## SISTEM REKOMENDASI PAKET WISATA SE-MALANG RAYA MENGGUNAKAN METODE HYBRID CONTENT BASED DAN COLLABORATIVE
Bambang Tri Wahyo U, Angga Widya Anggriawan
STMIK ASIA Malang

## ABSTRAK
Sistem  rekomendasi  merupakan  suatu  aplikasi  untuk  menyediakan  dan  merekomendasikan  suatu  item dalam  membuat  suatu  keputusan  yang  diinginkan  oleh  pengguna.  Metode  hybrid  content  dan collaborative  based  nearest  neighbor  dibuat  untuk  mengatasi  kekurangan  yang  terdapat  pada  metode content dan collaborative based.Kota Malang merupakan objek yang akan digunakan dalam membangun sistem rekomendasi yang akan dibuat yaitu sistem rekomendasi paket wisata. Dengan menggunakan data history  transaksi  yang  diproses  dengan  metode  Content-based  dan  metode  Collaborative,  selanjutnya dilakukan proses hybrid dan menghasilkan hasil rekomendasi paket wisata yang sesuai bagi wisatawan.
Kata  kunci : Sistem  Rekomendasi,  Metode  Hybrid,  Content-based  Filtering,  Collaborative-based  Filtering, nearest neighbor.

## ABSTRACT
Recommendation system is an application to provide and recommend an item in making a decision that is desired by the user. Hybrid method of content and collaborative based nearest neighbor made to overcome deficiencies in content and collaborativebased methods. Malang is the object that will be used in building a system of recommendations that will be made of recommendation system package tours. Using transaction history data that are processed by the method of Content-based and Collaborative methods, then carried out the process of hybrid and produce recommendations for the appropriate package tours for tourists.
Keywords: Recommendation System, Hybrid Recommendation, Collaborative-Content Based Filtering, nearest neighbor.

## PENDAHULUAN
Sistem rekomendasi telah banyak digunakan  oleh  hampir  sebagian  besar  area bisnis  dimana  konsumen  perlu  membuat  suatu keputusan  atau  rekomendasi  pilihan  dari informasi  yang  disediakan.Area  pariwisata merupakan  salah  satu  contoh  bisnis  area  yang menerapkan sistem rekomendasi untuk membantu  para  wisatawan  dalam  membuat keputusan  bagi  perjalanan  mereka.  Internet  dan world  wide  web  menyediakan  banyak  informasi dibidang  pariwisata  karena  pariwisata  memiliki pengalaman  menarik  bagi  para  wisatawan namun sangat sulit untuk menemukan informasi paket  wisata yang sesuai dengan keinginan  para penggunanya.  Maka  dibuatlah  suatu  sistem rekomendasi  bagi  industri  pariwisata  atau perjalanan untuk menawarkan serta merekomendasikan  paket  tempat-tempat  wisata di Malang dan sekitarnya kepada para wisatawan yang sesuai dengan keinginan mereka.
Sistem  rekomendasi  didefinisikan  sebagai aplikasi  pada  website  e-commerce  untuk
mengusulkan  informasi  dan  menyediakan fasilitas  yang  diinginkan  pengguna  dalam membuat suatu keputusan (Ricci, F., 2002).Sistem ini diasumsikan seperti penggambaran kebutuhan dan keinginan pengguna melalui pendekatan metode rekomendasi  untuk  mencari  suatu  item  dengan menggunakan rating berdasarkan kemiripan dari karakteristik informasi pengguna.
Terdapat beberapa metode yang digunakan  untuk  mendukung  cara  kerja  sistem rekomendasi  dalam  menghasilkan  sebuah informasi  diantaranya  seperti  demographic recommendation, collaborative recommendation, content-based  recommendation  dan  knowledge based recommendation.
Metode  collaborative  dan  content-based adalah  metode  yang  sering  digunakan  pada sistem rekomendasi karena teknik ini menyaring informasi  berdasarkan  keinginan  pengguna  dan berdasarkan content yang disediakan (Sebastia, L et  al.,  2009).  Namun  terdapat  beberapa kekurangan  dalam  kedua  metode  tersebut.Maka untuk menutupi kelemahan pada metode-metode
tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode  hybrid  yaitu  menggabungkan  beberapa metode  yang  terdapat  pada  sistem  rekomendasi untuk  menghasilkan  item  rekomendasi  yang sesuai  dengan  keinginan  pengguna.  Untuk mendukung  cara  kerja  metode  tersebut  maka diperlukan  algoritma  classification  yang  akan mendukung  kemampuan  sistem  rekomendasi dalam  memberikan  informasi  yang  sesuai.  Salah satunya adalah algoritma Nearest Neighbor (NN).
Algoritma Nearest Neighbor (NN)
merupakan algoritma pendekatan untuk mencari kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara kasus baru dengan kasus lama yaitu berdasarkan pencocokan  bobot  dari  sejumlah  atribut  yang ada.  Nearest  Neighbor  akan  mengklasifikasikan hanya jika atribut dari kasus baru sesuai dengan salah satu atribut pada kasus lama (Ricci, F et al., 2010).
Oleh karena itu pada penulisan tugas akhir ini  akan  diteliti  menggunakan  metode  hybrid (content-based  dan  collaborative)  dengan  objek paket wisata pada sistem rekomendasi menggunakan algoritma Nearest Neighbor (NN).

## LANDASAN TEORI
1. Sistem Rekomendasi Konsep sistem rekomendasi telah digunakan  secara  luas  oleh  hampir  semua  area bisnis  dimana  seorang  konsumen  memerlukan informasi  untuk  membuat  suatu  keputusan. Sistem rekomendasi paket wisata atau perjalanan menggunakan  konsep  ini  dapat  menolong  para wisatawan untuk memutuskan tujuan perjalanan mereka,  akomodasi  dan  aktivitas  di  tempat tujuan.
Sistem  rekomendasi  merupakan  model aplikasi  dari  hasil  observasi  terhadap  keadaan dan keinginan pelanggan. Oleh karena itu sistem rekomendasi  memerlukan  model  rekomendasi yang  tepat  agar  yang  direkomendasikan  sesuai dengan keinginan pelanggan, serta mempermudah  pelanggan  mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan produk yang akan digunakannnya.
Menurut  Sebastia,  L  et  al  (2009)  sistem rekomendasi  merupakan  sebuah  (web)  alat personalisasi  yang  menyediakan  pengguna sebuah  informasi  daftar  item-item  yang  sesuai dengan  keinginan  masing-masing  pengguna. Sistem  rekomendasi  menyimpulkan  preferensi pengguna dengan menganalisa ketersediaan data pengguna,  informasi  tentang  pengguna  dan lingkungannya.  Oleh  karena  itu  Sebastia,  L  et  al (2009)  menyatakan  sistem  rekomendasi  akan menawarkan  kemungkinan  dari  penyaringan informasi  personal  sehingga  hanya  informasi yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi
pengguna  yang  akan  ditampilkan  di  sistem dengan  menggunakan  sebuah  teknik  atau  model rekomendasi.
Berdasarkan  metode  rekomendasi  yang sering  digunakan,  sistem  rekomendasi  dibagi dalam  beberapa  klasifikasi  yaitu:  content-based recommendation,
collaborative-based recommendation dan hybrid-based recommendation dan beberapa peneliti menambahkan metode knowledge based recommendation.
Gambar 1 Klasifikasi Sistem Rekomendasi
2. Hybrid Recommender System
Secara umum pendekatan hybrid recommender  system adalah  menggabungkan lebih  dari  satu  pendekatan  sistem  rekomendasi dengan  tujuan  untuk  mengatasi  kekurangan masing-masing
pendekatan,
sehingga menghasilkan  sebuah  rekomendasi  yang  baik. Terdapat  beberapa  cara  panggabungan  yang dapat dilakukan yaitu :
a. Penggabungan  secara  linier  ( Hybrid  Linear Combination )
Penggabungan  ini  menggabungkan hasil  prediksi  (rating)  dari  metode content- based dan collaborative .  Penggabungan  ini dilakukan  dengan  cara  pemberian  ranking atau  rating.  Penggabungan  ini  digambarkan pada gambar 2.3 berikut :
Gambar 1 Hybrid Linear Combination
b. Penggabungan  secara  sekuensial  ( Sequential Combination ) Penggabungan  ini  adalah  melakukan perhitungan  pada  salah  satu  metode (misalkan content-based )  kemudian  hasilnya digabungkan dengan metode lainnya (misalkan collaborative ).  Penggabungan  ini digambarkan pada gambar 2.4 berikut :
Penggabungan Item-based  Clustering Hybrid  Method ( ICHM )  Penggabungan  ini mengintegrasikan  informasi  item  dan  rating pengguna untuk menghitung kemiripan item- item. Item-based  clustering  Hybrid  Method
( ICHM )  marupakan  sebuah  metode  yang menerapkan penggabungan hybrid
recommendersystem dengan  tujuan  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  pendekatan collaborative filtering dan menangani masalah item  baru  yang  belum  dirating  ( cold-star problem ).
Gambar 3 Item-based Clustering Hybrid Method
Burk,    R.    (2002)    memperkenalkan taxonomi    untuk    sistem  rekomendasi hybrid . Taxonomi  ini  diklasifikasikan  ke  dalam  tujuh kategori, yaitu:
a) Weighted hybrid : Nilai  komponen dari sistem    rekomendasi  yang  berbeda digabungkan  secara  numerik  atau menggunakan algoritma linier.
b) Switching  hybrid :  Sistem  memilih komponen-komponen dari setiap rekomendasi dan menerapkan komponen yang dipilih.
c) Mixed  hybrid :  Rekomendasi  dari berbagai sistem  rekomendasi disajikan bersama.
d) Feature  Combination : Fitur-fitur  yang berasal    dari    berbagai  sumber pengetahuan    digabungkan    dan diberikan  algoritma rekomendasi.
e) Feature    Augmentation :    Merupakan salah    satu    teknik  rekomendasi    yang digunakan  untuk  menghitung  sebuah fitur  atau    sekumpulan    fitur    yang kemudian    menjadi    bagian    yang dimasukkan ke teknik berikutnya.
f) Cascade :  Merupakan    rekomendasi yang  memiliki  prioritas tinggi  sebagai solusi    pemecahan    masalah    dalam melakukan perbaikan
g) Meta-level :  merupakan    salah    satu teknik    rekomendasi    yang  diterapkan dan    menghasilkan    beberapa    jenis model,    yang  kemudian  digunakan sebagai input oleh teknik berikutnya

## 3. Algoritma Nearest Neighbor
Algoritma    nearest    neighbor  adalah sebuah    metode    untuk    melakukan    klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang    jaraknya    paling    dekat    dengan  objek tersebut (Widiarsana, et al., 2011).
Algoritma    nearest  neighbor    juga  disebut dengan lazy    learner yang    mudah    menyimpan data    di    dalam    memori    dan    dapat mengklasifikasikan item baru dengan membandingkan item tersebut dengan item yang telah  tersimpan  dengan  menggunakan  fungsi kesamaan ( similarity function ) Menurut    Kusrini    dan    Emha    (2009) algoritma    nearest    neighbor  adalah  pendekatan untuk    mencari    kasus    dengan    menghitung kedekatan    antara    kasus    baru  dengan    kasus lama    dengan    berdasarkan    pada    pencocokan bobot    dari    sejumlah    fitur  yang    ada    yang memiliki    kesamaan    ( similiarity ).    Tujuan    dari algoritma    ini    untuk  mengklasifikasikan    objek baru  berdasarkan  atribut  dan training  sample . Classifier tidak    menggunakan    model    apapun untuk  dicocokan  dan  hanya  berdasarkan  pada memori.  Adapun  rumus  untuk  menghitung algoritma ini yaitu :
Keterangan : T  = kasus baru S  = kasus yang ada dalam memori (penyimpanan) n  = jumlah atribut dalam setiap kasus i  = atribut individu anatara 1 s/d n f  = fungsi similiarity atribut i antara kasus T dan kasus S w  = bobot yang diberikan pada atribut ke-i

## PEMBAHASAN

## 1. Blog Diagram Sistem yang Akan Dibangun
Gambar 4 Blog Diagram Sistem yang akan dibangun
Berdasarkan  sistem  yang  akan  dibangun ini user dapat menggunakan bantuan sistem agar dapat  memberi  keputusan  mengenai  paket wisata  yang  akan  dipilih  yang  sesuai  dengan keinginannya  dan  akan  lebih  mudah  dalam melakukan pencarian.

## 2. Analisa Masalah
Banyaknya  permasalahan  yang  telah dialami  dalam  menentukan  suatu  keputusan memilih  paket  wisata,  membuat  wisatawan sering  mengalami  kesulitan  dalam  mencari maupun  memilih  paket  wisata  yang  sesuai dengan  apa  yang  di  inginkan.  Sehingga wisatawan terkadang membutuhkan waktu yang lama  dalam  penyeleksian  paket  wisata  yang sesuai  dengan  keinginannya  dan  memilih  salah satu tempat wisata yang akan dikunjungi. Dengan adanya permasalah-permasalahan tersebut mengakibatkan
menurunnya
daya tarik wisatawan  terhadap  tempat  wisata  yang  ada  di Kota Malang Raya.
Melihat permasalahan diatas maka dibutuhkan  sebuah  solusi  baru  untuk  dapat menyelesaikannya, dan sebuah sistem rekomendasi  merupakan  salah  satu  solusi  untuk permasalahan  yang  sering  dihadapi  oleh wisatawan.  Dimana  sistem  akan  membantu wisatawan  dalam  mencari  paket  wisata  dan dapat  membantu  merekomendasikan  paket wisata  yang  sesuai  dengan  keinginan  dan kebutuhan.    Dengan  adanya  sistem  ini diharapkan  dapat  membantu  wisatawan  dalam memutuskan tempat wisata yang akan dikunjungi,  sehingga  segala  permasalahan wisatawan  dapat  teratasi  dengan  efektif  dan
efisien.  Tidak  menutup  kemungkinan  dengan sebuah  solusi baru  ini akan dapat meningkatkan daya  tarik  wisatawan  logistik  maupun  asing untuk  mengunjungi  tempat  wisata  yang  ada  di Kota Malang Raya.
Dalam penyaringan informasi pada sistem rekomendasi  ini  dengan  menggunakan  metode Hybrid  (Content  Based  -  Collaborative  filtering) dan  menggunakan  algoritma  Nearest  Neighbor. Dengan  menggabungkan  beberapa  metode  ini maka akan dapat memberikan hasil rekomendasi yang sesuai dengan keinginan wisatawan. Karena dalam  penyaringan  informasi  untuk  metode Hybrid  (Content  Based-Collaborative  filtering) menggunakan  profil  user  dan  aktifitas  rating terhadap  tempat  wisata.  Sehingga  wisatawan tidak  akan  kesulitan  dalam  menentukan,  dan memutuskan  paket  wisata  yang  akan  dipilih berdasarkan keinginannya.

## 3. Studi Kasus
Untuk  melakukan  perhitungan  nearest neighbor pada sistem ini, misalkan pada database sistem telah terdapat 10 kasus user yang memilih rekomendasi paket wisata berdasarkan preferensi sebagai berikut:
Tabel 1 Atribut Pengguna Baru
No Variabel Bobot 1 Aktivitas Refreshing 2 Harga Sedang 3 Jenis wisata Wisata Alam 4 Lama perjalanan 2 Hari
Untuk  melakukan  perhitungan  nearest neighbor  data  user  baru  akan  dibandingkan dengan data user lama yang terdapat pada tabel. Kemudian  dilakukan  langkah-langkah  sebagai berikut  untuk  menentukan  similarity  user  baru dengan user sebelumnya:
Tabel 2 ContohAtribut Rekomendasi Pengguna Lama No Aktivitas Harga 1 refreshing MURAH 2 refreshing MURAH 3 honeymoon SEDANG 4 adventure MAHAL 5 refreshing SEDANG 6 honeymoon MAHAL 7 refreshing SEDANG 8 refreshing MAHAL 9 adventure MAHAL
10 honeymoon
MURAH Berdasarkan  data  atribut  rekomendasi pengguna  lama  tersebut,  maka  akan  dilihat bagaimana  kedekatan  atau  kesamaan  antara pengguna baru dengan pengguna lama berdasarkan kedekatan atribut atau karakter dari paket wisata yang di sukai oleh pengguna.
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung nilai similarity antara user baru dengan user lama. Maka  akan  ditentukan  terlebih  dahulu  nilai  dari kedekatan  setiap  atribut    dan  bobotnya. Menghitung kedekatan user baru dengan user no.
1 :
a) Kedekatan  nilai  atribut  aktivitas  : refreshing - refreshing = 1
b) Bobot atribut aktivitas : 1
c) Kedekatan  nilai  atribut  Harga:  sedang  - murah = 0.75
d) Bobot atribut Harga: 0.75
e) Kedekatan  nilai  atribut  jenis  wisata: wisata alam – wisata alam = 1
f) Bobot atribut jenis wisata: 0.5
g) Kedekatan  nilai atribut lama perjalanan: 2 hari – 1 hari = 0.75
h) Bobot atribut lama perjalanan: 0.25
Tabel 3 Contoh Kedekatan Antar Pengguna No Aktivitas  Harga 1 1 0,75 2 1 0,75 3 0,25 1 4 0,5 0,75 5 1 1 6 0,25 0,75 7 1 1 8 1 0,75 9 0,5 0,75 10 0,25 0,75
Setelah  diketahui  hasil  kedekatan  antar pengguna lama dengan pengguna baru, kemudian dihitung nilai kedekatannya seperti berikut.
Similarity (t,s)
= (   ) (   ) (   ) (   )
= (   ) (         ) (     ) (         )
= =
Di  atas  adalah  nilai  hasil  kedekatan  dari antara  pengguna  baru  dengan  pengguna  dengan Id-user  1,  untuk  melihat  hasil  kedekatan pengguna yang lain dapat dilihat tabel berikut.
Tabel 4 Hasil Nilai kedekatan No Hasil 1 0,9
2 0,825 3 0,6
4 0,7
5 1 6 0,5 7 0,925 8 0,875 9 0,6 10 0,6
Dari  langkah  1-10  diketahui  bahwa  nilai tertinggi terdapat pada user 5 dengan nilai jarak 1.Berarti user 5 memiliki kemiripan dengan user baru,  sehingga  hasil  rekomendasi  user  5  dapat direkomendasikan  kepada  user  baru.Dari  tabel diatas  akan  di  ambil  dari  5  nilai  kedekatan tertinggi,  kedekatan  tertinggi  antara  user  baru dengan  user  lama  di  antaranya  adalah  user  5, user  7,  user  1,  user  8,  dan  user  2.  Berdasarkan hasil  kedekatan  antar  user    tersebut  akan  di ambil  data  history  paket  wisata  yang  telah dilakukan oleh user dan akan dijadikan kandidat paket  wisata  yang  akan  direkomendasikan, kemudian  di  cari  hasil  peratingan  dengan menggunakan  metode  collaborative  filtering. Berikut  adalah  data  history  paket  wisata  user dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  content based filtering.
Tabel 5 History Pembelian Paket Wisata User
Rekomendasi No Paket Wisata 1 Paket Bromo Sempu 2 Hari 2 Paket Malang Batu-Blitar 3 Hari 3 Paket Gunung Bromo Tour 4 Paket Kawah Ijen Bromo Malang Batu 4D3N 5 Paket Surabaya Tour 2 Hari
Berikut  ini  adalah  data  paket  wisata  yang akan  direkomendasikan  menggunakan  proses perhitungan  metode  collaborative  filtering dengan  total  yang  didapat  dari  data  transaksi yang berjumlah 500.
Tabel 6 Paket Wisata Rekomendasi Paket Wisata Total Paket Bromo Sempu 2 Hari 23 Paket Malang Batu-Blitar 3 Hari 20 Paket Gunung Bromo Tour 32 Paket Kawah Ijen Bromo Malang Batu 4D3N 14 Paket Surabaya Tour 2 Hari 18
Proses  hitung  paket  wisata  rekomendasi berdasarkan  rating  untuk  setiap  item  yang  akan direkomendasikan :
Paket Bromo Sempu 2 Hari    = ( )
= =
Di  atas  merupakan  proses  perhitungan nilai  rekomendasi  Paket  Bromo  Sempu  2  Hari, untuk  paket  wisata  rekomendasi  lainnya  dapat dilihat pada tabel 3.15.
Tabel 7 Hasil Rekomendasi Paket Wisata NR Paket Gunung Bromo Tour 100 Paket Bromo Sempu 2 Hari 80 Paket Malang Batu-Blitar 3 Hari 80 Paket Kawah Ijen Bromo Malang Batu 4D3N 60 Paket Surabaya Tour 2 Hari 60
Berdasarkan  hasil  rekomendasi  dengan nilai  3  tertinggi  akan  dijadikan  rekomendasi kepada user baru dan ditampilkan pada halaman rekomendasi.  Dari  tabel  3.15  paket  wisata  yang akan  di  rekomendasikan  adalah  Paket  Gunung Bromo  Tour,  Paket  Bromo  Sempu  2  Hari,  dan Paket Malang Batu-Blitar 3 Hari.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
1. Implementasi  Halaman  Utama  Untuk User (Customer)
Pada halaman depan ini terdapat beberapa menu  utama  yang  dapat  digunkan  oleh  user, terdapat  menu  home,  about  us,  car  rental,  paket wisata,  rekomendasi,  dan  contact.  Berikut  ini merupakan  tampilan  dari  halaman  utama  untuk user.
Gambar 5 Halaman Utama

## 2. Implementasi Menu Rekomendasi
Pada  menu  rekomendasi  ini  dapat digunakan  ketika  user  tersebut  sudah  mengisi form  rekomendasi.  Tujuan  menu  ini  adalah mempermudah  dalam  memilih  paket  wisata  dan menentukan paket wisata mana yang akan dituju sesuai  dengan  atribut  rekomendasi  setiap  user. Proses  perhitungan  pada  menu  rekomendasi  ini menggunakan metode content based filtering dan collabortive  filtering.  Menu  Count  adalah  menu untuk  melihat  proses  perhitungan  sistem berdasarkan hasil rekomendasi tersebut. Berikut ini adalah tampilan menu rekomendasi.

## Gambar 6 Menu Rekomendasi
3. Pengujian Beta ( Kuesioner )
Pengujian  beta  dengan  mengggunakan kuesioner  terhadap  pihak  terkait.  Tujuan  dari pengujian  beta  dengan  kuesioner  kepada pengguna,  apakah  aplikasi  yang  dibuat  dapat diterapkan untuk membantu dalam penyelesaian masalah  dan  menentukan  atau  memilih  paket
wisata  yang  akan  direkomendasikan  kepada pengguna.
Dalam  pengujian  kuesioner  sistem  ini menggunakan  30  data  pengguna  baru  yang memiliki kesamaan atribut rekomendasi, di mana setiap pengguna baru tersebut akan menjalankan sistem  yang  telah  dibuat,  Kemudian  melakukan pemilihan  paket  wisata  dari  total  semua  paket wisata  yang  telah  diproses  untuk  di  jadikan rekomendasi.
Hasil  kecocokan  tiap  pengguna  baru akan  dijumlahkan  dengan  hasil  kecocokan pengguna  lainnya,  total  hasil  kecocokan  semua paket  wisata  yang  di  rekomendasikan  kepada pengguna baru akan di bagii dengan jumlah nilai korespondensi  paket  wisata  rekomendasikan. Kemudian  hasil  tersebut  akan  dikalikan  dengan 100%,  maka  akan  didapat  persentase  hasil pengujian  kuesioner.  Hasil  kuesioner  terhadap sistem yang dijalankan oleh pengguna baru dapat ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 8 Hasil Kuesioner Dengan Metode Hybrid ( Content based – Collabortive)
Hasil kuesioner sistem pada metode hybrid(content
based-collaborative) dapat dihitung dengan cara menghitung sebagai berikut : Hybrid = (Total Kecocokan/Total Koresponden)* 100% = ( 93 / 120 ) * 100% = 0.77 * 100% = 77 %

## PENUTUP

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
a) Telah berhasil dibuat sistem rekomendasi  dengan  metode  hybrid dengan menggunakan algoritma nearest neigbor pada paket wisata. b) 2. Pada pengujian Betha (kuesioner)  didapatkan  nilai  hasil ketepatan untuk metode hybrid(content based-collaborative) 77% mendekati dengan hasil perhitungan  sistem  dan  nilai  hasil ketepatan.
2. Saran Penelitian ini menggunakan metode hybrid (content-based  dan  collaborative)  dengan algoritma nearest neighbor, oleh karena itu dapat dikembangkan  dan  diteliti  lebih  lanjut  dengan penggabungan  metode  serta  algoritma  lainnya pada ruang lingkup sistem rekomendasi.Sehingga dapat  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adomavicius,  G  dan  Tuzhilin,  A.  Toward  the Next  Generation  of  Recommender  Systems:  A survey  of  the  state-of-the-art  and  possible extensions. IEEE transaction on knowledge and data engineering 17(6): hal.734-749. 2005.
[2] Anonymous.  “Keputusan  Dirjen  Pariwisata Nomor (Kep-06/U/IV/1992)
tentang Pelaksanaan Ketentuan Usaha Konvensi, Perjalanan  Intensif  dan  Pameran”,  Dirjen Pariwisata Republik Indonesia. 1992.
[3] Baudisch, P. Joining collaborative and content- based  filtering.  In  Integrated  Publication  and Information  Systems  Institute  IPSI:  hal.  1-5. 1999.
[4] Belka, T dan Plößnig, M. Designing recommender  systems  for  tourism.  Cairo.  In Proceedings of ENTER. 2004.
Nama BKI 2D BS2 H KI2 D KIB F2D Annas v v v Patria v v v Buchory v v v Nur v v v Rudianto v v v Resa v v v Yevi v v v Ria v v v Rendik v v v David v v v v Aan v v Chris v v v v Asti v v v Ni Made v v v Yudha v v v Agung D v v v JUMLAH 25 23 23 22 TOTAL 93 BKI2D =Paket Wisata Bromo Kawah IjenTour 2 Hari
BS2H = Paket Wisata Bromo Sempu 2 Hari KI2D = Paket Wisata Kawah Ijen Tour 2 Hari KIBF2D = Paket Wisata Kawah Ijen Blue Fire Tour 2H BKI2D =  Paket  Wisata  Bromo  Kawah  Ijen Tour 2 Hari
[5] Bogers, T dan Bosch, A. V. D. Comparing and evaluating  information  retrieval  algorithms  for news  recommendation.  In  the  Proceedings  of the 2007 ACM Conference,  Minneapolis, MN,
USA.  RecSys‟07.  ACM,  New  York,  pp  141- 144. 2007.
[6] Burk,  R.  Hybrid  Recommender  Systems: Survey  and  Experiments.  User  Modeling  and User-Adapted Interaction, Vol. 12(4), 331-370. 2002.
[7] Burk,  R.  Hybrid  recommender  systems.  In Proceedings  of  The  Adaptive  Web,  pp  377- 408. 2007.
[8] Fathansyah.  Basis  Data.  Informatika  Bandung, Bandung. 1999.
[9] Jogiyanto.HM.  Analisis  &  Desain  Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset. 1990.
[10] Kadir,  Abdul.  Dasar  Pemrograman  Web Dinamis  Menggunakan  PHP.  Yogyakarta: Andi Offset. 2002.
[11] Karyono, Hari. Kepariwisataan. Jakarta: Gramedia Widia Sarana Indonesia. 1997.
[12] Kusrini & Emha. Algoritma Data Mining. Edisi ke-1. Yogyakarta: Andi Offset. 2009.
[13] Li, Qing dan Kim, Byeong Man. An Approach for Combining
Content-based and Collaborative Filters. Departement
of
Computer  Science,  Kumoh  National  Institute of Technology. 2002.
[14] Lundberg,  Donald  D.  Ekonomi  Pariwisata. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. 1997.
[15] Pendit,  Nyoman  S.  Ilmu  Parawisata  Sebuah Pengantar  Perdana.  Jakarta:  PT  Pradnya Paramita. 1990.
[16] Ricci,  F.  Travel  recommender  system.  IEEE Intelligent Systems 17(6): 55-57. 2002.
[17] Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B., Kantor, B, P. Recommender  System  Handbook.  London: Springer  New  York  Dordrecht  Heidelberg.
2010.
[18] Sebastia,  L., Garcia, I., Onaindia, E., Guzman, C.  e-Tourism:  A  tourist  recommendation  and planning  application.  International  Journal  on Artificial  Intelligence  Tools  18(5):  717-738. 2009.
[19] Smith,  Valene  L.  Tourism  Alternative.  USA  : The University of Ttennsylvania Press. 1991.
[20] Suwantoro, Gamal. SH, Dasar-dasar Pariwisata. Yogyakarta: Andi Offset. 1997.
[21] Widiarsana,  O.,  Putra,  N.W.,  Budiyasa,  P.G.I., Bismantara,  A.N.I.,  Mahajaya,  S.N.  Data Mining: Metode Clasification K-Nearest
Neighbor (KNN). Bali: Program Studi Teknologi  Informasi  Universitas  Udayana. 2011.