإدخالها في قاعدة البيانات. ثم يتم تحليل هذه القيم باستخدام نظام التوصية متعدد المعايير بحيث يمكنه تقديم توصيات لمناطق الجذب السياحي التي سيتم عرضها على النظام. نتائج التوصيات المعروضة هي 3 مناطق جذب مع كل تصنيف متوقع. بناءً على التجارب التي أجريت في هذه الدراسة ، ومقارنة نتائج التوصيات التي قدمها النظام مع توقعات المستخدم ، من بين بيانات تجربة المستخدم البالغ عددها 16 ، وجد أن إجمالي البيانات كان 48 بيانات ، مع ملاءمة البيانات الموصى بها مع توقعات المستخدم بما يصل إلى 29 و 19 لا تتطابق مع البيانات. وتم الحصول على النتائج من متوسط قيمة دقة 60.42٪.