Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 192 - 198 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Implementasi Metode Cosine Similarity Untuk Rekomendasi Pariwisata Berbasis Website
Implementation of the Cosine Similarity Method for Website-Based Tourism Recommendations
Muhammad Ilhamil Mi’Roj 1 , Vivine Nurcahyawati 2 , Anjik Sukmaaji 3 1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Dinamika
1 ilhamilroj49@gmail.com, 2 Vivine@Dinamika.ac.id, 3 Anjik@Dinamika.Ac.Id

## Abstract
Tourism is one of the industries that is interesting to be developed further by an area. Tourism is a strategic asset that drives the  development  of  an  area  with  tourism  potential.  Tourism  has  also  become  one  of  the  needs  of  the  community  that  is increasingly growing over time. People tend to go on vacation because they want to relax and do many fun things that they sometimes  do  not  have  time  to  do.  Sometimes  many  tourists  cannot  decide  to  visit  which  tourist destination  is  suitable  for their wishes. Therefore, a system is needed that can provide alternative recommendations for tourist destinations using the cosine similarity method to find similarities with the same composition and user acceptance testing to obtain testing results for the recommendation system that states success with a percentage of 90% out of 100%.
Keywords: tourism, cosine similarity, recommendation system

## Abstrak
Pariwisata merupakan salah satu industri yang menarik untuk dikembangkan secara lebih lanjut oleh suatu daerah, pariwisata merupakan  aset  strategis  yang  menjadi  pendorong  pembangunan  pada  suatu  daerah  yang  memiliki  potensi  pariwisata, pariwisata juga telah menjadi salah satu kebutuhan masyarakat yang semakin berkembang dari waktu ke waktu. Masyarakat cenderung  berpariwisata  karena  ingin  bersantai  dan  melakukan  banyak  hal  menyenangkan  yang  terkadang  tidak  sempat mereka lakukan. Terkadang banyak wisatawan yang tidak bisa mengambil keputusan untuk mengunjungi tempat pariwisata mana yang cocok dengan kemauan mereka. Maka dari itu dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi alternatif  berupa  tempat  pariwisata  dengan  menggunakan  metode cosine  similarity untuk  mencari  kesamaan  dengan komposisi yang sama serta pengujian user acceptance testing untuk mendapatkan hasil uji coba terhadap sistem rekomendasi yang menyatakan berhasil dengan presentase sebesar 90% dari 100%.
Kata kunci: pariwisata, cosine similarity, sistem rekomendasi

## 1. Pendahuluan
Pariwisata merupakan salah satu industri yang menarik untuk  dikembangkan  lebih  lanjut  oleh  suatu  daerah. Pariwisata  merupakan  aset  strategis  yang  menjadi pendorong  pembangunan  di  daerah  yang  memiliki potensi  pariwisata  [1].  Pariwisata  telah  menjadi  salah satu kebutuhan masyarakat yang semakin berkembang dari  waktu  ke  waktu.  Masyarakat  cenderung berpariwisata  karena  ingin  bersantai  dan  melakukan banyak  hal  menyenangkan  yang  terkadang  tidak sempat  mereka  lakukan.  Pariwisata  memiliki  peran yang  sangat  penting  bagi  pemerintah  dan  ekonomi suatu  negara,  yaitu:  sebagai  sumber  pendapatan,
penciptaan lapangan kerja, pengembangan infrastruktur,  promosi  budaya  dan  warisan,  stimuasi ekonomi regional, pendukung industri, dan meningkatkan citra dan diplomasi. Dengan memanfaatkan  potensi  pariwisata  dengan  baik, pemerintah  dapat  mengalami  manfaat  ekonomi  yang besar  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat secara  keseluruhan.  Namun,  juga  penting  untuk mencapai keseimbangan antara pembangunan pariwisata  yang  berkelanjutan  dengan  pelestarian lingkungan dan keberlanjutan budaya [2].
Terkadang  banyak  wisatawan  yang  tidak  mengetahui dan  kurang  bisa  mengambil  keputusan  untuk

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
mengunjungi  tempat  pariwisata  mana  yang  cocok dengan kemauan mereka, dikarenakan setiap masyarakat  mempunyai  tolak  ukur  sendiri  untuk menentukan  tempat  pariwisata  mana  yang  akan dikunjungi.  Hal  ini  memicu  wisatawan  untuk mengunjungi  suatu  daerah  tujuan  wisata  hanya berdasarkan  trend  yang  saat  ini  terjadi  bukan berdasarkan  minat  terhadap  objek  wisata  tersebut. Maka dari itu dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat memberikan  rekomendasi  alternatif  berupa  tempat pariwisata.
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  pendekatan  yang ditunjukan untuk mendapatkan bantuan dalam pengambilan  keputusan,  khususnya  bagi  pengguna yang sejauh ini mengalami jenis penanganan informasi yang  komplek  [3].  Banyak  situs  web  yang  sudah menggunakan  sistem  rekomendasi  untuk  menjual beragam  layanan,  tetapi  semua  layanan  tersebut memiliki kesamaan dengan layanan lain. Keunikan ini dapat  menjadi  patokan  untuk  mengevaluasi  seberapa kemungkinan  seseorang  akan  menyukai  layanan tersebut  [4].  Tetapi  beberapa  situs  web  penyedia layanan belum memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pengguna, sehingga pengguna membutuhkan rekomendasi  dari  pengguna  lain  yang  mengetahui tentang  layanan  yang  dicari  [5].  Maka  dari  itu,  dalam penelitian ini mencoba menerapkan perhitungan cosine smilarity untuk  menghitung  nilai  kemiripan  layanan berupa tempat pariwisata.
Metode cosine  similarity merupakan  salah  satu  cara yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  data  dalam  data mining  dan  sering  digunakan  untuk  menemukan layanan yang mirip. Cosine similarity akan menghitung  tingkat  kemiripan  dengan  menggunakan kata  kunci  [6].  Penelitian  lain  telah  berhasil menerapkan Cosine  Similarity dalam  sistemnya. Cosine Similarity terbukti dapat melakukan pengecekan  kemiripan  antara  skripsi  [7],  sehingga dapat  menjaga  kualitas  penelitian.  Pada  sistem pemesanan  asesoris,  metode  ini  juga  dapat  diterapkan untuk memberikan rekomendasi produk untuk konsumennya  [8].  Deteksi  kemiripan  bahasa  juga dapat dilakukan dengan menerapkan Cosine Similarity sebelum datanya dimasukkan dalam database [9].
Oleh  karena  itu, cosine  similarity dapat  digunakan untuk  menemukan  kemiripan  layanan  dalam  set  data yang besar dan dapat lebih cepat menemukan layanan yang  dicari.  Kata  kunci  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  rating  untuk  menyediakan rekomendasi  bagi  para  wisatawan  sehingga  akhirnya dapat  membantu  dalam  proses  pemilihan  tempat pariwisata.

## 2. Metode Penelitian
Untuk  dapat  menyelesaikan  penelitian  ini  dan memberikan solusi atas permasalahan penelitian, maka dilakukan beberapa tahap penelitian yaitu: pengambilan  data,  pengembangan  sistem,  dan  metode yang diusulkan, seperti terlihat pada Gambar 1.
2.1. Metode Pengambilan Data
Pada  penelitian  ini,  data  dikumpulkan  dengan  cara studi kepustakaan, observasi, dan penyebaran kuesioner.  Koleksi  literatur  studi  diperoleh  dari berbagai  sumber  seperti  jurnal,  buku  serta  situs website .  Observasi  serta  diseminasi  kuesioner  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  pada  data yang menjadi obyek dalam penelitian.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2. Metode Pengembangan Sistem
Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  mengikuti tahapan  pengembangan  dari System  development  life cycle (SDLC)  model waterfall ,  SDLC  merupakan bentuk representasi dari tahapan proses pengembangan sistem  yang  menyajikan  metode  atau  proses  yang terorganisir  untuk  membangun  sebuah  sistem  laporan laporan  [10].    Model Waterfall ,  juga  dikenal  sebagai model air terjun, sangat cocok untuk digunakan karena mudah dipahami dan kemungkinan terjadinya perubahan kebutuhan selama pengembangan perangkat lunak  sangat  minim  [11].  Tahapan  model waterfall pada  penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  analisis  dan pengumpulan data, implementasi serta testing.

## Gambar 2. Tahapan Pengembangan Sistem
Pada  Gambar  2  Tahapan  pengembangan  sistem menjelaskan  beberapa  proses  yang  dilakukan  pada penelitian ini, diantaranya:
Pengambilan Data
Pengembangan Sistem

## Metode yang Diusulkan

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Tujuan  dari  tahap  analisis  dan  pengumpulan  data adalah  untuk  memahami  kebutuhan  perangkat  lunak oleh  pengguna  serta  batasan  yang  diberikan  pada perangkat  lunak  tersebut  [12].  Pada  penelitian  ini informasi  diperoleh  melalui  wawancara  kepada  35 wisatawan serta dilakukannya survei secara langsung.
Tujuan dari tahap implementasi adalah mengembangkan  program  perangkat  lunak,  hasil  dari proses  ini  adalah  program  komputer  yang  berjalan sesuai  dengan  kebutuhan  yang  telah  direncanakan [13].  Pada  penelitian  ini  pengembangan  aplikasi dilakukan  dengan  menambahkan  metode cosine similarity untuk  menghasilkan  sebuah  rekomendasi pariwisata .
Tujuan dari tahap testing adalah melakukan pengujian program sebagai sistem yang lengkap untuk memastikan  bahwa  kebutuhan  sistem  telah  terpenuhi oleh  program  [14].  Pada  penelitian  ini  tahap testing dilakukan  untuk  menguji  apakah  program  bisa mengeluarkan  rekomendasi  pariwisata  berdasarkan perhitungan metode cosine similarity .
2.3. Metode yang Diusulkan
Setelah  mengumpulkan  data  dan  referensi  dari beberapa  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini mengusulkan  menggunakan  metode cosine  similarity untuk menghasilkan sistem rekomendasi dan mengusulkan User  Acceptance  Testing untuk  menguji apakah  sistem  rekomendasi  tersebut  berhasil  atau tidak.
Cosine  similarity adalah  metode  yang  menghitung tingkat  kemiripan  atau  kesamaan  (similarity)  antara dua  atau  lebih  objek  [15].  Tingkat  kemiripan  pada fungsi cosine similarity berkisar pada interval 0 (nol). Nilai  0  (nol)  menunjukkan  bahwa  kedua  objek  sangat berbeda, sedangkan nilai 1 (satu) menunjukkan bahwa kedua objek persis sama atau identik [16] dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝐴, 𝐵) = A ⃗⃗ ×B ⃗⃗ ||𝐴 ||∗||𝐵 ⃗ || (1)
Nilai  yang  dihasilkan  dari  persamaan  tersebut  adalah antara  -1,0  hingga  1,0.  Jika  nilai  yang  dihasilkan mendekati  1,0,  maka  hubungan  antara  kedua  produk menjadi  semakin  kuat.  Sebaliknya,  jika  nilai  yang dihasilkan  mendekati  -1,0,  maka  hubungan  antara kedua produk saling bertolak belakang [17].
Metode User  Acceptance  Testing merupakan  metode pengujian  yang  dilakukan  oleh end-user ,  yaitu pengguna  yang  berinteraksi  langsung  dengan  sistem. Dalam  metode  ini,  verifikasi  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  fungsi  sistem  berfungsi  sesuai dengan kebutuhan atau fungsinya [18]. Pengujian User Acceptance Test dilakukan sebelum meluncurkan atau menambahkan  fitur  baru  pada  aplikasi  tersebut. Dengan melakukan UAT, pengembang dapat
memahami dan mengetahui apakah sistem yang dibuat memenuhi  harapan  pengguna  atau  tidak.  UAT dilaksanakan  ketika  sistem  siap  digunakan,  tujuan utamanya  adalah  untuk  mengembangkan  perangkat lunak  yang  mampu  memenuhi  kebutuhan  pengguna. Tidak  hanya  memenuhi  persyaratan  spesifikasi  sistem dan  dapat  digunakan,  tetapi  juga  untuk  memastikan bahwa  sistem  dapat  diterima  dengan  baik.  Pada penelitian  ini user tersebut  adalah  wisatawan.  Daftar pertanyaan  yang  digunakan  pada  ujicoba  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Pertanyaan pada UAT [1].
No Pertanyaan
1 Apakah dengan aplikasi Sistem Rekomendasi Pariwisata ini,  Anda  dapat  lebih  mudah  dalam  mencari  Pariwisata pada Kabupaten Sidoarjo?
2 Apakah  menu  atau  fitur  aplikasi  Sistem  Rekomendasi Pariwisata yang telah dibuat mudah dipahami?
3 Apakah  penggunaan  font  aplikasi  Sistem  Rekomendasi
Pariwisata yang telah dibuat mudah dibaca? 4 Apakah penggunaan warna aplikasi Sistem Rekomendasi Pariwisata yang telah dibuat menarik?
5 Apakah  fungsi  Kategori  dapat  membantu  Anda  dalam mengelompokan Pariwisata yang sesuai kategorinya?
6 Apakah  fungsi  Filter  Rating  dapat  membantu  Anda dalam mencari Pariwisata terbaik?
7 Apakah  fungsi  tombol  lokasi  dapat  membantu  anda dalam menemukan lokasi Pariwisata yang Anda cari?
8 Apakah  fungsi  Rekomendasi  Pariwisata  yang  telah dibuat dapat membantu Anda dalam mencari Pariwisata baru?
9 Apakah  Fitur  Sign  Up  yang  telah  dibuat  mudah dipahami oleh Anda?
10 Apakah  fungsi  fitur  Tambah  Wisata  yang  telah  dibuat dapat  membantu  Anda  dalam  menambahkan  Pariwisata baru?
11 Apakah  tampilan  aplikasi  Sistem  Rekomendasi  Wisata yang telah dibuat menarik?
12 Secara keseluruhan, apakah aplikasi Sistem
Rekomendasi  Pariwisata  ini  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  menampilkan  Pariwisata  sehingga dapat  mempersingkat  waktu  dalam  penentuan  destinasi Pariwisata Anda selanjutnya?

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Setelah  rangkaian  kegiatan  wawancara,  survey,  studi literatur  serta  analisis  dan  perumuan  masalah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  rangkaian  sistem rekomendasi  wisata  dimulai  dari  admin  memasukkan tempat wisata ke sistem sehingga sistem menampilkan catalogue  objek  wisata,  kemudian  wisatawan  dapat memilih  objek  wisata  tersebut  untuk  mendapatkan informasi  dan  gambar  dari  objek  wisata  tersebut. Kemudian  wisatawan  dapat  memberikan  penilaian terhadap suatu objek wisata sehingga dapat menghasilkan sebuah rating perhitungan yang nantinya nilai  tersebut  akan  dihitung  oleh  sistem  untuk menghasilkan  sebuah  nilai similarity terhadap  tempat wisata  sehingga  sistem  dapat  memberikan  sebuah rekomendasi  kepada  wisatawan  tentang  objek  wisata yang sesuai berdasarkan kecocokan nilai similarity .

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Untuk  dapat  memenuhi  seluruh  kebutuhan  pengguna aplikasi  maka  dilakukan  analisis  kebutuhan  pengguna berdasarkan  hasil  analisis  proses  bisnis  dan  dapat dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pengguna,  tugas atau  wewenang  serta  kebutuhan  data  yang  diperlukan pada  aplikasi  yang  akan  dibangun.  Tabel  analisis kebutuhan pengguna dapat dilihat pada Tabel 2.
Setelah mengetahui kebutuhan masing-masing pengguna,  maka  untuk  menggambarkan  kontribusi datanya  dirancanglah  Data  Flow  Diagram  (DFD). Dalam sistem rekomendasi ini terdapat 4 proses utama yaitu:  menambah  data  rating  wisata,  pengajuan  data obyek  wisata,  perhitungan  rekomendasi  obyek  wisata, dan  pengelolaan  data  pendukung.  Lebih  detil  untuk melihat  aliran  data  pada  masing-masing  proses  dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada  sistem  rekomendasi  wisata  ini  terdapat  aliran data  yang  diproses  pada  masing-masing  prosesnya. Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  pada  sistem  ini terdapat  5  tabel  yaitu  tabel  users,  simpan  wisata, kategori, wisata, dan rating.
Tabel 2. Analisis Kebutuhan Pengguna Pengguna Tugas dan Tanggung Jawab Kebutuhan Data Admin Mengelola Data Master Pengguna Data Pengguna Mengelola Data Master Kategori 1. Data Kategori Mengelola Data Master Objek Wisata 1. Data Pengguna 2. Data Kategori 3. Data Objek Wisata Mengelola Perhitungan Rekomendasi Objek Wisata 1. Data Rating Pengguna Mengelola Data Pengajuan Objek Wisata Data Pengguna Data Kategori Data Pengajuan Objek Wisata Wisatawan Menambah Data Pengguna Data Pengguna Pengajuan Data Objek Wisata Data Pengguna Data Kategori Data Pengajuan Objek Menambah Data Rating Objek Wisata Data Pengguna Data Kategori Data Objek Wisata Data Rating Objek
Wisata
Gambar 3. Proses pada Sistem Rekomendasi Wisata

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)

## Gambar 4. Struktur Database Sistem Rekomendasi

## 3.1. Menghitung Kemiripan Item
Tahap  penting  dalam  sistem  rekomendasi  adalah menghitung  kemiripan ( similarity ) antara rating setiap item.  Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  simulasi perhitungan  implementasi  metode cosine  similarity untuk  mengetahui  kemiripan  antara  beberapa  tempat pariwisata berdasarkan rating masing-masing pariwisata.
Pada Tabel 3, Dataset perhitungan menjelaskan bahwa U  adalah  user  yang  memberikan  rating  pada  tempat wisata.  Pada  contoh  ini  terdapat  4  user  yaitu  U1,  U2, U3,  dan  U4.  Sedangkan  T1-T7  adalah  mewakili tempat  wisata,  dimana  T1  adalah  Sego  Sambel  Mbak Siti, T2 adalah Peskop Plus, T3 adalah Bakso Piitung, T4  adalah  Lontong  Kupang  Pak  Misari,  T5  adalah Rawon Gajah  Mada, T6 adalah Warung Mbak Evi dan T7  adalah  Warung  Apung  Rahmawati.  Diperlihatkan juga pada Tabel 1, beberapa user telah memberi rating kepada  beberapa  tempat  pariwisata.  Nilai  rating  yang diberikan adalah 1-5. Sedangkan angka 0 menunjukkan  bahwa  user  tersebut  belum  memberikan penilaian  pada  tempat  wisata  tersebut.  Selanjutnya data  tersebut  dibutuhkan  untuk  menentukan  nilai similarity dari dataset tersebut.
Tabel 3. Dataset perhitungan
T1
T2 T3 T4 T5 T6 T7 U1 5 5 5 5 0 2
3 U2 4 4 3 3 0 0 0 U3 5 5 5 5 5 0 0 U4 5 2 4 5
0 0 0
Persamaan  2  adalah  salah  satu  contoh  perhitungan nilai similarity berdasarkan dataset.
𝑠𝑖𝑚 (𝑇1,𝑇2) = (5×5)+(4×4)+(5×5)+(5×2) √(5 2 +4 2 +5 2 +5 2 × √(5 2 +4 2 +5 2 +2 2 = 0.952 (2)
Berdasarkan  salah  satu  contoh  perhitungan  nilai similarity di  atas,  maka  didapatkan  nilai similarity seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Similarity Similarity antara pariwisata Nilai similarity 𝑆𝑖𝑚 (𝑇1,𝑇2) = 0.952 𝑆𝑖𝑚 (𝑇1,𝑇3) = 0.993 𝑆𝑖𝑚 (𝑇1,𝑇4) = 0.995 𝑆𝑖𝑚 (𝑇2,𝑇3) = 0.966 𝑆𝑖𝑚 (𝑇2,𝑇4) = 0.939 𝑆𝑖𝑚 (𝑇3,𝑇4) = 0.995
Pada Tabel  4,  nilai  s imilarity menampilkan  hasil  nilai similarity dari  pariwisata  yang  terdapat  pada  data  set maka langkah selanjutnya adalah mencari rekomendasinya,  dimana  rekomendasi  didapatkan apabila  nilai similarity yang  mendekati  angka  (1). Maka  dari  itu  ketika  memilih  T1  maka  yang  akan direkomendasikan oleh sistem adalah T3, T4 serta T2.
3.2. Implementasi Cosine Similarity
Untuk  menambah  data  wisata  maka  disediakan halaman  yang  dapat  diakses  oleh  wisatawan.  Pada halaman  Tambah  Wisata  ini  terdapat  beberapa  kolom inputan  seperti  nama  wisata,  kategori  wisata,  lokasi wisata  yang  di  isi  menggunakan  link google  maps , provinsi  dari  tempat  wisata,  kota  dari  tempat  wisata, dan yang terakhir deskripsi dari tempat wisata tersebut. Bila  sudah  di  isi  maka  bisa  menekan  kirim  untuk mengirimkan  hasil  inputan  wisata  agar  di  proses  oleh admin. Hasil  implementasi dapat dilihat pada  Gambar 5 tentang implementasi halaman tambah wisata.

## Gambar 5. Implementasi Halaman Tambah Wisata
Selanjutnya  hasil  dari  implementasi  halaman  detail wisata,  dimana  pada  halaman  ini  terdapat  beberapa penjelasan mengenai lokasi wisata tersebut, diantaranya  berupa  foto,  nama  wisata  dan  deskripsi, dimana  pada  halaman  ini  juga  terdapat  tombol  untuk memberikan  dan  mengupdate  rating  yang  akan  diberi kepada  wisata  tersebut,  kemudian  ada  juga  tombol lokasi  dimana  bertujuan  untuk  mencari  lokasi  dari wisata  tersebut  menggunakan  google  maps.  Hasil implementasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  tentang implementasi detail wisata.

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1467 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

## Gambar 6. Implementasi Detail Wisata
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menguji  validitas  aplikasi dengan cara membuka aplikasi pada website , lalu buka menu  kategori,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  7 tentang tampilan halaman kategori.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Kategori
Berdasarkan hasil Gambar 8 tentang tampilan halaman rekomendasi  membuktikan  bahwa  hasil cosine similarity pada aplikasi Sistem Rekomendasi Pariwisata  telah  berhasil  ditampilkan  sesuai  dengan perhitungan cosine similarity .

## Gambar 8. Tampilan Halaman Rekomendasi
3.3. Hasil Testing
Pada  tahap testing penelitian  menggunakan user acceptance test untuk menguji kelayakan aplikasi serta apakah  aplikasi  dapat  mengeluarkan  rekomendasi pariwisata  atau  tidak.  UAT  dilakukan  dengan penyebaran  kueisioner  kepada  wisatawan.  Berikut adalah  contoh  perhitungan  untuk  1  buah  pertanyaan, seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian UAT Pertanyaan Skala Skor Frekuensi X Apakah fungsi rekomendasi pariwisata  yang  telah dibuat dapat membantu anda  dalam  mencari Pariwisata baru? SS 5 20 100 S 4 14 56 C 3 1 3
TS 2
0 0
STS 1 0 0 Jumlah 35 159 159 175 × 100% = 90% (3)
Pada  Tabel  5,  pengujian  UAT  menjelaskan  bahwa skala  SS  adalah  Sangat  Setuju  dengan  skor  5,  skala  S adalah  Setuju  dengan  skor  4,  skala  C  adalah  Cukup dengan  skor  3,  skala  TS  adalah  Tidak  Setuju  dengan skor  2  dan  skala  STS  adalah  Sangat  Tidak  Setuju dengan  skor  1.  Pengujian  UAT  dilakukan  dengan melibatkan  skala likert yang  dilakukan  untuk memperhitungkan persentasenya. Berdasarkan perhitungan  pada  rumus  (3),  dapat  diartikan  bahwa 90%  responden  menilai  sangat  setuju  bahwa  fungsi rekomendasi  pariwisata  yang  telah  dibuat  dapat membantu dalam mencari pariwisata baru. Hasil untuk semua pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 6.
Untuk dapat  merepresentasikan  hasil,  maka  nilai pada Tabel  6  ini  dikaitkan  dengan  daftar  pertanyaan  yang

## Muhammad Ilhamil Mi’Roj, Vivine Nurcahyawati, Anjik Sukmaaji
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
ada  pada  Tabel  1.  Sehingga  dapat  diketahui  sejauh mana  respon  pengguna  atas  pernyataan  yang dideskripsikan.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Pengujian UAT. Pertanyaan Frekwensi Nilai (%) Keterangan 1 35 85 Sangat Setuju 2 35 80 Sangat Setuju 3 35 81 Sangat Setuju 4 35 85 Sangat Setuju 5 35 84 Sangat Setuju 6 35 83 Sangat Setuju 7 35 90 Sangat Setuju 8 35 90 Sangat Setuju 9 35 88 Sangat Setuju 10 35 91 Sangat Setuju 11 35 84 Sangat Setuju 12 35 87 Sangat Setuju

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode cosine similarity dapat  diterapkan  pada  aplikasi  Sistem Rekomendasi Pariwisata untuk menghasilkan rekomendasi. Hasil kemiripan dapat digunakan sebagai acuan  untuk  mencari  rekomendasi  pariwisata  lain dengan komposisi atau kategori yang sama. Selain itu, pengujian user acceptance testing menunjukkan bahwa sistem  rekomendasi  berhasil  (mengacu  pertanyaan nomor 8) dengan persentase sebesar 90% dari 100%.

## Daftar Rujukan
[1] M.  Sofjan,  M.  R.  Julianti,  and  R.  Maulana,  “Perancangan Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Lokasi  Pariwisata  di Wilayah  Kota  Bogor  Berbasis  Web,” Academic  Journal  of Computer  Science  Research ,  vol.  2,  no.  2,  Jul.  2020,  doi: 10.38101/ajcsr.v2i2.287.
[2] Y.  D.  Mahendra,  “Sistem  Rekomendasi  Objek  Wisata Yogyakarta  dengan  Pendekatan  Item-Based  Collaborative Filtering,” Yogyakarta, 2019.
[3] Z. Batmaz, A. Yurekli, A. Bilge, and C. Kaleli, “A Review on  Deep  Learning  for  Recommender  Systems:  Challenges and Remedies,” Artif Intell Rev , vol. 52, no. 1, pp. 1–37, Jun. 2019, doi: 10.1007/s10462-018-9654-y.
[4] M.  B.  Sujasman,  D.  Diana,  and  A.  Syazili,  “Implementasi Metode  Cosine  Similarity  untuk  Rekomendasi  Produk  pada Aplikasi  Penjualan  Berbasis  Mobile,”  in Bina  Darma Conference  on  Computer  Science  (BDCCS) ,  Palembang: Bina Dharma University, Aug. 2020.
[5] R. A. Sucipta, P. Putra, and F. Fathoni, “Penerapan Metode Item-Based  Collaborative  Filtering  Pada  Sistem  Electronic Commerce  Berbasis  Website  (Studi  Kasus :  Toko  Buku Online  Di  Indonesia),”  in Annual  Research  Seminar: Computer Science and Information , UNSRI, Dec. 2016.
[6] D.  Kurniadi,  S.  F.  C.  Haviana,  and  A.  Novianto, “Implementasi  Algoritma  Cosine  Similarity  pada  sistem arsip  dokumen  di  Universitas  Islam  Sultan  Agung,” Jurnal Transformatika ,  vol.  17,  no.  2,  p.  124,  Jan.  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1613.
[7] D.  Natalia  Lindang,  A.  Yulia  Muniar,  A.  Halid,  and  A. Amiruddin,  “Sistem  Penentuan  Kemiripan  Antar  Skripsi
Menggunakan Metode Cosine Similarity Pada Perpustakaan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI) , 2022, pp. 321–324.
[8] K.  Melanesia,  A.  Triayudi,  and  N.  D.  Nathasia, “Implementasi Sistem Aplikasi Pemesanan Aksesori Baliem Menggunakan  Algoritma  Collaborative  Filtering,” KLIK: Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer ,  vol.  3,  no.  6,  pp. 1254–1262, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.965.
[9] Hasmawati  and  Ade  Romadhony,  “Similar  Questions Identification  on  Indonesian  Language  Subject  Using Machine  Learning,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  196–202,  Jul. 2023, doi: 10.23887/janapati.v12i2.62582.
[10] P.  D.  Silitonga  and  D.  E.  R.  Purba,  “Implementasi  System Development  Life  Cycle  pada  Rancang  Bangun  Sistem Pendaftaran Pasien Berbasis Web,” Jurnal Sistem  Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 5, no. 2, Jul. 2021.
[11] M.  S.  Junaidi,  “Aplikasi  Ujian  Online  Berbasis  Komputer Dengan  Pengembangan  Sistem  Model  Waterfall  (Studi Kasus:  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Ronggolawe  Cepu),” Jurnal Elektro Smart , vol. 1, no. 1, Aug. 2021.
[12] A.  A.  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall  Untuk Pengembangan  Sistem  Informasi,” Jurnal  Ilmu-ilmu Informatika dan Manajemen STMIK , Oct. 2020.
[13] A. P. Setiany, D. Noviyanto, M. Irfansyahfalah, S. Aisah, A. Saifudin,  and  I.  Kusyadi,  “Penggunaan  Metode  System Development  Life  Cycle  (  SDLC)  dalam  Analasis  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Penerimaan  Kas  Sekolah,” Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi ,  vol.  4,  no. 3, 2021.
[14] M.  Tabrani  and  I.  R.  Aghniya,  “Implementasi  Metode Waterfall  Pada  Program  Simpan  Pinjam  Koperasi  Subur Jaya  Mandiri  Subang,” Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 14, no.
1,
pp.
44–53, Apr. 2019,
doi:
10.35969/interkom.v14i1.46.
[15] Moh.  M.  Sya’bani  and  R.  Umilasari,  “Penerapan  Metode Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF/IDF  pada  Sistem Klasifikasi Sinopsis Buku di Perpustakaan Kejaksaan Negeri Jember,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Indonesia , vol. 3, no. 1, 2018.
[16] A.  Apriani,  H.  Zakiyudin,  and  K.  Marzuki,  “Penerapan Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF System Penerimaan Mahasiswa Baru pada Kampus Swasta,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 3, no. 1, pp. 19–27, Jul. 2021, doi: 10.30812/bite.v3i1.1110.
[17] C. Monica, “Pengembangan Sistem Rekomendasi Paket Tur
Secara Aktual Menggunakan Metode Item-Based Collaborative Filtering,” Yogyakarya, 2017.
[18]  R.  Supriatna,  “Implementasi  Dan  User  Acceptance  Test (UAT)  Terhadap Aplikasi E-Learning Pada Madrasah Aliyah Negeri (MAN) 3 Kota Banda Aceh,” Aceh, 2018.