## RANCANG BANGUN REKOMENDASI TEMPAT WISATA DI KABUPATEN REMBANG BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING

## DESIGN AND BUILDING OF RECOMMENDATIONS FOR TOURISM ATTRACTIONS IN REMBANG DISTRICT BASED ON A WEBSITE USING THE CONTENT BASED FILTERING METHOD
Sinta Nurpila 1 , Harries Arizonia Ismail 2 , Satrio Agung Prakoso 3 1,2,3 Universitas AKI (Abadi Karya Indonesia) Semarang, Indonesia 223200026@student.unaki.ac.id

## ABSTRACT
Rembang  Regency is one of the areas in  the northern part  of Central  Java. Rembang Regency also has many tourist attractions, culinary delights, traditional houses and so on. Tourist attractions in the Rembang Regency area  are  very  diverse.  Therefore,  the  author  will  create  a  website-based  tourist  attraction  recommendation system  in  Rembang  Regency.  This  recommendation  system  aims  to  help  tourists  get  information  about  tourist attractions in Rembang Regency and its surroundings. By using the Content-based Filtering method, the system will  see  the  tourist  attractions  that  tourists  previously  selected  and  provide  recommendations  for  tourist attractions using this method. The system created was also tested using black box testing and usability testing from  24  respondents  and  resulted  in  an  overall  score  of  89%.  With  this  system,  it  is  hoped  that  it  can  help tourists to determine tourist attractions more quickly and accurately.
Keywords: Recommendation System, Content-Based Filtering, Tour, Website, Black Blox testing

## ABSTRAK
Kabupaten Rembang merupakan salah satu daerah yang berada di wilayah Jawa Tengah bagian utara Kabuaten Rembang juga memiliki banyak objek wisata, kuliner, rumah adat dan sebagainya. Tempat wisata  di kawasan Kabupaten Rembang sangat beragam .Oleh karena itu penulis akan membuat sistem rekomendasi tempat wisata berbasis  website  di  Kabupaten  Rembang.  Sistem  rekomendasi  ini  bertujuan  untuk  membantu  wisatawan mendapatkan  informasi  tempat-tempat  wisata  yang  berada  di  Kabupaten  Rembang  dan  sekitarnya.  Dengan menggunakan  metode  Content-based  Filtering,  sistem  akan  melihat  tempat  wisata  yang  wisatawan  pilih sebelumnya  dan  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  menggunakan  metode  tersebut.  Sistem  yang  dibuat juga  telah  dilakukan  uji  coba  menggunakan  black  box  testing  dan  pengujian  usability  dari  24  responden  dan menghasilkan nilai keseluruhan 89%. Dengan adanya sistem  ini diharapkan dapat membantu wisatawan untuk menentukan tempat wisata lebih cepat dan akurat.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering,Wisata,Website, Black Blox testing

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Rembang,  Jawa  Tengah merupakan  salah  satu  kabupaten  di  Jawa Tengah bagian utara, Kabupaten Rembang merupakan  Kabupaten  yang  berbatasan langsung  dengan  Laut  Jawa  di  sebelah utara,  Kabupaten  Rembang  merupakan salah  satu  kabupaten  strategis  di  bidang industri, pertambangan, jasa dan perdagangan, karena terletak di jalur pantai utara Pulau Jawa, menghubungkan provinsi  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur (Rinal, 2021).
Pariwisata  kini  menjadi  salah  satu kegiatan  yang  digemari  banyak  kalangan
, bahkan  dapat  dikatakan  bahwa  pariwisata merupakan salah satu kebutuhan terpenting  bagi  banyak  orang,  terutama dari  segi  kegiatan  sosial  ekonomi  yang dianggap  sebagai  unit  industri  pariwisata masa  depan(Wardhani  &  Anindyaputri, 2020).
Sektor  pariwisata  merupakan  salah satu  penyumbang  besar  perekonomian nasional  yang  tercermin  dari  nilai  devisa pariwisata,  kontribusi  pariwisata  terhadap produk  domestik  bruto  (PDB),  dan penyerapan tenaga kerja di sektor pariwisata. Perkembangan nilai devisa dan PDB pariwisata menujukkan tren
peningkatan  selama  periode  2011-2019, PDB  pariwista  dari  4  persen  tahun  2011 menjadi 5,5 persen tahun 2019 dan devisa pariwisata  dari  USD  8,55  miliar  tahun 2011  menjadi  USD  16,91  miliar  tahun 2019. (Gambar 1)

## Gambar 1. Perkembangan PDB Pariwisata dan Nilai Devisa
Sumber: BPS, ekonomi.bisnis.com, Nota Keuangan Anggran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) 2023.
Namun pada tahun 2020, baik devisa maupun PDB pariwisata tercatat mengalami  penurunan  akibat  pandemi virus  corona.  PDB  pariwisata  kemudian mulai  membaik  lagi  pada  tahun  2021, namun  jumlahnya  masih  di  bawah  tingkat sebelum  pandemi  COVID-19.  Sebaliknya nilai  devisa  baru  meningkat  pada  tahun 2022.Selanjutnya, jumlah pekerja di sektor pariwisata  kemungkinan  akan  meningkat dari  19,46  juta  orang  pada  tahun  2018 menjadi 21,26 juta orang pada tahun 2021.
(Gambar  2).  Peningkatan  tersebut tentunya  berpotensi  menurunkan  tingkat pengangguran.  Selain  itu,  capaian  tingkat daya saing sektor pariwisata yang tercermin  dari  peringkat  Travel  and Tourism Competitiveness Index
(TTCI)/Trade Tourism Development Index
(TTDI)  juga  mengalami  peningkatan,  dari peringkat 40 tahun 2019 menjadi peringkat 32 tahun 2021.

## Gambar 2. Pengguna internet Berdasarkan
Provinsi Adanya teknologi sistem yang memungkinkan  mengetahui segala sesuatu tentang  tempat  wisata  secara  cepat  dan akurat  dimaksudkan  untuk  membantu wisatawan  dalam  menentukan  tempat wisata  mana  yang  ingin  dikunjungi  sesuai dengan kebutuhannya (Wardhani & Anindyaputri, 2020). Tabel 1. Tempat Wisata Di Kabupaten Rembang NO NAMA OBYEK WISATA 1 Karangjahe Beach 2 Pantai Pasir Putih wates 3 Pasar Brumbung 4 Taman Rekreasi Pantai Kartini Rembang 5 Wana Wisata Kartini Mantingan 6 Makam RA. Kartini 7 Taman Konservasi Hutan Mangrove/ Jembatan Merah 8 Pantai Caruban 9 Pantai Balongan De Kampoeng Rembang 12 Museum RA. Kartini 13 Taman Wisata Alam Sumber Semen 14 Wisata Alam Sendangcoyo Asri 15 Rumah Merah Heritage 16 Wisata Kuliner Luntung Tuyuhan 17 Wisata Dasun 18 Pasujudan Sunan Bonang 19 Rest Ara Pantai Binangun 20 Situs Perahu Kuno Punjulharjo 21 Rumah Peradapan Situs Plawangan 22 Masjid Jami' Lasem 23 Masjid Agung Rembang 24 Taman Batik Akar Kartini 25 Taman Wisata Lengkowo 26 Pantai Nyamplung 27 Waterboom Trio G 28 Pagar Pelangi RN. ASA Dadapan 29 Bukit Cendana Candimulyo 30 Ngulahan Park 31 Taman Sarinah 32 Pantai Indah Layur 33 Wisata Panohan 34 Pantai Pulo Swalan 35 Karas Jati Stren 36 Wisata Sendangasri 37 Kincir Sutra 38 Sarine 39 Puri Berlian
Berdasarkan  Tabel  1.  diketahui bahwa  terdapat  banyak  sekali  destinasi pariwisata di Kabupaten Rembang membuat para wisatawan kesulitan memilih  destinasi  wisata  yang  akan ddituju, untuk mencari tempat wisata tentu akan  memakan  waktu,  selain  itu  wisata yang  sudah  ditentukan  belum  tentu  sesuai dengan keinginan calon wisatawan,sehingga  menghabiskan  waktu lebih banyak lagi.
Mereka yang kesulitan untuk memilih tempat wisata memutuskan untuk mengunjungi  beberapa  situs  yang  tersedia di  beberapa  website  software  seperti google,  chrome  dan  lain-lain.Penulis bermaksud  membuat  sebuah  rancangan sistem rekomendasi wisata berbasis website  menggunakan  content  based filtering  untuk  memudahkan  wisatawan untuk  mencari  wisata  yang  sesuai  di Kabupaten Rembang.
Ada  berbagai  jenis  metode  yang dapat  digunakan  saat  membangun  sistem rekomendasi seperti Collaborative Filtering,  merupakan  suatu  metode  yang memberi  rekomendasi  dari  kesamaan pengguna. Metode ini mengevaluasi rating yang diajukan terhadap seluruh rating yang ada.  Semakin  banyak  data  rating  yang disimpan, semakin baik kinerjanya (Srifi et al.,  2020)  .  Kemudian  terdapat Content- Based  Filtering ,  merupakan  suatu  metode yang memprediksi keterkaitan suatu barang  dengan  barang  lain  berdasarkan konten yang ada. Terakhir Hybrid Filtering, merupakan metode yang menggabungkan lebih dari satu pendekatan  sistem  rekomendasi,  seperti penggabungan antara collaborative filtering dengan content-based  filtering . Berdasarkan permasalahan yang ada, maka diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat memberikan  rekomendasi  wisataa  kepada pengguna  dengan  menggunakan  teknik content  based  filtering  (Liang  &  Susanto, 2022).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang mengembangkan sistem rekomendasi seperti  penelitian  yang  dilakukan  Kevin
Christofer dan teman-teman di tahun 2020, membahas  tentang  sistem  rekomendasi objek wisata di Pontianak berbasis android menggunakan metode content based filtering (Christofer  et  al.,  2020).  Pada penelitian  tersebut  menggunakan content based filtering sebagai metode rekomendasinya. Pada tahap
pengembangan  menggunakan    persamaan dot  product untuk  melakukan  perhitungan kemiripan  antar  objek  wisata  dengan  data training . hasil ahir dari penelitian tersebut didapatkan  beberapa  tempat  wisata  yang ditambahkan  ke  daftar  favorit  lalu  sistem menampilkan  daftar  rekomendasi  wisata tersebut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Reddy  dan  teman-teman  di  tahun  2019 bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem yang  merekomendasikan  film  kepada pengguna  dengan  menggunakan  teknik content-based  filtering (Reddy  et  al., 2019) . Sistem rekomendasinya
menggunakan  konten  genre    film  sebagai faktor  penentu  untuk  menentukan  korelasi antara satu film dan film  lain menggunakan  kumpulan  data Movie  Lens dan alat analisis R.
Dalam  penelitiannya  Alkaff  dan rekannya
pada tahun 2019
mengembangkan sistem yang dapat merekomendasikan  buku  menggunakan content-based filtering (Alkaff et al., 2020) .Penelitian ini juga menjelaskan bagaimana  data  akan  diolah.Konvolusi kasus, pemfilteran, dll.Selanjutnya perhitungan
tetap disarankan
menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan sistem berbasis website.
P enerapan  metode content  based filtering menggunakan konten yang terdapat meningkatkan pengalaman kunjungan mereka, dan mendorong eksplorasi  tempat  wisata  yang  beragam  di Kabupaten  Rembang.  Melalui  system rekomendasi ini, pengunjung wisata diharapkan dapat menambah referensi baru berdasarkan  tempat  wisata  yang  di  minati sebelumnya.

## METODE Pengumpulan data
Untuk  Menyusun  penelitian  yang baik  dan  benar  diperlukan  data-data  yang akurat  yang  berkaitan  dengan  masalah yang  akan  di  bahas,  sehingga  dapat menggambarkan secara jelas tentang objek yang  di  teliti,  selain  itu  data-data  yang akan  disajikan  dalam  penelitian  ini  harus dipertanggungjawabkan kebenarannya.
Dalam  usaha  memperoleh  data-data tersebut  penulis  menggunakan  beberapa metode pengumpulan data.Adapun metode pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah : 1. Metode Observasi
Observasi dilakukan di kantor DINBUDPAR  Kabupaten  Rembang  , melakukan  mengamatan  terhadap  cara mengolah  data  wisata  di  Kabupaten Rembang.
2. Metode Wawancara Dalam  proses  wawancara,  penulis secara  langsung  melakukan  interaksi dan  menanyakan  sejumlah  pertanyaan kepada staf untuk mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang topik yang diteliti.
3. Studi Pustaka Studi  pustaka  ini  dilaksanakan  dengan studi  pustaka  pada  jurnal  dan  artikel yang  mendukung  proses  pembuatan jurnal.

## Metode Pengembangan Sistem
Analisis  kebutuhan  berguna  untuk menentukan  keperluan  dalam  pembuatan aplikasi  pemberi  rekomendasi  tempat wisata, yang terdiri dari analisis kebutuhan proses, analisis kebutuhan perangkat keras, dan analisis kebutuhan perangkat lunak.
1. Analisis kebutuhan sistem
Analisis  kebutuhan  aplikasi  ini  adalah tahap awal pentingn dalam
pengembangan perangkat lunak.
2. Desain sistem Penulis membuat desain aplikasi berupa user  interface  desain,  desain  Entity Relationship  Diagram  (ERD)  untuk diimplementasikan  ke  dalam  database,
dan  desain  kasus  penggunaan  untuk aktivitas pengguna.
3. Implementasi sistem Tahap  berikutnya  adalah  menerapkan desain  aplikasi  ke  dalam  pemograman yang  konkret.  Tahap  implementasi  ini bertujuan  untuk  menghasilkan  produk perangkat  lunak  siap  digunakan  dan sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
4. Pengujian  sistem
T  ahap  pengujian  aplikasi  melibatkan pemeriksaan menyeluruh untuk memastikan  aplikasi  berfungsi  dengan baik dan memenuhi kebutuhan
pengguna.  Hasil  dari  pengujian  ini digunakan  untuk  memastikan  kualitas dan kesiapan aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna akhir.

## Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi
terus berkembang  dan  umumnya  terbagi  dalam tiga kategori metode yang dapat digunakan untuk  fungsi  berbeda.  Pertama  yaitu content based , kedua collaborative filtering ,  dan  yang  ketiga  yaitu hybrid recommender  system .  Content  based filtering Memberikan rekomendasi berdasarkan  perbandingan  antar  item  dan informasi  tambahan  lainnya.  Berbagai macam informasi tambahan dapat diperhitungkan,  seperti  teks,  gambar,  dan video Collaborative filtering adalah sistem rekomendasi  yang  belajar  dari  interaksi item pengguna sebelumnya, baik masukan eksplisit  (misalnya  ulasan  dari  pengguna sebelumnya) atau masukan implisit (misalnya  riwayat  pencarian  ).  Model hybrid  recommender  system merupakan gabungan  dari  kedua  model  sistem rekomendasi content based dan
collaborative filtering (Judul et al., n.d.)

## Content-Based Filtering
Content-based filtering dalam sistem rekomendasi adalah metode yang mempertimbangkan  perilaku  pengguna  di masa  lalu,  mengidentifikasi  pola  perilaku, dan  merekomendasikan  item  yang  cocok
dengan pola perilaku tersebut (Fajriansyah et al., 2021).
Metode content-based filtering membangun  model  dengan  menganalisis preferensi perilaku masa lalu dari pengguna.Model tersebut dicocokkan dengan  serangkaian  karakteristik  atribut produk yang direkomendasikan.Item dengan tingkat kecocokan tertinggi menjadi  rekomendasi  kepada  pengguna (Fajriansyah et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  berguna  untuk menentukan  keperluan  dalam  pembuatan aplikasi  pemberi  rekomendasi  tempat wisata, yang terdiri dari analisis kebutuhan proses, analisis kebutuhan perangkat keras, dan analisis kebutuhan perangkat lunak.

## Analisis Kebutuhan Perangkat
Analisis  kebutuhan  perangkat  keras yang dibutuhkan dalam pembuatan rekomendasi tempat wisata berbasis website tercantum pada table 2.
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras Komponen Keterangan CPU Intel® i7 AMD Ryzen™ seri 5000 GPU NVIDIA® GeForce® RTX seri AMD Radeon™ RAM Kingston® Micron Technology 8GB DDR4- 3200(1600MHz) Kingston® Nany Storage SSD : Kingston® A400TM 480GB SSD : NVMe® SN530TM 512GB Motherboard CFL® Octavia_CFL

## Definisi Pengguna
Definisi  pengguna  merujuk  kepada semua individu yang terlibat dalam sistem dan  aktivitas  yang  dapat  dilakukam  oleh mmereka di dalam sistm tersebut. Identifikasi  pengguna  didasarkan  pada hasil  observasi  yang  mengidentifikasi  2
pengguna  yaitu  admin  dan member (pengunjung) :
1.  Admin  :  Peran  ini  memiliki  hak  akses sistem  seperti  yaitu  admin  dapat login , mengelola  tempat  wisata,  melihat  data member ,  menghapus member ,  melihat laporan,  mengelola  data training ,  dan mengelola akun.
2.  Member  (pengunjung)  :  peran  member ini  hanya  bisa  mencari  tempat  wisata, melihat  tempat  wisata,  register  akun, login ,  memberi rating tempat  wisata, melihat rekomendasi tempat wisata, dan mengelola akun.

## Perancangan Sistem
Tahap pengembangan perangkat lunak  di  mana  semua  aspek  sistem, termasuk  struktur,  komponen,  antarmuka, dan  manajemen  data,  dirancang  secara komprehensif sesuai dengan dengan persyaratan fungsional dan non-fungsional tertentu.

## Entity Relationnship Diagram
Gambar 3. Entity Relationship Diagram Entity  Relationship  Diagram adalah analisis  pemodelan  data  yang  membantu penyusunan  data  ke  dalam  entitas-entitas dan  relasi  antar  entitas.  Pada  pembuatan ERD akan menghasilkan struktur basisdata yang  baik  sehingga  dapat  disimpan  dan digunakan. Pada Gambar 3. dapat diketahui  bahwa  sistem  rekomendasi tempat  wisata  memiliki  3  entitas,  yaitu MEMBER ,
ADMIN, dan
TEMPAT_WISATA. Pada entitas MEMBER memiliki  empat  atribut  yaitu  id ( primary key ), password , nama, dan email. Pada  entitas  ADMIN  memiliki  3  atribut yaitu  id  ( primary  key ), username ,  dan
password . Sedangkan pada entitas TEMPAT_WISATA  memiliki  5  atribut yaitu id ( primary key ), nama, harga, lokasi, dan  foto.  Pada  relasi rating menyimpan  2 atribut  yaitu  id  ( primary  key )  dan  nilai.
Kardinalitas  untuk  entitas MEMBER dengan entitas TEMPAT_WISATA adalah many  to  many (N:M)  yang  berarti  setiap member  dapat  memberi rating pada banyak  tempat  wisata  dan  setiap  tempat wisata  dapat  diberi  rating  oleh  banyak member .  Sedangkan  kardinalitas  untuk entitas ADMIN
dengan TEMPAT_WISATA  adalah one  to  many (1:M)  yang  berarti  setiap  admin  dapat mengatur banyak tempat wisata dan setiap tempat  wisata  hanya  bisa  diatur  oleh  satu admin.

## Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah gambaran graphical dari  beberapa  atau  semua  aktor, use  case ,dan  interaksi  diantaranya  yang memperkenalkan  suatu  sistem. Use  case diagram  tidak  menjelaskan  secara  detail tentang penggunaan use case , tetapi hanya memberi  gambaran  singkat  hubungan antara use case , aktor, dan sistem.
Gambar 4. Use Case Admin
Gambar 5. Use case member
Pada use  case diagram  sistem pemberi rekomendasi tempat wisata memiliki  dua  aktor  yaitu  member  dan admin. Pada  admin  memiliki  tujuh use case yaitu  admin  dapat login ,  mengelola tempat  wisata,  melihat  data member , menghapus member ,  melihat  laporan, mengelola  data training ,  dan  mengelola akun.  Sementara  pada use  casee  member memiliki  tujuh use  case ,  yaitu  member dapat  mencari  tempat  wisata,  melihat tempat  wisata,  register  akun, login , memberi rating tempat  wisata,  melihat rekomendasi tempat wisata, dan mengelola akun.

## Tampilan Antar Muka
1. Halaman Login
Gambar 6. Halaman Login
Gambar 6. menunjukkan menu login,
yang meminta pengguna untuk memasukkan  nama  pengguna  dan  kata sandi.  Data  username  dan  password diperiksa  terlebih  dahulu  di  database.  Jika salah,  Anda  akan  melihat  pesan  yang menunjukkan bahwa login gagal dan Anda akan kembali ke menu login.
2. Halaman Register Member
Gambar 7. Halaman Register Admin Gambar  7.  menunjukkan  menu register ,  yang  meminta  pengguna  untuk memasukkan username, email dan password.  Data  username  dan  password diperiksa  terlebih  dahulu  di  database.  Jika username telah digunakan maka anda akan melihat  pesan  yang  menunjukan  bahwa username  telah  digunakan.  Jika  sudah mendaftar , selanjutnya anda akan diarahkan ke halaman dasboard member. 3. Halaman Dashboard Member

## Gambar 8. Halaman Dashboard Member
Pada  Gambar  8.  Menunjukan  halaman dashboard  member,  dimana  di  menu tersebut  member  bisa  melihat  beberapa informasi ddiantaranya mengecek destinasi wisata,  cek  rekomendasi  wisata  dan  bisa mengelola akun di menu pengaturan akun.
4. Halaman Dasboard Admin
Gambar 9. Halaman Dasboard Admin Gambar  9.  Menampilkan  menu dashboard  admin  dimana  admin  dapat melakukan    beberapa  aktifitas  diantaranya menambahkan  data  training,  menambah destinasi, menambahkan rekomendasi,
melihat  data  pengguna,  mencetak  laporan dan mengelola pengaturan akun.

## 5. Data Training-Import data training

## Gambar 10 Halaman Data Training-Import Data Training
Gambar 10. menunjukan halaman data training-import  data  training,  dihalaman ini  admin  menambahkan  beberapa  nama tempat wisata dan rating.
6. Halaman Data Training-Detail
Gambar 11. Halaman data Training-Detail Gambar  11.  Menunjukan  halaman data  training-detail,  menampilkan  data yang  telah  di  upload  oleh  admin  berupa nama tempat wisata dan rating.
7. Halaman Destinasi
Gambar 12. Halaman Destinasi Gambar  12.  Menunjukan  halaman destinasi, menampilkan beberrapa destinasi  wisata  tersekat  dengan  Lokasi anda.
8. Halaman rekomendasi

## Gambar 13. Halaman Rekomendasi
Gambar  13.  Menunjukan  halaman rekomendasi,  halaman  ini  menampilkan beberapa rekomendasi wisata yang sebelumnya anda telusuri.
9. Halaman Laporan
Gambar 14. Halaman Laporan Gambar  14.  Menunjukan  halaman laporan,  halaman  ini  hanya  bisa  diakses oleh admin untuk mencetak laporan.

## 10. Halaman Pengaturan Akun-Username

## Gambar 15. Halaman Pengaturan Akun- Username
Gambar  15.  Menunjukan  halaman pengaturan  akun-username,  pada  halaman ini  admin  dan  member  bisa  mengupdate data username.
11. Halaman pengaturan akun – password
Gambar 16. Halaman pengaturan akun –

## password
Gambar  16.  Menujukan  halaman pengaturan  akun-password,  pada  halaman ini  admin  dan  member  bisa  mengupdate data password.

## Testing
Tujuan  dari  testing  adalah  untuk memastikan  bahwa  perangkat  lunak  atau sistem  berfungsi  sesuai  yang  diharapkan, memenuhi  kebutuhan  pengguna,  dan berkualitas  tinggi  sebelum  dirilis  ke  pasar atau diimplementasikan dalam skala besar.
Pengujian  dilakukan  dengan  metode  black box,  dan  pengujian  kegunaan  dilakukan dengan  menggunakan  skala  Likert  yang mengukur persepsi dan pengalaman pengguna  terhadap  aspek  tertentu  dari suatu produk atau sistem.

## Black box testing
Tabel 3. Black Box Testing Admin Page Test Hasil yang diuji Hasil yang diharapkan Login Input username & password jika benar username & password jika salah Masuk ke dashboard admin Terdapat notifikasi gagal login
Sesuai
Sesuai
Data training Admin melakuka n upload data wisata Berhasil menampilkan data  wisata yang telah di upload sesuai Destina si Melakuka n running data tempat wisata Berhasil menampilkan destinasi wisata terdekat Sesuai Rekome ndasi Melakuka n running data yang direkomen dasikan kepada pengguna Berhasil menampilkan data wisata yang sesuai dengan history sebelumnya yang di cari pengguna Sesuai Data Penggu na Menampil kan & Menghapu s data member Berhasil menampilkan & menghapus data member Sesuai Laporan Melakuka n unduh Berhasil mengunduh Sesuai
file laporan laporan yang berbentuk file pdf Pengatu ran akun Melakuka n update username & password Berhasil melakukan update username & password Sesuai Logout Keluar dari weeb Berhasil keluar dari web Sesuai
Tabel 4. Black Box Testing Member Page Test Hasil yang diuji Hasil yang diharapkan
Registrasi Memasuka n username, email &
password
Berhasil melakukan
registrasi
Sesuai Login Input username & password jika benar username & password jika salah Masuk ke dashboard member Terdapat notifikasi gagal login Sesuai Sesuai Destinasi Melakukan running data tempat wisata Berhasil menampilkan destinasi wisata terdekat Sesuai
Rekomend asi Melakukan running data yang direkomen dasikan kepada pengguna Berhasil menampilkan data wisata yang sesuai dengan history sebelumnya yang di cari pengguna
Sesuai
Pengatura n akun Melakukan update username & password Berhasil melakukan update username & password Sesuai Logout Keluar dari weeb Berhasil keluar dari web
Sesuai

## Uji Usability
Dalam  pengujian  usability  terdapat 24  responden,  pengguna  diminta  untuk menilai pengalaman mereka menggunakan skala  likert  angka  dari  1  sampai  5.  1 (sangat  tidak  setuju),  2  (tidak  setuju),  3 (netral), 4 (setuju), 5 (sangat setuju).
Tabel 5. Hasil Uji Usability
Pertanyaan
Nilai
Presentase 5 4 3 2 1
Tampilan web menarik 13 11 - - - 92%
Memberikan kemudahan dalam melihat wisata di kabupaten Rembang 15 9 - - - 94% Rekomendasi yang ditampilkan sudah sesuai 10 9 5 - - 86%
Secara keseluruhan sistem berjalan dengan baik 9 8 7 - - 82% Saya akan merekomendasikan kepada teman saya yang akan berwisaata ke Kabupaten Rembang
15 7 2 - - 91% Rata-Rata 89%

## SIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  didalam  bab sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut :
1.  Dalam  merancang  sistem  rekomendasi tempat wisata berbasis website, langkah-langkah  yang  dapat  dilakukan meliputi analisis kebutuhan
proses,analisis  kebutuhan  perangkat keras dan perancangan sistem.
2.  Sistem  rekomendasi  tempat  wisata  di Kabupaten  Rembang  berbasis  website merupakan langkah positif dalam memajukan  sektor  pariwisata  daerah. Proses perancangan sistem ini memberikan  pemahaman  yang  lebih baik tentang bagaimana teknologi dapat memberikan  kontribusi  positif  terhadap pengalaman  wisatawan  dan  promosi destinasi wisata lokal.
3.  Keberhasilan  sistem  ini  tidak  hanya tercermin dari respons positif pengguna, tetapi  juga  dari  kontribusinya  terhadap peningkatan kunjungan wisatawan. Kabupaten  Rembang  sebagai  destinasi wisata diharapkan dapat terus berkembang  dan  bersaing  melalui pemanfaatan teknologi informasi seperti yang  telah  diimplementasikan  dalam sistem rekomendasi in

## DAFTAR PUSTAKA
Alkaff,  M.,  Khatimi,  H.,  &  Eriadi,  A.
(2020).  Sistem  Rekomendasi  Buku Menggunakan Weighted Tree
Similarity dan Content Based Filtering. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa  Komputer , 20 (1),  193–
202.
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i 1.617
Christofer, K., Santoso, A. J., Wahju, A.,
&  Emanuel,  R.  (2020).  Sistem Rekomendasi  Objek  Pariwisata  di Pontianak Berbasis Android Menggunakan Metode Content- Based Filtering. In Jurnal Informatika  Atma  Jaya  Yogyakarta
(Vol. 1, Issue 1).
Fajriansyah,  M.,  Adikara,  P.  P.,  & Widodo,  A.  W.  (2021). Sistem
Rekomendasi  Film  Menggunakan Content  Based  Filtering (Vol.  5,
Issue 6). http://j-ptiik.ub.ac.id Judul,  H.,  Oleh,  D.,  Rizqi,  M.,  &
Zayyad, A. (n.d.). SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING . Liang, S., & Susanto, J. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi
Restoran  Menggunakan  Metode  K-
Nearest  Neighbors  dan  Content-
Based  Filtering. JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 8. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i 1.3816
Reddy,  S.,  Nalluri,  S.,  Kunisetti,  S., Ashok,  S.,  &  Venkatesh,  B.  (2019).
Content-based movie recommendation  system  using  genre correlation. Smart Innovation,
Systems  and  Technologies ,
105 ,
391–397. https://doi.org/10.1007/978-981-13- 1927-3_42 Srifi, M., Oussous,  A.,  Lahcen,  A.  A.,  & Mouline,  S.  (2020).  Recommender systems  based  on  collaborative filtering using review texts-A survey.  In Information  (Switzerland) (Vol.  11,  Issue  6).  MDPI  AG. https://doi.org/10.3390/INFO110603 17
Rinal.  (2021). Strategi  Pengembangan Obyek  Wisata  Pantai  di  Kecamatan Sluke,  Kabupaten  Rembang,  Jawa Tengah . 9 .
Wardhani,  A.  K.,  &  Anindyaputri,  A.
(2020). SISTEM INFORMASI PEMILIHAN  TEMPAT  WISATA MENGGUNAKAN METODE

## WEIGHTED
PRODUCT.
Indonesian  Journal  of  Technology,
Informatics  and  Science  (IJTIS) , 2 (1), 27–32. https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i1.56 49