Model Rekomendasi Wisata dengan Pendekatan Collaborative Filtering
DOI:
https://doi.org/10.61805/fahma.v21i2.18Kata Kunci:
pariwisata, sistem rekomendasi, terpersonalisasi, collaborativeAbstrak
Tingkat popularitas sebuah kawasan wisata ditandai dengan banyaknya ulasan, berita dan informasi yang tersebar. Perkembangan IT dan perubahan gaya hidup dalam penggunaan media digital bagi wisatawan dapat berakibat positif dan juga negatif. Tak jarang justru membuat kebingungan dalam menentukan pilihan terbaik sesuai keinginan dan kebutuhan. Salah satu cara yang dapat membantu wisatawan dalam memilih objek wisata adalah dengan menggunakan sistem rekomendasi (Recommender System/RSs). Penelitian ini akan mengembangkan model rekomendasi dengan pendekatan collaborative filtering. Teknik yang digunakan untuk memberikan rekomendasi menggabungkan konsep user base collaborative filtering (ub-cf). Penggunaan data dalam memberikan rekomendasi melibatkan data rating yang diberikan user terhadap objek wisata. Rekomendasi diberikan berdasarkan preferensi dan keinginan pengguna yang bersifat personal (personalized). Hasil penelitian ini berupa model yang dapat diimplementasikan pada sebuah aplikasi recommender system guna memudahkan wisatawan dalam memilih tempat wisata sesuai dengan preferensinya
Unduhan
Referensi
P. Poerwanto and Y. Shambodo, “Revolusi Industri 4.0: Googelisasi Industri Pariwisata dan Industri Kreatif,” J. Tour. Creat., vol. 4, no. 1, p. 59, 2020, doi: 10.19184/jtc.v4i1.16956.
B. Anthony Jnr, “A case-based reasoning recommender system for sustainable smart city development,” AI Soc., vol. 36, no. 1, pp. 159–183, 2021, doi: 10.1007/s00146-020-00984-2.
A. Hoadjli and K. Rezeg, “A scalable mobile context-aware recommender system for a smart city administration,” Int. J. Parallel, Emergent Distrib. Syst., vol. 36, no. 2, pp. 97–116, 2021, doi: 10.1080/17445760.2019.1626855.
A. Khan, A. Ahmad, A. U. Rahman, and A. Alkhalil, “A mobile cloud framework for context-aware and portable recommender system for smart markets,” EAI/Springer Innov. Commun. Comput., no. August 2019, pp. 283–309, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-13705-2_12.
M. Taghavi, J. Bentahar, K. Bakhtiyari, and C. Hanachi, “New Insights Towards Developing Recommender Systems,” Comput. J., vol. 61, no. 3, pp. 319–348, 2018, doi: 10.1093/comjnl/bxx056.
J. Beel, S. Langer, M. Genzmehr, B. Gipp, C. Breitinger, and A. Nürnberger, “Research paper recommender system evaluation: A quantitative literature survey,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., no. April, pp. 15–22, 2013, doi: 10.1145/2532508.2532512.
J. M. Noguera, M. J. Barranco, R. J. Segura, and L. Martínez, “A mobile 3D-GIS hybrid recommender system for tourism,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 215, pp. 37–52, 2012, doi: 10.1016/j.ins.2012.05.010.
K. Kesorn, W. Juraphanthong, and A. Salaiwarakul, “Personalized Attraction Recommendation System for Tourists Through Check-In Data,” IEEE Access, vol. 5, no. December, pp. 26703–26721, Dec. 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2778293.
R. M. Nouh, H. H. Lee, W. J. Lee, and J. D. Lee, “A smart recommender based on hybrid learning methods for personal well-being services,” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 2, 2019, doi: 10.3390/s19020431.
M. I. Fathrrahman, D. Nurjanah, and R. Rismala, “Sistem Rekomendasi Pada Buku Dengan Menggunakan Metode Trust-Aware Recommendation,” e-Proceeding Eng., vol. 4, no. 3, pp. 4966–4977, 2017.
F. Palao, L. Castillo, J. Fdez-Olivares, and O. García, “Cities that offer a customized and personalized tourist experience to each and every visitor: The smartourism project,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., 2011, doi: 10.1145/2018316.2018320.
M. Frikha, M. B. A. Mhiri, and F. Gargouri, “Social trust based semantic tourism recommender system: A case of medical tourism in Tunisia,” Eur. J. Tour. Res., vol. 17, pp. 59–82, 2017.
A. Ansari, S. Essegaier, and R. Kohli, “Internet recommendation systems,” J. Mark. Res., vol. 37, no. 3, pp. 363–375, 2000, doi: 10.1509/jmkr.37.3.363.18779.
C. C. Aggarwal, Recommender Systems. Cham: Springer International Publishing, 2016.
A. F. H. Putra, W. F. Mahmudy, and B. D. Setiawan, “Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Mahasiswa Dengan Content-Based Filtering Dan Collaborative Filtering ( Studi Kasus : Universitas Brawijaya ),” no. 17, pp. 1–11, 2015, [Online]. Available: https://docplayer.info/41807779-Sistem-rekomendasi-mata-kuliah-pilihan-mahasiswa-dengan-content-based-filtering-dan-collaborative-filtering-studi-kasus-universitas-brawijaya.html.
D. Jannach, M. Zanker, and A. Felfernig, Recommender Systems: An Introduction. 2011.
