SISTEM REKOMENDASI OBJEK WISATA DI SOLO RAYA BERBASIS WEB

PUTRA, R. RANGGA AULIA (2020) SISTEM REKOMENDASI OBJEK WISATA DI SOLO RAYA BERBASIS WEB. S1 thesis, UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA.

[img]
Preview
Text (judul dan abstrak)
TF 008196.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
TF 108196.pdf

Download (240kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB II)
TF 208196.pdf

Download (303kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB III)
TF 308196.pdf

Download (303kB) | Preview
[img] Text (BAB IV)
TF 408196.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text (BAB V)
TF 508196.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img]
Preview
Text (BAB VI)
TF 608196.pdf

Download (227kB) | Preview

Abstract

Objek wisata merupakan suatu tempat atau suatu keadaan yang memiliki sumber daya wisata dan memiliki daya tarik masyarakat. Banyaknya objek wisata membuat para wisatawan kebingungan untuk menentukan tujuan wisata mereka, dan masalah tersebut adalah salah satu pemicu kurangnya daya tarik wisatawan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi yang mudah dioperasikan untuk membantu memberikan rekomendasi tujuan objek wisata yang akan dikunjungi. Sistem rekomendasi adalah suatu sistem yang mampu mengidentifikasikan serta dapat memberikan konten yang berpotensi besar untuk dipilih oleh pengguna dengan melakukan penyaringan informasi yang didapat dari referensi perilaku pengguna. Metode collaborative filtering merupakan salah satu metode dalam sistem rekomendasi, yang bekerja menyaring informasi dari pengguna lain berupa rating prediksi item yang disukai pengguna lain. Metode collaborative filtering mempunyai 2 metode umum, yaitu item based collaborative filtering dan user based collaborative filtering. Pada penelitian ini, penulis membangun sistem yang dapat menampilkan rekomendasikan objek wisata kepada pengguna berdasarkan dengan kesamaan rating. Sistem rekomendasi ini telah berhasil memberikan rekomendasi dan informasi objek wisata sesuai dengan keinginan pengguna, tercatat sebanyak 75% dari hasil pengujian sistem. Sistem ini juga telah berhasil membantu pengguna untuk memberikan rekomendasi objek wisata yang akan dikunjungi pengguna selanjutya, tercatat sebanyak 75% dari hasil pengujian sistem.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, User Based Filtering, Item Based Filtering, Rating, Similarity Pearson Correlation, Objek Wisata.
Subjects: Teknik Informatika > Mobile Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 25 Jun 2021 13:12
Last Modified: 25 Jun 2021 13:12
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/24230

Actions (login required)

View Item View Item