Pratiwi, Nadya Ilma (2025) SYSTEM RECOMMENDATION BERDASARKAN RATING PENGGUNA PADA APLIKASI PARADISATA. Project Report (Praktek Kerja Lapang dan Magang). UPN Veteran Jawa Timur. (Unpublished)
|
Text (Cover)
22082010123-cover.pdf Download (442kB) | Preview |
|
|
Text (Bab 1)
22082010123-bab1.pdf Download (168kB) | Preview |
|
|
Text (Bab 2)
22082010123-bab2.pdf Download (236kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Bab 3)
22082010123-bab3.pdf Restricted to Repository staff only until 22 May 2029. Download (927kB) |
|
|
Text (Bab 4)
22082010123-bab4.pdf Restricted to Repository staff only until 22 May 2029. Download (783kB) |
|
|
Text (Bab 5)
22082010123-bab5.pdf Restricted to Repository staff only until 22 May 2029. Download (137kB) |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
22082010123-daftarpustaka.pdf Download (167kB) | Preview |
|
|
Text (Lampiran)
22082010123-lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Pariwisata di Indonesia merupakan salah satu penyumbang pendapatan negara terbesar. Sebagai penyumbang terbesar dalam pendapatan negara, kenyataannya pariwisata Indonesia masih memiliki masalah. Permasalahan pada sektor pariwisata seperti kurangnya informasi mengenai fasilitas serta susahnya akomodasi ke tempat pariwisata. Ketidakberkembangan wisata karena hanya mengandalkan tiket masuk juga menjadi salah satu masalah. Penyediaan tour guide sebagai pemandu wisata yang dapat memberikan informasi serta menyediakan fasilitas menjadi hal yang krusial untuk dilakukan. Adanya tour guide lokal dengan penyediaan paket akomodasi dapat menyelesaikan masalah wisatawan juga warga lokal. Oleh karenanya, penulis membuat aplikasi Paradisata yang dapat memberikan informasi destinasi, fasilitas wisata, serta menyediakan tour guide lokal. Paradisata terfokus pada daerah Jawa barat yang merupakan salah satu kunjungan wisata terbanyak. Penyusun berfokus pada pembuatan machine learning berupa sistem rekomendasi tour guide dan destinasi wisata. Sistem rekomendasi tour guide dibangun menggunakan metode collaborative filtering, sedangkan destinasi menggunakan content-based filtering. Tour guide menggunakan model Autoencoder dan Singular Value Decomposition (SVD) untuk memberikan rekomendasi yang optimal, sedangkan destinasi menggunakan cosine similarity. Kedua model dievaluasi untuk mengetahui performa model. Evaluasi model tour guide menggunakan metrik Mean Absolute Error yang mendapat nilai 0.37, Root Mean Squared Error yang mendapatkan nilai 0.45 dan precision yang mendapat nilai 0.71. Pada model destinasi menggunakan evaluasi precision yang mendapat nilai 0.77.
| Item Type: | Monograph (Project Report (Praktek Kerja Lapang dan Magang)) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T58.6-58.62 Management Information Systems | ||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems | ||||||||
| Depositing User: | Nadya Ilma Pratiwi | ||||||||
| Date Deposited: | 26 May 2026 01:16 | ||||||||
| Last Modified: | 26 May 2026 01:16 | ||||||||
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/52133 |
Actions (login required)
 |
View Item |