Implementasi graph database untuk rekomendasi rute pendakian gunung yang terbaik

INDONESIA:
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan graph database guna mengembangkan sistem rekomendasi rute pendakian gunung terbaik yang dapat dipersonalisasi sesuai preferensi pengguna, sehingga meningkatkan kenyamanan, pengalaman, dan keselamatan pendaki. Sistem ini menggunakan graph database Neo4j untuk memodelkan jaringan jalur pendakian sebagai Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG). Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) diterapkan untuk pembobotan kriteria preferensi pengguna (jarak, selisih elevasi, kemiringan, dan estimasi waktu tempuh), dan algoritma Dijkstra digunakan untuk menemukan rute terbaik. Data jalur pendakian dari beberapa gunung di Indonesia bersumber dari situs Gunung Bagging dan diolah menggunakan Avenza Maps. Evaluasi sistem melibatkan analisis kompleksitas query Cypher, kompleksitas graf (menggunakan Cyclomatic Complexity), serta akurasi rekomendasi (F1-Score) dan waktu pemrosesan.
Temuan utama menunjukkan bahwa sistem berhasil memberikan rekomendasi rute yang dipersonalisasi sesuai dengan preferensi pengguna. Analisis kinerja mengungkapkan adanya hubungan non-linear yang kuat antara kompleksitas query Cypher dengan peningkatan waktu pemrosesan. Lebih lanjut, kompleksitas graf juga berpengaruh signifikan: peningkatan kompleksitas graf berdampak pada peningkatan waktu pemrosesan dan sedikit penurunan pada akurasi F1-Score. Secara keseluruhan, sistem mencapai rata-rata akurasi F1-Score 97.888% dengan waktu pemrosesan rata-rata 65.481 ms pada pengujian di delapan gunung.
Disimpulkan bahwa implementasi graph database dengan Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG), Analytical Hierarchy Process (AHP), dan Dijkstra efektif untuk menghasilkan rekomendasi rute pendakian yang dipersonalisasi. Namun, kompleksitas query dan struktur graf memiliki dampak signifikan terhadap kinerja, sehingga optimasi keduanya menjadi krusial untuk menjaga keseimbangan antara akurasi dan efisiensi sistem. Temuan ini relevan untuk pengembangan sistem serupa dan berkontribusi pada peningkatan pengalaman serta keselamatan dalam aktivitas pendakian gunung.

ENGLISH:
This study aims to implement a graph database to develop a system for recommending the best mountain climbing routes that can be personalized according to user preferences, thereby increasing climbers' comfort, experience, and safety. This system uses the Neo4j graph database to model the climbing route network as a Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG). The Analytic Hierarchy Process (AHP) method is applied to weigh the user’s preference criteria (distance, elevation difference, slope, and estimated travel time), and the Dijkstra algorithm is used to find the best route. Data on climbing routes from several mountains in Indonesia are sourced from the Gunung Bagging site and processed using Avenza Maps. The system evaluation involved analysis of Cypher query complexity, graph complexity (using Cyclomatic Complexity), recommendation accuracy (F1-Score), and processing time.
The main findings showed that the system successfully provided personalized route recommendations based on user preferences. Performance analysis revealed a strong non-linear relationship between Cypher query complexity and processing time. Furthermore, graph complexity also had a significant effect: increasing graph complexity resulted in increased processing time and a slight decrease in F1-Score accuracy. Overall, the system achieved an average F1-Score accuracy of 97.888% with an average processing time of 65.481 ms in testing on eight mountains.
It was concluded that implementing a graph database with Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG), Analytical Hierarchy Process (AHP), and Dijkstra effectively generated personalized climbing route recommendations. However, query complexity and graph structure had a significant impact on performance, so optimizing both became crucial to maintain a balance between system accuracy and efficiency. These findings are relevant for developing similar systems and contribute to improving the experience and safety in mountaineering activities.

ARABIC:
تهدف هذه الدراسة إلى تنفيذ graph databaseلتطوير أفضل نظام توصية لمسار تسلق الجبال والذي يمكن تخصيصه وفقًا لتفضيلات المستخدم، وبالتالي تحسين راحة وتجربة وسلامة المتسلقين. يستخدم هذا النظامgraph database Neo4j لنمذجة شبكة مسارات المشي لمسافات طويلة على شكل Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG). يتم تطبيق طريقة Analytic Hierarchy Process (AHP) لترجيح معايير تفضيل المستخدم (المسافة، فرق الارتفاع، المنحدر، ووقت السفر المقدر)، ويتم استخدام خوارزمية Dijkstraللعثور على أفضل طريق. تأتي البيانات المتعلقة بمسارات المشي لمسافات طويلة من العديد من الجبال في إندونيسيا من موقع Gunung Bagging ويتم معالجتها باستخدام Avenza Maps. يتضمن تقييم النظام تحليل تعقيد query Cypher، وتعقيد graf (باستخدام Cyclomatic Complexity)، بالإضافة إلى دقة التوصية(F1-Score) ووقت المعالجة.
وتظهر النتائج الرئيسية أن النظام يوفر بنجاح توصيات مسار مخصصة وفقًا لتفضيلات المستخدم. يكشف تحليل الأداء عن وجود علاقة قوية non-linear بين تعقيد query Cypher وزيادة وقت المعالجة. علاوة على ذلك، فإن تعقيد graf له أيضًا تأثير كبير: يؤدي زيادة تعقيد graf إلى زيادة وقت المعالجة وانخفاض طفيف في دقة F1-Score. بشكل عام، حقق النظام دقة متوسطة F1-Score بنسبة 97.888% مع متوسط وقت معالجة قدره 65.481 مللي ثانية في الاختبارات عبر ثمانية جبال.
وخلصت الدراسة إلى أن تنفيذ graph database مع Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG)، وAnalytical Hierarchy Process (AHP)، وDijkstra فعال في توليد توصيات مخصصة لمسار المشي لمسافات طويلة. ومع ذلك، فإن تعقيد query وبنية graf لهما تأثير كبير على الأداء، لذا فإن تحسين كليهما يصبح أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على التوازن بين دقة النظام وكفاءته. وتعتبر هذه النتائج ذات أهمية لتطوير أنظمة مماثلة وتساهم في تحسين تجربة ومستوى السلامة في أنشطة تسلق الجبال.