Sistem rekomendasi pemilihan wisata kuliner di Malang menggunakan Multi Criteria Recommender System

ABSTRAK:

Kuliner, Confusion Matrix, Akurasi.
Kota Malang merupakan salah satu tujuan wisata di Jawa timur. memiliki potensi alam dan iklim yang dimiliki. Kota Malang memiliki luas 111,077 kilometer persegi yang terbagi kedalam lima kecamatan. Kota Malang banyak tempat pariwisata contohnya wisata kuliner pada tahun 2022, kuliner di Kota Malang merupakan salah satu sub sektor yang berkontribusi paling tinggi bagi PDB yaitu sebesar 41.69%. Maka dari itu untuk meningkatan pendapatan kota Malang di sektor kuliner dapat dibuatkan sistem rekomendasi untuk membantu wisatawan yang ingin berkuliner di Kota Malang. Penelitian ini menggunakan Multi Criteria Recommender Sistem (MCRS) menggunakan 10 tempat wisata kuliner di Kota Malang. Hasil yang di dapat dari pemberian rating wisatawan terhadap 6 kriteria dan rating keseluruhan (R0) data akan tersimpan didatabase. Pemberian rating paling sedikit 3 tempat wisata kuliner. Rating yang sudah di peroleh akan di hitung kesamaan antara user dengan menggunakan Algoritma Adjusted-cosine similarity menghasilakan rata-rata tertinggi kemudian mencari perankingan menggunakan Similarity Average dan Aggregate Similarity. Sistem mampu menghasilkan rekomendasi wisata kuiner dengan menampilkan top 3 rekomendasi yang paling relevan dengan wisatawan. Hasil dari pengujian Confusion Matrix untuk mendapatkan nilai akurasi dari Adjusted-cosine similarity sebesar 74,31%.

ABSTRACT:

Malang City is one of the tourist destinations in East Java that has natural and climatic potential. Malang City has an area of 111.077 square kilometers which is divided into five districts. Malang City has many tourism places, for example culinary tourism in 2022, culinary in Malang City is one of the sub-sectors that contributes the highest to GDP, which is 41.69%. Therefore, to increase the income of Malang city in the culinary sector, a recommendation system can be made to help tourists who want to eat in Malang City. This research uses the Multi Criteria Recommender System (MCRS) using 10 culinary tourist attractions in Malang City. The results obtained from rating tourists on 6 criteria and the overall rating (R0) data will be stored in the database. Rating at least 3 culinary tourist attractions. The ratings that have been obtained will calculate the similarity between users using the Adjusted-cosine similarity algorithm to produce the highest average then look for rankings using Similarity Average and Aggregate Similarity. The system is able to produce quinary tourism recommendations by displaying the top 3 recommendations that are most relevant to tourists. Results from Confusion Matrix testing to get the accuracy value of Adjusted-cosine similarity of 74.31%.

الملخص:

فبريانشاه، محمد وحي. ٢٠٢٣. نظام التوصية لاختيار سياحة الطهي في مالانج باستخدام نظام التوصية متعدد المعايير. البحث الجامعي. قسم الهندسة المعلوماتية، كلية العلوم والتكنولوجيا بجامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج. المشرف الأول: د. يونيفة مفتاح العارف، الماجستيرة. المشرف الثاني: د. محمد إمام الدين، الماجستير.

الكلمات الرئيسية: نظام التوصية متعدد المعايير، سياحة الطهي، مصفوفة التشويش، الدقة.

مدينة مالانج هي إحدى الوجهات السياحية في جاوى الشرقية التي تتمتع بإمكانات طبيعية ومناخية مملوكة، تبلغ مساحة مدينة مالانج ١١١.٠٧٧ كيلومترا مربعا، مقسمة إلى خمس مناطق في مدينة مالانج، والعديد من مناطق الجذب السياحي على سبيل المثال سياحة الطهي في عام ٢٠٢٢، والطهي في مدينة مالانج هو أحد القطاعات الفرعية التي تساهم بأعلى مستوى في الناتج المحلي الإجمالي بنسبة ٤١.٦٩%. لذلك، يمكن إجراء نظام التوصية لمساعدة السياح الذين يرغبون في الطهي في مدينة مالانج لأجل زيادة دخلها في ذلك القطاع. استخدم هذا البحث نظام التوصية متعدد المعايير (MCRS) باستخدام ١٠ مناطق جذب للطهي في مدينة مالانج، وتم تخزين النتائج المحصولة من إعطاء تقييمات سياحية لستة معايير وبيانات التصنيف العام (RO) في قاعدة البيانات. تصنيف ما لا يقل عن ثلاث مناطق جذب للطهي، سيتم حساب التصنيف الذي تم الحصول عليه أوجه التشابه بين المستخدمين باستخدام خوارزمية تشابه جيب التمام المعدل لإنتاج أعلى متوسط، ثم بحث عن الترتيب باستخدام متوسط التشابه والتشابه الكلي. النظام قادر على إنشاء توصية سياحة الطهي من خلال عرض أهم ثلاث توصيات الأكثر صلة بالسياح. نتائج اختبار مصفوفة التشويش تحصل على قيمة دقة من تشابه جيب التمام المعدل بنسبة ٧٤.٣١%.