Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Implementasi Metode Collaborative Filtering By Item Based Approach Untuk Strategi Digital Tourism
Renita Astri a , Zulfahmi b , Faradika c , Ahmad Kamal d
a Sistem Informasi, Fakultas Farmasi Sains dan Teknologi, Universitas Dharma Andalas Padang, rethakamal@unidha.ac.id
b Sistem Informasi, Fakultas Farmasi Sains dan Teknologi, Universitas Dharma Andalas Padang, da.syem@unidha.ac.id c Sistem Informasi, Fakultas Farmasi Sains dan Teknologi, Universitas Dharma Andalas Padang, faradika@unidha.ac.id
d Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia Pekanbaru, ahmad.kamal@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Submitted: 14-06-2024, Reviewed: 11-07-2024, Accepted 17-07-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1456

## Abstract
West  Sumatra  is  one  of  the  cities  in  Indonesia  that  has  many  tourist  attractions.  Tourist  attractions  are  one  of  the entertainment for people in Indonesia, especially West Sumatra. Provinces that are rich in natural, cultural and artificial tourism  are able to give  a  comfortable  impression  to  tourists  visiting this area.  In  addition  to  its tourist attractions,  the natives of West Sumatra are also kind and friendly to tourists on vacation. In choosing a tourist spot, there are some tourists who look for tours according to their wishes. However, sometimes they get incomplete information about the tour they want. With the rapid development of technology, a system is needed that can help provide information and recommend tourist attractions  to  tourists.  With  this  system,  it  is  expected  to  help  provide  the  information  desired  by  users  later.  This recommendation system uses the Collaborative Filtering method with an item-based approach. The recommendation process in this system is done by calculating Similarity between specifications that make up an item of tourist attractions that users want with the specifications of tourist attractions contained in the system. This system produces recommendations for tourist attractions with information about tourism in West Sumatra, and can provide solutions for tourists in choosing a place of tourism that suits their desires.
Keywords: Digital Tourism, Collaborative filtering, Item based, tourism, recommendation

## Abstrak
Sumatera Barat merupakan salah satu kota di Indonesia yang memiliki banyak tempat wisata. Tempat wisata merupakan salah satu hiburan bagi masyarakat di Indonesia khususnya Sumatera Barat. Propinsi yang kaya akan wisata alam, budaya dan buatan mampu memberikan kesan nyaman bagi para wisatawan yang berkunjung di daerah ini. Selain tempat wisatanya, penduduk asli Sumatera Barat ini juga baik dan ramah terhadap wisatawan yang sedang berlibur. Dalam memilih tempat wisata, ada beberapa wisatawan yang mencari wisata sesuai dengan keinginannya. Namun, terkadang mereka mendapatkan informasi yang belum lengkap tentang wisata yang mereka inginkan. Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  memberikan  informasi  dan  merekomendasikan  tempat  wisata  kepada wisatawan. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu memberikan informasi yang diinginkan oleh pengguna nantinya.  Sistem  rekomendasi  ini  menggunakan  metode  Collaborative  Filtering  dengan  pendekatan  item-based.  Proses rekomendasi pada sistem ini dilakukan dengan menghitung Similarity antar spesifikasi yang membentuk suatu item tempat wisata yang diinginkan pengguna dengan spesifikasi tempat wisata yang terdapat di dalam sistem. Sistem ini menghasilkan rekomendasi  tempat-tempat  wisata  dengan  informasi  mengenai  pariwisata  yang  terdapat  di  Sumatera  Barat,  dan  dapat memberikan solusi bagi wisatawan dalam memilih tempat pariwisata yang sesuai dengan keinginannya.
Kata kunci : Digital Tourism, Collaborative filtering, Item based, pariwisata, rekomendasi

## PENDAHULUAN
Sumatera  Barat  merupakan  salah  satu  destinasi pariwisata  di  Indonesia.  Berbagai  destinasi  wisata selalu dicari oleh wisatawan yang baru pertama kali menginjak daerah ini karena banyak terdapat wisata alam  dan  budaya  yang  kaya.  Mulai  dari  Pantai Padang,  Lembah  Anai,  Lembah  Harau,  Danau Singkarak,  Dananu  Maninjau,  Mandeh,  Istano Pagaruyung dan banyak objek wisata lainnya.
Namun sejak akhir tahun 2019, terdapat wabah yang  membuat  perekonomian,  khususnya  sektor pariwisata di seluruh dunia jatuh, yaitu wabah virus Corona  yang  dikenal  dengan  Pandemi  COVID- 19[1].  Pandemi  COVID-19  menjadi  mimpi  buruk bagi  seluruh  sektor  industri,  terutama  pariwisata Indonesia  khususnya  Sumatera  Barat  (Sumbar)[2],
[3].  Salah  satu  dampak  terburuk  bagi  industri pariwisata  Sumbar  adalah  menurunnya kedatangan wisatawan. Seiring dengan menurunnya kedatangan wisatawan, berdampak langsung pada  menurunnya penghasilan  pekerja  wisata  di  propinsi  Sumbar ini[4].
Untungnya,  perkembangan  teknologi  menjadi angin  segar  bagi  sektor  pariwisata  dan  ekonomi kreatif  untuk  bisa  bertahan  dan  berkembang  di tengah pandemi. Perlahan jumlah kunjungan wisata mulai  meningkat.  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Sumatera  Barat,  jumlah  kunjungan wisatawan  mancanegara  tahun  2022  adalah sebanyak  4.144  wisatawan.  Tingkat  Penghunian Kamar  Hotel  (TPK)  pada  hotel  berbintang meningkat sebesar 6,35 poin dari 42,13 persen tahun
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
2021  menjadi  48,48  persen pada  tahun 2022.  Pada hotel non bintang dan akomodasi lainnya TPK tahun 2022 tercatat sebesar 19,86 persen, atau meningkat 1,52  poin  dibandingkan  tahun  2021  yang  tercatat sebesar  18,34  persen.  Pada  tahun  2022,  Jumlah akomodasi di Provinsi Sumatera Barat ada sebanyak 960  unit.  Jumlah  ini  bertambah  sebanyak  94  unit dibanding tahun sebelumnya. Akomodasi ini terdiri dari 88 unit hotel tergolong hotel berbintang dan 872 unit hotel non bintang dan akomodasi lainnya[5].

## Gambar 1. Peta Wilayah Sumatera Barat Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Barat
Kunci  utama  para  pelaku  pariwisata  dan ekonomi kreatif bertahan di tengah pandemi adalah memiliki  kemampuan  adaptasi,  inovasi,  dan kolaborasi  yang  baik[6].  Ketiga  kemampuan  itu sebenarnya  sudah  mulai  diterapkan  di  Indonesia melalui digital  tourism.  Salah  satu  aplikasi  yang dapat  mengakomodir  segala  kebutuhan  di  atas adalah  sistem  rekomendasi  yaitu  pemanfaatan teknologi  untuk  pemulihan  wisata[7],  [8],  berupa penerapan  metode  collaborative  filtering  by  item based  approach  untuk  strategi  digital  tourism. Dalam  sistem  ini  tujuan  utamanya  adalah mempromosikan wisata alam sebagai daya tariknya. Provinsi  Sumbar  merupakan  provinsi  yang  kaya akan  keindahan  alamnya  yang  pastinya  sangat berpotensi untuk memulihkan sektor pariwisata jika wisata  alam  Sumbar  lebih  maksimal  dipromosikan pada  wisatawan[9].  Sistem  rekomendasi  wisata sudah  banyak  dikembangkan  untuk  saat  ini, Berdasarakan  penelitian  “Sistem  Rekomendasi Tempat  Wisata  Kota  Padang  Dengan  Haversine”, dihasilkan  sebuah  prototipe  sistem  rekomendasi pariwisata  dimana  metode  pengkuran  jarak  antara lokasi  pengguna  dengan  lokasi  tempat  wisata menggunakan metode Haversine[10]. Sistem rekomendasi  tempat  wisata  kota  Padang  terdekat menggunakan metode Haversine dapat memberikan 2 rekomendasi tempat wisata kota Padang terdekat dari  lokasi  pengguna  yang  dipilih  dan  detail informasi  pada  sistem  rekomendasi  tempat  wisata kota  Padang  terdekat  menggunakan  metode Haversine  akan  menampilkan  nama  tempat  wisata kota  Padang,  jarak  dari  lokasi  pengguna  dengan tempat wisata kota Padang, alamat, nomor telepon,
hotel  terdekat,  restoran  terdekat  dan  deskripsi tempat wisata kota Padang yang dipilih. Teknologi informasi  sangat  mendukung  kegiatan  penelitian berbasis IT[11], [12], termasuk penelitian di bidang pariwisata. Penelitian tentang analisa sentimen pada objek  wisata  pantai  kota  Padang  setelah  pandemi COVID-19  menggunakan  Naive  Bayes[13]  juga telah dilakukan untuk mendukung penelitian ini. Sistem  rekomendasi  yang  dihasilkan  ini menggunakan  metode  Collaborative  Filtering[14] dengan  pendekatan  item-based  berdasarkan  data motivasi  personal  wisatawan  yang  berupa  umur, jenis  kelamin,  dan  jenis  minat  wisata  alam. Collaborative  filtering  merupakan  sub  bagian  dari machine  learning yang  ditujukan  untuk melakukan prediksi  keinginan  pengguna  berdasarkan  kegiatan yang  dilakukan  sekelompok  pengguna  seperti pemberian  rating  terhadap  suatu  barang.  Metode collaborative filtering pada prinsipnya adalah proses menyaring  data  berdasarkan  kemiripan  informasi, karakteristik,  atau  profil  dari  para  pengguna[15], [16], [17]. Jadi, ide dasar dari metode collaborative filtering  adalah,  pendapat  dari  pengguna  lain. Rekomendasi  dihasilkan  berdasarkan  pendapat pengguna  lain  yang  diberikan  dalam  bentuk pemberian  rating.  Dari  rating  tersebut  dilihat kemiripan  karakteristik  antara  item,  sehingga dihasilkan  informasi  baru  yang  bermanfaat  bagi pengguna[18].
Metode  Item  based  collaborative  filtering merupakan metode  yang  dapat  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  pilihan  tepat  untuk menentukan pilihan berdasarkan skor dari item-item yang bersesuaian seperti tergambar pada Gambar 2.

## Gambar 2. Item Based Collaborative Filtering
Sistem rekomendasi Item Based Collaborative  Filtering  umumnya  digunakan  untuk mengkalkulasi  kemiripan  item  yang  sifatnya  statis dikarenakan  setiap  pengguna  akan  mendapatkan hasil  yang  sama  untuk  satu  item  yang  dijadikan sebagai  target  rekomendasi.  Walaupun  demikian, Item  Based  Collaborative  Filtering  lebih  unggul pada  optimisasi  sehingga  proses kalkulasi  tidak memakan waktu yang banyak[16].
Untuk  menghitung  nilai  kemiripan  antar item  digunakan  Algoritma  Adjusted  cosine similarity.  Algoritma  Adjusted  cosine  similarity
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
adalah  algoritma  yang  dibuat  untuk  mengatasi kelemahan  algoritma  dasarnya,  yaitu  algoritma cosine      similarity[19],  [20],  [21].      Algoritma Adjusted   cosine   similarity mengatasi kelemahan algoritma  cosine  similarity,  dimana  dalam  hal  me- rating,  user  memiliki  perbedaan  skema.  Ada  yang memberi  rating  tinggi  untuk  sebuah  item,  lalu memberi  rating  rendah  pada  item  lainnya.  Lalu, untuk  item  yang  sama,  item  tersebut  diberi  rating biasa  dan  rendah.  Untuk  menyeimbangkan  nilai rating  nya,  maka  dihitunglah  rata-rata  dari  masing masing user dengan persamaan (1) berikut :
𝑅 𝑢 = ∑ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑙𝑙 𝑖𝑡𝑒𝑚 (𝑅 𝑢 )
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 (1) Selanjutnya persamaan (2) berikut merupakan  persamaan  dari  algoritma  Adjusted cosine similarity yang digunakan untuk menemukan nilai similarity antar item:
𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗) = ∑ (𝑟𝑢,𝑖− 𝑟̅𝑢) 𝑢𝜖𝑈 ∑ (𝑟𝑢,𝑗− 𝑟̅𝑢) 𝑢𝜖𝑈 √∑ (𝑟𝑢,𝑖−𝑟𝑢)2 𝑢∈𝑈 √∑ (𝑟𝑢,𝑗−𝑟𝑢)2 𝑢∈𝑈
(2)
Keterangan: Sim(i,j)  = Nilai kemiripan antara item i dan item j 𝑢 ∈ 𝑈 = Himpunan user u 𝑅 𝑢𝑖 = Rating user u pada item i. 𝑅 𝑢𝑗 = Rating user u pada item j. R ̅ 𝑢 = Nilai rata-rata rating user u.
Langkah  terakhir,  menghitung  prediksi sebuah  item.  Perhitungan  prediksi  dilakukan dengan  dua  pendekatan  yaitu  item  yang  sudah pernah  di-rating  oleh  pengguna  ( non  cold-start problem )  dan  item  yang  belum  pernah  di-rating sama  sekali  ( cold-start  problem )  sesuai  dengan persamaan (3) di bawah ini :
𝑃(𝑎, 𝑖) = ∑ (𝑅 𝑎,𝑖 ∗𝑆 𝑖,𝑗 ) 𝑖∈𝐼 ∑ |𝑆 𝑖,𝑗 | 𝑖∈𝐼 (3)
Keterangan:
P (a,i)= Prediksi untuk pengguna a pada produk i iϵI= Himpunan produk yang mirip dengan produk i Ra,I= Rate pengguna a pada produk i Si,j= Nilai kemiripan antara produk i dan produk j .
Selanjutnya  untuk  menghitung  akurasi  atau besar error hasil prediksi rating dari sistem terhadap rating sebenarnya yang pengguna berikan terhadap suatu  item  digunakan  formula  (4) Mean  Absolute Error (MAE)
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑝 𝑖 −𝑞 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 (4)
Keterangan : MAE = Nilai Mean Absolute Error
pi  = rating yang diprediksi qi = rating yang sebenarnya n  = banyaknya pasangan rating asli dan prediksi

## METODE PENELITIAN
Pada  kegiatan penelitian  ini, digunakan  model penelitian  pengembangan   ADDIE  (  Analisa, Desain, Development, Implementation dan Evaluation).  Sesuai  namanya  merupakan  model yang melibatkan tahap-tahap pengembangan model dengan lima langkah/fase  pengembangan [22], [23] meliputi  :  Analysis,  Design,  Development  or Production, Implementation or Delivery and Evaluations). Berikut  metode  penelitian  yang digunakan  lebih  jelaskanya  akan  dideskripsikan pada gambar. 3 di bawah ini :

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## Gambar 3. Metode Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan mencakup  5  kegiatan  yaitu  Analisa,  Desain, Develop,  Implementasi  dan  Evaluasi  (ADDIE). Melalui  tahapan  penelitian  tersebut,  luaran  yang akan  dihasilkan  adalah  sebuah  aplikasi  sistem rekomendasi digital tourism yang akan dimanfaatkan  oleh  wisatawan  untuk  mendapatkan informasi  mengenai  daerah  tujuan  wisata  yang sesuai dengan preferensinya.
Tahap Model Penelitian Pengembangan ADDIE :
1. Analysis Dalam model penelitian pengembangan ADDIE tahap  pertama  adalah  menganalisis  perlunya pengembangan  produk  baru  dan  menganalisis kelayakan  serta  syarat-syarat  pengembangan produk.  Pengembangan  suatu  produk  dapat diawali oleh adanya masalah dalam produk yang sudah  ada/diterapkan.  Masalah  dapat  muncul dan  terjadi  karena  produk  yang  ada  sekarang atau  tersedia  sudah  tidak  relevan  dengan kebutuhan sasaran, lingkungan belajar, teknologi,  karakteristik  peserta  didik  dan sebagainya. Pada  penelitian  ini  tahap  analysis
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
menghasilkan
kelayakan
dan syarat
pengembangan  aplikasi  digital  tourism  dengan menggunakan  metode  Item-based  collaborative filtering.
2. Design Kegiatan  desain  dalam  model  penelitian pengembangan  ADDIE  merupakan  proses sistematik yang dimulai dari merancang konsep dan konten di dalam produk tersebut. Rancangan ditulis  untuk  masing-masing  konten  produk. Petunjuk  penerapan  desain  atau  pembuatan produk diupayakan ditulis secara jelas dan rinci. Pada tahap ini rancangan produk masih bersifat konseptual dan akan mendasari proses pengembangan  di  tahap berikutnya.  Pada  tahap ini  dilakukan  perancangan  konsep  dan  konten untuk  menerapkan  metode  Item-based  untuk sistem rekomendasi  digital tourism di Sumatera Barat.
3. Development Development dalam model penelitian pengembangan ADDIE berisi kegiatan realisasi rancangan produk yang sebelumnya telah dibuat. Pada tahap sebelumnya, telah disusun kerangka konseptual  penerapan  produk  baru.  Kerangka yang  masih  konseptual  tersebut  selanjutnya direalisasikan  menjadi  produk   yang  siap  untuk diterapkan.   Pada  tahap  ini  dilakukan  kegiatan pemrograman untuk menentukan nilai similarity, menghitung prediksi dan nilai MEA dari model sistem rekomendasi digital tourism yang dibuat sekaligus  untuk  merealisasikan  desain  pada tahap sebelumnya.
4. Implementation Penerapan  produk  dalam  model  penelitian pengembangan  ADDIE  dimaksudkan  untuk memperoleh umpan balik terhadap produk yang dibuat/dikembangkan.  Umpan  balik  awal  (awal evaluasi)  dapat  diperoleh  dengan  menanyakan hal-hal yang berkaitan dengan tujuan pengembangan  model  sistem  rekomendasi digital tourism yang telah dibangun sebelumnya.
5. Evaluation
Tahap  evaluasi  pada  penelitian  pengembangan model ADDIE dilakukan untuk memberi umpan balik  kepada  pengguna  produk,  sehingga  revisi dibuat  sesuai  dengan  hasil  evaluasi  atau kebutuhan  yang  belum  dapat  dipenuhi  oleh model  sistem  rekomendasi  digital  tourism  ini. Tujuan akhir evaluasi yakni mengukur ketercapaian  tujuan  dari  model  rekomendasi digital tourism yang dikembangkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dataset yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut :
Pantai Padang Jembatan Siti Nurbaya Pasir Jambak Teluk Bayur Batu Malin Kundang U1 2 0 5 4 3 U2 1 4 1 0 3 U3 4 3 0 2 3 U4 2 5 4 2 0 U5 0 3 3 5 4
Tabel  1  menyatakan  nilai  rating  yang diberikan  oleh  masing-masing  pengunjung  (U). Nilai  0  menyatakan  bahwa  pengunjung  tersebut belum  memberikan  rating  pada  objek  wisata tersebut.  Untuk  proses  perhitungan  Item-based Collaborative  Filtering  hal  yang  pertama dilakukan  adalah  mencari  Cosine  Similarity. Berikut adalah salah satu contoh perhitungan nilai similarity berdasarkan dataset diatas :
𝑠𝑖𝑚 (𝑃𝑎𝑛𝑡𝑎𝑖 𝑃𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔,𝑃𝑎𝑠𝑖𝑟 𝐽𝑎𝑚𝑏𝑎𝑘)= (2 𝑥 5)+(1 𝑥 1)+(2 𝑥 4) √1 2 +1 2 + 1 2 𝑥 √(5 2 +1 2 +4 3 ) =0,977
Berdasarkan  salah  satu  contoh  perhitungan nilai  similarity  di  atas,  maka  didapatkan  nilai similarity sesuai gambar 4 berikut:
Gambar 4 : Nilai similarity antar objek wisata
Setelah  mendapatkan  nilai  similarity  maka selanjutnya adalah mencari prediksi rating wisata yang belum diberikan oleh pengguna menggunakan perhitungan weighted sum, berikut adalah rumus weighted sum yang digunakan:
𝑃(𝑎, 𝑖) = ∑ (𝑅 𝑎,𝑖 ∗ 𝑆 𝑖,𝑗 ) 𝑖∈1 ∑ |𝑆 𝑖,𝑗 | 𝑖∈1
Berikut adalah salah satu contoh perhitungan nilai  weighted  sum  berdasarkan  nilai  similarity diatas.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## 𝑃(𝑚𝑜𝑛𝑖𝑐𝑎, 𝑗𝑒𝑚𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑡𝑖 𝑛𝑢𝑟𝑏𝑎𝑦𝑎)
= (2 ∗ 0.802) + (5 ∗ 0.915) + (4 ∗ 0.823) + (3 ∗ 0.971) 0.802 + 0.915 + 0.823 + 0.971
= 3.527
Dari  perhitungan  weighted  sum  diatas ditemukan bahwa nilai prediksi rating dari wisata Jembatan  Siti Nurbaya adalah  3.527  yang dibulatkan  keatas  menjadi  4, berdasarkan  contoh perhitungan weighted sum, maka dapat dihasilkan prediksi rating  sesuai tabel 2 berikut:
Pantai Padang Jembatan Siti Nurbaya Pasir Jambak Teluk Bayur Batu Malin Kundang U1 2 4 5 4 3 U2 1 4 1 4 3 U3 4 3 3 2 3 U4 2 5 4 2 2 U5 3 3 3 5 4
Dari  kedua  perhitungan  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  untuk  mencari  nilai  prediksi bisa  digunakan  menggunakan  cosine  similarity untuk  mencari  persamaan  dari  nilai  setiap pariwisata.  Dapat  disimpulkan  bila  kita  memilih wisata Pantai Padang,  maka yang akan direkomendasikan  adalah  Pasir  Jambak,  Batu Malin  Kundang  dan  Teluk  Bayur,  sedangkan weighted  sum  digunakan  untuk  membantu perhitungan akurasi atau besar error hasil prediksi rating.
Langkah terakhir adalah menghitung akurasi dari  hasil  prediksi  menggunakan  mean  absolute error.  Berikut  rumus  mean  absolute  error  yang digunakan:
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛
Berikut  adalah  perhitungan  mean  absolute error berdasarkan nilai prediksi diatas :
MAE = |(4−3.2):(4−3.2):((3−3.2) ∗ −1):((2−3.2) ∗ −1):((3−3.2) ∗ −1)|
5 = 0.160
Maka  hasil  dari  perhitungan  mean  absolute error diatas menghasilkan akurasi atau besar error pada  hasil  prediksi  pariwisata  sebesar  0.160 kemudian  diubah  menjadi  nilai  mean  absolute percentage  error  sebesar  16%  yang  menyatakan Hasil Prediksi Baik.
Tahapan terakhir adalah pengujian (testing). Testing adalah sebuah tahap dilakukannya  pengujian  terhadap  keseluruhan hasil  penelitian.  Pengujian  ini  berfungsi  sebagai pengecekan hasil penelitian apakah hasil penelitian  berjalan  sesuai  dengan  fungsi  yang telah  ditetapkan.  Berikut  adalah  salah  satu  hasil pengujian  fungsi  yang  ada  pada  aplikasi  sistem
rekomendasi pariwisata, yaitu fungsi pengelolahan data master pengguna.
N o Tujuan Skenario Output Yang Diharap kan Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Mena mbah data pengg una Admin ingin menambah kan data pengguna Data master pengg una berta mbah Uji berhasil Normal 2 Meng ubah data pengg una Admin ingin mengubah data pengguna Data master pengg una berub ah
Uji berhasil Normal

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  penelitian mengenai  penerapan  metode  Item-  based Collaborative  Filtering  pada  sistem  rekomendasi pariwisata  Kota  Padang,  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu:  telah dihasilkannya  sistem  rekomendasi  pariwisata yang menerapkan metode Item-based
Collaborative  Filtering.  Hasil  evaluasi  dari penerapan  metode  Item-based  Collaborative Filtering pada aplikasi menghasilkan nilai akurasi atau besar error hasil prediksi pariwisata sebesar 16% yang menyatakan bahwa prediksi baik. Hasil pengujian  penerimaan  aplikasi  kepada  pengguna menggunakan  pengukuran  User  Acceptance Testing menghasilkan pernyataan dapat membantu  wisatawan  serta  masyarakat  untuk mencari tempat pariwisata baru.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih dipersembahkan kepada Bapak Rektor Universitas Dharma Andalas yang teah  membantu  mendanai  dan  memfasilitasi penelitian  ini,  Ketua  LP3M  Universitas  Dharma Andalas,  Kaprodi  dan  para  dosen  prodi  Sistem Informasi  serta  seluruh  pihak  yang  telah memberikan  sumbangan  ide  dan  saran  untuk keberhasilan  penelitian  dan  atau  yang  telah membantu  dalam  pelaksanaan  penelitian  dan penulisan manuskrip ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Abbas,  R.  Mubeen,  P.  T.  Iorember,  S.  Raza,  and  G. Mamirkulova,  “Exploring  the  impact  of  COVID-19  on tourism: transformational potential and implications for a sustainable recovery of the travel and leisure industry,” Current  Research  in  Behavioral  Sciences ,  vol.  2,  p. 100033, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.crbeha.2021.100033.
[2] Kementrian Luar Negri Republik Indonesia, “Pariwisata Indonesia  Pasca  Pandemi,  Pemulihan  Pasar,  dan  Kerja Sama  dengan  Kawasan  Amerika:  Perlunya  Konsolidasi Nasional.” 2021.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 591-596 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[3] R.  Nasruddin and  I.  Haq, “Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB) dan Masyarakat Berpenghasilan Rendah,”
SJSBS , vol. 7, no. 7, May 2020, doi:
10.15408/sjsbs.v7i7.15569.
[4] “NERACA_SATELIT_PARIWISATA_DAERAH_ PROVINSI_SUMBAR_compressed.pdf.”
[5] BPS  Sumatera  Barat, Provinsi  Sumatera  Barat  Dalam Agka 2023 . 2022.
[6] F.  R.  Khoir,  A.  A.  Subandri,  F.  N.  Alanshori,  Z.  M.  H. Solihah, M. Munawir, and A. S. Perdana, “Perencanaan Rute  Optimal  Kunjungan  Destinasi  Wisata  Bandung dengan Algoritma Dijkstra Pada C++,” JTEKSIS , vol. 6, no. 2, pp. 275–281, Apr. 2024, doi:
10.47233/jteksis.v6i2.1167.
[7] R.  Astri,  “SISTEM  INFORMASI  E-TOURISM SEBAGAI SARANA PROMOSI PARIWISATA KOTA PADANG”.
[8] R. Astri, F. Faradika, M. R. A, and A. Kamal, “Digital Management  of  Micro,  Small  and  Medium  Enterprises (MSME) Activities Based on the Unified Approach,” SJI , vol.  8,  no.  2,  pp.  258–267,  Nov.  2021,  doi: 10.15294/sji.v8i2.29339.
[9] A. Rovylendes, A. Arnailis, Y. Yusnelli, M. Murniati, F.
Herdianto,  and  N.  Nofridayati,  “Promotion  of  West Sumatra  Tourism  in  the  Creative  Industry  and  Its Strategic  Value  in  the  Language  of  Promotion,” RNH , vol. 12, no. 1, p. 113, Jun. 2023, doi:
10.26499/rnh.v12i1.5839.
[10] E.  P.  E.  Putri  and  H.  Februariyanti,  “SISTEM
REKOMENDASI TEMPAT WISATA KOTA PADANG  DENGAN  HAVERSINE,” Proceeding SENDIU , 2020.
[11] F. Faradika, R. Astri, and Z. Zulfahmi, “Sistem Informasi
Penjadwalan  Otomatis  Media  Sosial  Instagram  Untuk Mendukung  Promosi  Program  Studi  Di  Universitas Dharma Andalas,” JTEKSIS , vol. 2, no. 2, pp. 225–230, Jul. 2020, doi: 10.47233/jteksis.v2i2.149.
[12] R.  Astri  and  A.  Kamal,  “IT-Dashboard  Application  To Determine The Type Of Subsidized Assistance,” Jurnal Ipteks Terapan , vol. 17, no. 3, pp. 703–709, 2023.
[13] R.  Astri,  L.  Po  Hung,  S.  Binti  Sura,  A.  Kamal,  and  R. Yuliet, “Sentiment analysis using naive bayes for reviews of  visitors  to  Padang  City  beach  tourism  after  the COVID-19  pandemic,” E3S  Web  Conf. ,  vol.  464,  p.
06002, 2023, doi: 10.1051/e3sconf/202346406002.
[14] R.  Astri,  A.  Kamal,  and  S.  B.  Sura,  “Coffee  Shop
Recommendation System Using an Item-Based Collaborative Filtering Approach,” in 2022 International Symposium  on  Information  Technology  and  Digital Innovation (ISITDI) , Padang, Indonesia: IEEE, Jul. 2022, pp. 65–67. doi: 10.1109/ISITDI55734.2022.9944403.
[15] P.  A.  Manjare,  P.  V.  Ninawae,  M.  L.  Dabhire,  R.  S. Bonde,  D.  S.  Charhate,  and  M.  S.  Gawande, “Recommendation System Based on Tourist Attraction,” International  Research  Journal  of  Engineering  and Technology  (IRJET) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  877–881,  Apr. 2016.
[16] D. Massimo and Ricci, “Building effective recommender systems for tourists,” AI Magazine , vol. 43, pp. 209–224, 2022.
[17] K.  Kesorn,  W.  Juraphanthong,  and  A.  Salaiwarakul, “Personalized  Attraction  Recommendation  System  for
Tourists  Through  Check-In  Data,” IEEE  Access , vol.  5, pp. 26703–26721, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2778293.
[18] R.  Astri,  A.  Kamal,  and  S.  B.  Sura,  “Coffee  Shop Recommendation System Using an Item-Based Collaborative Filtering Approach,” in 2022 International Symposium  on  Information  Technology  and  Digital Innovation (ISITDI) , Padang, Indonesia: IEEE, Jul. 2022, pp. 65–67. doi: 10.1109/ISITDI55734.2022.9944403.
[19] K.  M.  K.  Chendur,  V.  Priya,  R.  M.  Priya,  and  S.  L. Lakshmi, “Book Recommender System using Improved Collaborative Filtering,” IJRESM, International Journal of  Research  in  Engineering  Science  and  Management , vol. 4, no. 4, pp. 51–56, 2021.
[20] Z. Fayyaz, M. Ebrahimian, D. Nawara, A. Ibrahim, and R.  Kashef,  “Recommendation  Systems:  Algorithms, Challenges,  Metrics,  and  Business  Opportunities,” Applied Sciences , vol. 10, Nov. 2020.
[21] F.  O.  Isinkaye,  Y.  O.  Folajimi,  and  B.  A.  Ojokoh, “Recommendation  systems:  Principles,  methods  and evaluation,” Egyptian  Informatics  Journal ,  vol.  16,  no.
13, pp. 261–273, Nov. 2015.
[22] N.  Azizah,  “DESAIN  PEMBELAJARAN  ADDIE
(ANALYSIS, DESIGN, DEVELOPMENT, IMPLEMENTATION, AND EVALUATION) E- LEARNING PADA MATERI SEJARAH KEBUDAYAAN ISLAM,” Jurnal Pendidikan Islam . [23] A. Kamal and R. Astri, “Implementasi Unified Approach Methode  Pada  Transaksi  Penyewaan  Freezer  CV.  BDR Padang,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 74–80, 2019.