## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## IMPLEMENTASI SKYLINE QUERY PADA SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN TEMPAT KULINER DI KOTA DEPOK, BOGOR, DAN TANGGERANG
Sirojul Munir 1 , Misna Asqia 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
2 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Depok, Jawa Barat, Indonesia rojulman@nurulfikri.ac.id, misna@nurulfikri.co.id

## Abstract
In recent years, creative economic businesses in the form of culinary stalls have sprung up in various regions in Indonesia. A digital platform application for recommendations for picking regional superior culinary tours is likely to be highly beneficial to tourists in selecting the desired culinary location based on their tastes. There are three aspects as standards for culinary enterprises: product aspects, service aspects, and management aspects; these aspects can be a reference in one's preferences in  choosing  or  determining  a  rating  from  a  culinary  business.  This  study  uses  the  skyline  query  method  to  implement recommendations for selecting places to eat based on tourist preferences on four aspects of criteria: food, atmosphere, service, and health. The survey results through questionnaires from 169 respondents from Depok, Bogor, and Tangerang obtained 85.63% of respondents choosing places to eat based on service aspects, 77.42% health aspects, 73.99% atmosphere aspects, and 67.82% food aspects. The results of implementing the skyline query algorithm on a MySQL relational database system and a web-based application prototype obtained 100% of the functional applications running well.

## Keywords: Skyline Query, User Preferences, Culinary Tourism

## Abstrak
Usaha ekomomi kreatif berupa warung kuliner dalam beberapa tahun ini marak bermunculan di berbagai daerah di Indonesia. Adanya  aplikasi  platform  digital  untuk  rekomendasi  pemilihan  tempat  kuliner  unggulan  daerah  diharapkan  akan  menjadi sangat membantu wisatawan dalam memilih tempat kuliner yang diinginkan sesuai dengan preferensi yang dimiliki. Terdapat tiga  aspek  sebagai  standar dari  usaha  kuliner  yaitu  aspek  produk,  aspek pelayanan  dan  aspek  pengelolaan,  aspek  ini  dapat menjadi acuan dalam preferensi seseorang dalam memilih atau menentukan rating dari sebuah usaha kuliner. Penelitian ini menggunakan  metode  skyline  query  untuk  implementasi  rekomendasi  pemilihan  tempat  makan  berdasarkan  preferensi wisatawan  pada  empat  aspek  kriteria:  makanan,  suasana,  layanan  dan  kesehatan.  Hasil  survey  melalui  kuesioner  dari  169 responden  yang  berasal  dari  kota  Depok,  Bogor  dan  Tanggerang  didapat  85,63%  responden  memilih  tempat  makan berdasarkan aspek layanan, 77,42% aspek kesehatan, 73,99% aspek suasana, dan 67,82% aspek makanan. Hasil implementasi algoritma skyline query pada sistem database relasional MySQL dan prototype aplikasi berbasis web didapat 100% fungsional aplikasi berjalan dengan baik.
Kata kunci: Skyline Query, Preferensi User , Tempat Kuliner

## 1. PENDAHULUAN
Pada era industri 4.0 sektor usaha kuliner menjadi salah satu sektor  yang  berkembang  dalam  pemanfaatan  teknologi informasi. Berbagai layanan aplikasi platform digital telah banyak  diterapkan  oleh  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah (UMKM) kuliner untuk memberikan alternatif proses yang lebih  efisien  dan  efektif  dalam  operasional  layanan  bagi pelanggan  [1].  Terdapat  tiga  aspek  sebagai  standar  dari usaha kuliner menurut Peraturan Menteri Pariwisata Nomor
28  Tahun  2015,  yaitu  aspek  produk,  aspek  pelayanan  dan aspek  pengelolaan,  aspek  ini  dapat  menjadi  acuan  dalam preferensi  seseorang  dalam  memilih  atau  menentukan rating dari sebuah usaha kuliner.
Adanya  aplikasi platform digital  untuk  rekomendasi pemilihan tempat kuliner unggulan daerah diharapkan akan menjadi  sangat  membantu  wisatawan  dalam  memilih tempat  kuliner  yang  diinginkan  sesuai  dengan  preferensi
114 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
yang  dimiliki.  Beberapa  metode  rekomendasi  pemilihan tempat  kuliner  telah  diterapkan  pada platform  digital dengan  metode  TOPSIS  [2]  dan  Weighted  Product  [3], sedangkan metode Skyline Query baru pada tahapan analisis [4].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  perlu  dilakukan penelitian  untuk  perancangan  sistem  preferensi  tempat tempat  kuliner  menggunakan  metode  skyline  query. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjawab  bagaimana melakukan  perancangan  sistem  preferensi  tempat  tempat kuliner unggulan daerah menggunakan metode rekomendasi  skyline  query  yang  diimplementasikan  pada platform aplikasi berbasis web.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang prototype aplikasi  berbasis  web  untuk  membantu  promosi  pelaku ekonomi  kreatif  khususnya  UMKM  kuliner  unggulan daerah  dengan  menyediakan  fitur  preferensi  pengguna dalam memilih tempat wisata. Secara khusus penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui kecenderungan preferensi wisatawan  yang  berasal  dari  Kota  Depok,  Bogor,  dan Tanggerang dalam memilih tempat tempat kuliner.
1.1   Studi Literatur
1. Wisata Kuliner dan Preferensi Makanan
Menurut  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10 Tahun  2009  Tentang  Kepariwisataan,  wisata  adalah kegiatan  perjalanan  yang  dilakukan  oleh  seseorang  atau sekelompok  orang  dengan  mengunjungi  tempat  tertentu untuk  tujuan  rekreasi,  pengembangan  pribadi,  atau mempelajari  keunikan  daya  tarik  wisata  yang  dikunjungi dalam  jangka  waktu  sementara.  Sedangkan  kata  kuliner menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) memiliki arti  berkaitan  dengan  dengan  masak-memasak.  Dapat disimpulkan  arti  dari  wisata  kuliner  adalah  kegiatan perjalanan  yang  dilakukan  untuk  mengunjungi  tempat wisata berkaitan dengan masak-memasak.
Perkembangan industri pariwisata bidang kuliner baik skala kecil,  menengah  maupun  besar  di  daerah  yang  dibungkus dengan  kearifan  lokal  telah  meningkatkan  ekonomi masyarakat sekitar [5]. Data sebaran pelaku ekonomi kreatif di  berbagai  propinsi  di Indonesia  yang  disurvey oleh  BPS dan  Badan  Ekonomi  Kreatif  (Bekraf)  pada  tahun  2019 didapat  usaha  ekonomi  kreatif  di  dominasi  oleh  usaha kuliner, khusus di pulau jawa lebih dari 65% usaha ekonomi kreatif adalah usaha kuliner [6].
Terdapat tiga faktor yang determinan yang mempengaruhi pemilihan  makanan  oleh  individu  maupun  keluarga,  yaitu faktor karakteristik individu, makanan, dan lingkungan [7]. Dikutip dari penelitian Rahman dkk [8], terdapat faktor lain yang  mendorong  dalam  pemilihan  makanan,  yaitu  antara lain:  (1)  Kepedulian  terhadap  kesehatan;  (2)  Kemudahan atau kenyamanan; (3) Suasana keakraban; (4) Perasaan hati (mood);  (5)  Daya  tarik  sensorik  (selera);  (6)  Harga;  (7)
Pengontrolan  berat  badan;  (8)  Keprihatinan  etis;  (9) Komposisi makanan; (10) Persepsi resiko; dan (11) Agama.

## 2. Sistem Pengambilan Keputusan
Definisi  awal  Sistem  Pengambilan  Keputusan  (SPK) dimaksudkan  untuk  mendukung  pengambil  keputusan manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi  terstruktur  dan tidak terstruktur. Saat ini SPK sebagai alat pelengkap bagi pembuat  keputusan,  memperluas  kemampuan  pengambil keputusan  tetapi  tidak  menggantikan  penilaian  pengambil keputusan. Para pengambil keputusan dibekali oleh sistem berbasis  komputer  saat  pengambilan  keputusan  yang membutuhkan  penilaian  atau  keputusan  yang  tidak  dapat sepenuhnya didukung oleh algoritme. Dimana saat ini telah dibekali dengan sistem komputer dengan kemampuan grafis yang  disederhanakan  melalui  melalui  browser  dan perangkat seluler [9].
Beberapa  metode  telah  digunakan  pada  SPK  untuk pemilihan  tempat  kuliner  diantaranya  adalah  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan  Simple Additive Weighting (SAW) [10], Weighted Product [3], dan TOPSIS [2],  dimana  metode  ini  telah  diimplementasikan  pada pengembangan  aplikasi platform  digital berbasis  web ataupun mobile .
3. Skyline Query
Skyline  adalah  sekumpulan  titik  berdimensi-d,  di  mana titik-titik  tersebut  lebih  unggul  dari  titik  lain  pada  semua dimensi  yang  dipertimbangkan.  Proses  memilih  titik-titik skyline  disebut  dengan  skyline  query  [11].  Mengutip  dari Ma  dan  Zu  [12],  berikut  ini  definisi  formal  terkait  konsep pada skyline query. Diketahui Himpunan semua titik adalah S dan setiap titik s (s ∈ S) memiliki atribut d. Ruang atribut d-dimensional dinotasikan sebagai D.
Definisi  1  (Hubungan  Dominasi): Diberikan  dua  titik  s 1 dan s 2 , jika s 1 sama dengan atau lebih baik dari s 2 di semua atribut, dan s 1 lebih baik dari s 2 setidaknya satu atribut, maka dinyatakan  s 1 mendominasi  s 2 ,  dan  ditulis  dengan  s 1 >  s 2 . Persamaan berikut menyatakan hubungan dominasi.
Definisi  2  (Skyline  Query): Skyline  Query  adalah  proses memilih skyline, yang merupakan kumpulan titik yang tidak didominasi  oleh  titik  lain.  SK  dinotaskan  sebagai  skyline, sehingga:
Gambar 1 memberikan contoh dari sederhana dari skyline query pada penerapan aplikasi informasi wisata. Pada Tabel 1  menunjukan  daftar  lokasi  wisata  dengan  dua  atribut numerik: harga dan jarak, seorang yang ingin berkunjung ke tempat wisata dapat memilih tempat wisata dari daftar daftar sesuai dengan preferensinya. Dengan contoh asumsi bahwa
nilai yang lebih kecil lebih baik di setiap atribut. Wisata w2 mendominasi  wisata  w7,  wisata  w6  tidak  didominasi  oleh wisata  lain,  sedangkan  wisata  sisanya  paling  tidak didominasi  oleh  satu  wisata.  Obyek  skyline  tidak didominasi  oleh  objek  lain,  dalam  kasus  ini  objek-objek skyline adalah himpunan wisata {w2, w4, w6}.
Tabel 1. Informasi Wisata Lokasi Wisata Harga (Ribuan) Jarak W1 3.1 10 W2 4.2 3 W3 9.3 6 W4 2.2 8 W5 10 2 W6 7.1 1 W7 6.5 5

## Gambar 1 . Skyline Wisata
Penerapan  skyline  query  yang  dipadukan  dengan  sistem map  Google  diantaran  telah  diterapkan  dalam  pemilihan rute terbaik dari jalan menuju tempat lokasi yang ditentukan [13],  pemilihan  lokasi  terbaik  pada  dalam  peta  [14].  Pada penelitian  ini  akan  digunakan  skyline  query  untuk mendapatkan rekomendasi  lokasi  tempat  kuliner  unggulan berdasarkan  kriteria-kriteria  faktor  determinan  yang mempengaruhi  pilihan  makanan  oleh  individu  maupun keluarga.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini untuk analisa kebutuhan dan evaluasi implementasi  akan  menggunakan  metode  deskriptif kualitatif, sedangkan metode deskriptif kuantitatif digunakan  pada  tahapan  implementasi  dan  pengujian sistem.  Dua  metode  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mendapatkan hasil analisis yang mendalam secara kualitatif dan  hasil  analisis  yang  terukur  secara  kuantitatif  pada tahapan implementasi dan pengujian.
2.1   Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  seperti  yang  terlihat pada  Gambar  2.  Secara  rinci  tahapan-tahapan  tersebut adalah:
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  dari kebutuhan  akan  rekomendasi  sistem  suatu  wisata kuliner  berdasarkan  preferensi  dari  wisatawan  dalam memilih  tempat  tempat  kuliner  yang  diminati.  Tujuan penelitian  adalah  bagaimana  mengimplementasikan skyline query untuk rekomendasi dari preferensi tempat kuliner  wisatawan  seputar  kota  di  Jawa  Barat  yaitu Depok, Bogor, dan Tanggerang.
2. Studi Literatur Tahap  berikutnya  adalah  studi  literatur  untuk mendapatkan gambaran umum tentang sistem preferensi tempat kuliner daerah menggunakan metode rekomendasi  skyline  query.  Dari  studi  literatur diharapkan  juga  mendapatkan  kajian  secara  utuh  dari penelitian terkait, serta untuk mendapatkan bagaimana penerapan algoritma yang dipilih telah dilakukan pada beberapa sistem informasi.
3. Analisis Kebutuhan Tahap  berikutnya  adalah  tahapan  analisis  kebutuhan yaitu  kebutuhan  sistem  dan  perancangannya,  dimana pada  tahapan  ini  dilakukan  penetapan  kriteria-kriteria determinan  yang  mempengaruhi  pengguna  dalam memilih  tempat  wisata  kuliner  sesuai  dengan preferensinya. Dalam tahapan ini dilakukan perancangan kuesioner terhadap kemungkinan
preferensi  wisatawan  dalam  memilih  tempat  kuliner. Selain itu ditentukan bagaimana implementasi skyline query  pada  sebuah  sistem  penyimpanan database sesuai  dengan  kebutuhan  dan  perancangan  yang dilakukan.
4. Pengumpulan Data
Setelah  analisis  kebutuhan  tahap  berikutnya,  yaitu tahapan  pengumpulan  data  dari  kuesioner  yang  telah dirancang. kuesioner dilakukan sebanyak 150 responden  di  kota  Depok,  Bogor,  dan  Tangerang sebagai tempat objek penelitian. Peneliti menggunakan sampel masing-masing setiap kota sebanyak 50 sampel yang  diharapkan  mampu  mewakili  responden  yang berasal dari kota tersebut.
Penyebaran kuesioner dilakukan secara acak di ketiga kota tersebut yang dilakukan selama 6 hari. Hasil dari kuesioner  dapat  menjadi  gambaran  bagaimana preferensi  dari  wisatawan  di  setiap  kota,  dan  juga digunakan sebagai validasi terhadap rancangan sistem.
5. Implementasi dan Pengujian Sistem
Tahap implementasi skyline query terhadap preferensi wisatawan  dalam  memilih  tempat  wisata  kuliner diimplementasikan  dalam  sistem  database  relasional, dimana algoritma skyline query akan diterapkan. Pada bagian  ini  juga  dilakukan  implementasi  antarmuka sederhana  berbasis  web  untuk  menggambarkan preferensi dari wisatawan dalam memilih tempat wisata kuliner.  Selanjutnya    adalah  melakukan  pengujian sistem yang dikembangkan dengan menggunakan data yang  telah  dikumpulkan,  serta  menguji  fungsional aplikasi  dengan  menggunakan  metode BlackBox Testing .
6. Kesimpulan
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap penelitian yang dilakukan apakah sudah sesuai dengan kebutuhan, jika belum sesuai maka studi literatur perlu dilakukan  kembali,  sebaliknya  jika  telah  sesuai  maka dilakukan  evaluasi  terhadap  implementasi  algoritma skyline query dengan menggunakan jumlah variasi data yang berbeda. Hasil evaluasi digunakan untuk menarik kesimpulan dan memberikan saran-saran bagi pengembangan atau penelitian lebih lanjut.
2.2   Rancangan Kuesioner
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  kuesioner  untuk mendapatkan  tanggapan  terhadap  kriteria  yang  ditentukan dalam pemilihan wistata kuliner. Berikut ini empat kriteria yang dijadikan acuan yaitu: (1) Rating Makanan; (2) Rating Suasana;  (3) Rating Layanan;  (4) Rating Kesehatan. Kuesioner dilakukan secara online melalui aplikasi google form untuk  responden  yang  berdomisili  di  kota  Depok, Bogor, dan Tanggerang.
Tujuan  dari  penyebaran  kuesioner  ini  adalah  untuk menentukan  kecenderungan  responden  dalam  memilih tempat lokasi kuliner (warung makan/restoran). Pada tabel 2  pertanyaan  kuesioner  diajukan  untuk  mengetahui  data pribadi dan kebiasaan responden dalam memilih makanan. Kemudian  tabel  3  berisi  pernyataan-pernyataan  yang mencangkup empat kriteria di atas.
Pertanyaan Keterangan Data Pribadi
Nama Umur
Suku Domisili Email
Rata-rata harga makanan yang biasa dibeli < Rp.15.000 Rp.15.000 - Rp.25.0000 Rp.25.000 - Rp.50.000 > Rp 50.000
Makanan khas daerah yang sering dicari
Padang Sunda Betawi Jawa Tengah & DIY Jawa Timur Bali Makasar Aceh Madura Banjar Lain-lain
Tabel 3. Pernyataan Kuesiner Empat Kriteria
Penyataan (Primer) Sub Pernyataan (sekunder)
Sub Sub pernyataan (Tersier)
Makanan
Rasa
Manis Pahit Asin
Asam Tekstur Keras Lunak Matang Setengah matang
Proses Memasak Digoreng Dibakar DIrebus Ditumis Dikukus
Jenis Makanan Appetizer
Main Course Dessert
Suasana
Pencahayaan Restoran
Suhu Restoran Outdoor Tingkat Keramaian Desain interior Layanan Parkir luas Wifi Kamar mandi Wastafel Banyak Stopkontak AC Mushola Lesehan Halal Kesehatan Area Tidak Merokok Memakai Masker Menjaga Jarak Mencuci Tangan Pembatasan waktu
117 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Kuesioner Preferensi Wisatawan
Berdasarkan kuesioner yang telah disebar dan diisi oleh 169 responden  maka  dihasilkan  penilaian  kriteria  preferensi makanan.
Tabel 4. Penilaian Kriteria Makanan Kriteria Persentase Makanan Rasa 55.27% Tekstur Makanan 68.08% Proses Memasak 76.54% Jenis Makanan 71.40%
Pada  tabel  4  dijelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  dari preferensi makanan dengan kriteria makanan menghasilkan rasa  sebesar  55,27%,  tekstur  makanan  sebesar  68,08%, proses memasak sebesar 76,54% dan jenis makanan sebesar 71.40%. Proses memasak memiliki persentase terbesar dari 3  kriteria  lainnya,  sehingga  dapat  diartikan  bahwa wisatawan  memprioritaskan  bagaimana  proses  memasak yang dilakukan tempat makan dalam melakukan pemilihan kriteria  makanan  wisata  kuliner  yang  tersebar  di  Kota Depok, Bogor, dan Tangerang.
Tabel 5. Penilaian Kriteria Suasana
Kriteria Persentase Suasana Pencahayaan tempat makan 82.37% Suhu ruang tempat makan 79.29% Outdoor 67.10% Keramaian tempat makan 67.81% Desain tempat makan 73.37%
Pada  tabel  5  dijelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  dari preferensi  makanan  dengan  kriteria  suasana  menghasilkan pencahayaan  tempat  makan  sebesar  82,37%,  suhu  ruang tempat  makan  sebesar  79,29%,  outdoor  sebesar  67,10%, keramaian  tempat  makanan  sebesar  67,81%  dan  desain tempat makan sebesar 73,37%. Pencahayaan tempat makan memiliki  persentase  terbesar  dari  4  kriteria  lainnya, sehingga dapat diartikan bahwa wisatawan memprioritaskan  aspek  pencahayaan  tempat  makan  dalam melakukan pemilihan wisata kuliner yang tersebar di Kota Depok, Bogor, dan Tangerang.
Tabel 6. Penilaian Kriteria Layanan
Kriteria Persentase area parkir luas 79.64% akses internet (WIFI) 81.30% kamar mandi 90.06% wastafel 88.28% Layanan tersedia banyak stop kontak 81.54% tersedia air conditioner (AC) 74.79% mushola 94.44% fasilitas lesehan 81.07% makanan halal 99.53%
Pada  tabel  6  dijelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  dari preferensi  makanan  dengan  kriteria  layanan  menghasilkan area  parkir  luas  sebesar  79,64%,  akses  internet  (WIFI) sebesar  81,30%,  kamar  mandi  sebesar  90,06%,  wastafel sebesar  88,28%,  tersedia  banyak  stop  kontak  sebesar 81,54%,  tersedia  air  conditioner  (AC)  sebesar  74,79%, mushola sebesar 94,44%, fasilitas lesehan sebesar 81,07% dan makanan halal sebesar 99,53%. Kriteria makanan halal memiliki  persentase  terbesar  dari  8  kriteria  lainnya, sehingga dapat diartikan wisatawan memprioritaskan aspek makanan  halal  dalam  melakukan pemilihan  wisata  kuliner yang tersebar di Kota Depok, Bogor, dan Tangerang.
Tabel 7. Penilaian Kriteria Kesehatan
Kriteria Persentase Kesehatan Tidak Boleh Merokok 78.22% Memakai Masker 82.25% Menjaga Jarak 80.59% Mencuci Tangan 92.43% Pembatasan Waktu 53.61%
Pada  tabel  7  dijelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  dari preferensi makanan dengan kriteria kesehatan menghasilkan  tidak  boleh  merokok  sebesar  78,22%, memakai  masker  sebesar  82,25%,  menjaga  jarak  sebesar 80,59%,  mencuci  tangan  sebesar  92,43%  dan  pembatasan waktu sebesar 53,61%. Mencuci tangan memiliki persentase terbesar  dari  4  kriteria  lainnya,  sehingga  dapat  diartikan bahwa  wisatawan  memprioritaskan  aspek  mencuci  tangan dalam melakukan pemilihan tempat kuliner yang tersebar di Kota Depok, Bogor, dan Tangerang.
Tabel 8. Hasil Penilaian Rata-rata Kriteria Preferensi Wisatawaan dalam Pemilihan Tempat Kuliner
Kriteria Rata-rata persentase Makanan 67.82% Suasana 73.99% Layanan 85.63% Kesehatan 77.42%
Pada  tabel  8  dijelaskan  tentang  penilaian  rata-rata berdasarkan  keempat  kriteria  preferensi  makanan,  yaitu kriteria  makanan,  suasana,  layanan,  dan  kesehatan. Berdasarkan hasil penilaian rata-rata kriteria prefensi makan maka aspek layanan memiliki persentase terbesar dari ketiga aspek preferensi makanan lainnya, yaitu sebesar 85,63%.

## 3.2 Implementasi Desain Database
Dari  analisis  hasil  kuesioner  preferensi  wisatawan  dalam memilih tempat wisata kuliner, agar dapat diimplementasikan  dalam  sistem  rekomendasi  maka selanjutnya  diturunkan  dalam  satu  rancangan  desain database relasional  seperti  pada  Gambar  3.  Kemudian desain database akan  diimplementasikan  menggunakan database relasional MySQL.
Gambar  3. Desain ERD Database Preferensi Tempat Kuliner

## 3.3 Implementasi Skyline Query
Skyline  Query  dapat  diimplementasikan  dalam  sistem database relasional menggunakan perintah SQL ( Structured Query  Language )  menggunakan  fitur nested  query atau menggunakan fungsi SKYLINE [11]. Implementasi skyline query  menggunakan database relasional  MySQL  untuk untuk  mendapatkan  objek  skyline  dalam  kasus  tabel tbl_culinaryshop  berdasarkan  harga  dan  rating  ditulis dengan nested query berikut ini:
SELECT * FROM tbl_culinaryshop c WHERE c.city = 'depok' AND NOT EXISTS (SELECT * FROM tbl_culinaryshop c1 WHERE c1.city='depok' AND c1.price <= c.price  and c1.rating_all <= c.rating_all AND (c1.price < c.price OR c1.rating_all < c.rating_all));
3.4 Implementasi Aplikasi Web
Implementasi desain database dan algoritma skyline query selanjutnya divisualisasikan dengan aplikasi web sederhana menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  7.0,  dengan tampilan aplikasi seperti pada Gambar 4, 5 dan 6.
Gambar  4. Contoh Halaman Data Referensi Preferensi
Gambar  5. Contoh Halaman Daftar Restoran Kuliner Kota Depok
Gambar  6. Contoh Halaman Rating Restoran

## 3.5 Pengujian
Tabel  9  menjelasakan  hasil  pengujian prototype aplikasi berbasis  web  menggunakan  metode blackbox  testing terhadap  implementasi  desain database dan  penerapan skyline  query  dalam  pemilihan  tempat  kuliner  oleh wisatawan.
Tabel 9 . Hasil Pengujian Blackbox Testing
Tujuan Use Case /Requirement Implementasi Hasil Uji Implementasi Akses User Registrasi User Ya Sesuai Login Ya Sesuai Kelola Preferensi Ya Sesuai
Rating User dan Rekomendasi Tempat Kuliner Rating Restoran Ya Sesuai Komentar Restoran Ya Sesuai Pencarian Tempat Kuliner berdasarkan kota & rating Ya Sesuai Administrasi Referensi dan Backend Implementasi Skyline Query Kelola Data Referensi Ya Sesuai Implementasi skyline query dengan nested query Ya Sesuai Implementasi query dengan view Ya Sesuai Fungsi Trigger update field rating restoran Ya Sesuai
Dari  hasil  pengujian  terhadap  10  fungsional  kebutuhan aplikasi, didapat 100% aplikasi berhasil diimplementasikan sesuai kebutuhan.

## 119 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner yang dilakukan di Kota  Depok,  Bogor,  dan  Tangerang  didapatkan  bahwa sebesar  85,63%  responden  memilih  tempat  makan berdasarkan  layanan  tempat  makan.  Kemudian  aspek  lain yaitu,  kesehatan  sebesar  77,42%,  suasana  sebesar  73,99% dan makanan sebesar 67,82%.
Pada  penelitian  ini  algoritma  skyline  query  untuk rekomendasi  pemilihan  tempat  wisata  kuliner  oleh wisatawan  berhasil  diimplementasikan  menggunakan nested query pada sistem database relasional MySQL yang ditampilkan  pada prototype aplikasi  berbasis  web,  hasil pengujian  aplikasi  didapat  100%  fungsional  aplikasi berfungsi dengan baik.
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  lagi,  terutama pada penerapan algoritma skyline query menggunakan peta lokasi GPS ( Global Positioning System ) untuk menentukan lokasi terdekat tempat wisata kuliner, serta pengembangan fitur-fitur  kemudahan  aplikasi  lainnya  untuk  rekomendasi pemilihan tempat wisata kuliner oleh wisatawan. Selain itu, pada  tahap  pengumpulan  data  perlu  adanya  penentuan sampel dengan menggunakan rumus Slovin agar penentuan sampel lebih terukur.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  tujukan  kepada  Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia atas bantuan finansial terhadap penelitian ini melalui dana hibah  tahun  2021.  Selain  itu  penulis  juga  mengucapkan terima  kasih  kepada  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Terpadu Nurul  Fikri  yang  telah  membantu  dari  sisi  sarana  dan prasarana  sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Taufik, A. Masjono, I. Kurniawan, and K. Karno, “Peranan  Platform  Food  Delivery  Service  dalam Mendukung  Marketing  Mix  UKM  di  Masa  New Normal,” J. Pengemb. Wiraswasta , vol. 22, no. 02, p. 121, 2020, doi: 10.33370/jpw.v22i02.426.
[2] A.  Indarwasti,  B.  S.  A,  and  P.  G.  Kodu,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kuliner di Depok dengan TOPSIS,” Multinetics , vol. 3, no. 1, p. 27, 2017, doi: 10.32722/vol3.no1.2017.pp27- 31.
[3] M.  A.  Wahyudi,  “Rancang  Bangun  Sistem
Rekomendasi Pemilihan
Lokasi
Kuliner
Menggunakan  Metode  Weighted  Product  Berbasis Android,” 2017.
[4] E.  F.  Manalu,  “Analisis  Terhadap  Skyline  Query dan Top-K Query pada Context Preference Aware Service,” 2009.
[5] A. Zahrulianingdyah, “Kuliner Sebagai Pendukung Industri  Pariwisata  Berbasis  Kearifan  Lokal,” Teknobuga , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[6] BPS  and  Bekraf,  “Infografis  Sebaran  Pelaku Ekonomi Kreatif,” 2019.
[7] S. O. Santoso, A. Janeta, and M. Kristanti, “Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemilihan  Makanan pada  Remaja  di  Surabaya,” J.  Hosp.  dan  Manaj. Jasa , vol. 6, no. 1, pp. 19–32, 2018.
[8] S. Abdul Rahman, M. Muzaffar Ali Khan Khattak, and  N.  Rusyda  Mansor,  “Determinants  of  food choice  among  adults  in  an  urban  community:A highlight on risk perception,” Nutr. Food Sci. , vol. 43, no. 5, pp. 413–421, 2013, doi: 10.1108/NFS-07- 2012-0072.
[9] T.  Loya  and  G.  Carden, Business  intelligence  and analytics . 2018.
[10] M.  Astradanta,  I.  M.  A.  Wirawan,  and  I.  K.  R. Arthana,  “Pengembangan  Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kuliner  Dengan Menggunakan  Metode  AHP  Dan  SAW  Studi Kasus :  Kecamatan  Buleleng,” KARMAPATI ,  vol. 5, pp. 2252–9063, 2016.
[11] K.  Kodama,  Y.  Iijima,  X.  Guo,  and  Y.  Ishikawa, “Skyline  queries  based  on  user  locations  and preferences for making location-based recommendations,” GIS Proc. ACM Int. Symp. Adv.
Geogr. Inf. Syst. , pp. 9–16, 2009, doi: 10.1145/1629890.1629893.
[12] L.  Ma  and  M.  Zhu,  “Skyline  Query  for  Location- Based,” pp. 236–247, 2013.
[13] L.  G.  Asri  and  Annisa,  “Penerapan  skyline  query pada  pemilihan  rute  (studi  kasus  jalan  raya  kota bogor),” IPB University, 2019.
[14] Annisa, A. Zaman, and Y. Morimoto, “Area skyline query for selecting good locations in a map,” J. Inf. Process. ,  vol.  24,  no.  6,  pp.  946–955,  2016,  doi: 10.2197/ipsjjip.24.946.