Nisa', Masfiyatun (2023) Sistem rekomenasi destinasi wisata berbasis website menggunakan metode multi-label k-nearest neighbor (ml-knn). Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
19650101.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) |
Abstract
INDONESIA:
Pariwisata saat ini menjadi sektor bisnis yang menjanjikan dan berperan penting dalam meningkatkan perekonomian Indonesia. Indonesia sebagai negara dengan potensi alam, budaya, dan sejarah yang besar memiliki daya tarik bagi wisatawan lokal maupun internasional. Wisata dalam Islam juga diakui sebagai sarana untuk memperluas pengetahuan dan meningkatkan ketakwaan, asalkan sesuai dengan prinsip-prinsip agama. Provinsi Jawa Timur, khususnya Kota Batu, merupakan salah satu destinasi wisata unggulan di Indonesia. Data statistik menunjukkan tingginya kunjungan wisatawan, terutama ke Alun-alun Kota Wisata Batu. Namun, banyaknya pilihan destinasi membuat wisatawan bingung dalam memilih tempat wisata. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan solusi berupa sistem rekomendasi berbasis preferensi pengguna untuk membantu wisatawan dalam memilih destinasi. Sistem ini menggunakan metode Multi-label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) untuk mengatasi masalah cold start, khususnya bagi pengguna baru yang belum memberikan rating. Sistem rekomendasi ini berbasis web, memungkinkan wisatawan baru menemukan destinasi wisata sesuai dengan preferensi mereka. Melalui pengujian sistem, hasil evaluasi pada data testing sebesar 25% menunjukkan akurasi sebesar 42%, hamming loss 31%, presisi 57%, recall 57%, dan f1-score 57% pada nilai k=7. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna baru. Penelitian ini diharapkan dapat membantu wisatawan baru dalam memilih destinasi wisata yang sesuai dengan preferensi mereka.
ENGLISH:
Tourism is currently a promising business sector and plays an important role in improving the Indonesian economy. Indonesia as a country with great natural, cultural and historical potential has an attraction for local and international tourists. Tourism in Islam is also recognised as a means to expand knowledge and increase piety, provided it is in accordance with religious principles. East Java Province, especially Batu City, is one of the leading tourist destinations in Indonesia. Statistical data shows high tourist visits, especially to Batu Tourism City Square. However, the many choices of destinations make tourists confused in choosing tourist attractions. In this research, the author proposes a solution in the form of a user preference-based recommendation system to help tourists in choosing a destination. This system uses the Multi-label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) method to overcome the cold start problem, especially for new users who have not given a rating. This recommendation system is web-based, allowing new travellers to find tourist destinations according to their preferences. Through system testing, the evaluation results on 25% testing data show an accuracy of 42%, hamming loss of 31%, precision of 57%, recall of 57%, and f1-score of 57% at k=7. These results show that the system can provide recommendations to new users. This research is expected to help new travellers in choosing tourist destinations that suit their preferences.
ARABIC:
تعد السياحة حاليًا قطاع أعمال واعدًا وتلعب دورًا مهمًا في تحسين الاقتصاد الإندونيسي. تتمتع إندونيسيا، باعتبارها دولة تتمتع بإمكانات طبيعية وثقافية وتاريخية كبيرة، بجاذبية للسياح المحليين والدوليين. كما تعتبر السياحة في الإسلام وسيلة لتوسيع المعرفة وزيادة التقوى، ما دامت متوافقة مع المبادئ الدينية. تعد مقاطعة جاوة الشرقية، وخاصة مدينة باتو، واحدة من الوجهات السياحية الرائدة في إندونيسيا. وتشير البيانات الإحصائية إلى ارتفاع عدد الزيارات السياحية، خاصة إلى ساحة مدينة باتو السياحية. إلا أن تعدد الوجهات يجعل السائح في حيرة من أمره في اختيار المعالم السياحية. في هذا البحث، يقترح المؤلف حلاً في شكل نظام توصية يعتمد على تفضيلات المستخدم لمساعدة السياح على اختيار الوجهات. يستخدم هذا النظام طريقة أقرب جار متعدد العلامات للتغلب على مشكلة البداية الباردة، خاصة للمستخدمين الجدد الذين لم يقدموا تقييمًا بعد. يعتمد نظام التوصيات هذا على شبكة الإنترنت، مما يسمح للسائحين الجدد بالعثور على الوجهات السياحية وفقًا لتفضيلاتهم. من خلال اختبار النظام، أظهرت نتائج التقييم على بيانات الاختبار بنسبة 25% دقة بنسبة 42%، وخسارة في الضرب بنسبة 31%، ودقة بنسبة 57%، واستدعاء بنسبة 57%، ودرجة f1 بنسبة 57% عند قيمة k=7. تظهر هذه النتائج أن النظام يمكنه تقديم توصيات للمستخدمين الجدد. ومن المؤمل أن يساعد هذا البحث السياح الجدد في اختيار الوجهات السياحية التي تناسب تفضيلاتهم.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Arif, Yunifa Miftachul and Suhartono, Suhartono |
Keywords: | Sistem Rekomendasi; Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN); Preferensi pengguna; Recommendation System; Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN); User Preference; نظام التوصية، تسمية متعددة لأقرب الجيران، تفضيلات المستخدم |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080199 Artificial Intelligence and Image Processing not elsewhere classified 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0806 Information Systems > 080608 Information Systems Development Methodologies |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Masfiyatun Nisa' |
Date Deposited: | 21 Mar 2024 13:29 |
Last Modified: | 21 Mar 2024 13:29 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/60019 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |